JK时间：大规模数据处理实战【492MB】

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【课程目录】

├─01-开篇词 (1讲)
│      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
│      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
│      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
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├─02-模块一丨直通硅谷大规模数据处理技术 (3讲)
│      01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.html
│      01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.mp3
│      01丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.pdf
│      02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.html
│      02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.mp3
│      02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.pdf
│      03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.html
│      03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.mp3
│      03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.pdf
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├─03-模块二丨实战学习大规模数据处理基本功 (8讲)
│      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
│      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
│      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
│      05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.html
│      05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.mp3
│      05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.pdf
│      06丨如何区分批处理还是流处理？.html
│      06丨如何区分批处理还是流处理？.mp3
│      06丨如何区分批处理还是流处理？.pdf
│      07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.html
│      07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.mp3
│      07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.pdf
│      08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.html
│      08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.mp3
│      08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.pdf
│      09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.html
│      09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.mp3
│      09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.pdf
│      10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.html
│      10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.mp3
│      10丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.pdf
│      11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.html
│      11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.mp3
│      11丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.pdf
│      
├─04-模块三丨抽丝剥茧剖析Apache Spark设计精髓 (10讲)
│      12丨我们为什么需要Spark？.html
│      12丨我们为什么需要Spark？.mp3
│      12丨我们为什么需要Spark？.pdf
│      13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.html
│      13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.mp3
│      13丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.pdf
│      14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.html
│      14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.mp3
│      14丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.pdf
│      15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.html
│      15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.mp3
│      15丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.pdf
│      16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.html
│      16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.mp3
│      16丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.pdf
│      17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.html
│      17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.mp3
│      17丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.pdf
│      18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.html
│      18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.mp3
│      18丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.pdf
│      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
│      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
│      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
│      20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.html
│      20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.mp3
│      20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.pdf
│      21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.html
│      21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.mp3
│      21丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.pdf
│      
├─05-模块四丨Apache Beam为何能一统江湖 (6讲)
│      22丨Apache Beam的前世今生.html
│      22丨Apache Beam的前世今生.mp3
│      22丨Apache Beam的前世今生.pdf
│      23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.html
│      23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.mp3
│      23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.pdf
│      24  PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.mp3
│      24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.html
│      24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.pdf
│      25  Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.mp3
│      25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.html
│      25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.pdf
│      26  Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.mp3
│      26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.html
│      26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.pdf
│      27  Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.html
│      27  Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.mp3
│      27  Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.pdf
│      28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.html
│      28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.mp3
│      28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.pdf
│      29丨如何测试Beam Pipeline？.html
│      29丨如何测试Beam Pipeline？.mp3
│      29丨如何测试Beam Pipeline？.pdf
│      
├─06-模块五  决战 Apache Beam 真实硅谷案例 (3讲)
│      30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.html
│      30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.mp3
│      30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.pdf
│      31丨WordCount Beam Pipeline实战.html
│      31丨WordCount Beam Pipeline实战.mp3
│      31丨WordCount Beam Pipeline实战.pdf
│      32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.html
│      32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.mp3
│      32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.pdf
│      33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.html
│      33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.mp3
│      33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.pdf
│      34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.html
│      34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.mp3
│      34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.pdf
│      35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.html
│      35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.mp3
│      35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.pdf
│      36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.html
│      36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.mp3
│      36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.pdf
│      
├─07-专栏加餐丨特别福利 (3讲)
│      FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.html
│      FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.mp3
│      FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.pdf
│      FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.html
│      FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.mp3
│      FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.pdf
│      加油站丨Practice makes perfect！.html
│      加油站丨Practice makes perfect！.mp3
│      加油站丨Practice makes perfect！.pdf
│      
├─08-模块六丨大规模数据处理的挑战与未来(1讲)
│      37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.html
│      37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.mp3
│      37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.pdf
│      38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.html
│      38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.mp3
│      38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.pdf
│      39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.html
│      39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.mp3
│      39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.pdf
│      40丨大规模数据处理未来之路.html
│      40丨大规模数据处理未来之路.mp3
│      40丨大规模数据处理未来之路.pdf
│      
└─09-结束语
        结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.html
        结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.mp3
        结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.pdf
        

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dnahyh

啥也不说了，楼主就是给力！每日学编程论坛牛逼！