大數據領域，尤其是涉及到技術開發方向，是有著很龐雜的技術知識體系的，通過看書來打好理論基礎是很多同學初學大數據的想法。下面加米谷大數據老師給大家推薦幾本大數據從入門到深入必看的經典書籍，希望能對大家有幫助。

大數據必看經典書籍

首先，大數據基礎學習階段，主要是Java基礎的學習，包括Java語言基礎、HTML、CSS與JavaScript以及Web和數據庫相關的知識。

推薦書籍：《Effective Java》

這本書主要推薦零基礎或基礎差的小伙伴讀，針對初學Java可能遇到的編程問題，這本書都能找到有效、實用的解決方案，以及對于Java平臺精妙之處的獨到見解和優秀的代碼范例。

第二階段，主要是Linux&Hadoop生態體系的學習，對于Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等要逐步去學習掌握。

推薦書籍：

《Big Data》

在大數據的背景下，關于數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題，這本書給出了很多獨到的見解。

《Hadoop權威指南》

《Hadoop權威指南》，作為Hadoop的經典入門書籍，從Hadoop的緣起，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop框架體系結構。

《Hive編程指南》

《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，對Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合做了詳細的介紹。

第三階段，是針對分布式計算框架的學習，尤其是Spark計算引擎的相關知識，要做到全面掌握。

推薦書籍：

《Spark快速大數據分析》

這本書對Spark的用法，Spark的核心概念和基本原理有較為全面的介紹，不過多深入實現細節，主要關注上層用戶的具體用法，適合初學者入門。

《Spark機器學習：核心技術與實踐》

采用理論與大量實例相結合的方式，對于Spark數據分析和實現機器學習算法，Spark在各種企業級系統中的應用，做了相對全面的介紹，重點在Spark的應用探討。

以上就是今天為大家推薦的大數據必看經典書籍，大數據的學習，不管是書籍理論的學習，還是實際的編程實戰，都是對于大數據技術的鍛煉，只有掌握好了大數據技術，才能真正在大數據行業立足發展.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据必看经典书籍：大数据从入门到深入书籍推荐的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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