从0开始学大数据，网盘下载(442.87M)

01-开篇词(1讲)[6.69M]

00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.html[1.55M]

00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.mp3[2.95M]

00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.pdf[2.19M]

02-预习模块(3讲)[26.89M]

01丨预习01丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.html[1.26M]

01丨预习01丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.mp3[5.06M]

01丨预习01丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.pdf[1.54M]

02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.html[1.95M]

02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.mp3[5.33M]

02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.pdf[2.40M]

03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.html[1.96M]

03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.mp3[5.34M]

03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.pdf[2.05M]

03-模块一Hadoop大数据原理与架构(7讲)[74.46M]

04丨移动计算比移动数据更划算.html[2.04M]

04丨移动计算比移动数据更划算.mp3[4.96M]

04丨移动计算比移动数据更划算.pdf[2.03M]

05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html[2.09M]

05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.mp3[4.65M]

05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.pdf[2.41M]

06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.html[1.59M]

06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.mp3[6.27M]

06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.pdf[2.11M]

07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.html[1.77M]

07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.mp3[4.65M]

07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.pdf[2.31M]

08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.html[2.23M]

08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.mp3[5.26M]

08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.pdf[2.35M]

09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.html[1.71M]

09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.mp3[5.57M]

09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.pdf[1.78M]

10丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.html[4.31M]

10丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.mp3[6.37M]

10丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.pdf[7.99M]

04-模块二大数据生态体系主要产品原理与架构(7讲)[70.27M]

11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.html[2.21M]

11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.mp3[5.50M]

11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.pdf[2.43M]

12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.html[1.54M]

12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.mp3[5.30M]

12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.pdf[1.79M]

13丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.html[2.83M]

13丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.mp3[5.55M]

13丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.pdf[3.06M]

14丨BigTable的开源实现：HBase.html[2.25M]

14丨BigTable的开源实现：HBase.mp3[4.72M]

14丨BigTable的开源实现：HBase.pdf[2.18M]

15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.html[1.74M]

15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.mp3[5.82M]

15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.pdf[1.98M]

16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.html[2.54M]

16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.mp3[3.90M]

16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.pdf[2.91M]

17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.html[2.75M]

17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.mp3[4.90M]

17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.pdf[4.38M]

05-模块三大数据开发实践(8讲)[86.76M]

18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.html[1.99M]

18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.mp3[5.22M]

18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.pdf[2.31M]

19丨Spark的性能优化案例分析（上）.html[1.32M]

19丨Spark的性能优化案例分析（上）.mp3[5.48M]

19丨Spark的性能优化案例分析（上）.pdf[1.74M]

20丨Spark的性能优化案例分析（下）.html[2.28M]

20丨Spark的性能优化案例分析（下）.mp3[5.47M]

20丨Spark的性能优化案例分析（下）.pdf[2.90M]

21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.html[2.93M]

21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.mp3[4.04M]

21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.pdf[3.68M]

22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新.html[3.62M]

22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新.mp3[4.97M]

22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新.pdf[5.18M]

23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.html[1.87M]

23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.mp3[5.13M]

23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.pdf[2.23M]

24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html[1.20M]

24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.mp3[4.62M]

24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.pdf[1.55M]

25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.html[4.60M]

25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.mp3[4.51M]

25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.pdf[7.93M]

06-模块四大数据平台与系统集成(6讲)[58.65M]

26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.html[1.21M]

26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.mp3[4.95M]

26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.pdf[1.39M]

27丨大数据从哪里来？.html[1.84M]

27丨大数据从哪里来？.mp3[5.53M]

27丨大数据从哪里来？.pdf[2.10M]

28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.html[2.72M]

28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.mp3[3.40M]

28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.pdf[3.18M]

29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html[1.79M]

29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.mp3[4.94M]

29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.pdf[1.87M]

30丨当大数据遇上物联网.html[1.63M]

30丨当大数据遇上物联网.mp3[4.15M]

30丨当大数据遇上物联网.pdf[1.85M]

31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.html[4.76M]

31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.mp3[3.98M]

31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.pdf[7.36M]

07-模块五大数据分析与运营(5讲)[47.83M]

32丨互联网运营数据指标与可视化监控.html[3.53M]

32丨互联网运营数据指标与可视化监控.mp3[4.61M]

32丨互联网运营数据指标与可视化监控.pdf[3.54M]

33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.html[1.71M]

33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.mp3[4.44M]

33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.pdf[1.94M]

34丨A-B测试与灰度发布必知必会.html[1.57M]

34丨A-B测试与灰度发布必知必会.mp3[3.96M]

34丨A-B测试与灰度发布必知必会.pdf[2.00M]

35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.html[1.22M]

35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.mp3[5.12M]

35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.pdf[1.38M]

36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.html[2.73M]

36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.mp3[5.47M]

36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.pdf[4.62M]

08-模块六大数据算法(6讲)[60.92M]

37丨如何对数据进行分类和预测？.html[2.52M]

37丨如何对数据进行分类和预测？.mp3[5.97M]

37丨如何对数据进行分类和预测？.pdf[3.80M]

38丨如何发掘数据之间的关系？.html[2.51M]

38丨如何发掘数据之间的关系？.mp3[5.57M]

38丨如何发掘数据之间的关系？.pdf[3.14M]

39丨如何预测用户的喜好？.html[1.97M]

39丨如何预测用户的喜好？.mp3[3.98M]

39丨如何预测用户的喜好？.pdf[2.37M]

40丨机器学习的数学原理是什么？.html[1.61M]

40丨机器学习的数学原理是什么？.mp3[4.61M]

40丨机器学习的数学原理是什么？.pdf[1.61M]

41丨从感知机到神经网络算法.html[3.80M]

41丨从感知机到神经网络算法.mp3[4.67M]

41丨从感知机到神经网络算法.pdf[4.04M]

42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.html[1.85M]

42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.mp3[4.62M]

42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.pdf[2.30M]

09-智慧写给你的寄语(1讲)[5.10M]

所有的不确定都是机会智慧写给你的新年寄语.html[1.52M]

所有的不确定都是机会智慧写给你的新年寄语.mp3[1.47M]

所有的不确定都是机会智慧写给你的新年寄语.pdf[2.11M]

10-结束语(1讲)[5.30M]

结束语丨未来的你，有无限可能.html[1.72M]

结束语丨未来的你，有无限可能.mp3[1.57M]

结束语丨未来的你，有无限可能.pdf[2.01M]