大数据实战手册

大数据实战手册是一本面向大数据入门者的教材，旨在帮助初学者通过实践快速掌握大数据的关键技术和应用。书中涵盖了Hadoop的环境搭建、核心组件详解，以及大数据领域中的流式计算和数据挖掘知识。Hadoop是一种开源的分布式系统基础架构，允许用户在不了解分布式底层细节的情况下开发程序，并通过集群运算高速处理和存储大数据。 在Hadoop生态系统中，存在多个核心组件。HDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式存储系统，具有高容错性和高吞吐量的特点，非常适合大数据存储和处理。MapReduce是一个编程模型和处理大数据的计算框架，能够处理大规模数据集的并行运算。Storm是一个流式计算解决方案，适用于实时数据处理。Zookeeper是一个分布式协调服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式锁等。HBase是一种分布式、可扩展的大数据存储系统，适合处理海量数据。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，来执行Hive查询。 本书还着重介绍了Hadoop的版本衍化历史。Hadoop 1.0代的版本主要包括0.20.x、0.21.x和0.22.x，而Hadoop 2.0代的版本则包括0.23.x和2.x，其中2.x版本相较于0.23.x增加了NameNode高可用性（HA）和线性兼容性（Wire-compatibility）等特性。此外，市面上存在多个Hadoop发行版本，例如Cloudera公司的CDH，它是基于Apache Hadoop的商业发行版本，包含额外的优化和功能。 书中还提到了数据挖掘和机器学习的概念，重点介绍了推荐系统的构建，包括基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐方法。这些方法在互联网企业的个性化推荐系统中应用广泛。 《大数据实战手册》的目的在于提供实战经验，帮助学习者快速成长为具备一线企业标准的大数据工程师。书中不仅覆盖了基础知识，还涵盖了大数据领域中的实际应用场景。作者本身拥有丰富的从业经验，并希望通过这套课程让大数据爱好者与企业需求更好地对接，促进人才与企业之间的良好匹配。通过剔除不常用的知识点，书中以最直接的方式带领读者掌握大数据的使用方法。