课程是一套专为希望系统掌握大数据全栈开发技术的开发者量身打造的实战课程。课程以”Linux 系统基础→Hadoop 核心组件（HDFS/MapReduce/YARN）→企业级解决方案→Flume 日志采集→Hive 数据仓库→HBase NoSQL 数据库→Scala 语言→Spark 计算引擎（含性能优化与 3.x 新特性）→电商数据仓库综合项目→Kafka 消息队列→Elasticsearch 全文检索→仿百度搜索引擎项目”为核心路径，系统性地串联起从 Linux 虚拟机安装配置、常用命令与三剑客（grep/sed/awk）、Shell 脚本编程、JDK 安装，到 Hadoop 伪分布与分布式集群部署、HDFS 架构原理（NameNode/SecondaryNameNode/DataNode）、HDFS 高可用与源码剖析、MapReduce 执行原理与 Shuffle 机制深度解析，再到企业级小文件问题解决方案、数据倾斜处理、YARN 调度器与多队列配置，Flume 日志采集（Source/Channel/Sink 高级组件与自定义开发），Hive 数据仓库（数据库与表操作、内外部表/分区表/桶表、高级函数、HUE 工具），HBase 架构原理（Region/WAL/HFile/布隆过滤器）与 Java API 开发，Scala 面向对象与函数式编程，Spark 核心架构（RDD/Transformation/Action/Persistence）、性能优化（Shuffle/Checkpoint/Kryo/算子优化）、Spark SQL 与 DataFrame 开发，Spark 3.x AQE 自适应查询优化与动态分区裁剪，电商数据仓库（用户行为数仓 + 商品订单数仓、拉链表、Zepplin 可视化、Azkaban 任务调度），Kafka 消息队列，Elasticsearch 全文检索（分词/倒排索引/聚合查询/高亮），最终到 Es+HBase 仿百度搜索引擎项目实战的完整大数据知识体系。
核心学习路径
1. 阶段一：走进大数据（Linux + Hadoop 基础）
Linux 系统基础：VMware 虚拟机安装与克隆、SecureCRT 远程连接、vi/sort/uniq/head/date/ps/netstat/jps/top/kill 等高级命令、三剑客 grep/sed/awk 实战、静态 IP 与 hostname 配置、Shell 脚本编程（变量/for/while/if/定时器 crontab）、JDK 安装配置。
Hadoop 初识与集群部署：Hadoop 发行版与核心组件介绍、伪分布集群安装部署、分布式集群安装部署、客户端节点配置。
HDFS 分布式文件系统：HDFS 架构介绍与 Shell 操作、Java 代码操作 HDFS、NameNode 深入原理、SecondaryNameNode 与 DataNode 工作机制、HDFS 回收站与安全模式、HDFS 高可用与高扩展、HDFS 写数据源码剖析（RPC/create/write 方法）。
MapReduce 分布式计算：MapReduce 介绍与执行原理、WordCount 案例开发、任务日志查看与停止、程序扩展、Shuffle 执行过程深度分析、序列化机制、InputFormat/OutputFormat 源码剖析。
2. 阶段二：PB 级离线数据计算分析存储方案
企业级解决方案：小文件问题（SequenceFile/MapFile）、数据倾斜分析与实战、YARN 调度器分析与多资源队列配置、Hadoop 官方文档使用、CDH/HDP 平台使用。
Flume 日志采集：Flume 三大核心组件、安装部署、HelloWorld、采集文件/网站日志上传 HDFS、SourceInterceptors/ChannelSelectors/SinkProcessors 高级组件、自定义组件开发、Flume 优化与进程监控。
Hive 数据仓库：数据库与数据仓库区别、Hive 安装部署、命令行与 JDBC 使用方式、数据库与表操作、数据类型、内外部表/分区表/桶表/视图、高级函数（分组排序 TopN/行转列/列转行/排序/去重）、HUE Web 工具。
Hive 扩展：数据压缩格式（Deflate/Gzip/Bzip2/Lz4/Snappy/Lzo）、数据存储格式（TextFile/SequenceFile/RCFile/ORC/Parquet）。
HBase NoSQL 数据库：逻辑存储模型、集群安装部署、基础命令与 DDL/增删改查、Java API 开发、Region 概念与架构详解、WAL 预写日志、HFile 与布隆过滤器、HFile 合并与 Region 分裂/负载均衡机制、Scan+Filter 实战、MapReduce 批量导入。
3. 阶段三：Spark + 电商数据仓库综合项目
Scala 语言（7 天）：Scala 环境安装、变量与数据类型、表达式与循环、集合体系（Set/List/Map/Array/Tuple）、函数式编程（匿名函数/高阶函数）、面向对象（类/接口/apply/main）、模式匹配与隐式转换。
Spark 快速上手：Spark Standalone/YARN 集群部署、Spark 工作原理与 RDD 概念、架构原理、WordCount 实战（Scala/Java）、Transformation 与 Action 开发实战、RDD 持久化与共享变量（Broadcast/Accumulator）、TopN 主播统计实战。
Spark 性能优化：宽依赖与窄依赖、Stage 划分、三种任务提交模式、Shuffle 机制分析、Checkpoint 原理与开发、性能优化最佳实践（并行度/Kryo/持久化/JVM 调优/数据本地化）、算子优化（mapPartitions/foreachPartition/reduceByKey vs groupByKey）、Spark SQL 与 DataFrame 开发、内置函数。
Spark 3.x 新特性：Spark 1.x~3.x 演变历史、AQE 自适应查询优化（动态调整 Shuffle 分区/动态调整 Join 策略/动态优化倾斜 Join）、动态分区裁剪、SparkSQL 集成 Hive。
综合项目——电商数据仓库之用户行为数仓：数据仓库概念与分层设计、技术选型与架构设计、数据生成与采集（Sqoop 导入导出）、ODS 层/DWD 层/DWS 层/APP 层开发、多业务需求分析与实现。
综合项目——电商数据仓库之商品订单数仓：商品订单数仓 ODS/DWD 层开发、多业务需求设计与实现、拉链表实战（原理/制作/订单表实现/性能分析）、数据可视化（Zepplin）、任务调度（Crontab/Azkaban 安装部署与依赖任务）、数据压缩格式与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
Kafka 消息队列：消息队列概念、Kafka 架构与核心组件、安装部署与基础使用。
Elasticsearch 全文检索：ES 简介与核心概念、单机/集群安装、Cerebr 监控管理、RestAPI/JavaAPI 操作索引、分词与倒排索引原理、中文分词插件（es-ik）与自定义词库/热更新、Search 查询与聚合分析、高亮功能、settings/mapping/routing 高级特性。
仿百度搜索引擎项目：企业快速复杂查询痛点分析、ES+HBase 搜索引擎架构设计、ES 高级特性扩展、项目全链路开发（接口数据获取→HBase/Redis 导入→ES 索引建立→Web 检索代码对接→项目运行）。
课程亮点
四阶段递进式学习：从 Linux 基础→Hadoop 生态→Spark 计算与数据仓库→实时数据处理与全文检索，层层递进，构建完整大数据知识体系。
Hadoop 深度精讲：从 HDFS 架构原理到 MapReduce Shuffle 源码剖析，从 NameNode 到写数据全流程，覆盖 Hadoop 核心考点。
企业级解决方案：小文件问题、数据倾斜、YARN 多队列等企业级痛点逐一攻克，培养工程化思维。
Hive 数据仓库全链路：从基础操作到高级函数，从压缩/存储格式到 HUE 工具，覆盖数据仓库开发全流程。
Spark 全栈开发：Scala 语言速成→Spark 核心开发→性能优化→Spark 3.x AQE 新特性→Spark SQL 集成 Hive，覆盖 Spark 全部核心知识。
双综合项目实战：用户行为数仓 + 商品订单数仓，涵盖 ODS/DWD/DWS/APP 分层开发、拉链表、Zepplin 可视化、Azkaban 调度，对标企业真实项目。
实时检索方案：Kafka 消息队列 + Elasticsearch 全文检索 + HBase 存储，构建企业级搜索引擎方案。
仿百度搜索引擎项目：从架构设计到全链路开发，将 ES/HBase/Redis 技术融会贯通。
课程目录：
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】
| | | [1.1.1.1]–1-2笑傲大数据：总体介绍.mp4
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| | +—{2}–第2章Linux虚拟机安装配置
| | | [1.1.2.1]–2-1如何安装Linux虚拟机.mp4
| | | [1.1.2.2]–2-2使用Vmware安装Linux虚拟机.mp4
| | | [1.1.2.3]–2-3使用克隆的方式创建Linux虚拟机.mp4
| | | [1.1.2.4]–2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一.mp4
| | | [1.1.2.5]–2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二.mp4
| | | [1.1.2.6]–2-6SecureCRT配置修改.mp4
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| | +—{3}–第3章Linux极速上手
| | | [1.1.3.10]–3-11Linux常见高级命令之三剑客(sed).mp4
| | | [1.1.3.11]–3-12Linux常见高级命令之三剑客(awk).mp4
| | | [1.1.3.1]–3-1Linux常见高级命令之vi的使用.mp4
| | | [1.1.3.2]–3-2Linux常见高级命令之wc的使用.mp4
| | | [1.1.3.3]–3-3Linux常见高级命令之sort的使用.mp4
| | | [1.1.3.4]–3-4Linux常见高级命令之uniq的使用.mp4
| | | [1.1.3.5]–3-5Linux常见高级命令之head的使用.mp4
| | | [1.1.3.6]–3-6Linux常见高级命令之date的使用.mp4
| | | [1.1.3.7]–3-7Linux常见高级命令之ps和netstat的使用.mp4
| | | [1.1.3.8]–3-8Linux常见高级命令之jps+top+kill的使用.mp4
| | | [1.1.3.9]–3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep).mp4
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| | +—{4}–第4章Linux试炼之配置与shell实战
| | | [1.1.4.10]–4-10shell扩展.mp4
| | | [1.1.4.11]–4-11Linux中的定时器crontab.mp4
| | | [1.1.4.1]–4-1Linux高级配置之静态ip设置.mp4
| | | [1.1.4.2]–4-2Linux高级配置之hostname设置.mp4
| | | [1.1.4.4]–4-4开发执行第一个shell脚本.mp4
| | | [1.1.4.5]–4-5shell中变量的定义.mp4
| | | [1.1.4.6]–4-6shell中四种变量的使用.mp4
| | | [1.1.4.7]–4-7shell中的循环和判断之for循环.mp4
| | | [1.1.4.8]–4-8shell中的循环和判断之while循环.mp4
| | | [1.1.4.9]–4-9shell中的循环和判断之if判断.mp4
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| | \—{5}–第5章Linux总结与走进大数据
| | [1.1.5.1]–5-1实战：在Linux上安装配置JDK.mp4
| | [1.1.5.2]–5-2Linux总结.mp4
| | [1.1.5.3]–5-3什么是大数据.mp4
| | [1.1.5.4]–5-4大数据产生的背景.mp4
| | [1.1.5.5]–5-5大数据的4V特征.mp4
| | [1.1.5.6]–5-6大数据的行业应用.mp4
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| +—{2}–大数据起源之初识Hadoop
| | +—{1}–第1章初识Hadoop
| | | [1.2.1.1]–1-1什么是Hadoop.mp4
| | | [1.2.1.2]–1-2Hadoop发行版及核心组件介绍.mp4
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| | \—{2}–第2章Hadoop的两种安装方式
| | [1.2.2.1]–2-1Hadoop伪分布集群安装部署.mp4
| | [1.2.2.2]–2-2Hadoop伪分布集群安装部署.mp4
| | [1.2.2.3]–2-3Hadoop分布式集群安装部署.mp4
| | [1.2.2.4]–2-4Hadoop分布式集群安装部署.mp4
| | [1.2.2.5]–2-5Hadoop的客户端节点.mp4
