推薦兩本關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代的書，謝謝。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》

如果你沒看過(guò)大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)技術(shù)書籍，或者你雖然看過(guò)一些但還是一頭霧水，請(qǐng)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(lái)、應(yīng)用領(lǐng)域，再到國(guó)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(lái)，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(guó)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(dāng)下流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)劣及適用場(chǎng)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(chǎng)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(shì)，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(duì)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(shuō)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(guò)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(píng)選為最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｖ且槐究勺x性極佳的教材。它從數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)該領(lǐng)域重要和最新的課題――數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(wèn)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(wèn)題。本書將教你充分利用集群硬件優(yōu)勢(shì)的Lambda架構(gòu)，以及專門用來(lái)捕獲和分析網(wǎng)絡(luò)規(guī)模數(shù)據(jù)的新工具，來(lái)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(shuō)這些數(shù)據(jù)大到無(wú)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(lái)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(lái)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(lái)“訓(xùn)練”某種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎。

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