推薦兩本關(guān)于大數(shù)據(jù)時代的書，謝謝。
《大數(shù)據(jù)時代》
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。
《大話云計算》
本書是一本關(guān)于云計算的幽默科普讀物，內(nèi)容涉及云計算的方方面面。從云計算的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷史、基本概念、關(guān)鍵技術(shù)，到云計算的困境、未來、應用領(lǐng)域，再到國內(nèi)外云計算的發(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，好像商量好了似的首先看巴拉巴西的《爆發(fā)》，在一個歷史故事的連續(xù)講述中，了解大數(shù)據(jù)的概念實質(zhì)；接著看舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時代》，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)開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。
大神，關(guān)于大數(shù)據(jù)處理方面的書籍有推薦嗎？
《大數(shù)據(jù)處理之道》作者：何金池分析比較了當下流行的大數(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，詳細分析了各種技術(shù)的應用場景和優(yōu)缺點;同時闡述了大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)，重點講解了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，重點從各種技術(shù)的起源、設計思想、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)時代，你是想繼續(xù)做一個月薪6K+的碼農(nóng)，還是想要翻身學習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，或者說學習大數(shù)據(jù)不知道應該看些什么書。作為一個零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)入門學習者該看哪些書？今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數(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)研究進展，并重點關(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，社會化網(wǎng)絡挖掘，空間、多媒體和其他復雜數(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)和存儲實現(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。由于重點強調(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)挖掘是將算法應用于數(shù)據(jù)，而不是使用數(shù)據(jù)來“訓練”某種類型的機器學習引擎。
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