数据挖掘技术在当今大数据时代备受重视，国内外对此领域的研究也十分活跃。本文将介绍几本国内优秀的数据挖掘书籍，并深入探讨大数据时代主要的技术。
国内数据挖掘书籍推荐
1. 《数据挖掘导论》
作者：周志华
出版社：清华大学出版社
出版时间：2016年
本书是数据挖掘领域的经典教材，深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、算法和应用。内容涵盖数据预处理、数据分类、关联分析、聚类分析、异常检测等多个方面，适合作为数据挖掘入门教材或参考书。
2. 《大数据挖掘与分析》
作者：李行亮、刘建平等
出版社：电子工业出版社
出版时间：2019年
本书全面系统地介绍了大数据挖掘与分析技术，包括大数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。内容注重理论与实践相结合，并附有大量案例分析，适合大数据从业者、研究人员和学生学习参考。
3. 《机器学习实战》
作者：Peter Harrington
译者：李航
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2018年
本书是一本面向实践的机器学习教材，介绍了机器学习的基础算法和应用，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、神经网络等。内容通俗易懂，并附有大量代码示例，适合初学者和进阶者学习机器学习。
大数据主要技术
1. Hadoop生态系统
Hadoop生态系统是大数据处理的基石，包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce、Yarn、HBase、Hive等组件。HDFS提供了分布式文件存储系统，MapReduce负责大规模并行数据处理，Yarn负责资源管理，HBase是一个NoSQL数据库，Hive是一个数据仓库系统。
2. Spark
Spark是一个统一的分布式计算引擎，它提供了快速、灵活的大数据处理能力。Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python，并提供机器学习、流处理、图计算等丰富的功能。
3. 云计算
云计算为大数据处理提供了弹性、可扩展的基础设施。云平台可以提供计算、存储、网络等资源，用户可以按需使用，无需自行搭建和维护硬件设施。主流的云计算平台包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP等。
以上介绍的国内数据挖掘书籍和主要技术，为读者提供了深入了解数据挖掘和处理领域的基础知识和实践指南。通过学习这些内容，读者可以掌握数据挖掘技术，并在大数据时代发挥更大作用。
