课前导读 (3讲)
开篇词 | 读论文是成为优秀工程师的成年礼
时长 16:02
01 | 什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图
时长 20:08
02 | 学习方法：建立你的大数据知识网络
时长 15:50
基础知识篇：Google的三驾马车 (12讲)
03 | The Google File System （一）： Master的三个身份
时长 20:30
04 | The Google File System （二）： 如何应对网络瓶颈？
时长 15:34
05 | The Google File System （三）： 多写几次也没关系
时长 15:35
06 | MapReduce（一）：源起Unix的设计思想
时长 20:06
07 | MapReduce（二）：不怕失败的计算框架
时长 19:39
08 | Bigtable（一）：错失百亿的Friendster
时长 18:55
09 | Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构
时长 21:38
10 | Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解
时长 21:05
11 | 通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？
时长 19:47
12 | 分布式锁Chubby（一） ：交易之前先签合同
时长 18:21
13 | 分布式锁Chubby（二） ：众口铄金的真相
时长 24:13
14 | 分布式锁Chubby（三） ：移形换影保障高可用
时长 25:54
数据库篇：OLAP和OLTP，一个都不能少 (10讲)
15 | Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL
时长 19:10
16 | 从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储
时长 20:46
17 | 从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库
时长 20:22
18 | Spark：别忘了内存比磁盘快多少
时长 17:46
19 | Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库
时长 16:34
20 | Megastore（二）：把Bigtable玩出花来
时长 23:01
21 | Megastore（三）：让Paxos跨越“国界”
时长 27:22
22 | Spanner（一）：“重写”Bigtable和Megastore
时长 20:01
23 | Spanner（二）：时间的悖论
时长 21:46
24 | Spanner（三）：严格串行化的分布式系统
时长 23:02
实时处理篇：批处理只是流式处理的“特殊情况” (7讲)
25 | 从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算
时长 17:43
26 | 从S4到Storm（二）：位运算是个好东西
时长 20:40
27 | Kafka（一）：消息队列的新标准
时长 20:47
28 | Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源
时长 20:59
29 | Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口
时长 21:31
30 | Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现
时长 20:03
31 | Dataflow（三）：一个统一的编程模型
时长 19:06
复习篇 (10讲)
复习课（一）| The Google File System
时长 12:15
复习课（二）| MapReduce
时长 08:49
复习课（三）| Bigtable
时长 11:08
复习课（四）| Thrift
时长 08:49
复习课（五）| Chubby
时长 14:23
复习课（六）| Hive
时长 07:48
复习课（七）| Dremel
时长 10:13
复习课（八）| Resilient Distributed Datasets
时长 06:54
复习课（九）| Megastore
时长 12:15
复习课（十）| Spanner
时长 15:41
加餐篇 (3讲)
加餐1 | 选择和努力同样重要：聊聊如何读论文和选论文
时长 12:42
加餐2 | 设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？
时长 10:04
加餐3 | 我该使用什么样的大数据系统？
时长 13:12
资源调度篇：Google藏了10年的杀手锏 (5讲)
32 | Raft（一）：不会背叛的信使
时长 16:59
33 | Raft（二）：服务器增减的“自举”实现
时长 13:24
34 | Borg（一）：当电力成为成本瓶颈
时长 14:23
35 | Borg（二）：互不“信任”的调度系统
时长 13:59
36 | 从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目
时长 14:20
用户故事 (4讲)
用户故事 | 陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒
时长 07:59
用户故事 | 黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进
时长 09:07
用户故事 | 许灵：不抛弃不放弃
时长 08:23
用户故事 | 核桃：95后的技术成长之路
时长 10:01
实战应用篇：学以致用的大数据论文 (4讲)
37 | 当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一）
时长 14:31
38 | 当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二）
时长 12:24
39 | 十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一）
时长 14:48
40 | 十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二）
时长 13:58
结束语 (1讲)
结束语 | 长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 隐藏内容此处内容需要权限查看
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