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课程目录：
文件目录：
| 体系课-大数据工程师2022价值3888元重磅首发m ] e M课件源码电子书数据完整完结a p Y 1 ? 7 P无秘 |
| │ ├─{1}–# @ B ~ C阶段* e k c x一：走进大数据 |
| │ │ ├─{1}–学好大数据先攻克Linux |
| │ │ │ ├─{1}–第1章笑5 , : f } K H _傲大数据成长体系课【必看s , ( ? | – f】 |
| │ │ │ │ └─[1.1.1.1]–1-2笑傲大数据：总体介绍.mp4 43.91MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Linux虚拟机安装配置 |
| │ │ │ │ ├─[1.1.2.1]–2-1如何安装Linux虚拟8 – v k机.mp4 20.38MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.2.2]–2-2使用Vmware安装Linux虚拟机.mp4 30.06MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.2.3]–2-3使用克隆的方式创; N =建Linux虚拟机.mp4 11.55MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.2.4]–2-4使用Secu* % 8 W 0 IreCRT连接Linux虚拟机之方式一.mp4 21.31MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.2.5]–2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二.mp4 9.05MB |
| │ │ │ │ └. H X E ` =─[1.1.2.6]–2-6SecureCRT配置修改.mp4 8.66 q I E J QG e R A y h T o9MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章La 8 m \ Winux极速上手 |
| │ │, t p ; 4 % │ │ ├─[1.1.3.10]–3-11Linux常见高级命令之三剑客(sed).mp4 78.71MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.11]–3-12Linux常见高级命令之三剑客(awk).mp4 55.7MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.1]–3-1Linux常* { zs – 1 C J / T 0 F Z o l见高级命令之vi的使用.mp4 106.33MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.2]–3-2Linux常见高级命令之wc的使用.mp4 36.77MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.3]–3-3Linux常见高级命令之sort的使用.mp8 T ] w P a ~ .4 12.2MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.4]–3-4Linuw E 0 6 }x常见高级命令X j }^ # C f Y P之uniq的使F A ? % : } n用.mp4 21.14MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.5]–3-5Linux常见高级命令之head的P A l N L O s c O使用.mp4 6.13MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.6]–3-* – N x # K k o6Linux常见高级命令之date的使用.mp4X ( c z o 38.55MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.7]–3-7Linux常见高级g r J 3 v 2命令之ps和netstat的使用.mp4 37.02MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.3.8]–3-8Lc d % m o ] . H Wi7 @ P4 p \ t u X Cnux常见高级命令之jps+top+kx E q m h Fill的使用.mp4 52.54MB |
| │ │ │ │ └h ] _ i─[1.1.3.9]–3-d s 0 v F g9Linux常见高级命令之三剑客(grep).mp4 31.48MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Linux试炼之配置与shell实战 |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.10]–4P w m & + M | R-10shell扩展.m& U & b [ L wp4 74.61MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.11]–4-11Linux中的定时器crontab.S 3 a 7 q Nmp4 72.51MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.1]–4-1Linux高级b Y \ v 0配置之静态ip设置.mp4 57.44MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.2]–4-2Lins f rux高v D w A \ H $ S T级配置之hostname设置.mp4 11.04MB |
