陆嘉恒，中国人民大学副教授，新加坡国立大学博士，美国加利福尼亚大学尔湾分校(University of California, Irvine) 博士后。专注于云计算及其相关技术的研究，对Hadoop有较深入的研究，积累了丰富的实践经验。对分布式计算和海量数据处理有深刻的认识，主持并完成了多个国家863和自然科学基金项目的研究与实施。2009年入选新世纪优秀人才，2010年入选北京科技新星。主持《云计算概论》课程获教育部-IBM精品课程称号。

本书是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS和MapReduce这两大核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目的内容。实战性强，为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，易于理解，可操作性强。
全书一共18章：第1章全面介绍了Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系；第2章详细讲解了Hadoop集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧；第3章分析了Hadoop在Yahoo！、eBay、Facebook和百度的应用案例，以及Hadoop平台上海量数据的排序；第4-7章深入地讲解了MapReduce计算模型、MapReduce应用的开发方法、MapReduce的工作机制，同时还列出了多个MapReduce的应用案例，涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容；第8-11章全面地阐述了Hadoop的I/O操作、HDFS的原理与基本操作，以及Hadoop的各种管理操作，如集群的维护等；第12-17章详细而系统地讲解了Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等所有与Hadoop相关的子项目的原理及使用，以及这些子项目与Hadoop的整合使用；第18章以实例的方式讲解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的开发。
本书既适合没有Hadoop基础的初学者系统地学习，又适合有一定Hadoop基础但是缺乏实践经验的读者实践和参考。

前言第1章 Hadoop简介第2章 Hadoop的安装与配置第3章 Hadoop应用案例分析第4章 MapReduce计算模型第5章 开发MapReduce应用程序第6章 MapReduce应用案例第7章 MapReduce工作机制第8章 HadoopI/O第9章 HDFS详解第10章 Hadoop的管理第11章 Hive详解第12章 HBase详解第13章 Mahout详解第14章 Pig详解第15章 ZooKeepet详解第16章 Avro详解第17章 Chukwa详解第18章 Hadoop的常用插件与开发附录A 云计算在线检测平台