大规模数据处理实战 极客时间

文章介绍
课程简介：
1. 大规模数据处理核心知识剖析；
2. 深入浅出详解 Apache Spark；
3. 掌握前沿技术 Apache Beam；
4. 完整高效的大数据学习路径。

课程目录：
大规模数据处理实战
├──01-开篇词 (1讲)
| ├──00丨开篇词丨从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路.html 2.61M
| ├──00丨开篇词丨从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路.mp3 4.53M
| └──00丨开篇词丨从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路.pdf 4.22M
├──02-模块一丨直通硅谷大规模数据处理技术 (3讲)
| ├──01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.html 9.62M
| ├──01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.mp3 5.37M
| ├──01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.pdf 12.36M
| ├──02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.html 9.59M
| ├──02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.mp3 5.74M
| ├──02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.pdf 10.58M
| ├──03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.html 2.52M
| ├──03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.mp3 4.84M
| └──03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.pdf 3.25M
├──03-模块二丨实战学习大规模数据处理基本功 (8讲)
| ├──04丨分布式系统（上）：学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.html 2.25M
| ├──04丨分布式系统（上）：学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.mp3 5.44M
| ├──04丨分布式系统（上）：学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.pdf 2.56M
| ├──05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.html 2.45M
| ├──05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.mp3 5.05M
| ├──05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.pdf 2.76M
| ├──06丨如何区分批处理还是流处理？.html 2.30M
| ├──06丨如何区分批处理还是流处理？.mp3 4.82M
| ├──06丨如何区分批处理还是流处理？.pdf 2.48M
| ├──07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.html 3.32M
| ├──07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.mp3 4.21M
| ├──07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.pdf 2.60M
| ├──08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.html 2.43M
| ├──08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.mp3 5.12M
| ├──08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.pdf 2.71M
| ├──09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.html 2.76M
| ├──09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.mp3 5.38M
| ├──09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.pdf 3.05M
| ├──10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.html 2.69M
| ├──10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.mp3 6.14M
| ├──10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.pdf 2.95M
| ├──11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.html 2.89M
| ├──11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.mp3 5.35M
| └──11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.pdf 3.01M
├──04-模块三丨抽丝剥茧剖析Apache Spark设计精髓 (10讲)
| ├──12丨我们为什么需要Spark？.html 3.46M
| ├──12丨我们为什么需要Spark？.mp3 5.18M
| ├──12丨我们为什么需要Spark？.pdf 3.90M
| ├──13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.html 2.58M
| ├──13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.mp3 5.46M
| ├──13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.pdf 4.96M
| ├──14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.html 4.43M
| ├──14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.mp3 5.47M
| ├──14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.pdf 2.97M
| ├──15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.html 8.81M
| ├──15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.mp3 5.34M
| ├──15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.pdf 11.83M
| ├──16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.html 4.92M
| ├──16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.mp3 4.53M
| ├──16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.pdf 8.03M
| ├──17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.html 2.28M
| ├──17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.mp3 5.16M
| ├──17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.pdf 2.32M
| ├──18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.html 3.03M
| ├──18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.mp3 4.58M
| ├──18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.pdf 2.95M
| ├──19丨综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.html 2.03M
| ├──19丨综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.mp3 5.43M
| ├──19丨综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.pdf 2.40M
| ├──20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.html 2.21M
| ├──20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.mp3 5.68M
| ├──20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.pdf 2.38M
| ├──21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.html 3.92M
| ├──21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.mp3 6.45M
| └──21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.pdf 325.49kb
├──05-模块四丨Apache Beam为何能一统江湖 (6讲)
| ├──22丨Apache Beam的前世今生.html 2.90M
| ├──22丨Apache Beam的前世今生.mp3 5.41M
| ├──22丨Apache Beam的前世今生.pdf 727.80kb
| ├──23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.html 1.50M
| ├──23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.mp3 5.78M
| ├──23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.pdf 634.46kb
| ├──24 PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.mp3 4.59M
| ├──24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.html 1.08M
| ├──24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.pdf 1.45M
| ├──25 Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.mp3 4.46M
| ├──25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.html 2.30M
| ├──25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.pdf 2.53M
| ├──26 Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.mp3 4.30M
| ├──26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.html 2.67M
| ├──26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.pdf 2.74M
| ├──27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.html 1.53M
| ├──27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.mp3 4.99M
| ├──27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.pdf 1.74M
| ├──28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.html 1.75M
| ├──28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.mp3 3.73M
| ├──28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.pdf 1.68M
| ├──29丨如何测试Beam Pipeline？.html 977.98kb
| ├──29丨如何测试Beam Pipeline？.mp3 4.83M
| └──29丨如何测试Beam Pipeline？.pdf 1.03M
├──06-模块五 决战 Apache Beam 真实硅谷案例 (3讲)
| ├──30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.html 2.87M
| ├──30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.mp3 4.60M
| ├──30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.pdf 2.73M
| ├──31丨WordCount Beam Pipeline实战.html 1.13M
| ├──31丨WordCount Beam Pipeline实战.mp3 3.75M
| ├──31丨WordCount Beam Pipeline实战.pdf 1.43M
| ├──32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.html 964.78kb
| ├──32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.mp3 3.60M
| ├──32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.pdf 1022.77kb
| ├──33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.html 1.36M
| ├──33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.mp3 4.54M
| ├──33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.pdf 1.42M
| ├──34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.html 3.14M
| ├──34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.mp3 5.77M
| ├──34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.pdf 2.84M
| ├──35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.html 5.10M
| ├──35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.mp3 4.39M
| ├──35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.pdf 10.42M
| ├──36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.html 1.40M
| ├──36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.mp3 4.09M
| └──36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.pdf 1.31M
├──07-专栏加餐丨特别福利 (3讲)
| ├──FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.html 2.64M
| ├──FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.mp3 4.42M
| ├──FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.pdf 978.93kb
| ├──FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.html 2.46M
| ├──FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.mp3 4.20M
| ├──FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.pdf 3.12M
| ├──加油站丨Practice makes perfect！.html 2.04M
| ├──加油站丨Practice makes perfect！.mp3 3.25M
| └──加油站丨Practice makes perfect！.pdf 644.60kb
├──08-模块六丨大规模数据处理的挑战与未来(1讲)
| ├──37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.html 2.44M
| ├──37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.mp3 5.05M
| ├──37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.pdf 2.37M
| ├──38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.html 3.07M
| ├──38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.mp3 5.16M
| ├──38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.pdf 3.60M
| ├──39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.html 1.88M
| ├──39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.mp3 4.50M
| ├──39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.pdf 1.95M
| ├──40丨大规模数据处理未来之路.html 1.33M
| ├──40丨大规模数据处理未来之路.mp3 4.14M
| └──40丨大规模数据处理未来之路.pdf 1.48M
└──09-结束语
| ├──结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.html 1.42M
| ├──结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.mp3 2.55M
| └──结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.pdf 1.33M