课程介绍

《大数据架构师》课程深度剖析了各个基础技术的源码，对这些基础技术知识动态的排列组合，形成大数据全局架构观，并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面，打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台，真正赋能前台业务。同时，在企业万亿级真实项目落地环节，采用高性能、高可用、高扩展的架构设计原则，技术上更是融合了企业级主流的离线架构和实时架构，带领大家构建PB级的大数据中台，真正落地“企业千亿级的数据仓库中台”，实现“企业级数据中心平台”，搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”，掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”，让学员面对企业各种海量复杂业务场景，给出优雅的大数据架构设计方案

课程目录

• 01 课后测验-无视频
• 02 图解Kafka源码
• 01-源码阅读准备之基础知识准备
• 02-源码阅读准备之源码环境准备
• 03-源码阅读准备之源码刨析思路介绍
• 04-源码阅读准备之从一个demo入手
• 05-生产者源码之producer核心流程介绍
• 06-生产者源码之producer初始化（1）
• 06-生产者源码之producer初始化（2）
• 07-生产者源码之producer端元数据管理（1）
• 07-生产者源码之producer端元数据管理（2）
• 08-生产者源码之producer源码核心流程初探（1）
• 08-生产者源码之producer源码核心流程初探（2）
• 09-生产者源码之producer加载元数据（1）
• 09-生产者源码之producer加载元数据（2）
• 09-生产者源码之producer加载元数据（3）
• 09-生产者源码之producer加载元数据（4）
• 10-生产者源码之分区选择
• 11-生产者源码之recordaccumulator封装消息流程初探（1）
• 11-生产者源码之recordaccumulator封装消息流程初探（2）
• 13-生产者源码之把数据写到对应批次（分段加锁）
• 14-生产者之内存池设计
• 15-生产者源码之sender线程运行流程初探
• 16-生产者源码之一个batch什么条件下可以发送？
• 17-生产者源码之筛选可以发送消息的broker(1)
• 17-生产者源码之筛选可以发送消息的broker(2)
• 18-生产者源码之kafka网络设计-错误更正（2）
• 18-生产者源码之kafka网络设计（1）
• 18-生产者源码之kafka网络设计（3）
• 19-生产者源码之如果网络没有建立好会发送消息吗？
• 20-生产者源码之producer终于要与broker建立连接了！（1）
• 20-生产者源码之producer终于要与broker建立连接了！（2）
• 20-生产者源码之producer终于要与broker建立连接了！（3）
• 21-生产者源码之产生者终于可以发送网络请求了！！（1）
• 21-生产者源码之产生者终于可以发送网络请求了！！（2）
• 22-生产者源码之producer是如何处理粘包问题的（1）
• 22-生产者源码之producer是如何处理粘包问题的（2）
• 23-生产者源码之producer是如何处理拆包问题的
• 24-生产者源码之如何处理暂存状态的相应
• 25-生产者源码之如何处理响应消息
• 26-生产者源码之消息发送完了以后内存如何处理
• 27-生产者源码之消息有异常是如何处理的
• 28-生产者源码之如何处理超时的批次
• 29-生产者源码之如何处理长时间没有接受到响应的消息
• 30-生产者源码之生产者源码精华总结
• 31-服务端源码-网络-观察-kafka源码的包
• 32-服务端源码-网络-acceptor线程是如何启动的？
• 33-服务端源码-网络-processor线程是如何启动的？（1）
• 33-服务端源码-网络-processor线程是如何启动的？（2）
• 33-服务端源码-网络-processor线程是如何启动的？（3）
• 34-服务端源码-网络-processor是如何接收请求的（1）
• 34-服务端源码-网络-processor是如何接收请求的（2）
• 35-服务端源码-网络-processor线程是如何处理stagedreceives里的请
• 36-服务端源码-网络requestqueue里的请求是如何被处理的
• 37-服务端源码-网络-request是如何被处理的
• 38-服务端源码-网络-服务端给客户端发送响应做哪些准备工作（1）
• 38-服务端源码-网络-服务端给客户端发送响应做哪些准备工作（2）
• 39-服务端源码-网络-响应消息是如何发送给客户端的
• 40-服务端源码-网络-支持超过并发的kafka网络设计
• 41-服务端源码-存储-核心对象关系梳理
• 42-服务端源码-存储-replicamanager写数据流程
• 43-服务端源码-存储-logmanager是什么
