MapReduce作为一种分布式海量数据处理的编程框架，已经得到业界的广泛关注。随着Hadoop的普及，MapReduce目前已经成为海量数据处理的基础但也是重要的方法之一。 　　《MapReduce设计模式》是一本关于设计模式的书，为读者提供解决问题的模板或通用指南。书中主要介绍编程模式，即如何利用MapReduce框架解决一类问题，重在提供解决问题的方法和思路。作者花大量篇幅介绍各种模式的原理及实现机制，并给出相应的应用实例，让读者对每种模式能有更直观的理解。 　　由于本书不会过多涉及底层框架及MapReduce API，所以希望读者阅读《MapReduce设计模式》之前，能够对Hadoop系统有所了解，知道如何编写MapReduce程序，并了解MapReduce程序框架的工作原理。《MapReduce设计模式》面向中高级MapReduce开发者，涵盖了绝大部分MapReduce编程可能面对的场景，相信初学者和专家同样可以在本书中得到一些启示。
本书是使用Spark行大规模数据分析的实战宝典，由知名数据科学家撰写。本书在第1版的基础上，针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料行了大量更新。新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱的资料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及与DataFrame API高度集成的Spark ML API。
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
准备好释放数据的强大潜能了吗？借助于这本本书，你将学习如何使用ApacheHadoop构建和维护稳定性高、伸缩性强的分布式系统。本书是为程序员写的，可帮助他们分析任何大小的数据集。本书同时也是为管理员写的，帮助他们了解如何设置和运行Hadoop集裙。本书通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的新动态，包括新增的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型（YARN）。