高性能分散式計算系統開發與實現：基於Hadoop、Scalding和Spark

本書分兩部分，共8章，介紹了如何使用開源工具和技術開發與實現大規模分散式處理系統，涵蓋構建高性能分散式計算系統的方法和佳實踐。第一部分（第1~4章）介紹了高性能分散式計算編程的基礎知識，包括分散式系統、Hadoop入門、Spark入門、Scalding入門等；第二部分（第5~8章）給出了使用Hadoop、Spark、Scalding的案例研究，涉及數據聚類、數據分類、回歸分析、推薦系統等。本書適合作為高等院校電腦相關專業的教材，也適合作為軟體工程師、應用開發人員、科研人員的參考書。

K.G.斯里尼瓦沙（K.G.Srinivasa）于2007年獲得班加羅爾大學電腦科學與工程博士學位。現就職于班加羅爾的 M.S.拉邁阿理工學院電腦科學與工程系，任教授兼主任。他在國際會議和期刊上共發表過一百多篇研究論文，曾作為訪問學者出訪過許多大學。他是UGC、 DRDO和DST資助的多個項目的首席研究員，其研究領域包括數據挖掘、機器學習、高性能計算和雲計算。他是IEEE和ACM的高級成員。

阿 尼爾·庫馬爾·穆帕拉（Anil Kumar Muppalla）既是一位研究者也是一個作家。具有電腦科學和工程學學位。他是很多行業的軟體開發者和顧問。他是活躍的研究者，並在國際會議和期刊上發 表諸多文章。他研究的方向包括使用Hadoop、Scalding和Spark進行應用開發。