大数据技术文献有哪些

大数据技术领域有很多重要的文献，以下是其中一些著名的大数据技术文献：

1. "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" by Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat
- 这篇论文介绍了Google的MapReduce框架，它是大数据处理的基础之一。

2. "The Google File System" by Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung
- 这篇论文描述了Google的分布式文件系统（GFS），它是大数据存储的关键技术之一。

3. "Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data" by Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, and Robert E. Gruber
- 这篇论文介绍了Google的Bigtable，它是一种高性能、可扩展的分布式存储系统，被广泛应用于大数据领域。

4. "Hadoop: The Definitive Guide" by Tom White
- 这本书是关于Apache Hadoop的权威指南，详细介绍了Hadoop的架构、组件和使用方法。

5. "Spark: Cluster Computing with Working Sets" by Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, and Ion Stoica
- 这篇论文介绍了Apache Spark，一个快速、通用的大数据处理引擎，具有内存计算和容错性能。

6. "Storm: Distributed and Fault-Tolerant Real-Time Computation" by Nathan Marz and James Warren
- 这篇论文介绍了Apache Storm，一个用于实时数据处理的分布式计算系统，具有高可靠性和可扩展性。

7. "Kafka: A Distributed Streaming Platform" by Jay Kreps, Neha Narkhede, and Jun Rao
- 这篇论文描述了Apache Kafka，一个高吞吐量、可持久化、分布式发布订阅消息系统，被广泛应用于大数据流处理。

这些文献涵盖了大数据技术的核心概念、架构和关键技术，对于理解和应用大数据技术非常有帮助。