大数据技术在国内真正开始落地大致是在2014年，当时由于公司需要，作者开始从Java转行大数据。那时只需要掌握Hadoop技术就可以进行大数据开发了。随着大数据行业的发展，现在需要掌握 Flume、Kakfa、Hive、HBase、Spark、Flink等技术了。

作者非常有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，因此积累了丰富的实践经验，这便是写作本书的由来。

﹥﹥﹥﹥﹥1. 本书特色

（1）体系完整，内容丰富。

本书覆盖大数据生态圈中的完整技术体系，包括数据采集、存储、计算、分析、检索等全流程解决方案，只需要一本书即可学会大数据技术。

（2）从零起步，循序渐进。

本书是从零开始讲起，循序渐进，帮助读者快速掌握技术组件的原理、架构及实战应用。

（3）大量插图，易于理解。

一图胜千文，书中在涉及原理、架构、流程的地方都尽量配有插图，以便读者有直观的理解。

（4）丰富的实战案例。

本书介绍了大量的实战案例，能让读者“动起来”，在实践中体会功能，而不只是一种概念上的理解。

在讲解每一个知识模块时，我们都在思考：在这个知识模块中，哪些是读者必须实现的“标准动作”（实例）；哪些“标准动作”是可以先完成的，以求让读者能快速有一个感知；哪些“标准动作”是有一定难度，需要放到后面完成的。读者在跟随书中一个个实例实践之后，再去理解那些抽象的概念和原理就水到渠成了。

（5）衔接运维，无须担心大数据集群环境问题。

本书的所有技术框架都有详细的安装步骤，读者可以快速搭建好需要用到的大数据集群环境，再也不用担心没有集群环境进行实操了。

（6）丰富的大数据架构案例。

本书包含了大量的大数据架构案例，结合不同的应用场景将零散的大数据技术组件整合到一起，帮助读者构建大数据的整体架构设计能力。

﹥﹥﹥﹥﹥2. 本书特色

Hadoop、HBase、 Redis、Spark、Flink、ClickHouse、Doris、Hive、Elasticsearch、Flume、Kafka

﹥﹥﹥﹥﹥3. 读者对象

本书既适合大数据初学者，也适合想进一步扩展知识面的大数据初中级人员。

本书读者对象如下：

◎ 大数据初学者；

◎ 培训机构的老师和学员；

◎ Java开发工程师；

◎ 高等院校计算机相关专业的学生；

◎ 转行大数据的开发者；

◎ 大数据运维人员；

◎ 高等院校大数据专业的老师；

◎ 其他对大数据感兴趣的人员