大数据计算架构导论

　　架构大数据系统涉及的技术和工具种类繁多，但技术和工具背后的大数据处理需求和解决问题的思维逻辑却恒久不变。本书采用软件工程化方法，从大数据架构的需求出发，籍由理性和常识的指引，推导和梳理大数据架构之术（大数据处理的基本原理和技术方法），进而讨论大数据架构之器（具体软件工具的功能、设计、实现以及使用方法），建立大数据架构教学的知识体系。本书可用作普通高校数据科学与大数据相关专业的基础教材，亦可用作高职高专职业教育培训教材以及相关工程技术人员的参考用书。

　　雷小锋，陈朋朋，中国矿业大学大数据架构教研室：：：：：：：雷小锋（1975-），副教授，2003年获北京大学信息学院信号与信息处理专业博士，2007年于北京大学智能科学系计算机技术和应用博士后流动站完成科研工作，同年加入中国矿业大学计算机学院计算机系。多年来承担了C++语言、数据库原理、大数据架构、计算机专业外语等课程的教学工作，在教学过程中坚持探索发现式学习和分治教学思维。此外，主要从事数据库、大数据处理、数据挖掘方向的科学研究以及数字化矿山应用软件的研究和开发工作。陈朋朋，中国矿业大学计算机科学与技术学院教授/博导，曾公派至美国明尼苏达大学-双城博士联合培养，近年来主要从事物联网与大数据建模方面的研究，先后主持 自然科学基金、江苏省产学研前瞻性联合研究项目等多项课题，获 科技进步二等奖、中国专利 奖、中国煤炭工业科技进步二等奖、中国物联网学术会议论文奖等奖励。中国矿业大学大数据架构教研室，成立于2018年，整合了中国矿业大学计算机科学与技术学院在大数据领域具有丰富经验和成果的教学科研人员，共同建设大数据课程体系，承担大数据相关专业的本科生和研究生教学任务，包括大数据导论、大数据架构技术、大数据存储与管理、数据挖掘基础、大数据可视化、大数据安全等课程。同时，教研室还致力于大数据领域的科学研究与技术创新，通过大数据技术服务社会。

章：大数据架构之道
第二章：大数据架构之术
第三章：大数据的云计算
第四章：协同、调度和消息系统
第五章：批处理框架
第六章：批处理框架Spark
第七章：流计算
第八章：交互式查询框架
第九章：大数据系统架构典型案例