DIY大数据系统：从搭建到实战应用

"《自己动手做大数据系统》是一本由张魁、张粤磊、刘未昕和吴茂进四位作者共同编写的实用指南，它详细地指导读者如何在实践中构建自己的大数据系统。本书分为六个章节，全面涵盖了大数据时代的理论与实践，旨在帮助读者从理解大数据概念出发，逐步深入到实际操作层面。 第1章探讨了大数据时代的特点以及为何要亲手构建大数据系统。它强调了大数据项目的重要性，包括实战项目的意义，以及通过搭建一个演练平台来熟悉和掌握技术。这一章引导读者认识到大数据不仅是数据量大，更是对数据分析和处理能力的需求。 第2章是项目背景和准备阶段，介绍了项目背景和目标，阐述了整个项目的架构，包括选择的操作系统、数据存储解决方案（如Hadoop HDFS）、数据处理工具（如MapReduce和Spark）、开发和调试工具，以及版本管理策略。这一部分为后续的搭建过程做了充分的预设和规划。 第3章深入到大数据环境的搭建和配置，详细解释了各类组件的功能，如数据采集工具（如Flume、Kafka），数据存储工具（Hadoop HDFS和HBase），分析计算工具（Hive和Spark），以及数据库工具。章节还涉及了从基础环境安装、配置到自动化部署的步骤，并强调了每个环节的细节。 第4章主要关注数据的获取，通过Python和Scrapy框架抓取互联网数据，如招聘职位信息，并讲解了爬虫设计和优化技巧。此外，还介绍了使用Sqoop同步论坛数据的方法，让读者了解数据获取的多元化途径。 第5章聚焦大数据的处理，首先解释了Hive在数据仓库中的角色和优势，然后通过实例展示了如何在飞谷项目中使用Hive进行数据建模、清洗和转换。该章强调了数据清洗的重要性和方法，如使用HiveQL、自定义UDF，以及数据处理的自动化调度。 第6章着重于大数据的存储，介绍了如何有效地利用Hadoop HDFS存储海量数据，并讨论了数据组织和访问的不同策略，以及如何通过JDBC等接口进行数据访问。这一章帮助读者理解如何将处理后的数据持久化并便于后续分析。 《自己动手做大数据系统》不仅提供了理论知识，还通过丰富的实战案例，让读者亲身体验大数据系统的搭建、数据获取、处理和存储的全过程，对于希望在大数据领域深入学习和实践的读者来说，这是一本不可或缺的参考书。"