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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)：
- DT 时代已来，如0 8 0 ; + v = ,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
- 五个岗位抢一个工程) . 2 B师
- 现有人员30W，人才岗位需求150W+
- 大数据行业的人才缺口J L – K & 4巨大
- 近五年行业薪资上涨近} [ F70%
- 人才的缺口加速M i O y o = &了职业收入的高速提升
- 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h W ` J u W 8 –数据专业
- 以就业为目标的应用型大数据开发体系课，带你从入门直达中级工t h J 5 &程师岗位要求
- 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/Scala双语言教学，电商、直播、中台多个热点商用A m a 9 w N 9 U项目实战
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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的操作使用，为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/613as ~ j } KVS 提取码O V ; ! { e X P：bbbb
- 课程安排：
- 1、掌握Linux虚拟机的安装和配置
2、使用ScecureCRT连接Linux虚拟机
3、掌握Linux中常见高级命令(vi、wc、~ l + ) F Qsort、date、jps、kill等命令)的使用
4、掌握Linux中= E X 2 + W三剑客(grep、sed、awk)的常见用法
5、掌握Linux的高级配置(ip、hostname、防火墙)
6、掌握Shell脚本T 4 q ^ M j ? 1 !的开发
7、掌握Shell中变量、循环和判断u ` P K 9 | w –的使用
8、掌握J } ( ; c uShell中的扩展内容
9、掌握Linux中cro0 N { n kntab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、大数据的行业应用
【本v ( V X V周思考与讨论】
1、结合自己的& ~ ? c C m } L \实际情况，明确学习目标、制定H n U | ~ @ a O学习计划。有计划、有执行、* C \ ? B j有落实，必有收获！
2、利用o 7 H 0 @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x u } \ *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h } K j \ 3 Y 8 l此病毒程序？
4、手动安装JDK配置环境变量太繁琐了，如何开发一个一键安装配置JDK的程序？
5、为= 0 P i j j v *什么使用4 * s R 8 3 b X Bjps~ x & h命令查看不到正在运行的Java进程？
6、在O W U = K W DSecuR ? 4 ^ 8reCRT中按Ctrl+s会发+ 9 9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S v O 6 {定时任务有什么区别？
9、谈一谈你眼中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，学习大数据必经之路，本周带领大家了解Hadoop，以及Hadoop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
2Y ( A P – \ 3、Hao / q 6 hdoop发行版介绍
3、Hadoop版本演变历史
4、Hadoop3.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/HDPn 2 ` ! T？这样选择的依据是什么？
2、谈一下你对Hadoop的认知，Hadoop的出现到底改变了什么？
3、你在安装Hadoop集群的时候都遇到了哪些坑？如何解] * ? ; 4 } z V决的？
4、动手配置一个Hadoop客户端节点，都有哪些注意事项o | 9 R }？
5、Hadoop客户端节点是怎么识别Hn e O . l _adoop集群的？
6、如果让你规划一Z u ? v套大数据平台的部署方案，你会如何规划？
授人以鱼不如授人以渔，加油，打工人！ - 第3周 Hadoop之HDFS的使用
- 通过生活场景”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，对以后实现海量数据的存储打, U H R下基础。
- 课程安排：
- 1、生活场景引入e \ J d 0 O N H b：”小明租房”[ H g f {案+ E Q ] f \例一步一步引入Hadoo\ 8 Rp中的分布式存储架构
2* y + F ? * t、HDFS的Shell介绍
3、HDFS的常见Shell操作
4、HDFS案例实操
5、Java代码操: 1 x H Y作HDFSM E h W &
6、h h ~ 3 j v o q )HDFS的高级Shell命令
7、HDFS读数据过程分析
8、HDFS写数据过程分析
9、HDFS写数据源I _ P W码分析
【本周思考与讨论】
1、还J ` ? N 7 T有哪些和HDFS类型的分布式文件系统？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V D y Y , 8 n J？
3、如何获取指定的HDFS目录下所有A Q l文件的Block块信息？
4、在m r H K 8工作中最常用的是使用shell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A 8 z % E k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C++、PHP之类的代码)获取HDFS中的文件信息？
知| . # 1 X其然也要知其所以然！ - 第4周 HadoT j M H \op之HDFS核心进程剖析
- 通过对HDFS中核心进) g M B e G 9程NameNode、SecondaryNameNod$ F I t a 0 & 4 ge、DataNodey b d N k } 1 J S进行详细分析，帮助大家更好的理解HDFS的底层原理
- 课程安排：
- 1、NameNode介绍
2、NameNode深入
3、Secon] u K r tdaryNameNode介绍
4、DataNode介绍
5W 7 K G F、HDF0 W c @ )S的回收站
6、HDFS的安L A G t C 5 \ ,全模式详解
7、G I t – m w + 1 ^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T Z ? J考与讨论l 4 1 G ) ( J z】
17 e # . l O、HDFS中的回收站和windows中的回收站有什么区别？
2、Hadoop中必须要有Secondar\ O {yNameNode进程吗？
3、HDFS中NameNode内存将要耗尽，有什么解{ \ } r决方案？
4、一台128G内存的NameNode节点理论上可` \ = * a以存储多少文件的元数据？
5、H+ i 7 N R s hDFS中的安全模式是为了干什么？有什么意义？
6、HDFS的存储能力理论上来说是有极限的，如何扩F v Q q u d e R容？+ . K C H t ?
