从0开始学大数据
- 00 开篇词 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？
- 01 大数据技术发展史：大数据的前世今生
- 02 大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能
- 03 大数据应用领域：数据驱动一切
- 04 移动计算比移动数据更划算
- 05 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
- 06 新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者
- 07 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？
- 08 MapReduce如何让数据完成一次旅行？
- 09 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？
- 10 模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？
- 11 Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？
- 12 我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现
- 13 同样的本质，为何Spark可以更高效？
- 14 BigTable的开源实现：HBase
- 15 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming
- 16 ZooKeeper是如何保证数据一致性的？
- 17 模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？
- 18 如何自己开发一个大数据SQL引擎？
- 19 Spark的性能优化案例分析（上）
- 20 Spark的性能优化案例分析（下）
- 21 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项
- 22 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新
- 23 大数据基准测试可以带来什么好处？
- 24 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统
- 25 模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？
- 26 互联网产品 大数据产品 = 大数据平台
- 27 大数据从哪里来？
- 28 知名大厂如何搭建大数据平台？
- 29 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
- 30 当大数据遇上物联网
- 31 模块答疑：为什么大数据平台至关重要？
- 32 互联网运营数据指标与可视化监控
- 33 一个电商网站订单下降的数据分析案例
- 34 A_B测试与灰度发布必知必会
- 35 如何利用大数据成为“增长黑客”？
- 36 模块答疑：为什么说数据驱动运营？
- 37 如何对数据进行分类和预测？
- 38 如何发掘数据之间的关系？
- 39 如何预测用户的喜好？
- 40 机器学习的数学原理是什么？
- 41 从感知机到神经网络算法
- 42 模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？
- 所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语
- 第2季回归丨大数据之后，让我们回归后端
- 结束语 未来的你，有无限可能