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