从0开始学大数据(j极客时间从0开始学大数据百度云)  

智能时代你的大数据第一课
深入理解 Hadoop 生态系统；
7 种大数据技术应用场景解析；
工程师必须掌握的大数据算法；
高效且完整的大数据学习路径。

着近些年大数据技术的发展，以 Hadoop、Spark 为代表的大数据开源项目早已迭代成熟，构建起生态化系统。与此对应，不论是开发者还是企业，关注点也已经从技术的演进转向如何更好地应用大数据，去支撑业务和云计算、人工智能的深度融合。在这个智能的时代，不论是否从事大数据开发，掌握大数据的原理和架构也早已成为每个工程师的必备技能。

但是，不论是大数据的技术还是应用，都始终处于动态变化的过程中。对于很多刚开始接触大数据、考虑使用大数据的人来说，这无疑带来了很多困惑。

• 天天听别人讲大数据，自己也看了不少资料，却不得要领，看不到完整的大数据知识轮廓。
• 即使工作和大数据相关，但仍不清楚大数据平台究竟是如何运作的。
• 领导让我搭建一套大数据平台，而我却是一头雾水，不知从何处入手。

如果你也有这样的困惑，不要着急。其实在很大程度上这是大数据知识体系的繁杂造成的，没有专家的明晰指导，多数人都很难真正做到入门，并且通过构建知识体系达到融会贯通。

模块一 Hadoop 大数据原理与架构

为什么讲大数据都要从 Hadoop 开始？大数据的问题和挑战不同以往，它的处理方法与技巧也颇有不同。理解大数据面对的问题以及处理技巧，是构建大数据知识体系的源头。理解大数据，从理解 Hadoop 开始。

模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构

大数据领域不只有 Hadoop，还有数据仓库 Hive、NoSQL 系统 HBase、计算引擎 Spark、流计算引擎 Storm、Flink，以及分布式一致性解决方案 ZooKeeper 等，它们构成了一个完整的大数据生态体系，解决各种场景下的不同问题。

模块三 大数据开发实践

本模块以大数据开发者的视角重新审视大数据的各个方面，结合作者在阿里巴巴、Intel 从事大数据开发的实践经历，从“局内人”的视角为你揭秘大数据开发的内里乾坤。

模块四 大数据平台与系统集成

大数据从哪里来？算出来的结果又到哪里去？如何将大数据技术集成到当前系统中去？需不需要自己开发？有没有商业的解决方案？这可能是使用大数据时最迫切需要解决的问题。

模块五 大数据分析与运营

数据分析是大数据应用的一个重要场景，互联网企业运营常用的数据分析指标有哪些？如何呈现？数据分析结果异常了，企业关键绩效指标下滑了，该如何去追踪定位其原因？这些应用场景和问题答案都可以在本模块中找到。

模块六 大数据算法

大数据最激动人心的应用还是大数据机器学习，但大数据机器学习算法是不是真的有那么难？数学不好还能不能学好、用好大数据算法呢？这个模块告诉你，其实大数据算法并不难，原理一样很简单。

├──jk20201-从0开始学大数据

|   ├──01-开篇词 (1讲) 从0开始学大数据(j极客时间从0开始学大数据百度云)

|   |   ├──00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.html  1.55M

|   |   ├──00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.mp3  2.95M

|   |   └──00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.pdf  2.19M

|   ├──02-预习模块 (3讲)

|   |   ├──01丨预习01丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.html  1.26M

|   |   ├──01丨预习01丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.mp3  5.06M

|   |   ├──01丨预习01丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.pdf  1.54M

|   |   ├──02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.html  1.95M

|   |   ├──02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.mp3  5.33M

|   |   ├──02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.pdf  2.40M

|   |   ├──03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.html  1.96M

|   |   ├──03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.mp3  5.34M

|   |   └──03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.pdf  2.05M

|   ├──03-模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲)

|   |   ├──04丨移动计算比移动数据更划算.html  2.04M

|   |   ├──04丨移动计算比移动数据更划算.mp3  4.96M

|   |   ├──04丨移动计算比移动数据更划算.pdf  2.03M

|   |   ├──05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html  2.09M

|   |   ├──05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.mp3  4.65M

|   |   ├──05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.pdf  2.41M

|   |   ├──06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.html  1.59M

|   |   ├──06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.mp3  6.27M

|   |   ├──06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.pdf  2.11M

|   |   ├──07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.html  1.77M

|   |   ├──07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.mp3  4.65M

|   |   ├──07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.pdf  2.31M

|   |   ├──08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.html  2.23M

|   |   ├──08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.mp3  5.26M

|   |   ├──08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.pdf  2.35M

|   |   ├──09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.html  1.71M

|   |   ├──09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.mp3  5.57M

|   |   ├──09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.pdf  1.78M

|   |   ├──10丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.html  4.31M

|   |   ├──10丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.mp3  6.37M

|   |   └──10丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.pdf  7.99M

|   ├──04-模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲)

|   |   ├──11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.html  2.21M

|   |   ├──11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.mp3  5.50M

|   |   ├──11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.pdf  2.43M

|   |   ├──12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.html  1.54M

|   |   ├──12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.mp3  5.30M

|   |   ├──12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.pdf  1.79M

|   |   ├──13丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.html  2.83M

|   |   ├──13丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.mp3  5.55M

|   |   ├──13丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.pdf  3.06M

|   |   ├──14丨BigTable的开源实现：HBase.html  2.25M

|   |   ├──14丨BigTable的开源实现：HBase.mp3  4.72M

|   |   ├──14丨BigTable的开源实现：HBase.pdf  2.18M

|   |   ├──15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.html  1.74M

|   |   ├──15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.mp3  5.82M

|   |   ├──15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.pdf  1.98M

|   |   ├──16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.html  2.54M

|   |   ├──16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.mp3  3.90M

|   |   ├──16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.pdf  2.91M

|   |   ├──17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.html  2.75M

|   |   ├──17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.mp3  4.90M

|   |   └──17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.pdf  4.38M

|   ├──05-模块三 大数据开发实践 (8讲)

