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第一期 | 学习大规模数据处理需要什么基础？
蔡元楠 2019-05-20
你好，我是蔡元楠。
专栏上线已经一个月了，在这里我要先感谢大家的留言，留言的对答可以使我们互有补益。
这段时间，我发现留言中的很多问题都很有价值，希望你也可以看到。所以，我根据已发布的文章中的思考题，从留言中摘录了一些典型的、常见的问题做出答疑集锦，最终成为了今天你看到的“特别福利篇”。
“开篇词”问题精选
问题一：学习大规模数据处理需要有什么基础？
这是一个很好的问题，虽然专栏已经更新了一个月，我还是要把这个开篇词中的提问放进来。就像你看到的那样，有好几位读者都问了类似的问题。
其实在最开始做专栏的内容设计时，我并没有对读者的知识背景作任何假设。
所以，即使是一些基础的技术概念，我也会举例解释一下（如果你已经会了可能会觉得啰嗦，这时候就需要你照顾一下其他同学了）。如果你有一些语言的编程经验（任何语言都可以）的话，看文章的理解速度会快一点。文章中会有一些示例代码，是用 Python 编写的。
但是在设计类型的案例中，我不觉得它对读者有特别的技术要求。
希望你在后面的阅读中提出建议，告诉我有哪些地方我讲得不够清楚，或者解释的过多，我会适当调整内容。
问题二：小型公司程序员学习大规模数据处理的意义？
这个问题问得很好。以客观条件来看，韩程的说法没有问题。
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精选留言(6)
HomeyLiu数据均匀分片的核心是 哈希函数的设计。
如果你数据结构和算法不错的话，我觉得这是一个很简单的问题。
通过hashFunchiton（key）函数，输入key，输出hash值。
哈希函数设计的特点：
1》输入的key一样，得到的hash值肯定一样
2》输入的key不一样，得到的hash值可能一样，也就是hash冲突。
这个是评判一个哈希函数的好坏的重要标准。
冲突概率大的哈希函数肯定会引起严重的数据倾斜。极端的例子，
所有的key的hash值都一样，都跑到一个桶里面去了。
所以衡量一个哈希函数的好坏：
1》冲突要小。（例如用素数，还有模拟10进制，弄个26进制，abc可以编码为 0×26的0次方+1×26+2×26的2次方）
2》计算要快。常用位运算。
3》key哪怕很小的变动，输出的hash值差距越大越好。
有很多很经典的hash算法。
但是如果key一样hash值肯定一样。
所有key重复的数据很多的话，哈希函数是解决不了问题的。
必须对key进行组合，只要 组合后的key的重复的比率 不要
比 哈希冲突的概率 大太多就行。2019-05-20 4
火星人老师，请以你专家级的视角，推荐5篇将来可能影响大数据发展趋势的论文吧！作者回复: 谢谢你的留言！可以参考我在第22讲里所讲到的论文呀。
2019-05-20 3
sunsweet但是比特币交易平台就是实时的，那是怎么实现呢2019-05-23 2
朱同学刚入行时，师傅曾指导我，hash可以做随机，但是不能做key，因为不同平台hash算法可能是不一样的，类似需求推荐使用md5。2019-05-21 2
时间是最真的答案感觉不是做大数据领域的同学，读这个专栏还是比较吃力的。专栏设计知识的很广，提升了大家的认识，但不懂大数据相关技术，没法实践，比如spark不懂如何部署，然后用自己所熟悉的需要去实践2019-05-22
listen老师你好，我们是做学生学习情况的，现在要做实时，就是一节课的信息，是一个大json，1-10+M，其中嵌套多个json，由于各个子json的耦合性太强没办法分离，使用kafka的话一条数据太大了，数据是在OSS上，现在是先拉取到hdfs，
现在是发现3中方法，
1、java put到hdfs时，mq发送位置信息，sparkstreaming订阅，根据位置拉取
2、put 到hbase,sparkstreaming 扫描
3、使用sparkstreaming的textFileStream算子监控路径
三种方法没种都有很大的缺陷，老师能指点一下吗2019-05-21
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