JK-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

2.模块一 _ 直通硅谷大规模数据处理技术

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？

2.模块一_直通硅谷大规模数据处理技术

3.模块二 _ 实战学习大规模数据处理基本功

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

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

3.模块二_实战学习大规模数据处理基本功

4.模块三 _ 抽丝剥茧剖析Apache Spark设计精髓

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

4.模块三_抽丝剥茧剖析ApacheSpark设计精髓

5.模块四 _ Apache Beam为何能一统江湖

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？

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？

5.模块四_ApacheBeam为何能一统江湖

6.模块五 _ 决战 Apache Beam 真实硅谷案例

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）

6.模块五_决战ApacheBeam真实硅谷案例

7.模块六 _ 大规模数据处理的挑战与未来

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

7.模块六_大规模数据处理的挑战与未来

8.专栏加餐 _ 特别福利

FAQ第一期 _ 学习大规模数据处理需要什么基础？

FAQ第三期 _ Apache Beam基础答疑

FAQ第二期 _ Spark案例实战答疑

加油站 _ Practice makes perfect！

8.专栏加餐_特别福利

9.结束语

结束语 _ 世间所有的相遇，都是久别重逢