• 44-服务端源码-存储-logmanager启动以后干什么
• 45-服务端源码-存储-log的append总流程窥探
• 46 服务端源码-存储-新建logsegment策略第一讲
• 46-服务端源码-存储-新建logsegment策略第二讲
• 47 服务端源码-存储-如何使用内存映射写稀松索引3
• 47- 服务端源码-存储-如何使用内存映射写稀松索引2
• 47-服务端源码-存储-如何使用内存映射写稀松索引
• 48-服务端源码-存储-如何基于os cache写数据
• 49-服务端源码-存储-一条message的格式
• 50-服务端源码-存储-数据是如何flush的
• 51 服务端源码-存储-发送响应给客户端
• 52 服务端源码-副本同步-ReplicaFetcher线程启动
• 53 服务端源码-副本同步-Follower发起fetch请求
• 54 服务端源码-副本同步-Leader处理fetch请求
• 55 服务端源码-副本同步-leader和follower的hw，leo值的更新流程第二讲
• 55 服务端源码-副本同步-leader和follower的leo，hw的更新流程第二讲
• 55 服务端源码-副本同步-leader和follower的leo，hw的更新流程第一讲
• 56 服务端源码-副本同步-ISR定时检查线程
• 57 服务端源码-副本同步-如果fetch不到数据怎么办
• 58 服务端源码-集群管理-Controller是如何选举出来的2
• 58 服务端源码-集群管理-Controller是如何选举出来的3
• 58-服务端源码-集群管理-Controller是如何选举出来的1
• 59-服务端源码-集群管理-Broker是如何注册的
• 60-服务端源码-集群管理-如何感知新注册进来的Broker
• 61 服务端源码-集群管理-创建一个Topic的流程
• 62 服务端源码-集群管理-元数据更新流程总结
• 63-消费者源码-coondinator原理刨析
• 64-消费者源码-consumer初始化
• 65-消费者源码-如何选举consumer leader
• 66-消费者源码-consumer leader-如何制定分区方案
• 67-消费者源码-coondinator下发分区方案
• 68-图解kafka源码-消费者源码-consumer消费数据
• 69-消费者源码-自动提交偏移量
• 70-消费者源码-consumer发送心跳
• 03 深入浅出kafka
• 01—课程简介
• 02—为什么要有消息系统
• 03-图解kafka核心概念
• 04-图解kafka集群构架
• 05-kafka优秀架构之磁盘顺序写保证写数据性能
• 06-kafka优秀架构之零拷贝机制保证读数据高性能
• 07-kafka优秀架构之日志分段存储
• 08-kafka优秀架构之二分查找定位数据
• 09-kafka优秀架构之网络设计（1）
• 09-kafka优秀架构之网络设计（2）
• 09-kafka优秀架构之网络设计（3）
• 09-kafka优秀架构之网络设计（4）
• 10-kafka优秀架构之冗余副本高正高可用
• 11-kafka优秀架构思考
• 12-kafka生产环境搭建之需求场景分析
• 13-kafka生产环境搭建之物理机数量的评估
• 14-kafka生产环境搭建之磁盘选择(1)
• 14-kafka生产环境搭建之磁盘选择
• 15-kafka生产环境之内存评估(1)
• 15-kafka生产环境之内存评估
• 16-kafka生产环境搭建之cpu压力评估
• 17-kafka生产环境搭建之网络需求评估
• 18-kafka生产环境搭建之集群规划
• 19-kafka正常环境搭建之zookeeper集群搭建
• 20-kafka生产环境搭建之核心参数详解
• 21-kafka生产环境搭建之集群压力测试
• 22-kafka运维之常见运维工具介绍
• 23-kafka运维之常见运维命令介绍
• 24-kafka生产者之消费者发送消息原理(图解)
• 25-kafka生产者之基础案例演示
• 26-kafka生产者之如何提升吞吐量
• 27-kafka生产者之如何处理异常
• 28-kafka生产者之重试机制
• 29-kafka生产者之acks参数详解
• 30-kafka生产者之自定义分区
• 31-kafka生产者之综合案例演示
• 32-kafka消费者之消费组概念
• 33-kafka消费者之基础案例演示
• 34-kafka消费者之偏移量管理
• 35-kafka消费者之偏移量监控工具介绍
• 36-kafka消费者之如何感知消费异常
• 37-kafka消费者之核心参数解释
• 38-kafka消费者之综合案例演示
• 39-kafka消费者之groupcoordinator原理
• 40-kafka消费者之rebalance策略
• 41-broker管理之leo，hw含义
• 42-broker管理之leo更新
• 43-broker管理之hw更新
• 44-broker管理之controller如何管理整个集群
• 45-broker管理之延时任务
