① 有什麼比較好的大數據入門的書推薦
1. 《大數據分析：點「數」成金》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及提取價值的方法。這些更有意思也是更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2.《大數據時代》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據為人類的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。
3.《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前WEB端應用的許多重要話題等。
② 請問學java 大數據看什麼書
一、入門
《Java 2從入門到精通》－ 推薦
《Thinking in Java》－ 強烈推薦*
O』reilly的Java編程基礎系列 － 參考*
二、進階
《Java Cook Book》－ 非常推薦* （包含了Java編程的Tips，適合當做手冊來查閱）
《O』reilly-Java IO》－ 推薦* （包含Java IO編程的各個方面）
《O』reilly-Database Programming with JDBC》－ 推薦* （JDBC編程）
《O』reilly-Java Programming with Oracle JDBC》－ 參考*
三、Java Web編程
《O』reilly-Java Server Pages》－ 強烈推薦*
《O』reilly-Java Servlet Programming》－ 非常推薦*
《O』reilly-Jakarta Struts》－ 推薦* （Java Web編程的一個MVC實現框架Struts的書）
四、EJB編程
《J2EE應用與BEA Weblogic Server》－ 強烈推薦
《Mastering EJB 2.0》－ 非常推薦*
《Enterprise Java Bean》－ 推薦*
五、Java XML編程
《O』reilly-Java and XML》－ 推薦*
《O』reilly-Java and SOAP》－ 參考* （Java的SOAP編程）
六、設計模式
《Core J2EE Patterns》－ 強烈推薦* （J2EE設計模式，設計企業應用軟體必備參考書）
《EJB Design Patterns》－ 推薦*
七、其它
《O』reilly Ant - The Definitive Guide》－ 推薦* （Ant是一種功能非常強大的Java工具）
Note:
強烈推薦書籍：建議購買，重點學習
非常推薦書籍：建議花時間學習
推薦書籍：在學有餘力的情況下，建議學習
參考書籍：有興趣的情況下學習
③ 大神，關於大數據處理方面的書籍有推薦嗎
《大數據處理之來道》作者：自何金池
分析比較了當下流行的大數據處理技術的優劣及適用場景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應用場景和優缺點;同時闡述了大數據下的日誌分析系統，重點講解了ELK日誌處理方案;最後分析了大數據處理技術的發展趨勢，重點從各種技術的起源、設計思想、架構等方面闡述大數據處理之道。
④ 大數據入門書籍有哪些
1：<大數據時代>
這是學習大數據必讀的一本書，也是最系統的關於大數據概念的一本書，由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫，主要介紹了大數據理念和生活工作及思維變革的關系。
它被包括寬頻資本董事長田朔寧、知名IT評論人謝文等專業讀者鑒定為「大數據領域最好的著作沒有之一，一本頂一萬本」。有這么好嗎？看完自己評價吧。這本書對這個大規模產生、分享和應用數據的新的大時代進行了闡述和釐清，作者圍繞「要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果」三大理念，通過數十個商業和學術案例，剖析了萬事萬物數據化和數據復用挖掘的巨大價值。
2：<爆發>
由巴拉巴西編寫，主要講了在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質。從大數據的歷史開始，能更深入的了解大數據的發展歷程。
