前言
首先感谢 CSDN 社区图书馆 举办的“图书活动第四期”，让我获得了“《实战大数据——分布式大数据分析处理系统开发与应用》”这本书。收到此书之后，对里面的内容非常感兴趣，同时也充满的未知的期待。
当今时代，物联网、大数据、云计算、人工智能等热词铺天盖地地向人们袭来。其中，大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、电信以及电商等领域。
2020年，国家推出了"新基建"战略，将5G、大数据中心、人工智能和工业互联网列为新型基础设施建设的重点。在国家政策的引领下，各行各业都将大数据产业列为优先发展目标，大数据时代已经到来。
大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，已成为提高企业核心竞争力的关键因素。大数据时代科学研究的方法手段发生了重大变革，对大数据的处理分析已经成为新一代信息技术融合应用的关键。各行各业对于大数据人才的需求呈现井喷式增长，高校大数据相关专业的建设也呈现这一态势。众多企事业单位都迫切需要具备理论基础和实践技能的大数据人才。相应地，对适合此类人才培养的大数据技术应用型图书的需求也非常迫切。
书评
本书从大数据技术相关概念出发，系统介绍了大数据分析的流程和大数据分析处理系统的组成，详细讲解了大数据集群的搭建过程，并以大数据集群为基础深入剖析了多个离线数据分析和实时数据分析的实战项目案例，涵盖了生产生活中的多个大数据应用场景。本书理论结合实际，特别突出了实践特色，能够很好地满足高校大数据人才培养需求和大数据相关岗位工程师的技能提升需求。
全书共10章
- 第1章对大数据相关内容进行概述以及大数据技术的新发展；
- 第2章介绍了大数据分析的基本流程与工具以及流程中所用到的主要技术；
- 第3章介绍了分布式大数据分析处理系统以及系统实现需要用到的技术；
- 第4章介绍了构建大数据集群环境的方法和步骤；
- 第5章介绍了如何构建基 LayUI 的集群管理系统；
- 第6章介绍了基于 HBase 的大数据离线分析系统；
- 第7章介绍了基于 Hive + Hadoop + Spark 的大数据离线分析系统；
- 第8章介绍了基于 MySQL + Spark 的大数据离线分析系统；
- 第9章介绍了基于 Redis + Kafka + Spark 的大数据实时分析系统；
- 第10章介绍了基于 Flume + Kafka + Flink 的大数据实时分析系统。
本书前4章作为理论体系，介绍了大数据分析系统的基本概念、基本原理、基本组成和构建方法。第5章用 Java 语言编写了一个集群管理系统。第6~8章介绍了三个不同应用场景下的大数据离线分析系统。第9、10章介绍了两个不同应用场景下的大数据实时分析系统。本书可以帮助读者建立对大数据技术概念的整体认知，通过丰富的实践案例帮助读者掌握主流大数据技术的实际应用，具有较强的实用性和指导性。
作为一位从事大数据专业的工作者，作为一位ETL工程师、大数据分析工程师，这本书可以让我学到大数据项目开发过程中开发人员应该具备的能力，以及大数据集群搭建，解决大数据项目开发环境和运行环境问题。对我现在所从事的工作有极大地帮助。