| │ │ │ │ ├─j @ a U l ] [ 9[1.1.4.4]–R s p o 14-4开发执行第一个shell脚本.mp4 68.9MB |
| │ │ │ │H 7 ) , J O M ├─! ~ ~ h C i[1.1.4.5]–4-] D O e D W v G5shell中变量的定义.mp4 24.08MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.6]–K ` g m } l g ^ p4-6shell中四种变量的使用.mp4 109.72MB |
| │ │ │ │ ├R g ^ w 3 6 . 3─[1.1.4.7]–4-78 l , a ] jshell中的循环_ b K !和判断之for循环.mp4 14.4MBc | 6 |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.8]–4-8shell中的循环和判断之w\ ` | 5 ! o X nhile循环.mp4 16.75MBP T + U V |
| │ │ │ │ └─[1.1.4.9]–4-9shell中的循环和判断之if判断.mp4 55.44MB |
| │ │ │ └─{5}–第5章Linux总结与走进大数据 |
| │ │ │ ├─[1.1.5.1]–5-1实战：在Linux上安装配置JDK.mp4 23.37MB |
| │ │ │ ├─[1.1.5.2]–5J % h ~ S j-2Linuxv c % @ 4K 2 q N p A { T 7 $总结.mp4 62.91MB |
| │ │ │ ├─[1.1.5.3]–5-K 1 G \ z n i A3什么是大数据.mp4 29.15MB |
| │ │ │ ├─[1.1.5.4]–5-4大数据产生的背8 A B Z : G y T景.mp4 6E : { \ S.16MB7 F 6 ^ 6 8 |
| │ │ │ ├─[1.1.5.5]–5-5大数据的4V特征.mp4 6.68MB |
| │ │ │ └─[1.1.5.6]–5-6大数据的行业应用.mp4 15.21MBM R p K t S R/ p c r j S |
| │ │ ├─{2}–大数据起源之初, [ E识Hadoop |
| │ │ │ ├─{1}–第1章初识Hadoop |
| │ │ │ │ ├─[1.2.1.1]–1-1什么是HadoP r 6op.mp4 12.32MB |
| │ │ │ │ └─[1.2.1.2]–1-2Hadoop发行版及核心组件介绍.mp4 34.85MB |
| │ │ │ └─{2}–第2章Hadoop的两种, w s安装方式 |
| │ │ │ ├─[1.2.2.1]–2-1Hadoop伪分布集群安装部署.mp4 110.21MB |
| │ │ │ ├─[1.2.2.2]–2-2HadooT , t w . wp伪分布集群安装部署.mp4 119.22Y S / JMB |
| │ │ │ ├─[1.2.2.3]–2-3HadooX 3 \ sp分布式集群安装部署.mp4 123.28MB |
| │ │ │ ├─[1.2.2.4]–2-4Hadoop分, 2 2 % r布式集群安装R 8 U q部署.mp4 117.58MB |
| │ │ │ └─[1.2.2.5]–2-5Hadoop的客户c } ( * R . *端节点.mpu a l4 13.17MB |
| │ │ ├─{3}–Hadoop之HDFS的使用 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章HDFS介绍 |
| │ │ │ │ ├─[1.3.1.1]–1-1HDFS介绍.mp4 37.54MB |
| │A % D │ │ │ └─[1.3.1.2]–1-2HDFS的SheI B a n \ T A Jll介绍.mp4 11.02M& ] x % J p ^BW L ! |
| │N F 8 │ │ ├─{2}–第2章HDFS基础操作 |
| │ │ │ │ ├─[1.3.2.1]–2W n /-1HDFS的常见Shell操作.mp4 70.849 e D ` t $MB |
| │ │ │ │ └─[1.3.2.2]–2-2HDFS案例实操G l o C.mp4 25.08MB |
| │ │ │ └─{3}–第3章Java操作HDFS |
| │ │ │ ├─[1.3.3.1]–3-1Javy ~ V v p C f ja代码操作HDFS.mp4 76.74MB |
| │ │ │ └─[1.3.3.2]–3-2Javaw ^ l @ w 9 uC 8 z代码操作HDFS.mp4 75.29MB |
| │ │ ├─{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章初识NameNode |
| │ │ │ │ ├─[1.4.1.1]–10 0 9 ] H S-1NameNode介绍.mp4 136.71MB |
| │ │ │ │ └─[1.4.1.2]–1-2NameNode深入.mp4 66.8MB |
| │ │: \ n k │ ├─{2}–2 U . X d } e第2章NameNode进阶 |
