大数据开发工程师|完结无秘|百度云下载百度网盘下载

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大数据开发工程师|完结无秘|百度云下载课程介绍(A000578):

大数据开发工程师|完结无秘|百度云下载

  • DT 时代已来,如果数据是金矿,那大数据开发就是掘金利器
  • 现在入行大数据开发,就像10年前入行Java,5年前入行前端。正是行业红利开始的时间
  • 五个岗u B q { 1 4位抢一个工程师
  • 现有人员30W,人才岗位需求150W+
  • 大数据行业的人才缺口巨大
  • 近五年行业薪资上涨近70%
  • 人才的缺口加速了职业收入的高b S { s D速提升
  • 行业潜力不可估量
  • 国家对大数据行业上重视肉眼可见
  • 从2016开始,各大高校开始增设大数据专业
  • 以就业为目标的应用型大数据开发体系课,带你从入门直A } R ~ 2达中级工程师岗位| E ^ ( C l s W要求
  • 具备Java及数据库基础即可学习,为你架好大数据工程师的进阶阶梯
  • Java/Sn l v X ^cala双语言教学,电商、直播、中台多个热点商用项目实战
  • 大数据开发工程师|完结无秘|百度云下载 3

课程目录:

  • 阶段一:走进大数据
  • 第1周 学好大数据先攻克Linux
  • 在步入大数据殿堂之前,先带领大家快速掌握大数据的必备技能:Linux的d | – | ] C 5 8操作使用,为^ : n _ & 0 J [ ;后面学习大数据技术打下坚实基础。预习资料传送门:http://suo.im/613aVS 提取码:bbbb
  • 课程安排:
  • 1、掌握Linux虚拟机的安装和配置
    2、使用ScecureCRT连接Linu8 h k e ) s p J ix虚拟机
    3、掌握Linux中常见高级命令(vi、wN P u . e 0 ; ic、sort、dat~ S D : 3 b $ ze、jps、kill等命令)的使用
    4、掌握Linux中三剑客(grep、sed、awk)的常见用法
    5、掌握Linux的高级配置(ip、h( = O H ^ostname、防火墙)
    6、掌握Shell脚本的开发
    7、掌握Shell中变量、循环和判断的使用
    8、掌握Shell中的扩展内容
    9、掌D 4 Z l T `握Linux中( z / k X = kcrontab定时器的使用
    10、了解认识什么是大数据
    11、大数据产生的背景
    12、大数据的4V特征
    13、大数据的F f 0 [ P f % d行业应用
    【本周思考与讨论】
    1、结合自己的` 7 [ = [ =实际情况,明确学习目标、制定学习计划。有计划、有执行、有落实,必有收获!
    2、利用T J q学习的Linux高级技能实现论坛访问日志数据分析,看一下到底是谁在暴力攻击你的网站?
    3、某云服务器被挖矿病毒程序侵入,病毒程序很顽强,如何开发一个脚本监控并杀掉此病毒程序?
    4、手动安装JDK配置环境变量太繁琐i [ c ; o 3 y n了,如何开发一个一键安装配置JDK的程序?
    5、为什, @ ; x [么使用jps命令查看不到正在运行的Java进程?
    6、在SecureCRT中按Ctrl+s会发生什么现象,尝试一下?
    7、如何确认Crontab中的定时任务是否正常执行?
    8、使用crontab -e 和 vi /etc/crontab配置的定时任务有什么区别?
    9、谈一谈你眼中u O m @ s的大数据是什么样的?
    学习贵在坚持,每天进步一点点!
  • 第2周 大数据起源之初识Hadoop
  • Hadoop是大数据开创者,引领者,学习y Q K C 1大数据必经之路,本周带领大家了解Hadoop,以及Ha] D k C :doop集群的安装部署。预习资料:http://suo.im/5SMmAO 提取码:bbbb
  • 课程安排:
  • 1、什么是Hadoop
    2、Hadoop发行版介绍
    3、Hadoop版本演变历史
    4、H( Q a I m b C K .adoop3.x的细节优化
    5、Hadoop三大核心组件介绍
    6、伪分布集群安装部署
    7、分布式集群安装部署
    8、Hadoop的客户端节点
    【本周思考与讨论】
    1、如何让你对大数据平台进行技术选型,你是选择原生Hadoop还是CDH/HDP?这样选择的依据是什么?
    2、谈一下X 3 \ Y t v你对Hadoop的认知,Hadoop的出现到底改变了什么?
    3、你在7 . Y & }安装Hadoop集群的时候都遇到了哪些坑?如何解决的?
    4、动手配置一个Hadoop客户端节点,都有哪些注意事项?
    5、Hadoop客户端节点是怎么识别2 i C % f eHadoop集群的?
    6、如果让你规划一套大数据平台的部署方案,你会如q . ) S B Z X何规划n . q Q ? H C 5 B
    授人以鱼不如授人以渔,加油,打工人!
  • 第3周 Hadoop之H7 2 [ z dDFS的使用
  • 通过生H o S g Z Y 1 w Z活场景”小明租房”案例引入HDFS核心架构,掌握HDFS的常见Shell操作以及Java代码操作,对以后% n H S s / J l U实现{ U h y F 1 o g海量数据的存储打下基础。
  • 课程安排:
  • 1、生活场景引入:”小明租房”案例一步一步引入Hadoop中的分布式存储架构
    2、HDFS的Shell介绍
    3、HDFS的常见Shell操作
    4、HDFS案例实操
    5、Java代码操作HDFS
    6、HDFS的高级Shell命令
    7、} ! 0 PHDFS读数据过程分析
    8、HDFS写数据过程分析
    9、HDD R TFS写数据源码分析
    【本周思考与讨论】
    1、还有哪些和HDFS类型的分布式文] @ – t $ I件系统?它们都有什么特点?
    2、如何实现大海捞针,从HDFS中揪出不经常使用并且占用空间的大文件?
    3、如何获取指定的HDFS目录下所有文件的Block块信息?
    4、在工作中最常用的是使用shelh v e * r gl命名操作HDFS还是使用Java代码操作?
    5、我们自己串联多块硬盘实现海量数据存储和使用HDFS有什么区别?
    6、HDFS集群之间是否可以实现数据迁移?
    7、如何通过JS代码(或者Ct A T ,++、PHP之类的代码)获取HDFS中的文件信息?
    知其然也要知其所以然!
  • 第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析
  • 通过对HDFS中核心进程NameNode、SecondaryNu b O * q v n g \ameNode、DataNode进行详细分析,帮助大家更好的理解HDFS的底层原理
  • 7 a E V )程安排O 1 c :
  • 1、NameNode介绍
    2、NaK B } e L / &meNodeS M 7 a { n深入a v H , $ } H
    3、SecondaryName! H * 1 – W %Node介绍
    4、DataNode介绍
    5、HDFS的回收站
    6、HDFS的安全模式详解
    7、实战:定时上传数据至HDFS
    8、HDFS的高可用和高扩展机制分析
    【本周思考与讨论】
    1、HDFS中的回收站和windows中的回收站有什么区别?
    2b o _ 8 / p 9、Hadoop中必须要有SecondaryNameNodT ` X t a z 4 me进程吗?
    3、HDFK ? hS中NameNode内存将要耗尽,有什么解决方案?
    4、一台128G内存的NameNode节点理论上可以存储多少文件的元数据?
    5、HDFS中的安全模式是为了干什么?有什么意义?
    6、H) , P 0Dv e g ! # X l M AFS的存储能力理论上来说是有极限的,如何扩容?
    7、开发脚本实现定时向HDFS中上传内容和下载内容
    动手一次胜过浏览万次,多做,多练!
  • 第5周 Haf [ j [ B # [ 0 gdoop之初识MR
  • 通过”计算扑克牌中的黑桃个数”案例引入Map} w 4 U – [Reduce的思想,详细分析了MapReduce的执行流程,并且通过开发WordCount案例加深理解。
  • 课程安排:
  • 1、MapReduce介绍
    2、 MapReduce执行原理
    3、实战:WordCount案例图解
    4、实战:WordCount案例开发
    5、MapReduce任务日志查看
    6、停止Hadoop集群中的任务
    7、MapReduce程M . j P , @ B H Z序扩展
    【本周思考与讨论】
    1、谈一下你3 Q ^对本地计算的理解?_ @ r L它的计算性能为什么这么高?
    2、如何开发一个只有map阶段的MapReduce任务?这种任务的应用场景是什么?
    3、使用MapReduce如何5 = ) =开发自定义二次排序KT ( p 4 t m ( . –ey?
    4、使用MapReduce如何实现统计TopN的需求?
    5、谈8 l 9 # s | m h w一谈X E P v r D 8 v你对源码分析的看法?如何快速高效分析项目源码?
    6、如果MapReduce任务中没有shuffle过程会出现什么现象?
    7、MapReduce中的Combiner阶段在什么场景下适合使用?
    8、如何使用MapReduce对数据实现全局排序?
    源码是解决一切问题的根源,一言不合,源码中见分晓!
  • 阶段二:PB级离线数据计算分析方案
  • s 8 F # 2 &6周 拿来就用的企业级解# n q决方案
  • 详细分析了小文件的解决方案、数据倾斜的解决方案、YARN调度器的使用、以及Hj m Dadoop在CD* r X ` ) B 8 | lH和HDP中的使用。
  • 课程安排:
  • 1、小文件问题之SequenceFile
    2、小文件问题之MapFil? P K K n K *e
    3、案例:小文件存储和计算
    4、 数据倾斜问题分析
    5、数据倾斜案例实战
    6、YARN的基本情况介绍
    7、YARN中的调度器分析
    8、案例:YARq U m , :N多资源队列配置和使用
    9、\ o 9 A IHadoop官方文档使用O ~ 5 v F g C W指北; d 1 E i X _ l
    10、Ha9 e , kdoop在CDH中的使用
    11、Hadoop在HDP中的使用
    【本周思考与讨论】
    1、在工作中如何遇到了小文件问f 9 &题,都有哪些解决方法?你推荐是用N w V M \ E 6哪种?理由是什么& 5 n f . 0 r
    2、能不能使用zip或者rar文件解决HDFS中的小文件问题?