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| +—{3}–Hadoop之HDFS的使用
| | +—{1}–第1章HDFS介绍
| | | [1.3.1.1]–1-1HDFS介绍.mp4
| | | [1.3.1.2]–1-2HDFS的Shell介绍.mp4
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| | +—{2}–第2章HDFS基础操作
| | | [1.3.2.1]–2-1HDFS的常见Shell操作.mp4
| | | [1.3.2.2]–2-2HDFS案例实操.mp4
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| | \—{3}–第3章Java操作HDFS
| | [1.3.3.1]–3-1Java代码操作HDFS.mp4
| | [1.3.3.2]–3-2Java代码操作HDFS.mp4
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| +—{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析
| | +—{1}–第1章初识NameNode
| | | [1.4.1.1]–1-1NameNode介绍.mp4
| | | [1.4.1.2]–1-2NameNode深入.mp4
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| | +—{2}–第2章NameNode进阶
| | | [1.4.2.1]–2-1SecondaryNameNode介绍.mp4
| | | [1.4.2.2]–2-2DataNode介绍.mp4
| | | [1.4.2.2]–2-2DataNode介绍_20240301_111506.mp4
| | | [1.4.2.3]–2-3NameNode总结.mp4
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| | +—{3}–第3章HDFS高级
| | | [1.4.3.1]–3-1HDFS的回收站.mp4
| | | [1.4.3.2]–3-2HDFS的安全模式.mp4
| | | [1.4.3.3]–3-3实战：定时上传数据至HDFS.mp4
| | | [1.4.3.4]–3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4
| | | [1.4.3.5]–3-5本周总结+寄语.mp4
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| | \—{4}–第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析
| | [1.4.4.1]–4-1RPC原理分析及案例应用.mp4
| | [1.4.4.3]–4-3源码概览及源码基础环境配置.mp4
| | [1.4.4.4]–4-4create方法源码调用过程分析（上）.mp4
| | [1.4.4.5]–4-5create方法源码调用过程分析（下）.mp4
| | [1.4.4.6]–4-6write方法源码调用过程分析（上）.mp4
| | [1.4.4.7]–4-7write方法源码调用过程分析（下）.mp4
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| \—{5}–Hadoop之初识MR
| +—{1}–第1章初识MapReduce
| | [1.5.1.1]–1-1MapReduce介绍.mp4
| | [1.5.1.2]–1-2MapReduce执行原理.mp4
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| +—{2}–第2章实战：WordCount
| | [1.5.2.1]–2-1WordCount案例图解.mp4
| | [1.5.2.2]–2-2实战：WordCount案例开发.mp4
| | [1.5.2.3]–2-3实战：WordCount案例开发.mp4
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| +—{3}–第3章深入MapReduce
| | [1.5.3.1]–3-1MapReduce任务日志查看.mp4
| | [1.5.3.2]–3-2停止Hadoop集群中的任务.mp4
| | [1.5.3.3]–3-3MapReduce程序扩展.mp4
| | [1.5.3.3]–3-3MapReduce程序扩展_20240301_111604.mp4
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| \—{4}–第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出
| [1.5.4.1]–4-1Shuffle执行过程分析.mp4
| [1.5.4.2]–4-2Hadoop中的序列化机制.mp4
| [1.5.4.3]–4-3InputFormat层级分析.mp4
| [1.5.4.4]–4-4InputFormat之getSplits源码剖析.mp4
| [1.5.4.6]–4-6InputFormat之RecordReader源码剖析.mp4
| [1.5.4.7]–4-7OutputFormat源码剖析.mp4
| [1.5.4.7]–4-7OutputFormat源码剖析_20240301_111638.mp4
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+—{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
| | | [2.1.1.1]–1-1小文件问题之SequenceFile.mp4
| | | [2.1.1.2]–1-2小文件问题之SequenceFile.mp4
| | | [2.1.1.3]–1-3小文件问题之MapFile.mp4
| | | [2.1.1.4]–1-4案例：小文件存储和计算.mp4
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| | +—{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案
| | | [2.1.2.1]–2-1数据倾斜问题分析.mp4
| | | [2.1.2.2]–2-2数据倾斜案例实战.mp4
| | | [2.1.2.3]–2-3数据倾斜案例实战.mp4
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| | +—{3}–第3章YARN实战
| | | [2.1.3.1]–3-1YARN的基本情况介绍.mp4
| | | [2.1.3.2]–3-2YARN中的调度器分析.mp4
| | | [2.1.3.3]–3-3案例：YARN多资源队列配置和使用.mp4
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| | +—{4}–第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】
| | | [2.1.4.1]–4-1Hadoop官方文档使用指南.mp4
| | | [2.1.4.2]–4-2Hadoop在CDH中的使用.mp4
| | | [2.1.4.3]–4-3Hadoop在HDP中的使用.mp4
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| | +—{5}–第5章Hadoop核心复盘
| | | [2.1.5.1]–5-1本周总结+寄语.mp4
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| | \—{6}–第6章【福利加油站】
| | [2.1.6.1]–6-1【加餐】大数据技术揭开抖音推荐的真相.mp4
| | [2.1.6.2]–6-2【加餐】大厂资深HR教你如何准备简历和面试.mp4
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| +—{2}–Flume从0到高手一站式养成记
| | +—{1}–第1章极速入门Flume
| | | [2.2.1.1]–1-1快速了解Flume.mp4
| | | [2.2.1.2]–1-2Flume的三大核心组件.mp4
| | | [2.2.1.3]–1-3Flume安装部署.mp4
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| | +—{2}–第2章极速上手Flume使用
| | | [2.2.2.1]–2-1Flume的HelloWorld.mp4
| | | [2.2.2.2]–2-2案例：采集文件内容上传至HDFS.mp4
| | | [2.2.2.3]–2-3案例：采集网站日志上传至HDFS.mp4
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| | +—{3}–第3章精讲Flume高级组件
| | | [2.2.3.1]–3-1Flume高级组件之SourceInterceptors.mp4
| | | [2.2.3.2]–3-2Flume高级组件之ChannelSelectors.mp4
| | | [2.2.3.3]–3-3Flume高级组件之SinkProcessors.mp4
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| | +—{4}–第4章Flume出神入化篇
| | | [2.2.4.1]–4-1各种自定义组件.mp4
| | | [2.2.4.2]–4-2Flume优化.mp4
| | | [2.2.4.3]–4-3Flume进程监控.mp4
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| | \—{5}–第5章Flume核心复盘
| | [2.2.5.1]–5-1本周总结+寄语.mp4
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| +—{3}–数据仓库Hive从入门到小牛
| | +—{1}–第1章快速了解Hive
| | | [2.3.1.1]–1-1快速了解Hive.mp4
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| | +—{2}–第2章数据库与数据仓库区别
| | | [2.3.2.1]–2-1数据库和数据仓库的区别.mp4
| | | [2.3.2.2]–2-2Hive安装部署.mp4
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| | +—{3}–第3章Hive基础使用
| | | [2.3.3.1]–3-1Hive使用方式之命令行方式.mp4
| | | [2.3.3.2]–3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4
| | | [2.3.3.3]–3-3Set命令的使用.mp4
| | | [2.3.3.4]–3-4Hive的日志配置.mp4
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| | +—{4}–第4章Hive核心实战
| | | [2.3.4.10]–4-10Hive数据处理综合案例（下）.mp4
| | | [2.3.4.1]–4-1Hive中数据库的操作.mp4
| | | [2.3.4.2]–4-2Hive中表的操作.mp4
| | | [2.3.4.3]–4-3Hive中数据类型的应用.mp4
| | | [2.3.4.4]–4-4Hive中数据类型的应用.mp4
| | | [2.3.4.5]–4-5Hive表类型之内部表+外部表.mp4
| | | [2.3.4.6]–4-6Hive表类型之内部分区表.mp4
| | | [2.3.4.7]–4-7Hive表类型之外部分区表.mp4
| | | [2.3.4.8]–4-8Hive表类型之桶表+视图.mp4
| | | [2.3.4.9]–4-9Hive数据处理综合案例（上）.mp4
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| | +—{5}–第5章Hive高级函数实战
| | | [2.3.5.1]–5-1Hive高级函数之分组排序取TopN【666资源站：666root .com】.mp4
| | | [2.3.5.2]–5-2Hive高级函数之行转列【666资源站：666root .com】.mp4
| | | [2.3.5.3]–5-3Hive高级函数之列转行【666资源站：666root .com】.mp4
| | | [2.3.5.4]–5-4Hive的排序函数【666资源站：666root .com】.mp4
| | | [2.3.5.5]–5-5Hive的分组和去重函数【666资源站：666root .com】.mp4
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| | \—{6}–第6章Hive技巧与核心复盘
| | [2.3.6.2]–6-2Hive的Web工具-HUE.mp4
| | [2.3.6.3]–6-3本周总结+寄语.mp4