| │ │ │ │ ├─[1.4.2.1]–2-1SecondaryNameNode介绍.mp4 10.1MB |
| │ │ │. H E # : g . | a │ ├─[1.4.2.2]–2-2DataNode介绍L s L e + 2 h z.mp4 520 H 1 u.2MB |
| │ │ │ │ └─[1.4.2.3]–2-3NameNode总结.mp4 50.7MB |
| │ │a N 6 a ( } │ ├─{3}–第3章0 h E v h 4 9 S SHDFS高级 |
| │ │ │ │ ├H 2 6 | Q K X h─[1.4.3.1]–3-1u ^ V = ( k ZHDFS的回收站W 4 z % E E M 1.mD 9 j $p4 52.34MB |
| │ │ │ │ ├─[1.4.3.2]–3-2HDFS的安全模式.mp45 e P & B Ah Z \ 1 Z e Q E ( 45.27MB |
| │ │ │ │ ├─[1.4.3.3]–3-3实战：定时上传数据至HDFS.mp4 119.54MB |
| │ │ │ │ ├I 7 . x o M─[1.4.3.4]–3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4 42.11MB |
| │ │ │ │ └─[1.4.3.5]–3-6 9 ` A T5本周总结X 7 n –+寄语0 S D.mp4 37MB |
| │ │ │ └─{4}–第4章【扩展内容】% _ 3HDFS写数据源码剖析 |
| │ │ │ ├─[1.4.4.1]–4-1RPt y JC原理分析及案例D A t应用.mp4 98.64MB |
| │ │ │ ├─[1.4.4.3]–4-3源码概览及源码基础环\ p 4 A A S境配置X D y , } S I `.mp4 62.69MB |
| │ │ │ ├─` E l }[1.4.4.4]–4-4create方法源码调用过程分析（上）.mp4 79.19MB6 v C + 1 C y |
| │ │ │ ├─[1.4.4.5]–4-5cc J {reate方法源码调用过程分析（下）.mp4 72.79MB |
| │ │ │ ├─[1.4.4.6]–4-6write方法源码调用过\ R j a H A % J y程K * l d 3 K [分析\ p F（上）.mp4 135.18Mf . 6 iB |
| │ │ │ └─[1.4.4.7]–4-7write方法源码J 0 t , / & o调用过\ Q 5 % : y w程分析（下）.mp4 7Z _ Y ` e U # : u7.18M[ \ c h $ ~B |
| │ │ └─{5}–Hadoop之初? C ;识MR |
| │ │ ├─{1}–第1章初识MapReduce |
| │ │ │ ├─[1.5.1.1]–1-1MapReduce介绍.mp4 34.8MB |
| │ │ │ └─[1.5.1.2]–1g 1 e 5 –-2MapReo ^ l ] 7 ] \duce执行原理.mp4 117.98MB |
| │ │ ├─{2}–第2章实D v x战：WordCouf t %nt |
| │ │ │ ├─[1.5.2.1]–2-1WordCount案例图解.mp4 17.94MB |
| │ │ │ ├─[1.5.2.2]–2-+ ~ g2实战：Word{ . 1Coc R Y ] r Tunt案例开发.mp4 116.17MB |
| │ │ │ └─[1.5.2.3]–2-3实战：Wo7 ( O m = 4 O –rdCount案例开f 0 E a d E发.mp4 85.49MB |
| │ │ ├─{3}–第3章深入MapReduce |
| │2k 4 c ] & m 7 : , │ │ ├─[1.5.3.1]–3-1Ma: B x \ , A ] 7pReduce任务日I r v \ E m / %志查看.* E M $ 8 s imp4 109.8@ 1 3 ` s 3 Q N9MB |
| │ │ │ ├─[1.5.3.2]–3-2停止Hadoop集群中的任务.mp4 33.15MB |
| │ │ │ └─[1.5.3.3]–3-3MapReduce程序扩展.mp4 32.3MB |
| │ │ └─{4}–第4章V J k精讲Shuffle执~ V f ? 5行过程及源码分析输入输出 |
| │ │ ├─[1.5.4.1]–4-1Shuffle执行过程分析.mp4 1/ A ^ S Y X t R5.2 h E77MB |
| │ │ ├─[1.5.4.2]–4-2( ! S qHadoop中的序列化机制.mp4 1V 6 $ y |_ V L I _ `17 s k1.39MBB 6 4 T k ; ? ~ v |
| │ │ ├─[1.5.4.3]–4-3InputFormat层级分析.mp4 100.71MB |
| │ │ ├─[1.5.4.4]–4-4InputFormat之getSplits源码剖析.mp4 90.94MB |
| │ │ ├─[1.5.4.6]–4-6InputFormat之RecordReader源码剖析.mp4l , u . \ } 1 71.22MB |
| │ │ └─[1.5.4.7]–4-$o 0 u y E I o V G \ z ! G b e7OutputForX M 0 3 t +mat源r % e # % ) ` @码剖析.mp4 47( f , # | ].49MB |
| │ ├g 0 r 2─{2}–阶段二：PB级离线数N ; 2 D g x \ K据计算分析存储方案 |
| │ │ ├─{1}–拿来就用的企业级解决方案 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章剖析小文件问题与企业级解决方案 |
