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章详细讲解如何使用分布式数据库HBase实现海量数据的高效存储和检索，以及HBase在实际应用中的配置和优化方法； 第8章深入探讨分布式消息系统Kafka的工作原理，并学习如何配置和使用Kafka实现分布式消息通信。第9章的分布式处理项目实战，精心设计了两个不同领域的项目，帮助读者将所学知识转换为切实可行的解决方案，培养解决实际问题的能力。

本书的特点是具有系统性、实用性，内容通俗易懂、涵盖面广。希望通过本书内容的引导，读者能够从分布式技术小白迅速成长为能够解决实际问题的开发者。书中每一章都经过精心编写，力求贴近实际应用场景，为广大读者提供一本全面且易懂的学习资料。

本书可作为大数据、计算机等相关专业的专业基础教材，学生无论将来学习哪个方向的系列专业课程，都会从本书的学习中受益。同时，本书对于那些对分布式技术感兴趣的社会学习者也非常友好。书中内容不存在学习门槛，每一章都可以独立学习，可根据兴趣和个人情况决定学习哪一部分和学习到什么程度，也可以跳过理论部分，直接跟随实践部分的指引，迅速完成环境部署并掌握使用技巧。

本书的编写得到了常州大学阿里云大数据学院、慧科教育科技集团、阿里云计算有限公司的大力支持，主编徐守坤负责全书内容组织和第1~3章的编写，游静进行内容设计并参与了第4~6章的编写，石林参与了第7~9章的编写； 副主编唐杰、孙威、董亮提供了大量素材和案例，唐杰、孙威完成了全书程序的调试，董亮完成了教材策划、配套课件制作与校对工作。

愿本书成为学术研究与实践的桥梁，为读者开启分布式计算的大门，引领大家在分布式世界中不断探索与创新。期待读者在本书的学习过程中茁壮成长，在探索分布式系统原理与实践的旅程中感受快乐、收获力量！

编写组

2024年10月