本书系统地讲解了大数据处理常用技术，具体包括大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型、分布式数据库Hbase、NoSQL数据库、Spark分布式内存计算、MapReduce应用开发、Spark SQL编程、数据可视化。本书编写特色理论与具体操作相结合，较低基础入门大数据技术。读者对象是本科、专科或研究生大数据技术课程教材，大数据技术爱好者，其他对大数据技术感兴趣的人员。

曹洁：男，郑州轻工业大学副教授，同济大学博士毕业。研究方向：数据分析、机器学习、并行分布式处理。近年在软件学报、电子学报、计算机研究与发展、通信学报等刊物上发表10余篇论文。

一、 系列教材背景 人类已经进入智能时代,云计算、大数据、物联网、人工智能、机器人、量子计算等是这个时代最重要的技术热点。为了适应和满足时代发展对人才培养的需要,2017年2月以来,教育部积极推进新工科建设,先后形成了“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”,并发布了《教育部高等教育司关于开展新工科研究与实践的通知》《教育部办公厅关于推荐新工科研究与实践项目的通知》,全力探索形成领跑全球工程教育的中国模式、中国经验,助力高等教育强国建设。新工科有两个内涵: 一是新的工科专业;二是传统工科专业的新需求。新工科建设将促进一批新专业的发展,这批新专业有的是依托于现有计算机类专业派生、扩展而成的,有的是多个专业有机整合而成的。由计算机类专业派生、扩展形成的新工科专业有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、物联网工程、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等。由计算机类学科交叉融合形成的新工科专业有网络空间安全、人工智能、机器人工程、数字媒体技术、智能科学与技术等。 在新工科建设的“九个一批”中,明确提出“建设一批体现产业和技术最新发展的新课程”“建设一批产业急需的新兴工科专业”。新课程和新专业的持续建设,都需要以适应新工科教育的教材作为支撑。由于各个专业之间的课程相互交叉,但是又不能相互包含,所以在选题方向上,既考虑由计算机类专业派生、扩展形成的新工科专业的选题,又考虑由计算机类专业交叉融合形成的新工科专业的选题,特别是网络空间安全专业、智能科学与技术专业的选题。基于此,清华大学出版社计划出版“面向新工科专业建设计算机系列教材”。 二、 教材定位 教材使用对象为“211工程...