都有吧资源网 都有吧资源网推荐：从0开始学大数据 智能时代你的大数据第一课
都有吧资源网推荐：从0开始学大数据 智能时代你的大数据第一课
你将获得
- 深入理解Hadoop生态系统；
- 7种大数据技术应用场景解析；
- 工程师必须掌握的大数据算法；
- 高效且完整的大数据学习路径。
讲师
李志辉，极客时间专栏《38条后端技术专访》作者，同程亿龙交通首席架构师，Apache Spark代码贡献者，长期从事大数据和大型网站架构的研发，曾 曾任阿里巴巴技术专家、英特尔亚太研发中心架构师、斋米和WiFi万能钥匙CTO，拥有6年以上线下咨询培训经验，畅销书《大型网站技术架构：核心原则与 实例探究”。
课程介绍
近年来，随着大数据技术的发展，以Hadoop、Spark为代表的大数据开源项目早已迭代成熟，构建生态体系。 与此相对应，无论是开发者还是企业，关注点已经从技术演进转向如何更好地应用大数据来支持业务、云计算和人工智能的深度融合。 在这个智能时代，无论你是否从事大数据开发，掌握大数据的原理和架构早已成为每个工程师的必备技能。
然而，大数据的技术和应用始终处于动态变化的过程中。 对于很多刚接触大数据并考虑使用大数据的人来说，这无疑带来了很多困惑。
天天听人讲大数据，也看了很多资料，就是看不懂。 看不到大数据知识的完整大纲。
即使这项工作与大数据有关，但目前还不清楚大数据平台是如何运作的。
领导要我搭建一个大数据平台，我却茫然不知从何下手。
如果您有这种困惑，请不要担心。 其实，这在很大程度上是由大数据知识体系的复杂性造成的。 没有专家的明确指导，大多数人很难真正上手，通过知识体系的构建实现整合。
在本专栏中，李志辉将结合他多年的大数据开发和应用经验，帮助您构建一套三维知识体系，从不同的角度、不同的领域，带领您在大数据领域找到自己的突破口。 数据，真正从普通开发者晋升为有大数据思维、能解决复杂问题的技术专家。
一个完整的大数据知识体系将包含6个模块。
模块一：Hadoop大数据原理与架构
为什么说大数据要从Hadoop说起？ 大数据的问题和挑战与以往不同，处理方法和技巧也大不相同。 了解大数据面临的问题和处理技能是构建大数据知识体系的源泉。 要了解大数据，请从了解 Hadoop 开始。
模块二大数据生态系统主要产品原理及架构
大数据领域不仅仅是Hadoop，还有数据仓库Hive、NoSQL系统HBase、计算引擎Spark、流计算引擎Storm、Flink，以及分布式一致性解决方案ZooKeeper等，形成完整的大数据生态系统，解决不同的问题 在各种场景中。
模块三 大数据开发实践
本模块从大数据开发者的角度重新审视大数据的方方面面，结合作者在阿里巴巴和英特尔的大数据开发实践经验，从一个“ 内幕”。
模块四 大数据平台与系统集成
大数据从何而来？ 计算结果去哪里了？ 如何将大数据技术融入现有系统？ 需要自己开发吗？ 有商业解决方案吗？ 这可能是使用大数据时最迫切需要解决的问题。
模块五 大数据分析与运营
数据分析是大数据应用的重要场景。 互联网企业运营常用的数据分析指标有哪些？ 如何呈现？ 数据分析结果异常，企业关键绩效指标出现下滑。 如何追踪和定位原因？ 这些应用场景和问题的答案都可以在这个模块中找到。
模块 6 大数据算法
大数据最激动人心的应用仍然是大数据机器学习，但大数据机器学习算法真的有那么难吗？ 数学不好的人能不能很好地学习和使用大数据算法？ 本模块告诉你，其实大数据算法并不难，原理也很简单。
课程目录
课程清单 百度云网盘下载
- 01讲大数据技术发展史：大数据的前世今生.html
- 01讲大数据技术发展史：大数据的前世今生.mp3
- 02讲大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.html
- 02讲大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.mp3
- 03讲大数据应用领域：数据驱动一切.html
- 03讲大数据应用领域：数据驱动一切.mp3
- 04讲移动计算比移动数据更划算.html
- 04讲移动计算比移动数据更划算.mp3
- 05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html
- 05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.mp3
- 06讲新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.html
- 06讲新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.mp3
- 07讲为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架.html
- 07讲为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架.mp3
- 08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行.html
- 08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行.mp3
- 09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架.html
- 09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架.mp3
- 10讲模块答疑：我们能从Hadoop学到什么.html
- 10讲模块答疑：我们能从Hadoop学到什么.mp3
- 11讲Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的.html
- 11讲Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的.mp3
- 12讲我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.html
- 12讲我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.mp3
- 13讲同样的本质，为何Spark可以更高效.html
- 13讲同样的本质，为何Spark可以更高效.mp3
- 14讲BigTable的开源实现：HBase.html
- 14讲BigTable的开源实现：HBase.mp3
- 15讲流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.html
- 15讲流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.mp3
- 16讲ZooKeeper是如何保证数据一致性的.html
- 16讲ZooKeeper是如何保证数据一致性的.mp3
- 17讲模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里.html
- 17讲模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里.mp3
- 18讲如何自己开发一个大数据SQL引擎.html
- 18讲如何自己开发一个大数据SQL引擎.mp3
- 19讲Spark的性能优化案例分析（上）.html
- 19讲Spark的性能优化案例分析（上）.mp3
- 20讲Spark的性能优化案例分析（下）.html
- 20讲Spark的性能优化案例分析（下）.mp3
- 21讲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
- 21讲从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.mp3
- 22讲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
- 22讲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.mp3
- 23讲大数据基准测试可以带来什么好处.html
- 23讲大数据基准测试可以带来什么好处.mp3
- 24讲从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html
- 24讲从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.mp3
- 25讲模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么.html
- 25讲模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么.mp3
- 26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台.html
- 26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台.mp3
- 27讲大数据从哪里来.html
- 27讲大数据从哪里来.mp3
- 28讲知名大厂如何搭建大数据平台.html
- 28讲知名大厂如何搭建大数据平台.mp3
- 29讲盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html
- 29讲盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.mp3
- 30讲当大数据遇上物联网.html
- 30讲当大数据遇上物联网.mp3
- 31讲模块答疑：为什么大数据平台至关重要.html
- 31讲模块答疑：为什么大数据平台至关重要.mp3
- 32讲互联网运营数据指标与可视化监控.html
- 32讲互联网运营数据指标与可视化监控.mp3
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- 35讲如何利用大数据成为“增长黑客”.html
- 35讲如何利用大数据成为“增长黑客”.mp3
- 36讲模块答疑：为什么说数据驱动运营.html
- 36讲模块答疑：为什么说数据驱动运营.mp3
- 37讲如何对数据进行分类和预测.html
- 37讲如何对数据进行分类和预测.mp3
- 38讲如何发掘数据之间的关系.html
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- 39讲如何预测用户的喜好.html
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