第01讲：MapReduce：计算框架和编程模型
第02讲：Hadoop：集群的操作系统
第03讲：如何设计与实现统一资源管理与调度系统
第04讲：解析 Spark 数据处理与分析场景
第05讲：如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark

第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境
第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD
第08讲：算子：如何构建你的数据管道？
第09讲：函数式编程**：你用什么声明，你在声明什么？
第10讲：共享变量：如何在数据管道中使用中间结果？
第11讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理

第12讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataset和Spark SQL
第13讲：如何使用用户自定义函数？
第14讲：列式存储：针对查询场景的极致优化
第15讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？
第16讲：Tungsten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划
第17讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果

第18讲：流处理：什么是流处理？以及你必须考虑的消息送达保证问题
第19讲：批处理还是流处理：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法
第20讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming
第21讲：统一批处理与流处理：Dataflow

第22讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming
第23讲：如何对 Spark 流处理进行性能调优？
第24讲：实战：如何对股票交易实时价格进行分析？

第25讲： 什么是图：图模式，图相关技术与使用场景
第26讲：数据并行：Spark 如何抽象图，如何切分图，如何处理图
第27讲：像顶点一样思考：大规模并行图挖掘引擎 GraphX
第28讲：Pregel 还是 MapReduce：一个有趣的算子 AggregateMessage
第29讲：实战 1：用 GraphX 实现 PageRank 算法
第30讲：实战 2：用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居

第31讲：机器学习是什么： 机器学习与机器学习工作流
第32讲：标准化机器学习流程：ML pipeline
第33讲：如何对数据进行预处理？
第34讲：少数服从多数：随机森林分类器
第35讲：物以类聚：Kmeans 聚类算法
第36讲：推荐引擎：协同过滤
第37讲：如何对模型性能进行评估并调优？

第38讲：数据仓库与商业智能系统架构剖析
第39讲：作为 Yelp 运营负责人，如何根据数据进行决策？
第40讲：如何获取业务数据库的数据
第41讲：如何构建数据立方体
第42讲：如何通过 OLAP 与报表呈现结果
第43讲：两个简化了的重要问题：数据更新和数据实时性
第44讲：另一种并行：Lambda 架构与 Kappa 架构

结束语：统一的编程模型，统一的编程语言，统一的架构