如何阅读本书

从整体内容上讲，本书包括19章和4个附录。前10章、第18章、第19章和4个附录主要介绍了Hadoop背景知识、Hadoop集群安装和代码执行、MapReduce机制及编程知识、HDFS实现细节及管理知识、Hadoop应用。第11章至第17章结合最新版本详细介绍了与Hadoop相关的其他项目，分别为Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa，以备读者扩展知识面之用。

在阅读本书时，笔者建议大家先系统地学习Hadoop部分的理论知识（第1章、第3章、第6章至第10章），这样可对Hadoop的核心内容和实现机制有一个很好的理解。在此基础上，读者可进一步学习Hadoop部分的实践知识（第2章、第4章、第5章、第18章、第19章和4个附录），尝试搭建自己的Hadoop集群，编写并运行自己的MapReduce代码。对于本书中关于Hadoop相关项目的介绍，大家可以有选择地学习。在内容的编排上，各章的知识点是相对独立的，是并行的关系，因此大家可以有选择地进行学习。当然，如果时间允许，还是建议大家系统地学习全书的内容，这样能够对Hadoop系统的机制有一个完整而系统的理解，为今后深入地研究和实践Hadoop及云计算技术打下坚实的基础。

另外，笔者希望大家在学习本书时能一边阅读，一边根据书中的指导动手实践，亲自实践本书中所给出的编程范例。例如，先搭建一个自己的云平台，如果条件受限，可以选择伪分布的方式。