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。

经典书籍

• 《hadoop 权威指南(第四版)》 2017年
• 《Kafka权威指南》 2017年
• 《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》 2015年
• 《Spark技术内幕 深入解析Spark内核架构设计与实现原理》 2015年
• 《Spark.The.Definitive.Guide》 2018年
• 《HBase权威指南》 2012年
• 《Hive编程指南》 2013年
• 《快学Scala(第2版)》 2017年
• 《Scala编程》 2018年

官方文档

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。

优秀博客

• 有态度的HBase/Spark/BigData：http://hbasefly.com/
• 深入Apache Spark的设计和实现原理 ： https://github.com/JerryLead/SparkInternals

开发工具

1. VirtualBox

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。

官方网站：https://www.virtualbox.org/

2. MobaXterm

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。

官方网站：https://mobaxterm.mobatek.net/

3. Translate Man

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。

4. ProcessOn

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。

官方网站：https://www.processon.com/