大规模数据处理实战

共 47 讲。

目录

• 大规模数据处理实战
• 开篇词 - 从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路
• 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？
• 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
• 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
• 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？
• 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）
• 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
• 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 - 世间所有的相遇，都是久别重逢