7、开发脚本实现定时向HD* F e q \ (FS中上传内容和下载内容
动手一次胜过浏览万次，多做，M o / g l i 7 I多练！ - 第5周 Hadow J kop之初识MR
- 通过”计算扑克牌中的黑桃个数”案例引入MapReduce的思想，详细分析了MapReduce的执行流程，% a a f n V % k并且通过开发WordCount案例加深理解。
- 课程安排：
- 1、MapReduce介绍
2、 MapRedu. , k 4 : &ce执行原理
3、实战：Worc } C !dCount案例图解
4、实战：WordCount案例开发
5、MapReduce任务日志查看
6、停止HP / ] 6 \ /adoop集群中的任务
7、MapReduce程序扩展
【本周思考与讨论】
1、谈一下你对本地计算的理解@ % : w @？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如何开发自定义二次排序Key？
4、使用MapReduce如何实现统计TopN的需求？
5、谈一谈你对源码D , e 6 V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、M– Z @ { [ ! l 2 4apReduce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
- 第6周 拿来就用的企业级解\ Y !决方案
- 详E \ P J v \ # j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Hadoop在CDH和HDP中的使用。
- 课程安排：
- 1、小文件问题之SequenceFii & ^ ! B Jle
2、小文件问题之MapFily $ { j H ! ge
3、案例：小文件存储和计算
4、 数据倾斜问题m n 4 H !分析
5、数据s h r $ 6 2 s倾D J P f v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：YARN多资源队列{ = 2 k D K ?配置和使用
9、HaC W e (doop官方文档使用指北
10、Hadoop在CDH中的使用
11、Hadoop在HDP中的使用
【R n a本周思考与/ 1 3 ] 7 }讨论】{ $ = F W S O D ,
1、在工作中如何遇到了小文件问题，都有哪些解决方E ] X m q x _ f法？你推荐是用哪种？理由是什么？
2、能不能使用zip或者rar文件解决HDFS中的U M v { ` 0 $ m小文件问题？
3、总结一下数据倾斜产生的原因，如何避免^ e ? T S？如何解决？
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} . M Z d P t一个10T内存、6400个CPU的大数据集群，你会如何在YARN中分配多个资源队列？
7、g X \在MapReduce程序中使用6 Y $ p 4 } F (gzip数据压缩方p y m K式对程+ c y q t序计算性能进行优化，对比一下性能提升了多少？
8、在MapRed{ u a :uce中如何实现多路输入（e ] M i同时指定多个不同的输入目录）？
9、在MapR0 c w ^ 4educe中如何实现多路输出（按照一定规则，将结果输出到多个不同E [ a 0 $ z } g *的目录中）？
【福利加餐】
1、大数据技术揭开抖2 N Z S # 5 b音推荐的真相
2、大厂资深HR教你如何准备简历和面试
3、扩展知识-Ham c O x / L wdoop3.0新特性之纠删码i d ; B m H S技术
4、疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第| ^ _ X L a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Z X / J P D c W式、高可靠、高可用的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据，在数据采集领域，属于中流砥柱，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、Flut { : j l L { r 0me的三大核心组件
3、Flume安装部署
4、Flume的\ 7 & + N l g ! rHello World
5、案例：采集文件内容上传至HDFS
6、Flume高级组件之I a [ ? U qSource In3 | j F + c * –terceptors
7、Flume高级组件之Channel Selectors
8、Flume高级组件v n 5 i O A 2 1 `之Sink Processors
9、各种自定k h r \ o义组件
10、Flume优化k v D f
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R t ~ e Z 2 & E让你采集K ( f * N 2 O a日志数据，你应该如何快速高效的实现？
2、和Flume类似的日志数据采集工具还有Logstash、Filebeat，他们有什么典K A e I型区别？如何进行技术选型？b M l o e J
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+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、 FlumeV U q q c中哪些地方用到了事务机制？
合适的才是最好的，技术选型的时候要坚持此原则！ - 第8周 数据仓% . T e 5库Hive从入门到b G 2 7 # q g L小牛
- 频繁的开发MapReduce是非常繁琐的，并且很多业务人员是不懂代q 8 } c 1 1 l \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# } } s I ` N W (的横空出世，解决了这一难题。
- 课程R W I I 6 $ r u安排：
- 1、快速了解Hive
2、数据库和数据仓库的区别
3、Hive安j v *装部署
4、Hive使用方式之命令行方式
5、HiB c w ; fve使用方式之JDBC方式
6、Set命令的使用
7、Hive的日志配置
8、Hive中数据库的操作
9、Hiv~ x X E 1 Xe中表的操作
10、Hive中数据类型d # J \ _ a T的应用
11、Hive表类型之内部表+外部表
12、Hive表类U O { `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数据处理综合案例
16、Hive高级函数之分组排序取TopN
17、Hive高级函数之行转列
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？
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] : 9 * k ~ a v计一份订单销售数据，计算出月环比
4、针对一个用到了union all和group by的SQL，6 1 U W l w在数据量很大的情况下，就会很慢，如何优化此SQL？
5、在一( O | A 7 q份海量数据中，如何使用HiveSQL发现倾斜的Key？
6、摘取o 0 : 4自某H s h # d C同学工作中的实际需求：使用Hive加载指定复杂嵌套格式的z @ D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SequenceFile; = @ B g a s { J、RCFile、ORCFile等，M w @ T这4种数据存储格式有什么优缺点？ - 阶段三：Sparkr \ a Y R+综合项目：电商数据仓库} | M F 2设计与实战
- 第9周 7天极速掌握Scala语言
- Scala的函数式编程受到9 r ~ P D ~ t %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Scala
2、Scala环境安装配置
3、Scala中的变量和数据类型
4、Scala3 d a中的表达式和循环
5、S6 \ c + F R 8cala集合体系之Set+List+Map
6、Scala中的Array和Tupl{ 6 B l n + Ze
7) J a、Scala中函数的使用V g *
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l e k $ X f K对象之apply和main的使用
11、Scala面向对象之接口的使用
10 x Z \2、Scala函数式编程之匿名n \ e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t l Z g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Pyth] ! 4 5 ? / ,on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？
3、如9 W s Y n _ t j ~何使用ScalJ * l 4 X c Va代码读取MySQL数据库中的数据？
4、如何/ 1 ` g ) : d [ –使用Scala实现单例设k & s Z c计模式7 q } \ 8 *？Scala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中的数据类型有什么区别？
6、Scala代码和Java代码可以无缝集成吗？
7、分析一下Scala中的map和tub ? 1 y Vpl~ , c T : V t ; oe 的区别g x w 0 U U i ! }？
8、Scala中的下划线 _ 有哪些作用？ - 第10周 Spark快速上手
- Sparj x p + J 4k是目前企业中应用最广泛的计算引擎，盘它！实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和Action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。
- 课程安排：
- 1、快速了解Spark
2、Spark 集群安装部署(StandaI / F j c c z zlone+ON YARN)
3、Sh r \ 1 ] o 2 !park工作原理分析
4、什么是RDD
5、Spark架构原理
6、Spark项目开发环境配置
7、WordCount代码开发(Java+Scala)
8、Spark任务的三种提交方式
9、Sg X 5 $park开启historyServer服务
1, _ D ) z } v0、创建RDD的三种g R f ] A }方式
11、Transformation和Action介绍
12、TrS ) 9 ! ; tansformation操作开发实战
13、Action操作开发实战
14、RDD持久化e j * + D E h +原理
15、RDO _ [ XD持久化开发实战
16、共享变量之Broadca[ M : O e F b 6 Est Variable的使用
17、共享变量之Accumulator的使用
18、案例实战：ToZ ` ) { a _ D 4 TpN主播统计
1$ # u9、面试N 0 * I @题
【本周思考与讨论】
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scala语言还是java语言？你倾\ 5 M G z向于使用哪一种语言？
4、在Spark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r * i i C KWordCount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、Spark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@ g 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、窄依赖、Stage、Shuffle机制进行详细分析，加深对Spark的理解，以及对Spark中的che[ k ) 7 ,ckpoint机制通过源码层面进行深度剖析。
- 课程安d H & X排：
- 1、宽依赖和窄依赖
2、Stage的理解
3、Spark任务的三p 3 x U W K {种提交模式
4、Shuffle介绍
5、三种Shuffle机制分析
6、checkpoint概述
7、check? / X ~ : ; s #point和持久化的区别
8、checkpoint代码开发和执行分析N G / B f } X
9、checkpoint源码分析之写操作和读操作
10、Spar0 \ \ ] C `k程序性能优化分析
11、v n I ; i – T v E高性能序列化类库Kryo的使用
12、持久化或者checkpo% . i S c j –int
13、JVM垃) p ! W ( 1 1 )圾回收调忧
14、提高并行度
15、数据本地` b 9 m s K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
【本周思考与讨论】
1、谈一下你对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，到底哪种优化策略的效果最明显？– B T H
3、想要在Spark中直接操作MySQL应该如何实现？
4、L N & @ I如何在SparkSQL中使用自定义函数(UDF)？
5、算子优化在优化方J = c t r ` 2 A 9案中常见吗？都适合在哪些场景中使用？k – q X 4
