极客时间 大数据规模处理实战【完结】 百度云资源目录：

01 _ 为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？.mp3

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02 _ MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？.mp3

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03 _ 大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？.mp3

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04 _ 分布式系统（上）：学会用服务等级协议SLA来评估你的系统.mp3

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05 _ 分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标.mp3

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06 _ 如何区分批处理还是流处理？.mp3

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07 _ Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下.mp3

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08 _ 发布_订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀.mp3

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09 _ CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍.mp3

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10 _ Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑.mp3

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11 _ Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀.mp3

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12 _ 我们为什么需要Spark？.mp3

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13 _ 弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）.mp3

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14 _ 弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）.mp3

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14-1 FAQ第一期 _ 学习大规模数据处理需要什么基础？.mp3

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15 _ Spark SQL：Spark数据查询的利器.mp3

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16 _ Spark Streaming：Spark的实时流计算API.mp3

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17 _ Structured Streaming：如何用DataFrame API进行实时数据分析.pdf

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18 _ Word Count：从零开始运行你的第一个Spark应用.mp3

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19 _ 综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型.mp3

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20 _ 流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息.mp3

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21 _ 深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花.mp3

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21-1 加油站 _ Practice makes perfect！.mp3

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22 _ Apache Beam的前世今生.mp3

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23 _ 站在Google的肩膀上学习Beam编程模型.mp3

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23-1 FAQ第二期 _ Spark案例实战答疑.mp3

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24 _ PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.mp3

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25 _ Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.mp3

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26 _ Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.pdf

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27 _ Pipeline I_O_ Beam数据中转的设计模式.mp3

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28 _ 如何设计创建好一个Beam Pipeline？.mp3

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29 _ 如何测试Beam Pipeline？.mp3

29 _ 如何测试Beam Pipeline？.pdf

30 _ Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere_.mp3

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30.2FAQ第三期 _ Apache Beam基础答疑.mp3

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31 _ WordCount Beam Pipeline实战.mp3

31 _ WordCount Beam Pipeline实战.pdf

32 _ Beam Window：打通流处理的任督二脉.mp3

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33 _ 横看成岭侧成峰：再战Streaming WordCount.mp3

33 _ 横看成岭侧成峰：再战Streaming WordCount.pdf

34 _ Amazon热销榜Beam Pipeline实战.mp3

34 _ Amazon热销榜Beam Pipeline实战.pdf

35 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战（上）.mp3

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36 _ Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战（下）.mp3

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37 _ 5G时代，如何处理超大规模物联网数据.mp3

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38 _ 大规模数据处理在深度学习中如何应用？.mp3

38 _ 大规模数据处理在深度学习中如何应用？.pdf

39 _ 从SQL到Streaming SQL：突破静态数据查询的次元.mp3

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40 _ 大规模数据处理未来之路.mp3

40 _ 大规模数据处理未来之路.pdf

41.结束语 _ 世间所有的相遇，都是久别重逢.mp3

41.结束语 _ 世间所有的相遇，都是久别重逢.pdf

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