我在工作之余写了一本《Hadoop实战手册》，书中都是我自己工作经验的总结和一些百度的案例，希望在你学习大数据的路上助你一臂之。



出《Hadoop实战手册》这本书的目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业，市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践，特别缺少一线企业实践经验的传授，而这个教程会让您少走弯路、快速入门和实践，让您在最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准，因为我会把很多过气、过时，以及很多用不上的知识淘汰掉，让大家学到的就是最实用的，带领大家以最直接的方式掌握大数据使用方法。


Hadoop 大数据实战手册
目录
Hadoop 入门与实践 ....................................................................................................... 1
第一章  前言 ........................................................................................................ 3
第二章 hadoop 简介 ............................................................................................... 3
1.  Hadoop 版本衍化历史 ....................................................................................... 3
2.  Hadoop 生态圈 .................................................................................................. 4
第三章 安装hadoop 环境........................................................................................ 6
第四章 HDFS 文件系统......................................................................................... 14
1.  HDFS 特点： .................................................................................................... 14
2.  不适用于 HDFS 的场景：................................................................................. 15
3.  HDFS 体系架构 ................................................................................................ 16
4.  HDFS 数据块复制 ............................................................................................ 17
5.  HDFS 读取和写入流程 ..................................................................................... 17
6.  操作 HDFS 的基本命令 .................................................................................... 19
第五章 Mapreduce 计算框架 ............................................................................... 21
1.  MapReduce 编程模型 ...................................................................................... 22
2.  MapReduce 执行流程 ...................................................................................... 24
3.  MapReduce 数据本地化（Data-Local） ........................................................... 27
4.  MapReduce 工作原理 ...................................................................................... 28
5.  MapReduce 错误处理机制 ............................................................................... 31
第六章 Zookeeper ................................................................................................ 33
1.  Zookeeper 数据模型 ........................................................................................ 33
2.  Zookeeper 访问控制 ........................................................................................ 36
3.  Zookeeper 应用场景 ........................................................................................ 37
第七章 HBase ........................................................................................................ 38
1.  Hbase 简介 ...................................................................................................... 38
2.  Hbase 数据模型 ............................................................................................... 40
3.  Hbase 架构及基本组件 .................................................................................... 42
4.  Hbase 容错与恢复 ........................................................................................... 44
5.  Hbase 基础操作 ............................................................................................... 45
第八章 Hive ........................................................................................................... 49
1.  Hive 基础原理 ................................................................................................. 49
2.  Hive 基础操作 ................................................................................................. 53
第九章 流式计算解决方案-Storm ........................................................................... 60
1.  Storm 特点 ...................................................................................................... 61
2.  Storm 与 Hadoop 区别 ..................................................................................... 62
3.  Storm 基本概念 ............................................................................................... 64
4.  Storm 系统架构 ............................................................................................... 70
5.  Storm 容错机制 ............................................................................................... 72
6.  一个简单的 Storm 实现 ................................................................................... 73
7.  Storm 常用配置 ............................................................................................... 74
第十章 数据挖掘——推荐系统 ............................................................................... 75
1.  数据挖掘和机器学习概念 ............................................................................... 76
2.  一个机器学习应用方向——推荐领域.............................................................. 76
3.  推荐算法——基于内容的推荐方法 ................................................................. 77
4.  推荐算法——基于协同过滤的推荐方法 .......................................................... 81