• 46-broker管理之时间轮机制
• 04 多线程与并发
• 多线程与并发（二）
• 多线程与并发（三）
• 多线程与并发（一）
• 05 Scala视频教程
• 奈学教育_Scala教程-01-课程介绍
• 奈学教育_Scala教程-02-Scala编程语言介绍
• 奈学教育_Scala教程-03-为什么要学习Scala编程语言
• 奈学教育_Scala教程-04-Scala的安装和IDEA安装Scala插件
• 奈学教育_Scala教程-05-Scala的入门程序HelloWorld
• 奈学教育_Scala教程-06-Scala的变量定义
• 奈学教育_Scala教程-07-Scala的数据类型
• 奈学教育_Scala教程-08-Scala的操作运算和编码规范
• 奈学教育_Scala教程-09-Scala的流程控制if和块表达式
• 奈学教育_Scala教程-10-Scala的流程控制for循环
• 奈学教育_Scala教程-11-Scala的流程控制while循环
• 奈学教育_Scala教程-12-Scala的流程控制break和continue
• 奈学教育_Scala教程-13-Scala的方法的定义和调用
• 奈学教育_Scala教程-14-Scala的函数的定义和调用
• 奈学教育_Scala教程-15-函数和方法的对比理解
• 奈学教育_Scala教程-16-Scala的定长和变长数组的定义和基本正增删改查
• 奈学教育_Scala教程-17-Scala的数组的其他操作
• 奈学教育_Scala教程-18-Scala集合的mutable和immutable介绍
• 奈学教育_Scala教程-19-Scala集合的List详解
• 奈学教育_Scala教程-20-Scala集合的Set详解
• 奈学教育_Scala教程-21-Scala集合的Tuple和Map详解
• 奈学教育_Scala教程-22-Scala的练习1–99乘法表
• 奈学教育_Scala教程-23-Scala的练习2–WordCount程序
• 奈学教育_Scala教程-24-Scala的练习3–插入排序
• 06 网络通讯与io
• 网络通讯与io（二）
• 网络通讯与io（三）
• 网络通讯与io（四）
• 网络通讯与io（一）
• 07 sparkstreaming基础视频
• 01 sparkstreaming的应用(1)
• 01 sparkstreaming的应用(2)
• 01 sparkstreaming的应用(3)
• 03 sparkstreaming之dstream
• 04 sparkstreaming入门案例演示
• 05 sparkstreaming入门案例演示
• 06 sparkstreaming之提交任务到集群(1)
• 06 sparkstreaming之提交任务到集群(2)
• 07-sparkstreaming数据源之hdfs.
• 08-sparkstreaming数据源之自定义数据源
• 09-sparkstreaming核心算子之updatestatebykey
• 10-sparkstreaming核心算子之mapwithstate.
• 11-sparkstreaming核心算子之transform
• 12-sparkstreaming核心算子之window操作
• 13-sparkstreaming核心算子之foreachrdd
• 14 sparkstreaming与sparksql整合
• 15 driver高可用
• 16 sparkstreaming进阶之运行流程回顾
• 17 sparkstreaming进阶之executor容错
• 18 sparkstreaming进阶之driver容错
• 19 sparkstreaming进阶之数据丢失容错
• 20 sparkstreaming进阶之当一个task运行很慢容错
• 21 sparkstreaming生产方案解决之流式处理语义
• 22 sparkstreaming生产解决方案之receiver方式整合kafka
• 23 sparkstreaming生产解决方案之direct方式整合kafka
• 24 sparkstreaming生产解决方案之不同版本kafka偏移量存储
• 25 sparkstreaming生产解决方案之与kafka010版本整合
• 26 sparkstreaming生产解决方案之生产数据不丢失方案设计(1)
• 26 sparkstreaming生产解决方案之生产数据不丢失方案设计
• 27 sparkstreaming生产解决方案之kafka0.8方案
• 28 sparkstreaming生产解决方案之与010kafka整合方案
• 29-sparkstreaming生产方案解决之实时任务监控告警方案设计
• 30 sparkstreaming生产解决方案之exactly-once方案
• 08 jvm调优
• JVM调优（二）
• JVM调优视频
• 09 es课程教程
• 《ELK课程》01—课程介绍
• 《ELK课程》02—ElasticSearch作用
• 《ELK课程》03—ElasticSearch核心概念
