被新基建点名的大数据，有哪些书最值得读？

导读：没人说得清“大数据”概念是哪天诞生的，更没人说得清大数据行业是什么时候开张的，大概追溯一下，应该都是十多年前的事了。资本对大数据的态度已经越来越理智，大数据早已不在风口上。

于是近些年，“大数据已死”每隔一段时间就会刷屏，也确实有些不靠谱的公司随着泡沫灰飞烟灭。

但大数据真的死了吗？并没有，反而越活越有价值。这种价值在你如今的日常生活中就不难发现。

比如，新冠疫情中集中呈现的医疗救治、辅助筛查、卫生健康、交通管理等不同数据的交叉协同，已经成为抗击疫情的重要支撑。

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉认为，大数据技术在这次抗击疫情中的作用可以分为直接作用和间接作用：

• 直接作用表现在疫情防控中的远程会诊、在线问诊、无接触式快检、智能语音助手、疫情动态和预警等方面；

• 间接作用表现在提升医疗物资供应效率、物资供求信息精准对接、发展“非接触式”服务模式等。

字面上没啥新鲜感的“大数据中心”，也出现在“新基建”的7大领域中。今天数据叔推荐的8本书，从落地应用到技术框架，带你挖掘大数据的价值。

1

用户画像：方法论与工程化解决方案作者：赵宏田
推荐语：这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建一个用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。
书中手把手教授工程实现、模型搭建、应用场景等内容，对于做分层策略的运营人员、追求用户体验的产品经理、寻找解决方案的数据分析师、搭建底层特征的算法工程师来说，是不可多得的案头工具书！

2

Python数据分析与挖掘实战（第2版）作者：张良均 谭立云 刘名军 江建明
推荐语：畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是Python数据分析与挖掘领域公认的事实标准。
本书基于新版的Python升级和优化，提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。


3

企业大数据处理Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践作者：肖冠宇

推荐语：技术层面，从全栈的角度系统梳理和详尽讲解了大数据的核心技术，包括Spark、Druid、Flume、Kafka等；经验层面，为企业的大数据技术选型和大数据平台建设提供了成熟的解决方案；实操层面，提供了大量的案例，其中包括2个综合性的案例。


4

Flink原理、实战与性能优化作者：张利兵
推荐语：从功能、原理、实战和调优4个维度循序渐进讲解利用Flink进行分布式流式应用开发，指导读者从零基础入门到进阶。


5Spark大数据分析实战作者：高彦杰 倪亚宇
推荐语：这本书根据应用场景讲解如何通过Spark进行大数据分析与应用构建，以实战为导向。一本Spark的实战案例类的书籍，适合Spark初学者和开发人员阅读。

6

Apache Kylin权威指南（第2版）作者：Apache Kylin核心开发团队
推荐语：国内关于Apache Kylin 的全面技术书。基于较新的Apache Kylin2.5，从架构设计、各模块的使用、与第三方的整合、二次开发以及开源实践等各个方面讲解Apache Kylin。
本书从入门开始，深入浅出，包含众多实际大数据分析案例，让技术落地解决实际问题。实操性强。


7

Kafka源码解析与实战作者：王亮
推荐语：本书从LinkedIn（领英）公司内部大数据架构讲起，引申出消息队列Kafka，接着讲解Kafka的基本架构，然后着重分析Kafka内部的各模块实现细节。从诞生背景至架构组成，再到内部实现细节，由浅入深，循序渐进。
本书不仅讲解Kafka内部的实现原理，而且还详细描述Kafka外部的维护工具，对外的客户端编程原理以及和第三方集成的方式。


8Hadoop与大数据挖掘作者：张良均 樊哲 位文超 刘名军 等
推荐语：这本书从大数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、制造、电信等行业真实案例为主线，详细讲解了数据挖掘建模的过程和数据挖掘的二次开发。



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