前言

写作背景

在第１版的基础上，本书对近几年大数据领域最新出现的各种流行组件，逐个进行介绍，并以离线大数据和流式大数据两个具体示例贯穿本书的第二、三部分内容，对组件之间的协同工作关系进行剖析。这里新增了大数据平台的架构选型及最佳实践案例、大数据治理、流计算开发、基于Docker的大数据运维部署等部分。书中所使用的示例程序，是基于笔者在进行企业培训时，企业提出的业务需求而展开的，从而使得示例程序更有代表性。

本书特色

•　在本书第1版的基础上，按照离线大数据和流式大数据两个场景进行划分，这样更有针对性。

•　在代码实现上由本书第1版的以Java为主变为现在第2版的以Python为主，紧贴主流编程语言。

•　代码的可用性增强。对于本书第1版的爬虫部分代码，随着目标网站的样式变更，书中的那些代码无法继续运行。现在第2版的爬虫目标网站为作者制作的模拟站点，这样就保证了读者运行书中爬虫代码时的持续可用。

•　提供和本书配套的示例程序运行地址。读者可以登录http://www.broadview.com.cn/38202，运行书中所提供的示例程序，并下载书中有关章节的源码。

•　提供和本书配套的大数据组件Docker的文件下载，以便读者可以在本机运行书中所讲解的示例程序。

•　提供QQ读者群（群号：50926571）在线答疑。

读者人群

•　Python编程爱好者

•　在校学生

•　想转行从事大数据工作的在职IT人员

参考书籍

1.《Hive编程指南》：[美]卡普廖洛等著，曹坤译，人民邮电出版社2013年出版

2.《HBase权威指南》：[美]乔治著，代志远等译，人民邮电出版社2013年出版

3.《Python编程快速上手—让繁琐工作自动化》：[美]斯维加特著，王海鹏译，人民邮电出版社2016年出版

4.《Python高效开发实战：Django、Tornado、Flask、Twisted》：刘长龙著，电子工业出版社2016年出版

5.《Redis实战》：[美]卡尔森著，黄健宏译，人民邮电出版社2015年出版

6.《Redis入门指南》（第2版）：李子骅编著，人民邮电出版社2015年出版

7.《Kafka权威指南》：[美]妮哈·纳克海德等著，薛命灯译，人民邮电出版社2018年出版

8.Learning Apache Flink：Tanmay Deshpande著,Packt Publishing 2017年出版

9.《深度实践Spark机器学习》：吴茂贵等著，机械工业出版社2018年出版

读者服务

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