• 《ELK课程》04—ElasticSearch和Kibana本地部署配置
• 《ELK课程》05—ElasticSearch基本操作之一
• 《ELK课程》06—ElasticSearch基本操作之二
• 《ELK课程》07—ElasticSearch基本操作之三
• 《ELK课程》08—ElasticSearch的扩容实现
• 《ELK课程》09—ElasticSearch的自动负载均衡
• 《ELK课程》10—Primary+Replica shard
• 《ELK课程》11—ElasticSearch对等式架构
• 《ELK课程》12—ElasticSearch容错机制
• 《ELK课程》13—version控制并发访问
• 《ELK课程》14—Document的路由原理+es集群模式配置
• 《ELK课程》15—ElasticSearch的quorum机制
• 《ELK课程》16—ElasticSearch倒排索引
• 《ELK课程》17—Elasticsearch之_mapping
• 《ELK课程》18—Elasticsearch的分词器
• 《ELK课程》19—ElasticSearch的分词器-ik
• 《ELK课程》20—java-client
• 《ELK课程》21—java-index操作
• 《ELK课程》22—java-get_delete_update
• 《ELK课程》23—java-search
• 《ELK课程》24—java-search_query_match
• 《ELK课程》25—java-search_多条件搜索
• 《ELK课程》26java-search_sort_from_size_source_hi
• 《ELK课程》27—java-search_terms
• 《ELK课程》28—java-search_bulk1
• 《ELK课程》29—java-search_bulk2
• 《ELK课程》30—java-search_mapping
• 《ELK课程》31—java-search_avg
• 《ELK课程》32—项目概述+架构
• 《ELK课程》33—filebeat-log_console
• 《ELK课程》34—filebeat-配置文件说明
• 《ELK课程》35—filebeat-redis安装配置使用
• 《ELK课程》36—filebeat+redis
• 《ELK课程》37—logstash安装配置使用
• 《ELK课程》38logstash+redis+filebeat+elasticsearc
• 《ELK课程》39—logstash-grok
• 《ELK课程》40—多数据源logstash+filebeat配置
• 《ELK课程》41—数据可视化
• 《ELK课程》42—课程总结
• 10 Apache Pulsar 万亿级云原生的分布式消息平台-无内容
• 11 MapReduce原理深度剖析
• 《MapReduce原理深度剖析》（10）
• 《MapReduce原理深度剖析》（11）
• 《MapReduce原理深度剖析》（12）
• 《MapReduce原理深度剖析》（13）
• 《MapReduce原理深度剖析》（1）
• 《MapReduce原理深度剖析》（2）
• 《MapReduce原理深度剖析》（3）
• 《MapReduce原理深度剖析》（4）
• 《MapReduce原理深度剖析》（5）
• 《MapReduce原理深度剖析》（6）
• 《MapReduce原理深度剖析》（7）
• 《MapReduce原理深度剖析》（8）
• 《MapReduce原理深度剖析》（9）
• 12 FlinkTableSQL视频
• 01-Table & SQL处理离线数据
• 02-Table & SQL处理实时数据
• 03-Table & SQL的输入和输出
• 04-Table & SQL内置函数介绍
• 05-Table & SQL的自定义函数
• 13 YARN架构设计和源码分析第一部分
• 01-YARN的产生背景和架构剖析
• 02-YARN核心组件功能特性分析
• 03-RPC基础概述
• 04-YARN RPC 案例解读
• 05-YARN RPC 网络通信框架原理剖析
• 06-YARN RPC源码分析
• 07-YARN Service服务库
• 08-YARN集群启动ResourceManger启动源码详解
• 09-YARN HA方案：EmbeddedElector + StandByTransit
• 10-YARN 集群启动NodeManger启动源码详解
• 11-YARN AsyncDispatcher事件驱动机制详解
• 12-YARN StateMachine 有限状态机
• 14 YARN架构设计和源码分析第二部分
• 《YARN教程》01-YARN Resour Manger 核心设计
• 《YARN教程》02-YARN NodeManger核心设计
• 《YARN教程》03-MapReduce On YARN 整体流程解析
• 《YARN教程》04-MapReduce Job提交
• 《YARN教程》05-JobClient运行源码分析
