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这里分享一些自己学习过程中觉得不错的资料和开发工具。
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## :book: 经典书籍
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- [《hadoop 权威指南(第四版)》](https://book.douban.com/subject/27115351/) 2017年
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- [《Kafka权威指南》](https://book.douban.com/subject/27665114/) 2017年
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- [《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》](https://book.douban.com/subject/26292004/) 2015年
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- [《Spark技术内幕 深入解析Spark内核架构设计与实现原理》](https://book.douban.com/subject/26649141/) 2015年
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- [《Spark.The.Definitive.Guide》](https://book.douban.com/subject/27035127/) 2018年
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- [《HBase权威指南》](https://book.douban.com/subject/10748460/) 2012年
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- [《Hive编程指南》](https://book.douban.com/subject/25791255/) 2013年
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- [《快学Scala(第三版)》](https://book.douban.com/subject/27093751/) 2017年
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- [《Scala编程》](https://book.douban.com/subject/27591387/) 2018年
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## :computer: 官方文档
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上面的书籍我都列出了出版日期，可以看到大部分书籍的出版时间都比较久远了，虽然这些书籍比较经典，但是很多书籍在软件版本上已经滞后了很多。所以推荐优先选择各个框架的**官方文档**作为学习资料。大数据框架的官方文档都很全面，并且对知识点的讲解都做到了简明扼要。这里以 [Spark RDD 官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html)为例，你会发现不仅清晰的知识点导航，而且所有示例都给出了Java，Scala，Python三种语言的版本，除了官方文档，其他书籍很少能够做到这一点。
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## :orange_book: 优秀博客
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- 有态度的HBase/Spark/BigData：http://hbasefly.com/
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- 深入Apache Spark的设计和实现原理 ： https://github.com/JerryLead/SparkInternals
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## :triangular_ruler:开发工具
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#### 1. VirtualBox
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一款开源、免费的虚拟机管理软件，虽然是轻量级软件，但功能很丰富，基本能够满足全部的使用需求。
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官方网站：https://www.virtualbox.org/
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#### 2. MobaXterm
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大数据的框架通常都部署在服务器上，这里推荐使用MobaXterm进行连接。同样是免费开源的，支持多种连接协议，支持拖拽上传文件，支持使用插件扩展。
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官方网站：https://mobaxterm.mobatek.net/
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#### 3. Translate Man
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Translate Man是一款浏览器上的翻译插件(谷歌和火狐均支持)。它采用谷歌的翻译接口，准确性非常高，支持划词翻译，可以辅助进行官方文档的阅读。
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#### 4. ProcessOn
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ProcessOn式一个在线绘图平台，使用起来非常便捷，可以用于笔记或者博客配图的绘制。
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官方网站：https://www.processon.com/
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