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大数据看书的话,只能说是补充理论方面的东西,如果有Java基础的话,就推荐看主流大数据框架相关的书,包括Hadoop、Spark、Flink等。

大数据书籍推荐:

《Hadoop权威指南》

《Hadoop权威指南》这本书可以说是Hadoop入门的经典书目,对于Hadoop的生态体系做了全面深入的解读,包括如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统,如何分析海量数据集,如何建立与运行Hadoop集群等知识。

《Hive编程指南》

一本Apache Hive的编程指南,对于Hadoop Hive走了全面而详细的介绍,如何使用Hive的SQL方法,理论与实例结合,介绍如何在用户环境下安装和配置Hive,Hadoop和MapReduce工作机制,Hive如何在Hadoop生态系统进行工作等。

《Hbase权威指南》

对是Hbase非常全面可靠的知识讲解,HBase架构的细节,包括存储格式、预写日志、后台进程等;在HBase中集成MapReduce框架;如何调节集群、设计模式、拷贝表、导入批量数据和删除节点等;如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将HBase的可伸缩性变得简单等。

《Hadoop虚拟化》

旨在帮助读者了解和掌握不同虚拟化Hadoop选择的优缺点、虚拟化Hadoop的配置及其注意事项。


《Spark快速大数据分析》

为Spark初学者准备的书,不仅仅限于Spark的用法,对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍。

《Spark机器学习:核心技术与实践》

采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。

《Flink入门与实战》

关于Flink框架的入门级图书,详解Flink基础理论与实际操作,旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能。

《Kafka入门与实践》

基于Kafka 0.10.1.1版本,深入剖析Kafka源码与框架。书中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践,具有现实指导意义。

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