如今我们身处于一个大数据时代，不管是云计算、社交网络，还是物联网、移动互联网和智慧城市，都要与大数据搭上联系。
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及。学习大数据，除了线上的课程，一些经典的技术书籍是非常实用且有帮助的。
时代总是不断的发展，所以就要不断刷新自己的知识，保持上手的经验。能够在这个行业中取得成功，就需要完美的项目经验与技能的组合，尽管网上有很多相关的资源，这里专门推荐一些好的书籍给你。
大数据基础语言的学习
Java语言基础：
Java编程语言概述、Java基础语法、Java流程控制、Java数组与类和对象、Java面向对象、数字处理类与核心技术、集合框架、I/O与反射、多线程、高级Java框架深度学习
HTML、CSS与JavaScript：
HTML、拓展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、WebApp页面布局、JavaScript开发、、jQuery应用
Web和数据库：
Javascript精讲数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕、servlet
推荐书籍：
《EffectiveJava》
这本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则，针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。书中的每一章都包含几个条目，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于Java平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做，不应该怎么做，以及为什么。
LinuxHadoop生态体系
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
推荐书籍：
《BigData》
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。
《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
《Hive编程指南》
《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。
分布式计算
分布式计算框架：
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理
Storm技术架构体系：
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解
推荐书籍：
《Spark快速大数据分析》
《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
