由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！
主要内容包括三部分:
第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界最新产品，以及学术界最新的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂;
第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质;
第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术，深度学习、机器学习等相结合。
本篇内容深入浅出，技术结合实践，从实践中理解架构和技术的本质，适合大数据技术领域的从业人员如架构师、工程师、产品经理等，以及准备学习相关领域知识的学生和老师阅读。
大数据这几年真的很火，于是有越来越多的人开始学习大数据技术。很多人会误以为大数据是一门技术，其实不然，大数据更多的是一门市场宣传语言，也可以理解为一种思考方式。
从技术角度来看，大数据是一系列技术的组合，所以真正全面掌握大数据技术也是一件很困难的事情。编写这本书的初衷就是总结这些年的工作和学习经验，希望可以分享给更多人，同时对自己而言也是一个提高、总结和升华的过程。
总的来说，围绕一个通用技术栈来组织章节，主要聚焦大数据平台的一些知识。主要分为三部分。
第一部分:第1~3章，主要讲述大数据的本质、运营商大数据的架构一和些基本的业务知识。
●第1章:阐述大数据的本质和面临的挑战。
●第2章:概述大数据架构及背后的驱动因素，以及未来发展的趋势。
●第3章:介绍运营商领域的业务，让读者对大数据能做什么有一个直观的感受。
第二部分:第4~11章，围绕大数据平台技术栈来阐述数据获取、处理、分析和应用平台涉及的技术。
●第4章:介绍数据获取涉及的探针、爬虫、日志采集、数据分发中间件等技术。
●第5章:介绍流式数据处理引擎、CEP、流式应用。
●第6章:介绍交互式分析技术、MPP DB、热门的SQL on Hadoop技术。
●第7章:介绍批处理技术、Spark, 以及大规模机器学习的BSP技术等。
●第8章:探讨机器学习、深度学习相关技术。
●第9章:统一资源管理是趋势，本章介绍资源管理的核心技术和算法。
●第10章:存储是基础，本章介绍存储的关键技术。
●第11章:探讨大数据技术怎么云化，以及关键技术是什么。
第三部分:第12章，技术和文化息息相关，技术影响文化，文化影响技术。
第12章:介绍大数据开发文化、开源、DevOps, 探讨理念和文化对技术的冲击。
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