"本书是一本大数据技术实践指导教材，强调理论与实践相结合，旨在帮助读者掌握主流大数据技术的核心原理与应用方法。本书以华为ECS弹性云服务器和MRS管理式Hadoop平台为实践环境，系统讲解了Hadoop、Spark、流处理、NoSQL数据库、ETL工具、消息队列和分布式协调服务等主流大数据技术的应用与实践。 本书不仅详细讲解大数据技术的核心原理，还提供了丰富的实验案例，帮助读者将理论知识应用于实践，提升动手能力。涵盖了Hadoop、Spark、流处理、NoSQL数据库、ETL工具、消息队列和分布式协调服务等主流大数据技术，内容全面，紧跟技术发展趋势。此外，本书所有案例均在华为ECS和MRS平台中实现，并详细展示了MRS平台的环境搭建细节，为读者学习国产化软件提供了技术启蒙与指导。 本书可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术等相关专业的实践教材，以及供对大数据技术感兴趣的读者使用。 "

"辛宇，宁波大学信息科学与工程学院副教授，博士生导师，主要从事人工智能与大数据分析工作， 研究内容涉及图像分割、图像识别、大数据可视化分析等。钱江波，宁波大学信息科学与工程学院教授，博士生导师，中国计算机学会高级会员、分布式计算与系统专业委员会常务委员，浙江省计算机类专业教学指导委员会委员。陈叶芳，宁波大学信息科学与工程学院副教授，主要从事计算机视觉与人工智能研究工作，研究内容涉及知识蒸馏、场景理解、多媒体数据分析等。罗思惠，宁波大学信息科学与工程学院教师，主要从事计算机视觉与人工智能研究工作，研究内容涉及知识蒸馏、场景理解、多媒体数据分析等。"

前言 随着信息技术的飞速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，人类社会正步入一个数据驱动的新时代。大数据技术作为信息时代的重要引擎，正在深刻地改变着我们的生活、工作和思维方式，也成为推动社会进步和经济发展的重要力量。 近年来，我国高度重视大数据产业发展，相继出台一系列政策措施，推动大数据技术与各行业深度融合，赋能传统产业转型升级。在此背景下，培养具备扎实理论基础和较强实践能力的大数据人才，已成为高校计算机相关专业的重要任务。此外，大数据技术已经成为计算机相关专业的重要教学内容之一，大数据技术是一种实践性很强的技术，大数据实践教材需要根据最新的技术发展和应用趋势，选择前沿的项目和案例，帮助读者了解和掌握最新的技术知识和应用方法。然而，大数据技术涉及知识面广、技术更新迭代快，传统的教学模式难以满足学生的学习需求。为了更好地适应时代发展，培养符合社会需求的大数据人才，我们编写了这本教材，本书依托华为ECS、MRS大数据平台，针对18项大数据技术开展详细介绍，并在实验环境搭建、基本操作、编程实践等环节设计了多个典型应用实例，由浅入深地指导读者进行动手实践学习。读者通过参考本书提供的大数据处理和大数据分析实验，可以有效提高实践能力和应用水平。 本书结构: 本书共分为7篇，每篇对应一个主流大数据技术领域。 (1)　Hadoop篇包含Hadoop、HDFS、Yarn、MapReduce和Hive 5章，系统地展示了利用Hadoop平台对批量离线数据进行分析的技术方法。 (2)　Spark篇针对Spark RDD、Spark SQL的批量离线数据处理技术进行了介绍，提供了多个Sp...