荐书丨推荐三本大数据好书，带你稳站技术风口

码农进阶正当时，时不我待劲争锋。紧跟技术动态是技术人日常，但显然，在数据决定未来的当下，大规模高效地处理数据，紧跟大数据技术潮流变成了大家的不二选择。

为帮助大家找到实用顺手的技术方案，小编携手@图灵教育，送上三本大数据好书，为你的数据分析能力助一份力！

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《Flink基础教程》

作者：埃伦·弗里德曼 , 科斯塔斯·宙马斯

译者：王绍翾

• 凭Flink高效实现容错性实时数据处理；

• Flink项目核心成员执笔；

• 阿里巴巴资深技术专家悉心翻译。

近年来，流处理变得越来越流行。作为高度创新的开源流处理器，Flink拥有诸多优势，包括容错性、高吞吐、低延迟，以及同时支持流处理和批处理的能力。本文将会介绍Flink的核心设计理念、功能和用途，包括事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查点机制、性能测评，以及Flink如何实现批处理等。

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《Spark高级数据分析（第2版）》

作者：[美] 桑迪·里扎 , [美] 于里·莱瑟森 , 

[英] 肖恩·欧文 , [美] 乔希·威尔斯 

译者：龚少成 , 邱鑫

• 涵盖大规模数据分析中常用算法、数据集和设计模式。

本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及与DataFrame API高度集成的Spark ML API。

购书链接：https://item.jd.com/12371964.html

《Spark机器学习（第2版）》

作者：[印]拉结帝普·杜瓦 , 

[印]曼普利特·辛格·古特拉 ,

 [南非]尼克·彭特里思 

译者：蔡立宇 , 黄章帅 , 周济民

• Spark项目管理委员会成员作品； 

• 注重技术实践，通过大量实例演示如何创建有用的机器学习系统。

本书结合案例研究讲解Spark在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。

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如

何

拿

书

欢迎在本文微信订阅号（dbaplus）评论区写下#你觉得当下最火or最实用的大数据技术是什么？为什么？#，小编将从中选出评论点赞数最高的一位，以及评论最精彩的两位读者，送出本期推荐的大数据好书一本，截止时间：下周四（3月14日）中午12:00。

注：同一个月里，已获赠者将不可重复拿书。

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