6、SparkP ^ 2 [ h _ g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O ] Z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f Z 5 &。
- 课程安排：
- 1、项目效果展示
2? $ G、项目的由来
3、什么是数据仓库
4、数据仓库基础知识
5、数据仓库分层
6、典型数仓系统架构分析
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_ M ? J .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、S( u : G ^ c o ?qoox y D w % yp安装部署
14、Sqoop2 ; l 1之数据导入功能
15、SqooN : ) G Ap之数据导出功能
16、采集商品订单相关数据【Q O l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、用户行为数据数仓开发之dwd层脚) 3 ] Y C本抽取
21、用户行为数据数仓需求分析
22、用户行为数( a ~ r D = ? 9 V据数仓需求开发
23、用户行为数据数仓表和任务脚本总结
【本周思考与讨论】
1、谈一4 j 9 ? %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o – J M V t F c ?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 综合项目：电商数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。使用数据可视化工具Zepplin实现数据展现，使用Azkaban调度器实c \ Z i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、数据可视化之Zepplin的使用
10、任务调度之Crontab调度器的使用
11、任务调度之Azkaban的安装部署
12、任务调度之Azkaba. 1 8 xn提交独立任务
13、任务调度之Azkaban提交依赖任务
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H# C \ T Live SQL可以实现数据清洗，使用Spark代码也能实现数据清洗，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Azkaban都能实现任务调度，应该如何技术选型呢？
5、c L f { 0 S p I `如何使用Azkaban实现调度漏斗分析需求k { 1 \ ! m w相W Z A n O关任务？
6、Hive和Impala有什么异同？谈一谈你对Impala的E # G X u # K 5 a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j Q Y 7 \ H P } 1？ - 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T X c ; F ) N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6 m X T E # = 6 ^细分析了Kafka的核心原d 0 N u y 4 e Y x理、代码实战、性能优化，以及b ~ i |Kafka的企业级应用。
- 课程安排：
- 1、什么是消息队列
2、什么是Ky Z c – [afka
3、Zookeeper安装部署之e ? k 1单机模式和集群模式
43 h _、 Kafka安装部署之单机模式和集群模式
5、Kafka中的生产者和消费者
6、案例：QQ群聊天
7、Br^ P ! g ~ i _ roker扩展内容
8、Producer扩展内容
9、Consumer扩展内容
10、Topic+Partit: [ Z #ion[ ( , q o i * e+MX 6 x H Q O Z Vessage扩展内容
11、Kafka中的存储策略
12、Kafka中的容错机制
13、Jam # : N 8va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、K\ V k c 8 C wafka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
2: \ Z1、Kafka参数调忧之Log参数调忧
22R g h、Kafka Topic命名小技O e 2 | V i @ [ P巧
23、Kafka集群监控管理工具(CMAK)
24、& 8 C C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ActiveMQ、RabbitMQ、$ ^ u 2 Y 4 @ zRocketMQ这些MQ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m s L 5 m布式共享锁？原理是什么？
4、如何保证Kafka数据不丢失？
5、kaj I ` x a 6 Q Afka如何保证数据一致性和可靠性？
6、谈一谈你对Kafka中exaV ; M 8ctly-once语义的理解？
7、如何开发一个基于Kafk0 = } M ; P o } fa的Topic Offset变化智能监控工具？
8、如何开发一个基于Kafka的消费者待消费J M A ; q数据(lag)监控告警工具？ - 第15周 极速上手内存数据库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Redis中的五种常用数据类型以及Redv i Bis中的一些高级特性，达到快速上手使用。
- 课程安排：
- 1、快速了解Redis
2、Redis的安装部署
3、Redis基础命令
4、R9 3 qedis多数据库特性
5、Redis常用数据类型之String
6、Redis常用数据类型之Hr N n * / H z 1 jash
7、Redis常用数据类型之List
8、Redis常用数据% o k P L类型之Set
9、Redis常用数据类型之Sort? Y , 6 \ed Set
10、案例：存储高一班的学员信息
11、Java代码操作Redis之单连接
12、Java代码操作Redis之连接池
13、提取Redi} M + # 6 D s –sUtils工具类
14、6 w : H 9 . 8 , lRedis高级特性之expire
15z 8 / Z 7 L 5 \ y、Redis高级特性之pipeline
16、Redis高级特性之info
17、Redis持久化之RDB
18、Redis持久化之AOF
19、Redis的安全策略
20、Redis} z 7 _ 0 =监控命令-monitor
21、Redis架构演进过程
【本周思考与讨论】
1、如何使用Redis实现一个带有优先级的先进先出队列？
2、如何使用Scala代码实现RedisUtils工具类？
3、如何使用Redisv g k g J e i ( ;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H } y : Q W 2 s W别？
5、如何查看Redis中的数据使用D # X了多少内存e r ; x j M y？
6、Redis的内存碎片问N @ y ) E u G ) J题如何解决？1 7 c _ _ 3 - 第16周 Flink快速上手& 9 , ^ N 9 s , d篇
- 快速了解Flink的基本原理和核心特点，掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战，Flink中Standalone集群、ON YARN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
3、Flink Batch程序开发
4、Flink Standalone集群安装部署
5、Flink ON YARN的n ( P 2 t ( + ~ Z第一种方式
6、Flink ON YARN的第二种方式
7、向集群中提交Fb L 1link任务
8、Flm 2 0ink核心API介绍
9、DataStream API之DataSource
10、DataStream API之Transformation
11、DataStream API之分区规则介绍
12、DataStream 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 A{ q 8 = C )PI 和 SQLm M ] ) Y U ? ; 7介绍
18、创建TableEnvironment对象
19、TableAPI和SQL的使用
20、使用DataStream创建表
21、使用DataSet创建表
22、将表转换成DataStream
22、将表转换成DataSet
【本周思考与讨论】
1、如何8 H T在Flink流计算中开发自定义Source？
2、如何在Flink流计算中开发自定义Sink？
3、如何在Flink批处理中创建自定义Sour] T %ce？
4、如何在Flink批处理中创建自定义Sink？
5、Flink中p 7 d V U Q | %的哪些算子容易产生数据倾q ] q 7 u q ] &斜？
6、分析一下Fs h ,link 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p w 2 | M M ] M应用，并行度的设置，Kafka Connector的具体应用，以及SparkStr* } n 1 : Ueaming的Z @ 0 I Q特性和使用。
- 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、Flink中的Time
7、Watermark的分析
8、开发Watermark代码
9、通过数据跟踪观察Watermark
10、Watermark+Eve_ N e v + b ! u gntTime处理乱序数据
11、延迟数据的三种处理方式
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、KafkaConsumer的使用
17u N 8、KafkM 6 y A {aConsumer消费策略设置
18、KafkaConsumer的容错
19、KafkaProducer的使用
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FlinkSF x 9 ~ u a % 8 BQL对Kafka中的数据进行操作，如W ( ^ f ) x v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 Flink中kafka 消费者的ExJ % Y # ! $ `actly-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11f x V ~ * D D U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s 0 w J 1 # h p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、模拟产生数据
9、数据采集聚合
10、数据分发
11、数据落盘
12、数据计算核心指标详细分析与实现
13、三度关系推荐页面M % \数据接入
14、三度关系推荐流程演示
15、项目代码双语支持
16、项目总结
【本周思考与讨论】
1、如W ? T Y果让你来设计这个项目的架构，你会如何设计？
2、如何使用SpaS , O C X # C Y hrx S ykStH T e ^reamino , 3 O { \g解决实时粉1 i u B c丝关( / +注数据乱序的问题？不能借助于第三方工具。
3、如何使用p O WSpark代码实现三度关系列表数据导出MyS= P 9 R P 6 IQL？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架构q C F } T存在的问题及弊端，重新设计整体架构方案，进行迭代优化，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l 7 U – m S数据安全性。
- 课程安排：
- 1、现有V1.0技术架构分析
2、V2.0技术架构设计
3、数据计算核心指标详细V K E 7 ^ / n分析
4、历史粉丝关注数据初始化
5、实时维护粉丝关注数\ ~ v J 4 ] 6 u 1据
6、每天定时更新主播等级
7、每天定时更新用户活跃时间
8、每周一计算最近一月; X g z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r J @ m O X ` !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
【本周思考与讨论】
1、如果1 6 2 S h z { {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据导出到Redis？目前课程中使用的7 ; r f + ` u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H w Y b / + ) w大屏
- 掌握一线互联网企业数据中台构建流程F – ^ , u –，了解巨头企e B F业的项目架构，理解巨型项目的思想，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、什么是中台
2、中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f t z段
6、数据中台需要具备三大能力
7、企业级数据中台架构分析
9、目前大数据领域实时计算的现状
