大数据专业学习推荐以下经典书籍，涵盖基础理论、技术实践和行业应用：
一、核心框架与技术基础
《Hadoop权威指南》 - 全面覆盖Hadoop生态（HDFS、MapReduce、Yarn等），是入门必读的经典教材，适合理解大数据分布式处理基础。
《Linux命令行大全》
- 大数据运维依赖Linux系统，本书系统讲解命令行操作与Shell编程，提升实操能力。
二、进阶技术方向
《Hbase权威指南》
- 深入解析Hbase底层架构与性能优化，适合需要掌握NoSQL数据库技术的学生。
《Spark快速大数据分析》
- 介绍Spark框架及其在大数据处理中的优势，适合学习分布式计算与实时分析。
三、编程与数据分析工具
《Python数据分析与挖掘实战》
- 以Python为工具，涵盖数据预处理、可视化及机器学习，适合编程基础较强的学生。
《R语言实战》
- 专注统计分析和数据可视化，适合需要复杂数据分析能力的用户。
四、行业应用与战略
《大数据时代》
- 由维克托·迈尔·舍恩伯格合著，从商业视角解读大数据特性（体量大、速度快等），适合理解行业趋势。
《数据科学实战》
- 结合理论与案例，涵盖数据科学全流程，适合综合能力提升。
建议学习路径：
先通过《Hadoop权威指南》掌握基础框架，再根据兴趣选择《Python数据分析与挖掘实战》或《R语言实战》深化技能，最后通过《大数据时代》理解行业应用。