学习大数据，书籍是根本，实战是策略调整。千锋郑州大数据培训老师深知学生在学习大数据技术的路上会遇到很多难点，虽然有很多学习资料，但总是不够精确，推荐的这几本大数据书籍，都是资深工程师技术知识的沉淀，帮助大家深入学习大数据开发技术!

　　1、《Big Data》

　　在大数据的背景下，很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

　　但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。

　　2、《Hadoop: The Definitive Guide》

　　本书用丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的新动态，包括新增的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型(YARN)。

　　3、《Learning Spark》

　　《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

　　4、《数据挖掘》

　　本书是关于数据挖掘领域的综合概述，它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。

　　5、《Mining of Massive Datasets》

　　本书是在Anand Rajaraman和Jeff Ullman于斯坦福大学教授多年的一门季度课程的材料基础上总结而成的。简单来说，本书是关于数据挖掘的。但是，本书主要关注极大规模数据的挖掘，也就是说这些数据大到无法在内存中存放。

　　由于重点强调数据的规模，所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外，本书从算法的角度来看待数据挖掘，即数据挖掘是将算法应用于数据，而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。

　　大数据技术逐渐成熟，就业岗位也在持续不断地增长，在此郑州千锋大数据讲师再说一句：学习大数据，一定要静下心来，多看相关书籍，参与项目实战演练，学成之后的成就感肯定会赶超你现在的辛苦度!

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