| │ │ │ │ ├─[2.1.1.1]–1-1小文件问题之Sequea – F Z LnceFile.mp4 81.95MB |
| │ │ │ │ ├─[2.1.1.2]–1-2小文件问题之SequenceFile.mp4 71.91MB |
| │ │Z K J h l │ │ ├─[2.1.1.3]–1-3小文件问题之MapFile.mp4 48.01MB |
| │ │ │ │ └─[2.1.1.4]–1-4案例：小l A K O ] z f文件F o W + X \ : 2存储和计算.mp4w , ~y i – w E + V $ 46.6T y + A [4MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业t @ 1级解c K u 3 % X /决方案 |
| │ │ │ │ ├─[2.1.2.1]–2-1数据倾斜问题分析.mp4 62.05MB |
| │ │ │ │ ├─[2.1.2.2]–2-2数据倾斜案例实战.mp4 72& E G m ` M = l.62MB |
| │ │ │ │ └─[2.1.2.3]–2-3数据p W E N B倾斜案例实战.mp4 7@ [ f = h0.34MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章YARN实战 |
| │ │ │ │ ├─[2.1.3.1]–3-1YARl W _N的基本情况介绍.mp4 40.47MB |
| │G ^ c │ │ │ ├─[2.1.3.2]–3-2YARN中的调度器分d Z H {析.mp4 27.2MB |
| │ │ │ │ └─[2.1.3.3]–3-3案例：YARN多资源g : % A C u Z队列配置5 C b _ U J , i和使用.mp4 94.82MB |
| │ │ │ ├─\ ^ v 2 7 f{4}–第4章Hadoop官方文档使用指n rv @ ? B 4 + n d , p [北【授人以鱼不如授人以渔】 |
| │ │ │ │ ├─[2.1.4.1]–4-1Hadoop官方文档使用指南.mp4 51.68MB |
| │ │ │ │ ├─[2.1.4.2]–4-2Hadoop在CDH中的使用q P ; k Z a c t.mp4 117.83Me x t [ 3 ` K # sB |
| │ │ │ │ └─[2.1.4.3]–4-3HadZ ^ 3oop在HDH e 5 C T HP中的使用.mp4 43.63MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Hado2 x g L Jop核心z W ; G ]复盘 |
| │ │ │ │ └─[2.1.5.1]–5-1本周总结+寄语.mp4 4k p w ] W8.48MB |
| │ │c C – c 8 │ └─{6}–第6章【福利加油站】 |
| │ │ │ ├─[2.1.6.1]–6-1【加餐】大数据技术t e W揭开抖音推5 : & a A b 7荐的真相.mp4 87.84MB |
| │ │ │ └─& P 0 9 [ w \[2.1.6.2]–Z K Z =6-2【加餐】F 1 n U _ h大厂资深HR教你如何准备简历和面试.mp4 51.57MB |
| │ │ ├─{2s 2 A 4 6 y q T}–Flume从0到高手一站式养成记 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章极速入门Flume |
| │ │ │ │ ├─[2.2.1.1]–1-1p v H L 0 s快速了解Flume.mp4 27.78MB |
| │ │ │ │W 0 ` 3 ( U ? & 2 ├─[2.2.1.2]–1-2Flume的三大核心组p [ e E m q q件.mp5 v & * 1 K u O4 26.05MB |
| │ │9 R j . │ │ └─[2.2.1.3]–1-3Flume安装部署.mp4 33.25MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章极速上手Flume使用 |
| │ │ │ │ ├─[2.2.2.1]–2-1Flume的HelloWorld.mp4 16t ; Q s ?0.28MB |
| │ │ │ │ ├─[2.2.2.2]–{ # |2-2案例：采集文件w j X I w s J内容i w a Q –上传至HDFi G m . N ) . ES.mp4 163.92MB |
| │ │c h x W │ │ └─[2.2.2.3]–2-3案例：采5 l )集网站日志上传至HDFS.mp4 163, ) ( F.94MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章精讲Flume高级组件 |
| │ │ │ │ ├─[2.2.3.1]–3-1Flume高级组件之SourceInter9 O ^ h T ( Y 4 :\ S 7 3 S `ceptors.mp4 231.54+ [ b ` ) n O AMB |
| │ │ │ │ ├─[2.2.3.2]–3-2Flume高级组件之ChannelSelectors.mp4 115.F . ~ s :37MB |
| │ │ │ │ └─[2.2.3.3]–3-3Flume高级组件之SinkProcessors.mp4 190.46MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Flume出4 f r i % Q神入化篇 |
