初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍

初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍

初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，許多人開始關(guān)注大數(shù)據(jù)這一方面，但很多人苦于沒有基礎(chǔ)，完全看不懂。下面小編就來說說初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍，千萬別錯(cuò)過!

1. 《Big Data》

在大數(shù)據(jù)的背景下，我很少看到數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)處理需求分析、數(shù)據(jù)架構(gòu)和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)問題。然而，這本書提供了一個(gè)令人耳目一新的全面解決方案。

但是，需要注意的是，它也引入了許多大多數(shù)開發(fā)人員不熟悉的復(fù)雜性，這些復(fù)雜性困擾著傳統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。本書將教您如何使用Lambda架構(gòu)來構(gòu)建這些系統(tǒng)，該架構(gòu)充分利用了集群硬件以及專門用于捕獲和分析有關(guān)網(wǎng)絡(luò)大小的數(shù)據(jù)的新工具。

2. 《Hadoop: The Definitive Guide》

這本書通過豐富的案例研究解釋了Hadoop的幕后機(jī)制，并舉例說明了Hadoop如何在現(xiàn)實(shí)生活中解決特定的問題。發(fā)行版3涵蓋了Hadoop的最新開發(fā)，包括新的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其更靈活的實(shí)現(xiàn)模型。

3.《數(shù)據(jù)挖掘》

這本書是有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域全面的概述，我認(rèn)為它是最好的研究生課程書，或作為參考書。之前的版本被KDnuggets的讀者投票選為最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘書籍，是一本可讀性很強(qiáng)的教材。

從數(shù)據(jù)庫(kù)的角度全面、系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、方法和技術(shù)以及研究進(jìn)展。重點(diǎn)介紹了近年來該領(lǐng)域的重要和最新課題——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)立方體技術(shù)、流數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)挖掘、空間、多媒體等復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘。

4.《Learning Spark》

這是一本面向Spark初學(xué)者的書，它沒有太多深入研究實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，而是更關(guān)注高級(jí)用戶的特定用途。然而，這本書不僅僅是關(guān)于Spark的使用。它還全面介紹了Spark的核心概念和基本原理，以便讀者理解為什么。

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