    3、总结一下数据倾斜产生的原因,如何避免?如^ u s m何解决?
    4、如何从一批数据中找出倾斜的key?
    5、分析一下Hadoop中的RPC框架?
    6、想一下,如果给你一个10T内存、64~ @ p00个CPU的大数据集群,你会如何在YARN中分配多o M g ] 0 ! Q g z个资源队列?
    7Q 0 D + Vj . \ U [在MapReduce程序中使用gzip数据压缩方式对程序计算性能进行优化,对比一下性C ^ [ J S T能提升了多j : A T s $ $少?
    8、在MapReduce中如何实现多路输入(同时指定多| G v f |个不同的输入目录)?
    9、在MapReduce中如何; ] x $ 8 K 2 Q .实现多路输出(按照一定规则,将结果输出到多个不同. c V F = R的目录中)?
    【福利加餐】
    1、大数据技术揭开抖音推荐的7 M m ( a ( x D真相
    2、大厂资深HR教q T /你如何准备简历和面试
    3、扩展知识-Hadoop3.0新特性之纠删码技术
    4、疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第一弹】
    5、面试题-课程内容常见面试题整理【第一弹】
    理论和实践是好基友,学练结合,效果增倍!
  • 第7周 Flume从0到高手一站式养成记
  • Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统,能够有* z N M i z n D #效的{ z 3 W U \ 7收集、聚合、移动大量的日志数据,在数据采集领域,属于l | Y { \ !中流砥柱,在这里通过原理、实战、监控、优化等层面对Flume进行学习。
  • 课程安排:
  • 1、快速了解Flume
    2、Flume的三大核心组件
    3、Flume安装部署
    4、Flume的Hello World
    5、案例:采集文件内容上传至HDFS
    6、Flume高级组件之Source Inc I z + – d F ^ Fterceptors
    7、Flume高级组件之Channel Selectors
    8、Flume高级组件之Sink Proces\ 3 Ssors
    9、各种自定义组件
    10、Flc s u 0 uume优化
    11、Flume进程监控
    【本周思考与讨论】
    1、设想一下,给你几百台机器让你采集日n H N志数据,你应该如何快速高效的实现?
    2、和Flume类似: 1 – w P }的日志数据采集工具还有Logstash、Filebeat,他们有什么典型区别?如何进行技术选型?
    3、如何开发一个通用的监控程序来监控Flume进程的运行情况,实现监控M g f M M+预警+自动重启一条龙服务?
    4、如何使用Flume中的自定义拦截器实现数据分目录存储?
    5、如果Flume中内置的sink组件不够用,如何开发自定义的Sink组件实现数据存储?
    6、 Flume中哪些地方用到了事务机制?
    合适的C ) U 7 ` – | / –才是最好的,技术选型的时候要坚持此原则!
  • h B H , L !8周 数据仓库Hive从入门到小牛
  • 频繁的开| # 4 0 O W发MapReduceH 0 Y Q ^ \ n `是非常繁琐的,并且很多业务人员是不懂代码的,如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢?Hive的横空出世,解决I = j g # _ z F u了这一难题。
  • 课程~ d o F M 6 e e安排} i w S 7
  • 1、快速了解Hive
    2、数据库和数据仓库的区别
    3、Hive安装部署
    4、Hive使用方式之命令行方式
    5、Hive使用方式之JDBC方式
    6、Set命令的使用
    7、Hive的日志配置
    8、$ U o 3 7 _ E ( 1Hiv] K Le中数据库的操作
    9、Hive中表的操作
    10、Hive中数据类型h \ y \的应用
    11、Hive表类型之内部表+外部表
    12、Hive表类型之内部分区表
    13、Hive表类型之外部分区表
    14、Hive表类型之桶表+视图
    15、Hive数据处理综z k = e _合案例n 8 #
    16、Hive高级函数之分组排序取TopN
    17、Hive高r _ 8 z O @ .级函数之行转列
    18、Hive高级函数之列转行
    19、Hive的排序函数
    20、Hive的分组和去重函数
    21、一个SQL语句分析
    22、Hive的Web工具-HUE
    【本周思考与讨论】
    1、如何在Hive中开发自定义SQL函数实现单词首字母大写转换功能?0 A ) m $ n h q
    2、如何开发开发只产生一次shuffle且无子查询的SQL语句?
    3、使用Hive SQL统计一份订单销售数据,计算出月环比
    4、/ C &针对一个用到了union all和group by的SQL,在数据量很大的情况下,就会很慢,如何优化此SQL?
    5、在一份海量数据中,如何使用HiveSQL发现倾斜的Key?
    6、摘取自某同学工作4 ~ ~ 5中的实际需求:使用Hive加载指定复杂嵌套格式的数据
    7、生产环境中为什么建议使用Hive外部表?
    8、Hive分区表如何开启自动加载分区?
    9、Hive中支持多种数据存储格式,默认是TextFile,还可以0 + 3SequencR o z \ 5eFile、RCFile、ORCFile等,这4种数据存储格式有什么优缺点?
  • 阶段三:Spark+综合项目:电商数据仓库f [ % V O 3设计与实战
  • 第9周 7天极速7 h t 0 q @ g }掌握Scala语言
  • Scala的函数式编程受G 6 H 7 4到很多框架的青睐,例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言,下面就带着大家7天极速掌握Scala语言。
  • 课程安排:
  • 1、快速了解Sc{ ] =ala
    2、Scala环境安装配置
    3、Scala中的变量和数据类型
    4、i j d W 6 dScala中的表达式和循环
    5、Scala集合体N O j : # b系之M d _ Q SSet+List+Map
    6、Scala中的Array和Tuple
    7、Scala中函数的使用
    8、Scala面向对象之类的使用
    9、Scala面向对象之对象和伴生对象
    10、Scala面向6 v N W对象之apply和mF ) r W b H } B Eain的使用
    11、Scala面向对象之接口的使用
    12、Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数的使用
    13、Scala高级特性之模式匹配和隐式转换
    【本周思考与讨论】
    1、谈一下你对Scala语言的认知,Scala和Java有什么异同?Scala的语法格式和Python有没有相似之处?
    2、Scala中的匿名函数和Java中的匿名函数有什么区别?n i `
    3、如何使用Scaw } a f ?la代码读取MySQL数据库中的数据?
    4、如何使用Scala实现单例设计模式?E H / w g u XScala中不支持静态关键字,如何实现单例?
    5、Scala中的数据类型和Java中的数j _ l O 0 $ 2据类3 L b型有什么区别?
    6、Scala代码和Java代码可以无缝集成吗?
    7` 5 , – g s 0 + I、分析一下Scala中的map和tuple 的区别?
    8、Scala中的下划线 _ 有哪些作用?
  • 第10周 S{ & d l i ppark快速上手
  • Spark是目前企业中应用最f 6 $ y广泛的计算引擎,O T m 5 ? 8 M t盘它!实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和x & fAction算子使用,RDD持久化,共享变量使用,最后通过一个综合案例加深理解= ^ T
  • W C – i \ D 6程安排:
  • 1、快速了解Spark
    2、Sparl . D z q T n ) Fk 集群安装部署(Standalone+Ol . 4 – 5 7 |N YARN)
    3、Spark工作原理分析
    4、什: ^ % / f 9么是RDD
    5、Spark架构原理
    6、Spark项目开发环境配置
    7、WordCounc 6 D v = w V 2 ?t代码开发(Java+Scala)
    8、Spark任务R h m ) ~ 3的三种提交方式
    9、Spark开启historyServer服务
    10、创建RDD的三种方式
    11、TransformD T V ~ \ ) 0 ) catioU x U D } c L $ wn和Action介绍
    12、Transformation操作开发实战
    1n M M : \ _ :3、Action操作开发实战
    14、RDD持久化原理
    15、RDD持久化开发实战
    16、共享变量之Broadcast Variable的使用
    17、共享变量之Accumulator的使用
    18、案例实战:TopN主播统计
    19、面试题
    【本9 \ 1 ( r周思考与讨论】
    1、谈一下你对Spark的理解,Spark和Hadoop之间是什么关系?
    2、按照你的理g L p解,在工作中最常用的是Spark的哪一种任务提交方式?说出你的理由?
    3、你们目前工作中开发Spark代码是使用scalc G \ ) 5 ^a语言还是java语言?你倾向于使用哪一种语言?
    4、在Sp~ R 1 % x z M X 7ark程序中将处理的结果数据按照一定的规则,输出到多个不同的目录中,实现多路输出
    5、如何使用Spark程序实现对WordCount的结果排序输出?
    6、如何使用Spark实现自定义二次排序Key的开发?
    7、Spark中join和cogroup的区别?
    8、SpH ` 9 + : Nark如何读取多个不同目录下的数据(多路输入)?
    9、介绍一下Spark的远t ( j _程进程通信机制?
  • 第11周 Spark性能优化的道与术
  • 通过对Spark中的宽依赖、窄l 7 6 I 3 [ 3依赖、Stage、Shuffle6 J T机制进行详细分析,加深对Spar_ ~ r g o X Wk的理解,以及对Spark中的checkpoint机制通过源码层面进行深度剖析。
  • 课程安排:
  • 1、宽依赖和窄依赖
    2、Stage的理解
    3、Spark任务2 l J q O U J K的三种提交模式
    4、Shuffle介绍
    5、三种Shuffle机制分析
    6、checkpoint概述
    7、checc G v V &kpoint和持久化的区别
    8、checkpoint代码开发和执行分析
    9、checkpoint源码分析之写操作和读操作
    10、Spark程序性能优化分析
    11、高性能序列化类库Kryo的使用
    12、持久化或者chM – _ aeckpoint
    13、JVM垃圾回收调忧
    14、提高并行度
    15、数据本地化
    16、算子优化
    17、SparkSql快速上手使用
    18、实战:SparkSQL实现TopN主播统计R r V
    【本周思考与讨论】
    1、谈^ F k s 1 w D一下你对u o 6 2 ? S – ; %宽依赖和窄依赖的理解,以及Stage的个数和宽依赖之间的关系?
    2、谈一下你对Spark性能优化的总结,到底哪种优化H k V 5 ( 8 * m U策略的效果最明显6 ~ 0 @ M 9 j
    3、想要在Spark中直接操作MySQL应该如何实现?
