想自學(xué)大數(shù)據(jù)，不知道從哪里學(xué)起，有什么書籍和學(xué)習(xí)路線推薦么？謝謝！筆者剛剛簽了一份大數(shù)據(jù)挖掘工程師的合同，到了研究生階段才轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)方向。目前大數(shù)據(jù)火爆，很多學(xué)生都想上交，但自學(xué)的學(xué)習(xí)路線因人而異。以

想自學(xué)大數(shù)據(jù)，不知道從哪里學(xué)起，有什么書籍和學(xué)習(xí)路線推薦么？

謝謝！筆者剛剛簽了一份大數(shù)據(jù)挖掘工程師的合同，到了研究生階段才轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)方向。目前大數(shù)據(jù)火爆，很多學(xué)生都想上交，但自學(xué)的學(xué)習(xí)路線因人而異。

以我自己為例，作者出生于Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具有通用編程能力。因此，在此基礎(chǔ)上，他首先學(xué)習(xí)了Linux的基本操作命令，安裝了Ubuntu的雙系統(tǒng)，并進(jìn)一步安裝了Hadoop和spark組件。在此基礎(chǔ)上，他利用pypark操作spark大數(shù)據(jù)框架進(jìn)行學(xué)習(xí)。您可以推薦以下書籍：

pypark實用指南

，由淺入深，非常好用。

自學(xué)心理學(xué)剛開始買什么書，或者怎樣開始比較好？

感謝您的邀請：最好最簡單的入門書其實是心理咨詢師考試的專用教材，一共有三本書?；A(chǔ)知識一厚，三級技能和二級技能兩薄。

例如，基礎(chǔ)知識包括基礎(chǔ)知識、社會心理學(xué)、發(fā)展心理學(xué)等。如果你看排名第一的推薦書，你就需要讀太多厚的書，少讀課本。當(dāng)然，讀完課本后，很容易有一個基本的了解，然后再去深入研究。就像在腦子里有一張導(dǎo)航地圖。

自學(xué)spark，選擇什么版本好？

在大數(shù)據(jù)時代，hadoop.hive.hdfs文件. MapReduce和spark成為最流行的術(shù)語。如果你想學(xué)習(xí)spark，首先應(yīng)該學(xué)習(xí)Hadoop和hive，它們是大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基石。Spark實際上與MapReduce有相同的功能，但區(qū)別在于MapReduce只能執(zhí)行map和reduce的兩步節(jié)點操作，而Spark可以執(zhí)行多步節(jié)點操作，優(yōu)于MapReduce。

建議您在學(xué)習(xí)spark之前先掌握一個編程語言量表，spark是未來大數(shù)據(jù)的主流語言。Spark作為一個新的框架（6年），一直保持良好。

總之，我建議你學(xué)習(xí)hadoop.hive還有scale，建議您使用spark2.0

學(xué)習(xí)sparkapi。好吧，這就是學(xué)習(xí)火花的方法。首先，您必須了解spark是什么，它的用途是什么，適用于哪些場景，以及spark與其他大數(shù)據(jù)架構(gòu)的區(qū)別和優(yōu)勢是什么。您必須通過示例學(xué)習(xí)sparkapi，然后一直調(diào)試代碼和跟蹤源代碼。這樣，你會對spark的理解越來越深刻和透徹。更重要的是，看了源代碼之后，它有助于提高代碼的質(zhì)量。你學(xué)習(xí)做一些開源項目來加深你的理解。現(xiàn)在你更多地使用火花喇叭。你可以在這方面做得更多。

Spark是一個大數(shù)據(jù)分布式處理框架。它是一個通用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理引擎。它在性能和方案一致性方面具有優(yōu)勢。Spark由sparksql、sparkstreaming、mllib和graph組成，可以解決很多問題。

Spark速度快，在內(nèi)存中比MapReduce快100倍。Spark有一個有向無環(huán)圖執(zhí)行引擎，這使得Spark更易于使用，并且Spark支持多語言操作。