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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37 | 5G时代,如何处理超大规模物联网数据

蔡元楠 2019-07-19
你好,我是蔡元楠。
时间过的真快,转眼间我们已经结束了前五个模块的学习,来到了最后一个模块“大规模数据的挑战和未来”。
一门技术类课程的常见学习路线就是“过去→现在→未来”。这个专栏也是如此,我们首先研究了大数据处理技术的发展历程,从 MapReduce 出发,深入剖析了它的设计思路和优缺点。接下来结合具体的例子,一起学习了当下最流行的数据处理框架 Spark 和 Apache Beam。
在这个过程中,你不难发现,任何一门技术的出现都是为了解决实际问题,改进之前的技术所存在的缺陷,而贯穿整个课程的两大场景就是批处理流处理
Spark 在 MapReduce 的基础上不断改进,在批处理这方面有良好的性能,在流处理上也在不断提高。Apache Beam 更是一个统一批处理和流处理的框架。
正如我在开篇词中写到的,我理想中的专栏是一份与你一同成长的计划。虽然我们已经对当下流行的技术有了深入的了解,但是作为一名架构师,你的目光一定要放长远,要时刻对未来 5~10 年,乃至 20 年的新问题和技术发展方向保持了解,不能固步自封,只满足于现状。毕竟,我们的征途是星辰大海。
在模块六中,我将列举三个大数据处理技术未来的方向,带你了解这些问题的挑战和难度,并学习现有的解决方案。希望通过这一模块的学习,你可以对大数据处理的未来有一些初步的认识,并强化自己学习新知识的能力。
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精选留言(3)

  • 六毛
    请问老师,发电厂里大型、复杂汽水系统,风烟系统数据怎么保存?每秒大约3万条数据,当前使用实时数据库存储,但是用在大数据分析领域,速度不够快,不能满足整体分析需求
    2019-07-19
    1
    7
  • 青石
    如果将所有设备看作是物联网集群中的节点的话,数据的计算处理在本地完成,即提高了数据计算的实时性,又减小云端压力,边缘节点只需定期向云端同步必要的信息即可。
    2019-07-25
    2
  • ttttt
    种一棵树最好的时机是10年前 其次是现在
    2019-09-11
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