极客时间出品的专栏课《大规模数据处理实战》作者蔡元楠,新客首单到手价59元,现免费分享

大规模数据处理实战

课程介绍

在数字化浪潮中,Google无疑是大数据领域的先驱,其标志性的“三驾马车”——Google FS、MapReduce、BigTable,一度成为大数据技术的代名词。然而,随着技术的飞速发展,这些昔日的技术巨头已不再是浪潮之巅。如今,面对日新月异的大数据处理技术,我们真正面临的挑战是如何在海量信息中“淘金”,找到最高效的方式解决实际问题。

为了应对这一挑战,我们精心策划了这门课程。课程内容将带领您深入了解硅谷最前沿的大数据技术,不仅揭示每个技术框架产生的原因,更将深入探讨它们所能解决的问题。通过真实的案例分析,您将全面掌握大数据处理的实战技能,从而在数据海洋中找到属于自己的黄金。

本课程旨在帮助学习者在大数据领域实现技能进阶,不仅理解技术的原理,更能够运用这些技术解决实际问题。通过课程的学习,您将掌握最新的大数据处理方法,提高数据处理效率,从而在实际工作中更好地发挥大数据的价值。无论您是大数据领域的初学者,还是希望进一步提升技能的专业人士,这门课程都将是您宝贵的学习资源。

