大规模数据处理实战

发布时间：2025-02-22

发布者：

静水深流

文件大小：共计90个文件，合计:274.72 MB

资源金币：4.99 金币

资源来源：阿里网盘

资源状态：【实时检测】链接有效

本站会员，可以免费下载全站所有资源

资源介绍

《大规模数据处理实战》是一套深入浅出地讲解大规模数据处理的课程。课程内容从开篇词开始，系统介绍了如何从一名初学者成长为硅谷一线系统架构师的过程。课程涵盖了从数据处理的基本概念、Aah Sark的设计精髓，到Aah Bam的实际应用案例，以及如何实现大型电商热销榜、流处理架构设计等多个方面。通过详细的案例分析和实战演练，让学员能够全面掌握大规模数据处理的技能，并在实际工作中应用这些技术，解决实际问题。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2025-02-22)

资源投诉

大规模数据处理实战274.72 MB

09-结束语2.75 MB

结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.pdf1.33 MB

结束语丨世间所有的相遇，都是久别重逢.html1.42 MB

08-模块六丨大规模数据处理的挑战与未来(讲)18.12 MB

40丨大规模数据处理未来之路.pdf1.48 MB

39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.pdf1.95 MB

38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.pdf3.60 MB

37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.pdf2.37 MB

40丨大规模数据处理未来之路.html1.33 MB

39丨从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.html1.88 MB

38丨大规模数据处理在深度学习中如何应用？.html3.07 MB

37丨5G时代，如何处理超大规模物联网数据.html2.44 MB

07-专栏加餐丨特别 (3讲)11.85 MB

加油站丨Practice makes perfect！.pdf644.60 KB

FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.pdf978.93 KB

FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.pdf3.12 MB

加油站丨Practice makes perfect！.html2.04 MB

FAQ第二期丨Spark案例实战答疑.html2.64 MB

FAQ第一期丨学习大规模数据处理需要什么基础？.html2.46 MB

06-模块五决战 Apache Beam 真实硅谷案例 (3讲)37.10 MB

36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.pdf1.31 MB

35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.pdf10.42 MB

34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.pdf2.84 MB

33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.pdf1.42 MB

32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.pdf1022.77 KB

3丨WordCount Beam Pipeline实战.pdf1.43 MB

30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.pdf2.73 MB

36丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.html1.40 MB

35丨Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.html5.10 MB

34丨Amazon热销榜BeamPipeline实战.html3.14 MB

33丨横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.html1.36 MB

32丨Beam Window：打通流处理的任督二脉.html964.78 KB

3丨WordCount Beam Pipeline实战.html1.13 MB

30丨Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere.html2.87 MB

05-模块四丨Apache Beam为何能一统江湖 (6讲)27.19 MB

29丨如何测试Beam Pipeline？.pdf1.03 MB

28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.pdf1.68 MB

27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.pdf1.74 MB

26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.pdf2.74 MB

25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.pdf2.53 MB

24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.pdf1.45 MB

23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.pdf634.46 KB

22丨Apache Beam的前世今生.pdf727.80 KB

29丨如何测试Beam Pipeline？.html977.98 KB

28丨如何设计创建好一个Beam Pipeline？.html1.75 MB

27 Pipeline IO Beam数据中转的设计模式.html1.53 MB

26丨Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.html2.67 MB

25丨Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.html2.30 MB

24丨PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.html1.08 MB

23丨站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.html1.50 MB

22丨Apache Beam的前世今生.html2.90 MB

04-模块三丨抽丝剥茧剖析Apache Spark设计精髓 (0讲)79.74 MB

2丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.pdf325.49 KB

20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.pdf2.38 MB

9丨综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.pdf2.40 MB

8丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.pdf2.95 MB

7丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.pdf2.32 MB

6丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.pdf8.03 MB

5丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.pdf11.83 MB

4丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.pdf2.97 MB

3丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.pdf4.96 MB

2丨我们为什么需要Spark？.pdf3.90 MB

2丨深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.html3.92 MB

20丨流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.html2.21 MB

9丨综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.html2.03 MB

8丨WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.html3.03 MB

7丨StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析？.html2.28 MB

6丨SparkStreaming：Spark的实时流计算API.html4.92 MB

5丨SparkSQL：Spark数据查询的利器.html8.81 MB

4丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.html4.43 MB

3丨弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.html2.58 MB

2丨我们为什么需要Spark？.html3.46 MB

03-模块二丨实战学习大规模数据处理基本功 (8讲)43.23 MB

丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.pdf3.01 MB

0丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.pdf2.95 MB

09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.pdf3.05 MB

08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.pdf2.71 MB

07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.pdf2.60 MB

06丨如何区分批处理还是流处理？.pdf2.48 MB

05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.pdf2.76 MB

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.pdf2.56 MB

丨Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.html2.89 MB

0丨Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.html2.69 MB

09丨CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.html2.76 MB

08丨发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.html2.43 MB

07丨Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.html3.32 MB

06丨如何区分批处理还是流处理？.html2.30 MB

05丨分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.html2.45 MB

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.html2.25 MB

02-模块一丨直通硅谷大规模数据处理技术 (3讲)47.93 MB

03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.pdf3.25 MB

02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.pdf10.58 MB

0丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.pdf12.36 MB

03丨大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.html2.52 MB

02丨MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.html9.59 MB

0丨为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.html9.62 MB

0-开篇词 (讲)6.83 MB

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.pdf4.22 MB

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.html2.61 MB

1、本网站数据来自互联网，通过自动抓取公开网页链接构建数据库，系统将基于链接特征选择性收录符合收录标准的内容

2、根据用户输入的关键词，通过智能算法自动匹配并展示相关第三方网页链接。所有搜索结果均为实时动态生成

3、本站不控制、修改第三方网页内容，不对其可用性、准确性负责

4、搜索结果中的广告及推广内容不代表本站推荐或担保

5、所有内容获取/呈现均通过自动化程序完成，无人工干预