# SUMMARY

* [简介](./README.md)
* [开篇词 | 从这里开始，带你走上硅谷一线系统架构师之路](./docs/90067.md)
* [01 | 为什么MapReduce会被硅谷一线公司淘汰？](./docs/90081.md)
* [02 | MapReduce后谁主沉浮：怎样设计下一代数据处理技术？](./docs/90533.md)
* [03 | 大规模数据处理初体验：怎样实现大型电商热销榜？](./docs/91125.md)
* [04 | 分布式系统（上）：学会用服务等级协议SLA来评估你的系统](./docs/91166.md)
* [05 | 分布式系统（下）：架构师不得不知的三大指标](./docs/91647.md)
* [06 | 如何区分批处理还是流处理？](./docs/92638.md)
* [07 | Workflow设计模式：让你在大规模数据世界中君临天下](./docs/92928.md)
* [08 | 发布/订阅模式：流处理架构中的瑞士军刀](./docs/92960.md)
* [09 | CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍](./docs/93044.md)
* [10 | Lambda架构：Twitter亿级实时数据分析架构背后的倚天剑](./docs/93914.md)
* [11 | Kappa架构：利用Kafka锻造的屠龙刀](./docs/93965.md)
* [12 | 我们为什么需要Spark？](./docs/94410.md)
* [13 | 弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（上）](./docs/94974.md)
* [14 | 弹性分布式数据集：Spark大厦的地基（下）](./docs/94976.md)
* [15 | Spark SQL：Spark数据查询的利器](./docs/96256.md)
* [16 | Spark Streaming：Spark的实时流计算API](./docs/96792.md)
* [17 | Structured Streaming：如何用DataFrame API进行实时数据分析?](./docs/97121.md)
* [18 | Word Count：从零开始运行你的第一个Spark应用](./docs/97658.md)
* [19 | 综合案例实战：处理加州房屋信息，构建线性回归模型](./docs/98374.md)
* [20 | 流处理案例实战：分析纽约市出租车载客信息](./docs/98537.md)
* [21 | 深入对比Spark与Flink：帮你系统设计两开花](./docs/99152.md)
* [22 | Apache Beam的前世今生](./docs/99379.md)
* [23 | 站在Google的肩膀上学习Beam编程模型](./docs/100478.md)
* [24 | PCollection：为什么Beam要如此抽象封装数据？](./docs/100666.md)
* [25 | Transform：Beam数据转换操作的抽象方法](./docs/101735.md)
* [26 | Pipeline：Beam如何抽象多步骤的数据流水线？](./docs/102182.md)
* [27 | Pipeline I/O: Beam数据中转的设计模式](./docs/102578.md)
* [28 | 如何设计创建好一个Beam Pipeline？](./docs/103301.md)
* [29 | 如何测试Beam Pipeline？](./docs/103750.md)
* [30 | Apache Beam实战冲刺：Beam如何run everywhere?](./docs/104253.md)
* [31 | WordCount Beam Pipeline实战](./docs/105324.md)
* [32 | Beam Window：打通流处理的任督二脉](./docs/105707.md)
* [33 | 横看成岭侧成峰：再战Streaming WordCount](./docs/106491.md)
* [34 | Amazon热销榜Beam Pipeline实战](./docs/107053.md)
* [35 | Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战（上）](./docs/107529.md)
* [36 | Facebook游戏实时流处理Beam Pipeline实战（下）](./docs/108174.md)
* [37 | 5G时代，如何处理超大规模物联网数据](./docs/108857.md)
* [38 | 大规模数据处理在深度学习中如何应用？](./docs/109330.md)
* [39 | 从SQL到Streaming SQL：突破静态数据查询的次元](./docs/109743.md)
* [40 | 大规模数据处理未来之路](./docs/110520.md)
* [FAQ第一期 | 学习大规模数据处理需要什么基础？](./docs/95175.md)
* [加油站 | Practice makes perfect！](./docs/99606.md)
* [FAQ第二期 | Spark案例实战答疑](./docs/100902.md)
* [FAQ第三期 | Apache Beam基础答疑](./docs/104609.md)
* [结束语 | 世间所有的相遇，都是久别重逢](./docs/110739.md)