内容简介

本书全面介绍了Hadoop大数据分析的基础知识、14个核心组件模块及4个项目实战案例。为了帮助读者高效、直观地学习，作者特意为本书录制了20小时同步配套教学视频。

本书共19章，分为3篇。第1篇Hadoop基础知识，涵盖大数据概述、Hadoop的安装与配置、Hadoop分布式文件系统及基于Hadoop 3的HDFS高可用等相关内容；第2篇Hadoop核心技术，涵盖的内容有Hadoop的分布式协调服务：ZooKeeper；分布式离线计算框架：MapReduce；Hadoop的集群资源管理系统：YARN；Hadoop的数据仓库框架：Hive；大数据快速读写：HBase；海量日志采集工具：Flume；Hadoop和关系型数据库间的数据传输工具：Sqoop；分布式消息队列：Kafka；开源内存数据库：Redis；Ambari和CDH；快速且通用的集群计算系统：Spark。第3篇Hadoop项目案例实战，主要介绍了基于电商产品的大数据业务分析系统、用户画像分析、基于个性化的视频推荐系统及电信离网用户挽留4个项目实战案例，以提高读者的大数据项目开发水平。

本书内容全面，实用性强，适合作为Hadoop大数据分析与挖掘的入门读物，也可作为Java程序员的进阶读物。另外，本书还特别适合想要提高大数据项目开发水平的人员阅读。对于专业的培训机构和相关院校而言，本书也是一本不可多得的教学用书。