巴拉巴西整本書講述的大數據根本目的，是預測。他甚至有零有整地判斷，人類行為93%是可以預測的。打個比方，千百年前人類無法如今天般准確預測天氣，以致某些大致預測的行為都被認為是「通神」，其實核心在於對天氣數據的海量佔有和分析能力。但假如全人類的所有基礎及行為數據全部被佔有全部能分析呢？比如通過智能終端LBS功能採集全部運動軌跡、通過金融系統採集所有支付記錄、通過SNS採集所有社會關系和通過郵件、文檔、社會視頻監控和自我視頻監測採集所有言行記錄，24小時，每分每秒，一生，全地球70億人，那會如何？
3：<大數據>
由徐子沛編寫，看美國政府在大數據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。
全書講述的，是大數據在美國政府管理中的應用，以及美國政府運行方式大數據變革的歷史與斗爭，其實也是故事性的。從奧巴馬上台就頒布《信息公開法案》，到設立第一個美國政府首席信息官開始，講述美國政府與民間在社會數據公開的斗爭史，以及美國社會管理向大數據思維轉變的過程。首先，這算是一個最詳實的案例；其次，這代表的不是某種管理方式變革，深處是對民主運行機制的變革與進步。說好了，這本書用心良苦，遠遠超越科普技術領域；說壞了，其心可誅。有一段，民間斗爭，逼迫奧巴馬公布所有每日白宮全部日程，包括接見了誰、談話的全部內容，這不就是個人大數據全公開在公眾人物上的應用嗎？這可比現在所謂官員公開財產的要求高了幾十倍——這要求政府全部行為、全部數據、全部公開，全體公眾隨時可查——技術和成本上其實
⑤ 初步學習Java大數據需要看什麼書嗎
新人學習Java大數據開發需要看哪些書推薦：
一、 大數據工程師
在互聯網公司廣泛招聘，偏平台業務方向，ETL和等，主要是基於Hadoop技術棧來處理大數據，演算法要求不是特別高。
經典圖書推薦：《Hadoop權威指南》《Hive編程指南》《Hbase權威指南》《大數據技術全解》、《大數據挑戰NoSql》《Mahout實戰》
二、數據分析師
在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告，互聯網公司的產品經理差不多類型了，統計學能力要求高，SPSS、SAS、R、SQL。
經典圖書推薦：《概率論與數理統計》、《統計學》推薦David Freedman版、《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘導論》、《SAS編程與數據挖掘商業案例》、《Clementine數據挖掘方法及應用 》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Proceres Companion》等。
三、數據挖掘工程師：
在互聯網、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析，基本數據結構演算法、機器學習等都要求較高。Hadoop、spark技術棧，Java、Python、C++、Scala、Shell。
經典圖書推薦：《數據挖掘概念與技術》、《數據挖掘導論》、《數據挖掘-實用機器學習技術》;《機器學習》Tom Michael 、《機器學習導論》、周志華《機器學習》、《機器學習實戰》、《集體智慧編程》、《統計學習方法》ESL 《Elements of Statistical Learning》 ISL 《An Introction to Statistical Learning》PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》《資料庫系統概論》、《演算法導論》、《Web數據挖掘》、《推薦系統》、《數據可視化》《Thinking in Java》、《Python核心編程》、《Thinking in C++》等。
當然還有一步很重要就是不斷練習、練習、練習，將學到的知識與實際應用場景相結合，學會寫代碼也很重要哦。
⑥ 有四年的java開發經驗，現在想轉型做大數據，有經驗的前輩能介紹幾本大數據技術入門的書籍么
有jave開發經驗學習大數據更有優勢，hadoop權威指南，先讀。對其有個了解，然後再看詳解每個結構的書籍，因為技術變化較快，你可問下度娘！
⑦ 有什麼好的大數據書籍推薦嗎
1、舍恩伯格的《大數據時代》；
2、巴拉巴西的《爆發》；
3、塗子沛的《大數據》
這幾本書都不錯，可以看看！