    4、如何在SparkSQL中使用自定义函数(UDF)?
    5、算子优化在优化方案中常见吗?都适合在哪些场景中使x } * N C F I Q用?
    6、Spark中的repartition和coalesce有什么区别?
    7、谈一下你对SparkSQL和Hive的理解?
    8、分析一下SparkSQL的执行流程?
  • 第12周 综合项目:电商数据u + n仓库之用户行为数仓
  • 整合各个业务线数据,为各个业务系统提供统一&规范的数据出口。通过对项目的由来,需求、技术进行分析和选型,实现用户行为数据数仓开发。
  • l 2 G l [ % h+ J R d A W X安排:
  • 1、项目效果展示} j 5 r
    2、项目的由来
    3、什么是数据仓库
    4、数据| N # y q w m #仓库基础知识
    5、数据仓库分层
    6、典型数仓系统架@ a O构分析
    7、技术选型
    8、整体架构设计
    9、服务器资源规划
    10、生成用户行为数据【客户端数据】
    11、生成商品订单相关数据【服务端数据】
    12、采集用户行为数据【客户端数据】
    13、Sqoop安装部署
    14、Sqoop之数据导入功能
    1. A F r o u Z *5、Sqoop之数据导出功能
    16、采集商品订单相关数d I 9 Q据【服务端数据】
    17、用户行为数据数仓开发之ods层开发
    18、用户行为N B R ` # e O数据数仓开发之ods层脚本抽取
    19、用户行为数据数仓开发之dwd层开发
    20、用户. \ Z行为数据数* Q 1 y O 0 j ;仓开发之dwu 8 N 9d层脚本抽取
    21、_ / a ] W V用户行为数据数仓需求分析
    22、用户行为数据数仓需求开发
    23、用户行为数据数仓表和任务脚本总9 ~ 6 t e | 5 &
    【本周思考与讨论】
    1、谈一P T | 0下你对数据仓库分层的理解,如果分成3层或者5层可以吗?
    2、谈一下你对数仓技术选型的看法,请提出你的思路?
    3、如何使用Sqoop将MySQL表数据导入Hive表中?
    4、如何使用Sqoop将Hive表数据导出到MySQL表中?
    5、开发数仓的时候有哪些注意事项?什么时候容易掉坑里面?
    6、针对数仓脚本的开发心得,交流一下
    7、什么是数据湖?谈一下你的理解?
  • 第13周 综V z . Q / 8 [合项目:电商数V V N X据仓库之商品订单数仓
  • 基于商品订单数据开发数仓,详细分析了拉链表的由来和具体实现。使用R 7 ( { [ F Q 0数据可视化工具Zepplin实现数据展现,使用Azkaban调度器实现任务依赖调度。
  • 课程安排:
  • 1、商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层
    2、商品订单数据数仓需求分析与开发
    3、什么是拉链表
    4、如何制作拉链表
    5、【实战】基于订单表的拉链表实现
    6、拉链表的性能问题分析
    7、商品订单数据数) T r B 8仓表和任务脚本总结
    8、数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
    9、p d ( \ = :数据可视化之Zepplin的使用
    10、任务调度之Crontab调度器的使用
    11、任务R c d 3 { 1 b调度之Azkaban的安装部署
    12、任务调度之Azkaban提交独立任务
    13、任务调度之Azkaban提? / c 4 |交依赖任务
    14、任务调度之在数仓中使用Azkaban
    15、项目优化
    【本周思考与讨论】
    1、使用Hive SQL可以实现数据清洗,使用Spark代码\ 1 * z也能实现数据| Y ( c清洗,有什么区别吗?
    2、使用Spark代码实现ods层数据清洗工作,替换掉之前的Hive SQL
    3、针5 z _对用户信息表,有必要制作成拉链表吗?说出你的理由?
    4、Crontab和AK S I s wzkaban都能实现任务调度,应该如何技术选型呢?
    5、如何使用Azkaban实现调度漏斗分析需求相关任务?
    6、Hive和Impala有什么异同?谈一谈你对Impala的理解?
    7、Ooize和Azkaban都是大数据中常用的任务调度工具,谈一下你对Ooize的看法?
  • 阶段四:高频实时数据处理方案
  • 第14周 消息队列之Kafka从入门到小牛
  • Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列,非常适合海量数据的实时生产和消费,详细分析了Kafka的核心原; P + + w _ v x i理、代码实战、性能优化,以及Kafka的企业级应用。
  • 课程安排:
  • 1、什么是消息队列
    2、什么是Kafka
    3、Zookeepea ? , H ;r安装部署之单机模式和集群; 9 u z ~ ] x =模式
    4、 Kafka安装部署之单机模式和集群模式
    5、R d 0 r ? $ G z zKafka中的生产者和消费者
    6、案例:QQ^ _ g 3 2 T \群聊天
    7、Broker扩展U N ] A # A Y Z内容
    8、Producer扩展内容
    9、Consumer= T Q s , D ! R p扩展内容
    10、Topic+Partition+Message扩展内容
    11、Kafka中的存储策略
    12、Kafka中的容错机制
    13、Java代码实现生产者代码
    14、Java代码实现消费者代码
    15、消费者代码扩展
    16、Consumer消费Offset查询
    17、Consumer消费顺序
    18、Kafka的三种语义
    19、Kafka参数调忧之JVM参数调忧
    20、Kafka参数调忧之Replication参数调忧
    21、Kafka参数调忧之Log参数调忧
    22、Kafka Topic命名小技巧
    23、Kafka集群监控管理工具(CMAK)
    24、实战:Flume集成Kafka
    25、实战:Kafka集群平滑升级
    【本周思考与讨论】
    1、Kafka和Actq 0 JiveMQ^ G F、RabbitMQ、RocketMQ这些W [ f m QMQ有什么区别?
    2、如何使用Zookeeper实现分布式进程监控?原理是什么?
    3、Zookeeper如何实现分布式共享锁?原理是什么?
    4、如何保证1 * zKafka数据不丢失?
    5、kafka如何保证数据一致性和可靠性?
    6、谈一谈? \ 7 | N你对Kafka中exactly-once语义的理解?
    7、如何开发一个基于Kafka的Tox W + @ ! b R kpic Offset变化智能监控工具?
    8、如何开发一个基于Kafka的消E i S y . l F @ \费者待消费数据(lag)监控告警工具?
  • 第15周 极/ ( h –速上手内存数据库Redis
  • Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库,可以满足我们对海量数据的读写需求,在这里我们学习Redi! L 0 f ( \ J ` |s中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性,达到快速上手使用。
  • 课程安排x ? ! @ z
  • 1、快速了解Redis
    2、Redis的安装部署
    3、e ( u V U ? d $Redis基础命令
    4、Redis多数据库特性
    5、m ! L 3 A 8 URedis常用数据类型之d 0 , g . ~ Y wString
    6、Redis常用数据类型之HN / F c # B 0 * \asp # @ Ih
    7、Redis常用数据类型之List
    8、Redis常~ 8 % V `t * – !数据类型之Set
    9、Redis常用数据类型之Sorted Set
    10、案例:存储高一班的学员信息
    11、Java^ v N K ` L 7 k代码操作Redis之单连接
    12、Jau b 5 iva代码操作Redis之连接池
    13、提取RedisUtils工具类
    14、Redis高级特性之expire
    15、Redis高级特性之pipelineF p o + , 0
    16、Redis高级特性之info
    17、Redis持久化之RDB
    18、Redis持久化之AOF
    19、Redix f L } Ws的安全策略
    20、Redis监控命令-monitor
    21、Redis架构, 4 X j ) i N演进过程
    【本周思考与讨论】
    1、如何使用Redis实W 5 ,现一个带有优先级的先进先出队列?
    2、如何使用Sca% B + k i j r Fla代码实现RedisUtils工具类?
    3、如何使用Redis方便的获取前10名学生信息以及获取某一个学生的排名?
    4、Redis中事务和管道的区别?
    5、如何查看Redis中的数据使用了多少内存?
    6、Redis的内存碎片问题如何解决?
  • 第16周 Flink快速上手篇
  • 快速了解Flink的基本原理和核5 D @ z , 2 3 J +心特点,掌% Q – u q J F N ?握Flink中流数据和批数据的编程思路和` s E D y ! (代码实战,Flink中Standalone集群、ON YARNY L R集群的安装部署,以及Flink中核心API的使用。
  • 课程安排:
  • 1、快速了解Flink
    2、Flink Streaming程序开发4 ) 8
    3、Flink Batch程序开发
    4、Fliy P A m 8 s H Pnk Standalone集群安O ^ = $ . + | . B装部署
    5、Flink ON YARN的第一种方式
    6、Flink ON YARN的第二种方式
    7、向集群中提交Flink任务
    8、Fl, Y eink核心API介绍
    9、DataStr( : 2 F 4 eeam API之DataSource
    1y k f z m , X = 40、DataStream API之Transformation
    11、DataStream API之分区规则介绍B 6 }
    12、DataStream# B D [ x N API之分区规则的使用
    13、DataStream API之DataSink
    14、DataSet API之DataSource
    15、DataSet API之Transformation
    16、DataSet API之DataSink
    17、Table API 和 SQL介绍
    18、创建TableEnvironment对象
    19、TableAPI和SQL的使用
    20、使用D~ 1 # + 6 L kat? 4 E G K 8 ~aStream创建表
    21、使用DataSet创建表? V p A O 8 D Q
    22、将表转换{ j u & u B S \ p成DataStQ V + d J !ream
    22、将表转换成DataSet
    【本周思考与讨论】
    1、如何在Flink流计算中开发自定义Source?
    2、如0 , X * } ? R D =何在Flink流计算中开发自定义SinkP u { P & C R
    3、如何在Flink批处理中创建自定义Source?
    4、如何在Flink批处@ S q = l & T理中创建自定义Sink?
    5、Flink中的哪些算子容易产生数据倾斜?
    6、分析一下Flink SQL的执行流程?