10、数据中台之数5 Q ) ? j q /据加工总线介绍
11、数据加工总线架构图分析
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O 4 2调用HTTP接口
15、支持流式SQL中的自定义函数返回多列字段
【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Spv 3 ] W – u 6 Y &arkSQL+S$ ^ J a Rpark Core的通用离线计算引擎的话，该如何* % = F ^ y \实现？
3、课程中提供了基于Flink的通用实时p K n 7计算引擎，如果想要开发基于FliO n ! 5 PnkSQR X ~ &L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结无秘百度云下载 |
| │ ├─git-masI 3 H C Pter |
| │ │ gitt b f \ m-master.zip |
| │ │ |
| │ ├─课程资料n 6 7 4 P s g |
| │ │ └─git-master |
| │ │ dy R a } [ !b-sparkstreaming-master2268731.zip |
| │ │ dbdatawarehouse-master226j l ^ R n8731.? E D I 5 nzip |
| │ │ dbflink-master2268731.zip |
| │ │ dbhk 5 j U ladoop-masten e 9 !r2268731.zip |
| │ │e e . ] D q ; dbhive-master2268731.zip |
| │ │ dbkafka-master2268731.zip |
| │ │ dbredis-master2268731.zip |
| │ │ dbscala-mas? u N G v i f Vter2268731.zip |
| │ │ dbA L H ! $ ! B 8 Aspark-master2268731.ziZ z ^ 7 * Q u )p |
| │ │ dbvideorecommend-master2268731.zip |
| │ │ 慕课公告2268731.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( v x系课 |
| │ │ │ │ 1-1笑傲大数据：总体介绍.m? Z b f O &p4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章Linux虚拟机g J X ;安装配置 |
| │ │ │ │ 2-1如何安装Linux虚拟机.mp4 |
| │ │ │ │\ ~ K [ M ; v H 2-2使用Vme B ( |ware安装LinuY g E q 7 g K G 5x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Lm ! ) ) # / \inux虚拟机之方式二.mp4 |
| │ │ │ │ 2-6S[ ^ V P ^ecureCRT配置修改.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章Linux极速上z g = [ ;手 |
| │ │ │ │ [1.1.3.10]–3-10LinuxJ ] w 6 h P常见高级命令\ r P 3 / ( z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 |
| │ │ │ │ [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-; } n @ v ;9Linux常见O V t \ o高级命令之三剑客(grep).mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第4章Linux试炼之配c E [置与shell^ = &实战 |
| │ │ │ │ [1.1.4.10]–4-10shell扩展.– W n 1 Z ( 0 | hm\ H n , ] p & 5p4 |
| │ │ │ │ [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+ b # ] c ? C N ^.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]–2 J P = m #4-4开发执行第一个shell脚本.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.5]–4-5shell中变= | } : n量的定义.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.6]–4-6shell中四种变量的使用.mp& , e .4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.7]–4-7shell中的循环和判断之for循W | P % ` }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 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第5章Linux总结与走进k t L J ) a # n大数据 |
| │ │ │ │ [1.1.5.1]–5-1实战：在Linux上安装配置JP q FDK.mp4 |
| │ │ │b M ^ z = \ │ [1.1.5.2]–4 l { H w5-2Linux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 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 01-Linux快速上手使用-PPT (1).pdf |
| │ │ │ 01-学好大数据先攻克L7 : w N , D 3 s )inux-慕课网就业班 (1).* u w K 4 # 0pdf |
| │ │ │ 1 Linux虚拟机安装配置丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 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 Linux试炼之配置与shell实战u 4 6 2 m 1 ) c P丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 5 LX [ h 3inux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 |
| │ │ │ |
| │I Z ^ X y – │ ├─第2周 大数据起源之初识Hadoop |
| │ │ │ ├─第1章初识Hadoop |
| │ │T j r 3 7 o d x │ │ [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.C $ A 6 = E emp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─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 |
| │ │ │[ T 7 U m Q │ [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8 R k布式集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ [1.2.2.5]–2-5Hadoop的客户端节点.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─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 |
| │ │ │ 1 初始Hadoop丨慕[ ? B F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HDFS介绍 |
| │ │ │ │J M p ! [1.3.1.1]–1-1HDFS介绍.mp4 |
| │ │ │ │ [1.3.1.2]–1-2HDFS的Shell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]–2-2: L 0 ` ~ sHDFS案例实操.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章Java操作HDFS |
| │ │ │ │ [1.3.3.1]–3-1Java代码操作HDFS.mp4 |
| │ │ │ │ [1.3.3.2]–3-2Ja~ ; d G P [ d ! dva代码操作HDFS.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 03-Hadoop之HDF$ % d ] 7 – =S的使用-慕课网就业班 (1).pdf |
| │ │ │ 03-慕课网-学习资料预览 (1).pdf |
| │ │ │ 1 HDFS介绍丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 2g r L } . 8 / HDFS基础操作丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Java操作HDFS丨慕课网C . B v 5 6 j \教程.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析 |
| │ │F d . i 8 0 J L L │ ├r B o I . ; W j─第1章初识NameNode |
| │ │ │ │ 1-1NameNode介绍-.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2NameNode深入-.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├E o p P W x─第2章NaH ) M ] & F n 1 QmeNode进阶 |
| │ │ │ │ 2-1Se7 a Z G ocondaryNameNode介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 2-d W 4 B O @ P [ ,2DataNode介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3NameNode总结.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章HDFS高级 |
| │ │ │ │ 3-1HDFS的r ) V . 0 * * 0回收站.mp{ q M ) M 9 & R q4 |
| │ │ │ │ 3-2HDFS的安全模式.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3实战：定时上传数据至HDFS.mp4 |
| │ │ │% O p U x U \ │ 3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4 |
| │ │ │ │ 3-5本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件I 8 1 G & e |
| │ │ │ 04-Hadoop之HDFS核心进程剖析-慕课网就业班 (1).pdf |
| │ │ │ 04-慕课网-学习资料预览b : Q v + (1).pdf |
| │ │ │ 1 初始NV 3 ^ r 8 & ~ ! XameNode丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 2 Name{ s b 0 m j P 0 jNode进阶丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 3 HDFS高级丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │K v C │ 4 Hadoop核心复盘丨慕] ; l * [ L ?课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 大数据起源之Hadoop-1.; h & t ( g 2 3 /xmind |
| │ │ │ |
| │ │ └─第5周 Hadoop之初识MR |
| │ │ ├─第1章初识MapReduce |
| │ │ │ 1-1MapR_ 7 Neduce介绍 .mp4 |
| │ │ │ 1-2MapReduce执行原理 .mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第2章实战：WordCount |
| │ │ │ 2-1WordCount案例图解 .mp4 |
| │ │ │ 2-2实战：WordCount案例开发 .mp4 |
| │ │ │ 2-3实战：WordCount案例开发 .mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第3章深入MapReduce |
| │ │ │ 3-1MapReduce任务日志查看 .mp4 |
| │ │ │ 3-2停止Ha/ q _doop集群中的p Q & @ u任务 .mp4 |
| │ │ │ 3-3MapReduce程序扩展 .mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4章精讲Shuffle执行过程及源码L V } @ F分x m 6 ~ 8 8析输入输出 |
