5本大數(shù)據(jù)領(lǐng)域必讀的書籍推薦

今日分享：小編在這里給大家推薦5本大數(shù)據(jù)領(lǐng)域必讀的書籍！

1、Hadoop權(quán)威指南

推薦星級:5顆星

網(wǎng)友評分:98分

之所以把這本書放在第①位，主要是因為Hadoop是一個能夠進行大量數(shù)據(jù)分布式處理的軟件框架。而這本書由淺入深，全方位介紹了Hadoop這一高性能的海量數(shù)據(jù)處理和分析平臺。本書是一本專業(yè)、全面的Hadoop參考書和工具書，闡述了 Hadoop生態(tài)圈的新發(fā)展和應(yīng)用，程序員可以從中探索海量數(shù)據(jù)集的存儲和分析，管理員可以從中了解Hadoop集群的安裝和運維。

這本書可以說是Hadoop權(quán)威指南，了解大數(shù)據(jù)存儲分析實質(zhì)，閱讀本書給人眼前一亮的感覺，原來是這樣。閱讀本書需要一些知識儲備，并不是入門書。

2、HBase權(quán)威指南

推薦星級:5顆星

網(wǎng)友評分:99分

HBase是Hadoop生態(tài)圈的一員，不過在Hadoop權(quán)威指南中對于HBase的解讀比較少，如果對HBase的底層源碼，高級架構(gòu)，性能優(yōu)化，集群管理等進階操作感興趣，那選擇這本書juedui是沒有錯的。

《HBase權(quán)威指南》這本書主要是通過使用與 HBase高度集成的Hadoop將HBase的可伸縮性變得簡單:把大型數(shù)據(jù)集分布到相對廉價的商業(yè)服務(wù)器集群中;使用本地Java客戶端，或者通過提供了 REST、Avro和Thrift應(yīng)用編程接口的網(wǎng)關(guān)服務(wù)器來訪問HBase;了解HBase架構(gòu)的細(xì)節(jié)，包括存儲格式、預(yù)寫日志、后臺進程等;在HBase中集成 MapReduce框架;了解如何調(diào)節(jié)集群、設(shè)計模式拷貝表、導(dǎo)入批量數(shù)據(jù)和刪除節(jié)點等。

當(dāng)然，本書也是適合使用HBase進行數(shù)據(jù)庫開發(fā)的高級數(shù)據(jù)庫研發(fā)人員閱讀。初級人員慎入。

3Spark權(quán)威指南

推薦星級:5顆星

網(wǎng)友評分:99分

Spark作為基于內(nèi)存的用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎。近幾年在機器學(xué)習(xí)，人工智能領(lǐng)域發(fā)展得也是如日中天。

這本書是所有Spark開發(fā)人員的必讀書籍，介紹了許多別處無法學(xué)到的使用技巧，《Spark權(quán)威指南》在豆瓣評分非常高，數(shù)據(jù)庫，分布式，批處理，流式處理，最關(guān)鍵的是，有很多容易理解錯誤的地方，都有很清楚的解釋。

當(dāng)然，如果是剛?cè)腴T的話還是不建議看。

4、Flink基礎(chǔ)教程

推薦星級:5顆星

網(wǎng)友評分:96分

說道了Spark，自然少不了Flink，作為新一代的開源流處理器，F(xiàn)link是眾多大數(shù)據(jù)處理框架中一顆冉冉升起的新星。它以同一種技術(shù)支持流處理和批處理，并能同時滿足高吞吐、低延遲和容錯的需求。

本書由Flink項目核心成員執(zhí)筆，系統(tǒng)聞釋Flink的適用場景、設(shè)計理念、功能、用途和性能優(yōu)勢。對于流數(shù)據(jù)處理的介紹討論都很精彩，翻譯也挺好，難得好書。

5、Kylin權(quán)威指南

推薦星級:5顆星

網(wǎng)友評分:96分

ApacheKylin是一個開源OLAP引擎在Hadoop大數(shù)據(jù)平臺上，將大數(shù)據(jù)的查詢速度和并發(fā)性能提升至原來的百倍以上，為超大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的交互式大數(shù)據(jù)分析打開了大門。

ApacheKylin在小米大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中扮演著核心角色。本書系統(tǒng)地闡述了Kylin應(yīng)用的方方面面，分享了大量的實戰(zhàn)經(jīng)驗，如果你看了這本書，真的會有一種讓人得之恨晚的感覺。