  • 第17周 Flink高级进阶之路
  • 详细剖析Window和Time的使用,Watermark的实战应用,并行度k H – m J q P _ J的设置,Kafka Connector的= _ 4 { { P具体应用,以及SparkStreaming的特性和使用。c ) T L
  • 课程安排:
  • 1、Window的概念和类型
    2、TimeWindow的使用
    3、CountWindow的使用
    4、自定义Window的使用
    5、Window中的增量聚合和全量聚合
    6、Fw 4 y ] r – Plink中的Time
    7、Watermark的分析
    8、开发Watermark代码8 n \ q B
    9、通过数据跟踪观察Watermark
    10、Watermark+Evek ] Y l i O l U ,ntTime处理乱序数据
    11、延迟数据的三种处理方z X 3 6 U m M k
    12、在多并行度下的Watermark应用
    13、Watermark案例总结
    14、并行度介绍及四种设置方式
    15、并行度案例分析
    16、Kafka( T 4 U BConsumer的B Z u \ i使用
    1q d A | c d 1 N [7、KafkaConsumer消费策略设置
    18、KafkaC7 s h _onsumer的容错
    19、KafkaProducer的b K \ , : m使用
    20、KafkaProducer的容错
    21、SparkStreaming的WordCount程序开发
    22、SparkStreaming整合Kafka
    【本周思考与讨论】
    1、使用FlinkSQL对Kafka中的数据进行操作,如何通过DDL的方式集成Flink和Kafka?
    2、如何在SparkStreaming中使用SparkSQL实现数据计算?
    3、介绍一下 Fy s G G llink中kafka 消费者的Exactly-Once是如何实现的?
    4、介绍一下Flink中kafka 生产者的Exactly-Once是如何实现的?
    5、介绍一下Flink的两阶段提交机制?
    【福利加餐】
    1、天猫双11大屏的由来
    2、双11大屏需求分析及架构设计
    3、双Z q :11大屏指标核心代码开发
    4、双11大屏从0~1全流程跑通
    5、疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第二弹】
    6、面试题-课$ m ] F S r c : +程内容常见面试题整理【第二弹】
    理论和实践是好基友,学练结合,效果增倍!
  • 阶段五:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台
  • 第18周 直播平台三度关系推荐V1.0
  • 构建直J \ ;播平台用户三度关系推荐系统,详细分析数据采集/数据分发/数据存储/数据计算/数据展现等功能,完整复现互联网企业大数据项目从0~1,从1~N的开发过程。
  • 课程安排:
  • 1、项目介绍
    2、项目需求分析
    3、技术选型
    4、整体架构设计
    5、Neo4j快速上手使用
    6、数据采集架构详细分析
    7、数据来源分析
    8、模\ + K i r U V L拟产生数据
    9、数据采集聚合
    10、数7 k G Q ] K # 6 =据分发
    11、数据落盘
    12` q 3、数据计算核心指标详细分析与实现
    13、三度关系推荐页面R P + n X l ; –数据接入
    14、三度关系推* , K L w A \荐流程演示
    15、项目代码双语支持
    16、项目总结
    【本周思考与讨论R 5 T Z p R 8 ^
    1、如果让你来设计这个项目的架构,你会如何设计?
    2、如何使用SparkStreaming解决实时粉丝关注数据乱序的问题?不] Y u能借助于第三方工具。
    3、如何使用Spark代码实现三度关系列表数据导出MySQL?目前课程中使用的是Sqoop实现的
  • 第19周 直播平台三度关系推荐V2.0
  • 分析V1.0架? k P w构存在的问题及弊端,重新设计整体架构方案,进行迭代| m . 9优化,基于最新的架构方案重新实现核心功能代码,开发数据接口,优化数据传输逻辑,提高数据安全性。
  • 课程安排:
  • 1、现有V1.0技术架构+ { 5 Y q O分析
    2、V2.0技术架构设计
    3、数据计算核心指标详细分析
    4、历史粉丝关注数据初始化
    5、实时维护粉丝关注数据
    6、每天定时更新主播等级
    7( v ~ N *、每天定时更新用户活跃时间
    8、每周一计算最近一月主播视频评级
    9、每周一计算最近一月主播视频评级
    10、三度关系列表数据导出到Redis
    11、数据接口定义与开发
    12、项目代码双语支持
    13、项目总结
    【本周思考与讨+ [ | J 9 |论】
    1、如+ # _ k $ {果是你,你会如何优化此项目的架构?
    2、如何使用Flink代码实现三度关系列表数8 ] I据导出到Redis?目前课程中使用的是Sqoop实现的
    3、针对目前Neo4j中的数据,还有哪些属性需要建立索引?
  • 第20周 数据中台大屏
  • 掌握一线互联网企业数据中台构建流程,了解巨头企业的项目架构P 4 & ! L \ J,理解巨型项目的思& \ l l 0 F \ K想,掌握数据中台之数据加工总线子系统的底层实现。
  • 课程安排:
  • 1、什H 4 5 ] q么是中台
    2、中Z k z 7 Y p 2 T S台化主要解决的问题
    3、中台的延伸
    4、什么是数据中台
    5、数据中台演进的四个阶段
    6、数据中台需要具备三大能力
    7、企^ S w 3 c S q业级数据中台架构分析
    9` N q 5 Y、目前大数据领域实时计算的现状
    10、数据中台之数据$ a H 2 k e h d加工总线介绍
    11、数据加工总线架构图分2 4 G T h 4
    12、开发数据加工总线计算引擎(基于SparkSQL)
    13、开发数据加工总线计算引擎(基于FlinkSQL)
    14、掌握如何在流式SQL中调用HTTP接口
    15、支持流式SQL中的自定义函数返回多列字段
    d x ^ 5 Y本周思考与讨论】
    1、谈一谈你对数据中台的理解?
    2、课程中提供了基于Spark的通用实时计算引擎,如果想要开发基于SparkSQL+Spark Core的通用离线计算引擎的话,该如何实现?
    3、课程中提供了基于Flink的通用实时计算引擎,如果想要开发基于FlinkSQL的通用离线计算引擎的话,该如何实现?

文件目录:

大数据开发工程师完h n { ` ^ ! 5 k r结无秘百度云下载
│ ├─git-master
│ │ git-master.zip
│ │
│ ├─课程资料u ! D % o { –
│ │ └─git-master
│ │ db-sparkstreaming-master2268731.zip
│ │ dbdatawarehouse-master2268731.zip
│ │ dbflink-master2268731.zip
│ │ dbhadoo_ 7 W = 4 V ^ 9 *p-master2268731.zip
│ │ dbhive-master2268731.zip
│ │ dbkafka-master2268731.zip
│ │ dbredis-master2268731.6 ? / + = ` F 1zip
│ │ dbZ r Z pscala-master2268731.zip– \ ^ 4 I n @ @
│ │ dbspark-master2268731.zip
│ │ dbvideorecommi A I H I cend-master2268731.zip
│ │p { _ 7 p F r r 慕课公告2268731V * F , c W \.txt
│ │
│ ├─阶段1:走进大# . _ ~ !数据
│ │ ├─第1周 学好大数据先攻克Linux
│ │ │ ├─第1章笑傲大数据成长体系课
│ │ │ │ 1-1笑傲大数据:总体介绍.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第2章Linux虚拟机安装配置
│ │ │ │ 2-1如何安装Linux虚拟机.mp4
│ │ │ │ 2-2使用Vmware安装Linux虚拟机.mp4
│ │ │ │ 2-3使用克隆的方式创建Linux虚拟机.mp4
│ │ │ │ 2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一.mp4
│ │ │ │ 2-5使用SecureCRT连接LinuxI | h虚拟机之方式二.mp4
│ │ │ │ 2-6S$ W S S secuO & B R : 8 6 . kreCRT配置修改.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3章Li[ f Q t + c & N vnux极速上手
│ │ │ │ [1.1.3.10]–3-10Linux常见高级命令之三剑客(sed).mp4
│ │ │ │ [1.1.3.11]–3-11Linux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
│ │ │L c U : & _ j │ [1.1.3.3]–3-3Lin– K r T j x eux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
│ │ │ │C R X k Z N R { [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
8 J f w , r │ │ │
│ │ │ ├─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f ` q c E ~级配置之静态ip= a k X 5 P + Y 1设置.mp4
│ │ │ │ [1.1.4.2]–4-2Linux高级配置之hostname设置.mp4
│ │ │ │ [1.1.4.3]–4-3Linux高级配置之防火墙设置.mp4
│ │ │ │ [1.1.4.4]–4-4开发执行第一个shell脚本.mp4
│ │ │ │ [1.1.4.5]–4-5sB ; [ U o 4 . }hell中变Q $ N ) W ]量的定义.mp4
│ │ │ │ [1.1.4.6]–4-6shell中四种变量的使用.mp` + ~ f +4
│ │ │ │ [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@ q ( 1-9shellZ P (中的循环和判断之if判断.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第5章Linux总结与走进大数据
│ │ │ │ [1.1.5.1]–P C X 1 K5-1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.p – U m R \ z W |mp4
│ │ │ │ [1.1.5.6]–5-6大数据的行业应用.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
│ │ │ 01-Linux快速上手使用-PPT (1).pdf
│ │ │ 01-学好大b @ c数据先攻克T A 6 RLinux-慕课网@ q 4 Q [ 6 E = k就业班 (1).pdf
│ │ │ 1 Linux虚拟机安装配置丨慕课网教程.pf Y j X 2 1 0df
│ │ │ 2 Linux基础命令的使用【选修】丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 Linux极速上手丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 Linuo e 9 /x试炼之配置与shell实战丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 5 Linux总结与走进大数据丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 6 作业丨慕课网教程.pdf
│ │ │
V G v y $ │ ├─第2周 大数据起I Q I ` 6 e W ?源之初识Hadoop
│ │ │ ├─第1章初识Hadoop
│ │ │ │ [1.2.1.1]–1-1什么是Hadoop.mk m x mp4
│ │ │ │ [1.2.1.2]–1-2Hadoop发行版及核心组件介绍.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─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8 ] % w k | N署.mp4
│ │ │ │ [1.2.2.2]–2-2Hadoop伪分布集群安装部署.mp4
│ │ │ │ [1.2.2.3]–2-3Had: % \ u O X W U 8oop分布式集群安S z p l K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| * } – 9 [ 6
│ │ │ │
│ │ │0 = I X 0 L t – _ └─附件
│ │ │ 02-大数据起源之Hadoop-PPT (1).pdf
│ │ │ 02-大数据起源之初识Hadoop-慕课网就业班 (1).pdf
│ │u U 8 │ 1 初始Hadoop丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 2 Hadoop的安装方式丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 3 作业丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │
│ │ ├─第3周 Hadoop之HDFS的使用
│ │ │ ├─第1章U & jHDFS介绍
│ │ │ │ [1.3.1.1]–1-1HDFS介& G Y n t绍.mp4
│ │ │ │ [1.3.1.2]–1-2HDFS的y 6 [ W Y W C dShell介绍.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─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
