Hadoop大数据实战：从入门到精通

"《大数据实践》是一本由孙国宇编写的Hadoop大数据实战手册，旨在为初学者提供实用的大数据技术入门指南。本书涵盖了Hadoop的版本历史、生态圈，详细讲解了Hadoop环境的安装、HDFS文件系统、MapReduce计算框架、Zookeeper协调服务、HBase分布式数据库、Hive数据仓库以及流式计算解决方案Storm，同时还涉及数据挖掘中的推荐系统。书中的内容注重实践，旨在帮助读者快速掌握一线企业的大数据工程师技能，避免过时知识的学习，提高学习效率。" 在《大数据实践》一书中，作者首先介绍了Hadoop的基础知识，包括其版本演变和生态圈，帮助读者建立对Hadoop整体生态的初步理解。接着，详细阐述了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的工作原理，如数据块复制、读写流程，并提供了操作HDFS的基本命令，使得读者能够实际操作HDFS。 MapReduce作为Hadoop的核心计算框架，书中对其编程模型、执行流程、数据本地化策略和错误处理机制进行了深入解析，使读者能够编写和理解MapReduce程序。同时，Zookeeper的部分介绍了其数据模型和访问控制，以及在分布式系统中的应用场景，帮助读者理解如何使用Zookeeper进行服务协调。 HBase作为NoSQL数据库在大数据领域的应用，书中讲解了HBase的数据模型、架构、容错与恢复机制，以及基础操作，使读者能够掌握HBase的使用。Hive部分则介绍了其基础原理和操作，为大数据分析提供了一个便捷的接口。 此外，书中还探讨了实时流式计算框架Storm，包括其特点、与Hadoop的区别、基本概念、系统架构、容错机制，以及如何通过实例设置和配置Storm。最后，针对数据挖掘，书中以推荐系统为例，简述了数据挖掘和机器学习的基本概念，以及基于内容和协同过滤的推荐算法，为读者展示了大数据在实际业务中的应用。 《大数据实践》是一本全面且实用的教材，适合希望进入大数据行业的初学者，通过实例和实践经验，帮助读者快速掌握大数据的核心技术和工具。