想要学习大数据开发技术，这几本经典的书籍值得一看

大数据开发技术学习，除了必要的学习路线和学习视频教程之外，辅助我们深入学习理解的还有书籍，今天千锋老师给大家推荐的学习大数据的书籍有：

1、吴军的《智能时代》

这本书从大数据讲起，深入浅出的向我们讲述了大数据与人工智能的发展历程，其中，对"大数据与商业、大数据和智能革命的技术挑战"的分析，充满了辩证的观点，能让人得到很大启发；而对 "未来智能化产业、 智能革命和未来社会"的探索和预测，也可以让我们了解今后智能科技发展的走向和热点，初步感知到由大数据和人工智能构建的未来生活会是什么样子的。

2、《Big Data》

在大数据的背景下，我很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。

3、《Hadoop权威指南》

这本书英文版已经出到第3版了，中文版是第2版。这本书内容比较全面。缺点是废话太多，书太厚，例子复杂，代码没写全，有些地方的代码是低版本API。当然，在Hadoop快速发展的时代里，出现这些问题都是很正常的。我觉得等Hadoop稳定了，这本书继续改版的话，很有可能成为Hadoop的权威经典。

4、《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。

5、《Spark机器学习：核心技术与实践》

以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

大数据终将主宰经济社会，消除个体差异，成就一元化的经济体系。当前作为学习大数据技术的一个良好契机，更应当机立断，抓住机遇就等于抓住未来！