大数据技术原理与应用第二版和第三版有什么区别
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第三版更加完善
《大数据技术原理与应用（第2版）》于2017年1月出版，在过去的三年里，大数据技术又获得了新的发展，开源流计算框架Flink迅速崛起，在市场上和Spark展开了激烈的角逐。与此同时，Hadoop、HBase和Spark的版本也在不断更新升级，一些编程接口发生了变化。
因此，为了适应大数据技术的新发展，继续保持本书的先进性和实用性，我们及时对第2版内容进行了补充和修订。在篇章设计上，本书依然分为四大部分，包括大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇和大数据应用篇。
在大数据基础篇中，第1章介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系；第2章介绍大数据处理架构Hadoop，并把Hadoop版本升级到了3.0。在大数据存储与管理篇中，第3章介绍了分布式文件系统HDFS，在编程实践部分根据3.0版本的HDFS进行了修订；第4章介绍了分布式数据库HBase，在编程实践部分根据HBase2.0版本的API进行了修订；
第5章介绍了NoSQL数据库，并增加了实验内容；第6章介绍了云数据库，并删除了阿里云RDS的实践内容和相关实验。在大数据处理与分析篇中，第7章介绍了分布式并行编程模型MapRece；在第8章中对Hadoop进行了再探讨，介绍了Hadoop的发展演化和一些新特性；第9章介绍了基于Hadoop的数据仓库Hive，该章节为本书新增内容，很多大数据教师建议增加此章内容；在第10章中介绍了当前比较热门的、基于内存的分布式计算框架Spark，并把Spark版本升级到了2.4.0；
第11章介绍了流计算以及开源流计算框架Storm；第12章介绍了开源流处理框架Flink，该章节为本书新增内容，从而使本书能够反映当前最热门的新兴大数据技术；第13章介绍了典型的大数据分析技术——图计算；最后在第14章简单介绍了可视化技术。在大数据应用篇中，用3章（第15章～第17章）内容介绍了大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的典型应用。
