01. 开篇词 | 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？.html
02. 预习 01 | 大数据技术发展史：大数据的前世今生.html
03. 预习 02 | 大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.html
04. 预习 03 | 大数据应用领域：数据驱动一切.html
05. 04 | 移动计算比移动数据更划算.html
06. 05 | 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html
07. 06 | 新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.html
08. 07 | 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.html
09. 08 | MapReduce如何让数据完成一次旅行？.html
10. 09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.html
11. 10 | 模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.html
12. 11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.html
13. 12 | 我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.html
14. 13 | 同样的本质，为何Spark可以更高效？.html
15. 14 | BigTable的开源实现：HBase.html
16. 15 | 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming.html
17. 16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.html
18. 17 | 模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.html
19. 18 | 如何自己开发一个大数据SQL引擎？.html
20. 19 | Spark的性能优化案例分析（上）.html
21. 20 | Spark的性能优化案例分析（下）.html
22. 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.html
23. 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.html
24. 23 | 大数据基准测试可以带来什么好处？.html
25. 24 | 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html
26. 25 | 模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.html
27. 26 | 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台.html
28. 27 | 大数据从哪里来？.html
29. 28 | 知名大厂如何搭建大数据平台？.html
30. 29 | 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html
31. 30 | 当大数据遇上物联网.html
32. 31 | 模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.html
33. 32 | 互联网运营数据指标与可视化监控.html
34. 33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例.html
35. 34 | A B测试与灰度发布必知必会.html
36. 35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”？.html
37. 36 | 模块答疑：为什么说数据驱动运营？.html
38. 37 | 如何对数据进行分类和预测？.html
39. 38 | 如何发掘数据之间的关系？.html
40. 39 | 如何预测用户的喜好？.html
41. 40 | 机器学习的数学原理是什么？.html
42. 41 | 从感知机到神经网络算法.html
43. 42 | 模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.html
44. 所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html
45. 结束语 | 未来的你，有无限可能.html
46. 第2季回归丨大数据之后，让我们回归后端.html
47. 结课测试 | 这些大数据的知识你都掌握了吗？.html