| │ │ │ │ ├| b L # _ .─[2.2.4.1]–4-1各种自定义组件.mp4 62.54MB |
| │ │ │ │ ├─[2.2.4.2]–4-2Flume优化.mp4 95.2V 9 j B1MB |
| │& 0 R b │ │ │ └v 4 6 #─[2.2.4.3]–4O ^ u \ b t mA O R } P-3FlumeP $ : ` H进` c Q 5 X程监控.mp4 152.08MB |
| │ │9 K e % @ 9 u │ └─{5}–第5章Flume核心复盘 |
| │ │ │ └─[2.2.5.1]–5-1本周总结+寄语.mp4c g 9 t _ E H : X 42.! A 3 / s78MB |
| │ │ ├─{3}–数据仓库Hive从入门到小牛 |
| │ │ │ ├─@ % $ O b o \{1}–第1章快速了解Hive |
| │ │ │ │ └─[2.3.1.1]–1-1快速了解Hive.mp4 52.45MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章数V f a _ ( N R K U据库与数据仓库区别 |
| │ │ │ │ ├─[2.3.2.1]–2-1数据库和数据仓库的区别.t $ ` 4mp4 39.92MB |
| │ │ │ │ └─[2.3.2.2]–2-2Hive安装部署.mp4 115.9MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Hit J ) : a { P ! Pve基础使用 |
| │ │ │ │ ├─[2.3.3.1]–3S I ~-1Hive使用方式! 2 ( w X之命令y ; e 2 r ] 6 \ 4行方式.mp4 100.77MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.3.2]–3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4 94.72MB |
| │ │ │ │ ├─[ i k ([2.3.3.3]–3-3Set命令的使用.mp4 58.37MB |
| │ │ │ │W 1 ` $ K ? └─[2.3.3.4]–3-4Hive的日志配置.mp4 33.63MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Hive核心实战 |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.10]–4-10HiZ R S y ( d 3 yve数据处理综合案例（下）.mp4 83.46MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.1]–4-1Hive中数据库的操作.mp4 33.88MB |
| │ │ │ │O ) 3 h c \ c A ├─[2.3.4.2]–4-2Hive中表的操作.mp4 1O 9 H [ a I 0 B B45.57MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.3]–4-3Hiv\ Th d q ` A L f g ne中数据类型的应用.mp4 1q & o #08.61MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.4]–4-4Hive中数据类型的应用.mp4 58+ F % m ? w # `% \ 1 T I \.09MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.5]–4-5Hive表类型之内部表+外部表.mp4 86.48MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.6]–4-6Hive表类型之内部分区表.mp4 123.64MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.7]–4-7Hive表类型} g 4 ( $ L *之外部分区表.mp4 63.65MB |
| │ │ │ │u f – s C – , ├─[2.3.4.8]–4-8 w c l8HW l n . tive表类型之桶表+视图.mM G 5p4 102.73MB |
| │ │ │ │ └─[2.3.4.9]–4-9H_ : b $ive数据处理综合案例（上）.mp4 100.55MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Hiv} . R y J y V Se高级函数实战 |
| │ │ │ │^ T k + ├─[2.3.5.1]–5: z S L P X % }-1Hive高级函数之分组排序取Tov D }pN.mp4 84.83MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.5.2]–5-2Hive高级函数之行转列.mp4 49.72n i # b s | R wMB |
| │Q ` 4 Z + d M H 4 │ │ │ ├─[2.3.5.3]–5-3Hive高级函数之列转行.mp4 37.63MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.5.4]–5-4Hive的排序函数.mp4 51.97MB |
| │ │ │ │ └─[2.3.5.5]–5-5Hive的分组和去重函数.mp$ ` a V H . X P C4 20.79MB |
