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视频资源大小：23.7 GB类型：大数据
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课程目录：
├──{1}–; d n阶段一：走进大数据
| ├──{1}–学好大数据先攻克Linux
| |L : J 2 9 N └──{1}–第1章 笑傲大数据成长体系课【必看】
| ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用
| | ├──{2}–第2章 HDFS基础操作
| | └──{3}–第3章 Java操作HDFS
| └──{4}–Hadoop之HDFS核& u \ g x _ i心进程O o ; & [ o剖析
| | ├──{3}–第3章 HDFS高级
| | └──$ g x 0 L `{4}–第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析
├──{p P C 2 1 @ O2}–阶段5 U j B q二：PB级离线数据计算分析存储方案
| ├─n $N J g ) i Y p m 2 h r─{1}–拿来就用的企业级解决方案
| | └──{6}–第6章 【福利加油站】
| └──s X ; !{5}–快G # S # ) F \ &速上手NoSQL数据库HBase
| | ├──{1}–第1章 快速了解HBase
| | ├──{3}–第3章 深入4 p { yHBasV & 8X 5 ( O T * 9 0 |e架构原理
|Z % H $ E m a f |f _ . S ├─y ! _ g d H─{4}–第4章 HBase高级用法
|} ` b D \ d G ? | └──{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G ; v 7 ) T C据仓库设3 w V ? r o计与实战
| ├──{2}–Spaq u Zrk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 Spar: ! + C c n : z 6k实战：单1 , H d z h Vu i b \词统计
| | ├──{4}–第4章 Transformation与Action开发实战
| | ├──{5}–第5章 RDD持久` A ] k u q ^ O U化
| | ├──{6}–第6章 TopN主播统计
| | └──{7}–第7章o b Z A 6 * E : x 面试与核心复盘
| ├──{3}–Spar4 T V 0 p G ? nk性能优化的道与术
| | ├──{1}–D N 0 + 9 h D j (第1章 SX / ; n C TparkD * D c k三种任务提交模式
| |# x 7 C 7 ├──{2}–x p / f l第2章 Shuffle机制分析
| | ├Y P iH z N C Q u r 2 U──{3}–第3章 Spark之checkpoint
| | ├──{4}–第4q @ M P & P # m e章 Spark程w g m v # K序性5 a r H |能优化s & % r F企业级最佳实践
| | ├──{5}–第5章 SparkU { \ 1性能优化之算子优化
| | ├──{6}–第6章 极速上手S– K [ \ 2 3 ) =parkS] u e ! Y :qX* J r } { 2 7 D z g ^ g Jl
| | └─d _ { 0 ;─{7}O I 6 ( E % [ j *–第7章 Spark实战与核心复盘
| ├──{d O f S X4}–Sw W 6park3.x扩展内容
| | ├──{1}–第1章 快速上手使用Spark 3.x
| | ├──{2}–第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用
| | └──T n a{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive
| └──{6}–综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓
| | ├──{1T f –}–第1章 商品订单数仓需求分析
| |3 r , M ! U / d @ ├──{2}–第2章 需B A+ W S K ` ) X ]求设计与实现
| | ├──{3}–第3章 订单拉链表实战
| | ├──{# ` ; U i ] C x E9 ( B b f l |4}–第4章 数据可视化和任务调度实现
| | ├──{5}–第5F 2 O ~ 2 $章 项目核心复盘
| | └──! . d t ? g u{6}–第6章 数据压缩w ? a k }格式和存储格式在/ [ 1 { k数W u ] & 1 ; x 4仓中的应用
├──{4}–阶段四：@ n w n高频实时数据处理+海量数据全文检索方案
| ├──{+ o O X 8 @ 6 r10}–全文b ! ! U检索引擎Elasticsearch
| | ├──{[ ] V m1}–第1章 快速了解Elasticu n D ~ 8 + h A Esearch
