Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了MapReduce编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的平台。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云计算分为三个基本种类：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。结构化数据与非结构化数据是数据的两种分类方式，结构化数据是指可以使用表格形式整理的数据，非结构化数据则是指不规则、无固定格式的数据。
在Hadoop中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是核心组件之一，它是一个高度容错的系统，适合在廉价硬件上运行。HDFS提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是另一个重要的组件，它是一个资源管理平台，负责资源的分配和任务调度。MapReduce是Hadoop的编程模型，用于处理和生成大数据集的并行运算。MapReduce通过将运算分为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段，实现对数据的分布式处理。
Hadoop的安装包括伪分布式和完全分布式两种模式。伪分布式模式是指在一台机器上模拟出分布式环境，而完全分布式模式是指在多台机器上构成的集群环境。SSH免密钥登录是为了方便管理集群中各个节点，实现无需密码即可登录。
Ambari是一个基于Web的工具，用于配置、管理和监控Apache Hadoop集群。Ambari提供了一个易于使用的用户界面，通过该界面，可以安装、配置、监控和维护Hadoop集群。
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于处理结构化数据。Hive提供了类似于SQL的语言HQL，使得对大数据进行查询变得方便。Hive的数据类型包括基本类型和复杂类型。Hive的存储架构与HQL语法是其核心内容之一。Hive的模式设计包括内部表和外部表的定义，事务性可以保证数据的一致性。
Sqoop是一款开源工具，主要用于在Hadoop（HDFS）与传统的数据库（如MySQL、Oracle）间进行数据的导入导出。Sqoop可以高效地将数据从关系数据库中导入到Hadoop的HDFS中，也可以将数据从HDFS导出到外部的数据库系统。
HBase是一个非关系型的分布式数据库，它基于列存储模型，适用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。HBase提供了Shell命令，方便用户对数据进行管理。HBase的Java API和Python API可以用于开发各种应用。HBase与传统数据库的不同点在于它的设计和数据模型。
Spark是一个开源的集群计算系统，它提供了Java、Scala和Python的API。Spark可以运行在Hadoop、Mesos、独立的集群上，也可以运行在云上。Spark有比Hadoop更优的性能，特别是数据的迭代运算。Spark基于内存计算，能够将中间结果存储在内存中，大大提高了处理速度。
CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司提供的Hadoop发行版，它包含了Hadoop生态系统中所有的组件。CDH的安装方式支持多种操作系统，如Centos和Ubuntu。
TDH是Tencent Distributed Hadoop的缩写，是腾讯公司基于Hadoop技术栈构建的分布式存储和计算平台。TDH版本的安装、使用以及基于其上开发的SQL引擎Inceptor-SQL、SQL兼容测试及语法知识是TDH发行版本的特色内容。
HUE（Hadoop User Experience）是一个开源的Web界面，通过HUE，用户可以方便地与Hadoop集群交互，执行各种Hadoop操作。
Hadoop的运维是一个复杂的过程，需要掌握多种工具和技能。运维工具是保证集群稳定运行的关键。另外，随着大数据的发展，机器学习已经成为了一项重要的技术，通过机器学习可以在大数据中发现有价值的信息。
对于想要学习Hadoop和Spark的初学者来说，本书是入门学习的理想选择，它按照实践先行、概念跟进的方式，可以快速帮助学习者进入大数据世界。本书的开源性质，意味着它欢迎任何有兴趣的人通过发送PullRequest来贡献自己的力量。
