大规模数据处理实战
蔡元楠
Google Brain资深工程师
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 从这里开始,带你走上硅谷一线系统架构师之路
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模块一 | 直通硅谷大规模数据处理技术 (3讲)
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 (8讲)
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 (10讲)
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
模块四 | Apache Beam为何能一统江湖 (8讲)
22 | Apache Beam的前世今生
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?
模块五 | 决战 Apache Beam 真实硅谷案例 (7讲)
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 (4讲)
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
专栏加餐 | 特别福利 (4讲)
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!
FAQ第二期 | Spark案例实战答疑
FAQ第三期 | Apache Beam基础答疑
结束语 (1讲)
结束语 | 世间所有的相遇,都是久别重逢
大规模数据处理实战
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FAQ第三期 | Apache Beam基础答疑

蔡元楠 2019-07-03
你好,我是蔡元楠。
这里是“FAQ 第三期:Apache Beam 基础答疑”。这一期主要是针对上周结束的模块四——Apache Beam 的基础知识部分进行答疑,并且做了一些补充。
如果你对文章的印象不深了,可以先点击题目返回文章复习。当然,你也可以继续在留言中提出疑问。希望我的解答对你有所帮助。

22 | Apache Beam 的前世今生

在第 22 讲中,我分享了 Apache Beam 的诞生历程。留言中渡码、coder 和 Milittle 都分享了自己了解的技术变迁、技术诞生历史。
而 JohnT3e 则是分享了我在文章中提到的几个论文的具体内容。他分享的论文是非常好的补充材料,也希望你有时间的话可以下载来看一看。我把链接贴在了文章里,你可以直接点击下载浏览。
Morgan 在第 22 讲中提问:Beam 和 Spark 是什么关系?
我的回答是,Spark 可以作为 Beam 的一个底层 Runner 来运行通过 Beam SDK 所编写的数据处理逻辑。相信在读完第 23 讲的内容后,Morgan 会对这个概念有一个更好的认识。

23 | 站在 Google 的肩膀上学习 Beam 编程模型

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精选留言(2)

  • JohnT3e
    感谢老师的解答
    2019-07-03
    2
  • Milittle
    感谢老师

    作者回复: 🤝

    2019-07-09
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