導讀：沒人說得清“大數據”概念是哪天誕生的，更沒人說得清大數據行業是什么時候開張的，大概追溯一下，應該都是十多年前的事了。資本對大數據的態度已經越來越理智，大數據早已不在風口上。

于是近些年，“大數據已死”每隔一段時間就會刷屏，也確實有些不靠譜的公司隨著泡沫灰飛煙滅。

但大數據真的死了嗎？并沒有，反而越活越有價值。這種價值在你如今的日常生活中就不難發現。

比如，新冠疫情中集中呈現的醫療救治、輔助篩查、衛生健康、交通管理等不同數據的交叉協同，已經成為抗擊疫情的重要支撐。

中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝認為，大數據技術在這次抗擊疫情中的作用可以分為直接作用和間接作用：

• 直接作用表現在疫情防控中的遠程會診、在線問診、無接觸式快檢、智能語音助手、疫情動態和預警等方面；

• 間接作用表現在提升醫療物資供應效率、物資供求信息精準對接、發展“非接觸式”服務模式等。

字面上沒啥新鮮感的“大數據中心”，也出現在“新基建”的7大領域中。今天數據叔推薦的8本書，從落地應用到技術框架，帶你挖掘大數據的價值。

1

用戶畫像：方法論與工程化解決方案

作者：趙宏田

推薦語：這是一本從技術、產品和運營3個角度講解如何從0到1構建一個用戶畫像系統的著作，同時它還為如何利用用戶畫像系統驅動企業的營收增長給出了解決方案。

書中手把手教授工程實現、模型搭建、應用場景等內容，對于做分層策略的運營人員、追求用戶體驗的產品經理、尋找解決方案的數據分析師、搭建底層特征的算法工程師來說，是不可多得的案頭工具書！

2

Python數據分析與挖掘實戰

（第2版）

作者：張良均 譚立云 劉名軍 江建明

推薦語：暢銷書全新升級，第1版銷售超過10萬冊，被國內100余所高等院校采用為教材，同時被廣大數據科學工作者奉為經典，是Python數據分析與挖掘領域公認的事實標準。

本書基于新版的Python升級和優化，提供豐富的配套資源，如上機環境、Python源代碼、案例建模數據、教學PPT。

3

企業大數據處理

Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐

作者：肖冠宇

推薦語：技術層面，從全棧的角度系統梳理和詳盡講解了大數據的核心技術，包括Spark、Druid、Flume、Kafka等；經驗層面，為企業的大數據技術選型和大數據平臺建設提供了成熟的解決方案；實操層面，提供了大量的案例，其中包括2個綜合性的案例。

4

Flink原理、實戰與性能優化

作者：張利兵

推薦語：從功能、原理、實戰和調優4個維度循序漸進講解利用Flink進行分布式流式應用開發，指導讀者從零基礎入門到進階。

5

Spark大數據分析實戰

作者：高彥杰 倪亞宇

推薦語：這本書根據應用場景講解如何通過Spark進行大數據分析與應用構建，以實戰為導向。一本Spark的實戰案例類的書籍，適合Spark初學者和開發人員閱讀。

6

Apache Kylin權威指南

（第2版）

作者：Apache Kylin核心開發團隊

推薦語：國內關于Apache Kylin 的全面技術書。基于較新的Apache Kylin2.5，從架構設計、各模塊的使用、與第三方的整合、二次開發以及開源實踐等各個方面講解Apache Kylin。

本書從入門開始，深入淺出，包含眾多實際大數據分析案例，讓技術落地解決實際問題。實操性強。

7

Kafka源碼解析與實戰

作者：王亮

推薦語：本書從LinkedIn（領英）公司內部大數據架構講起，引申出消息隊列Kafka，接著講解Kafka的基本架構，然后著重分析Kafka內部的各模塊實現細節。從誕生背景至架構組成，再到內部實現細節，由淺入深，循序漸進。

本書不僅講解Kafka內部的實現原理，而且還詳細描述Kafka外部的維護工具，對外的客戶端編程原理以及和第三方集成的方式。

8

Hadoop與大數據挖掘

作者：張良均 樊哲 位文超 劉名軍 等

推薦語：這本書從大數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、制造、電信等行業真實案例為主線，詳細講解了數據挖掘建模的過程和數據挖掘的二次開發。

4.23世界讀書日

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每滿100減50

機械工業出版社華章公司聯合當當網特意為大數據DT用戶申請了一批可與滿減疊加使用的“滿200減30”的圖書優惠碼，優惠碼使用后相當于：

170買400的書?！！！

優惠碼：BJPPZB（注意區分大小寫）

使用時間：4.20-4.23

使用渠道：當當app和當當小程序

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有話要說????

Q:?大數據的未來發展，你怎么看？

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據統計，99%的大咖都完成了這個神操作

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的被新基建点名的大数据，有哪些书最值得读？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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