在“数据驱动决策”的时代浪潮下，企业对大数据人才的要求已从单一的组件使用，转变为具备海量数据离线与实时处理、数仓架构设计、搜索引擎构建及推荐系统开发的复合型实战人才。本课程严格遵循“Linux与Hadoop基础 → 离线数仓(Hive/Spark) → 实时计算(Flink/Kafka) → 搜索引擎(ES) → 综合项目实战”的闭环学习路径，带你从Linux操作系统与Hadoop分布式文件系统起步，历经PB级离线数据仓库设计、Spark内存计算，深入Flink实时流处理与Kafka消息队列，最终通过电商数仓、仿百度搜索引擎、三度关系推荐系统、数据中台等亿级流量项目，构建完整的“底层原理-架构设计-实时离线-业务落地”全链路知识体系，助你实现从初级数据开发到高级大数据架构师的跨越式成长。
课程目录：
体系课-大数据工程师
+—{1}–阶段一：走进大数据
| +—{1}–学好大数据先攻克Linux
| | +—{1}–第1章笑傲大数据成长体系课【必看】
| | +—{2}–第2章Linux虚拟机安装配置
| | +—{3}–第3章Linux极速上手
| | +—{4}–第4章Linux试炼之配置与shell实战
| | \—{5}–第5章Linux总结与走进大数据
| +—{2}–大数据起源之初识Hadoop
| | +—{1}–第1章初识Hadoop
| | \—{2}–第2章Hadoop的两种安装方式
| +—{3}–Hadoop之HDFS的使用
| | +—{1}–第1章HDFS介绍
| | +—{2}–第2章HDFS基础操作
| | \—{3}–第3章Java操作HDFS
| +—{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析
| | +—{1}–第1章初识NameNode
| | +—{2}–第2章NameNode进阶
| | +—{3}–第3章HDFS高级
| | \—{4}–第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析
| \—{5}–Hadoop之初识MR
| +—{1}–第1章初识MapReduce
| +—{2}–第2章实战：WordCount
| +—{3}–第3章深入MapReduce
| \—{4}–第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出
+—{2}–阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案
| +—{1}–拿来就用的企业级解决方案
| | +—{1}–第1章剖析小文件问题与企业级解决方案
| | +—{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案
| | +—{3}–第3章YARN实战
| | +—{4}–第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】
| | +—{5}–第5章Hadoop核心复盘
| | \—{6}–第6章【福利加油站】
| +—{2}–Flume从0到高手一站式养成记
| | +—{1}–第1章极速入门Flume
| | +—{2}–第2章极速上手Flume使用
| | +—{3}–第3章精讲Flume高级组件
| | +—{4}–第4章Flume出神入化篇
| | \—{5}–第5章Flume核心复盘
| +—{3}–数据仓库Hive从入门到小牛
| | +—{1}–第1章快速了解Hive
| | +—{2}–第2章数据库与数据仓库区别
| | +—{3}–第3章Hive基础使用
| | +—{4}–第4章Hive核心实战
| | +—{5}–第5章Hive高级函数实战
| | \—{6}–第6章Hive技巧与核心复盘
| +—{4}–Hive扩展内容
| | +—{1}–第1章常见数据压缩格式的使用
| | \—{2}–第2章常见数据存储格式的使用
| \—{5}–快速上手NoSQL数据库HBase
| +—{1}–第1章快速了解HBase
| +—{2}–第2章快速上手使用HBase
| +—{3}–第3章深入HBase架构原理
| +—{4}–第4章HBase高级用法
| \—{5}–第5章HBase调优策略和扩展内容
+—{3}–阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战
| +—{1}–7天极速掌握Scala语言
| | +—{1}–第1章Scala极速入门
| | +—{2}–第2章Scala基础语法
| | +—{3}–第3章Scala面向对象
| | +—{4}–第4章Scala函数式编程
| | +—{5}–第5章Scala高级特性
| | \—{6}–第6章Scala核心复盘
| +—{2}–Spark快速上手
| | +—{1}–第1章初识Spark
| | +—{2}–第2章解读Spark工作与架构原理
| | +—{3}–第3章Spark实战：单词统计
| | +—{4}–第4章Transformation与Action开发实战
| | +—{5}–第5章RDD持久化
| | +—{6}–第6章TopN主播统计
| | \—{7}–第7章面试与核心复盘
| +—{3}–Spark性能优化的道与术
| | +—{1}–第1章Spark三种任务提交模式
| | +—{2}–第2章Shuffle机制分析
| | +—{3}–第3章Spark之checkpoint
| | +—{4}–第4章Spark程序性能优化企业级最佳实践
| | +—{5}–第5章Spark性能优化之算子优化
| | +—{6}–第6章极速上手SparkSql
| | \—{7}–第7章Spark实战与核心复盘
| +—{4}–Spark3.x扩展内容
| | +—{1}–第1章快速上手使用Spark3.x
| | +—{2}–第2章Spark3.x版本中新特性的原理及应用
| | \—{3}–第3章SparkSQL集成Hive
