全书共9章。1-6章主要介绍了各类大数据平台的部署与应用，包括Hadoop、ZooKeeper、Hbase、Hive和Spark等大数据平台技术。7-9章聚焦数据处理和分析，涵盖数据的分布式存储、分布式计算、数据可视化和数据模型分析等大数据处理和分析方法。通过一定量的实验实践学习，培养学生大数据平台的操作能力和大数据业务的分析能力。本书可以作为各院校统计、大数据、计算机和人工智能等专业本科生和研究生的实践实训教材，也可作为大数据、机器学习和人工智能爱好者的参考用书。

第1章实验环境的准备
1.1资源下载
1.2环境实现
1.3远程工具的安装和使用
1.4备份、恢复与克隆
本章小结
综合实验
课后习题
第2章Hadoop的部署与运维
2.1Hadoop简介
2.2运行环境配置
2.3单机模式Hadoop
2.4伪分布式模式Hadoop
2.5集群模式Hadoop
本章小结
综合实验
课后习题
第3章ZooKeeper与高可用模式Hadoop
3.1ZooKeeper简介
3.2高可用模式Hadoop
本章小结
综合实验
课后习题
第4章Hive数据仓库与Hbase分布式数据库
4.1Hive数据仓库
4.2HBase分布式数据库
本章小结
……