全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用,包括:机器学习中的分类、聚类和线性回归,搜索引擎,推荐系统,用户行为跟踪,架构设计的基本理念以及常用的消息和缓存机制。在这个过程中,我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch,Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka,Storm等系统。和前作不同之处在于,本书完全是面向技术人员,因此提供了大量详尽的实现步骤和代码分析。不过,本书在技术和商业结合方面,仍然和前作保持一致,从具体业务需求出发演变到合理的技术方案和实现,根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度,我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。