前    言

在当今数据驱动的时代，随着大数据分析和人工智能技术的快速发展，企业和研究人员面临着前所未有的机遇与挑战。Hadoop和Spark作为大数据生态系统中的核心工具，分别为数据存储、处理与计算提供了强大且灵活的基础。同时，AI大模型作为智能分析的前沿技术，展现出卓越的预测、分类和模式识别能力。将Hadoop和Spark的分布式处理优势与AI的智能分析能力相结合，能够为企业和研究机构带来高效的数据分析方法，开辟全新的应用场景。

目前，企业和研究机构对大规模数据处理和实时分析的需求与日俱增。Hadoop和Spark的协同使用，为用户提供了高效、可扩展的数据处理和计算解决方案；AI技术则为数据挖掘和模式发现带来了智能化的交互方式。通过三者的结合应用，用户不仅能够高效处理海量数据，还能挖掘更深层次的数据洞察，从而显著提升决策的精准度和业务价值。

本书旨在帮助读者提升Hadoop和Spark在大数据领域的实战应用，并探索结合AI技术进行智能分析的多样化应用场景。通过丰富的实战案例和详尽的技术指南，读者将能深入理解如何有效融合大数据处理与智能分析技术，为业务创新和研究提供更强大的技术支持。

本书特色

1. 专业的教学视频

为帮助读者更好地掌握本书内容，作者为每个实战案例录制了教学视频。通过这些视频，读者可以更加轻松地学习和理解Hadoop与Spark的核心技术。作者曾在极客学院制作了多期大数据专题视频，广受好评。

2. 来自一线的开发经验与实战案例

本书的大部分代码和实例均源于作者多年积累的一线开发实践和技术分享经验。作为一名活跃的技术博主，作者在博客园等平台上发表了大量高质量的Hadoop和Spark技术文章。本书通过这些分享，帮助读者深入理解Hadoop和Spark的实际应用场景。

3. 通俗易懂的语言和循序渐进的知识体系

本书以通俗易懂的语言进行讲解，内容安排循序渐进。在介绍常见知识点时，还将Hadoop和Spark的操作命令与其他常用技术进行对比，帮助读者快速掌握核心要点。无论是初学者，还是有多年开发经验的程序员，都可以通过本书快速掌握Hadoop与Spark的关键技巧。

4. 内容全面，与时俱进

本书紧跟大数据与AI发展的最新趋势，结合作者在实际项目中的实践经验，深入探讨了Hadoop和Spark如何与AI技术结合。本书旨在帮助读者在大数据分析领域保持技术竞争力。

本书配套资源下载

本书配套资源包含本书源代码、PPT课件以及视频教学文件（请扫描正文中的二维码观看）。读者可以用微信扫描以下二维码下载。

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如果下载有问题，请用电子邮件联系booksaga@126.com，邮件主题为“Hadoop与Spark大数据全景解析（视频教学版）”。

本书读者对象

Hadoop和Spark初学者。

编程初学者。

后端开发初学者。

前端转后端的开发人员。

熟悉Linux、Java并希望学习Hadoop和Spark的编程爱好者。

希望利用Hadoop和Spark结合AI大模型实现数据分析与挖掘的工程师。

大中专院校相关专业的学生。

鸣谢

感谢我的妻子对我的细心照顾与对琐事的包容，感谢父母的养育之恩，家人的支持与鼓励始终是我前行的动力。

同时，感谢出版社的编辑老师，他们一丝不苟、细致入微的审核和校对，使本书条理更加清晰，语言更加通俗易懂。在此表示由衷的感谢！

尽管本书在编写过程中倾注了作者大量心血，但因时间和水平有限，书中难免存在疏漏之处，敬请广大读者批评指正。

关于作者

邓杰   计算机科学与技术专业，现就职于维沃移动通信（深圳）有限公司，负责大数据方向及ChatGPT方向的开发。对Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive等大数据生态组件有深入研究，并致力于ChatGPT大模型技术的实践和研究。已撰写多篇ChatGPT和大数据相关的高质量技术文章。另外，著有《深入理解Hive从基础到高阶》《Kafka并不难学》以及《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战》。

作  者    

2025年1月