• 《YARN教程》06-JobClient运行源码分析（2）
• 《YARN教程》07-Yarn App状态机
• 《YARN教程》08-MapReduce逻辑切片
• 《YARN教程》09-MapReduce逻辑切片
• 《YARN教程》10-ApplicationMasterLauncher的工作机制
• 《YARN教程》11-YARN NodeManger 注册和心跳
• 《YARN教程》12-YANG AbstractLiveMonitor验活机制
• 《YARN教程》13-YARN ApplocationMaster 核心设计
• 《YARN教程》14-MRAppMaster 启动逻辑源码详解
• 《YARN教程》15-ContainerLaunchRouter工作机制申请和启动
• 《YARN教程》16-资源调度解决方案
• 《YARN教程》17-YARN 资源管理
• 《YARN教程》18-ResourceScheduler详解
• 《YARN教程》19-CapacityScheduler配置文件解析
• 《YARN教程》20-CapacityScheduler源码解读
• 15 YARN架构设计和源码分析第三部分
• 17-MapReduce架构设计原理
• 18-MapReduce程序编写规范总结
• 19-MapReduce执行流程和Shuffle详解
• 20-MapTask执行机制源码详解
• 16 数据中台
• 01-数据中台由来
• 02-数据中台适合企业
• 03-如何建设数据中台
• 04-数据中台实现：元数据中心
• 05-数据中台实现：指标管理
• 06-数据中台实现：模拟设计
• 07-数据中台实现：数据质量
• 08-数据中台实现：成本控制
• 09-数据中台实现：数据服务化
• 10-Apache Atlas介绍
• 11-Apache Atlas编译
• 12-Apache Atlas安装部署
• 13-Apache Atlas案例
• 14-Apache Atlas API二次开发
• 15-Ranger详解产生背景和发展概述
• 16-Ranger 安装部署
• 17-Ranger集成外部组件
• 18-Ranger使用
• 19-DolphinScheduler介绍
• 20-DolphinScheduler编译
• 21-DolphinScheduler安装部署
• 22-DophinScheduler架构
• 23-DolphinScheduler使用
• 24-Kudu产生背景和使用场景分析
• 25-Kudu架构设计和核心概念
• 26-官网kudu编译安装
• 27-Kudu客户端API核心类
• 28-Kudu其他组件（Spark和Flink）整合
• 29-Kudu集成Impala
• 30-Davinci可视化平台Davinci概述
• 31-Davinci快速安装-项目-功能详解
• 17 spark调优
• 18 clickhouse
• 《深入浅出clickhouse》00-clickhouse课程介绍
• 《深入浅出clickhouse》01-clickhouse产生背景
• 《深入浅出clickhouse》02-olap概念详解
• 《深入浅出clickhouse》03-列式存储详解
• 《深入浅出clickhouse》04-clickhouse完整介绍
• 《深入浅出clickhouse》05-clickhouse安装准备
• 《深入浅出clickhouse》06-clickhouse单机安装和使用
• 《深入浅出clickhouse》07-clickhouse集群安装
• 《深入浅出clickhouse》08-clickhouse集群安装总结和其他注意事项
• 《深入浅出clickhouse》09-clickhouse的jdbc操作方式
• 《深入浅出clickhouse》10-clickhouse的数据类型
• 《深入浅出clickhouse》11-clickhouse的库和表基本操作
• 《深入浅出clickhouse》12-clickhouse的字段定义
• 《深入浅出clickhouse》13-clickhouse的临时表和分区表
• 《深入浅出clickhouse》14-clickhouse的视图
• 《深入浅出clickhouse》15-clickhouse的alter和分区细节
• 《深入浅出clickhouse》16-clickhouse的导入导出
• 《深入浅出clickhouse》17-clickhouse的函数
• 《深入浅出clickhouse》18-clickhouse的表引擎概述
• 《深入浅出clickhouse》19-clickhouse的log系列表引擎
• 《深入浅出clickhouse》20clickhouse的integration系列表引擎
• 《深入浅出clickhouse》21-clickhouse的special系列表引擎.mp
• 《深入浅出clickhouse》22-clickhouse集成mysql
• 《深入浅出clickhouse》23-clickhouse整合hdfs