| │ │ │ └─{6}[ j z–第6章Hive技巧与核心复盘 |
| │ │ │ ├─[2.3.6.2]–6j j E-2Hive的Web工具-HUE.mp4 18.75MB |
| │ │ │ └─[2.3.6.3]–6-3本周总结+寄语.mp4 39.82ML & g } ~ / FBQ, u / q n x * 7 n [ 8 |
| │ │ ├─{4}–HiveM u g扩展内u & y \容 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章常见数据压缩格式的使用 |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.1]–L u E l ) ~1-1常见的数据压缩格式介绍.mp4 45.09MB |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.2]–1-2数据压缩格式选择建议和压缩位置.mp4 8.38u # k X 0 a V g uMB |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.3]–1-3数据压U D o缩格式案例实战分析.mp4 101.97MB |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.4]–1-4未压缩+% p x p F S JDefla2 j ; \ zte压缩格式演示.mp4 77.53MB |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.5]–1-5Y j N O Q 1 H $Gzip+Bzip2压缩格式演示.mp4 21.18MB |
| │ │_ x p @ u │ │ ├─[2.4.1.6]–1-6Lz4+Snappy压h x b D {缩8 ^ %格式演示.mp4 20.2 c V s 6 h5MB |
| │ │ │ │ └─[2.4.1.7]–1-7Lzo压缩格式演示.mp4 65.85MB |
| │ │ │ └─{2}–第2章常见数据存储格式的使用 |
| │ │ │ ├─[2.4.2.1]–2-1数据存储格式之TextFi0 % B Xle的原理及使用.mp4 123.51MB |
| │ │ │ ├─[2.4.2.2]–2-2数据存储格式T P 1 G v之SequenceFile的原理及使用.mp4 9\ p m q r % L6.12MB |
| │ │ │2 . k \ h O Z V [ ├─[2.4.2.3]–2-3数据存储格式之RCFile的原理及使用.mp4 54.15MB |
| │ │ │ ├─[2.4.2.4]–2\ L j-4数据存[ K / 3储格式之ORC的原理及L c 2 ,使用.mp4 95.06MB |
| │ │ │ ├─[2.4.2.5]–2-5数据存储格式之Pas ; ] C Y + 7 *rquet的原理及使用.mp4 48.e m _ 8 . + H 4 :31MB |
| │ │ │ └─[2.4.2.6]–2-6数据存储格式总结.mp4 13.41MB |
| │ │ └─{5}–快速上手NoSQL数据库HBase |
| │ │ ├─{1}* R 4 V r * } t–第1章快速了解HBaseu ^ t 2 , v L F O |
| │ │ │ └─[2.5.1.1]–1-7HBase逻辑存储模型.mp4 58.74MB: $ + |
| │ │ ├─{~ ! $2}–第2章快速上手使用HBase |
| │ │ │ ├─[2.5.2.1]–2-1HBase集群安装部署.mp4 93.89MB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.2]–2-2HBase常用命令之基础命令和DDL命令.mp4 94.52MB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.3]–2-3HBase常j C 7 L用命令之5 s T : ( \ s增删改查命令和命名空间的操作.mp4 75.73Me 1 . = } iB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.4]–2-4HBaseJavaAPI开发环境配置.mp4 52.5~ * X e A \ | P9MB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.5]–2-5HBa\ ( 3 S yseJavaAPI之增加和查询操作.mp4 99Q ? b Q b – 5 j.8x ; 0 4 ] I _ C )MB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.6]–2-6HBaseJavaAPI之查询多版本数据和删除操作.mp4 94.7` 2 ? i g G4MB@ +% 8 M 8 U D [ I A ` |
| │ │ │ └─[2.5.2.7]–2-7H( 4 D { W uBaseJava` R jAPI之创建表和\ 7 !删除表.mp4 46.34MB |
| │ │ ├─{3}–第3章深入HBase9 P n架构原理 |
| │ │ │ ├─[2.5.3.1]–3-1Region概念详解.mp4 26.97MB |
| │ │ │ ├─[2.5.3.2]–3-3HBase架构详解.mp4 4h k %1.42MB |
| │ │ │ ├─[2.5.3.3]–3-4WAX = Z 8 DL预写日志系统.mp4 11.! ; ( . ~ # \ M j46MB? $ . ^ + ` 2 B | |