| │ │ │ 4-1Shuffle执行过程分析 .mp4 |
| │ │ │ 4-2Hadoop中的序列化机制 .; 7 Z 4mp4 |
| │ │ │ 4-3Inputt 6 f 5 0 –Format层级分析 .mn \ *p4 |
| │ │k l & │ 4-4InputFormat之getSplits源码剖析 .mp4 |
| │ │ │ 4-5InputFormat之getSplits源码| ( A 1 ) + _剖析 .mp4 |
| │ │ │ 4-6InputFormat之RecordReader源码剖析 .mp4 |
| │ │| , ^ U I C ; # │ 4-7OutputFormat源码剖析 .mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─附件 |
| │ │ 05-Hadoop之初识MR-慕课网就业班 (2).pdf |
| │ │ 05-慕课网-学习资料预览 (2).pdf |
| │ │ 1 初始MapReduce丨慕课网教程 (1).: q E f 3 B 1 [ –pdf |
| │ │ 2 实战：WordQ $ % 3 p m ]Count丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ 3 深入MapRe* ; s v &duce丨慕课网教程 (T X i e W * y1).pdf |
| │ │ 4 精讲Shuffle执行过程及源码! s F T @ H分析输入输出丨慕课网教程 (1).pdc M Y s +f |
| │ │ |
| │ ├─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$ g ( – ^题与企业级解决方案 |
| │ │ │ │ 1-1小文件问题之SequenceFile.~ V + I g s : K Dmp4 |
| │ │ │ │ 1-2小文件问题之S! h 5 Cequene w y f R 8 ZceFile.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3小文件问题之MapFile.mp4 |
| │ │ │ │ 1-4案例：小文件6 y r存储和计算.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案 |
| │ │ │ │ 2-1数据倾斜问题分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2数据倾斜案例实战.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3数据倾斜案例实战.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章YARN实战 |
| │ │ │ │v ! ; s # p 3-1YARN的基本情况介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 3v c ) { H S S-2YARN中的调度器分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-w 6 % y3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】 |
| │ │ │ │ 4r ? )-1Hadoop官方文档使用指南.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Hadoop在CDH中的使用.mp4j D 1 ( 4 z t |
| │ │ │ │ 4-3Hadoop在HDP中的s @ D k # ~使用.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第5章Ha5 q z # E ] Q ndoop核心复盘 |
| │ │ │ │ 5-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 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# * 8丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 YARN实战丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 Hadoop官方文档使用指北丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 5 Hadoop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P | N g组件.; \ .mp4 |
| │ │ │ │ 1-3Flume安装部署.m$ i R \ |p4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章极速上手Flume使r Z J 7 C Q g用 |
| │ │ │ │ 2-1FluC V T ,me的HelloWorl9 R 4 g 8d.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高级组件 |
| │ │ │ │ 3-1Flume高级组件之SourceIntercepto0 4 ~rs.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2FlumU # 7e高级组件之ChanF J HnelSelectors.mp~ 4 s l 44 |
| │ │ │ │ 3-3Flume高级组件之SinkProcessors.mp4 |
| │ │( 5 e f F \ , │ │ |
| │ │ │m z ( p * # ├─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: r v ( P / E +Flume核心复盘E 6 r h V F |
| │ │ │ │ 5-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │s @ Q z * 0 │ │ 07-s ( 3Flume从0到高手一站式养成记-慕课网h + M G N /就业班.pdf |
| │ │ │ 07-慕课网-学习资料预览.pdf |
| │ │ │ 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.z : Xpdf |
| │ │ │ 4 Flume出神入化篇丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 5 Flume核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │H J 5 X @ – l │ 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Hive3 e ; \ ` ! b a.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 |
| │ │ │ 2-2Hive安装部署.n U hmp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第3章Hive基础使用 |
| │ │ │ 3-1Hive使用方式之命令行方式.mp4 |
| │ │ │ 3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4{ w _ A b / ` |
| │ │ │ 3-3Set命令的使用` E M.mp4 |
| │ │ │ 3-4HiveK ^ 1 w B的日志配置.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4章Hive核心实\ a m & ! $ s战 |
| │ │ │ 4-10Hive数据处理综合案例（下）.mp4 |
| │ │ │ 4-1Hive中w g c y p +数据库的操作.mp4 |
| │ │ │ 4-2Hive中表的操作.mp4 |
| │ │ │ 4-3Hive中数据类型的应用.mp4 |
| │ │ │ 4-4Hx $ X ! m z ^ ( Vive中数据类型的应用.mp4 |
| │ │ │ 4-5Hive表类型之内部表+外部表.mU J & : | J Jp4 |
| │ │ │ 4-6Hive表类型之内部分区表.mp4 |
| │ │ │ 4-7Hive表类型之外p V A ( ? C d X部分区表.mp4 |
| │ │ │ 4-8Hive表类型之桶表+视图.mp& U a p 1 h 5 A w4 |
| │ │ │ 4-9Hive数据处理综合案例（上）.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第5章Hive高级函数实战 |
| │ │ │ 5-1Hive高级函数之分组排序取TopN.mp42 : + |
| │ │ │ 5-2Hive高级函数之行转列.mp4 |
| │ │ │ 5-3Hive高级函数之: z \ F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Web工具-HUE.mp4 |
| │ │ │ 6-3本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─附件 |
| │ │ 08-慕课网-学习资料预览.pdf |
| │ │ 08-数据仓库Hive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b U 1 N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 H_ } aive核心实战丨慕课网教程.pdf |
| │ │ 5 Hive高级函数实战丨慕课网教程.p[ \ # Z OdfK } t k ) v G = |
| │ │ 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-3 0 , F上传版 |
| │ │ │ ├─第1章初识Spark |
| │ │ │ │ 1-1快速了解Spark.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2SparkStandalone集群安装A Z ?部署.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3SparkONYARN集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章解读Spark工作与V ~ ~ | 1 & 6 :架构原理 |
| │ │ │ │ 2-1Spark工作原理分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2什么是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 |
| │ │ │ │ 3-3WordC3 # } 6 Xount之JavaB O @ s ; Q ,代码.mp4 |
| │ │ │ │ 3-4Spark任H [ X务的三种提交方式.mp4 |
| │ │ │ │ 3-5Sj H 4 O ? d c S ]park开启historyServeS + V [ &r服务.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第4章Transformatiop | g K h (n与Action开发实战 |
| │ │ │ │ 4-1创建RDD的三种方式.mp4 |
| │ │ │ │ 4+ k : P N-2Transformation和Action介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 4b { * f V-3Transi : Z 0 ) lformation操作开发实战之Scala代码(4 } N 1 :.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4Transformation操作开发实战之Scala代码(.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5TransformV 2 ; D \ation操作开发; U u g = 8 –实战之Java代码(上U J w Z $ 9.mp4 |
| │ │ │ │ 4-6Transforj n s s i 3 `mation操作开发实战H ) 2 : & P t 3之Java代码(下.mp4 |
| │ │ │ │ 4-7Action操作开发实战之Scala代码.U ` @ # B 5 4 e 4mp4 |
| │ │ │ │ 4-8Action操作开发实战之Java代码.C i k 7mp4 |
| │ │ │ │ |
| │– P ; │ │ ├─第5章RDD持久化 |
| │ │ │ │ 5-1共享变量之Accumulator的使用.mp4R : | ` Y h \ |
| │ │ │ │ 5-o M f v u z t D {2RDD持久化开发实战之= : , aScala代K c D U码.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3共享变量之BroadcastVariable的使用.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第6章V h b 3TopN主播统计 |