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3章Javo H j 0 8a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
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
│ │ │ 03-Hadoop之HDFS的使用-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ │ 03-慕课网-学! , z i @ z w P习资料预览 (1).pdf
│ │ │( I r , 5 1 HDFS介绍丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 2 HDFS基础操作丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 Java操作HDFS丨慕课网教程.pdf
│ │ │
│ │ ├─第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析
│ │ │ ├─第1章初识NameNode
│ │ │ │ 1/ e / ] Y P 6-1NameNo= N 8 t Bde介绍-.mp4
│ │ │ │ 1-2NameNod$ f V # C ( P 2e深入-.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第2章NameNode进阶
│ │ │ │ 2-1SeY R 0 1 [ / – ^ LcondaryNameNode介绍.mp4
│ │ │ │ 2-2DataN[ Q 6 : q A 8ode介绍.mp4
│ │ │ │ 2-3NameNode总结.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3章HDFS高级
│ │ │ │ 3-1HDFS的回收站.mp4
│ │ │ │ 3-2HDFS的安全模式.mp4
│ │ │ │ 3-3实战:定时上传数据至HDFS.mp4
│ │ │ │ 3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4
│ │ │ │ 3-5本周总结+寄语T : j ? } a P.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
│ │ │ 04-Hadoop之HDFS核心进程剖析-慕课网就i ( I ( & R业班 (1).pdf
│ │ │ 04-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
S \ J g + [ $ | │ │ 1 初始9 q T O 1 ^ T sNameNode丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 2 NameNode进阶丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 3 HDFS高级丨} 3 n s t 9 v !慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 4 Hadoop核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 大数据起源之Hadoop-1.xmind
│ │ │
│ │ └─第5周 Hadoop之初识MR
│ │ ├─第1章初识MapReduce
│ │ │ 1-1MapReduce介绍 .mp4
│ │ │ 1-2Ma] p 0 r +pReduce执行原理 .mp4
│ │ │
│ │Q N ] F ├─第2章实战:WordCount
│ │D U f R l G \ ; & │ 2-1WordCount案例图解 .mp4
│ │ │ 2-2实战:Wr I % – } $ \ ! sordCount案例开发 .$ X m K g .mp4
│ │ │ 2-3实战:WordCount案例开发 .| 1 p tmp4
│ │ │
│ │ ├─第3章深入MapReduce
│ │ │ 3-1MapReduce任务日志查看 .mp4
│ │ │ 3-U 9 3 # & d2停止Hadoop集群中的任务 .mp4
│ │ │ 3-3Map5 # 4 V 5 1 ^ Z +Reduce程序扩展 .mp4
│ │ │
│ │ ├─第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出
│ │ │ 4-1Shuffle执行过程分析 .mp4
│ │ │ 4-2Hadoop中的序列化机制 .mp4
│ │ │ 4-3InputFormat层级分析 .mp4
│ │ │ 4-4InputForg a L ` F dmat之getSplits源L s F码剖析 .mp4
│ │ │ 4-5InputFormat之getSplits源码剖析 .mp4
│ │ │ 4-6InputFormat之RecordReader源码剖析 .i L M Pmp4
│ │ │ 4-7OutputFormat源码剖析 .mp4
│ │m m { e P n P
│ │ └─附件
│ │ 05-Hadoop之初识MRa ^ * _ Y 0 w S-慕课网+ [ 8 5 i _就业班 (2).pdf
│ │ 05-慕课网-学习资料预览 (29 ? 8 H ^ 8).pdf
│ │ 1 初始MapReduce丨慕课网教程 (1)5 N ^ T H M t H ..pdf
│ │ 2 实战:WordCount丨慕课网教程\ s / ( R A (1).pdf
│ │ 3 深入MapReW o / $ c J Gduce丨慕课网教程 (1).pdf
│ │1 a * W 1 t $ w n 4 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出丨慕课网教程 (1).pdf
│ │
│ ├─H r Y 1 k D阶段2:PB级离线数据计算分析方案
│ │ ├─第6周 拿来就用的企业级解决方案
│ │ │ ├─第1章剖析小文件问题与企业级解决方案
│ │ │ │ 1-1小文件问题之SequeX 7 : = B EnceFile.mp4
│ │ │ │ 1-2小文件问题之SequenceFile.mp4
│ │ │ │ 1-3小文件问题之MapFile.mp4
│ │ │ │ 1-4案例:小文件存储和计算.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├c ( 6 \ :─第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案
│ │ │ │ 2-16 3 I K n %数据倾斜问题分析.mp4
│ │ │ │ 2-2数据倾斜案例实j \ 9 P !战.mp4
│ │ │ │ 2-3数据倾斜案例实战.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├x 8 ; U Y k b e _─第3章YARN实战
│ │ │ │ 3-1YARN的基本情况介绍.mp4
│ │ │ │ 3-2YARN中的调度器分析.mp4
│ │ │ │ 3-3案例:YARN多资源队列配置和使用.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】
│ │– q 7 │ │ 4-1g N R j VHadoopp ^ 6 {官方文档使用指南.mp4
│ │ │ │ 4-2+ L Y 6 e @ 5 WHadoop在CDH中的使用.mp4g x 1 r i x
│ │ │ │ 4-3Hadoop在HDP中的使用.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第5章H4 P H y c W Z tadoopW h 5核心复盘
│ │ │ │ 5-1本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
f W _ │ │ 06-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 06-拿来就用的企业级解决方案-慕课网就业班.pdf
│ │ │ 1 剖析小文件问题与企业级解决方案丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 2 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案丨慕课网d u { | 3 B u U教程.pdf
│ │ │ 3 YARN实战丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 Had{ f w m o }oop官方文档2 Y @ o \使用指{ , N北丨慕课网教程.pdf
l z 9 V . p y │ │ 5 Haj } R U {doop核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 大数据起源之Hadoop-2.xmind
│ │ │
│ │ ├─第7周 Flume从0到高手一站式养成记
│ │ │ ├─第1章极速入门Flume
│ │ │ │ 1-1快速了解Flume.mp4
│ │ │ │ 1-2Flume的三大核心组件.mp4
│ │ │ │ 1-3Flume安装部署.mp4
│ │ │ │
│ │o f L g │ ├─第2章极速上手Flume使用
│ │ │ │ 2-1FlumeX 9 6 % 2 % F的HN g a M ( Q 2elloWorld.mp4
│ │ │ │ 2-2案例:采集文件内容上传至HDFS.mp4
│ │ │ │ 2-3案例:采集网站日志上传至HDFS.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3章精讲Flume高级组0 \ 6 I i = L C `
│ │ │ │ 3-1Flume高级组c D 1 ` E B S w件之Sourceg o m S F t 7Interceptors.mp4
│ │ │ │ 3-2Flum| E % * te高级组件之ChannelSelM – = t ^ectors_ p ! Q.mp4
│ │ │ │ 3-3F7 | vlume高级组件之Y * A x 9 Y ] $ aSinkPrI ; F #ocessors.mp4
│ │ │ │
│ │ │m : : – w ] x m } ├─第4章Flume出神入化篇
│ │ │ │ 4-1各种自定义组件.mp4
│ │ │ │ 4-2Flume优化.mp4
│ │ │ │ 4-3Flume进程监控.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第5章Flume核心复盘
│ │ │ │ 5-1本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
│ │ │ 07-Flume从0到高手一站式养成记-慕课网就业班.pdf
│ │ │ 07-慕课网-学8 L { & / $习资料预览.pdf
│ │ │U M X [ P 0 1 极速入门Flume丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 2 极速上手Flume使用丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 精讲Flume高级组件丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4Q F J F 8 H ^ E * Flume出神入化篇丨慕课网教程.pdfd d O
│ │ │ 5 Flume核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 数据采集之Flume.xmind
│ │ │
│ │ └─第8周 数据仓库Hive从入门到小牛
│ │ ├─第1章快速了解Hive
│ │ │ 1-1快速了解Hive.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2章数据库与数据仓库区别
│ │ │ 2-1数据库和数据仓库的区别.mp4
│ │ │ 2-[ a b 6 D2Hive安装部署` l s : ^.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3章Hive基础使用
│ │ │ 3-1Hive使用方式之命令行方式.mp\ L { & K l _4
│ │ │ 3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4
│ │ │ 3-3Set命令的使用.mp4
│ │ │ 3-4Hive的日志配置.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4章Hive核心实战
│ │ │ 4-10Hive数据处理综合案例(下).mp4
│ │# l \ l 5 w a . = │ 4-1Hive中数据库的操作.mp4
│ │ │ 4-2[ } 7 ? J .Hive中表的操作.– 6 c Q T 3 omp4
│ │ │ 4-3Hive中数据类型的应用.mp4
│ │g k q 1 $ M │ 4-4Hive中数据类型的应用.mp4
│ │ │ 4-5Hive表类型之内部表+外部表.mp4
│ │ │ 4-6Hive表类型之内部分区表.mp4
│ │ │ 4-7Hive表类型之外部分区表.mp4
│ │ │ 4-8Hive表类型之桶表+视图.= : O } a m + tmp4
│ │ │ 4-9Hive数据处理综合案例(上).mp4
│ │ │
│ │: & 5 \ ] ├─第5章Hive高级函数实战
│ │ │ 5-1Hive高级函数之分组排序取TopN.mp4
│ │ │ 5-2Hive高级函数之行转列! c W e.mp4
│ │ │ 5-3Hive高级函数, a 7 ) 9 } 5 e 3之列转行.mp4
│ │ │ 5-4Hive的排序函数.mp4
│ │ │ 5-5Hive的分组和去重函数.mp4
│ │ │
│ │ ├─第6章Hive技巧与核心复盘
│ │ │ 6-1一个SQL语句分析.mp4
│ │ │ 6-2Hive的WD \ H neV ` \b工具-HUE.mp4
│ │ │ 6-3本周总结+寄语.mp4
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 08k w | [ X M p 5 L-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 08-数据仓库H? B v I I ( uive从入门到小牛-慕课网就业班.pdf
