大数据导论：思维、技术与应用
武志学
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武志学
本书将基本概念与实例相结合，由浅入深、循序渐进地对大数据思维、技术和应用做了全面系统的介绍。全书共12章，分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据处理篇、大数据挖掘篇和大数据应用篇。大数据基础篇的内容涵盖了大数据思维理念、大数据的产生与作用、大数据基本概念、大数据采集工具Flume和Scribe、大数据爬虫工具Nutch和Scapy、大数据预处理工具Kettle、大数据处理架构Hadoop；大数据存储篇的内容包含分布式文件存储系统HDFS、海量数据存储数据库系统HBase和海量数据仓库系统Hive；大数据处理篇主要介绍了分布式并发计算批处理模式MapReduce，基于内存的快速处理模式Spark，以及基于实时数据流的实时处理模式SparkStreaming；大数据挖掘篇主要对分类、预测、聚类和关联等各类大数据挖掘算法的原理和使用场景进行了描述，并使用SparkMLlib提供的机器学习算法进行了实例讲解；大数据应用篇分别从大数据场景应用的横向和纵向出发，介绍了大数据在各个功能领域的应用场景和在各个行业的应用场景。
大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，它需要对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，并关注数据的相关性或称关联性。根据相关性，我们理解世界不再需要建立在假设的基础上，这个假设是指针对现象建立的有关其产生机制和内在机理的假设。取而代之的是，我们可以对大数据进行相关性分析。在大数据时代，快速获得一个大概的轮廓和发展脉络，比严格的精确性要重要得多。有时候，当掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，因为我们仍然可以掌握事情的发展趋势。
大赞，不光技术原理解释透彻，而且非常实事求是，解释实践是真理的唯一标准的现代科学版本
好书。 有技术来龙去脉还有案例分析，如果你是从事技术类事业的可以认真看看讲技术相关的章节。 非技术类人员可以了解一下这么技术的发展和现状情况，未来还会怎么应用于我们的生活。 最好一章就是基于大数据技术应用于各行业的一些个人总结，应该怎么服务于行业获得更好的交易机会。
这是我读过的第一本大数据相关的专业书籍，帮助我快速掌握了大数据相关的技术，对全局有了大概的了解。我觉得这本书到第八章都讲得不错，MapReduce之后的内容一般。
数据采集，数据预处理，数据存储和管理，数据分析和应用，结果可视化。