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大数据和云计算是未来发展的重要趋势，因此吸引了不少学习者。本文就给大家推荐，学云计算大数据必看的六本经典书籍。希望能给现在还在学习路上的小伙伴一些帮助和启示。
云计算方面的内容主要是我在实习阶段接触的，如果只是应用开发方向的话这块不懂也罢。主要还是看个人兴趣。
1.《OpenStack设计与实现》
作者：英特尔开源技术中心
推荐理由：OpenStack是基于KVM技术的一套私有云生态。这本书很好地讲解了OpenStack的一些基本原理，包括各个组件的设计与实现，比起另一本《OpenStack王者归来》简单易懂的多。当然，前提最好是你对Linux内核和网络有所了解。
2.《docker入门与实践》
作者：杨保华 / 戴王剑 / 曹亚仑
推荐理由：docker是现在应用部署的主流方案了，所以了解一下还是挺有必要的，这本书作为入门书籍足够让你会使用docker了。
3.《Kubenetes权威指南》
作者：龚正 / 吴治辉 / 王伟 / 崔秀龙 / 闫健勇 / 崔晓宁 / 刘晓红
推荐理由：kubenetes是docker的集群解决方案，也是一个微服务的解决方案，所以这本书涉及的内容非常多，需要有网络，操作系统以及docker相关的基础。
和云计算一样，大数据方面的内容也不算是Java后端技术栈所需要的，但是这也能为你加分，并且让你跟大数据开发的岗位沾点边，何乐而不为。
4、《大数据技术原理与应用》
作者：林子雨
推荐理由：作为大数据方面的一本教材，厦大教授写的这本书还是非常赞的，从最基础的原理方面讲解了Hadoop的生态系统，并且把每个组件的原理都讲得比较清楚，另外也加入了spark，storm等内容，可以说是大数据入门非常好的一本书了。
5、《Hadoop实战》
作者：陆嘉恒
推荐理由：这本书很厚，初看可能会一头雾水。所以建议先看上面那本书，再来看更加进阶的书籍，否则可能就是浪费时间了。
6、《Hadoop权威指南》
作者：（美）怀特
推荐理由：本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。这本书主要对Hadoop生态中组件进行详细讲解，有点太详细了，如果不是做大数据方向的话，可以不看。
以上就是学云计算大数据必看的六本经典书籍，大家应该或多或少看过一些。在看书的时候，大家要记住看书不再多而在精，应该挑几本自己喜欢的书多读几遍，相信会有不少新的收获。
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