Apache Hadoop是一项杰出的技术，它推动了当前的 IT 行业。许多高端数据处理框架，如 Amazon S3、Apache Spark、Databricks 都是建立在 Hadoop 之上的。学习 Hadoop 是软件工程师的首要任务之一，没有比书更适合学习的地方了。因此，我向您展示了 Hadoop 的 10 大最佳书籍。
对于初学者：
Hadoop 权威指南
作者： Tom White出版商： O'Reilly 媒体概述：
如果您是一个完整的初学者，那么没有比Hadoop Definitive Guide更好的书了。本书指导初学者构建可靠且易于维护的 Hadoop 配置。无论大小和类型如何，它都有助于处理数据集。它有许多作业可以帮助您了解Hadoop 实时功能 以更好的方式。通读本书将帮助您非常轻松地了解最新的变化。
24 小时内学会Hadoop
作者： Jeffrey Aven出版商： O'Reilly 媒体
如果您已经对 Hadoop 有一个简要的了解，并想快速回顾一下 该技术，那么这本书适合您。本书为您提供了构建功能性 Hadoop 平台、接口、所有 Hadoop 生态系统组件的完美概述。此外，如果您正在寻找一些实时示例，那么它是同类产品中最好的Hadoop 解决方案可供下载。
Hadoop 在行动
作者： Chuck Lam出版商： Manning
Hadoop in Action就像是从零开始学习 Hadoop 的一站式解决方案。本书基本上从默认的 Hadoop 安装程序开始。接着是安装，讲解了Hadoop最关键的组件MapReduce。此外，本书还涉及 Hadoop 和 MapReduce 的实时应用，包括 数据分析中使用的主要大数据框架。
Hadoop 现实世界解决方案
作者： Brian Femiano、Jon Lentz、Jonathan Owens，出版商： Packt 出版
本书适用于希望尝试多种方法来解决问题的中级学习者。本书对概念、问题陈述、技术挑战、要遵循的步骤进行了深入的解释，对所使用的代码进行了清晰的解释。您还将了解使用 Apache Hive、Apache pig、 Mahout、Giraph、 HDFS 等工具 以及更多关键组件构建解决方案的过程。
适合中级有经验者：
专业版 Hadoop
作者： Jason Venner出版商： Apress Publications
本书为读者提供了一个使用 Hadoop 的升级舞台。Hadoop 集群，本书涵盖了与Hadoop 集群相关的每一个细节，从设置 Hadoop 集群到分析和获取有价值的信息，以改善业务和科学研究。您可以理解使用 MapReduce 方式解决实时大数据问题，将问题划分为多个块并在集群中分布块并在短时间内并行解决。
针对MapReduce 优化 Hadoop
作者：Khaled Tanir出版商：Packt 出版
本书是关于解决Hadoop和MapReduce实时应用中的主要漏洞的。本书主要关注MapReduce Jobs的优化过程。基本上是从引入 MapReduce 开始，然后起飞到真正的我的 MapReduce 应用程序，并让我们深入了解 MapReduce，以便我们可以调整代码以获得最大性能。
Hadoop运维
作者： Eric Summers出版商： O'Reilly 媒体
管理特定于操作的数据的必要性呈指数级增长，Hadoop 已成为所有大数据问题的标准解决方案。处理这些大规模的行业级问题需要全新的不同级别的方法和Hadoop 集群配置。这本书完全解释了相同的内容，并简要介绍了管理大规模数据集和 Hadoop集群。
使用 Hadoop Solr 扩展大数据
作者： Hrishikesh Karambelkar出版商： Packt 出版
这本书是关于在Apache Hadoop和Solr的帮助下的大数据企业搜索引擎。Apache Hadoop 和 Apache Solr 共同提出了一种方法来帮助组织处理其大数据并解决问题通过其具有非凡多面搜索功能的惊人解决方案来提取信息。这本书给出了一个完整的简报。
专业的 Hadoop 解决方案
作者： Boris Lubinsky、Kevin T. Smith、Alexey Yakubovich出版商： Wrox Publications
本书适用于高级或专业级别的 Hadoop 开发人员。本书涉及一个概念，以增加 Hadoop 的功能并最大化其功能。Hadoop 开发人员和Hadoop 架构师的重要职责是了解 Hadoop 框架和 Hadoop API 之间的兼容性以及如何集成它们以提供优化的性能并提供实时解决方案。
使用 Hadoop 进行数据分析
作者： Benjamin Bengfort、Jenny Kim出版商： O'Reilly 媒体
机器学习和人工智能正在接管数据分析，而 Hadoop 没有放弃竞争。它不断尝试将自己与数据科学集成。Hadoop 框架现已成为数据分析的标准。本书是了解 Hadoop 在数据分析过程中可以执行的数据仓库技术和高阶工作流的完美指南。