大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
如今，有数据的地方就有大数据，大数据的火爆也造就了大数据人才在就业市场上的抢手。随着未来大数据的进一步发展，大数据的人才空缺会越来越大。正因如此，许多人都想在大数据时代的浪口，掌握这门安身立命的本领和技能。对于那些从零开始入门自学大数据的朋友，本文将推荐几本适合小白学习的书籍，希望对大家有所帮助。
1、《Effective Java中文版》
推荐理由：可能有人会问，为什么要推荐学习Java的书籍，理由就是大数据的架构基本都是用Java语言完成，会Java语言在学习云计算大数据方面具有天然的优势。本书中的每条规则都以简短、独立的小文章形式出现，这些小文章包含了详细而精确的建议，以及对语言中许多细微之处的深入分析，并通过例子代码加以进一步说明，所以是极其适合刚刚入门自学的零基础小白。
2、《大数据技术概论》
推荐理由：该书系统而又全面的整合了所有大数据学习的重要知识点，循序渐进，层层深入，它是一本即使是从零开始自学的小伙伴也可以看懂的书籍。本书共分成11章，分别介绍了大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据解决方案相关案例等内容。而且每一章中均附有相关术语的注释，方便读者查阅和自学。
3、《Spark 快速大数据分析》
推荐理由：Spark可以说是在Hadoop基础上的一种改进，同时也是自学大数据的朋友绕不开的一个点。推荐该书是因为，这是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
4、《Hadoop大数据技术原理与应用》
推荐理由：自学大数据的朋友必须要熟练掌握Hadoop的相关知识点，而这本书围绕Hadoop生态圈相关系统，介绍大数据处理架构Hadoop。全书共11章节，从带领大家认识Hadoop以及学会搭建Hadoop集群到最后的综合项目，其目的是教会大家如何利用Hadoop生态圈技术构建大数据系统架构并进行开发，同时加深Hadoop技术的理解。
5、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》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。这本书可以作为上一本书籍的备用选择，如果觉得上一本书比较难学，也可以从这本书籍开始学习Hadoop。
以上就是大数据从零开始入门自学的全部书籍推荐。书是进步的阶梯，但是想要学好大数据光看书也是没用的，大家可以把书上的理论和实践结合起来，才能算是真正入门了大数据。
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