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| +—{4}–Hive扩展内容
| | +—{1}–第1章常见数据压缩格式的使用
| | | [2.4.1.1]–1-1常见的数据压缩格式介绍.mp4
| | | [2.4.1.2]–1-2数据压缩格式选择建议和压缩位置.mp4
| | | [2.4.1.3]–1-3数据压缩格式案例实战分析.mp4
| | | [2.4.1.4]–1-4未压缩+Deflate压缩格式演示.mp4
| | | [2.4.1.5]–1-5Gzip+Bzip2压缩格式演示.mp4
| | | [2.4.1.6]–1-6Lz4+Snappy压缩格式演示.mp4
| | | [2.4.1.7]–1-7Lzo压缩格式演示.mp4
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| | \—{2}–第2章常见数据存储格式的使用
| | [2.4.2.1]–2-1数据存储格式之TextFile的原理及使用.mp4
| | [2.4.2.2]–2-2数据存储格式之SequenceFile的原理及使用.mp4
| | [2.4.2.3]–2-3数据存储格式之RCFile的原理及使用.mp4
| | [2.4.2.4]–2-4数据存储格式之ORC的原理及使用.mp4
| | [2.4.2.5]–2-5数据存储格式之Parquet的原理及使用.mp4
| | [2.4.2.6]–2-6数据存储格式总结.mp4
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| \—{5}–快速上手NoSQL数据库HBase
| +—{1}–第1章快速了解HBase
| | [2.5.1.1]–1-7HBase逻辑存储模型.mp4
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| +—{2}–第2章快速上手使用HBase
| | [2.5.2.1]–2-1HBase集群安装部署.mp4
| | [2.5.2.2]–2-2HBase常用命令之基础命令和DDL命令.mp4
| | [2.5.2.3]–2-3HBase常用命令之增删改查命令和命名空间的操作.mp4
| | [2.5.2.4]–2-4HBaseJavaAPI开发环境配置.mp4
| | [2.5.2.5]–2-5HBaseJavaAPI之增加和查询操作.mp4
| | [2.5.2.6]–2-6HBaseJavaAPI之查询多版本数据和删除操作.mp4
| | [2.5.2.7]–2-7HBaseJavaAPI之创建表和删除表.mp4
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| +—{3}–第3章深入HBase架构原理
| | [2.5.3.1]–3-1Region概念详解.mp4
| | [2.5.3.1]–3-1Region概念详解_20240301_112659.mp4
| | [2.5.3.2]–3-3HBase架构详解.mp4
| | [2.5.3.2]–3-3HBase架构详解_20240301_112719.mp4
| | [2.5.3.3]–3-4WAL预写日志系统.mp4
| | [2.5.3.4]–3-5HFile文件及布隆过滤器介绍.mp4
| | [2.5.3.5]–3-6HFile的合并机制.mp4
| | [2.5.3.6]–3-7Region的分裂机制.mp4
| | [2.5.3.7]–3-8Region的负载均衡策略.mp4
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| \—{4}–第4章HBase高级用法
| [2.5.4.1]–4-2Scan全表扫描功能介绍.mp4
| [2.5.4.2]–4-3Scan+Filter案例实战.mp4
| [2.5.4.3]–4-4HBase批量导入之MapReduce.mp4
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+—{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
| | | [3.1.1.1]–1-1快速了解Scala.mp4
| | | [3.1.1.2]–1-2Scala环境安装配置.mp4
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| | +—{2}–第2章Scala基础语法
| | | [3.1.2.1]–2-1Scala中的变量和数据类型.mp4
| | | [3.1.2.1]–2-1Scala中的变量和数据类型_20240301_111219.mp4
| | | [3.1.2.2]–2-2Scala中的表达式和循环.mp4
| | | [3.1.2.2]–2-2Scala中的表达式和循环_20240301_111222.mp4
| | | [3.1.2.3]–2-3Scala集合体系之Set.mp4
| | | [3.1.2.4]–2-4Scala集合体系之List.mp4
| | | [3.1.2.5]–2-5Scala集合体系之Map.mp4
| | | [3.1.2.6]–2-6Scala中的Array和Tuple.mp4
| | | [3.1.2.7]–2-7Scala集合总结.mp4
| | | [3.1.2.8]–2-8Scala中函数的使用.mp4
| | |
| | +—{3}–第3章Scala面向对象
| | | [3.1.3.1]–3-1Scala面向对象之类的使用.mp4
| | | [3.1.3.3]–3-3Scala面向对象之apply方法.mp4
| | | [3.1.3.4]–3-4Scala面向对象之main方法的使用.mp4
| | | [3.1.3.5]–3-5Scala面向对象之接口的使用.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章Scala函数式编程
| | | [3.1.4.1]–4-1Scala函数式编程介绍.mp4
| | | [3.1.4.2]–4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数.mp4
| | | [3.1.4.3]–4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章Scala高级特性
| | | [3.1.5.1]–5-1Scala高级特性之模式匹配.mp4
| | | [3.1.5.2]–5-2Scala高级特性之隐式转换.mp4
| | |
| | \—{6}–第6章Scala核心复盘
| | [3.1.6.1]–6-1本周总结+寄语.mp4
| |
| +—{2}–Spark快速上手
| | +—{1}–第1章 初识Spark
| | | [3.2.1.1]–1-1 快速了解Spark.mp4
| | | [3.2.1.2]–1-2 Spark Standalone集群安装部署.mp4
| | | [3.2.1.3]–1-3 Spark ON YARN集群安装部署.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 解读Spark工作与架构原理
| | | [3.2.2.1]–2-1 Spark工作原理分析.mp4
| | | [3.2.2.2]–2-2 什么是RDD.mp4
| | | [3.2.2.3]–2-3 Spark架构原理.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Spark实战：单词统计
| | | [3.2.3.1]–3-1 Spark项目开发环境配置.mp4
| | | [3.2.3.2]–3-2 WordCount之Scala代码.mp4
| | | [3.2.3.3]–3-3 WordCount之Java代码.mp4
| | | [3.2.3.4]–3-4 Spark任务的三种提交方式.mp4
| | | [3.2.3.5]–3-5 Spark开启historyServer服务.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Transformation与Action开发实战
| | | [3.2.4.1]–4-1 创建RDD的三种方式.mp4
| | | [3.2.4.2]–4-2 Transformation和Action介绍.mp4
| | | [3.2.4.3]–4-3 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
| | | [3.2.4.4]–4-4 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
| | | [3.2.4.5]–4-5 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4
| | | [3.2.4.6]–4-6 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4
| | | [3.2.4.8]–4-8 Action操作开发实战之Java代码.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 RDD持久化
| | | [3.2.5.1]–5-1 RDD持久化原理.mp4
| | | [3.2.5.2]–5-2 RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4
| | | [3.2.5.3]–5-3 RDD持久化开发实战之Java代码.mp4
| | | [3.2.5.4]–5-4 共享变量之Broadcast Variable的使用.mp4
| | | [3.2.5.5]–5-5 共享变量之Accumulator的使用.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 TopN主播统计
| | | [3.2.6.1]–6-1 TopN主播统计需求分析.mp4
| | | [3.2.6.2]–6-2 TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4
| | | [3.2.6.3]–6-3 TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4
| | |
| | \—{7}–第7章 面试与核心复盘
| | [3.2.7.1]–7-1 面试题.mp4
| | [3.2.7.2]–7-2 本周总结+寄语.mp4
| |
| +—{3}–Spark性能优化的道与术
| | +—{1}–第1章 Spark三种任务提交模式
| | | [3.3.1.1]–1-1 宽依赖和窄依赖.mp4
| | | [3.3.1.2]–1-2 Stage.mp4
| | | [3.3.1.3]–1-3 Spark任务的三种提交模式.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Shuffle机制分析
| | | [3.3.2.1]–2-1 Shuffle介绍.mp4
| | | [3.3.2.2]–2-2 三种Shuffle机制分析.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Spark之checkpoint
| | | [3.3.3.1]–3-1 checkpoint概述.mp4
| | | [3.3.3.2]–3-2 checkpoint和持久化的区别.mp4
| | | [3.3.3.3]–3-3 checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4
| | | [3.3.3.5]–3-5 checkpoint源码分析之写操作.mp4
| | | [3.3.3.6]–3-6 checkpoint源码分析之读操作.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践
| | | (3.3.4.1)–4-5 提高并行度.pdf
| | | [3.3.4.1]–4-1 Spark程序性能优化分析.mp4
| | | [3.3.4.2]–4-2 高性能序列化类库Kryo的使用.mp4
| | | [3.3.4.3]–4-3 持久化或者checkpoint.mp4
| | | [3.3.4.4]–4-4 JVM垃圾回收调忧.mp4
| | | [3.3.4.5]–4-6 数据本地化.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 Spark性能优化之算子优化
| | | [3.3.5.1]–5-1 算子优化之mapPartitions.mp4
| | | [3.3.5.2]–5-2 算子优化之foreachPartition.mp4
| | | [3.3.5.4]–5-4 算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 极速上手SparkSql
| | | [3.3.6.1]–6-1 SparkSql快速上手使用.mp4
| | | [3.3.6.2]–6-2 DataFrame常见算子操作.mp4
| | | [3.3.6.3]–6-3 DataFrame的sql操作.mp4
| | | [3.3.6.4]–6-4 RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4
| | | [3.3.6.5]–6-5 RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4
