大數(shù)據(jù)看書的話，只能說是補(bǔ)充理論方面的東西，如果有Java基礎(chǔ)的話，就推薦看主流大數(shù)據(jù)框架相關(guān)的書，包括Hadoop、Spark、Flink等。

大數(shù)據(jù)書籍推薦：

《Hadoop權(quán)威指南》

《Hadoop權(quán)威指南》這本書可以說是Hadoop入門的經(jīng)典書目，對(duì)于Hadoop的生態(tài)體系做了全面深入的解讀，包括如何使用Hadoop構(gòu)建可靠、可伸縮的分布式系統(tǒng)，如何分析海量數(shù)據(jù)集，如何建立與運(yùn)行Hadoop集群等知識(shí)。

《Hive編程指南》

一本Apache Hive的編程指南，對(duì)于Hadoop Hive走了全面而詳細(xì)的介紹，如何使用Hive的SQL方法，理論與實(shí)例結(jié)合，介紹如何在用戶環(huán)境下安裝和配置Hive，Hadoop和MapReduce工作機(jī)制，Hive如何在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行工作等。

《Hbase權(quán)威指南》

對(duì)是Hbase非常全面可靠的知識(shí)講解，HBase架構(gòu)的細(xì)節(jié)，包括存儲(chǔ)格式、預(yù)寫日志、后臺(tái)進(jìn)程等；在HBase中集成MapReduce框架；如何調(diào)節(jié)集群、設(shè)計(jì)模式、拷貝表、導(dǎo)入批量數(shù)據(jù)和刪除節(jié)點(diǎn)等；如何通過使用與HBase高度集成的Hadoop將HBase的可伸縮性變得簡(jiǎn)單等。

《Hadoop虛擬化》

旨在幫助讀者了解和掌握不同虛擬化Hadoop選擇的優(yōu)缺點(diǎn)、虛擬化Hadoop的配置及其注意事項(xiàng)。

《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》

為Spark初學(xué)者準(zhǔn)備的書，不僅僅限于Spark的用法，對(duì)Spark的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹。

《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)：核心技術(shù)與實(shí)踐》

采用理論與大量實(shí)例相結(jié)合的方式幫助開發(fā)人員掌握使用Spark進(jìn)行分析和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

《Flink入門與實(shí)戰(zhàn)》

關(guān)于Flink框架的入門級(jí)圖書，詳解Flink基礎(chǔ)理論與實(shí)際操作，旨在幫助讀者從零開始快速掌握Flink的基本原理與核心功能。

《Kafka入門與實(shí)踐》

基于Kafka 0.10.1.1版本，深入剖析Kafka源碼與框架。書中的大量實(shí)例來源于作者在實(shí)際工作中的實(shí)踐，具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

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