大规模数据处理实战，网盘下载(492.09M)

01-开篇词(1讲)[11.35M]

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.html[2.61M]

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[4.53M]

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[4.22M]

02-模块一丨直通硅谷大规模数据处理技术(3讲)[63.87M]

01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.html[9.62M]

01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.mp3[5.37M]

01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.pdf[12.36M]

02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.html[9.59M]

02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.mp3[5.74M]

02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.pdf[10.58M]

03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.html[2.52M]

03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.mp3[4.84M]

03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.pdf[3.25M]

03-模块二丨实战学习大规模数据处理基本功(8讲)[84.74M]

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[2.25M]

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[5.44M]

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[2.56M]

05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.html[2.45M]

05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.mp3[5.05M]

05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.pdf[2.76M]

06丨如何区分批处理还是流处理？.html[2.30M]

06丨如何区分批处理还是流处理？.mp3[4.82M]

06丨如何区分批处理还是流处理？.pdf[2.48M]

07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.html[3.32M]

07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.mp3[4.21M]

07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.pdf[2.60M]

08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.html[2.43M]

08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.mp3[5.12M]

08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.pdf[2.71M]

09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.html[2.76M]

09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.mp3[5.38M]

09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.pdf[3.05M]

10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.html[2.69M]

10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.mp3[6.14M]

10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.pdf[2.95M]

11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.html[2.89M]

11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.mp3[5.35M]

11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.pdf[3.01M]

04-模块三丨抽丝剥茧剖析ApacheSpark设计精髓(10讲)[133.02M]

12丨我们为什么需要Spark？.html[3.46M]

12丨我们为什么需要Spark？.mp3[5.18M]

12丨我们为什么需要Spark？.pdf[3.90M]

13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.html[2.58M]

13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.mp3[5.46M]

13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.pdf[4.96M]

14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.html[4.43M]

14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.mp3[5.47M]

14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.pdf[2.97M]

15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.html[8.81M]

15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.mp3[5.34M]

15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.pdf[11.83M]

16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.html[4.92M]

16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.mp3[4.53M]

16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.pdf[8.03M]

17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.html[2.28M]

17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.mp3[5.16M]

17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.pdf[2.32M]

18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.html[3.03M]

18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.mp3[4.58M]

18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.pdf[2.95M]

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[2.03M]

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[5.43M]

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[2.40M]

20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.html[2.21M]

20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.mp3[5.68M]

20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.pdf[2.38M]

21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.html[3.92M]

21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.mp3[6.45M]

21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.pdf[325.49K]

05-模块四丨ApacheBeam为何能一统江湖(6讲)[65.29M]

22丨ApacheBeam的前世今生.html[2.90M]

22丨ApacheBeam的前世今生.mp3[5.41M]

22丨ApacheBeam的前世今生.pdf[727.80K]

23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.html[1.50M]

23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.mp3[5.78M]

23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.pdf[634.46K]

24PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.mp3[4.59M]

24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.html[1.08M]

24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.pdf[1.45M]

25Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.mp3[4.46M]

25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.html[2.30M]

25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.pdf[2.53M]

26Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.mp3[4.30M]

26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.html[2.67M]

26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.pdf[2.74M]

27PipelineIOBeam数据中转的设计模式.html[1.53M]

27PipelineIOBeam数据中转的设计模式.mp3[4.99M]

27PipelineIOBeam数据中转的设计模式.pdf[1.74M]

28丨如何设计创建好一个BeamPipeline？.html[1.75M]

28丨如何设计创建好一个BeamPipeline？.mp3[3.73M]

28丨如何设计创建好一个BeamPipeline？.pdf[1.68M]

29丨如何测试BeamPipeline？.html[977.98K]

29丨如何测试BeamPipeline？.mp3[4.83M]

29丨如何测试BeamPipeline？.pdf[1.03M]

06-模块五决战ApacheBeam真实硅谷案例(3讲)[67.82M]

30丨ApacheBeam实战冲刺：Beam如何runeverywhere.html[2.87M]

30丨ApacheBeam实战冲刺：Beam如何runeverywhere.mp3[4.60M]

30丨ApacheBeam实战冲刺：Beam如何runeverywhere.pdf[2.73M]

31丨WordCountBeamPipeline实战.html[1.13M]

31丨WordCountBeamPipeline实战.mp3[3.75M]

31丨WordCountBeamPipeline实战.pdf[1.43M]

32丨BeamWindow：打通流处理的任督二脉.html[964.78K]

32丨BeamWindow：打通流处理的任督二脉.mp3[3.60M]

32丨BeamWindow：打通流处理的任督二脉.pdf[1.00M]

33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.html[1.36M]

33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.mp3[4.54M]

33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.pdf[1.42M]

34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.html[3.14M]

34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.mp3[5.77M]

34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.pdf[2.84M]

35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.html[5.10M]

35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.mp3[4.39M]

35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.pdf[10.42M]

36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.html[1.40M]

36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.mp3[4.09M]

36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.pdf[1.31M]

07-专栏加餐丨特别福利(3讲)[23.72M]

FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.html[2.64M]

FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.mp3[4.42M]

FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.pdf[978.93K]

FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.html[2.46M]

FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.mp3[4.20M]

FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.pdf[3.12M]

加油站丨Practicemakesperfect！.html[2.04M]

加油站丨Practicemakesperfect！.mp3[3.25M]

加油站丨Practicemakesperfect！.pdf[644.60K]

08-模块六丨大规模数据处理的挑战与未来(1讲)[36.97M]

37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.html[2.44M]

37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.mp3[5.05M]

37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.pdf[2.37M]

38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.html[3.07M]

38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.mp3[5.16M]

38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.pdf[3.60M]

39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.html[1.88M]

39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.mp3[4.50M]

39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.pdf[1.95M]

40丨大规模数据处理未来之路.html[1.33M]

40丨大规模数据处理未来之路.mp3[4.14M]

40丨大规模数据处理未来之路.pdf[1.48M]

09-结束语[5.30M]

结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.html[1.42M]

结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.mp3[2.55M]

结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.pdf[1.33M]