| │ │ │ ├─[2.5.3.4]–3-5HFile文件及布隆过滤器介绍.mp4 17.56MB |
| │ │ │ ├─[2.5.3.5]–3-6HFile的合并机制.mp4 16 D ,8.63MB: m u K |
| │ │ │ ├─[2.5.3.6]–3-7Region的分裂机制.mp4 21.78MB |
| │ │ │ └─[2.5.3.7]–3% H % 6-8Regio+ g & + 2 bn的负载均衡策略.mp4 26.03MB |
| │ │ ├─{4}–第4章HBase高级用法 |
| │ │ │ ├─[2.5.4.1]–4-2Scan全表扫描功能介绍.mp4 44.41Mo / u 5 1 M dB |
| │H + l y \ = │ │ ├─[2.5.4.2]–4-3Scan+Filte; q ( , or案例实战.mp4 83.36MB |
| │ │ │ ├─[2.5.4.3]–4-4HBase批量导入之MC , JapReduu z j } ? ,ce.mp4 1– # 4 j g ,77.96MB |
| │ │ │ └─[2.5.4.4]–4-5HBase批量导入之BulkLoad.mp4D 4 4 89.44MB |
| │ │ └─{5}–第K Z | n E 75章HBase调优策略和扩展内容 |
| │ │ └─[2.5.5.1]–5* h % – b _ /-1预S c J c d Y ; – P分区、RowKey、列族的设计原则.mp4 69.53MB |
| │ ├─{3}–g e `阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓B M H库设计与实战 |
| │ │ ├─{1}–7天极速掌握Scala语言 |
| │ │ │ ├─{1}–第J J ~ 61章Scala极速入门 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.1.1]–1-1快速了解Scala.mp4 16.81MB |
| │ │ │ │ └─[3.1.1.2]–1-2Scala环境安装配置.mp4 27.52MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Scala基础语法 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.2.1]–2W # 7 L-1Scala中的变量和数据类型.mp4 22.73MBc \ L S 1 = |
| │ │ │ │v p –D Q b I Z 3 r+ ` O $ W T h G H = [ ├─[3.1.2.2]–2-2Scala中的表达式和循环.mpn U J A U4 48.43MZ b e ZB |
| │ │ │ │ ├─Z p m l[3.1.2.3]–2-3Scala集合体系之Set.mpy u 6 @ d j i4 114.45MB |
| │ │ │ │ ├─[3.1.2.4]–2-4Scala集合体系之List.mp4 29.39MB |
| │ │ │ │ ├─[3.1.2.5]–2-5Scala集合体系之Map.mpF 7 ;4 82.38MB |
| │ │ │ │ ├[ 6 [ $ H $─[3.1.2.6]–2-6Scalae 0 ` \ ( m中的Array和Tuple.mp4 46.06MB |
| │ │ │ │ ├─[3.1.2.7]–2-7Scala集合总结.mp4 4.88MB |
| │ │ │ │ └─[3.1.2.8]–2-8S[ ! ^ n #cala中函: = v V E – ^ Q数的使用.mp4 106` l [ w j R.55MB |
| │ │ │ ├─{3}–第U k ^ O 0 P3章Scala面向对象 |
| │ │ │ │ ├─h c ] , a V p $ H[3.1.3.1]–3-1ScalZ & 0 E Ga面$ ; C a ? } R向对象之类的使用.mp4 66.8MB |
| │ │ │ │ ├─[3.1.3.3]–3-3Scala} L / D J j面向对象之apply方法.mp4 35.33MB |
| │ │ │ │ ├─[3.1.3.4]–3-4Scala面向对象之mainf F ! = A d O方法的使用.` 9 [ *mp4 48.41MB |
| │ │ │ │ └─[3.1.3.5]–3-5Scala面向对象之接口6 % x x ( B %的使用.mp4Q x w 47.& ~ [ W b . | 3 136MB |
| │ │ │ ├─{4}S T IL q 3 k M J 6 {–第4章Scala函数式编程 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.4.1]–4-c z m Q z T1Scala函数式编程介绍.mp4 11.3MB\ V k ] ` 3 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.4.2]–4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数.mp4 72.4MB |
| │ │ │ │ └─[3.1.4.3]–@ / c4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用.mp4 75.7MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Scala高级特性 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.5.1]–5-1Scala高级特性之模式匹配.mp4 115.95MB |