│ │ 1 快速了解Hive丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 数据库与数据仓库区别丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Hive基础使用丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Hive核心实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Hive高级函数实战丨慕课s 9 S n v E q网教程.pdf
│ │ 6 Hive技巧与核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─阶段3:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战
│ │ ├─第10周 Spark快速上手-B \ [ * & X X x上传版
│ │ │ ├─第1章初识SP Q ? ! T K Epark
│ │ │ │ 1-1快速了解Spark.0 { * smp4
│ │ │ │ 1-2SparkStandalone集群安装s @ 5 q部署.mp4
│ │ │ │ 1-3SparkONYARN集群安装部l a 8 & @ Z 9 2 t署.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第2章解读Spark工作与架构原理
│ │ │ │ 2-1Spark工作原理分析.mp4
│ │ │ │ 2-/ R 9 * ? O 0 82什么c & } ? O B W l是RDD.mp4
│ │ │ │ 2-3Spark架构原理.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3章Spark实战:单词统计
│ │ │ │ 3-1Spark项目开发环境配置.mp4
│ │ │ │ 3-2WordCount之Scala代码.mp4
│ │ │ │ 3-3WordCount之Java代码.mp4
│ │ │\ # ) U c b = ? │ 3-4Spark任务的三种提交方式.mp4
│ │ │ │ 3-5Spark开启historyServer服务.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第4章Transformation与Action开发实战
│ │ │ │ 4-1创建RDD的三种方式.mpX ? ; – ( 64
│ │ │$ Y F 9 @ │ 4-2Transformation和Action介绍.mp4
│ │ │ │ 4-3Transformation操作开发实战之Scala代码(.mp4
│ │ │ │ 4-4TransfD o N G k D a M Oormation操作开发实战之Scala代码(.mp4
│ │ │ │ 4-5Transformation操作开发实战之Java代码(上.mp4
│ │ │ │ 4-6Transformation操作开发实战之Java代码(下.mp4
│ │ │ │ 4-7Action操作开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ │ 4-8Action操作开发实战之Java代码.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第5章RDD持久化
│ │ │ │ 5-1共享变量之Accumulator的使用.mp4
│ │ │ │ 5-2RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ │ 5-3共享变量之BroadcastVariable的使用.mp4
│ │1 ; q G A l x c d │ │
│ │ │ ├─第6章TopN主播统计
│ │ │ │ 6-1TopN主播统计需求分析.mp4
│ │ │ │ 6-2TopN主播统计Z I w ] { : a ~代码实现之Scala代码– / R & ^ E & s.mp4
│ │ │ │ 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第7章面z s $ O L : z L K试与核心复盘
│ │ │ │ 7-1面试题.mp4
│ │ │ │ 7-2本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
│ │ │ 1 初识Spark丨慕课网教程 (1d i t l .).pdf
│ │ │ 10-Spa: % D r Q y ( { 6rk快速上手-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ │ 10-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ │ 2 解读Spark工作与架构原理丨慕课网教程 (1).pdf
│ │M 4 8 L 3 │ 3 Spark实战:单词统计丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │– K $ v * + e C 4 Tran/ g ^ O 5sformation与Action开发丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 5 RDD持久化丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ │ 6 TopN主播统计丨慕课网教S Z ) / o ; ]程 (1).pdf
│ │ │ 7 面试与核心复盘丨慕课网教程 (1).V 4 % – : I Y 6 ]pdf
│ │ │ 内存计算引擎之Spark-1.xmind
│ │ │
│ │ ├─第11周 Spark性能优化的道与} K { F % } G R
│ │ │T S h m │ 1-1宽依赖和窄依赖.mp4
│ │ │ │ 1-2Stage.mp4
│ │ │ │ 1-3Spark任务的三种提交模式.mp4
│ │ │ │ 2-1Shuffle介绍.mp4
│ │ │ │ 2-2三种ShD B (uffle机制分析.mp4
│ │ │ │ 3-1checkpoin7 a 9 ! _ u o Dt概述.mp4
│ │ │ │ 3-2checkpoint和持久化的区别.mp4
│ │ │ │ 3-3checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4
│ │ │ │ 34 6 A ?-4checkpoint代码执行分析S – O d v `.mp4
│ │ │ │ 3-5checkpoint源码分析之写操作.mA O [ f ? 3 8 @p4
│ │ │ │ 3-6checkpoint源码分析之读操作.mp4
│ │ │ │ 4-1Spark程序性能优化分析.m$ h , Q u ) Cp4
│ │ │ │ 4-2高性能序列化类库Kryo的使用K S b.mp4
│ │ │ │ 4-3持久化或者checkpoint.mp4
│ │ │ │ 4-4J@ t [VM垃圾回收调忧.mp4
│ │ │ │ 4-5} p v P @提高并行度-1.mp4
│ │ │ │ 4-6提高并行度-2.mp4
│ │ │ │ 4-7数据本地化.mp4
│ │ │ │ 5-1算子优化之mapPartitions.mp4
│ │ │ │ 5-2算子优化之foreachPartition.mp4
│ │ │ │ 5-3算子优化之reparti[ \ s k T \ Otion的使用.mp4
│ │ │ │ 5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4
│ │ │ │ 6-1SparkSql快速上手y Q * x z | c z %使用.mp4
│ │ │ │ 6-2DataFrame常见算子操作.mp) _ G4
│ │ │ │ 6-3DataFrame的sql操作.mp4
│ │ │ │ 6-4RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4
│ │ │ │ 6-5RDDa k 1 m , C转换为DataFrame之编程方式.mp4
│ │ │ │ 6-6load和save操作.mp4
│ │ │ │ 6-7SaveMode的使用.mp4
│ │ │ │ 6-8内置函数介绍.mp4
│ │ │ │ 7-1实战:TopN主播统计-1.mp4
│ │ │ │ 7-2实战:TopN主播统计-2.mp4
│ │ │ │ 7-3本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─附件
│ │ │ 1 Spark三种任务提交模式丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 1W $ 5 3 h1-Spark性能优化的道与术-慕课网就业班.pdf
│ │ │ 11-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │7 3 w O S J 2 Shuffle机制分析丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 Spark之checkpoint丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 Spark程序性能优化企业级最佳实践丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 5 Spark性能优化之算子优化丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 6 极速上手SparkSB ~ [ z M 5 =ql丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 7 Spark实战与核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │
│ │ ├─第12周 综合项目:电商数据仓库之用} s P R _ G ^ m W户行为数仓
│ │ │ │ 1-1项目效果展示.mp4
│ │ │ │ 1-2项目的由来.mp4
│ │ │ │ 2-1什么x ] ( . + o \是数据仓库.mp4
. : 1 v U ( v c Z │ │ │ 2-2数据仓库基础知识.mp4
│ │ │ │ 2-3数据仓库分层.mp+ # v / Z @ 94
│ │ │ │ 2-4典型数仓系统架构分析.mp4
│ │ │ │ 3-1技a ! 1 b % B T 7术选型.mp4
│ │ │ │ 3-2整体架u G ) J 7 ! B 7构设计.mp4
│ │ │ │ 3-3服务器资源规划.mp4
│ │ │ │ 4-1生成用户行为数据【客户端数据】.mp4
│ │ │ │ 4-2生成商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
│ │ │ │ 4-3采集用户行为数据【客户端数据】.mp4
│ │ │ │ 4-4Sqoop安装部署.mp4
│ │ │ │ 4-5SqH d + u D Noop之数据导入功能.mp4m ! E j 5 g
│ │ │ │ 4-6Sqoop之数据导出功能.mp4
│ │ │ │ 4-7采集商品订单相关数据E P Y & 9 u w l 8【服务端数据】.mp4
│ │ │ │_ , ! = q 4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4W Y 1
│ │ │ │ 5-10需求二之需求分析.mp4
│ │ │ │ 5-11需求二之ac I jpp层开发.mp4
│ │ │ │ 5-12需求二之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 5-13需求三之需求分析.mp4
│ │ │ │ 5-14需求三之dws层和app层开发.mp4
│ │ │ │ 5-f 6 j p w m m15需求三之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 5-16需求四之需求分析.mp4
│ │ │ │ 5-17需求四之app层开发.mp4
│ │ │ │ 5-18需` [ [ @求四之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 5-19需求五之需求分析.mp4
│ │ │ │ 5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发.mp4
│ │ │ │ 5r f = , u m-20需求五之dws层开发.mp4
│ │ │ │ 5-21需求五之app层开发.mp4
│ │ │ │ 5-22需求五之结果验证.mp4
│ │ │ │ 5-23需求六之需求分析.mp4
│ │ │ │ 5o H i G ) a 9-24需求六之dws层和app层开发.mp4
│ │ │ │ 5-25需求六之开发脚本.mp4
│ │ │ │e g ? a L 5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结.mp4
│ │ │ │ 5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取.mp4
│ │ │ │ 5-3用户; – P ( r行为数据数仓开发之dwd层开发.mp4
│ │ │ │ 5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取.mp4
│ │ │ │ 5-5用户行为n 8 : , . @ i &数据数仓需求分析.mp4
│ │ │ │ 5-6需求一之需求分析.mp4
│ │ │ │ 5-7需求一之dws层开发.mp4
│ │ │ │ 5-8需求一之app层开发.mp4
│ │ │ │ 5-9需求一之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 6-1本周总结.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第1j 8 +章电商数据仓库效果展示
│ │ │ ├─第2章数据仓库前置技术
│ │ │ ├─第3章电商数仓技术选型
│ │ │ ├D W 5 ! D L H─第4章数据生成与采集
│ │ │ ├─第D t _ | (5章用户行为数仓设计与实现
│ │ │ ├─第6章项目核心复盘
│ │ │ └─附件