| | | [3.3.6.6]–6-6 load和save操作.mp4
| | | [3.3.6.7]–6-7 SaveMode的使用.mp4
| | | [3.3.6.8]–6-8 内置函数介绍.mp4
| | |
| | \—{7}–第7章 Spark实战与核心复盘
| | [3.3.7.1]–7-1 实战：TopN主播统计-1.mp4
| | [3.3.7.2]–7-2 实战：TopN主播统计-2.mp4
| | [3.3.7.3]–7-3 本周总结+寄语.mp4
| |
| +—{4}–Spark3.x扩展内容
| | +—{1}–第1章 快速上手使用Spark 3.x
| | | [3.4.1.1]–1-1 Spark3.x版本介绍.mp4
| | | [3.4.1.2]–1-2 基于Spark3.x版本开发代码.mp4
| | | [3.4.1.3]–1-3 在大数据集群中集成Spark3.x环境.mp4
| | | [3.4.1.4]–1-4 向YARN集群中提交Spark3.x代码.mp4
| | | [3.4.1.5]–1-5 向YARN集群中提交Spark2.x代码.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用
| | | [3.4.2.10]–2-10 动态分区裁剪DPP(原理).mp4
| | | [3.4.2.11]–2-11 动态分区裁剪DPP(应用)-1.mp4
| | | [3.4.2.12]–2-12 动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4
| | | [3.4.2.13]–2-13 Spark3.x其他新特性分析.mp4
| | | [3.4.2.1]–2-1 Spark1.x~3.x的演变历史.mp4
| | | [3.4.2.2]–2-2 Spark 3.x新特性概述.mp4
| | | [3.4.2.3]–2-3 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4
| | | [3.4.2.4]–2-4 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-1.mp4
| | | [3.4.2.5]–2-5 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4
| | | [3.4.2.6]–2-6 AQE之动态调整Join策略(原理).mp4
| | | [3.4.2.7]–2-7 AQE之动态调整Join策略(应用).mp4
| | | [3.4.2.8]–2-8 AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | \—{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive
| | [3.4.3.1]–3-1 在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4
| | [3.4.3.2]–3-2 在SparkSQL代码中集成Hive.mp4
| | [3.4.3.3]–3-3 使用insertInto向Hive表中写入数据.mp4
| | [3.4.3.4]–3-4 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-1.mp4
| | [3.4.3.5]–3-5 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-2.mp4
| | [3.4.3.6]–3-6 使用SparkSQL向Hive表中写入数据.mp4
| | [3.4.3.7]–3-7 向集群中提交代码.mp4
| |
| +—{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
| | | [3.5.1.1]–1-1项目效果展示.mp4
| | | [3.5.1.2]–1-2项目的由来.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章数据仓库前置技术
| | | [3.5.2.1]–2-1什么是数据仓库.mp4
| | | [3.5.2.2]–2-2数据仓库基础知识.mp4
| | | [3.5.2.3]–2-3数据仓库分层.mp4
| | | [3.5.2.4]–2-4典型数仓系统架构分析.mp4
| | |
| | +—{3}–第3章电商数仓技术选型
| | | [3.5.3.1]–3-1技术选型.mp4
| | | [3.5.3.2]–3-2整体架构设计.mp4
| | | [3.5.3.3]–3-3服务器资源规划.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章数据生成与采集
| | | [3.5.4.1]–4-1生成用户行为数据【客户端数据】.mp4
| | | [3.5.4.2]–4-2生成商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
| | | [3.5.4.3]–4-3采集用户行为数据【客户端数据】.mp4
| | | [3.5.4.4]–4-4Sqoop安装部署.mp4
| | | [3.5.4.5]–4-5Sqoop之数据导入功能.mp4
| | | [3.5.4.6]–4-6Sqoop之数据导出功能.mp4
| | | [3.5.4.7]–4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
| | | [3.5.4.8]–4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章用户行为数仓设计与实现
| | | [3.5.5.10]–5-10需求二之需求分析.mp4
| | | [3.5.5.11]–5-11需求二之app层开发.mp4
| | | [3.5.5.12]–5-12需求二之开发脚本.mp4
| | | [3.5.5.13]–5-13需求三之需求分析.mp4
| | | [3.5.5.14]–5-14需求三之dws层和app层开发.mp4
| | | [3.5.5.15]–5-15需求三之开发脚本.mp4
| | | [3.5.5.16]–5-16需求四之需求分析.mp4
| | | [3.5.5.17]–5-17需求四之app层开发.mp4
| | | [3.5.5.18]–5-18需求四之开发脚本.mp4
| | | [3.5.5.19]–5-19需求五之需求分析.mp4
| | | [3.5.5.1]–5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发.mp4
| | | [3.5.5.20]–5-20需求五之dws层开发.mp4
| | | [3.5.5.21]–5-21需求五之app层开发.mp4
| | | [3.5.5.22]–5-22需求五之结果验证.mp4
| | | [3.5.5.23]–5-23需求六之需求分析.mp4
| | | [3.5.5.24]–5-24需求六之dws层和app层开发.mp4
| | | [3.5.5.25]–5-25需求六之开发脚本.mp4
| | | [3.5.5.26]–5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结.mp4
| | | [3.5.5.2]–5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取.mp4
| | | [3.5.5.3]–5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发.mp4
| | | [3.5.5.4]–5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取.mp4
| | | [3.5.5.5]–5-5用户行为数据数仓需求分析.mp4
| | | [3.5.5.6]–5-6需求一之需求分析.mp4
| | | [3.5.5.7]–5-7需求一之dws层开发.mp4
| | | [3.5.5.8]–5-8需求一之app层开发.mp4
| | | [3.5.5.9]–5-9需求一之开发脚本.mp4
| | |
| | \—{6}–第6章项目核心复盘
| | [3.5.6.1]–6-1本周总结.mp4
| |
| \—{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
| | [3.6.1.1]–1-1 商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4
| | [3.6.1.2]–1-2 商品订单数据数仓需求分析.mp4
| |
| +—{2}–第2章 需求设计与实现
| | [3.6.2.10]–2-10 需求四之需求分析.mp4
| | [3.6.2.11]–2-11 需求四之app层开发.mp4
| | [3.6.2.12]–2-12 需求四之开发脚本.mp4
| | [3.6.2.1]–2-1 需求一之需求分析.mp4
| | [3.6.2.2]–2-2 需求一之dws层开发.mp4
| | [3.6.2.3]–2-3 需求一之开发脚本.mp4
| | [3.6.2.4]–2-4 需求二之需求分析.mp4
| | [3.6.2.5]–2-5 需求二之app层开发.mp4
| | [3.6.2.6]–2-6 需求二之开发脚本.mp4
| | [3.6.2.7]–2-7 需求三之需求分析.mp4
| | [3.6.2.9]–2-9 需求三之开发脚本.mp4
| |
| +—{2}–附件
| +—{3}–第3章 订单拉链表实战
| | [3.6.3.1]–3-1 什么是拉链表.mp4
| | [3.6.3.2]–3-2 如何制作拉链表.mp4
| | [3.6.3.3]–3-3 【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4
| | [3.6.3.4]–3-4 【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4
| | [3.6.3.5]–3-5 【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4
| | [3.6.3.6]–3-6 拉链表的性能问题分析.mp4
| |
| +—{4}–第4章 数据可视化和任务调度实现
| | [3.6.4.1]–4-1 数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4
| | [3.6.4.2]–4-2 数据可视化之Zepplin的使用.mp4
| | [3.6.4.3]–4-3 任务调度之Crontab调度器的使用.mp4
| | [3.6.4.4]–4-4 任务调度之Azkaban的安装部署.mp4
| | [3.6.4.5]–4-5 任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4
| | [3.6.4.6]–4-6 任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4
| | [3.6.4.7]–4-7 任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4
| | [3.6.4.8]–4-8 项目优化.mp4
| |
| +—{5}–第5章 项目核心复盘
| | [3.6.5.1]–5-1 本周总结.mp4
| |
| \—{6}–第6章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用
| [3.6.6.1]–6-1 数据存储格式和压缩格式在数仓中的应用.mp4
|
+—{4}–阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案
| +—{10}–全文检索引擎Elasticsearch
| | +—{1}–第1章 快速了解Elasticsearch
| | | [4.10.1.1]–1-1 Elasticsearch简介.mp4
| | | [4.10.1.2]–1-2 MySQL VS Elasticsearch.mp4
| | | [4.10.1.3]–1-3 Elasticsearch核心概念.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 快速上手使用Elasticsearch
| | | [4.10.2.1]–2-1 Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4
| | | [4.10.2.2]–2-2 Elasticsearch单机安装步骤.mp4
| | | [4.10.2.3]–2-3 Elasticsearch集群安装步骤.mp4
| | | [4.10.2.4]–2-4 Elasticsearch集群监控管理工具-cerebr.mp4
| | | [4.10.2.5]–2-5 使用RestAPI的方式操作ES的索引库.mp4
| | | [4.10.2.6]–2-6 使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4
| | | [4.10.2.8]–2-8 使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Elasticsearch分词详解
| | | (4.10.3.1)–3-2 分词器的作用.pdf
