大规模数据处理实战  

硅谷一线工程师的大数据架构实战经验
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。

Google 是公认的大数据鼻祖。如今很多人提起大数据，还停留在 Google 开启的“三驾马车”时代：Google FS、MapReduce、BigTable。殊不知，“三驾马车”早已不是浪潮之巅。

对于大数据，我们面临的真正问题是，怎样在日新月异的大数据处理技术中“淘金”，找到最高效的方式解决实际问题。

课程通过介绍硅谷最前沿技术和真实的案例，带你剖析技术框架产生的原因和它们解决的问题，全面掌握大数据处理实战技能。

├──jk25301-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