| | ├──{2}–第8 D k% 9 X v 5 q c2章 快速上手使用Elasticsearch
| | ├──{3}–第L # 3 ? m # f ^ FS @ Y \ `3章 Elasticsearch分词详解
| | ├──{4}–第4章 Elasticsearch查询详解
| | └──{5}–第5章 El) F 3 n # hasticsearch的高级特性
| ├──{11}–Es+b * – =HBase仿百度搜索引擎项目
| | └──{5}–第5章 项目中遇到的典H h d ~ O型问题
| ├──{2}–极速上手内存数据库RedN j j a ) n y 8is
| | ├──{1}–第1章 快速了解Redis
| | ├──{2}–第2章 Redis核心实践
| |D ` 5 7 f ├──{3}–第3章 RK X / J f Hedis封装工具类技巧
| | ├──{4}–^ L _ j s L J第4章J E t ; * i O Redis高级特性
| | └──{5}–第5章 Redis核心复盘
| ├──{3\ O ld @ = ~ @ j I V}–Fli8 * n u H f % Znk快速上手篇
|F ; u d C* \ ! ? 7 u k |` 6 C P 0 ! w B ! ├──{1}–第1章 初识Flins ) M v yk
| | ├─t H { 7 K P B C─{2}–第2章 实战：流处理和批处理程序开发
| | ├──{3}–第3章. g V f 6 j W Flink集群安} f G m装部署
| | ├─i e Y ^ } \ \ v─2 Q % = ] J # ! A{4}–第4章 Flink核心API之DataStream API
| |& a 5 % R C | 0 ├──{5Z ; F u =S h P & – 8 % (}–第5. v !章 Flink核心API之DataSet API
| | ├──{6}–第6章 Flinks & 2 9 y C ^ B核心API之Table API和SQL
| | └──{n b @ (79 m S . 4 X { R}–第7章 Flink核心复盘
| ├──{4}–FlK A v[ 3 ] $ l 7 W xink高级进阶之路
| | ├──{1}–第1章 Flink中的WL a 1 A g oindow和Time详解
| | ├──{C P R # m ? E2}–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Kafka Connector专题
| | ├──{5}–第5章 SparkStreaming快速上手
| | ├──{6}–. P u L! 9 i X p 9 N第6章 Flink核心复盘
| | └──{7}–第7章 【& D _ x e G % r q福利加油站】
|m H c ` = ├──{5}–Flink1.15新特性及状态的使用
|* V 2 |$ l p ├──{1}–第1章 FlinH ) T C pk新版本新特性介绍
| | ├──{2}–第2章 快速上手使用Flink 1.15= | / 7 P p $ f
| | └──{3}–第3章 State(状态)的r 0 p H e 6 0使用与管理
| ├──{6}–Flink1.15之状态的容错与一A P Z 3 A 8致性
| | ├──{1}–第1B g i Q f L ) _ E章 Stats m V U P = 4 A he(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}–FlinkS– 9 A T @ D G h JQL(1.1, H l5)快速上手
| | ├──{1}–第1章 Flink SQL快速理解
| | ├──{2}–第2章 Flink SQL中的表类型详解
| | ├──{3}–第3章 Flink SQL常见的数据类型
| | ├──{4}–第4章 Flin] 0 L \ H N # xm 3 . I \k SQL中的列类型详解
| | ├──{5}–第5章 Flib B l D Nnk SQL中的Dx | }ML语句详解
| | ├──y q R # C{6}–第6章 Flink SQL中的CataloI A y K { S 0 ; %g
| | ├──{7}–第7章 Flink SQL如何兼容Hive
| | └──{8}–第8章 Flink SQL Client客户端工具
| ├──{8G % + N / L 8 {}–FlinkSQ2 ) z Y y 5 IL双流JOIN详解
| | ├──{10}–第10章 Flink SQL扩展内容
| | ├──{E V g E1}–第1章 Flink SQL双流 Join概述
| | ├─} \ @─{2}–第2章 Flink SQLg u F 8双流 Joinn h I / H S z V之普通Join
| | ├─2 c } ) r 6 * 1 K─E Y q 0 I ? i ~ Q{3}–第3章 Flink SQd $ E ! & FL双流 Join之时间区间Join
| | ├──{4}–第4章 Fl^ ; p + 3 c g dink SQL双流 JoH a * q z T v I }in之快照Join
| | ├──{5}–第5章 Flink SQL双流 Join之维表Joif \ & B 2 e +n