│ │ │ 1 电商数据仓库效果展示丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 12-1 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 12-2 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 12-综合项目:电商数据仓库之用户行为数仓-慕课网就业班.pdf
│ │ │ 2 数据仓库前置技术丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 电商数仓技术选型1 J [ g = o丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 数据生成与采集丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 5 用户行为数仓设计与实现丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 6 项目核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 电商数仓项目-1.xmind
│ │ │
│ │ ├─第13周 综合项目:电商数据仓库之商品订单数仓
│ │ │ │ 1-17 Q i a I @商品订单数据数仓开发之odsd ~ e = % z层和dwd层.mp4
│ │ │ │ 1-2商品订单数据数仓需求分析.mp4
│ │ │ │ 2-10需求四+ o j v Q之需求分析.mp4
│ │ │ │ 2-11需求四之app层开发.mp4
│ │ │ │ 2-12需求四之开发脚本.mp4
│ │ │ │a d [ l , 2-1需求一之需求分析.mp4
│ │ │ │ 2-2需求一之dws层开发.mp4
│ │ │K ; 1 │ 2-3需求一之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 2-4需求二之需求分析.F l K W i + $ }mp4
│ │ │ │ 2-5需求二之ag F L \ l 0 ^ opp层开发.mp4
│ │ │ │ 2-6需求二之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 2-7需求三之需求分析.mp4
│ │ │ │ 2-% i c8需求三之dws层和app层开发.mp4
│ │ │ │ 2-9需求三之开发脚本.mp4
│ │ │ │ 3-1什么是拉链表.mp4
│ │ │ │ 3-2如何b U T e n / [ T制作\ & G K \ |拉链表.mp4
│ │# j : n V │ │ 3-3【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4
│ │ │ │ 3-4【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4
│ │ │ │ 3-5【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4
G : } D 6 M 1 ! o │ │ │ 3-6拉链表的性能$ 3 ] ( V问题分析.mp4
│ │ │ │ 3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结.mp4
│ │ │ │ 4-1F e & \ T数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配% ] | Q v – k置.p z J ] * `mp4
│ │ │ │ 4-2数据可视化之Zepplin的使用.mp4
│ │ │ │ 4C E V ^ U R h-3任务调度之CronB { (tab调度器的使用.mp4
│ │ │ │ 4-4任务调度之Azkaban的安装部署.mp4
│ │ │ │ 4-5任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4
│ │ │ │ 4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4
│ │ │ │ 4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4
│ │ │ │ 4-8项目优化.mp4
│ │ │ │ 5-1本周总结.mp4
│ │ │9 . b e f 7 [ #
│ │ │ ├─第1章商品订单数仓需求分析
│ │ │ ├─第2章需求设计_ – .与实现
│ │ │ ├─k l = R ! R V第3章订单拉o u 9 c V链表A I 8 \ y实战
│ │ │ ├─第4章数据可视F 6 r P化和任务调度实现
│ │ │ ├─第5章项目核心复盘
│ │ │O ; 2 W A H ^ └─附件
│ │ │ 1 商品订单数仓需求分析丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 13-| , } r } l1 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 13-2 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 13-综合项目:电商数据仓3 D 2 Y \ }库之商品订单数仓-慕课网就业班.pdr / 0 @f
│ │ │ 2 需求设计与实现丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 订单拉链表实战丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 数据可视化和任务调度实现丨慕课网教程.pdft k 2 O N g j w
│ │ │ 5 项目核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 电商数仓项目-2.N O p 3 |xmind
│ │ │
m I ` + $ y q N │ ├─第14周 消息队列之Kafka从入门到小牛
│ │ │ │ 1-1[ A X D `什么是消息队列.mp4
│ │ │ │ 1-2什么是Kafka.mp4
│ │ │ │ 2-d ` A 7 F 21Zoo0 b = g S { d Zkeeper安装部署之单机模式.mp4
│ │ │ │ 2-2Zf k Y = e aookeepY i * p 0er安装部署~ q 9 g – # & =之集群模式.mp4
│ │ │ │ 2-3Kafka安装部署之单机模式.mp4
│ │ │ │ 2-4Kafka安装部署之集群模式.mp4
│ │ │ │ 3-1Kafka中Topic的操作A & J.mp4
│ │ │ │ 3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4
│ │ │ │ 3-3案例u s / c X 8 ~:QQ群聊天.mp4
│ │ │ │ 4-1Broker3 . ; n扩展内容.mp4
│ │ │ │ 4-2Proy l ] 1 x G * X :ducer扩展内容.mp4
│ │ │ │ 4-3Consumer扩展内容.mp4
│ │ │ │ 5-1Topic+Partition+Message扩展内容.mp4
│ │ │ │ 5-2存储策略R y U d.mA _ j &p4
│ │ │ │ 5-3容错机制.mp4
│ │ │ │ 6-1Java代码实现生产者代码.mp4
│ │ │ │ 6-2Java代码实现消费者代码.mp4
│ │ │ │ 6-3消费者代码扩展.mp4
│ │ │ │ 6-4Consumer消费Offset查询.mp4
│ │ │ │ 6-5Consumer消费顺序.mp4
│ │ │ │ 6-6Kafka的三种语义.mp4
│ │ │ │ 7-1JVM参数调忧F 2 O 4 9.mp4
│ │ │ │ 7-2Replication参数调忧y _ A X.mpw T @ [ & _ ! O ~4
│ │ │ │ 7-3Log参数调忧.mp4
│ │ │ │] 7 o 7-4KafkaTopd Q 8 ) Gic命名小技巧.mp4
│ │ │ │ 7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK).mp4
│ │ │ │ 8-1实战:Flume集成Kafka-1.mp4
│ │ │ │ 8-2实战:Flume集成Kafka-2.mp4
│ │ │ │ 8-3实战:Kafka集群平滑升级.mp4
│ │ │ │ 9-1本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第1章初识Kafka
│ │ │ ├─第2章Kafka集群安装部署
│ │ │ ├─第3章Kafka使用初体验
│ │ │ ├─第4章Kafka核心扩展内容
│ │ │ ├─第5章Kafka核心之存储和容错机制
│ │ │ ├─第6章Kafka生产消费者实战
│ │ │ ├─第7j f 5 7 . j \章Kafka技巧篇
│ │ │ ├─第8章KT T 8 a 7 z r `afka小试牛刀实战篇
│ │ │ ├─第9章Kafka核心复盘
│ │ │ └─附件
│ │ │ 1 初识Kafka丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 14-慕课网r [ ! * K 6 = F Z-学习资料预览.pdf
│ │ │ 14-消息队列之Kafka从入门到小牛-慕课网就业班.pdf
E ( G $ i │ │ 2Z T 3 k X 6 L u Kafka集群安装部署丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 Kafka使用初体验丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 Kafka核心扩展内容丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 5 Kafka核心之存储和容错机制丨慕课网教程.pdf
│ │e / 0 Y F ^ 8 │ 6 Kafka生产消费者实战丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 7 Kafka技巧篇丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 8 Kafka小试牛刀实战篇丨慕课网r & a教程.pdf
│ │ │ 9 Kafka核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 消息队列之Kafka.xmind
│ │ │
│ │ ├─第15周 极速上手内存数据库Redis
│ │ │ │ 1-1快速了解Redis.mp4
│ │ │ │ 1-2Redis的6 % d 4 R Q Y g 2安装部署.mp4
│ │ │ │O 4 M ! t l 1-3Redis基础命令.; X Dmp4
│ │ │ │ 1-4Redis多数据库特性.mp4
│ │ │ │ 2-1Redis常用数据类型之String.mp4
│ │ │8 ^ 3 – ] & \ c │ 2-2Redis常用数据类型之Hash.mp4
│ │ │t ` 0 Y ` _ ~ d │ 2-3Redis常用数据类型之List.mp4E L E c ^ 7
│ │ │ │ 2-4Redis常用数据类型之Set.mp4
│ │ │ │ 2-5Redis常用数据类型之SortedSet.mp4
│ │ │ │ 2-6案例:存储高p A w 8一班的学员信息.mp4
│ │ │ │ 3-1Java代码操作Redis之单连接.mp4
│ │ │ │ 3-2Java代X h r i 6码操作Redis之连接池.mp4
│ │ │ │ 3-3提取RedisUtils工具类.mp4
│ │ │ │t m @ 4-1Redis高级特性之expire.mp4
│ │ │ │ 4-2Redis高级特性之expire.mp4
│ │ │ │ 4-3Redis高级特性之info.mp4
│ │ │ │ 4-4Redis持久化之RDB.mp4
│ │ │ │ 4-5Redis持久化之AOF.mp4
│ │ │ │ 4-6Redis的安全策略.mp4
│ │ │ │ 4-7` ^ z XRedis监控命令-monitor.mp4
│ │ │ │ 5-1Redis架构演进过程.mp4
│ │ │ │ 5-2本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第1章快速了解Redis
│ │ │ ├─第2章Redis核心实践
│ │ │ ├─第3章Redis封装H b Y = b ] { x工具类技巧
│ │ │ ├─第4章H 0 L ; i qRedis高级特性
│ │ │ ├─第5章Redis核心复盘
│ │ │ └─附件
│ │ │ 1 快速了解Redis丨慕课网教程.pdf
│ │{ – c 1 │ 15-| \ e w & 2慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 15-极速上手内存数据库Redis-慕课网就业班.pdf
│ │ │ 2 Redq 3 b 4 l 4 }is核心实践丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 Redis封装工具类技巧丨慕课网教程.pdf
│ │ │& 5 G % 4 Redis高级特性丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 5 Redis核心复盘丨慕课网教程.pdfC q | w #
│ │ │
│ │ └─第9周 7天极速掌握Scala语言
│ │ ├─第1章Scala极速入门
│ │ │ 1-1快速了解Scala.mp4
│ │ │ 1-2Scala环境安装配置.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2章Scala基础语法
│ │ │ 2-1Scala中的变量和数据类型.mp4
│ │ │ 2-2Scala中的表达式和循环.mp4
│ │ │ 2-3Scala集合体系之Set.mp4
│ │ │ 2-4Scala集合体系之List.mp4
│ │ │ 2-5Scala集合体系之Map.mp4
│ │ │ 2-6Ss 2 bcala中的Array和Tuple.m! O h $ Yp4
│ │ │ 2-7Scala集合总结.t G ) ~ . imp4
│ │ │ 2-8Scala中函数的使用.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3章Scala面向对象
│ │ │ 3-1Scala面向对象之类的使用.mp4
│ │ │ 3-2Scala面向对象之对象和伴生对象.mp4
│ │ │ 3-! % } – ~ D3Scala面向对象之apply方法.mp4
