内容提要 本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共15章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop，分布式文件系统HDFS，分布式数据库HBase，NoSQL数据库、云数据库、MapReduce，Spark流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop，HDFS，HBase，MapReduce和Spark等重要章节安排了入门级的实践操作，以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。 本书可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。 前言（第2版） 《大数据技术原理与应用》第1版于2015年8月出版，虽然距今仅有一年左右的时间，但是在过去一年里，大数据技术发展迅猛，诸如Spark等新技术迅速崛起，开始改变Hadoop一枝独秀的市场格局。因此，我们及时对第1版内容进行了补充和修订，以适应大数据技术的快速发展，保持本书的先进性和实用性。 本书依然沿用第1版的篇章设计，共分四大部分，包括大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇和大数据应用篇。在大数据基础篇中，第 1章介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系；第2章介绍大数据处理架构Hadoop，并补充介绍了Hadoop版本演化。在大数据存储与管理篇中，第3章介绍了分布式文件系统HDFS，在编程实践部分根据最新版本的API进行了修订；第4章介绍了分布式数据库HBase，在编程实践部分根据最新版本的API进行了修订；第5章介绍了NoSQL数据库；第6章介绍了云数据库。在大数据处理与分析篇中，首先在第 7 章介绍了分布式并行编程模型MapReduce，然后在新增的第8章中对Hadoop进行了再探讨，介绍了Hadoop的发展演化…