本书理论联系实际，配以大量实例，系统地介绍了大数据有关的基础知识。全书共分10章，内容包括大数据概述，大数据、云计算与物联网，大数据架构与Hadoop，数据采集与预处理，大数据分析与大数据挖掘，数据存储与HDFS，MapReduce，数据可视化，大数据安全，大数据应用案例。 本书主要作为本科和高职高专相关专业的教材，也可作为相关行业从业人员的读物，还可以作为培训教材。

高腾刚，副教授，武汉大学硕士，计算机技术专业毕业，主持参与项目7项，其中国家级1项，省级2项，校级4项，发表论文10余篇，参编教材2部。程星晶，副教授，贵州大学硕士，计算机应用技术专业毕业，主持参与项目4项，其中省级3项，校级1项，发表论文8余篇，编写教材3部，具有丰富的教材编写经验。

前言 近年来大数据越来越火爆，非常多的人转行做大数据或学习大数据。大数据已经被纳入国家战略，从国家层面到地方政府，出台了一系列促进大数据发展的纲要政策，大数据发展前景毋庸置疑。大数据已经被广泛应用到医疗、金融、交通、教育、娱乐等领域，然而，这些领域十分紧缺具有大数据背景的综合型人才。因此，当前很多高校都在大力培养大数据方面的多学科交叉融合的本科和硕士生。目前，适合不同专业的大数据教材相对较少。本书以大数据基础和应用为主导，并配以相关实例，可作为不同专业学生的基础性教材。 本书立足于不同专业背景的读者零基础学习大数据，实例为主导，理论联系实际，循序渐进地介绍了大数据的相关基础知识。 本书共10章，内容包括: 第1章大数据概述，第2章大数据、云计算与物联网，第3章大数据架构与Hadoop，第4章数据采集与预处理，第5章大数据分析与大数据挖掘，第6章数据存储与HDFS，第7章MapReduce，第8章数据可视化，第9章大数据安全，第10章大数据应用案例。其中，第3～8章提供了大量的实例，并给出了详细设计步骤、代码详解及程序运行结果。本书既可作为普通高等学校的大数据基础教材，也可以作为大数据培训等相关人员的参考书。 本书主要特色如下。 特色之一: 本书根据大学本科的培养计划，学生的需求及课程的特点来编写，按照新课改思想进行构思，基础原理由浅入深，有助于学生理解晦涩的理论。 特色之二: 本书以实际应用为目标，将抽象的理论知识融入实例操作中，让学生通过对实例的操作实践，掌握相应的知识点，总结出解决问题的最好方法。 特色之三: 为了适应不同层次学生的水平能力和特点，本书...