│ │ │ 3-4ScalJ P ; Ga面向对象之main方法的使用.mp4
│ │ │ 3-5Scala面向对象之接口的使用.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4章Scala函数式编程
│ │ │ 4-1Scala函数式编程介绍.mp4b # O b r g * 4
│ │ │ 4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数.mp4
│ │ │ 4-3Scala函数式编程之常A z 6用高阶函数的使用.mp4
│ │ │
│ │ ├─第5章Scala高级特性
│ │ │ 5-1Scala高级特性之模式匹配.mp4
│ │ │ 5-2Scala高级特性之隐式转换.mp4
│ │ │
│ │ ├─第6章Scala核心复盘
│ │ │ 6-1本周总结+寄语.mp4
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 09-7天极速0 W | 8 i M掌握Scala语言-慕课c / ( f j网就业班 (1).pdf
│ │ 09-慕课q 1 i y g \ m网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 Scala极速入门丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 Scala基础语法丨慕课网教程 (1).pdf
│ │} W Z Z 3 e | ; 3 Scala面向对象丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Scala函数式编程丨慕课网b h t A / a r教程 (1).pdf
│ │ 5 Scala高级特性丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 6 Scala核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ Scala快速上手.xmind
│ │
│ ├─阶段4:高频实时数据处理方案
│ │ ├─第16周 Flino / ^ ak快速上手篇
│ │b O r │ │ [4.3.2.1]–2-1FlinkStreaming程序开发-Scala.mp4
│ │ │ │ [4.3.2.2]–2-2FlinkStreaming程序开发-Jav2 3 F g 5a.mpM J { v 6 j4
│ │ │ │ [4.3.2.3]–2-3FlinkBat– # ~ N t t / 5ch程t 3 } ? I c 4 / 5序开发-Scala.: ( # . V , B } ?mpp I o U 4 &4
│ │ │ │ [4.3.2.4]–2-4FlinkBatch程序开发-Java.mp4
│ │ │ │ [4.3.3.1]–3-1FlinkStandalone集群安装部署.mpm k 3 + G B , H4
│ │ │ │ [4.3.3.2]–3-2FlinkONYARNU * \的第一种方式.mp4
│ │ │ │ [4.3.3.3]–3-3FlinkONYARN的第二种方式.mp4
│ │ │ │ [4.3.3.4]–3-4向集群中提交Flink任务.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.1]–4-1Flink核1 x 1 X心API4 3 b W \ p 2介绍.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.2]–4-2DataStreamAPI之, D & 6 + s 5DataSource.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.3]–4V f . _ b $ d R ?-3DataStreamAPI之Transfori 5 K e 2 r Imation-.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.4]–4-4DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.5]–4-5DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.6]–4-6DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.7]–4-7DataStreamAPI之TransR : f f – J 2 Iformation-.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.8]–4-8DataStr& X +eamAPIz L ] D d @ g a w之Transform% X % z ! ? W = 7ation-.mp4
│ │ │ │ [4.3.4.9]–4-9DataStreamAPI之DataSink.mp4
│ │ │ │ [4.3.5.1]–5-1DataSetA= e 1PI之Transformation-map.mp4
│ │ │ │ [4.3.5.2]–5-s [ 3 = E } p2DataSetAPI– { A ` X # I之Transformation-joi.mp4
│ │ │ │ [4.3.5.3]–5-3DataSe& I T x ! 9 q ftAPI之Trau 5 r { I 8 Xnsformation-out.mp4
│ │ │ │ [4.3.5.4]–5-4DataSetAPI之Transformation-cro.mp4
│ │ │ │ [4.3.5.5]–5-5DataSetAPI之T` a k Z + H M b cransformation-fir.mp4
│ │ │ │ [4.3.6.1]–6-1TableAPI和SQL介绍.mp4
│ │ │ │ [4.3.6.2]–6-2创建TableEnviron1 6 % ) g gment对象.mp4
│ │ │ │ [4.3.6.3]–6-3TableAPI和SQL的使用R u 7 e H { c = I.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-m I 5 S I D p P6将表转| k d v k d & W p换成DataStream.mp4
│ │ │ │^ G 5 Q b W M # [4.3.6.7]–6-7将表转换成DataSet.mp4
│ │ │ │ [4.3.7.1]–7-1本周总结+寄语.mp4
│ │ │ │
│ │ │ ├─第1章初识Flink
│ │ │ ├─第2章实战:流处理和批处理程序开发B C t g
│ │ │ ├─第3章Flink集群安装部署
│ │ │ ├─第4章Flink核心API之DataStreamAPI
│ │ │ ├─第5章Fli^ Y K z 4 k Fnk核心API之DataSetAPI
│ │ │ ├─第6章Flig H e l x ~nk核心API之Tablec $ O J m z iAPI和SQL
│ │ │ ├─第7章Flink核心复盘
│ │ │ └─附件
│ │ │ 1 初识Flink丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 16-2 慕课网-学习资料1 + 9预览.pdf
│ │ │ 16-Flink快速上手篇-慕课网就业班.ph – ~ t , 8 6df
│ │ │ 16-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ │ 2 实战:流处理和批处理程序开发丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 3 Flink集群安装部署丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 4 Flink核心API之DataStream丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 5 Flink核心API之DataSet丨慕课网* % I | = V ~ h教程.pdf
│ │ │ 6 Flink核心API之Table API和SQ丨慕课网教程.pdf9 d G Q S % /
│ │ │ 7 Flink核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ │ 新一代) q H A =计算引擎之Flink-1.xmind
│ │ │
│ │ ├─第17周 Flink高级进阶之路
│ │ │ 1-1Window的概念和类型.mp4
│ │ │ 1-2TF = x D [ h YimeWindow的使用.mp4
│ │ │ 1-3CountWindow的使用.mp4
│ │ │ 1-4自定义Windr D 7 . ` 9 & _ow的使用.mp4
│ │ │ 1-5Window中的增量聚合和全量聚合.mp4
│ │ │ 1-6Flink中的Time.mp4
│ │ │ 2-2开发Watermark代码.mp4
│ │ │ 2-3开发Watermark代码.mp4
│ │ │ 2-4通过数据跟踪观察WatermaD O G e n $ #rk.mp4
│ │ │ 2-5Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4
│ │ │ 2-6延迟数据的三种处理方式.mp4N E n
│ │ │ 2-7在多并行度下的WaS n \termark应用.mp4
│ │ │ 2-8Watermark案例总结.mp4
│ │ │ 3-1并行度介绍及四种设置方式.mp4
│ │ │ 3-2并行度案例分析.mp4
│ │ │ 4-1KafkaConsumer的使用.mp4
│ │ │ 4-2KafkaConsumer消费G ? Y ^ 3 Z K =策略设置.mp4
│ │ │ 4-3KafkaConsumer的容错.mp4
│ │ │ 4-4KafkaProducer的t & : –使用.mp4
│ │ │ 4-5KafkaProducer的容错.mp4
│ │ │ 5-1SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4
│ │ │ 5-2SparkStreaming整合Kafka.mpM m A . H ) 14
│ │ │ 6-1本周总结+寄语.mp4
│ │ │
│ │ └─第18周 直播平台三度关系推荐V1.0
│ │ 1-W b l ~1项目介绍.mp4l b 4 P n _ ]
│ │ 2-1技术选型之数据采集.mp4
│ │ 2-2技术选型之数据存储.mp4
│ │ 2-3技术选型之数据计算+n D . Y o数据展现.mp4@ j # ( H
│ │ 2-4项目整体架构设计.mp4
│ │ 3-1Neo4j介绍及安装部署.mp4
│ │h 3 ^ 5 g 6 7 h { 3-2Neo4j之添加数据.mp4
│ │ 3-3Neo4j之查询数据.mp4
│ │ 3-4Neo4j之更新数据.mp4
│ │ 3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4
│ │ 4-1数据采集架构详细设计.o H ` amp4
│ │ 4-2数据来源分析.mp4
│ │ 4-3模拟产生数据.mp4
│ │ 5-1数据采集聚合.mp4
│ │ 5-2数据分0 @ `发.mp4
│ │ 5-3数据落盘.mp4W 7 ^ 5 7 $ U E
│ │ 5-4采集服务端数据库数据.mp4
│ │ 6-1数据计算核心指标详细分析.mp4
│ │ 7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-2.mp4
│ │ 7-11三度关系数据导出到MySQL.mp4
│ │ 7-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
│ │ 7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
│ │ 7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
│ │ 7-4数据计算之实时维w r { ? f R护粉丝关注数据-3.mp4
│ │ 7-5数据计算之每天定时更新7 K 7主播等级.mp4
│ │ 7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4
│ │ 7-7数据计算之每周T P ^ G e j T ( (一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4
│ │ 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
│ │ 7-9数据计算之每周一} ; h计算三度关系推荐列数据-1.mp4
│ │ 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mx 6 B N } B p :p4
│ │
│ └─阶段5:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台
│ └─第19周 直播平台三v j M c 4度关系推h R |荐V2.0
│ 1-1VM s i – = 5 { l1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4
│ 2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
│ 2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
│ 2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.m– n 9 Q * , ] 4 3p4
│ 2-4数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
│ 2-5数% q n T 8 / K据计算之每天更新用户活跃时间.mp4
│ 2-6数据t P j _计算之每周一计算最近一个月主l l } z \播视频评级-1.mp4
│ 2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播K ^ \ 4 X视频评级-2.mp4

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https://zy.98ke.com/zyjn_ { 4 * O _ \ X/56215.html?ref=9358

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