⑧ 大家推薦一本寫得好的關於大數據的書
兩本：
《大數據:正在到來的數據革命》 塗子沛
《大數據時代:生活、工作與思維的大變革》回 維克托答•邁爾-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 肯尼思•庫克耶 (Kenneth Cukier) (作者), 盛楊燕 (譯者), 周濤 (譯者)
嫌少再加兩本：
《刪除:大數據取捨之道》 維克托•邁爾-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 袁傑 (譯者)
《爆發:大數據時代預見未來的新思維》 艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西(Albert László Barabási) (作者), 馬慧 (譯者)
⑨ 推薦一點學習java數據結構和演算法比較經典的書籍
數據結構和演算法是和編程語言沒有關系的，不管你學C，C++或者java，數據結構和內演算法都是一樣的。容數據結構市面上書非常多，而且基本都一樣沒有大區別的，揀個清華什麼編的就成，演算法最好的是《The introction of algorithm》，不過市面上只有影印的，沒有翻譯的。南京大學的cs系自己有本內部自己翻譯的，有同學的話去借吧。
Java經典的書基本就是《java編程思想》（Thinking in Java）和《java核心技術》JavaCore，開始看javacore的第一捲起步還是很合適的。
⑩ java數據結構書籍推薦
1. 入門級
針對剛入門的同學，建議不要急著去看那些經典書，像《演算法導論》、《演算法》這些比較經典、權威的書。雖然書很好，但看起來很費勁，如果看不完，效果會很不好。所以建議先看兩本入門級的趣味書：
《大話數據結構》
《演算法圖解》
大話數據結構
將理論講的很有趣，不枯燥。作者結合生活中的例子去對每個數據結構和演算法進行講解，讓人通俗易懂。
演算法圖解
這是一本像小說一樣有趣的演算法入門書，書中有大量的圖解，通俗易懂。
看完上面一本或兩本入門級的書，你就會對數據結構和演算法有個大概認識和學習。但這些入門級的書缺少細節、不夠系統。所以想要深入的學習數據結構和演算法，光看這兩本書肯定是不夠的。
2. 不同語言的教科書
國內外很多大學都是將《數據結構和演算法分析》作為教科書。這本書非常系統、嚴謹、全面，難度適中，很適合對數據結構和演算法有些了解，並且已經掌握了至少一門語言的同學學習。針對不同的語言，分別有：
《數據結構與演算法分析:C語言描述》
《數據結構與演算法分析:C++描述》
《數據結構與演算法分析:java語言描述》
如果你不會C、C++、java，會Python或者JavaScript，可以看：
《數據結構與演算法JavaScript描述》
《數據結構與演算法:Python語言描述》
3. 面試書籍
現在很多大廠的面試都會考演算法題，這里推薦幾本面試演算法書籍：
《劍指offer》
《編程珠璣》
《編程之美》
劍指offer
為面試演算法量身定做的一本書。幾乎包含了所有常見的、經典的面試題，如果能搞懂書裡面的內容，一般公司的演算法面試都應該沒問題。
編程珠璣
這本書豆瓣評分有9分，評分很高。這本書最大的特色是講了很多海量數據的處理技巧。其他演算法書籍很少涉及海量數據。
編程之美
有些作者是微軟工程師，演算法題目較難，比較適合要面試Google、Facebook這樣的公司的人去看。
4. 經典書籍
現在數據結構與演算法最經典的書籍就是：
《演算法導論》
《演算法》
《計算機程序設計藝術》
這三本書非常經典，但都很厚，看起來比較費勁，估計很少有人能全部看完。但如果想更深入地學一遍數據結構和演算法，還是建議去看看。
演算法導論
章節安排不是循序漸進，裡面有各種演算法正確性、復雜度的證明、推導，對數學功底有一定要求，看起來有些費勁。
演算法
偏重講演算法。內容不夠全面，對數據結構方面的知識講的不多，動態規劃這么重要的知識點卻沒有講。
計算機程序設計藝術
這本書包括很多卷，相比於其他書籍有更好的深度、廣度、系統性和全面性。但如果你對數據結構和演算法不是特別感興趣，沒有很好的數學、演算法、計算機基礎，很難把這本書讀完、讀懂。
5. 課外閱讀
有些演算法書籍也比較適合在平時悠閑的時候翻翻看看：
《演算法帝國》
《數學之美》
《演算法之美》
這些書都列舉了大量的列子來解釋說明，非常通俗易懂。