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了解过大数据的人都知道，当前大数据领域的公司对大数据专业人才的需求非常旺盛。与此同时，也有不少大数据爱好者渴望加入这一蓬勃发展的行业。

接下来，我会分享一份我珍藏已久的《Hadoop大数据实战手册》，这份手册共包含十个章节，总计八十五页。内容全面且注重实践，在课程设计和实际操作方面，剔除了许多不必要的知识点，直接引导读者掌握大数据的应用方法。这份手册特别适合初学者快速入门和实践，帮助大家在短时间内达到国内一线互联网公司大数据工程师的能力标准。

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目录

• 第二章：Hadoop简介
• 第三章：安装Hadoop环境
• 第四章：HDFS文件系统
• 第五章：MapReduce计算框架
• 第六章：Zookeeper
• 第七章：HBase
• 第八章：Hive
• 第九章：流式计算处理方案——Storm
• 第十章：数据挖掘——推荐系统

Hadoop简介

Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源分布式系统基础架构。用户无需了解分布式底层细节，就能开发出分布式程序，充分利用集群的计算和存储能力。

HDFS文件系统

HDFS采用主从架构（Master/Slave），由于分布式存储的特性，集群中包含两种类型的节点：NameNode和DataNode。

Zookeeper

Zookeeper通过路径引用，类似于Unix中的文件路径。路径必须是绝对的，因此它们需要以斜杠字符开头。

Hive

Hive不支持逐条插入数据的操作，也不支持更新操作。数据以加载的方式导入到已创建的表中，一旦导入便无法修改。

数据挖掘——推荐系统

大数据可以被视为大量数据的集合。数据挖掘就是从这些数据中提取价值，例如，过去十年的气象数据，通过数据挖掘，可以较为准确地预测未来的天气情况。

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