本书是理论与实践相结合的教材，以Centos 7、Eclipse等为实验开发工具，搭建了Hadoop、HBase、ZooKeeper、Spark等相应的实验集群，通过相关经典实验案例，使学生由浅入深、由点到面的逐步提高和巩固大数据基础理论知识和综合实践能力。

王成良，男，已从事教学和科研工作近30年。一直在重庆大学计算机学院和软件学院从事多媒体技术、计算机网络、数据库技术等课程的教学工作。曾经编写过的教材（教材名称、出版时间、字数、出版社、获奖情况等）1) 多媒体技术与网页设计, 2006.8，完成10万字，清华大学出版社2) Web开发技术及其应用，2007.10，完成65万字，清华大学出版社3) JAVA EE 5开发基础与实践, 2008.11, 完成15万字，清华大学出版社4) 数据库技术及应用，2011，清华大学出版社5）Web开发技术（第2版），2013，清华大学出版社

前言 随着云时代的到来，大数据(Big Data)引起了人们越来越多的关注。大数据作为IT领域最热门的技术之一，正在不断渗透到人们的生活中，具有广阔的应用空间和发展前景，社会对大数据人才的需求也日益迫切。了解和学习大数据相关知识，不仅是对数据科学和大数据技术、计算机等相关专业学生的要求，也是学生未来职业发展的一种重要途径。 本书与实践相结合介绍大数据基础理论，以Centos 7、Eclipse等作为实验开发环境和工具，搭建了包括Hadoop、HBase、ZooKeeper、Spark等Hadoop生态圈的实验集群，通过典型的实验案例，学生可以由浅入深、由点到面地逐步学习、掌握大数据基础理论知识，并能结合具体实验熟悉大数据基础技术，培养综合实践能力。 本书内容充实、丰富，覆盖面广，共分为10章。第1章介绍大数据相关定义及概念，包括大数据的历史与发展、大数据的特点和应用场景以及大数据的挑战和机遇等；第2章介绍Apache架构与Apache Hadoop的基本概念、Hadoop的安全性、Hadoop的搭建及相关实验案例；第3章介绍Hadoop分布式文件系统(HDFS)的概念、原理、常用命令及简单的实验案例；第4章介绍YARN的基本架构，描述YARN的工作流程，详细分析YARN协议及优点；第5章介绍MapReduce的基本知识，详细描述Map框架流程、应用MapReduce所需的环境搭建及相关实验；第6章介绍Hive的相关定义、Hive安装配置过程及典型实验；第7章介绍HBase的基础、数据模型以及访问接口，详细讲解HBase伪分布式和完全分布式的安装与配置；第8章介...