《Hadoop理论与实践》按照高等学校大数据、人工智能课程基本要求，以案例驱动的形式来组织内容，突出该课程的实践性特点。《Hadoop理论与实践》主要包含四大部分：Hadoop技术、数据仓库与Hive、Flume分布式日志处理系统、Spark及其生态圈概述。其中，Hadoop技术包括大数据与数据分析、Hadoop生态系统介绍、Hadoop存储、Hadoop计算之MapReduce、Hadoop安全等；数据仓库与Hive包括Hive与数据库的基础知识、Hive的高级特性、Hive优化及案例的应用；Flume分布式日志处理系统包括Flume介绍、Flume使用案例及Flume开发案例的应用；Spark及其生态圈概述包括Spark简介及Spark生态系统详解。 《Hadoop理论与实践》内容安排合理，层次清晰，通俗易懂，实例丰富，突出理论与实践的结合，可作为各类高等院校人工智能与大数据相关专业的教材，也可供广大程序设计人员参考。