云计算、大数据、Hadoop和ApacheSpark的最佳书籍

大家有没有听过这样一句话：Google 比你自己更了解你

其实这句话也不是没有根据的。我们周围的一切都反映了数据的重要性。如果你想一想，我们对自己的看法受到各种主客观因素的影响，但谷歌并没有这些限制，而持有你所有的客观数据，而这些庞大的数据来源受益于智能手机、网上购物记录、健身跟踪器等。

大数据开发工程师是当今科技行业最抢手的工作之一。事实上，这些天来，这些专家供不应求。如果您打算在大数据领域开始职业生涯，您可能需要先查看这些书籍。在本文中，我列出了有关云计算、大数据、Hadoop 和 Apache Spark 的最佳书籍。大家帮忙

云计算

1、《让云落下》

本书非常适合正在为如何选择云服务而苦苦挣扎的 IT 从业者。它刻意回避与产品或供应商相关的细节，并专注于架构师和架构相关各方应解决的各种挑战。对特定问题的分析和案例研究为读者提供了大量可供参考的设计决策，并突出了所有云架构中必须解决的关键领域。

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但是，本书还停留在理论和概念操作层面，缺乏工程操作层面的模型和衡量机制，对于业务选择的操作层面缺乏指导性建议。

2、云计算和分布式系统：从并行处理到物联网

本书是关于云计算和分布式系统的基础理论和应用的完整教材。适合完全不懂云计算的人。本书从现代分布式模型的概述开始，介绍并行、分布式和云计算系统的设计原理、系统架构和创新应用，并通过开源应用和商业应用示例进行说明。了解如何为科学研究、电子商务、社交网络和超级计算创建高性能、可扩展且可靠的系统。

3、云计算：概念、技术和架构

云计算基础阅读，图文并茂，云计算概念讲解清楚，是一本不错的入门读物。它涉及云计算领域的各个方面，涵盖了许多基本概念，由五个部分组成。第一部分至第四部分主要涵盖云计算基础、云计算机制、云计算架构和云计算使用等内容。第五部分附录给出了案例研究的结论。

大数据架构

4、《大数据架构的商业之路：从业务需求到技术解决方案》

本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事，逐步介绍创业各个阶段可能遇到的大数据话题、业务需求、相应的技术方案，甚至是实战分析； ，让我们一起探索大数据的奥秘。每个技术点都想详细讲解，内容很丰富，可以对大数据的架构和业务有一个全面的了解，适合技术经理和架构师使用

5、《大数据之路：阿里巴巴的大数据实践》

阿里巴巴多年技术积累的成果，由阿里巴巴的技术专家撰写，本书分为数据技术、数据模型、数据管理、数据应用四个部分。数据认知是与生态伙伴共创数据智能的重要基石。我相信这对读者会有很大的启发

6、大数据架构师指南

本书采用通俗易懂的语言，将一些高深的理论知识讲解的非常透彻，并配有具体的实例数据处理模块开发，帮助读者在最短的时间内系统掌握大数据相关技术。在系统架构级别建立技术思维技能和原则的框架。通过阅读本书，您将能够快速积累与大数据技术架构相关的知识和背景。

7、建筑之书

本书介绍了一系列规则，每条规则都围绕不同的主题进行讨论。大部分规则侧重于技术，少数处理一些关键的思维或流程问题，每一个对于构建可扩展产品都至关重要，而且这些规则的深度和重点各不相同。

8、《企业IT架构转型之路》

阿里巴巴出品的另一本书，本书从阿里巴巴推出中台战略出发，阐述共享服务理念为企业业务发展带来的商业价值。然后数据处理模块开发，我将分享阿里巴巴在构建共享服务系统时如何选择技术框架，以及哪些重要的技术平台支持共享服务系统。这也是迄今为止对阿里巴巴集团中间件系统最全面、最系统的介绍。

Hadoop

9、Hadoop 权威指南

Apache Hadoop 是用 Java 语言实现的软件框架，是 Google 的重要基石。这本内容丰富的书籍展示了如何使用 Hadoop 构建可靠、可扩展的分布式系统，程序员可以在其中探索如何分析海量数据集，管理员可以学习如何构建和运行 Hadoop 集群。 .

10、《Hadoop实战》

分 3 部分，深入介绍 Hadoop 框架、编写和运行 Hadoop 数据处理程序所需的实用技能，以及 Hadoop 之外的更大生态系统。适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构师和项目经理。

11、《Hadoop 技术内幕》

《Hadoop技术内幕》分两卷，分别从源码角度对《Common+HDFS》和《MapReduce架构设计与实现原理》进行了详细的分析。

首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源码的角度分析了RPC框架、客户端、JobTracker、TaskTracker、Task等MapReduce运行环境的架构设计和实现原理。最后，从实际应用的角度，从Hadoop的角度，对性能优化、安全机制、多用户作业调度器、下一代MapReduce框架等高级主题和内容进行了深入的讲解。

火花

12、《Spark 大数据处理——技术、应用和性能优化》

Spark作为基于内存计算的大数据并行计算框架，不仅解决了实时数据处理的问题，而且保证了高容错性和高扩展性。本书系统、全面地阐述了Spark的各项功能、原理、机制、技术细节、应用方法、性能优化以及BDAS生态系统的相关技术。

13、《深入理解Spark核心思想及源码分析》

本书结合大量图表和实例，对Spark的架构、部署方式、工作模块设计理念、实现源码、使用技巧等进行了深入的分析和解读。前几章总结了基本搭建和原理架构等，后几章讲解了SparkContext、BlockManager、Memstore等模块的开发和实践，以及上层任务提交、RDD模式等，介绍比较具体.

14、Graphic Spark：核心技术与案例实践

基于Spark2.0版本编写，全面介绍了Spark核心及其生态组件技术。主要内容包括Spark生态分析、实战环境搭建、编程模型及内部重要模块，重点介绍了消息通信框架、作业调度、容错执行、监控管理、存储管理和运行框架，同时还介绍了Spark 生态系统相关组件。

15、《Spark 快速大数据分析》

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本书由 Spark 开发者和核心成员共同创作。它解释了Spark，一种出现在网络大数据时代的工具，可以高效、快速地分析和处理数据。带领读者快速掌握收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学习交互式、迭代和增量分析，解决分区、数据本地化、自定义序列化等问题。