學習Hadoop最佳書籍推薦

Hadoop 權威指南
作者： Tom White出版商： O'Reilly 媒體概述：
如果您是一個完整的初學者，那麼沒有比Hadoop Definitive Guide更好的書了。本書指導初學者構建可靠且易於維護的 Hadoop 配置。無論大小和型別如何，它都有助於處理資料集。它有許多作業可以幫助您瞭解Hadoop 實時功能 以更好的方式。通讀本書將幫助您非常輕鬆地瞭解最新的變化。
 

24 小時內學會Hadoop
作者： Jeffrey Aven出版商： O'Reilly 媒體
如果您已經對 Hadoop 有一個簡要的瞭解，並想快速回顧一下 該技術，那麼這本書適合您。本書為您提供了構建功能性 Hadoop 平臺、介面、所有 Hadoop 生態系統元件的完美概述。此外，如果您正在尋找一些實時示例，那麼它是同類產品中最好的Hadoop 解決方案可供下載。
 

Hadoop 在行動
作者： Chuck Lam出版商： Manning
Hadoop in Action就像是從零開始學習 Hadoop 的一站式解決方案。本書基本上從預設的 Hadoop 安裝程式開始。接著是安裝，講解了Hadoop最關鍵的元件MapReduce。此外，本書還涉及 Hadoop 和 MapReduce 的實時應用，包括 資料分析中使用的主要大資料框架。
 

Hadoop 現實世界解決方案
作者： Brian Femiano、Jon Lentz、Jonathan Owens，出版商： Packt 出版
本書適用於希望嘗試多種方法來解決問題的中級學習者。本書對概念、問題陳述、技術挑戰、要遵循的步驟進行了深入的解釋，對所使用的程式碼進行了清晰的解釋。您還將瞭解使用 Apache Hive、Apache pig、 Mahout、Giraph、 HDFS 等工具 以及更多關鍵元件構建解決方案的過程。
 
適合中級有經驗者：

專業版 Hadoop
作者： Jason Venner出版商： Apress Publications
本書為讀者提供了一個使用 Hadoop 的升級舞臺。Hadoop 叢集，本書涵蓋了與Hadoop 叢集相關的每一個細節，從設定 Hadoop 叢集到分析和獲取有價值的資訊，以改善業務和科學研究。您可以理解使用 MapReduce 方式解決實時大資料問題，將問題劃分為多個塊並在叢集中分佈塊並在短時間內並行解決。
 

針對MapReduce 最佳化 Hadoop
作者：Khaled Tanir出版商：Packt 出版
本書是關於解決Hadoop和MapReduce實時應用中的主要漏洞的。本書主要關注MapReduce Jobs的最佳化過程。基本上是從引入 MapReduce 開始，然後起飛到真正的我的 MapReduce 應用程式，並讓我們深入瞭解 MapReduce，以便我們可以調整程式碼以獲得最大效能。
  

Hadoop運維
作者： Eric Summers出版商： O'Reilly 媒體
管理特定於操作的資料的必要性呈指數級增長，Hadoop 已成為所有大資料問題的標準解決方案。處理這些大規模的行業級問題需要全新的不同級別的方法和Hadoop 叢集配置。這本書完全解釋了相同的內容，並簡要介紹了管理大規模資料集和 Hadoop叢集。
 

使用 Hadoop Solr 擴充套件大資料
作者： Hrishikesh Karambelkar出版商： Packt 出版
這本書是關於在Apache Hadoop和Solr的幫助下的大資料企業搜尋引擎。Apache Hadoop 和 Apache Solr 共同提出了一種方法來幫助組織處理其大資料並解決問題透過其具有非凡多面搜尋功能的驚人解決方案來提取資訊。這本書給出了一個完整的簡報。
 

專業的 Hadoop 解決方案
作者： Boris Lubinsky、Kevin T. Smith、Alexey Yakubovich出版商： Wrox Publications
本書適用於高階或專業級別的 Hadoop 開發人員。本書涉及一個概念，以增加 Hadoop 的功能並最大化其功能。Hadoop 開發人員和Hadoop 架構師的重要職責是瞭解 Hadoop 框架和 Hadoop API 之間的相容性以及如何整合它們以提供最佳化的效能並提供實時解決方案。
 

使用 Hadoop 進行資料分析
作者： Benjamin Bengfort、Jenny Kim出版商： O'Reilly 媒體
機器學習和人工智慧正在接管資料分析，而 Hadoop 沒有放棄競爭。它不斷嘗試將自己與資料科學整合。Hadoop 框架現已成為資料分析的標準。本書是瞭解 Hadoop 在資料分析過程中可以執行的資料倉儲技術和高階工作流的完美指南。