大规模数据处理实战- 极客时间课程推荐/优惠

大规模数据处理实战--极客时间课程推荐/优惠

硅谷一线工程师的大数据架构实战经验
蔡元楠硅谷资深工程师
专栏 | 46讲 | 41995人已学习
优惠价¥59原价:99
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版权声明

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课程详情

你将获得

  • 大规模数据处理核心知识剖析;
  • 深入浅出详解Apache Spark;
  • 掌握前沿技术Apache Beam;
  • 完整高效的大数据学习路径。

课程介绍

Google是公认的大数据鼻祖。如今很多人提起大数据,还停留在 Google 开启的“三驾马车”时代:Google FS、MapReduce、BigTable。殊不知,“三驾马车”早已不是浪潮之巅。

对于大数据,我们面临的真正问题是,怎样在日新月异的大数据处理技术中“淘金”,找到最高效的方式解决实际问题。

课程通过介绍硅谷最前沿技术和真实的案例,带你剖析技术框架产生的原因和它们解决的问题,全面掌握大数据处理实战技能。

课程目录

开篇词

  • 开篇词 | 从这里开始,带你走上硅谷一线系统架构师之路

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?

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
  • 08 | 发布/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

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

专栏加餐 | 特别福利

  • FAQ第二期 | Spark案例实战答疑
  • FAQ第三期 | Apache Beam基础答疑
  • FAQ第一期 | 学习大规模数据处理需要什么基础?
  • 加油站 | Practice makes perfect!

模块四 | Apache Beam为何能一统江湖

  • 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?
  • 27 | Pipeline I/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?
  • 22 | Apache Beam的前世今生

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)

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

结束语

  • 结束语 | 世间所有的相遇,都是久别重逢

作者介绍

蔡元楠,硅谷资深工程师,工作领域为AI Healthcare(人工智能的健康医疗应用),领导并开发超大规模数据驱动的全新AI应用与商业模式。 他分别于哥伦比亚大学和上海交通大学获计算机硕士和信息工程学士学位,并曾于哈佛医学院执行官项目学习。

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