大规模数据处理实战

大规模数据处理实战

01-开篇词 (1讲) [11.35M]

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) [63.87M]

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) [84.74M]

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) [133.02M]

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 [325.49K]

05-模块四丨apache beam为何能一统江湖 (6讲) [65.29M]

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 [727.80K]

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 [634.46K]

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 [977.98K]

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) [67.82M]

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 [964.78K]

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 [1.00M]

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) [23.72M]

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 [978.93K]

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 [644.60K]

08-模块六丨大规模数据处理的挑战与未来(1讲) [36.97M]

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 [5.30M]

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]