大规模数据处理实战
课程目录:FAQ第一期-学习大规模数据处理需要什么基础？.rar
开篇词-从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路.rar
01-为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.rar
02-MapReduce后谁主沉浮:怎样设计下一代数据处理技术？.rar
03-大规模数据处理初体验:怎样实现大型电商热销榜？.rar
04-分布式系统（上）:学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.rar
05-分布式系统（下）:架构师不得不知的三大指标.rar
06-如何区分批处理还是流处理？.rar
07-Workflow设计模式:让你在大规模数据世界中君临天下.rar
08-发布订阅模式:流处理架构中的瑞士军刀.rar
09-CAP定理:三选二，架构师必须学会的取舍.rar
10-Lambda架构:Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.rar
11-Kappa架构:利用Kafka锻造的屠龙刀.rar
12-我们为什么需要Spark？.rar
13-弹性分布式数据集:Spark大厦的地基（上）.rar
14-弹性分布式数据集:Spark大厦的地基（下）.rar
15-SparkSQL:Spark数据查询的利器_For_group_share.rar
16-SparkStreaming:Spark的实时流计算API.rar
17_StructuredStreaming:如何用DataFrameAPI进行实时数据分析.rar
18_WordCount:从零开始运行你的第一个Spark应用.rar
19_综合案例实战:处理加州房屋信息，构建线性回归模型.rar
20-流处理案例实战:分析纽约市出租车载客信息.rar
21-深入对比Spark与Flink:帮你系统设计两开花.rar
22-ApacheBeam的前世今生.rar
23-站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.rar
24-PCollection:为什么Beam要如此抽象封装数据？.rar
25-Transform:Beam数据转换操作的抽象方法.rar
26-Pipeline:Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.rar
27-PipelineIO-Beam数据中转的设计模式.rar
28-如何设计创建好一个BeamPipeline？.rar
29-如何测试BeamPipeline？.rar
30-ApacheBeam实战冲刺:Beam如何runeverywhere.rar
31-WordCountBeamPipeline实战.rar
32-BeamWindow:打通流处理的任督二脉.rar
33-横看成岭侧成峰:再战StreamingWordCount.rar
34-Amazon热销榜BeamPipeline实战.rar
35-Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.rar
36-Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.rar
37-5G时代，如何处理超大规模物联网数据.rar
FAQ第三期-ApacheBeam基础答疑.rar
FAQ第二期-Spark案例实战答疑.rar
加油站-Practicemakesperfect！.rar
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