大數據看書的話，只能說是補充理論方面的東西，如果有Java基礎的話，就推薦看主流大數據框架相關的書，包括Hadoop、Spark、Flink等。

大數據書籍推薦：

《Hadoop權威指南》

《Hadoop權威指南》這本書可以說是Hadoop入門的經典書目，對于Hadoop的生態體系做了全面深入的解讀，包括如何使用Hadoop構建可靠、可伸縮的分布式系統，如何分析海量數據集，如何建立與運行Hadoop集群等知識。

《Hive編程指南》

一本Apache Hive的編程指南，對于Hadoop Hive走了全面而詳細的介紹，如何使用Hive的SQL方法，理論與實例結合，介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，Hadoop和MapReduce工作機制，Hive如何在Hadoop生態系統進行工作等。

《Hbase權威指南》

對是Hbase非常全面可靠的知識講解，HBase架構的細節，包括存儲格式、預寫日志、后臺進程等；在HBase中集成MapReduce框架；如何調節集群、設計模式、拷貝表、導入批量數據和刪除節點等；如何通過使用與HBase高度集成的Hadoop將HBase的可伸縮性變得簡單等。

《Hadoop虛擬化》

旨在幫助讀者了解和掌握不同虛擬化Hadoop選擇的優缺點、虛擬化Hadoop的配置及其注意事項。

《Spark快速大數據分析》

為Spark初學者準備的書，不僅僅限于Spark的用法，對Spark的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹。

《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幫助開發人員掌握使用Spark進行分析和實現機器學習算法。

《Flink入門與實戰》

關于Flink框架的入門級圖書，詳解Flink基礎理論與實際操作，旨在幫助讀者從零開始快速掌握Flink的基本原理與核心功能。

《Kafka入門與實踐》

基于Kafka 0.10.1.1版本，深入剖析Kafka源碼與框架。書中的大量實例來源于作者在實際工作中的實踐，具有現實指導意義。

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