《大數(shù)據(jù)時(shí)代》
如果你沒看過大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)技術(shù)書籍,或者你雖然看過一些但還是一頭霧水,請先看看這本書,從宏觀上解決你心頭的疑惑。
《大話云計(jì)算》
本書是一本關(guān)于云計(jì)算的幽默科普讀物,內(nèi)容涉及云計(jì)算的方方面面。從云計(jì)算的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷史、基本概念、關(guān)鍵技術(shù),到云計(jì)算的困境、未來、應(yīng)用領(lǐng)域,再到國內(nèi)外云計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀。
市面上如今關(guān)于大數(shù)據(jù)的書,近20種。挑出這三本,是有理由的。不僅單本比較靠譜,講述得有意思,而且串聯(lián)起來,竟然有邏輯聯(lián)系,有互補(bǔ),好像商量好了似的首先看巴拉巴西的《爆發(fā)》,在一個(gè)歷史故事的連續(xù)講述中,了解大數(shù)據(jù)的概念實(shí)質(zhì);接著看舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》,明白大數(shù)據(jù)理念和生活工作及思維變革的關(guān)系;最后翻翻涂子沛的《大數(shù)據(jù)》,看美國政府在大數(shù)據(jù)開放上的進(jìn)程與反復(fù),算是個(gè)案。如果能夠基本了解這三本的觀點(diǎn),出門有底氣,見人腰桿直,不再被忽悠。
《大數(shù)據(jù)處理之道》作者:何金池分析比較了當(dāng)下流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)劣及適用場景,包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等,詳細(xì)分析了各種技術(shù)的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn);同時(shí)闡述了大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng),重點(diǎn)講解了ELK日志處理方案;最后分析了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展趨勢,重點(diǎn)從各種技術(shù)的起源、設(shè)計(jì)思想、架構(gòu)等方面闡述大數(shù)據(jù)處理之道。
在人人高呼的大數(shù)據(jù)時(shí)代,你是想繼續(xù)做一個(gè)月薪6K+的碼農(nóng),還是想要翻身學(xué)習(xí)成為炙手可熱名企瘋搶的大數(shù)據(jù)工程師呢?
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)行業(yè)前景非常被看好,有很多朋友對大數(shù)據(jù)行業(yè)心向往之,卻苦于不知道該如何下手,或者說學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)不知道應(yīng)該看些什么書。作為一個(gè)零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)入門學(xué)習(xí)者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯(cuò)過的大數(shù)據(jù)書籍。
1、《數(shù)據(jù)挖掘》
這是一本關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的綜合概述,本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘?qū)V?,是一本可讀性極佳的教材。它從數(shù)據(jù)庫角度全面系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念、方法和技術(shù)以及技術(shù)研究進(jìn)展,并重點(diǎn)關(guān)注近年來該領(lǐng)域重要和最新的課題――數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)立方體技術(shù),流數(shù)據(jù)挖掘,社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)挖掘,空間、多媒體和其他復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數(shù)據(jù)的背景下,描述關(guān)于數(shù)據(jù)建模,數(shù)據(jù)層,數(shù)據(jù)處理需求分析以及數(shù)據(jù)架構(gòu)和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是,它也引入了大多數(shù)開發(fā)者并不熟悉的、困擾傳統(tǒng)架構(gòu)的復(fù)雜性問題。本書將教你充分利用集群硬件優(yōu)勢的Lambda架構(gòu),以及專門用來捕獲和分析網(wǎng)絡(luò)規(guī)模數(shù)據(jù)的新工具,來創(chuàng)建這些系統(tǒng)。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的。但是本書主要關(guān)注極大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘,也就是說這些數(shù)據(jù)大到無法在內(nèi)存中存放。由于重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的規(guī)模,所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導(dǎo)出的數(shù)據(jù)。另外,本書從算法的角度來看待數(shù)據(jù)挖掘,即數(shù)據(jù)挖掘是將算法應(yīng)用于數(shù)據(jù),而不是使用數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”某種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎。
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