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文章目錄
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第一階段、Java編程基礎
1、零基礎或跨考入門：Head First Java (2nd Edition)（豆瓣9.1）
書的內容不錯，講解的淺顯易懂、很有趣，比較適合初學者和鞏固自己Java基礎的讀者。(興趣是最好的老師)如果想對Java做深入理解，推薦看《Java編程思想》或者 《Effective Java》，我目前在看《Effecitve Java》，不過看着挺喫力的。
2、進階：Effective Java（豆瓣9.3）
本書介紹了在Java編程中78條極具實用價值的經驗規則，這些經驗規則涵蓋了大多數開發人員每天所面臨的問題的解決方案。通過對Java平臺設計專家所使用的技術的全面描述，揭示了應該做什麼，不應該做什麼才能產生清晰、健壯和高效的代碼。
第二階段、Linux&SQL&Hadoop生態系統
1、鳥哥的Linux私房菜 基礎學習篇 第四版（豆瓣8.6）
本書是知名度頗高的Linux入門書《鳥哥的Linux私房菜基礎學習篇》的新版，全面而詳細地介紹了Linux操作系統。
2、SQL必知必會(豆瓣8.5)
總體來說這是一本非常基礎的數據庫方面的書。這本書幾乎涉及了SQL的全部內容。涉及的都不深入，比如存儲過程、事務處理、約束、遊標這些高級內容就只是一筆帶過，作爲一本初級入門書能夠大致瞭解一下高級主題爲進一步深入瞭解做準備。
3、Hadoop權威指南:大數據的存儲與分析（豆瓣8.2）
適合入門，幫助瞭解Hadoop的基礎原理及其生態，但全書最喜歡的一句話卻與主題無關😄：我們這一代最傑出的腦袋都在拼命思考如何吸引人們點擊更多的廣告，這種感覺糟透了－Jeff Hammerbacher
4、Hive編程指南（豆瓣7.4）
市場中第一本Hive圖書。Hive在Hadoop系統中的應用趨勢比較可觀，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來彙總、查詢和分析存儲在Hadoop分佈式文件系統上的大數據集合。
第三階段、Spark框架
1、Spark快速大數據分析（豆瓣7.9）
一本入門的好書，講解了spark的基本情況，講解了spark core已經內部常用組件，稍顯不足的是書中的spark版本較低,總之，對於入門來說足夠了，而且本書的翻譯還是非常給力的，推薦初學者購買。
2、Spark機器學習（豆瓣7.5）
本書每章都設計了案例研究，以機器學習算法爲主線，結合實例探討了Spark 的實際應用。書中沒有讓人抓狂的數據公式，而是從準備和正確認識數據開始講起，全面涵蓋了推薦系統、迴歸、聚類、降維等經典的機器學習算法及其實際應用。
其他
大數據時代
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