大数据学习开篇

问题导读:

1.为什么写作这系列的文章?
2.学习大数据看哪些书籍比较好?
3.各个名企的资料以及近年来最新的面试题到哪里领取?

写作目的

随着互联网技术的发展，现在能够静得下心来耐心读完一本书的人越来越少了，大多数的人都是通过看学习视频或者看各类大V的经验总结进行学习。这虽然能够使我们快速入门或者比较快的找到问题的解决方案，让我们少走很多弯路，但是看书这件事也是我们在学习的旅程中不可或缺的一件事情。所以，我想通过书籍来带领大家一起学习。在交流学习的过程中我也会从一个初学者的角度由浅至深的来解释和分析问题，以书为引子让大家尽可能的能理解和接受更多的知识。
下一篇文章我打算从《hive编程指南》这本书开始带领大家走进hive，这本书也是hive方面比较经典和基础的书籍。它通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，最终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。相信有部分的人可能读过这本书，也有自己的理解和感悟。欢迎你们在留言区进行交流和讨论 。
下面我列举了一些大数据方面我认为比较好的学习书籍，一方面每个人的看法可能不同，而且我列举的书籍也可能不全，所有以下书籍仅供参考。

书籍推荐

• Hadoop：《Hadoop权威指南》、《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》、《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构》、《Hadoop技术内幕:深入解析yarn架构设计与实现原理》
  

• Spark：《spark技术内幕》、《spark大数据处理技术》、《spark快速大数据分析》、《深入理解spark：核心思想与源码分析》、《spark mlib机器学习：算法、源码以实战详解》、《spark机器学习》、《spark高级数据分析》、《high performance spark：best practices》
  

• Zookeeper：《从Paxos到zookeeper分布式一致性原理与实战》
  

• Storm：《storm技术内幕与大数据实战》、《storm源码分析》、《storm分布式实时计算模式》
  

• Hbase：《hbase实战》、《hbase权威指南》、《hbase企业级实战》
  

• Kafka：《Kafka权威指南》、《Kafka技术内幕：图文详解Kafka源码设计与实现》、《Kafka入门与实践》、《kafka源码剖析》
  

• Scala：《快学Scala》、《Scala程序设计(第2版)》、《Scala编程思想(原书第2版)》、《 Scala 函数式编程》、《 Scala 集合技术手册》、《 Scala Design Patterns 》、《 Scala 谜题》、《Scala编程》
  

• Flink：《Flink原理、实战与性能优化》、《Learning Apache Flink》、《Streaming System》
  

结束语

最后,大家想交流学习什么书籍或者有什么好书想推荐给大家的,都可以写在评论区当中.

欢迎大家一起交流学习,亦可以加小编微信(wxid_65y5afmrqjmv22)一起交流讨论,另外小编还为你们精心准备了各个名企的资料以及近年来最新的面试题!!!

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