Hadoop入门指南：云计算与大数据实战教程

《Hadoop大数据处理技术基础与实践》是一本针对21世纪高等院校云计算和大数据人才培养而编写的教材，由安俊秀、王鹏和靳宇倡三位作者共同编著，由人民邮电出版社出版。该书立足于当前国家重点发展的云计算与大数据领域，重点关注Hadoop技术，这是谷歌云计算架构的重要模仿和实现。 全书共分为12章，以Hadoop的起源为起点，首先介绍了Hadoop的安装和配置过程，帮助读者建立起对这个分布式计算平台的基础理解。书中详述了Hadoop的核心组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统），它是数据存储的关键部分，提供了高可用性和容错性；MapReduce，作为并行计算模型，用于处理大规模数据集；HBase，一个分布式、列式数据库，专为大数据设计；Hive则是一个数据仓库工具，用于查询和分析存储在Hadoop中的数据；Pig则是一种数据流编程语言，方便用户进行数据处理；此外，ZooKeeper则作为集群管理工具，确保系统的协调和一致性。 书中特别强调，尽管内容主要聚焦于基础知识，包括组件的使用方法，但并未深入探讨底层的高级概念和技术细节。因此，本书旨在引导读者理解和掌握Hadoop的基本操作，而不是将其作为Hadoop的全面教程。如果想要深入学习，读者需要进一步学习进阶课程，以深化对Hadoop及其生态系统的技术理解。 Hadoop因其开源特性，不仅在技术和商业上具有广泛的应用，而且对于确保云计算和大数据产业的技术可控性和数据安全性至关重要。随着信息技术的飞速发展，传统的计算机教学模式已无法满足云计算和大数据的教学需求，而这本书正是在这个背景下，针对教师的教学困惑和产业对人才的需求，提供了一种实用且符合时代潮流的教学资源。 这本书适合云计算专业、物联网专业以及云计算与大数据专业的学生作为教材，也可供相关培训课程和自学使用。《Hadoop大数据处理技术基础与实践》是一本帮助读者快速入门Hadoop，并为其后续的专业发展打下坚实基础的重要教材。