整理了一些大数据的好书分享给你，从大数据入门到实战，深入原理，大数据架构这些全都有，包含hadoop，hive，spark，flink，数据科学等等。

（一）Linux

• 《Linux命令行大全》（第2版）William Shotts 著
• 《linux权威指南(第三版)》Matt Welsh/Matthias Dalheimer/Kaufman 著
• 《Linux命令、编辑器与Shell编程》Mark G. Sobell 著

（二）整体架构

• 《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析》(第4版) Tom White 著
• 《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》 阿里巴巴数据技术及产品部 著
• 《大数据技术体系详解：原理、架构与实践》 董西成 著
• 《算法与数据中台》詹盈 著
• 《数据中台：让数据用起来》付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 等著
• 《Designing Data-Intensive Applications》 Martin Kleppmann 著
• 《分布式系统:概念与设计》George Coulouris/Jean Dollimore/Tim Kindberg/Gordon Blair6

（三）数据采集

• 《I heart logs》Jay Kreps 著
• 《Kafka The Definitive Guide》Neha Narkhede/Gwen Shapira/Todd Palino 著

（四）计算引擎

• 《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》董西成 著
• 《Learning Spark》 2nd Edition Tathagata Das/Jules Damji/Brooke Wenig/Denny Lee 著
• 《Stream Processing with Apache Flink: Fundamentals, Implementation, and Operation of Streaming Applications》 Fabian Hueske/Vasiliki Kalavri 著

（五）存储系统

• 《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》蔡斌/陈湘萍 著
• 《HBase原理与实践》胡争/范欣欣 著

（六）OLAP引擎

• 《Apache Kylin权威指南》Apache Kylin核心团队 著
• 《ClickHouse原理解析与应用实践》朱凯 著

（七）数据分析

• 《Hive性能调优实战》林志煌 著
• 《Hadoop构建数据仓库实践》王雪迎 著
• 《数据仓库 》W. H. Inmon著
• 《数据仓库工具箱》（第3版）Ralph Kimball/Margy Ross 著
• 《Star Schema完全参考手册》Christopher Adamson 著
• 《大数据分析的道与术》 毕然 著

（八）大数据应用

• 《用户画像 》赵宏田 著
• 《数据化运营》 赵宏田/江丽萍/李宁
• 《数据驱动：从方法到实践》桑文锋 著

（九）监控运维

• 《SRE:Google 运维解密》Betsy Beyer等 著
• 《SRE生存指南：系统中断响应与正常运行时间最大化》 Nat Welch 著
• 《Prometheus技术秘笈》百里燊 著
• 《Zabbix企业级分布式监控系统》（第2版）吴兆松 著

（十）数据治理

• 《DAMA数据管理知识体系指南》（原书第2版）数据管理协会（DAMA国际） 著
• 《主数据驱动的数据治理：原理、技术与实践》 王兆君/王钺/曹朝辉 著
• 《大数据治理与安全从理论到开源实践》刘驰/胡柏青/谢/施盟捷/陈喆毓/林秋霞 著

（十一）机器学习

• 《大数据时代的算法-机器学习、人工智能及其典型实例》 刘凡平 著
• 《Python大战机器学习》华校专/王正林 著
• 《机器学习-深入理解机器学习-从原理到算法》 Shai Shalev Shwartz/Shai Ben David 著
• 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》 [ 日］ 斋藤康毅 著
• 《推荐系统实践》项亮 著

总结

上面给大家推荐的书籍，有时间可以好好阅读一下，如果你想从事大数据的开发，要不断向底层应用层面进阶，学习大厂最新技术，才能更好地服务于各个行业。