| │ │ │ │x \ s # 7 % T 9 N 6-1ToH f o % # a ^pN主播统计需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 6-2TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4 |
| │ │ │ │ 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第7章面试与核心复盘 |
| │ │ │ │ 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 (1).pdf |
| │ │ │ 10-SparZ A @ c { xk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 |
| │ │ │ 3 Spark实战：单词统计丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 4 Trr / 8 . wansformation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z l , : 7慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 7 面试与核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 内存计算引擎之Spark-1.xmindL ` 1 A N c |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第11周 Spark性能优化的道与& l ; 8 % n术 |
| │ │ │ │ 1-1宽依赖和窄依赖.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2Stage.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3Spaf ( Z Q P 3 krk任务的u v Q ( { \ D f三种提交模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-1Shuffle介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2三种ShS u . 7 : e Cufv o E i ) \ P kfle机制分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1checkpoint概述.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2checkpoint和持久化的区别.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3checkpoint代码开发m # 6 ( \ F(Scala+Java).mp4 |
| │ │ │ │ 3-4checkpoint代码执行分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-5chec= \ s ; E T Pkpoint源码分析之写操作.mp4 |
| │ │ │ │ 3-6checkpoint源码分析之读操作.mp4 |
| │ │ │ │ 4-1Spark程序性能优化分析.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2高性能序列化类库KryI g @ 7 ~ 9 k 6 ]o的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3l Z o & ^ r = K ;持久化或者checkpoint.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4JVM垃圾回U # * ~ : k J /收调忧.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5提高并行度-1.mp4 |
| │ │ │ │ 4-6提z o w z I F r f高并行度-2.mp4 |
| │ │ │ │ 4[ 7 = V ! – i x-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 |
| │N A ) k │ │ │ 5-3算子优化之rE K 1 N m | C Separtition的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 5-4算子优化之H B F . [reduceByKey和groupByKey.mp4 |
| │ │ │ │ 6– 5 y k–r I f1SparkSql快速上手使用.mp4 |
| │ │ │ │ 6-2DatB ] _ d ~ d #aFrame常见算子操作.mp4 |
| │ │ │ │ 6-3DataFd 9 \ [ V ! +rame的sql操作.mp4 |
| │ │ │ │ 6-4RDD转换为Da8 $ S D d \ ) QtaFrame之反射方式.mp4 |
| │ │ │ │ 6-5RDD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.mpx 8 * – q4] q ^ N l = |
| │ │ │ │ 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 |
| │ │ │ 11-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 |
| │ │ │ 2 ShL s (uffle机制分析丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Spark之checkpoint丨慕课网% R a `教程.pdf |
| │ │ │ 4 Spark程序性能优T 1 s 4化企业级最佳实践丨慕课网教程.pdf |
| │5 ~ G t + c 4 │r X I F S │ 5 Spark性能优化之算子优化丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 6 极速上手SparkSql丨慕课网教] % t % 6程.pv ( J D ; Y r Edf |
| │ │ │ 7 Spark实战与核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第12周 综合项} ; 2 & 5 | ^ N x目：电商数据仓库之用户行为数仓 |
| │ │ │ │ 1-1项目效果展示.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2项目的由来.mp4 |
| │ │ │ │ 2Q : z | \-1什么是数据仓库.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2数据仓库基础知识.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3数据仓库分层.mp4 |
| │ │ │ │ 2-N H ^ O + $ G % B4典型数仓系统架构分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1技术选型.mp4 |
| │ │, ! 2 C d 5 │ │ 3-2整体架构设计.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 |
| │ │ │ │ 4-5Sqoop之@ o z r u数据导入d m \ ~ & j \功能.mp4 |
| │A P o │ │ │O & c n 0 K V b 4-6Sqoop之数据导出功能.mp4 |
| │ │ │ │ 4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4 |
| │ │ │ │ 4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4 |
| │ │ │ │ 5-10需求二之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-11需求二之app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 |
| │ │ │ │ 5-15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 |
| │ │ │ │ 5-1N = 2 8 k9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 |
| │ │P V H f c y z │ │ 5-20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 |
| │ │ │ │ 5-24需求六之dws层和app层开发.mp4 |
| │ │ │ │] J Y 6 S L n = y 5-25需求六之开发脚本.mp4 |
| │ │ │g 4 | r i – S 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L { w取.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3用户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用户行为数据数仓需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-6需求一之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-79 \ e . H e + y &需求一之dws层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-8需求一之app层开发{ 9 f J $ * T.mp4 |
| │ │ │ │ 5-9需求一之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 6-1本周总结.mp4 |
| │ │ │ │0 @ O = k q { Z 8 |
| │ │ │ ├─第1章电商数据仓库效l ! g / . i u : 6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 |
| │ │ │ ├─第4章数据生成与采集 |
| │ │ │ ├─第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v ) t课网r V =-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l x T \丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 数据生成与z Z U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Y U . 2 ` q心复盘丨慕课& c e $ R 3 m网教\ , P N v程.pdf |
| │ │ │T Z f 电商E F E q x S数仓项目-1.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第13周 综合项目：电商数据仓Z 7 b m / f库之商品订单数仓 |
| │ │ │ │ 1-1商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4+ ) v ! 4 8 d \ – |
| │ │ │ │ 1-2商品订单数据数仓需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-10需求四之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-11需求四之app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 2-12需求四之开发脚本.mp4 |
| │L \ O = A A \ f v │D u d G P n n │ │ 2-1需求一之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2需求一之dws层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3需求一之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 2-4需求二之需求分析.$ H x ymp4 |
| │ │ │ │ 2-5需求二之app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 2-6需求二之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 2-7需n y 2 ` * b g求三之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-8需求三之d; 1 y i / { U sws层和app层开发.mp4 |
| │X ) i O l X │ │ │ 2-9需求三之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1什么是拉链表.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2如何1 Z 3 z D b y –制作拉链表.mp4 |
