王道平，北京科技大学经济管理学院教授、博士生导师。1989年毕业于清华大学计算机系，获硕士学位，1999年获博士学位，1999年9月至2001年8月在清华大学从事博士后研究工作，研究方向为智能管理系统。2004年8月至11月在美国德克萨斯大学工商管理学院做不错访问学者。研究方向为供应链管理、数据挖掘等。近年来，主编教材10余部，受到使用单位的广泛好评。作为主编，由北大出版社出版的《现代物流信息技术》和《供应链设计理论与方法》先后被评为北京市高等教育精品教材。

章大数据处理概论
1.1大数据简介
1.1.1大数据的概念
1.1.2大数据的特征
1.1.3大数据的关键技术
1.1.4大数据的发展
1.2大数据的操作流程
1.2.1大数据采集
1.2.2大数据存储
1.2.3大数据处理
1.2.4大数据分析
1.3大数据的处理方式
1.3.1批处理
1.3.2流式计算
……
第2章基于Hadoop的大数据处理
第3章基于Hadoop的分布式文件系统HDFS
第4章并行计算框架MapReduce
第5章分布式数据仓库Hive
第6章基于Spark的大数据处理
第7章基于Storm的大数据处理
第8章大数据处理的其他技术及应用
附录常用中英文术语对照表
参考文献

本书以介绍大数据处理技术为主线，详细介绍了基于Hadoop的大数据处理框架及其组成部分，并且讲述了基于Spark和Storm的大数据处理技术，同时还介绍了大数据处理的其他技术及其应用。本书既可以作为高等院校数据科学与大数据、大数据技术与应用、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师和项目经理，以及其他学习大数据技术的读者阅读和参考。本书符合48学时的教学要求,适合大学低年级同学使用，建议先学习本系列前置课程的教材《大数据导论》，后续课程的教材建议是《大数据分析》等，以达到系统性学习大数据知识的目的。本书加入了大量的图文、视频资源。扫描二维码可以观看。