本书共分3部分, 主要介绍如何使用Python语言来处理大型数据集。第1部分介绍map和reduce编程风格, 以及Python中基础的map和reduce函数, 并介绍如何将对象持久化, 通过惰性函数和并行函数来加快大型数据集的处理速度。第2部分介绍Hadoop和Spark框架, 以及如何使用mrjob库来编写Hadoop作业, 如何实现PageRank算法, 如何使用Spark来实现决策树和随机森林的机器学习模型。第3部分重点介绍云计算和云存储的基础知识, 包括如何通过boto3的Python库将文件上传到AWS S3服务, 以及如何在AWS的EMR集群中运行分布式的Hadoop和Spark作业。