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原创 吐血整理的大数据学习资源大全

发布时间:2022-08-05 18:32:12 浏览 2357 来源:博学谷 作者:小谷

    一、网站

    1. 网易公开课 https://open.163.com/

    2. 腾讯课堂 https://ke.qq.com/

    3. 中国大学慕课 https://www.icourse163.org/

    4. B站 https://www.bilibili.com/

    学习资源非常多,内容系统且全面,重点关注一些专业培训机构上传的学习视频,比如博学谷黑马程序员上传了大量系统的教学视频。

    5. Statista https://www.statista.com/

    6. CEIC https://www.ceicdata.com/en

    7. InfoQ-大数据https://www.infoq.cn/

    二、书籍

    1. 《为数据而生》

    这是一部大数据在智慧城市、医疗、教育、金融、商业等领域的实践笔记;更是一部为未来大数据的发展提供有可行性的路径指南!

    2. 《R语言预测实战》

    R语言具有上手快、效率高的特点,它横跨金融、生物、医学、互联网等多个领域,主要用于统计、建模及可视化。预测是数据挖掘的主要作用之一,也是大数据时代的核心价值所在。

    3. 《Hadoop权威指南》

    本书是Hadoop权威参考,程序员可从中探索如何分析海量数据集,管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。

    4. 《Hive编程指南》

    是一本ApacheHive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。

    5. Apache Kylin权威指南

    本书从Apache Kylin的架构和设计,各个模块的使用,与第三方的整合,二次开发以及开源实践等各个方面进行讲解,为各位读者呈现核心的设计理念和哲学、算法和技术等。

    6. 《Flink基础教程》

    Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理,并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。本书由Flink项目核心成员执笔,系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。

    7. 《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》

    本书中讲到的大数据架构,就是为了满足不断变化的业务需求,同时实现的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。

    三、公众号

    1. 大数据技术与数仓

    专注分享数据仓库与大数据技术(Flink/Hadoop/Spark/Hive)。

    2. DataFunTalk

    专注于大数据,人工智能技术应用的分享与交流。

    3. 浪尖聊大数据

    主要分享大数据框架,如Spark,flink, Kafka hbase 原理源码,同时会分享数据仓库, 图形计算等。

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