大数据处理框架设计书

本篇文章给大家分享大数据处理框架设计书，以及大数据处理框架可以分为哪三类系统对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐
• 2、一本神书:《数据密集型应用系统设计》
• 3、有没有关于mapreduce编程的书籍推荐

10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐

1、以下是10本大数据框架Hadoop学习书籍的推荐：《Hadoop权威指南》简介：本书结合理论和实践，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。适合Hadoop程序员和管理员阅读。作者：Tom White，最杰出的Hadoop专家之一，自2007年以来一直担任Apache Hadoop项目负责人。

2、《深入理解Hadoop》作者基于实践经验，深入浅出地讲解了Hadoop框架，包含大量实例和技巧，帮助开发者快速掌握分布式系统。《Hadoop X HDFS源码剖析》本书基于Hadoop 0源码，详细剖析了HDFS X中各个模块的实现细节，适合从架构设计和源码实现角度了解HDFS的读者。

3、《Learning Spark》《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

4、推荐书籍：《鸟哥私房菜》系列、《Linux 就该这么学》。学习重点：掌握Linux系统的基本操作和管理技能，为后续在Linux服务器上部署大数据框架打下基础。构建工具 Maven：学习Maven的基本概念和配置方法，掌握其构建和打包大数据应用程序的技能。

一本神书:《数据密集型应用系统设计》

一本备受推崇的书籍——《数据密集型应用系统设计》（简称 DDIA），豆瓣评分高达7，是每一位后台开发工程师、大数据工程师和系统设计面试复习者的宝贵资源。它聚焦于数据密集型应用系统，这类系统的特点在于数据（量大、复杂、变化快）而非处理器速度成为主要挑战。

有没有关于mapreduce编程的书籍推荐

1、《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》本书从源代码的角度对MapReduce的架构设计与实现原理进行了详细的解析。适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师和运维工程师阅读。

2、比如In-Map-Combing，相对频度计算，Pairs算法，Strips算法等。掌握好 mapreduce编程。在这其中，需要好好阅读HADOOP_HOME/src/目录下的Hadoop源码，这个就是开源最大的好处。

3、对于想要深入了解大数据的读者，推荐阅读《大数据时代》一书。这本书由被誉为最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一的维克托-迈尔-舍恩伯格所著，观点大胆新颖，引起了社会的广泛反响。此外，还有一本《大数据处理之道》电子书，不到300页，适合作为大数据的入门读物。

4、Scala：学习Scala编程基础，了解其与Java的互操作性。推荐书籍：《快学 Scala（第 2 版）》、《Scala 编程 （第 3 版）》。学习重点：掌握Java和Scala的语法和编程思想，为后续学习大数据框架打下基础。Linux基础 学习内容：Linux操作系统基础、文件操作、用户管理、进程管理、网络配置等。

5、《Hadoop权威指南》现在1版本刚刚发布，但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍，从x版本开始也不失为良策。本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

6、MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，其核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。

关于大数据处理框架设计书，以及大数据处理框架可以分为哪三类系统的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。