从0开始学大数据

开篇词 (1讲)

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开篇词 | 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？

时长 06:09

预习模块 (3讲)

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预习 01 | 大数据技术发展史：大数据的前世今生

时长 10:55

预习 02 | 大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能

时长 11:29

预习 03 | 大数据应用领域：数据驱动一切

时长 11:22

模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲)

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04 | 移动计算比移动数据更划算

时长 10:32

05 | 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化

时长 10:08

06 | 新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者

时长 13:39

07 | 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？

时长 09:53

08 | MapReduce如何让数据完成一次旅行？

时长 11:27

09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？

时长 12:08

10 | 模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？

时长 13:52

模块二大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲)

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11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？

时长 11:59

12 | 我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现

时长 11:26

13 | 同样的本质，为何Spark可以更高效？

时长 12:06

14 | BigTable的开源实现：HBase

时长 10:16

15 | 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming

时长 12:40

16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的？

时长 11:34

17 | 模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？

时长 10:40

模块三大数据开发实践 (8讲)

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18 | 如何自己开发一个大数据SQL引擎？

时长 11:20

19 | Spark的性能优化案例分析（上）

时长 11:41

20 | Spark的性能优化案例分析（下）

时长 11:54

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

时长 08:48

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

时长 10:34

23 | 大数据基准测试可以带来什么好处？

时长 11:09

24 | 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统

时长 09:48

25 | 模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？

时长 09:43

模块四大数据平台与系统集成 (6讲)

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26 | 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台

时长 10:47

27 | 大数据从哪里来？

时长 11:45

28 | 知名大厂如何搭建大数据平台？

时长 07:21

29 | 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
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时长 10:42

30 | 当大数据遇上物联网

时长 09:02

31 | 模块答疑：为什么大数据平台至关重要？

时长 08:33

模块五大数据分析与运营 (5讲)

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32 | 互联网运营数据指标与可视化监控

时长 10:00

33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例

时长 09:25

34 | A/B测试与灰度发布必知必会

时长 08:36

35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”？

时长 11:09

36 | 模块答疑：为什么说数据驱动运营？

时长 11:40

模块六大数据算法 (6讲)

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37 | 如何对数据进行分类和预测？

时长 13:00

38 | 如何发掘数据之间的关系？

时长 12:07

39 | 如何预测用户的喜好？

时长 08:39

40 | 机器学习的数学原理是什么？

时长 09:55

41 | 从感知机到神经网络算法

时长 10:03

42 | 模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？