| | | (4.10.3.2)–3-3 分词器的工作流程.pdf
| | | (4.10.3.3)–3-4 停用词.pdf
| | | (4.10.3.4)–3-5 中文分词方式.pdf
| | | (4.10.3.5)–3-6 常见的中文分词器.pdf
| | | [4.10.3.1]–3-1 Elasticsearch分词及倒排索引介绍.mp4
| | | [4.10.3.2]–3-7 Elasticsearch集成中文分词插件(es-ik).mp4
| | | [4.10.3.3]–3-8 Elasticsearch添加自定义词库.mp4
| | | [4.10.3.4]–3-9 Elasticsearch添加热更新词库.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Elasticsearch查询详解
| | | (4.10.4.1)–4-2 searchType详解.pdf
| | | (4.10.4.2)–4-7 评分依据(了解).pdf
| | | (4.10.4.3)–4-8 ES中分页的性能问题.pdf
| | | [4.10.4.1]–4-1 Elasticsearch Search查询.mp4
| | | [4.10.4.2]–4-3 Elasticsearch query过滤功能-1.mp4
| | | [4.10.4.3]–4-4 Elasticsearch query过滤功能-2.mp4
| | | [4.10.4.5]–4-6 Elasticsearch 高亮功能.mp4
| | | [4.10.4.6]–4-9 Elasticsearch聚合案例-1.mp4
| | | [4.10.4.7]–4-10 Elasticsearch聚合案例-2.mp4
| | | [4.10.4.8]–4-11 Elasticsearch获取所有分组数据.mp4
| | |
| | \—{5}–第5章 Elasticsearch的高级特性
| | (4.10.5.1)–5-5 ES的索引库模板(了解).pdf
| | (4.10.5.2)–5-6 ES的索引库别名(了解).pdf
| | (4.10.5.3)–5-8 ES优化策略.pdf
| | [4.10.5.1]–5-1 Elasticsearch中的settings.mp4
| | [4.10.5.2]–5-2 Elasticsearch中的mapping.mp4
| | [4.10.5.4]–5-4 Elasticsearch的routing路由功能.mp4
| |
| +—{11}–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
| | | [4.8.1.1]–1-1企业中快速复杂查询痛点分析.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章仿百度搜索引擎项目架构设计
| | | [4.8.2.1]–2-1仿百度搜索引擎项目架构设计.mp4
| | |
| | +—{3}–第3章ES高级特性扩展
| | | [4.8.3.1]–3-1ES高级特性原理分析.mp4
| | | [4.8.3.2]–3-2ES高级特性案例实操.mp4
| | |
| | \—{4}–第4章开发仿百度搜索引擎项目
| | [4.8.4.1]–4-1项目需求和开发步骤分析.mp4
| | [4.8.4.2]–4-2获取接口数据导入HBase和Redis-1.mp4
| | [4.8.4.3]–4-3获取接口数据导入HBase和Redis-2.mp4
| | [4.8.4.4]–4-4通过ES对HBase中的数据建立索引-1.mp4
| | [4.8.4.5]–4-5通过ES对HBase中的数据建立索引-2.mp4
| | [4.8.4.6]–4-6对接Web项目实现核心检索代码.mp4
| | [4.8.4.7]–4-7从0~1运行项目.mp4
| |
| +—{1}–消息队列之Kafka从入门到小牛
| | +—{1}–第1章初识Kafka
| | | [4.1.1.1]–1-1什么是消息队列.mp4
| | | [4.1.1.2]–1-2什么是Kafka.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章Kafka集群安装部署
| | | [4.1.2.1]–2-1Zookeeper安装部署之单机模式.mp4
| | | [4.1.2.2]–2-2Zookeeper安装部署之集群模式.mp4
| | | [4.1.2.3]–2-3Kafka安装部署之单机模式.mp4
| | | [4.1.2.4]–2-4Kafka安装部署之集群模式.mp4
| | |
| | +—{3}–第3章Kafka使用初体验
| | | [4.1.3.1]–3-1Kafka中Topic的操作.mp4
| | | [4.1.3.2]–3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4
| | | [4.1.3.3]–3-3案例：QQ群聊天.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章Kafka核心扩展内容
| | | [4.1.4.1]–4-1Broker扩展内容.mp4
| | | [4.1.4.2]–4-2Producer扩展内容.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章Kafka核心之存储和容错机制
| | | [4.1.5.1]–5-1Topic+Partition+Message扩展内容.mp4
| | | [4.1.5.2]–5-2存储策略.mp4
| | | [4.1.5.3]–5-3容错机制.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章Kafka生产消费者实战
| | | [4.1.6.1]–6-1Java代码实现生产者代码.mp4
| | | [4.1.6.2]–6-2Java代码实现消费者代码.mp4
| | | [4.1.6.3]–6-3消费者代码扩展.mp4
| | | [4.1.6.4]–6-4Consumer消费Offset查询.mp4
| | | [4.1.6.5]–6-5Consumer消费顺序.mp4
| | | [4.1.6.6]–6-6Kafka的三种语义.mp4
| | |
| | +—{7}–第7章Kafka技巧篇
| | | [4.1.7.1]–7-1JVM参数调忧.mp4
| | | [4.1.7.2]–7-2Replication参数调忧.mp4
| | | [4.1.7.3]–7-3Log参数调忧.mp4
| | | [4.1.7.4]–7-4KafkaTopic命名小技巧.mp4
| | | [4.1.7.5]–7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK).mp4
| | |
| | +—{8}–第8章Kafka小试牛刀实战篇
| | | [4.1.8.1]–8-1实战：Flume集成Kafka-1.mp4
| | | [4.1.8.2]–8-2实战：Flume集成Kafka-2.mp4
| | | [4.1.8.3]–8-3实战：Kafka集群平滑升级.mp4
| | |
| | \—{9}–第9章Kafka核心复盘
| | [4.1.9.1]–9-1本周总结+寄语.mp4
| |
| +—{2}–极速上手内存数据库Redis
| | +—{1}–第1章 快速了解Redis
| | | [4.2.1.1]–1-1 快速了解Redis.mp4
| | | [4.2.1.2]–1-2 Redis的安装部署.mp4
| | | [4.2.1.3]–1-3 Redis基础命令.mp4
| | | [4.2.1.4]–1-4 Redis多数据库特性.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Redis核心实践
| | | [4.2.2.1]–2-1 Redis常用数据类型之String.mp4
| | | [4.2.2.2]–2-2 Redis常用数据类型之Hash.mp4
| | | [4.2.2.3]–2-3 Redis常用数据类型之List.mp4
| | | [4.2.2.4]–2-4 Redis常用数据类型之Set.mp4
| | | [4.2.2.5]–2-5 Redis常用数据类型之Sorted Set.mp4
| | | [4.2.2.6]–2-6 案例：存储高一班的学员信息.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Redis封装工具类技巧
| | | [4.2.3.1]–3-1 Java代码操作Redis之单连接.mp4
| | | [4.2.3.2]–3-2 Java代码操作Redis之连接池.mp4
| | | [4.2.3.3]–3-3 提取RedisUtils工具类.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Redis高级特性
| | | [4.2.4.1]–4-1 Redis高级特性之expire.mp4
| | | [4.2.4.2]–4-2 Redis高级特性之pipeline和info.mp4
| | | [4.2.4.3]–4-3 Redis持久化之RDB.mp4
| | | [4.2.4.4]–4-4 Redis持久化之AOF.mp4
| | | [4.2.4.5]–4-5 Redis的安全策略.mp4
| | | [4.2.4.6]–4-6 Redis监控命令-monitor.mp4
| | |
| | \—{5}–第5章 Redis核心复盘
| | [4.2.5.1]–5-1 Redis架构演进过程.mp4
| | [4.2.5.2]–5-2 本周总结+寄语.mp4
| |
| +—{3}–Flink快速上手篇
| | +—{1}–第1章 初识Flink
| | | [4.3.1.1]–1-1 快速了解Flink.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 实战：流处理和批处理程序开发
| | | [4.3.2.1]–2-1 Flink Streaming程序开发-Scala.mp4
| | | [4.3.2.2]–2-2 Flink Streaming程序开发-Java.mp4
| | | [4.3.2.3]–2-3 Flink Batch程序开发-Scala.mp4
| | | [4.3.2.4]–2-4 Flink Batch程序开发-Java.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Flink集群安装部署
| | | [4.3.3.1]–3-1 Flink Standalone集群安装部署.mp4
| | | [4.3.3.2]–3-2 Flink ON YARN的两种方式.mp4
| | | [4.3.3.3]–3-3 向集群中提交Flink任务.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Flink核心API之DataStream API
| | | [4.3.4.1]–4-1 Flink核心API介绍.mp4
| | | [4.3.4.2]–4-2 DataStream API之DataSource.mp4
| | | [4.3.4.3]–4-3 DataStream API之Transformatio.mp4
| | | [4.3.4.4]–4-4 DataStream API之Transformatio.mp4
| | | [4.3.4.5]–4-5 DataStream API之Transformatio.mp4
| | | [4.3.4.6]–4-6 DataStream API之Transformatio.mp4
| | | [4.3.4.7]–4-7 DataStream API之Transformatio.mp4
| | | [4.3.4.8]–4-8 DataStream API之Transformatio.mp4
| | | [4.3.4.9]–4-9 DataStream API之DataSink.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 Flink核心API之DataSet API
| | | [4.3.5.1]–5-1 DataSet API之Transformation-m.mp4
| | | [4.3.5.2]–5-2 DataSet API之Transformation-j.mp4
| | | [4.3.5.3]–5-3 DataSet API之Transformation-o.mp4
| | | [4.3.5.4]–5-4 DataSet API之Transformation-c.mp4
| | | [4.3.5.5]–5-5 DataSet API之Transformation-f.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 Flink核心API之Table API和SQL
| | | [4.3.6.2]–6-2 创建TableEnvironment对象.mp4
| | | [4.3.6.3]–6-3 TableAPI和SQL的使用.mp4
| | | [4.3.6.4]–6-4 使用DataStream创建表.mp4
| | | [4.3.6.5]–6-5 使用DataSet创建表.mp4
| | | [4.3.6.6]–6-6 将表转换成DataStream.mp4
| | | [4.3.6.7]–6-7 将表转换成DataSet.mp4
| | |
| | \—{7}–第7章 Flink核心复盘
