大數據（big data）是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它并沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。

大數據的用法傾向于預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

如今，有數據的地方就有大數據，大數據的火爆也造就了大數據人才在就業市場上的搶手。隨著未來大數據的進一步發展，大數據的人才空缺會越來越大。正因如此，許多人都想在大數據時代的浪口，掌握這門安身立命的本領和技能。對于那些從零開始入門自學大數據的朋友，本文將推薦幾本適合小白學習的書籍，希望對大家有所幫助。
　　

1、《Effective Java中文版》
　　

推薦理由：可能有人會問，為什么要推薦學習Java的書籍，理由就是大數據的架構基本都是用Java語言完成，會Java語言在學習云計算大數據方面具有天然的優勢。本書中的每條規則都以簡短、獨立的小文章形式出現，這些小文章包含了詳細而精確的建議，以及對語言中許多細微之處的深入分析，并通過例子代碼加以進一步說明，所以是極其適合剛剛入門自學的零基礎小白。
　　

2、《大數據技術概論》
　　

推薦理由：該書系統而又全面的整合了所有大數據學習的重要知識點，循序漸進，層層深入，它是一本即使是從零開始自學的小伙伴也可以看懂的書籍。本書共分成11章，分別介紹了大數據概論、大數據采集及預處理、大數據分析、大數據數據可視化、Hadoop概論、HDFS和Common概論、MapReduce概論、NoSQL技術介紹、Spark概論、云計算與大數據、大數據解決方案相關案例等內容。而且每一章中均附有相關術語的注釋，方便讀者查閱和自學。
　　

3、《Spark 快速大數據分析》
　　

推薦理由：Spark可以說是在Hadoop基礎上的一種改進，同時也是自學大數據的朋友繞不開的一個點。推薦該書是因為，這是一本為Spark初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限于Spark 的用法，它對Spark 的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
　　

4、《Hadoop大數據技術原理與應用》
　　

推薦理由：自學大數據的朋友必須要熟練掌握Hadoop的相關知識點，而這本書圍繞Hadoop生態圈相關系統，介紹大數據處理架構Hadoop。全書共11章節，從帶領大家認識Hadoop以及學會搭建Hadoop集群到最后的綜合項目，其目的是教會大家如何利用Hadoop生態圈技術構建大數據系統架構并進行開發，同時加深Hadoop技術的理解。
　　

5、《Hadoop權威指南》
　　

《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。這本書可以作為上一本書籍的備用選擇，如果覺得上一本書比較難學，也可以從這本書籍開始學習Hadoop。
　　

以上就是大數據從零開始入門自學的全部書籍推薦。書是進步的階梯，但是想要學好大數據光看書也是沒用的，大家可以把書上的理論和實踐結合起來，才能算是真正入門了大數據。

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