极客时间出品的专栏课《大规模数据处理实战》作者蔡元楠，新客首单到手价59元，现免费分享。
课程介绍
在数字化浪潮中，Google无疑是大数据领域的先驱，其标志性的“三驾马车”——Google FS、MapReduce、BigTable，一度成为大数据技术的代名词。然而，随着技术的飞速发展，这些昔日的技术巨头已不再是浪潮之巅。如今，面对日新月异的大数据处理技术，我们真正面临的挑战是如何在海量信息中“淘金”，找到最高效的方式解决实际问题。
为了应对这一挑战，我们精心策划了这门课程。课程内容将带领您深入了解硅谷最前沿的大数据技术，不仅揭示每个技术框架产生的原因，更将深入探讨它们所能解决的问题。通过真实的案例分析，您将全面掌握大数据处理的实战技能，从而在数据海洋中找到属于自己的黄金。
本课程旨在帮助学习者在大数据领域实现技能进阶，不仅理解技术的原理，更能够运用这些技术解决实际问题。通过课程的学习，您将掌握最新的大数据处理方法，提高数据处理效率，从而在实际工作中更好地发挥大数据的价值。无论您是大数据领域的初学者，还是希望进一步提升技能的专业人士，这门课程都将是您宝贵的学习资源。
课程目录
│ ├── 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
├── 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
├── 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
│ ├── 24 PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？.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
│ ├── 25 Transform：Beam数据转换操作的抽象方法.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
│ ├── 26 Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？.mp3
│ ├── 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)
│ ├── 加油站丨Practice makes perfect！.html
│ ├── 加油站丨Practice makes perfect！.mp3
│ ├── 加油站丨Practice makes perfect！.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
│ ├── 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
├── 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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以上就是极客时间蔡元楠老师的专栏课《大规模数据处理实战》的详细介绍了。
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