│ docs.rar
│ 免责声明.txt
│ 抓取档目录结构.txt
│ 课程介绍及抓取说明.txt
│ 课程封面图-大数据系统基础（自主模式）.jpg
│ 课程简介-大数据系统基础（自主模式）.mp4
│
├─1. 绪论
│ 0 什么是大数据.mp4
│ 1 大数据典型应用.mp4
│ 2 大数据的特点.mp4
│ 3 大数据技术体系.mp4
│ 4 大数据生态系统.mp4
│ 5 大数据技术挑战.mp4
│ 6 课程内容.mp4
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├─2.云计算
│ 0 2.1大数据和云计算关系概述.mp4
│ 1 2.2并行化理念.mp4
│ 10 2.11网络虚拟化：软件定义网络.mp4
│ 11 2.12软件定义网络实现.mp4
│ 12 2.13存储虚拟化：用户接口.mp4
│ 13 2.14存储虚拟化：分布式存储实现方式.mp4
│ 14 2.15虚拟化技术总结.mp4
│ 15 2.16OPENSTACK.mp4
│ 16 2.17云计算小结.mp4
│ 2 2.3规模经济理念.mp4
│ 3 2.4从仓库规模计算机到云.mp4
│ 4 2.5云计算商业模式概述.mp4
│ 5 2.6云计算带来的价值.mp4
│ 6 2.7云计算的分类.mp4
│ 7 2.8虚拟化技术概述.mp4
│ 8 2.9计算虚拟化.mp4
│ 9 2.10网络虚拟化：基础.mp4
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├─3.文件存储
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├─4. 处理框架
│ 0 4.1大数据的处理框架.mp4
│ 1 4.2MapReduce编程模型.mp4
│ 10 4.11Pig Latin 实现与优化.mp4
│ 11 Pig Latin 实现与优化（2）.mp4
│ 12 4.13类似框架.mp4
│ 13 4.14章节总结.mp4
│ 2 MapReduce执行过程.mp4
│ 3 4.4MapReduce数据流.mp4
│ 4 4.5MapReduce性能优化与容错.mp4
│ 5 4.6Hadoop.mp4
│ 6 4.7MapReduce总结.mp4
│ 7 4.8Pig Latin.mp4
│ 8 4.9Pig Latin语法.mp4
│ 9 4.10Pig Latin 嵌套数据类型.mp4
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├─5.内存计算
│ 0 5.1内存计算概述.mp4
│ 1 5.2并行计算挑战.mp4
│ 10 5.11大数据并行系统.mp4
│ 11 5.12Spark编程接口.mp4
│ 12 5.13Spark编程实例——Log挖掘.mp4
│ 13 5.14Spark编程实例——WorkCount.mp4
│ 14 5.15Spark实现技术.mp4
│ 15 5.16复杂的DAG示例.mp4
│ 16 5.17RDD性能的提高.mp4
│ 17 5.18Spark应用和生态环境.mp4
│ 18 5.19Spark的局限性.mp4
│ 2 5.3并行计算的局限性.mp4
│ 3 5.4大数据处理并行系统.mp4
│ 4 5.5内存计算需求.mp4
│ 5 5.6MapReduce文件传递数据.mp4
│ 6 5.7内存计算的可行性.mp4
│ 7 5.8内存层次的延迟.mp4
│ 8 5.9内存计算实例-spark.mp4
│ 9 5.10SPARK-RDD.mp4
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├─6. NoSQL
│ 0 NoSQL与Cassandra.mp4
│ 1 数据模型、接口、语言.mp4
│ 2 系统架构与Gossip协议.mp4
│ 3 一致性哈希与数据分区.mp4
│ 4 数据副本及一致性.mp4
│ 5 节点本地数据存储.mp4
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└─7. 流计算
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