课程目录

│   ├── 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
│   └── 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
├── 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
│   ├── 01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰?.mp3
│   ├── 01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰?.pdf
│   ├── 02丨MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术?.html
│   ├── 02丨MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术?.mp3
│   ├── 02丨MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术?.pdf
│   ├── 03丨大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜?.html
│   ├── 03丨大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜?.mp3
│   └── 03丨大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜?.pdf
├── 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
│   ├── 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
│   ├── 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
│   ├── 05丨分布式系统(下):架构师不得不知的三大指标.html
│   ├── 05丨分布式系统(下):架构师不得不知的三大指标.mp3
│   ├── 05丨分布式系统(下):架构师不得不知的三大指标.pdf
│   ├── 06丨如何区分批处理还是流处理?.html
│   ├── 06丨如何区分批处理还是流处理?.mp3
│   ├── 06丨如何区分批处理还是流处理?.pdf
│   ├── 07丨Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下.html
│   ├── 07丨Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下.mp3
│   ├── 07丨Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下.pdf
│   ├── 08丨发布-订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀.html
│   ├── 08丨发布-订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀.mp3
│   ├── 08丨发布-订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀.pdf
│   ├── 09丨CAP定理:三选二,架构师必须学会的取舍.html
│   ├── 09丨CAP定理:三选二,架构师必须学会的取舍.mp3
│   ├── 09丨CAP定理:三选二,架构师必须学会的取舍.pdf
│   ├── 10丨Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.html
│   ├── 10丨Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.mp3
│   ├── 10丨Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.pdf
│   ├── 11丨Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀.html
│   ├── 11丨Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀.mp3
│   └── 11丨Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀.pdf
├── 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
│   ├── 12丨我们为什么需要Spark?.mp3
│   ├── 12丨我们为什么需要Spark?.pdf
│   ├── 13丨弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(上).html
│   ├── 13丨弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(上).mp3
│   ├── 13丨弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(上).pdf
│   ├── 14丨弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(下).html
│   ├── 14丨弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(下).mp3
│   ├── 14丨弹性分布式数据集:Spark大厦的地基(下).pdf
│   ├── 15丨SparkSQL:Spark数据查询的利器.html
│   ├── 15丨SparkSQL:Spark数据查询的利器.mp3
│   ├── 15丨SparkSQL:Spark数据查询的利器.pdf
│   ├── 16丨SparkStreaming:Spark的实时流计算API.html
│   ├── 16丨SparkStreaming:Spark的实时流计算API.mp3
│   ├── 16丨SparkStreaming:Spark的实时流计算API.pdf
│   ├── 17丨StructuredStreaming:如何用DataFrameAPI进行实时数据分析?.html
│   ├── 17丨StructuredStreaming:如何用DataFrameAPI进行实时数据分析?.mp3
│   ├── 17丨StructuredStreaming:如何用DataFrameAPI进行实时数据分析?.pdf
│   ├── 18丨WordCount:从零开始运行你的第一个Spark应用.html
│   ├── 18丨WordCount:从零开始运行你的第一个Spark应用.mp3
│   ├── 18丨WordCount:从零开始运行你的第一个Spark应用.pdf
│   ├── 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
│   ├── 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
│   ├── 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
│   ├── 20丨流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息.html
│   ├── 20丨流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息.mp3
│   ├── 20丨流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息.pdf
│   ├── 21丨深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花.html
│   ├── 21丨深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花.mp3
│   └── 21丨深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花.pdf
├── 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
│   ├── 22丨Apache Beam的前世今生.mp3
│   ├── 22丨Apache Beam的前世今生.pdf
│   ├── 23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.html
│   ├── 23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.mp3
│   ├── 23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.pdf
│   ├── 24丨PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据?.html
│   ├── 24丨PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据?.pdf
│   ├── 24 PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据?.mp3
│   ├── 25丨Transform:Beam数据转换操作的抽象方法.html
│   ├── 25丨Transform:Beam数据转换操作的抽象方法.pdf
│   ├── 25 Transform:Beam数据转换操作的抽象方法.mp3
│   ├── 26丨Pipeline:Beam如何抽象多步骤的数据流水线?.html
│   ├── 26丨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 IO Beam数据中转的设计模式.html
│   ├── 27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.mp3
│   ├── 27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.pdf
│   ├── 28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline?.html
│   ├── 28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline?.mp3
│   ├── 28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline?.pdf
│   ├── 29丨如何测试Beam Pipeline?.html
│   ├── 29丨如何测试Beam Pipeline?.mp3
│   └── 29丨如何测试Beam Pipeline?.pdf
├── 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
│   ├── 30丨Apache Beam实战冲刺:Beam如何run everywhere.mp3
│   ├── 30丨Apache Beam实战冲刺:Beam如何run everywhere.pdf
│   ├── 31丨WordCount Beam Pipeline实战.html
│   ├── 31丨WordCount Beam Pipeline实战.mp3
│   ├── 31丨WordCount Beam Pipeline实战.pdf
│   ├── 32丨Beam Window:打通流处理的任督二脉.html
│   ├── 32丨Beam Window:打通流处理的任督二脉.mp3
│   ├── 32丨Beam Window:打通流处理的任督二脉.pdf
│   ├── 33丨横看成岭侧成峰:再战StreamingWordCount.html
│   ├── 33丨横看成岭侧成峰:再战StreamingWordCount.mp3
│   ├── 33丨横看成岭侧成峰:再战StreamingWordCount.pdf
│   ├── 34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.html
│   ├── 34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.mp3
│   ├── 34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.pdf
│   ├── 35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战(上).html
│   ├── 35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战(上).mp3
│   ├── 35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战(上).pdf
│   ├── 36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战(下).html
│   ├── 36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战(下).mp3
│   └── 36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战(下).pdf
├── 07-专栏加餐丨特别福利 (3讲)
│   ├── 加油站丨Practice makes perfect!.html
│   ├── 加油站丨Practice makes perfect!.mp3
│   ├── 加油站丨Practice makes perfect!.pdf
│   ├── FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.html
│   ├── FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.mp3
│   ├── FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.pdf
│   ├── FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础?.html
│   ├── FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础?.mp3
│   └── FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础?.pdf
├── 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
│   ├── 37丨5G时代,如何处理超大规模物联网数据.mp3
│   ├── 37丨5G时代,如何处理超大规模物联网数据.pdf
│   ├── 38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用?.html
│   ├── 38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用?.mp3
│   ├── 38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用?.pdf
│   ├── 39丨从SQL到StreamingSQL:突破静态数据查询的次元.html
│   ├── 39丨从SQL到StreamingSQL:突破静态数据查询的次元.mp3
│   ├── 39丨从SQL到StreamingSQL:突破静态数据查询的次元.pdf
│   ├── 40丨大规模数据处理未来之路.html
│   ├── 40丨大规模数据处理未来之路.mp3
│   └── 40丨大规模数据处理未来之路.pdf
└── 09-结束语
├── 结束语丨世间所有的相遇,都是久别重逢.html
├── 结束语丨世间所有的相遇,都是久别重逢.mp3
└── 结束语丨世间所有的相遇,都是久别重逢.pdf

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以上就是极客时间蔡元楠老师的专栏课《大规模数据处理实战》的详细介绍了。
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