本书系统地介绍了Hadoop、Spark、Flink等开源大数据组件的相关知识和实践技能。全书共9章，涉及大数据采集、大数据存储与管理、大数据处理与分析等大数据应用生命周期中各阶段典型组件的部署、使用和基本编程方法，内容包括部署全分布模式Hadoop集群、HDFS实战、MapReduce编程、部署ZooKeeper集群和ZooKeeper实战、部署本地模式Hive和Hive实战、Flume实战、Kafka实战、Spark集群部署和基本编程、Flink集群部署和基本编程等。

本书内容翔实，案例丰富，操作过程详尽，面向高等院校计算机、大数据、人工智能等相关专业的研究生、本科生，可以作为大数据技术类课程的教材，也可以作为实验指导书或教学辅助用书，同时也可供相关技术人员参考。