PostgreSQL 9.6高性能优化指南（英文原版第2版）

韩家炜的《数据挖掘概念与技术》第二版英文原版，讲得真是挺透彻的。书的结构比较清晰，概念解释也直白，尤其适合刚入门或者准备深入搞数据挖掘的朋友。嗯，第二版相对第三版，内容更稳定，例子也更贴近实际场景，多人其实也更推荐这一版。 英文原版的好处就是保留了原作者的表达逻辑，看起来会更贴近教材的原意。像association rules、classification这类关键点讲得挺细，还配有案例，做项目的时候能直接套上去。 顺手推荐几个相关的资源页面，还挺有参考价值的： 数据挖掘韩家炜英文第二版，原版资源，比较权威 第二版新视角解读，有些人喜欢结合看 韩家炜演讲 PPT，做课件时可以参考

PostgreSQL 9.6 的高性能手册挺值得一看，尤其是它对硬件的优化和扩展性部分讲得透彻。你可以从PostgreSQL Versions到Scaling with Replication，一步步了解如何提升数据库性能。如果你对数据库硬件、磁盘设置或者数据分区有兴趣，这份资料了实用的建议。不仅如此，它还涉及了多性能优化的技巧，像是数据库复制、数据分区等实战方法，能你应对实际项目中的挑战。要是你想提高PostgreSQL的性能，看看这份手册真的蛮有用的。嗯，资料里的技术内容挺硬核，建议有一定基础的开发者阅读。

英文原版的《算法导论》，真的是前端程序员绕不开的一本经典。别看是讲算法的，里头的东西跟咱日常写业务逻辑、优化性能、写排序、做搜索关系都挺大的。像什么插入排序、堆排序，书里不但讲原理，还给了清晰的方法，帮你从时间复杂度到空间占用全都过一遍，搞清楚算法到底好不好用。 书里的插入排序讲得挺接地气，模拟人手理牌的过程，适合初学者。你要是写过原生 JavaScript 排序逻辑，应该会有种“原来是这么回事啊”的感觉。 时间复杂度、空间复杂度的时候，它用的大 O、大Θ、大Ω这些渐近符号说得还挺明白，学会了之后，写算法就不会只靠“感觉快”，而是真的能算出来到底快不快。 而且分治法那块内容我挺喜欢的，像最大子

303页英文原版，英文阅读基础即可阅读。提供项目参考使用。

大数据开发的老朋友——Hadoop的权威指南出到第四版了，Tom White 亲笔，内容厚实。英文原版看着有点费劲？其实还行，技术类的书主要就看你熟不熟那些概念。 Hadoop 的大名估计你早听过了，用来海量数据那是一把好手。HDFS加MapReduce是它的老搭档，配合得贼溜。像大文件切块、多副本分发，全都自动搞定，容错也强。你丢一个节点，它自己补，稳得。 YARN这个调度器挺灵活，接管资源分配那是老本行，支持的不止 MapReduce，连 Spark、Flink 这些新家伙也带得动。还有像Hive、Pig这些组件，算是给不想写 MapReduce 的人开了外挂，用熟了 SQL 就能跑大数据

本书深度剖析 PostgreSQL 数据库，阐述如何发挥其最佳性能。涵盖入门规则、监控和维护策略、故障排除建议以及扩展工具，帮助您充分利用 PostgreSQL 的强大功能。

第二版《MongoDB权威指南》英文原版现已发行，并附有书签。阅读英文原著，汲取宝贵的见解。书中采用通俗易懂的英文，无需查阅字典即可轻松理解！

分布式计算的大杀器——Hadoop 的权威指南，第四版英文原版，真心推荐。Tom White 写的，O'Reilly 出的，靠谱。讲得挺系统的，从基础的HDFS、MapReduce到后面的YARN、Hive、HBase、Spark，都有提。部署 Hadoop 环境时总是踩坑？这书从安装、配置到集群管理都写得清楚。比如NameNode和DataNode怎么配，副本机制咋玩，容错是怎么做的，一步一步来，不绕弯。写MapReduce代码没思路？里面用的例子都挺实用，Mapper和Reducer的职责讲得也明白。你写 Java 的，看完能上手；你用 Python，也能靠Hadoop Streaming

英文原版的《Redis in Action》挺值得一读的，是你想系统掌握 Redis 的话。这本书分两部分，前半讲概念，后半直接上手干货，节奏蛮清爽。作者 Josiah 不光写得细，还会讲应用场景，像是 Web 性能优化、数据持久化这些，讲得都挺接地气。书里还会带你写点 Lua 脚本做扩展，实战味浓。Redis 的命令、数据结构、主从复制这些点，书里讲得又清楚又实用。，不是那种枯燥讲概念的书，而是从工程师角度出发，讲你实际项目会碰到啥、该咋。如果你用过 Redis 但还没摸透它背后的门道，那这本书挺适合你翻翻的。