| │ │T E T s F , B ! │ │ 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.S U * 8 H . 7 x jmp4 |
| │ │ │ │ 3-5【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4 |
| │ │ │ │ 3-6拉链表的性能问题分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结.mp4 |
| │ │ │ │ 4T @ C-1数据可视化之? 2 v U FZepplin的安装部署和参数配置.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2数据可视化之Zepplin的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3任务调度之CrontaW 8 P r i \ ab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 |
| │ │ │ │ 48 S 1 C 8 r n U A-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 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章商品订单数仓需求分析 |
| │ │ │ ├─第2章需求设计与实现 |
| │ │ │ ├─第3章订单拉| D ~ @ _ q K链表实战 |
| │ │ │ ├─第4章数据可视化和任务调度3 ; c实现 |
| │ │ │ ├─第5章项目核心复盘 |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 1 商品订单数仓需求Y ` –分析丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 13-1 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：电商数据仓库之商品订单数仓-慕课网就业班.pdZ } e y e : Zf |
| │ │ │ 2 需求设计与实现丨l V b d H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.pdf |
| │ │ │ 5 项目核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 电商数仓项目-2.xmind |
| │ │ │@ 9 | _ k h B 1 , |
| │ │ ├─第14周 消息队列之Kafka从入门到小牛 |
| │ │ │ │ 1-1什么是消息队列.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2什么是Kafka.mp4 |
| │ │b E * U G } 3 E & │ │ 2-1Zookeeper安装部署之单机模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2Zookeeper安装部署I x C [ ( 2 =之集群模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-35 t b 7 o 3 u MKafka安装部署之单机模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-4Kafka安装部署之集群模y 1 q n L *式.m: 3 # 4 J Hp4 |
| │ │ │ │ 3-w C G 4 l T ? 3 Z1Kafkai K 0 ( \ u C中ToP ` M t ;pi( k q 6 Y B P – 6c的操作.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3案例：QQ群聊S 9 K *天.mp4 |
| │ │ │ │ 4-+ b 7 / p H Y | n1Broker扩展内容.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Producer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+ V O 3 { H Z策略.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3容错机制.mp4 |
| │ │ │ │j * f F U 3 6-1JaW \ u r m c , Lva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 |
| │ │ │ │ 6-4Consu^ d b _ J n c Y @mer消费Offset查询.mp4 |
| │ │ │ │ 6-5Consumer消费顺序.mp4 |
| │) G ^ w { u │ │ │ 6-6Kafka的三种语义.mp4 |
| │ │ │ │ 7-1JVM参数调忧.mp4 |
| │ │ │ │ 71 ^ { = h C . 5-2Replic= Z 5 nation参数调忧.mJ s Sp4 |
| │ │ │ │ 7-3Log参数调忧.mp4 |
| │ │ │ │ 7-4KafkaTopic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4 3 f c ) R S q i装部署 |
| │ │ │ ├─第3章Kafka使用初体验 |
| │ │ │ ├─第4P . $ , . 5 5章KafV \ U Ika核心q j 5 S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7章Kafka技巧篇 |
| │ │ │ ├─第8章Kafka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-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 |
| │ │ │ 2 Kafka集群安装部署丨慕课网教程.pdfl E # S M | |
| │ │G q R I h p e u j │ 3h G a = ` 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 |
| │ │# p / s 6 = U T N │ 6 Kav \ h H \ 4 ffka生产消费者实战丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 7 Kafka技巧篇丨慕课网b – ; S | q /教程.pdf |
| │ │ │ 8 Kafka小试牛刀实战篇丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 9P f L y ] 6 R Kafka核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │C 0 R G 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的安C L F , 1装部署.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3Redis基础命令.mp4 |
| │ │ │ │ 1-4R_ u \edis多数据库特性% l 1 p { & e y.mp4 |
| │ │ │ │ 2-1Redis常用数据类型之Stri8 A X & 1 : wngI : @ a 6.mp4 |
| │ │ │| l C y ^ │ 2-2Redis常用数据类型之Hash.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3Redis常用数据类型之List.mp4 |
| │ │ │ │ 2-4Rei L w L 5 ^ | pdis常用数据类型之Set.mp4 |
| │ │ │ │ 2-5Redis常用数据类型之SortedSQ a + U Z a L Ket.mp4 |
| │ │u M U 1 + │ │ 2-6案例：存储= l M高一班的学员信息.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1Java代码操作Redis之单连接.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2Java代码操作Redis之连接池.mp8 O + R 2 , | ?4 |
| │ │ │ │ 3-3提取RedisUtils工具类.mp4 |
| │ │ │ │ 4-1Redis高– ` + e 6 2 f (级特性之expire.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Redis高级特性之expire.mp4x . o |
| │ │ │ │ 4-3Redis高级特性之info.mpV \ ] F + 0 o4 |
| │ │ │ │ 4Y x : x D 6 –-4Redis持久化之RDB.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5Redis持M k e x久化之AOF.mp4 |
| │ │ │ │ 4Q 2 6-6Redis的安全策T [ ^略.mp4 |
| │ │ │ │ 4-7Redis监控命令-monitor.mp4 |
| │ │ │ │ 5-1Redis架构{ h ? = / P ~ & K演进Q 5 9 C J W |过程v \ E _ i v Q y r.mp4 |
| │ │ │ │ 5-2本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章快速了解Redis |
| │ │ │ ├─第2章RediS Y 2 ;s核心实践 |
| │ │ │ ├─第3章Redis封装工具类技巧 |
| │ │ │ ├─第4章Redis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 |
| │ │ │ 15-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 Redis核心实践丨慕课网教程.q m y I ~pdf |
| │ │ │ 3 Redis封装工具类技巧丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 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.pn # – L ? g y / ]df |
| │ │ │ |
| │ │ └─第9周 7天极速掌+ ] _ B f t . w握Scala语言 |
| │ │ ├─第1章Scala极速入门 |
| │ │ │ 1-1快速了解Scala.mU j r f rp4 |
| │ │ │ 1-2Scala环境安装配置.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第2章Scala基础语法 |
| │ │ │, 4 6 2-1Scala中的变量和数据O i ! _ Y # o / K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.m! * [ mp4 |
| │ │ │ 2-5Scala集合体系之Map.mp4 |
| │ │ │ 2-6Scala中的ArraC } W N Fy和Tuple.mp4 |
| │ │ │ 2-7Scala集合总结.mp4 |
| │ │ │ 2-8Scala中函数的使用.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第3章# R 6 m : A h SScala面向对象 |
| │ │ │ 3-1Scala面向对象之& e T _ E `类的使用.mp4 |
| │ │ │ 3-2Scala面向对象之对象和伴生对象.mp4 |
| │ │ │ 3-3Scala面向对象之apply方法.mp4 |
| │ │ │ 3-4Scala面向对象之main方法的使用.mp4 |
| │ │ │ 3-5Scala面向对3 K q F ) ^ m象之接口的使用.m8 } d \ 9 vp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├n 1 ~ 8 6 j─第4章Scala函H , g a K 6 K数式编程 |
| │ │ │ 4-1ScalM p u O o K – j 7a函数式编程介绍.mp4 |
| │ │ │ 4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数.mp4 |
| │ │ │ 4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用.m Y v jmp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第5章Scala高级特w D r M z }性 |
| │ │ │ 5-1Scala高级d b / z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 |
| │ │ │R 0 $ 6 m l y M V 6c F t E-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─附件 |
| │ │ 09-7天极速掌握Scala语言-慕课网就业班 (1).pdf |