| | [4.3.7.1]–7-1 本周总结+寄语.mp4
| |
| +—{4}–Flink高级进阶之路
| | +—{1}–第1章 Flink中的Window和Time详解
| | | [4.4.1.1]–1-1 Window的概念和类型.mp4
| | | [4.4.1.2]–1-2 TimeWindow的使用.mp4
| | | [4.4.1.4]–1-4 自定义Window的使用.mp4
| | | [4.4.1.5]–1-5 Window中的增量聚合和全量聚合.mp4
| | | [4.4.1.6]–1-6 Flink中的Time.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Flink中的Watermark深入剖析
| | | [4.4.2.1]–2-1 Watermark的分析.mp4
| | | [4.4.2.2]–2-2 开发Watermark代码.mp4
| | | [4.4.2.3]–2-3 开发Watermark代码.mp4
| | | [4.4.2.4]–2-4 通过数据跟踪观察Watermark.mp4
| | | [4.4.2.5]–2-5 Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4
| | | [4.4.2.6]–2-6 延迟数据的三种处理方式.mp4
| | | [4.4.2.7]–2-7 在多并行度下的Watermark应用.mp4
| | | [4.4.2.8]–2-8 Watermark案例总结.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Flink中的并行度详解
| | | [4.4.3.1]–3-1 并行度介绍及四种设置方式.mp4
| | | [4.4.3.2]–3-2 并行度案例分析.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Flink之Kafka Connector专题
| | | [4.4.4.1]–4-1 KafkaConsumer的使用.mp4
| | | [4.4.4.2]–4-2 KafkaConsumer消费策略设置.mp4
| | | [4.4.4.3]–4-3 KafkaConsumer的容错.mp4
| | | [4.4.4.4]–4-4 KafkaProducer的使用.mp4
| | | [4.4.4.5]–4-5 KafkaProducer的容错.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 SparkStreaming快速上手
| | | [4.4.5.1]–5-1 SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4
| | | [4.4.5.2]–5-2 SparkStreaming整合Kafka.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 Flink核心复盘
| | | [4.4.6.1]–6-1 本周总结+寄语.mp4
| | |
| | \—{7}–第7章 【福利加油站】
| | (4.4.7.1)–7-6 【加餐】疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第二弹】.pdf
| | (4.4.7.2)–7-7 【加餐】面试题-课程内容常见面试题整理【第二弹】.pdf
| | [4.4.7.1]–7-1 【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4
| | [4.4.7.2]–7-2 【加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4
| | [4.4.7.3]–7-3 【加餐】双11大屏指标核心代码开发-1.mp4
| | [4.4.7.4]–7-4 【加餐】双11大屏指标核心代码开发-2.mp4
| | [4.4.7.5]–7-5 【加餐】双11大屏从0~1全流程跑通.mp4
| |
| +—{5}–Flink1.15新特性及状态的使用
| | +—{1}–第1章 Flink新版本新特性介绍
| | | (4.5.1.1)–1-1 Flink最近几个版本的新特性介绍.pdf
| | |
| | +—{2}–第2章 快速上手使用Flink 1.15
| | | [4.5.2.1]–2-1 开发Flink1.15版本批流一体化代码.mp4
| | | [4.5.2.2]–2-2 在已有的大数据集群中集成Flink1.15版本的环境.mp4
| | | [4.5.2.3]–2-3 向YARN中同时提交多个Flink版本的代码.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | \—{3}–第3章 State(状态)的使用与管理
| | [4.5.3.10]–3-10 KeyedState的使用形式总结.mp4
| | [4.5.3.11]–3-11 OperatorState原理分析.mp4
| | [4.5.3.12]–3-12 OperatorState案例之ListState的使.mp4
| | [4.5.3.13]–3-13 OperatorState案例之UnionListSt.mp4
| | [4.5.3.15]–3-15 OperatorState案例之BroadcastSt.mp4
| | [4.5.3.1]–3-1 什么是State(状态).mp4
| | [4.5.3.2]–3-2 State相关概念整体概览.mp4
| | [4.5.3.3]–3-3 State(状态)的类型介绍.mp4
| | [4.5.3.4]–3-4 KeyedState原理分析.mp4
| | [4.5.3.5]–3-5 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4
| | [4.5.3.6]–3-6 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4
| | [4.5.3.7]–3-7 KeyedState案例之直播间数据统计(MapStat.mp4
| | [4.5.3.8]–3-8 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4
| | [4.5.3.9]–3-9 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4
| |
| +—{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
| | | [4.6.1.10]–1-10 从Savepoint进行恢复之正常恢复.mp4
| | | [4.6.1.14]–1-14 State的生存时间的原理及使用.mp4
| | | [4.6.1.15]–1-15 Window中的数据存在哪里.mp4
| | | [4.6.1.1]–1-1 State的容错与一致性介绍.mp4
| | | [4.6.1.2]–1-2 如何实现Flink任务的端到端一致性.mp4
| | | [4.6.1.3]–1-3 Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4
| | | [4.6.1.4]–1-4 保存多个Checkpoint.mp4
| | | [4.6.1.5]–1-5 从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4
| | | [4.6.1.6]–1-6 从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4
| | | [4.6.1.7]–1-7 Savepoint详解之算子唯一标识.mp4
| | | [4.6.1.8]–1-8 Savepoint详解之算子最大并行度.mp4
| | | [4.6.1.9]–1-9 手工触发Savepoint.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析
| | | [4.6.2.1]–2-1 Checkpoint的生成和恢复过程.mp4
| | | [4.6.2.2]–2-2 Checkpoint Barrier原理分析.mp4
| | | [4.6.2.3]–2-3 Kafka+Flink+Kafka实现端到端一致性.mp4
| | | [4.6.2.4]–2-4 Flink+Kafka相关源码分析.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | \—{3}–第3章 Kafka-connector新API的使用
| | [4.6.3.1]–3-1 KafkaSource源码分析.mp4
| | [4.6.3.2]–3-2 KafkaSource实战应用.mp4
| | [4.6.3.4]–3-4 KafkaSink实战应用.mp4
| | [4.6.3.5]–3-5 KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问.mp4
| |
| +—{7}–FlinkSQL(1.15)快速上手
| | +—{1}–第1章 Flink SQL快速理解
| | | [4.7.1.1]–1-1 Flink SQL快速理解(离线计算+实时计算).mp4
| | | [4.7.1.2]–1-2 Flink SQL解析引擎之Calcite分析.mp4
| | | [4.7.1.3]–1-3 Flink SQL之DDL案例(FileSystem+P.mp4
| | | [4.7.1.4]–1-4 Flink SQL之DDL案例(Kafka+Kafka).mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Flink SQL中的表类型详解
| | | [4.7.2.1]–2-1 Flink SQL中的静态表和动态表.mp4
| | | [4.7.2.2]–2-2 Flink SQL中的连续查询概念解释.mp4
| | | [4.7.2.3]–2-3 Flink SQL动态表转换为Append-only流.mp4
| | | [4.7.2.4]–2-4 Flink SQL动态表转换为Retract流.mp4
| | | [4.7.2.5]–2-5 Flink SQL动态表转换为Upsert流.mp4
| | | [4.7.2.6]–2-6 Flink SQL中的版本表和时态表函数.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Flink SQL常见的数据类型
| | | [4.7.3.1]–3-1 Flink SQL常见的数据类型（1）.mp4
| | | [4.7.3.2]–3-2 Flink SQL常见的数据类型（2）.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Flink SQL中的列类型详解
| | | [4.7.4.1]–4-1 Flink SQL中常规列和元数据列介绍.mp4
| | | [4.7.4.2]–4-2 Flink SQL中元数据列的使用.mp4
| | | [4.7.4.3]–4-3 Flink SQL中计算列介绍.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 Flink SQL中的DML语句详解
| | | [4.7.5.1]–5-1 Flink SQL中的DML语句介绍.mp4
| | | [4.7.5.2]–5-2 Flink SQL滚动窗口的使用.mp4
| | | [4.7.5.3]–5-3 Flink SQL滑动窗口的使用.mp4
| | | [4.7.5.4]–5-4 Flink SQL滚动窗口+Watermark的使用.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 Flink SQL中的Catalog
| | | [4.7.6.1]–6-1 Flink SQL中的Catalog介绍.mp4
| | | [4.7.6.2]–6-2 Flink SQL中Catalog的使用（1）.mp4
| | | [4.7.6.3]–6-3 Flink SQL中Catalog的使用（2）.mp4
| | | [4.7.6.4]–6-4 Flink SQL中Catalog的使用（3）.mp4
| | |
| | +—{7}–第7章 Flink SQL如何兼容Hive
| | | [4.7.7.1]–7-1 Flink SQL如何兼容Hive SQL函数.mp4
| | | [4.7.7.2]–7-2 Flink SQL如何兼容Hive SQL语法.mp4
| | |
| | \—{8}–第8章 Flink SQL Client客户端工具
| | [4.7.8.1]–8-1 Flink SQL Client客户端工具的使用.mp4
| | [4.7.8.2]–8-2 Flink SQL Client直接执行SQL脚本文件.mp4
| |
| +—{8}–FlinkSQL双流JOIN详解
| | +—{10}–第10章 Flink SQL扩展内容
| | | [4.8.10.1]–10-1 FlinkSQL之State TTL.mp4
| | | [4.8.10.2]–10-2 FlinkSQL之Checkpoint.mp4
| | |
| | +—{1}–第1章 Flink SQL双流 Join概述
| | | [4.8.1.1]–1-1 HiveSQL离线Join VS Flink SQL双流.mp4
