大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于flink书籍推荐的问题，于是小编就整理了2个相关介绍flink书籍推荐的解答，让我们一起看看吧。
有哪些程序员必读书籍值得推荐？
工作10年+程序员分享一些自己看过、觉得还不错的程序员学习书籍，主要是后台开发或者云计算方向，希望对想拿到BATMD等互联网公司的同学offer有用。
1、计算机网络（谢希仁）
2、TCP/IP详解
3、HTTP权威指南
二、数据库、Redis，推荐书籍：
1、MySQL数据库
2、应用从入门到精通
3、高性能Mysql
4、Redis设计与实现 Redis实战
程序员必读书有哪些？这个其实没办法回答，你最需要的，就是你必读的。不过，仍然有很多经典的书籍，当你读完这些之后，你会发现另外一番天地，也解放了自己的思维方式。
代码大全（第二版）
本书从软件质量、编程思想等方面阐述了软件构建的各种问题，并论述了紧跟潮流的新技术、高屋建瓴的观点，而且还有丰富的程序示例。看完这本书，可以打开自己的思维方式，有种柳暗花明又一村的感觉。
程序员修炼之道
这本书主要讲述了使代码保持灵活并且易于改变和复用的各种框架技术，利用了许多富有***型的奇闻异事，具有思想性的例子及有趣的类比，全面阐述了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱，绝对是程序员必读的书之一。
计算机程序的构造和解释
本书成型于麻省理工学院多年使用的一本教材，世界各地已有100多所院校***用本书作为教材，包括美国福斯坦大学、普林斯顿大学、牛津大学、东京大学等。
由于我的工作方向是大数据与分布式技术方向，主要偏实时计算相关，所以这里我推荐几本在大数据与分布式方面书籍。
这本书讲解了很多关于分布式技术方面的知识点，我现在也正在看这本书，里面涉及到的技术知识点很多，比如数据的***、分区、事务、数据一致性、流式系统等等。这本书该深入的知识点，它会讲解的很深，不需要太深入的地方，至少也能让你能够理解。
现在也是大数据时代，其实很多应用都是数据密集型应用，数据一多，就需要数据存储。这本书虽然页数较多，但内容真的很全，我建议进入未来学习大数据或者分布式计算技术的同学，可以先看一看这本书，先从宏观上知道有哪些技术。
这本书主要讲解的 Flink 实时计算引擎相关的知识点，非常适合新手入门，里面有很多Flink 相关的技术概念、API 的使用讲解、注意事项等等，我把这本书已经看了三遍了，这本书也是最近才上市，本身也是 Flink PMC 编写的，同时也是 Flink Commitor 来进行翻译的，Flink 入门，这本书不错。
这本书 Flink 基础讲解的还可以，不过原理方面的话，建议还是去看源码会好一些，先知道整体的计算框架，然后再去看源码，这样会更清晰一些。
《Hadoop 权威指南》可以说是我进入大数据领域学习的第一本书了，不管你学没学 Hadoop，未来你接触的大数据组件一般都会和 Hadoop 有关系。比如在集群***管理方面，现在用的最多的还是 Hadoop 的 YARN ***管理器。Hadoop HDFS （分布式文件系统）也用的很多，比如在 Flink 中，就会使用 HDFS 来存储实时计算应用程序的状态信息。
新同学如果想要在未来进入大数据领域，我建议可以先从这本书开始入手，Hadoop 生态系统非常的庞大，你学习完 Hadoop ，再去学习别的组件，这样未来学起来，会更容易一些。
第一阶段：
- 《C语言程序与设计》
- 《c++进阶宝典》
- 《Swift入门与实践》
第二阶段：
第三阶段：
- 《女装指南》
第四阶段：
第五阶段：
- 《活着》
不同级别的程序员，应该看什么书？快拿小本本记好！（文末附电子版）
第一阶段：初级程序员（0-3年）
这部分的程序员工作经验在3年以下，还处于打基础和定方向的阶段，建议这个阶段的程序员主要精力要用于夯实基础和规范编程。
一、对程序员领域有清楚的认识
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》
豆瓣评分：9.2分
如何学好数据仓库？
一般来说，数据分析对应的工作岗位是数据分析师，有偏业务的，也有偏技术的；数据仓库对应的工作岗位有数据仓库开发工程师和数据仓库建模工程师。
所以您得明确方向，到底是数据分析方向还是数据仓库方向。
更加注重业务，需要业务知识的积累，需要从实际工作经验中沉淀；需要拥有数据意识，即能从表面数据看到背后商业逻辑或者发现商业问题的能力，这个可以从日常生活中或者工作中培养，建议随时保持数据敏感度。
偏数据挖掘的数据分析：
数据仓库知多少
首先，来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据***。
我们来看这几个词：
- 面向主题，数据仓库会规划各种业务主题，所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系，这样就了解了数据仓库的基本架构。
- 集成，数据仓库的数据会来自各个业务系统数据或者外部爬取数据，所以需要我们知道每个数据仓库的模型字段都是来自哪个源，这样我们就能快速全面的了解相关业务。
- 相对稳定，数据仓库的数据一般不会实时变化，所以我们今天看去年的数据和明天看去年的数据是一样的，如果我们发现某一个月度数据不对，就可能需要重新汇总历史月份每天的数据（请理解数数仓小伙伴们没及时给你数据）
- 反应历史变化，这就是为什么预测一般就需要数据分析师们大显身手了。
如何利用数据仓库优化数据分析
首先数据分析又是干什么的呢？基于业务需求，结合历史数据，利用相关统计学[_a***_]和某些数据挖掘工具算法对数据进行整合、分析，并形成一套最终解决某个业务场景的方案（刚入门数据分析的浅显思考）。
听团队小伙伴说，在数据分析的过程中有大部分的工作都是在处理数据（大部门分我认为是60%工作量），所以为了提高工作效率和质量，借助数据仓库进行数据分析无疑是一个很好的选择。
如何来使用数据仓库呢？
- 了解原始数据，想要真正地理解指标，你必须了解原始明细数据，知道是哪里来的，经过了怎样维度的计算得到的。
- 寻找“干净”数据，数据分析要求数据都是“干净的”（可以作为算法特征输入），而数据仓库中的模型一般都符合你的要求。我们需要找到“干净的”模型，但事实往往不会很顺利，我们需要找到相近的数据，然后自己找到之间同的“纽带”（关联条件）汇总数据。
- 反馈数据，数据分析在做完整个分析方案后，可以和数据放仓库小伙伴一起分享成果，让数据仓库同事学习数据分析思路的同时，也可以更好地规划模型，从而进入良性循环。
结语
数据仓库和数据分析都存在的组织架构在很多大团队会有，很多小团队是没有专门的数据分析人员或者数据仓库人员的，二者是合为一体的。
作为一个数据分析猿，你都用哪些数据处理手段，或者对数据仓库需要到怎么的理解程度，可以留言告诉我，一起探讨！
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到此，以上就是小编对于flink书籍推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于flink书籍推荐的2点解答对大家有用。
