《云計算大數據處理》介紹了基于云計算的大數據處理技術(shù)，重點(diǎn)介紹了一款高效的、實(shí)時(shí)分析處理海量數據的強有力工具——數據立方。數據立方是針對大數據處理的分布式數據庫，能夠可靠地對大數據進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，具有即時(shí)響應多用戶(hù)并發(fā)請求的能力。

近年來(lái)，“大數據”已然成為IT界如火如荼的詞，與“云計算” 并駕齊驅?zhuān)蔀閹?dòng)IT行業(yè)發(fā)展的兩架高速列車(chē)。尤其在物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的時(shí)代，數據已經(jīng)被稱(chēng)之為新的資源，或者“金子”，支撐物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石。
那么如何把“死”的數據，變成真正有效的“資源”，最后再變成活生生的“金子”，便成為近年來(lái)IT界人士思考的問(wèn)題。所以，一時(shí)之間，各種大數據處理技術(shù)如井噴一般涌現出來(lái)。Hadoop, Spark, Storm, Dremel/Drill等大數據解決方案爭先恐后的展現出來(lái)，需要說(shuō)明的是，這里所有的方案不是一種技術(shù)，而是數種，甚至數十種技術(shù)的組合，就拿Hadoop來(lái)說(shuō)，Hadoop只是帶頭大哥，后面的關(guān)鍵的小弟還有：MapReduce, HDFS, Hive, Hbase, Pig, ZooKeeper等等，大有“大仙過(guò)海，各顯神通”的氣勢和場(chǎng)面。

《Hadoop大數據處理》以大數據處理系統的三大關(guān)鍵要素――“存儲”、“計算”與“容錯”為起點(diǎn)深入淺出地介紹了如何使用Hadoop這一高性能分布式技術(shù)完成大數據處理任務(wù)。本書(shū)不僅包含了使用Hadoop進(jìn)行大數據處理的實(shí)踐性知識和示例還以圖文并茂的形式系統性地揭示了Hadoop技術(shù)族中關(guān)鍵組件的運行原理和優(yōu)化手段為讀者進(jìn)一步提升Hadoop使用技巧和運行效率提供了頗具價(jià)值的參考。《Hadoop大數據處理》共10章涉及的主題包括大數據處理概論、基于Hadoop的大數據處理框架、MapReduce計算模式、使用HDFS存儲大數據、HBase大數據庫、大數據的分析處理、Hadoop環(huán)境下的數據整合、Hadoop集群的管理與維護、基于MapReduce的數據挖掘實(shí)踐及面向未來(lái)的大數據處理技術(shù)。最后附有一個(gè)在Windows環(huán)境下搭建Hadoop開(kāi)發(fā)及調試環(huán)境的參考手冊。《Hadoop大數據處理》適合需要使用Hadoop處理大數據的程序員、架構師和產(chǎn)品經(jīng)理作為技術(shù)參考和培訓資料也可作為高校研究生和本科生教材。