内容提要：

史蒂夫·霍夫曼、斯里纳特·佩雷拉编著的《Flume日志收集与MapReduce模式/大数据技术丛书》分为上下两篇，对Flume重要组件及其在日常开发中的使用以及MapRcducc编程知识进行了全面而深入的探讨，提供大量实践案例，可以帮助读者快速掌握并灵活运用Flume和MapRcducc知识解决实际项目中遇到的问题。
     上篇介绍Flume的重要组件以及如何用F1umc解决HDFs和流式数据／日志的问题，首先简要介绍Flume的架构，包括将数据移动到数据库以及从数据库获取数据、NosQL数据存储和性能调优，然后深入讲解各个架构组件(源、通道、接收器、通道处理器、接收器组等)的具体实现及配置选项，并且介绍了如何编写自定义的实现，*后介绍Flume监控方面的知识并总结了实时分布式数据收集的现状。
     下篇则对Hadoop以及MapRcducc编程进行了简明介绍，旨在帮助读者快速起步并对使用Hadoop进行编程有个总体的认识。本篇主要内容包括如何编写一个Hadoop数据格式化器来读取***数据格式，如何通过MapRcducc处理***数据、连接两个数据集、实现差集、统计两个条目同时出现的次数、实现图的遍历，以及如何通过反向索引实现简单的搜索，如何通过Kmcaos算法建立数据集的集群等。