如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向；

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在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。

您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？

浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：第一类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个大型IT系统的系统架构与技术架构；第三类是研讨大数据领域的具体技术，例如HADOOP相关的编程等。

对于需要快速掌握大数据系统技术脉络，或者是需要对未来IT系统做系统思考的技术工作者来说，最需要的是第二类图书所提供的系统化知识。但目前业界大数据相关的书籍与资料，大多是第一类与第三类，第二类非常稀少，以至于某些希望开展大数据课程教学的高校难以找到合适的教材与参考数据。通过阅读本书，您将可以迅速建立大数据技术架构相关的知识与脉络，而不是迷失在浩如烟海的知识细节中。

本书的目的就是为了帮助读者在最短的时间内，系统地把握大数据相关的技术框架，建立系统架构级别的技术思考能力与原则。本书适用于企业的IT与大数据的从业人员，IT与大数据相关的销售人员，企业的首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO），由于本书在大数据知识具备系统性，也可以作为高校大数据方面课程的教材或辅导书。

中兴大数据平台DAP团队诚意之作

大数据实践指南

结合案例

总结大数据建设实践中的经验与知识

第一部分 大数据架构师入门

第1章 大数据概述 3

1.1 什么是大数据 4

1.2 大数据的本质 6

1.3 大数据技术当前状态 8

1.4 大数据的技术发展趋势 11

第2章 大数据项目常见场景 13

2.1 实验型部署场景 14

2.2 中小型部署场景 16

2.3 大型部署场景 19

第3章 大数据方案关键因素 23

3.1 数据存储规模与数据类型 24

3.2 数据来源与数据质量 25

3.3 业务特征 26

3.4 经济可行性 27

3.5 运维管理要求 28

3.6 安全性要求 29

3.7 部署要求 31

3.8 系统边界 32

3.9 约束条件 34

3.10 要点回顾 34

第二部分 大数据架构师基础

第4章 Hadoop基础组件 39

4.1 Hadoop简介 40

4.2 Hadoop版本演进 41

4.3 Hadoop2.0生态系统简介 42

4.4 Hadoop分布式文件系统HDFS 43

4.5 Hadoop统一资源管理框架YARN 48

4.6 Hadoop分布式计算框架MapReduce 52

4.7 Hadoop分布式集群管理系统ZooKeeper 57

第5章 Hadoop其他常用组件 61

5.1 Hadoop数据仓库工具Hive 62

5.2 Hadoop分布式数据库 HBase 65

5.3 Hadoop实时流处理引擎 Storm 70

5.4 Hadoop交互式查询引擎 Impala 7...

大数据的知识非常广泛，不同层面的知识，以及不同技术模块的知识，很难由一个人完全掌握，所以本书是编写团队共同努力的成果。编写团队的成员都是在大数据领域担当重要工作岗位的技术骨干，大家在共同的理想与爱好下，聚集成一个团队，并为大数据架构师们完成了业界首本全面实践指导类的书籍。在此，请允许我列举参与编写的团队成员，并向他们致以诚挚的谢意。感谢他们牺牲周末与节假日的休息时间，为大家做的无私贡献。

团队成员包括：申山宏、朱科支、梁平、薛清华、马彧、李敏、郭海生、杨荣康、牛家浩、刘少麟、管云、洪科、简明、张强、艾红芳、关涛、于波、刘淑霞、郭进良、汪绍飞、周治中、王利学、黄增建、孙利军、肖文洁、周黎明。

勘误与支持

尽管我们尽了各种努力来保证文章不出错误，但由于编者水平有限，加上编写时间仓促，难免会有错讹之处。如果你在书中发现了错误，例如错别字、书写错误等，请告诉我们，我们将整理成勘误表。通过勘误表，可以帮助其他读者节省阅读时间，提高阅读体验，并可以帮助我们提供更高质量的下一版。

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致谢

感谢中兴大数据平台DAP团队的所有成员，你们多年的潜心研究和积累是本书的基石。

感谢所有评审本书，并对本书提出过建议的朋友，你们的帮助对我们非常重要。

感谢关心本书的各界朋友，你们的关心与期望是我们的动力，更是对我们全心全意写好这本书的鞭策。