大数据技术实战与解析：Hadoop与开源软件应用

"《大数据技术基础》是一本由厦门大学计算机科学系教师林子雨编著的教材，主要从实战角度介绍了如何运用Hadoop开源软件进行大数据系统的开发和设计。该书不仅涵盖理论知识，还包含丰富的实际案例，对IT技术人员和企业级客户在大数据项目实施上具有很高的参考价值。教材内容包括大数据概述、关键技术与挑战、Hadoop、MapReduce、HDFS、Zookeeper、HBase、流计算、图计算、NoSQL数据库、云数据库以及Google的相关技术如Spanner和Dremel。书中各章节由林子雨及其团队成员共同编写，旨在为学习者提供全面的大数据技术知识。" 《大数据技术基础》一书深入浅出地讲解了大数据的核心概念，从第一章的"大数据概述"开始，引导读者理解大数据的定义、特征以及其在现代社会中的重要性。第二章"大数据关键技术与挑战"探讨了处理大数据所面临的技术难题和解决方案。接下来，第三章至第六章详述了Hadoop生态系统，包括Hadoop本身、MapReduce分布式计算模型、HDFS分布式文件系统和Zookeeper协调服务。 第七章"Zookeeper"介绍了这个重要的分布式管理工具，它在集群环境中保证服务的高可用性和一致性。第八章"流计算"讨论了实时数据处理的方法，如Apache Storm，它在处理连续不断的数据流方面表现出色。第九章"图计算"则关注如何利用图形结构分析数据，这对于社交网络分析和推荐系统等应用至关重要。 第十章至第十二章涉及不同的数据库技术，包括NoSQL数据库的多样性，云数据库的架构和优势，以及Google的Spanner和Dremel，这两个技术展示了在大规模分布式环境下的高性能和强一致性的实现。 最后，第十三章"Google Dremel"揭示了谷歌用于大数据查询的高效系统，为大数据分析提供了新的思路。教程作者鼓励读者在学习过程中积极反馈，以便不断改进教材质量。 这本教材特别适合计算机科学专业的研究生或对大数据感兴趣的从业者使用，通过免费提供的PDF文档和PPT，学习者可以方便地获取并深入学习大数据技术。此外，课程相关的资源和讨论可在线访问，进一步增强了学习体验。