大数据规模处理实战

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00 开篇词 _ 从这里开始,带你走上硅谷一线系统架构师之路.mp3

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01 _ 为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰?.mp3

01 _ 为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰?.pdf

02 _ MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术?.mp3

02 _ MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术?.pdf

03 _ 大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜?.mp3

03 _ 大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜?.pdf

04 _ 分布式系统(上):学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.mp3

04 _ 分布式系统(上):学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.pdf

05 _ 分布式系统(下):架构师不得不知的三大指标.mp3

05 _ 分布式系统(下):架构师不得不知的三大指标.pdf

06 _ 如何区分批处理还是流处理?.mp3

06 _ 如何区分批处理还是流处理?.pdf

07 _ Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下.mp3

07 _ Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下.pdf

08 _ 发布_订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀.mp3

08 _ 发布_订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀.pdf

09 _ CAP定理:三选二,架构师必须学会的取舍.mp3

09 _ CAP定理:三选二,架构师必须学会的取舍.pdf

10 _ Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.mp3

10 _ Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.pdf

11 _ Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀.mp3

11 _ Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀.pdf

12 _ 我们为什么需要Spark?.mp3

12 _ 我们为什么需要Spark?.pdf

13 _ 弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(上).mp3

13 _ 弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(上).pdf

14 _ 弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(下).mp3

14 _ 弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(下).pdf

14-1 FAQ第一期 _ 学习大规模数据处理需要什么基础?.mp3

14-1 FAQ第一期 _ 学习大规模数据处理需要什么基础?.pdf

15 _ Spark SQL:Spark数据查询的利器.mp3

15 _ Spark SQL:Spark数据查询的利器.pdf

16 _ Spark Streaming:Spark的实时流计算API.mp3

16 _ Spark Streaming:Spark的实时流计算API.pdf

17 _ Structured Streaming:如何用DataFrame API进行实时数据分析.pdf

17 _ Structured Streaming:如何用DataFrame API进行实时数据分析_.mp3

18 _ Word Count:从零开始运行你的第一个Spark应用.mp3

18 _ Word Count:从零开始运行你的第一个Spark应用.pdf

19 _ 综合案例实战:处理加州房屋信息,构建线性回归模型.mp3

19 _ 综合案例实战:处理加州房屋信息,构建线性回归模型.pdf

20 _ 流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息.mp3

20 _ 流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息.pdf

21 _ 深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花.mp3

21 _ 深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花.pdf

21-1 加油站 _ Practice makes perfect!.mp3

21-1加油站 _ Practice makes perfect!.pdf

22 _ Apache Beam的前世今生.mp3

22 _ Apache Beam的前世今生.pdf

23 _ 站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.mp3

23 _ 站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.pdf

23-1 FAQ第二期 _ Spark案例实战答疑.mp3

23-1 FAQ第二期 _ Spark案例实战答疑.pdf

24 _ PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据?.mp3

24 _ PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据?.pdf

25 _ Transform:Beam数据转换操作的抽象方法.mp3

25 _ Transform:Beam数据转换操作的抽象方法.pdf

26 _ Pipeline:Beam如何抽象多步骤的数据流水线?.pdf

26._ Pipeline:Beam如何抽象多步骤的数据流水线?.mp3

27 _ Pipeline I_O_ Beam数据中转的设计模式.mp3

27 _ Pipeline I_O_ Beam数据中转的设计模式.pdf

28 _ 如何设计创建好一个Beam Pipeline?.mp3

28 _ 如何设计创建好一个Beam Pipeline?.pdf

29 _ 如何测试Beam Pipeline?.mp3

29 _ 如何测试Beam Pipeline?.pdf

30 _ Apache Beam实战冲刺:Beam如何run everywhere_.mp3

30 _ Apache Beam实战冲刺:Beam如何run everywhere_.pdf

30.2FAQ第三期 _ Apache Beam基础答疑.mp3

30.2FAQ第三期 _ Apache Beam基础答疑.pdf

31 _ WordCount Beam Pipeline实战.mp3

31 _ WordCount Beam Pipeline实战.pdf

32 _ Beam Window:打通流处理的任督二脉.mp3

32 _ Beam Window:打通流处理的任督二脉.pdf

33 _ 横看成岭侧成峰:再战Streaming WordCount.mp3

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34 _ Amazon热销榜Beam Pipeline实战.mp3

34 _ Amazon热销榜Beam Pipeline实战.pdf

35 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(上).mp3

35 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(上).pdf

36 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(下).mp3

36 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(下).pdf

37 _ 5G时代,如何处理超大规模物联网数据.mp3

37 _ 5G时代,如何处理超大规模物联网数据.pdf

38 _ 大规模数据处理在深度学习中如何应用?.mp3

38 _ 大规模数据处理在深度学习中如何应用?.pdf

39 _ 从SQL到Streaming SQL:突破静态数据查询的次元.mp3

39 _ 从SQL到Streaming SQL:突破静态数据查询的次元.pdf

40 _ 大规模数据处理未来之路.mp3

40 _ 大规模数据处理未来之路.pdf

41.结束语 _ 世间所有的相遇,都是久别重逢.mp3

41.结束语 _ 世间所有的相遇,都是久别重逢.pdf

新版35-41课

  • 35 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(上).mp3
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  • 36 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(下).mp3
  • 36 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战(下).pdf
  • 37 _ 5G时代,如何处理超大规模物联网数据.mp3
  • 37 _ 5G时代,如何处理超大规模物联网数据.pdf
  • 38 _ 大规模数据处理在深度学习中如何应用?.mp3
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  • 39 _ 从SQL到Streaming SQL:突破静态数据查询的次元.mp3
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  • 40 _ 大规模数据处理未来之路.mp3
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  • 41.结束语 _ 世间所有的相遇,都是久别重逢.mp3
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