| || + G U k o ├──{6}E \ c – 9 t 8–第6章 FlX R w ] W | O yink SQL双流 Join之数组炸裂
| |e D 8 ├──{7}–第Of i l [ F r +H y X t @ . : ? Z ` p7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join
| | ├──{8}–第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join
| | └──{9}–D g C D 6 Q {第9章 Flink SQL 双流JOIN总结
| └──{9}–实时OLAP引擎之ClickHoush V ` 4e
| | ├──{1}–第1章 OLAP数据分析引擎整c = r V 4 F ` q 6体概述
| | ├──{2}–第2章 快速了解ClickHouse
| | ├──{3}–第30 J p章 快速上手使用ClickHouse
| | ├──{t R F n J R4}–第4章 ClickHo\ Y L iuse核心内容
| | ├──{0 P j f \ t f F5}–第5章 CliZ j 2ckHouser $ } \ X \ + I分布式集群
| | └──{6}–第6章 ClickHouse数据查询
├─N 5 o Z \─{a c = , w5}–阶段五：综合项u E g | :目：三度关系推荐系统+数据R Y ` )中台
| ├──{2}–实时数仓-Flink CDC数据采集
| |A l [ G $ \ – a a ├──{1}–第1章 Flink CDC快速理解
| | ├─U [ % p _ ( M EH u B q─{2}–第2章 Flink CDC之` Y yMs u ( \ ~ ` xySQL CDC
| | ├──{3}–第3章 MySQL CDC支g j b ` N K 3 ( [持的高级特O o g \ B ) c性
| | └──{4}–第4章 MySQL CDC扩0 9 G展内容
| ├──{3}–直播平台三度关系推荐V9 8 . 3 g 6 q1.0
| | ├──{1}–第1章 项目介绍及演示
| | ├──{2}–第2章 项目技术_ ] W x \{ o I y选型
| | ├──{3}–第3章 Neo4j图数据库快速上手h _ j 7 ;使用
|9 I A Z o t | ├──{4}–第4章 数据采集模块分析
| | ├──{5}–第5章 数据采集+g ? \ M聚合\ Q X ~ )g 3 J y l \+分发+落盘
| | ├──{6}–第6章 数据计算核心指标分析
| | ├──{7U + B}–第7章 数U d m ? G #据核心指标计算
| | └──{8}–第8章 项目核\ 7 M ~ 2 |心复盘
| └──{4}–直播平台F I ] = ` ,@ G : v ! R , U O )三度关系推荐V2.0
| | ├──{1}–第1章 V1.0架构方案分析及V2.$ 3 Q0架构设计
| | ├──{2}–第2章 V2m M 8 S C K K.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
| | ├──M = K{5}–第5章 项目扩展优化
| |6 = d h ! 6 7 + } └──{6}–第6章 项目核心复盘
└──源码
| ├──bigdatay M k X d_course_materials-master.zipi C % 6 K # a | 18.55M
| ├──data_screen-master.zip 17.075 u X , ( @kb
| ├──db-sparkstreaming-master.zip 1Z e ?1.14kb
| ├──d8 )7 ` y G 6 o ! E , D J L l f Wb_clickhouse-master.zip 8.24kb
| ├──db_data_warehouse-master.zip 26.97kb
| ├──db_flink-master.zip 66.33kb
| ├──db_flink15-O k f d N ) 1 Nmaster.zip 102.5R I ; 19kb
| ├──db_flinkcdc-mal ? :ster.zip 39.2= C 7 E k U1kb
| ├──h ) r x 6 c T Jdb_fullsearch-man 3 % bster.zip 5.64M
| ├──dq v A 5 Q a %bh m = 5_kafka-mac b Aster.zip 8.83kb
| ├──db_redis-mastJ 2 b o ]eH { R l u | r Lr.zip 8.97kb
| ├──db_spark3-master.zip 21.03b q c qkb
| ├──flink-1.15.0-src-master.zip 49.21M
| └──hadoop-3.2.n 7 # n q 2 y .0-sy | ( l ! y t p %rcI L u I 6 G R $ =–g W E Gmaster.zip 43.14M
https://www.51zxlm.com/zyjn/89327.html?ref=9400
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