| │ │ 09-慕课网-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)8 e \ Z ` x y – ,.pdf |
| │ │ 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教程 (1).pdQ ? x xf |
| │ │ 5 ScalaM 8 H 1高级特性丨慕课网教程 (1).pdf, s O S ? P M + b |
| │ │ 6 Scala核心复盘丨慕课网教程 (1B v ! L b M i q ,).pdf |
| │ │ Scala快速上手.xmind |
| │ │ |
| │ ├─阶段4：高频实时数据处理方案j e U L |
| │ │ ├d 8 ( I d─第16周 Flink快速上手篇 |
| │ │ │ │ [4.3.2.1]–2-1FlinkStreaming程序开发-Scalab W 2 y.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.2.2]–2-2FlinkStreaming程序开发-Java.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.2.3]–2-3FliJ K I q XnkBatch程序开e A 8 j 5发-Scala.mp4 |
| │ │ │r = C a { e 8 │ [4.3.2.4]–2-4FlinkBatch程! u @ P q序开发-Java.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.1]–3-1FlinkStandalone集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.2]–3-2FlinkONYA3 ! `RN的第一种方式.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.3]–3-3FlinkONYARN8 E k H i w @的第二种方式.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.4]–3-4向集群中提交F6 5 $ * n _ wlink任务.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.1]–4-1Flink核心API介绍.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.2]–4-2DataStreamAPI之DataSource.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.3]–4-3DataStreamAPI之Transfor~ & 9 \ T M Q K Jmation-.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-k R z Q.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.7]–4-7DataStreamAPI之Tr1 9 ,ansformation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.8]–4-8DataStrc m ,eamAPI之Transformation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.9]–4-9DataStreamAPI之DataSink.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.1]–5-1DataSetAk @ p C 9 WPI之Trans& w b 6 F y { +formation-map.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.2]–5-2DataSetAPI之Transformation-D C ~ l &joi.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.3]–5-3DataSetAPI之Trah { l / } z hnsfot D @ # Nrmation-out.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.4]–5-4DataSetAPI之Transformation-cro.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.5]–5-5DataSetAPI之Transformation-fir.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.1]–6-1Table$ r HAPI和SQL介绍.mp4 |
| │ │% T @ W E p │ │ [4.3.6.2]–6-2创建TableEnvironment对象.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.3]–6-3TableAPI和SQH 4 V [ N M 1L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Data$ c p $ LSet创建表.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.6]–6-6将表转换成DataStream.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.7]–6-7i 0 v \ r /将表转换成DataSet.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.7.1]–7-q M , \ o1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章初识Flink |
| │ │ │( 9 ( _ / o d ? ├─第2章实战：流处理和批处理y J 8 8 _ J ` x程序开发 |
| │ │ │ ├─第3章Flink集群安装部署 |
| │ │ │ ├─第4章Flink核心API之DataSt{ G c D &reamAPI |
| │ │ │ ├─y 8 F 0 * #第5章Flink核心API之DataSetAPI |
| │ │ │ ├─第6章Flink核心API之TableAPI和Q + $ ? S BSQL |
| │ │ │ ├─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-学习资料预览.pdf |
| │ │ │ 16m g + T d r b q =-Flink快速[ G L d J上手篇-慕课网就业班.pdf |
| │ │ │ 16-慕课网-学习资料预l h r h 1 E览.pdf |
| │ │ │ 2 实战：流处* } % A v . \理和批处理程序开发丨慕课* K 5 q L 1 | K网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Flink集群安装部署丨慕课网教程.pdB [ h A \ F + x 5f |
| │ │ │ 4 Flink核心API之DataStream丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 5 Flink核心API之DataSet丨慕课网教程.pdf |
| │5 D L u f q a V E │Z , r ( # 6 = │ 6 Flink核心API之Table API和SQ丨慕课网教程.pdfs u t |
| │ │ │ 7 Flink核心复s A P e ? Q盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │6 o q v 新一代计算引擎之Flink-1.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第17周 Flink高级进阶之路 |
| │ │ │ 1-1Win4 5 = W B z M Kdow的概m = v & R 2念和类型.mp4 |
| │ │1 { P } │ 1-2TimF ~ r # C [eWindow的使用.mp4 |
| │[ l ; { ^ x ) & J │ │ 1-3CountWindow的使用.mp4 |
| │ │ │ 1-4自定义Window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.7 ^ ! x O S Fmp4 |
| │ │ │ 2-3开发Wateru ) d 5 Umark代码.mp4 |
| │ │ │ 2-4通过数据跟踪观察Watermark.mp4 |
| │ │ │ 2-5Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4 |
| │ │ │ 2-6延迟数据的三种处理方式.mp4 |
| │ │ │ 2-7在多并行度下的Watermark应用.mp4 |
| │ │ │ 2-8Watermark案z 0 { g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 |
| │ │ │ 4v 8 E-2KafkaConsumer消费策略设置.mp4 |
| │ │ │ 4-3KafkaConsumer的容错.mp4 |
| │ │ │ 4-4KafkaProducer的使{ 6 i * g 7 l y用.mp4 |
| │ │ │ 4-5KafkaPr} K o ^ \oducer的容错.mp4 |
| │ │ │ 5-1N I 7 1 U 5SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4 |
| │ │ │ 5-2SparkStreaming整合Kafka.mn ` 6 N 9 A h 5p4 |
| │ │ │ 6-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─第18周 直播平台三度关系推荐V1.0 |
| │ │ 1-1项目介绍.mp4 |
| │ │ 2-1技术~ ( x Q s选型之数I T 1 : 1 D | ( B据采集.mp4 |
| │ │ 2-2技Z y ~ i术选型之数据存储.mp4 |
| │ │ 2-3技术选型之数据计算+数据展现.mp4 |
| │ │ 2-4项目整体架构设计.mp4 |
| │ │ 3-1Neo4j介绍及安装部署.mp4 |
| │ │ 3-2Neo4j之添加数据.mp4 |
| │ │ 3-3Neo4j之查询j 9 H L 4 & \ y数据.mp4 |
| │ │ 3-4Neo4j之更新数据.mp4 |
| │] ! A ? ( o : ( │ 3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4 |
| │ │ 4-1数据采集架B [ V x j 8 u – &构详细设计.mp4 |
| │ │ 4-2数据来源分j # H ? J析.mp4 |
| │ │ 4-3模拟产生数据.mp4 |
| │ │ 5-1数据采集聚合.mp4 |
| │ │ 5-2数据分发.t 0 h } d 7 Fmp4 |
| │ │ 5-3数据落盘.mp4 |
| │ │ 5-4采集服务端数据库@ s j J ; 7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.mpp T g [ &4 |
| │ │ 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数据计算之实时维护粉丝关注数据-3.mp4 |
| │ │ 7-5数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 |
| │ │ 7= ! t N ! 9 W %-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B s a ? x 4 2 2一计算最近一个月主播视4 n _ s d频评级-1.mu H D { [ R Gp4 |
| │ │ 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k p – P #计算之每周一计算三度关系推荐列数据-^ T n _1.mp4 |
| │ │ 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4 |
| │( 3 ` E d E t u │ |
| │ └─阶段5：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台 |
| │ └─第19周 直播平台三度关系推荐V2.0 |
| │ 1-1V1.0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.mp4 |
| │ 2-4数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 |
| │ 2-5数A P w * b z ` v据计算之每天更新用户活跃时间; I ].mp4 |
| │ 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 |
| │ 2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播* 9 ~ W ) ; X视频评级-2.mp4 |
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