大数据必看经典书籍:大数据从入门到深入书籍推荐
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,尤其是涉及到技術(shù)開(kāi)發(fā)方向,是有著很龐雜的技術(shù)知識(shí)體系的,通過(guò)看書(shū)來(lái)打好理論基礎(chǔ)是很多同學(xué)初學(xué)大數(shù)據(jù)的想法。下面加米谷大數(shù)據(jù)老師給大家推薦幾本大數(shù)據(jù)從入門(mén)到深入必看的經(jīng)典書(shū)籍,希望能對(duì)大家有幫助。
大數(shù)據(jù)必看經(jīng)典書(shū)籍
首先,大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)階段,主要是Java基礎(chǔ)的學(xué)習(xí),包括Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、HTML、CSS與JavaScript以及Web和數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的知識(shí)。
推薦書(shū)籍:《Effective Java》
這本書(shū)主要推薦零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)差的小伙伴讀,針對(duì)初學(xué)Java可能遇到的編程問(wèn)題,這本書(shū)都能找到有效、實(shí)用的解決方案,以及對(duì)于Java平臺(tái)精妙之處的獨(dú)到見(jiàn)解和優(yōu)秀的代碼范例。
第二階段,主要是Linux&Hadoop生態(tài)體系的學(xué)習(xí),對(duì)于Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等要逐步去學(xué)習(xí)掌握。
推薦書(shū)籍:
《Big Data》
在大數(shù)據(jù)的背景下,關(guān)于數(shù)據(jù)建模,數(shù)據(jù)層,數(shù)據(jù)處理需求分析以及數(shù)據(jù)架構(gòu)和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,這本書(shū)給出了很多獨(dú)到的見(jiàn)解。
《Hadoop權(quán)威指南》
《Hadoop權(quán)威指南》,作為Hadoop的經(jīng)典入門(mén)書(shū)籍,從Hadoop的緣起,由淺入深,結(jié)合理論和實(shí)踐,全方位地介紹Hadoop框架體系結(jié)構(gòu)。
《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南,對(duì)Hive的SQL方法HiveQL來(lái)匯總、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合做了詳細(xì)的介紹。
第三階段,是針對(duì)分布式計(jì)算框架的學(xué)習(xí),尤其是Spark計(jì)算引擎的相關(guān)知識(shí),要做到全面掌握。
推薦書(shū)籍:
《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》
這本書(shū)對(duì)Spark的用法,Spark的核心概念和基本原理有較為全面的介紹,不過(guò)多深入實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),主要關(guān)注上層用戶的具體用法,適合初學(xué)者入門(mén)。
《Spark機(jī)器學(xué)習(xí):核心技術(shù)與實(shí)踐》
采用理論與大量實(shí)例相結(jié)合的方式,對(duì)于Spark數(shù)據(jù)分析和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,Spark在各種企業(yè)級(jí)系統(tǒng)中的應(yīng)用,做了相對(duì)全面的介紹,重點(diǎn)在Spark的應(yīng)用探討。
以上就是今天為大家推薦的大數(shù)據(jù)必看經(jīng)典書(shū)籍,大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),不管是書(shū)籍理論的學(xué)習(xí),還是實(shí)際的編程實(shí)戰(zhàn),都是對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的鍛煉,只有掌握好了大數(shù)據(jù)技術(shù),才能真正在大數(shù)據(jù)行業(yè)立足發(fā)展.
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的大数据必看经典书籍:大数据从入门到深入书籍推荐的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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