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开篇词

  • 开篇词 | 从这里开始,带你走上硅谷一线系统架构师之路

模块一 | 直通硅谷大规模数据处理技术

  • 01 | 为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰?
  • 02 | MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术?
  • 03 | 大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜?

模块二 | 实战学习大规模数据处理基本功

  • 04 | 分布式系统(上):学会用服务等级协议SLA来评估你的系统
  • 05 | 分布式系统(下):架构师不得不知的三大指标
  • 06 | 如何区分批处理还是流处理?
  • 07 | Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下
  • 08 | 发布/订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀
  • 09 | CAP定理:三选二,架构师必须学会的取舍
  • 10 | Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑
  • 11 | Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀

模块三 | 抽丝剥茧剖析Apache Spark设计精髓

  • 12 | 我们为什么需要Spark?
  • 13 | 弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(上)
  • 14 | 弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(下)
  • 15 | Spark SQL:Spark数据查询的利器
  • 16 | Spark Streaming:Spark的实时流计算API
  • 17 | Structured Streaming:如何用DataFrame API进行实时数据分析?
  • 18 | Word Count:从零开始运行你的第一个Spark应用
  • 19 | 综合案例实战:处理加州房屋信息,构建线性回归模型
  • 20 | 流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息
  • 21 | 深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花

模块四 | Apache Beam为何能一统江湖

  • 22 | Apache Beam的前世今生
  • 23 | 站在Google的肩膀上学习Beam编程模型
  • 24 | PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据?
  • 25 | Transform:Beam数据转换操作的抽象方法
  • 26 | Pipeline:Beam如何抽象多步骤的数据流水线?
  • 27 | Pipeline I/O: Beam数据中转的设计模式
  • 28 | 如何设计创建好一个Beam Pipeline?
  • 29 | 如何测试Beam Pipeline?

模块五 | 决战 Apache Beam 真实硅谷案例

  • 30 | Apache Beam实战冲刺:Beam如何run everywhere?
  • 31 | WordCount Beam Pipeline实战
  • 32 | Beam Window:打通流处理的任督二脉
  • 33 | 横看成岭侧成峰:再战Streaming WordCount
  • 34 | Amazon热销榜Beam Pipeline实战
  • 35 | Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(上)
  • 36 | Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(下)

模块六 | 大规模数据处理的挑战与未来

  • 37 | 5G时代,如何处理超大规模物联网数据
  • 38 | 大规模数据处理在深度学习中如何应用?
  • 39 | 从SQL到Streaming SQL:突破静态数据查询的次元
  • 40 | 大规模数据处理未来之路

专栏加餐 | 特别福利

  • FAQ第一期 | 学习大规模数据处理需要什么基础?
  • 加油站 | Practice makes perfect!
  • FAQ第二期 | Spark案例实战答疑
  • FAQ第三期 | Apache Beam基础答疑

结束语

  • 结束语 | 世间所有的相遇,都是久别重逢
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