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推荐上百本优质大数据书籍,附必读清单(大数据宝藏)

历时多年整理,每看到一本好书都会收藏下来,到现在一看竟然有100多本了

这些书籍确实是大数据的宝藏,从大数据入门到实战,深入原理,大数据架构等全部都有

从 hadoop,hive,spark,flink,kafka,hbase,kudu,clickhouse,数仓建模,大数据算法,机器学习,数据科学,jvm虚拟机,数学思维,5G时代等等全都有

以下为大数据必读书籍:

程序员数学

  • 程序员的数学-1-数学思维
  • 程序员的数学-2-概率统计
  • 程序员的数学-3-线性代数
  • 数学之美-第2版

计算机基础

  • 程序是怎样跑起来的
  • 计算机是怎样跑起来的
  • 计算机网络-自顶向下方法
  • 图解HTTP
  • 网络是怎样连接的

数据结构与算法

  • 程序员的算法趣题
  • 啊哈算法
  • 大话数据结构
  • 零基础学数据结构
  • 零基础学算法
  • 算法图解

Mysql

  • MySQL必知必会
  • MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版

Oracle

  • Oracle.11g权威指南

Redis

  • Redis设计与实现
  • Redis开发与运维
  • Redis入门指南(第2版)

Java

  • Java编辑思想(第四版)
  • Java并发编程的艺术
  • Java程序员面试笔试真题与解析
  • 自己动手写Java虚拟机 Java核心技术系列

Python

  • Python核心编程(第3版)

Linux

  • linux常用命令大全
  • linux权威指南(第三版)
  • Linux与unix shell编程指南

Hadoop

  • Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战
  • Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理
  • Hadoop权威指南_第四版_中文版
  • Hadoop源代码-Hadoop2.X-HDFS源码剖析
  • Hadoop源代码-大数据处理系统:Hadoop源代码情景分析
  • Hadoop源代码分析(完整版)

Hive

  • Hive编程指南

Impala

  • 开源大数据分析引擎Impala实战

Flume

  • Flume 构建高可用、可扩展的海量日志采集系统

Kafka

  • Kafka权威指南
  • Kafka入门
  • 深入理解Kafka:核心设计与实践原理

HBase

  • HBase不睡觉书
  • HBase企业应用开发实战
  • HBase权威指南

Spark

  • Spark SQL入门与实践指南
  • Spark机器学习
  • Spark-深入理解Spark:核心思想与源码分析
  • Flink基础教程
  • 京东风控Flink实践之路

Kudu

  • Apache Kudu 1.4.0 中文文档

数据仓库

  • 数据仓库工具箱 维度建模权威指南(第3版)

大数据架构

  • 大数据架构师指南
  • 大数据架构详解:从数据获取到深度学习

大数据治理

  • 大数据治理与安全从理论到开源实践

数据挖掘

  • 数据挖掘-你必须知识的32个经典案例

机器学习

  • 百面机器学习:算法工程师带你去面试
  • 大数据时代的算法-机器学习、人工智能及其典型实例
  • 机器学习科普大全
  • 机器学习-深入理解机器学习-从原理到算法
  • 基于用户画像的大数据挖掘实践
  • 深度学习入门:基于Python的理论与实现
  • 推荐系统实践
  • 大话5G__走进万物互联新时代
  • AI·未来
  • 思维简史:从丛林到宇宙
  • 浪潮之巅
  • 信息简史

书籍太多,所以先推荐几本必读书籍(我读过的认为比较好的,其他也有很好的只是我还没读,所以没写)

Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

Hadoop构建数据仓库实践

Spark大数据商业实战三部曲内核解密商业案例_性能调优

Flink基础教程

深入理解Kafka:核心设计与实践原理

数据仓库工具箱-维度建模权威指南(第3版)

大数据治理与安全从理论到开源实践

大数据架构详解:从数据获取到深度学习

机器学习科普大全

百面机器学习:算法工程师带你去面试

数学之美-第2版

信息简史

思维简史:从丛林到宇宙

最后的 信息简史 和 思维简史 在读技术书籍之外,强烈建议读一读,你的思维将会很开阔,会提高你的认知。

原文链接:https://blog.csdn.net/helloHbulie/article/details/120199829?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167003264916800180618710%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=167003264916800180618710&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-5-120199829-null-null.nonecase&utm_term=%E4%B9%A6%E7%B1%8D%E6%8E%A8%E8%8D%90

原创文章,作者:xyhun,如若转载,请注明出处:https://www.xyhun.com/7611.html

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