本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的前期準備工作，包括如何構(gòu)建企業(yè)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的軟件環(huán)境和集群環(huán)境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優(yōu)化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數(shù)據(jù)攝入過程，以及在查詢過程中如何實現(xiàn)Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統(tǒng)Flume的基本架構(gòu)和關(guān)鍵組件，以及分層日志收集架構(gòu)的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構(gòu)和集群搭建過程，以及使用Java語言實現(xiàn)客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析平臺和基于JMX指標的監(jiān)控系統(tǒng)。