华为大数据开发者HCNP-Big Data-Developer教材优化

华为的大数据教材，内容挺全的，涵盖了从入门到进阶的整个路线，适合想系统学大数据的前端、后端或者数据工程师。HCIA-BigData_V2.0的教材，主要讲基础概念，比如怎么存数据、怎么数据，还有、这类常见组件。你要是完全没接触过大数据，先过这一关比较稳。而且它的实验手册也不错，能实操搭集群、跑程序，理论结合实践，效率挺高。往上走就是HCIP-Big_Data_Developer_V1.0，这个阶段重点是开发。讲了怎么清洗数据、怎么集成、还讲了不少Spark的实时技巧。动手部分也蛮扎实，有不少Java和Python的开发练习，适合有点编程基础的同学，学完能自己做点像样的项目。再进阶到HCIE-B

本教材主要介绍了数据挖掘的基础原理，作为进一步学习的优秀补充资料。

媒体行业里的大数据，不只是拿来看的，而是真的能干活的。《Media Disruptive Big Data》这本资源，讲得就是它怎么一步步把媒体从老派运营带进算法推荐、精准营销这些新玩法里。广告怎么更准、内容怎么更对胃口、系统怎么更高效，它都掰开了讲，甚至连后台架构怎么搭都没落下。嗯，里面还举了不少实战案例，比如 Yahoo 那套方案，还挺有借鉴意义。如果你最近在搞媒体产品，或者对大数据平台感兴趣，这本挺值一读。

PLSQL Developer 8.0.4 是一款必备的Oracle管理和开发工具，为开发者提供了强大的功能和便捷的界面。它支持丰富的PL/SQL编程功能，帮助开发者高效地管理和开发Oracle数据库应用。

大数据技术的百科全书，真的挺像是前端打包工具文档那种感觉——查啥有啥，还都讲得挺明白。300 多篇文章，从分布式系统、NoSQL、云计算到机器学习、数据挖掘，你能想到的都能翻到点门道。每篇内容都是行业大牛写的，结构也清晰，术语、例子、研究方向一条龙服务，真挺省事的。用起来也顺手，像查Hadoop、Cassandra这种工具，直接翻对应文章，关键点、应用场景全给你讲透了，懒得自己啃官方文档都没问题。还有不少实用扩展内容，我挑几个比较好的给你——基于大数据机器学习的分布式计算框架：讲了不少实际工程中的设计考量美团大数据与云计算中的机器学习应用：业务落地案例，值得借鉴Hadoop：分布式系统基石：适

探索如何最大化PLSQL开发的效率和可靠性。

数据师的随手宝典，Big Data Analytics算是挺贴心的一个小册子。你要是经常折腾Spark、Hadoop这些东西，它就像一把顺手的扳手，啥时候卡住了，翻一翻，立马通了。内容不深奥，讲得比较实在，适合动手多、动脑快的你。用Spark在Hadoop 集群上搞大数据，最怕就是环境复杂、步骤繁琐。这本指南就比较清爽，重点都挑出来了，不废话。尤其在分布式调优上，思路清晰，挺省时间。要是你对Python和Scala感兴趣，那边也有配套资源，比如Python Spark 大数据课程，上手快，代码风格也清爽。Scala 与 Spark 实战那篇文章更偏实战，适合想深入点的你。做大数据不是光靠主力框

如果你对大数据有兴趣，想成为一名大数据架构师，那么《Big Data Architect’s Handbook 2018》这本书挺适合你。它不仅了大数据架构的基本概念，还了多实用的示例代码，让你能亲自搭建和运行一个完整的大数据应用。书里会详细如何使用Hadoop、ElasticSearch等工具，以及如何结合机器学习和人工智能进行数据，你从结构化和非结构化数据中挖掘出有价值的见解。 书中不仅涉及到数据的设计考虑，还了如何构建一个高效的、可扩展的数据管道，并且让你了解云基础设施的设计和大数据应用的前端后端架构。如果你想快速上手，并且掌握一些先进的技术，不妨看看这本书。对于正在入门或准备转行的开发

PLSQL开发者及其汉化包以及详细说明！