1.开篇词
开篇词 _ 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？
10.结束语
第2季回归丨大数据之后，让我们回归后端
结束语 _ 未来的你，有无限可能
2.预习模块
预习 01 _ 大数据技术发展史：大数据的前世今生
预习 02 _ 大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能
预习 03 _ 大数据应用领域：数据驱动一切
3.模块一 Hadoop大数据原理与架构
04 _ 移动计算比移动数据更划算
05 _ 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
06 _ 新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者
07 _ 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？
08 _ MapReduce如何让数据完成一次旅行？
09 _ 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？
10 _ 模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？
3.模块一Hadoop大数据原理与架构
4.模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构
11 _ Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？
12 _ 我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现
13 _ 同样的本质，为何Spark可以更高效？
14 _ BigTable的开源实现：HBase
15 _ 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming
16 _ ZooKeeper是如何保证数据一致性的？
17 _ 模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？
4.模块二大数据生态体系主要产品原理与架构
5.模块三 大数据开发实践
18 _ 如何自己开发一个大数据SQL引擎？
19 _ Spark的性能优化案例分析（上）
20 _ Spark的性能优化案例分析（下）
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
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
23 _ 大数据基准测试可以带来什么好处？
24 _ 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统
25 _ 模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？
5.模块三大数据开发实践
6.模块四 大数据平台与系统集成
26 _ 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台
27 _ 大数据从哪里来？
28 _ 知名大厂如何搭建大数据平台？
29 _ 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
30 _ 当大数据遇上物联网
31 _ 模块答疑：为什么大数据平台至关重要？
6.模块四大数据平台与系统集成
7.模块五 大数据分析与运营
32 _ 互联网运营数据指标与可视化监控
33 _ 一个电商网站订单下降的数据分析案例
B测试与灰度发布必知必会
35 _ 如何利用大数据成为“增长黑客”？
36 _ 模块答疑：为什么说数据驱动运营？
7.模块五大数据分析与运营
8.模块六 大数据算法
37 _ 如何对数据进行分类和预测？
38 _ 如何发掘数据之间的关系？
39 _ 如何预测用户的喜好？
40 _ 机器学习的数学原理是什么？
41 _ 从感知机到神经网络算法
42 _ 模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？
8.模块六大数据算法
9.智慧写给你的寄语
所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语
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