作者简介:

卢贤玲，女，1975年3月出生，毕业于中国人民大学信息学院软件理论专业，获工学博士学位，现为郑州工业应用技术学院副教授，主要研究方向为大数据采集与处理、数据分析与挖掘、复杂网络结构分析和信息传播控制等。参加完成国家自然科学基金项目1项，国家863计划课题1项，军内研制项目2项和省部级项目3项；参编学术著作2部；发表SCI、EI、核心等学术论文20余篇。

内容简介:

诸多领域所产生的数据规模呈爆炸性增长，这些海量、多样化、持续和细粒度的数据存在巨大的潜在价值。对于国家与企业而言，数据与自然资源一样具有重要的战略意义，掌握了数据资源就掌控了数据市场的主动权。近年来，大数据技术在各个行业都得到了广泛的应用，然而，企业动辄产生数百TB甚至数十至数百PB规模的数据，已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。
   Hadoop是当前流行的大数据处理与分析平台，本书依托于 Hadoop介绍了大数据分布式存储、分布式并行处理、大数据采集、大数据查询、大数据统计分析和大数据推荐系统等技术。与市场上现有的关于Hadoop原理介绍、环境搭建和案例实践的书籍相比，本书主要有以下三大特点：（1）理论与实战相结合，不仅对Hadoop组件基本原理、编程模型等基础理论进行深入的介绍，而且从环境搭建、案例分析、项目创建和代码实现等方面系统性地介绍如何基于Hadoop组件接口开发大数据技术应用系统；（2）由浅入深，在实战方面，首先，基于接口实例，介绍接口功能及基本编程框架；然后，进一步基于综合项目案例，介绍项目实战开发的具体过程。使得读者深入浅出，避免读者陷入理解基本原理和接口，却难以具体设计和编程实现实际应用中大数据处理算法的困境；（3）前后端开发相结合，在项目实战中，本书不是仅仅局限于如何基于大数据平台实现大数据处理的过程，而是将Web系统的前后端相结合作为一个整体，进行项目总体设计和功能实现，更加贴切于现实的项目应用需求，从而更有效地提高了读者的项目实战能力和开发水平。