"本书旨在引导读者全面了解分布式系统的核心原理、关键技术和实际应用。全书分为9章，内容包括分布式系统概述、理论基础、基础架构，以及分布式文件系统HDFS、分布式计算模型MapReduce、分布式协调服务ZooKeeper、分布式数据库HBase和分布式消息系统Kafka的工作原理与应用，最后提供两个实战项目，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 本书的特点是系统性、实用性、通俗易懂、涵盖面广，可作为大数据、计算机等相关专业的本科和研究生教材，为不同方向的专业学习奠定基础。本书对社会学习者同样友好，无学习门槛，每章内容相对独立，实践内容详尽。 "

徐守坤,二级教授，博导，常州大学党委书记，CCF杰出会员，FCES2021会议副主席。现为教育部高等教学评估中心审核评估专家、中国石化教育协会常务理事、江苏省“333工程”第二层次培养对象、江苏省本科高校专业设置委员会委员。教育部首批现代产业学院负责人，国家级一流本科专业负责人，中国工程教育专业认证专业负责人，全国石油和化工教育“优秀教学团队”负责人；获国家级教学成果奖二等奖1项，江苏省教学成果奖特等奖1项、二等奖3项；主持教育部新工科研究与实践项目、江苏省高等教育学会“十四五”高等教育科学研究规划重大攻关课题等省部级及以上教研课题十余项，参编国家级精品教材1部，主编江苏省重点教材3部；获省部级以上科技进步奖5项。

前言 分布式系统作为一种分散任务进行并行处理的解决方案，以其高效、可扩展和高可用的计算和存储能力，成为现代互联网和大数据应用领域不可或缺的技术基石。对于学生和从业者而言，只有系统地学习和理解分布式系统原理，熟练地掌握和使用分布式技术与工具，方可适应时代的需求。然而，分布式系统的复杂性也给其学习和应用带来了挑战。编写本书，旨在给广大读者提供一本系统、实用、通俗易懂的学习指南。 全书共9章。第1~3章是对分布式系统的理论与技术的综述。其中，第1章从分布式系统的发展历史开始，分析分布式系统的特征和技术难点，介绍常见的各类分布式系统，并讨论现实生活中的典型应用； 第2章讲解分布式理论基础，包括数据基础、CAP定理和BASE理论、一致性模型、分布式共识算法以及分布式事务方案等； 第3章重点介绍分布式系统的基础架构，以及行业内著名的Hadoop大数据平台的技术架构和阿里云飞天分布式架构及华为云数据库GaussDB，帮助读者更好地理解分布式系统的设计与组织结构。第4~8章深入剖析了各类分布式系统的工作原理及实际应用。其中，第4章讲解Hadoop分布式文件系统（HDFS）的原理，分析HDFS如何解决海量数据的存储和管理问题，学习如何在实际应用中搭建和配置HDFS集群； 第5章讲解MapReduce计算模型的工作原理，学习如何使用MapReduce实现分布式计算，并深入理解MapReduce的优势和局限性； 第6章介绍ZooKeeper在分布式系统中的关键作用，学习ZooKeeper的原理和使用方法，掌握如何实现分布式系统中的协调和同步； 第7章详细讲解如何使...