|   |   ├──18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.html  1.99M

|   |   ├──18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.mp3  5.22M

|   |   ├──18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.pdf  2.31M

|   |   ├──19丨Spark的性能优化案例分析（上）.html  1.32M

|   |   ├──19丨Spark的性能优化案例分析（上）.mp3  5.48M

|   |   ├──19丨Spark的性能优化案例分析（上）.pdf  1.74M

|   |   ├──20丨Spark的性能优化案例分析（下）.html  2.28M

|   |   ├──20丨Spark的性能优化案例分析（下）.mp3  5.47M

|   |   ├──20丨Spark的性能优化案例分析（下）.pdf  2.90M

|   |   ├──21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.html  2.93M

|   |   ├──21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.mp3  4.04M

|   |   ├──21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.pdf  3.68M

|   |   ├──22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新.html  3.62M

|   |   ├──22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新.mp3  4.97M

|   |   ├──22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新.pdf  5.18M

|   |   ├──23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.html  1.87M

|   |   ├──23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.mp3  5.13M

|   |   ├──23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.pdf  2.23M

|   |   ├──24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html  1.20M

|   |   ├──24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.mp3  4.62M

|   |   ├──24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.pdf  1.55M

|   |   ├──25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.html  4.60M

|   |   ├──25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.mp3  4.51M

|   |   └──25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.pdf  7.93M

|   ├──06-模块四 大数据平台与系统集成 (6讲)

|   |   ├──26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.html  1.21M

|   |   ├──26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.mp3  4.95M

|   |   ├──26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.pdf  1.39M

|   |   ├──27丨大数据从哪里来？.html  1.84M

|   |   ├──27丨大数据从哪里来？.mp3  5.53M

|   |   ├──27丨大数据从哪里来？.pdf  2.10M

|   |   ├──28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.html  2.72M

|   |   ├──28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.mp3  3.40M

|   |   ├──28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.pdf  3.18M

|   |   ├──29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html  1.79M

|   |   ├──29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.mp3  4.94M

|   |   ├──29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.pdf  1.87M

|   |   ├──30丨当大数据遇上物联网.html  1.63M

|   |   ├──30丨当大数据遇上物联网.mp3  4.15M

|   |   ├──30丨当大数据遇上物联网.pdf  1.85M

|   |   ├──31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.html  4.76M

|   |   ├──31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.mp3  3.98M

|   |   └──31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.pdf  7.36M

|   ├──07-模块五 大数据分析与运营 (5讲)

|   |   ├──32丨互联网运营数据指标与可视化监控.html  3.53M

|   |   ├──32丨互联网运营数据指标与可视化监控.mp3  4.61M

|   |   ├──32丨互联网运营数据指标与可视化监控.pdf  3.54M

|   |   ├──33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.html  1.71M

|   |   ├──33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.mp3  4.44M

|   |   ├──33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.pdf  1.94M

|   |   ├──34丨A-B测试与灰度发布必知必会.html  1.57M

|   |   ├──34丨A-B测试与灰度发布必知必会.mp3  3.96M

|   |   ├──34丨A-B测试与灰度发布必知必会.pdf  2.00M

|   |   ├──35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.html  1.22M

|   |   ├──35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.mp3  5.12M

|   |   ├──35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.pdf  1.38M

|   |   ├──36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.html  2.73M

|   |   ├──36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.mp3  5.47M

|   |   └──36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.pdf  4.62M

|   ├──08-模块六 大数据算法 (6讲)

|   |   ├──37丨如何对数据进行分类和预测？.html  2.52M

|   |   ├──37丨如何对数据进行分类和预测？.mp3  5.97M

|   |   ├──37丨如何对数据进行分类和预测？.pdf  3.80M

|   |   ├──38丨如何发掘数据之间的关系？.html  2.51M

|   |   ├──38丨如何发掘数据之间的关系？.mp3  5.57M

|   |   ├──38丨如何发掘数据之间的关系？.pdf  3.14M

|   |   ├──39丨如何预测用户的喜好？.html  1.97M

|   |   ├──39丨如何预测用户的喜好？.mp3  3.98M

|   |   ├──39丨如何预测用户的喜好？.pdf  2.37M

|   |   ├──40丨机器学习的数学原理是什么？.html  1.61M

|   |   ├──40丨机器学习的数学原理是什么？.mp3  4.61M

|   |   ├──40丨机器学习的数学原理是什么？.pdf  1.61M

|   |   ├──41丨从感知机到神经网络算法.html  3.80M

|   |   ├──41丨从感知机到神经网络算法.mp3  4.67M

|   |   ├──41丨从感知机到神经网络算法.pdf  4.04M

|   |   ├──42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.html  1.85M

|   |   ├──42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.mp3  4.62M

|   |   └──42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.pdf  2.30M

|   ├──09-智慧写给你的寄语 (1讲)

|   |   ├──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html  1.52M

|   |   ├──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.mp3  1.47M

|   |   └──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.pdf  2.11M

|   └──10-结束语 (1讲)

|   |   ├──结束语丨未来的你，有无限可能.html  1.72M

|   |   ├──结束语丨未来的你，有无限可能.mp3  1.57M

|   |   └──结束语丨未来的你，有无限可能.pdf  2.01M