100025301-大规模数据处理实战 – 网盘下载 -

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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