大规模数据处理实战

• 00-开篇词-从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路.html
• 01-01-为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.html
• 02-02-MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.html
• 03-03-大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.html
• 04-04-分布式系统（上）：学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.html
• 05-05-分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.html
• 06-06-如何区分批处理还是流处理？.html
• 07-07-Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.html
• 08-08-发布-订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.html
• 09-09-CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.html
• 10-10-Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.html
• 11-11-Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.html
• 12-12-我们为什么需要Spark？.html
• 13-13-弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.html
• 14-14-弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.html
• 15-15-SparkSQL：Spark数据查询的利器.html
• 16-16-SparkStreaming：Spark的实时流计算API.html
• 17-17-StructuredStreaming：如何用DataFrameAPI进行实时数据分析.html
• 18-18-WordCount：从零开始运行你的第一个Spark应用.html
• 19-19-综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.html
• 20-20-流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.html
• 21-21-深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.html
• 22-22-ApacheBeam的前世今生.html
• 23-23-站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.html
• 24-24-PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.html
• 25-25-Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.html
• 26-26-Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.html
• 27-27-PipelineI-O：Beam数据中转的设计模式.html
• 28-28-如何设计创建好一个BeamPipeline？.html
• 29-29-如何测试BeamPipeline？.html
• 30-30-ApacheBeam实战冲刺：Beam如何runeverywhere.html
• 31-31-WordCountBeamPipeline实战.html
• 32-32-BeamWindow：打通流处理的任督二脉.html
• 33-33-横看成岭侧成峰：再战StreamingWordCount.html
• 34-34-Amazon热销榜BeamPipeline实战.html
• 35-35-Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（上）.html
• 36-36-Facebook游戏实时流处理BeamPipeline实战（下）.html
• 37-37-5G时代，如何处理超大规模物联网数据.html
• 38-38-大规模数据处理在深度学习中如何应用？.html
• 39-39-从SQL到StreamingSQL：突破静态数据查询的次元.html
• 40-40-大规模数据处理未来之路.html
• 41-FAQ第一期-学习大规模数据处理需要什么基础？.html
• 42-加油站-Practicemakesperfect！.html
• 43-FAQ第二期-Spark案例实战答疑.html
• 44-FAQ第三期-ApacheBeam基础答疑.html
• 45-结束语-世间所有的相遇，都是久别重逢.html