大数据零基础教程【完结】

资源目录：
├─01讲大数据技术发展史：大数据的前世今生.html
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├─02讲大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.html
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├─03讲大数据应用领域：数据驱动一切.html
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├─04讲移动计算比移动数据更划算.html
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├─05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html
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├─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
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├─08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行.html
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├─09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架.html
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├─10讲模块答疑：我们能从Hadoop学到什么.html
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├─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
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├─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
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├─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
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├─23讲大数据基准测试可以带来什么好处.html
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├─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
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├─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
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├─26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台.html
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├─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
├─33讲一个电商网站订单下降的数据分析案例.html
├─33讲一个电商网站订单下降的数据分析案例.mp3
├─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
├─38讲如何发掘数据之间的关系.mp3
├─39讲如何预测用户的喜好.html
├─39讲如何预测用户的喜好.mp3
├─40讲机器学习的数学原理是什么.html
├─40讲机器学习的数学原理是什么.mp3
├─41讲从感知机到神经网络算法.html
├─41讲从感知机到神经网络算法.mp3
├─42讲模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域.html
├─42讲模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域.mp3
├─结束语讲未来的你，有无限可能.html
├─结束语讲未来的你，有无限可能.mp3
├─开篇词讲为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术.html
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├─所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html
└─所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.mp3