| | | [4.8.1.2]–1-2 Flink SQL双流Join底层原理.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join
| | | [4.8.2.10]–2-10 upsert-kafka的原理介绍.mp4
| | | [4.8.2.11]–2-11 upsert-kafka案例分析.mp4
| | | [4.8.2.12]–2-12 验证upsert-kafka的效果-group by.mp4
| | | [4.8.2.13]–2-13 验证upsert-kafka的效果-join.mp4
| | | [4.8.2.14]–2-14 Join执行流程源码分析.mp4
| | | [4.8.2.15]–2-15 Group By执行流程源码分析.mp4
| | | [4.8.2.16]–2-16 upsert-kafka作为Source使用.mp4
| | | [4.8.2.17]–2-17 SQL92与SQL99中Join的语法区别.mp4
| | | [4.8.2.1]–2-1 FlinkSQL之普通Join(Regular Join.mp4
| | | [4.8.2.2]–2-2 普通Join(Regular Join)之Inner J.mp4
| | | [4.8.2.3]–2-3 普通Join(Regular Join)之Left Jo.mp4
| | | [4.8.2.4]–2-4 普通Join(Regular Join)之Right J.mp4
| | | [4.8.2.5]–2-5 普通Join(Regular Join)之Full Jo.mp4
| | | [4.8.2.6]–2-6 普通Join(Regular Join)案例实战之Inn.mp4
| | | [4.8.2.7]–2-7 普通Join(Regular Join)案例实战之Lef.mp4
| | | [4.8.2.8]–2-8 普通Join(Regular Join)案例实战之Rig.mp4
| | | [4.8.2.9]–2-9 普通Join(Regular Join)案例实战之Ful.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join
| | | [4.8.3.1]–3-1 FlinkSQL之时间区间Join(Interval J.mp4
| | | [4.8.3.2]–3-2 时间区间Join(Interval Join)执行流程.mp4
| | | [4.8.3.3]–3-3 时间区间Join(Interval Join)底层源码剖.mp4
| | | [4.8.3.4]–3-4 时间区间Join(Interval Join)左边界+右.mp4
| | | [4.8.3.5]–3-5 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
| | | [4.8.3.6]–3-6 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
| | | [4.8.3.7]–3-7 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
| | | [4.8.3.9]–3-9 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join
| | | [4.8.4.1]–4-1 FlinkSQL之快照Join(Temporal Joi.mp4
| | | [4.8.4.2]–4-2 快照Join(Temporal Join)案例实战之In.mp4
| | | [4.8.4.3]–4-3 快照Join(Temporal Join)案例实战之Le.mp4
| | | [4.8.4.4]–4-4 两个普通动态表(仅追加)如何实现快照Join.mp4
| | | [4.8.4.5]–4-5 快照Join(Temporal Join)核心源码分析.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join
| | | [4.8.5.1]–5-1 FlinkSQL之维表Join(Lookup Join).mp4
| | | [4.8.5.2]–5-2 维表Join(Lookup Join)案例实战之Inne.mp4
| | | [4.8.5.3]–5-3 维表Join(Lookup Join)案例实战之Left.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂
| | | [4.8.6.1]–6-1 FlinkSQL之数组炸裂(Array Expansio.mp4
| | |
| | +—{7}–第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join
| | | [4.8.7.1]–7-1 FlinkSQL之表函数Join(Table Funct.mp4
| | | [4.8.7.2]–7-2 表函数Join(Table Function Join).mp4
| | | [4.8.7.3]–7-3 时态表函数Join(Temporal Table Fun.mp4
| | |
| | +—{8}–第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join
| | | [4.8.8.1]–8-1 FlinkSQL之窗口Join(Window Join).mp4
| | | [4.8.8.2]–8-2 窗口Join VS 时间区间Join.mp4
| | | [4.8.8.3]–8-3 窗口Join(Window Join)案例实战.mp4
| | |
| | \—{9}–第9章 Flink SQL 双流JOIN总结
| | [4.8.9.1]–9-1 FlinkSQL双流Join总结.mp4
| |
| \—{9}–实时OLAP引擎之ClickHouse
| +—{1}–第1章 OLAP数据分析引擎整体概述
| | [4.9.1.1]–1-1 OLAP引擎的起源.mp4
| | [4.9.1.2]–1-2 OLAP引擎的分类.mp4
| | [4.9.1.3]–1-3 大数据领域OLAP引擎典型应用场景及选型依据.mp4
| |
| +—{2}–第2章 快速了解ClickHouse
| | [4.9.2.1]–2-1 ClickHouse的由来及概述.mp4
| | [4.9.2.2]–2-2 ClickHouse的优缺点.mp4
| |
| +—{2}–附件
| +—{3}–第3章 快速上手使用ClickHouse
| | [4.9.3.1]–3-1 ClickHouse单机安装部署.mp4
| | [4.9.3.2]–3-2 ClickHouse节点基础环境修改及核心目录介绍.mp4
| | [4.9.3.3]–3-3 ClickHouse客户端之Cli.mp4
| | [4.9.3.4]–3-4 ClickHouse客户端之JDBC.mp4
| | [4.9.3.5]–3-5 ClickHouse客户端之第三方工具.mp4
| |
| +—{4}–第4章 ClickHouse核心内容
| | [4.9.4.10]–4-10 MergeTree中的数据分区特性-1.mp4
| | [4.9.4.11]–4-11 MergeTree中的数据分区特性-2.mp4
| | [4.9.4.12]–4-12 MergeTree中的数据副本及数据TTL特性.mp4
| | [4.9.4.1]–4-1 ClickHouse数据类型之基础数据类型.mp4
| | [4.9.4.2]–4-2 ClickHouse数据类型之复合数据类型.mp4
| | [4.9.4.3]–4-3 ClickHouse数据类型之特殊数据类型.mp4
| | [4.9.4.4]–4-4 ClickHouse中数据库的操作.mp4
| | [4.9.4.5]–4-5 ClickHouse中表的DDL操作.mp4
| | [4.9.4.6]–4-6 ClickHouse中表的DML操作.mp4
| | [4.9.4.7]–4-7 MergeTree(合并树)系列表引擎介绍.mp4
| | [4.9.4.8]–4-8 MergeTree建表语句详解.mp4
| | [4.9.4.9]–4-9 MergeTree中的一级索引和二级索引.mp4
| |
| +—{5}–第5章 ClickHouse分布式集群
| | [4.9.5.10]–5-10 JDBC代码操作集群及集群的使用建议.mp4
| | [4.9.5.1]–5-1 集群、副本、分片和分区概念解释.mp4
| | [4.9.5.2]–5-2 集群基础环境安装部署-1.mp4
| | [4.9.5.3]–5-3 集群基础环境安装部署-2.mp4
| | [4.9.5.4]–5-4 副本特性的使用及副本写入流程.mp4
| | [4.9.5.5]–5-5 分片特性的使用.mp4
| | [4.9.5.6]–5-6 集群整体规划与配置.mp4
| | [4.9.5.7]–5-7 分布式DDL语句.mp4
| | [4.9.5.8]–5-8 Distributed表引擎的原理及实战-1.mp4
| | [4.9.5.9]–5-9 Distributed表引擎的原理及实战-2.mp4
| |
| \—{6}–第6章 ClickHouse数据查询
| [4.9.6.1]–6-1 ClickHouse完整查询语句介绍及WITH语句的使用.mp4
| [4.9.6.2]–6-2 ClickHouse中IN语句的使用.mp4
| [4.9.6.3]–6-3 ClickHouse中JOIN语句的使用.mp4
|
+—{5}–阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台
| +—{1-2}–实时数仓
| | +—{1}–第1章 Flink CDC快速理解
| | | [5.2.1.1]–1-1 Flink CDC简介.mp4
| | | [5.2.1.2]–1-2 Flink CDC生态概览.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 Flink CDC之MySQL CDC
| | | [5.2.2.1]–2-1 MySQL CDC 介绍.mp4
| | | [5.2.2.2]–2-2 在Linux中安装MySQL.mp4
| | | [5.2.2.3]–2-3 MySQL开启Binlog功能.mp4
| | | [5.2.2.4]–2-4 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4
| | | [5.2.2.5]–2-5 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4
| | | [5.2.2.6]–2-6 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到K.mp4
| | | [5.2.2.7]–2-7 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到控制台.mp4
| | | [5.2.2.8]–2-8 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到Kafka.mp4
| | | [5.2.2.9]–2-9 MySQL CDC自定义反序列化类.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 MySQL CDC支持的高级特性
| | | [5.2.3.10]–3-10 采集没有主键的表-使用DataStream API.mp4
| | | [5.2.3.11]–3-11 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-1.mp4
| | | [5.2.3.12]–3-12 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-2.mp4
| | | [5.2.3.13]–3-13 高级特性之动态加表介绍.mp4
| | | [5.2.3.14]–3-14 动态加表特性验证.mp4
| | | [5.2.3.15]–3-15 高级特性之分库分表介绍及验证.mp4
| | | [5.2.3.1]–3-1 MySQL CDC支持的高级特性介绍.mp4
| | | [5.2.3.2]–3-2 高级特性之启动模式介绍.mp4
| | | [5.2.3.3]–3-3 启动模式在DataStream API下的配置.mp4
| | | [5.2.3.4]–3-4 启动模式在Flink SQL API下的配置.mp4
| | | [5.2.3.5]–3-5 高级特性之DataStream Source+全增量一体.mp4
| | | [5.2.3.6]–3-6 高级特性之增量快照数据读取算法介绍.mp4
| | | [5.2.3.7]–3-7 增量快照数据读取算法在DataStream API下的验.mp4
| | | [5.2.3.8]–3-8 增量快照数据读取算法在Flink SQL API下的验证.mp4
| | | [5.2.3.9]–3-9 采集没有主键的表-使用Flink SQL API.mp4
| | |
| | \—{4}–第4章 MySQL CDC扩展内容
| | [5.2.4.1]–4-1 MySQL CDC可能遇到的问题及数据类型映射关系.mp4
| |
| +—{3}–直播平台三度关系推荐V1.0
| | +—{1}–第1章 项目介绍及演示
| | | [5.3.1.1]–1-1 项目介绍.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 项目技术选型
