今日分享：小編在這里給大家推薦5本大數據領域必讀的書籍！

1、Hadoop權威指南

推薦星級:5顆星

網友評分:98分

之所以把這本書放在第①位，主要是因為Hadoop是一個能夠進行大量數據分布式處理的軟件框架。而這本書由淺入深，全方位介紹了Hadoop這一高性能的海量數據處理和分析平臺。本書是一本專業、全面的Hadoop參考書和工具書，闡述了 Hadoop生態圈的新發展和應用，程序員可以從中探索海量數據集的存儲和分析，管理員可以從中了解Hadoop集群的安裝和運維。

這本書可以說是Hadoop權威指南，了解大數據存儲分析實質，閱讀本書給人眼前一亮的感覺，原來是這樣。閱讀本書需要一些知識儲備，并不是入門書。

2、HBase權威指南

推薦星級:5顆星

網友評分:99分

HBase是Hadoop生態圈的一員，不過在Hadoop權威指南中對于HBase的解讀比較少，如果對HBase的底層源碼，高級架構，性能優化，集群管理等進階操作感興趣，那選擇這本書juedui是沒有錯的。

《HBase權威指南》這本書主要是通過使用與 HBase高度集成的Hadoop將HBase的可伸縮性變得簡單:把大型數據集分布到相對廉價的商業服務器集群中;使用本地Java客戶端，或者通過提供了 REST、Avro和Thrift應用編程接口的網關服務器來訪問HBase;了解HBase架構的細節，包括存儲格式、預寫日志、后臺進程等;在HBase中集成 MapReduce框架;了解如何調節集群、設計模式拷貝表、導入批量數據和刪除節點等。

當然，本書也是適合使用HBase進行數據庫開發的高級數據庫研發人員閱讀。初級人員慎入。

3Spark權威指南

推薦星級:5顆星

網友評分:99分

Spark作為基于內存的用于大規模數據處理的統一分析引擎。近幾年在機器學習，人工智能領域發展得也是如日中天。

這本書是所有Spark開發人員的必讀書籍，介紹了許多別處無法學到的使用技巧，《Spark權威指南》在豆瓣評分非常高，數據庫，分布式，批處理，流式處理，最關鍵的是，有很多容易理解錯誤的地方，都有很清楚的解釋。

當然，如果是剛入門的話還是不建議看。

4、Flink基礎教程

推薦星級:5顆星

網友評分:96分

說道了Spark，自然少不了Flink，作為新一代的開源流處理器，Flink是眾多大數據處理框架中一顆冉冉升起的新星。它以同一種技術支持流處理和批處理，并能同時滿足高吞吐、低延遲和容錯的需求。

本書由Flink項目核心成員執筆，系統聞釋Flink的適用場景、設計理念、功能、用途和性能優勢。對于流數據處理的介紹討論都很精彩，翻譯也挺好，難得好書。

5、Kylin權威指南

推薦星級:5顆星

網友評分:96分

ApacheKylin是一個開源OLAP引擎在Hadoop大數據平臺上，將大數據的查詢速度和并發性能提升至原來的百倍以上，為超大規模數據集上的交互式大數據分析打開了大門。

ApacheKylin在小米大數據系統中扮演著核心角色。本書系統地闡述了Kylin應用的方方面面，分享了大量的實戰經驗，如果你看了這本書，真的會有一種讓人得之恨晚的感覺。