| +—{5}–综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓
| | +—{1}–第1章电商数据仓库效果展示
| | +—{2}–第2章数据仓库前置技术
| | +—{3}–第3章电商数仓技术选型
| | +—{4}–第4章数据生成与采集
| | +—{5}–第5章用户行为数仓设计与实现
| | \—{6}–第6章项目核心复盘
| \—{6}–综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓
| +—{1}–第1章商品订单数仓需求分析
| +—{2}–第2章需求设计与实现
| +—{3}–第3章订单拉链表实战
| +—{4}–第4章数据可视化和任务调度实现
| +—{5}–第5章项目核心复盘
| \—{6}–第6章数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用
+—{4}–阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案
| +—{1}–消息队列之Kafka从入门到小牛
| | +—{1}–第1章初识Kafka
| | +—{2}–第2章Kafka集群安装部署
| | +—{3}–第3章Kafka使用初体验
| | +—{4}–第4章Kafka核心扩展内容
| | +—{5}–第5章Kafka核心之存储和容错机制
| | +—{6}–第6章Kafka生产消费者实战
| | +—{7}–第7章Kafka技巧篇
| | +—{8}–第8章Kafka小试牛刀实战篇
| | \—{9}–第9章Kafka核心复盘
| +—{2}–极速上手内存数据库Redis
| | +—{1}–第1章快速了解Redis
| | +—{2}–第2章Redis核心实践
| | +—{3}–第3章Redis封装工具类技巧
| | +—{4}–第4章Redis高级特性
| | \—{5}–第5章Redis核心复盘
| +—{3}–Flink快速上手篇
| | +—{1}–第1章初识Flink
| | +—{2}–第2章实战：流处理和批处理程序开发
| | +—{3}–第3章Flink集群安装部署
| | +—{4}–第4章Flink核心API之DataStreamAPI
| | +—{5}–第5章Flink核心API之DataSetAPI
| | +—{6}–第6章Flink核心API之TableAPI和SQL
| | \—{7}–第7章Flink核心复盘
| +—{4}–Flink高级进阶之路
| | +—{1}–第1章Flink中的Window和Time详解
| | +—{2}–第2章Flink中的Watermark深入剖析
| | +—{3}–第3章Flink中的并行度详解
| | +—{4}–第4章Flink之KafkaConnector专题
| | +—{5}–第5章SparkStreaming快速上手
| | +—{6}–第6章Flink核心复盘
| | \—{7}–第7章【福利加油站】
| +—{5}–Flink1.15新特性及状态的使用
| | +—{2}–第2章快速上手使用Flink1.15
| | \—{3}–第3章State(状态)的使用与管理
| +—{6}–Flink1.15之状态的容错与一致性
| | +—{1}–第1章State(状态)的容错与一致性
| | +—{2}–第2章Checkpoint与State底层原理深度剖析
| | \—{3}–第3章Kafka-connector新API的使用
| +—{7}–全文检索引擎Elasticsearch
| | +—{1}–第1章快速了解Elasticsearch
| | +—{2}–第2章快速上手使用Elasticsearch
| | +—{3}–第3章Elasticsearch分词详解
| | +—{4}–第4章Elasticsearch查询详解
| | \—{5}–第5章Elasticsearch的高级特性
| \—{8}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目
| +—{1}–第1章企业中快速复杂查询痛点分析
| +—{2}–第2章仿百度搜索引擎项目架构设计
| +—{3}–第3章ES高级特性扩展
| \—{4}–第4章开发仿百度搜索引擎项目
\—{5}–阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台
+—{1}–直播平台三度关系推荐V1.0
| +—{1}–第1章项目介绍及演示
| +—{2}–第2章项目技术选型
| +—{3}–第3章Neo4j图数据库快速上手使用
| +—{4}–第4章数据采集模块分析
| +—{5}–第5章数据采集+聚合+分发+落盘
| +—{6}–第6章数据计算核心指标分析
| +—{7}–第7章数据核心指标计算
| \—{8}–第8章项目核心复盘
+—{2}–直播平台三度关系推荐V2.0
| +—{1}–第1章V1.0架构方案分析及V2.0架构设计
| +—{2}–第2章V2.0架构之数据核心指标计算
| +—{3}–第3章数据接口定义及开发
| +—{4}–第4章数据展示
| +—{5}–第5章项目扩展优化
| \—{6}–第6章项目核心复盘
\—{3}–数据中台大屏
+—{1}–第1章数据中台的前世今生
+—{2}–第2章数据中台架构
+—{3}–第3章什么样的企业适合建设数据中台
+—{4}–第4章数据中台企业级解决方案
+—{5}–第5章项目总结
+—{6}–第6章数据中台之数据加工总线
+—{7}–第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发
+—{8}–第8章数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发
\—{9}–第9章后期展望
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