本书在前两版教学体系的基础上进行了系统升级与全面优化。以Hadoop 3.4.1为核心版本，围绕Hadoop生态的全流程展开讲解。全书共11章，内容覆盖大数据概念、Hadoop理论基础、Hadoop部署、HDFS应用、MapReduce应用、Hive部署与应用、ZooKeeper部署与应用、Flume部署与应用、Azkaban部署与应用、Spark部署与应用和综合项目实践，系统展示基于Hadoop生态构建大数据平台并完成端到端数据处理与分析的整体过程。 本书附有丰富的教学资源，包括配套教学视频、PPT课件、教学设计等，并特别为初学者提供了在线答疑服务，以帮助读者更好地掌握书中的知识内容，欢迎读者关注和使用。 本书兼具系统性、实用性与时代性，既适合作为高等教育本科和专科数据科学与大数据技术及相关专业的教材，也可作为数据开发、数据分析岗位培训的实践指导用书。

张明强,担任江苏传智播客教育科技股份有限公司教材研发中心教材编辑一职，负责编写大数据技术相关教材和制作教材的配套资源，有多年教育领域相关工作经验，曾编写《Flink基础入门》《HBase基础入门》《Hive数据仓库应用》《NoSQL数据库技术与应用》等大数据技术教材。

前言 本书在编写的过程中，结合党的二十大精神进教材、进课堂、进头脑的要求，将素质教育内容融入日常学习，让学生在学习新兴技术的同时提升爱国热情，增强民族自豪感和自信心，引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观，进一步提升学生的职业素养，落实德才兼备、高素质、高技能的人才培养要求。 为落实产教融合，本书编写团队由高校教师和技术人员共同组成。高校教师具有扎实的理论基础和教学经验，能够将理论知识与教学方法有机结合，黑马程序员的技术人员具有丰富的企业项目经验，能够提供行业最新技术和实际项目案例。在编写本书的过程中，编写团队定期开展交流活动，如黑马程序员的技术人员会提供项目实践的相关资料，让高校教师深入了解企业的开发流程和技术应用场景。 在大数据技术迅猛发展的背景下，企业对数据处理与分析的要求不断提升，这些要求不仅体现在存储容量的扩大上，更体现在计算性能、查询效率以及数据价值挖掘能力等方面。传统关系数据库在面对海量数据与复杂分析需求时逐渐显现出局限性，难以有效支撑高并发访问、PB级数据存储和复杂批处理分析等场景。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架，依托分布式存储与分布式计算体系，能够以较低的成本构建大规模的数据处理平台，为应对海量数据存储与离线分析提供了可行而高效的技术路径。 本书在前两版的基础上，对Hadoop生态体系进行了全面梳理与优化，使内容结构更加清晰，章节衔接更加紧密。全书紧跟大数据生态的最新发展，以Hadoop 3.4.1为核心版本，系统讲解HDFS、MapReduce、Hive、Spark等关键技术内容。同时，本书结合互联网行业的真实业务场景，设计了...