| | | [5.3.2.1]–2-1 技术选型之数据采集.mp4
| | | [5.3.2.2]–2-2 技术选型之数据存储.mp4
| | | [5.3.2.3]–2-3 技术选型之数据计算+数据展现.mp4
| | | [5.3.2.4]–2-4 项目整体架构设计.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 Neo4j图数据库快速上手使用
| | | [5.3.3.1]–3-1 Neo4j介绍及安装部署.mp4
| | | [5.3.3.2]–3-2 Neo4j之添加数据.mp4
| | | [5.3.3.3]–3-3 Neo4j之查询数据.mp4
| | | [5.3.3.4]–3-4 Neo4j之更新数据.mp4
| | | [5.3.3.5]–3-5 Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 数据采集模块分析
| | | [5.3.4.1]–4-1 数据采集架构详细设计.mp4
| | | [5.3.4.2]–4-2 数据来源分析.mp4
| | | [5.3.4.3]–4-3 模拟产生数据.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 数据采集+聚合+分发+落盘
| | | [5.3.5.1]–5-1 数据采集聚合.mp4
| | | [5.3.5.2]–5-2 数据分发.mp4
| | | [5.3.5.3]–5-3 数据落盘.mp4
| | | [5.3.5.4]–5-4 采集服务端数据库数据.mp4
| | |
| | +—{6}–第6章 数据计算核心指标分析
| | | [5.3.6.1]–6-1 数据计算核心指标详细分析.mp4
| | |
| | +—{7}–第7章 数据核心指标计算
| | | [5.3.7.10]–7-10 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-2.mp4
| | | [5.3.7.11]–7-11 三度关系数据导出到MySQL.mp4
| | | [5.3.7.1]–7-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
| | | [5.3.7.2]–7-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
| | | [5.3.7.3]–7-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
| | | [5.3.7.4]–7-4 数据计算之实时维护粉丝关注数据-3.mp4
| | | [5.3.7.5]–7-5 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
| | | [5.3.7.6]–7-6 数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4
| | | [5.3.7.7]–7-7 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4
| | | [5.3.7.8]–7-8 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4
| | | [5.3.7.9]–7-9 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-1.mp4
| | |
| | \—{8}–第8章 项目核心复盘
| | [5.3.8.1]–8-1 总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4
| |
| +—{4}–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
| | | [5.4.1.1]–1-1 V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4
| | |
| | +—{2}–第2章 V2.0架构之数据核心指标计算
| | | [5.4.2.10]–2-10 数据计算之每周一计算三度关系列表-3.mp4
| | | [5.4.2.11]–2-11 数据计算之三度关系列表数据导出到Redis.mp4
| | | [5.4.2.1]–2-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
| | | [5.4.2.2]–2-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
| | | [5.4.2.3]–2-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
| | | [5.4.2.4]–2-4 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
| | | [5.4.2.5]–2-5 数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4
| | | [5.4.2.6]–2-6 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4
| | | [5.4.2.7]–2-7 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4
| | | [5.4.2.8]–2-8 数据计算之每周一计算三度关系列表-1.mp4
| | | [5.4.2.9]–2-9 数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4
| | |
| | +—{2}–附件
| | +—{3}–第3章 数据接口定义及开发
| | | [5.4.3.1]–3-1 数据接口定义及开发.mp4
| | |
| | +—{4}–第4章 数据展示
| | | [5.4.4.1]–4-1 数据展示.mp4
| | |
| | +—{5}–第5章 项目扩展优化
| | | [5.4.5.1]–5-1 项目中遇到的问题及优化.mp4
| | | [5.4.5.2]–5-2 项目数据规模及集群规模相关指标分析.mp4
| | |
| | \—{6}–第6章 项目核心复盘
| | [5.4.6.1]–6-1 总结(三度关系推荐系统V2.0).mp4
| |
| \—{5}–数据中台大屏
| +—{1}–第1章数据中台的前世今生
| | [5.3.1.1]–1-1什么是中台.mp4
| |
| +—{2}–第2章数据中台架构
| | [5.3.2.1]–2-1什么是数据中台.mp4
| | [5.3.2.2]–2-2数据中台架构.mp4
| |
| +—{3}–第3章什么样的企业适合建设数据中台
| | [5.3.3.1]–3-1什么样的企业适合建设数据中台.mp4
| |
| +—{4}–第4章数据中台企业级解决方案
| | [5.3.4.1]–4-1企业级数据中台架构分析.mp4
| |
| +—{5}–第5章项目总结
| | [5.3.5.1]–5-1总结.mp4
| |
| +—{6}–第6章数据中台之数据加工总线
| | [5.3.6.1]–6-1快速了解数据加工总线.mp4
| |
| +—{7}–第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发
| | [5.3.7.10]–7-10支持自定义函数返回多列字段.mp4
| | [5.3.7.11]–7-11使用RestAPI向YARN集群提交任务（1）.mp4
| | [5.3.7.12]–7-12使用RestAPI向YARN集群提交任务（2）.mp4
| | [5.3.7.13]–7-13使用RestAPI向YARN集群提交任务（3）.mp4
| | [5.3.7.14]–7-14使用RestAPI向YARN集群提交任务（4）.mp4
| | [5.3.7.1]–7-1核心功能点梳理.mp4
| | [5.3.7.2]–7-2开发基于SparkSQL的通用计算引擎（1）.mp4
| | [5.3.7.3]–7-3开发基于SparkSQL的通用计算引擎（2）.mp4
| | [5.3.7.5]–7-5开发基于SparkSQL的通用计算引擎（4）.mp4
| | [5.3.7.6]–7-6验证SparkSQL计算引擎代码.mp4
| | [5.3.7.7]–7-7封装正式的SparkSQL计算引擎代码.mp4
| | [5.3.7.8]–7-8支持复杂字段类型：数组.mp4
| |
| +—{8}–第8章数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发
| | [5.3.8.1]–8-1增加底层计算引擎FlinkSQL.mp4
| |
| \—{9}–第9章后期展望
| [5.3.9.1]–9-1后期展望.mp4
|
+—源码
| bigdata_course_materials-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| data_screen-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db-sparkstreaming-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_clickhouse-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_data_warehouse-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_flink-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_flink15-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_flinkcdc-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_fullsearch-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_kafka-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_redis-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| db_spark3-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| flink-1.15.0-src-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
| hadoop-3.2.0-src-master[平价资源6 66root.com](微AG110 660).zip
|
\—电子书
3 Linux极速上手.pdf
4 Linux试炼之配置与shell实战.pdf
5 Linux总结与走进大数据.pdf
6 面试题【作业】.pdf
Flume出神入化篇.pdf
Hadoop官方文档使用指北.pdf
Hadoop的安装方式.pdf
HBase调优策略和扩展内容.pdf
HBase高级用法.pdf
HDFS介绍.pdf
HDFS基础操作.pdf
HDFS高级.pdf
Hive基础使用.pdf
Hive技巧与核心复盘.pdf
Hive核心实战.pdf
Hive高级函数实战.pdf
Impala 高级内容.pdf
Java操作HDFS.pdf
linux基础命令的使用.pdf
linux虚拟机安装配置.pdf
NameNode进阶.pdf
RDD持久化.pdf
Scala函数式编程.pdf
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Scala面向对象.pdf
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Spark 3.x版本中新特性的原理及应用.pdf
SparkSQL 集成 Hive.pdf
Spark实战：单词统计.pdf
TopN主播统计.pdf
Transformation与Action开发.pdf
YARN实战.pdf
使用Hive时可能遇到的问题.pdf
初识Hadoop.pdf
初识MapReduce.pdf
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剖析小文件问题与企业级解决方案.pdf
剖析数据倾斜问题与企业级解决方案.pdf
实战：WordCount.pdf
常见数据压缩格式的使用.pdf
常见数据存储格式的使用.pdf
快速上手使用HBase.pdf
快速上手使用Impala.pdf
快速了解HBase.pdf
快速了解Hive.pdf
快速了解Impala.pdf
数据库与数据仓库区别.pdf
极速上手Flume使用.pdf
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深入HBase架构原理.pdf
深入MapReduce.pdf
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精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出.pdf
解读Spark工作与架构原理.pdf
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