大数据领域，尤其是涉及到技术开发方向，是有着很庞杂的技术知识体系的，通过看书来打好理论基础是很多同学初学大数据的想法。下面加米谷大数据老师给大家推荐几本大数据从入门到深入必看的经典书籍，希望能对大家有帮助。
大数据必看经典书籍
首先，大数据基础学习阶段，主要是Java基础的学习，包括Java语言基础、HTML、CSS与JavaScript以及Web和数据库相关的知识。
推荐书籍：《Effective Java》
这本书主要推荐零基础或基础差的小伙伴读，针对初学Java可能遇到的编程问题，这本书都能找到有效、实用的解决方案，以及对于Java平台精妙之处的独到见解和优秀的代码范例。
第二阶段，主要是Linux&Hadoop生态体系的学习，对于Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等要逐步去学习掌握。
推荐书籍：
《Big Data》
在大数据的背景下，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，这本书给出了很多独到的见解。
《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南》，作为Hadoop的经典入门书籍，从Hadoop的缘起，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop框架体系结构。
《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，对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做了详细的介绍。
第三阶段，是针对分布式计算框架的学习，尤其是Spark计算引擎的相关知识，要做到全面掌握。
推荐书籍：
《Spark快速大数据分析》
这本书对Spark的用法，Spark的核心概念和基本原理有较为全面的介绍，不过多深入实现细节，主要关注上层用户的具体用法，适合初学者入门。
《Spark机器学习：核心技术与实践》
采用理论与大量实例相结合的方式，对于Spark数据分析和实现机器学习算法，Spark在各种企业级系统中的应用，做了相对全面的介绍，重点在Spark的应用探讨。
以上就是今天为大家推荐的大数据必看经典书籍，大数据的学习，不管是书籍理论的学习，还是实际的编程实战，都是对于大数据技术的锻炼，只有掌握好了大数据技术，才能真正在大数据行业立足发展.
