很多人想转到大数据，学习大数据技术，可以读哪些书来增加理解，我们一起来看看吧。

  一、权威的Hadoop导读

  作家：汤姆·怀恩(美)。

  这本书内容非常丰富，展示了如何用Hadoop构建一个可靠的、可扩展的分布式系统，让程序员探索如何分析海量数据集，让管理员了解如何建立和运行Hadoop集群。

  

  二、“Hive编程指南”

  作家：阿普里奥·卡普里奥，阿·华普尔，等等。

  ApacheHive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法，通过大量实例，首先介绍如何在用户环境中安装和配置Hive，并详细阐述了Hadoop和MapReduce，以说明Hive如何在Hadoop生态系统中运行。

  三、权威的哈布斯堡指南

  作家：(美)拉斯·索格。

  HBase的可伸缩性可以通过Hadoop来实现；使用与HBase高度集成的HBase更容易实现；将大型数据集分散到相对便宜的商业服务器集群；了解HBase架构的详细信息，包括存储格式、预写日志、后台进程等等；MapReduce框架的集成；了解如何调节集群、设计模式、副本表格、导入批量数据和删除节点等等。


  四、hadoop虚拟机

  作家：Trujillo(美)。

  目的在于让读者了解并掌握不同虚拟化Hadoop的优缺点，虚拟化Hadoop的配置和注意事项。


  五、“入关作战”系列丛书

  该书是一本入门读物，力求对其基本理论和实际操作做详细、全面的介绍，旨在帮助读者从零开始，迅速掌握其基本原理和核心功能。


  六、“卡夫卡的进入和练习”

  作家：牟大恩

  在Kafka0.10.1.1版中，我们对Kafka源码和框架进行了深入分析。本书大量的例证来源于作者在实际工作中的实践，具有一定的实践指导意义。