市面上的hadoop书籍调研

MapReduce设计模式(不看,设计模式在小公司里就是让web工程使用的.)
Hadoop与大数据挖掘(张良均写的,不看)
Hadoop大数据分析与挖掘实战(张良均写的,不看)
Hadoop 2.X HDFS源码剖析(源码类书籍,不看)
Hadoop 技术内幕：深入解析Hadoop Common 和HDFS 架构设计与实现原理(源码类书籍,不看)
深入云计算-Hadoop源代码分析(源码类书籍,不看)
Hadoop基础教程(太浅,不看)
Hadoop实战手册(只有六七两章是实验)
写给大忙人的Hadoop 2(几乎整本书都在讲配置)
数据馆员的HADOOP简明手册(根据书名就知道不用看了)
Hadoop安全大数据平台隐私保护(非大公司员工不用看这种书籍,这本书的亮点是有一个web接口和hbase结合的案例)
Hadoop集群与安全
深度剖析Hadoop HDFS (源码类书籍,不看)
R与Hadoop大数据分析实战(R是hadoop非主流使用的编程语言,不看)
Hadoop MapReduce实战手册(爬虫+推荐系统+streaming+Hbase+Hive,写得太运维化了,不看)
Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理(源码类书籍,不看)
Hadoop实战(基本都在将配置,就最后来了几个小实验)
MapReduce 2.0源码分析与编程实战(王晓华写的,不看)
Hadoop大数据处理技术基础与实践(太基础了,不行)
实战Hadoop 2.0(第二版)-从云计算到大数据(侧重运维,像手册一样,适合当字典翻翻)
Hadoop应用开发技术详解(泛泛而谈)
Hadoop高级编程:构建与实现大数据解决方案(6~8章讲到了Oozie,运维面试容易被问到)
Hadoop MapReduce v2(全英文,并且亚马逊上没有给出目录)
精通Hadoop(太杂,不看)
Hadoop大数据开发基础(前面很杂,最后一章虽然是实验,但是老掉牙的电影数据集处理)
Hadoop MapReduce性能优化(这种书可以等到工作以后再看)
Hadoop生态系统(很杂)
Hadoop核心技术(很杂)
Hadoop开源云计算平台(很杂)
大数据分析师权威教程:大数据分析与预测建模(这本书虽然有较多实验,但是使用的是Hadoop的R接口,非主流,不可取)
深入理解HADOOP(原书第2版)-(很杂)
Hadoop 第3版(日文书,而且内容比较杂)
基于Hadoop与Spark的大数据开发实战(福建江夏学院的教学用书)
Hadoop云技术：从入门到精通(在亚马逊上可以找到目录,很杂,不看)
Hadoop集群程序设计与开发 (很杂)
Hadoop硬实战(很杂)
企业级大数据平台构建:架构与实现(很杂)
Hadoop数据分析(扯着扯着就写到spark的mlib去了…)
Hadoop管理手册(侧重运维)
Hadoop大数据实战权威指南(很杂,并且最后扯着扯着就写到spark的mlib去了…)
hadoop大数据解决方案(很杂)
Hadoop2.0-YARN核心技术实践(很杂)
Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(很杂,还不如看人家博客上写的)
hadoop大数据处理-刘军(太杂,不行)
实战Hadoop大数据处理(太杂,不行,根本没有体现书名中的实战)
Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南 Hadoop生态组件(百度上博客上说作为儿子的生日礼物,实则很杂)
Hadoop海量数据处理(在图书馆见过这本书,这本书不提供代码下载,也不提供数据集,并且难找合适替代数据集)
企业大数据处理:Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践(很杂)
大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战(很杂)
基于Hadoop的大数据分析和处理(很杂)
大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案(里面就只有一个老掉牙的推荐系统,其他都是泛泛而谈,很杂)
Hadoop&Spark大数据开发实战(很杂)
Hadoop大数据平台构建与应用(学校教材,实验比较浅显)
下面是链接:
https://www.amazon.cn/dp/B079FLMYBP/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1535781416&sr=8-1&keywords=Hadoop大数据平台构建与应用
-----------------------------------------------------以上是不看的书----------------------------------------------

张良均写的都不看,之前有本<python数据分析与挖掘实战>,最后3章代码烂尾,给一半,前面有章代码python2.7都已经不含相关函数了>)
王晓华写的书都不看,代码没跑过就放上来了,经常和三本院校的老师合作出书.上次看他的书,接近九成代码有错,应该是让学生写的书.

---------------------------------------值得看的有---------------------------------------
Hadoop深度学习
Hadoop应用架构(必须看一下,后面大半本书每一章都是一个大实验)
Hadoop权威指南大数据的存储与分析第4版
Elasticsearch集成Hadoop最佳实践(快速搜索引擎搭建)
Hadoop金融大数据分析(这本书的六七两章可以,其余内容不行)
数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧(侧重基础的一本书)
Hadoop构建数据仓库实践 (系统学习下数据仓库)
Hadoop应用实战(这本书视角比较独特,居高临下,对现在的数据仓库与传统数据仓库进行了比对,同时在各个领域的应用做了介绍)
Hadoop大数据开发案例教程与项目实战(前半本很杂,后版本对数据仓库hive的讲解不错)

大数据处理系统:Hadoop源代码情景分析(能提到心跳机制很罕见,适合日常工作作为手册)
Hadoop高级数据分析:使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统(有非常好的实验,必须看)
Hadoop云计算一体机实践指南(这本书真不好说…最后都是实验,但是实验规模大小,暂时不明)
Hadoop核心技术与实验(查不到目录,已经联系作者)

另外,调研发现,很多书的数据仓库这一章,就是讲hive,
基本可以判定,从概念上来讲,数据仓库≈hive

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