• 《深入浅出clickhouse》24-clickhouse的mergetree表引擎的创建
• 《深入浅出clickhouse》25-clickhouse的mergetree表引擎的存储
• 《深入浅出clickhouse》26-clickhouse的mergetree表引擎的数据
• 《深入浅出clickhouse》27-clickhouse的企业案例
• 19 深入浅出flink
• 01–Flink简介
• 02–Flink架构图
• 04–Flink核心概念：Flink概念
• 05–Flink核心概念：本地观察flink任务
• 06–Flink核心概念：并行度
• 07–Flink核心概念：数据传输策略
• 08–Flink任务分布式运行流程
• 09–Flink Steaming
• 10–Flink batch
• 11–Flink核心模块
• 12–Flink State类型
• 13–keyed state
• 15–Flink State Backend
• 16–Flink Checkpolnt 原理
• 17–Flink Checkpoint配置
• 18-Flink 重启策略
• 19–Flink SavePoint
• 20–Flink容错机制
• 21–Flink Timewindow实现
• 22–Flink Time的种类
• 23–Process Time Window 有序+无序
• 24–使用Evebt Time处理无序
• 25–Flink WaterMark
• 26–Flink window
• 27–Flink项目案例：电商用户行为分析
• 28–项目背景
• 29–项目架构和技术选型
• 30–广告点击统计
• 31–需求分析
• 32–UV和DAU统计
• 33–引入布隆过滤器
• 34–Flink需求：实时用户检测
• 35–Flink CEP 原理详解和企业案例
• 36–Flink 内存模型
• 37–SQL on Stream平台介绍（扩展）
• 38–Flink 相关常见面试题
• 20 Kylin
• 01Kylin的定义
• 02Kylin场景及特点等
• 03Kylin相关知识OLAP及OLTP
• 04Kylin模型分类及事实表维度表等
• 05Kylin中Cube模型
• 06Kylin原理介绍1
• 07Kylin架构
• 08Kylin组件职责
• 09Kylin安装部署与使用
• 21 直播课目录
• 01—企业级Hadoop源码二次开发（1）
• 02—企业级Hadoop源码二次开发（2）
• 03—企业级Hadoop源码二次开发（3）
• 04—企业级Hadoop源码二次开发（4）
• 05—企业级Hadoop源码二次开发（5）
• 06—图解Kafka源码（1）
• 07—图解Kafka源码（2）
• 08—图解Kafka源码（3）
• 09—图解Kafka源码（4）
• 10— ZooKeeper架构设计深度解剖
• 11—ZooKeeper企业最佳实战
• 12— ZooKeeper源码剖析1-服务启动
• 13—ZooKeeper源码剖析2–读写操作
• 14— Hive的企业最佳实践
• 15—Hive史诗级调优大全
• 16—Hive的源码级原理剖析
• 17 深入浅出Flink(1)
• 18 深入浅出Flink(2)
• 19 深入浅出Flink(3)
• 20 深入浅出Flink(4)
• 21 深入浅出Flink(5)
• 22 深入浅出Flink(6)
• 23 Flink 源码深度剖析（一）
• 24 Flink 源码深度剖析（二）
• 25 Flink 源码详解（三）
• 26 Flink 源码深度剖析（四）
• 27 Flink 源码深度剖析（五）
• 28 Flink 源码深度剖析（六）
• 29 海量定时调度引擎架构设计与实践（一）
• 30 海量定时调度引擎架构设计与实践（二）
• 31 海量定时调度引擎架构设计与实践（三）
• 32 海量实时广告流平台架构设计与实践（一）
• 33 》海量实时广告流平台架构设计与实践（二）
• 34 YARN 架构设计完全剖析 （一）
• 35 YARN 架构设计完全剖析（二）
• 36 YARN 架构设计完全剖析 （三）
• 37 YARN 架构设计完全剖析 （四）
• 38 YARN 架构设计完全剖析 （五）
• 39 HBase 内核架构深度剖析（一）
• 40 HBase 内核架构深度剖析（二）
• 41 HBase 内核架构深度剖析（三）
• 42 HBase 写数据流程源码深度剖析（四）
• 43 HBase 读数据流程源码深度剖析（五）
• 44 HBase 写数据流程源码深度剖析（六）
• 45 Spark RPC 和集群启动源码剖析（一）
• 46 Spark Application 提交和部署源码分析
• 47 Spark Task 执行和 Shuffle 详解
• 48 Spark 的内存模型详解和 Spark 资源管理详解
• 49 企业级离线数据仓库（一）
• 50 企业级离线数据仓库（二）
• 22 大数据架构师结业视频
• 架构师必修课之大型项目开发（上）
• 架构师必修课之大型项目开发（下）