斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。

大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。

像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。

还有广告投放、推荐系统、社交网络等内容，这些都是 Web 开发常碰到的坑。像广告展示优化和用户影响力计算这类场景，书里用蛮清楚的图和流程来讲，代码也不复杂，响应也快。

如果你在做大数据项目，或者刚好想理解大厂背后的推荐系统和图挖掘，这本书挺合适，放在手边查阅也方便。