| │ │ │ │ └─[3.1.5.2]–5-2Scala高级特性之隐式转换.mp4 63.41MB |
| │ │ │ └─{6}–第6章Sc0 p 7 L N !ala核心复h V # @ ) e盘 |
| │ │ │ └─[3.1.6.1]–6-1本周总结+寄语.mp4 69.26MB |
| │ │ ├─{2k n e F Q \ g d}–SpaA C ( n ! w Z ; xrk快速上手 |
| │ │ │ ├─{1~ B ~ x 7 | ]}–第1章初识Spark |
| │ │ │ │ ├─[3.2.1.1]–1-1C b m h x t c快速了解Spark.mp4 38.68MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.1.2]–1-& , A t2SparkStandalJ Z + 6 m Q ] Zone集群安装部署.mp4 109.7MB |
| │ │ │ │ └─[3.2.1.3]–1-3SparkA D . – a k wONYARN集群– M F Q w Q ? `安装部署.mp4 59.66k K G , K [MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章解D h Q读Spark工E k ~ !作与架构原– { i N k ;理 |
| │ │ │ │ ├─[3.2.2.1]–2-1Spark工作原理分析.m] } ] a E j = ~ bp4 27.5MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.2.2]–2-2什么是RDD.mp4 15.P 4 ) \ A q44MB |
| │ │ │ │ └─[3.2.2.3]–2-3Spark架构原理.N F ~ U ~ @ [ |mp4 17~ Q _ w.55MB |
| │L g . b ; R }kD [ T l ~ . s h . X h │ │ ├─{3}–第3章Spw b } x \ark实战：单词统计 |
| │ │ │ │ ├─[3.2.3.1]–3-1Spark项目开发环境配置.mp4 55.6MB |
| │ │ │] j l 1 4 m t q │ ├─[3.2.3.2]–3-2WordCount之Scala代码.mp4 87s ) r d _ m.18MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.3.3]–3-3WordCount之Javs 0 I 3 \ x va代码.mp4 6V F z D3.04MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.3.4]–3-4Spark6 z q H n C任务的三种提交方式.mp4 117.35Mp 5 k . f – 0 #B |
| │ │ │ │ └─[3.2.3.5]–3-5Spark开启historyServef ^ ar服务.mp4 28.31MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Trd K o c 5 4 t Hansformao \ z o J %tion与ActioH % r 6 – Z ^ 1 {n开e Y F 4发实战 |
| │ │ │ │ ├─B = F G/ i ,[3.2.4.1]–4-1创建RDD的三种方式.mp4 173MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.4.2]–4-2Transformation和Action介绍.mp4 38.93MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.4.3]–4-3TD G c W ^ n p v @ransformation操作开发实战之Scala代码(.mp4 99.75MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.4.4]–4-4Transformation操作开发实战之Scala代码(.mp4 92.34MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.4.5]–4-5Transformation操作开发实战之Java代码(上.mp4 63.1R * ! s ! n 8 f 66MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.4.6]–4-6Transformation操作开发实战之Java代码(下.mp4 97.81MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.4.7]–4-7ActioJ Y z ) V { ~n操作开发实战之Scala代码.mp4 100.14MB |
| │ │ │ │ └─[3.2.4.8]–4-8Action操作开发实战之JavaW ? j E A R ! 3 K代码.mp4 54.42Mx _ $B |
| │ │ │} ] h O 0 n p ├─{5}–第5章RDD持久化 |
| │ │ │r | K 4 [ ^ │ ├u ^ e 7 4 :─[3.2.5.2]–5-2RDD持久化开发实战之Scam W G 5la代码.mp4. – Gz [ Z Z p % Z R ( ~ _ l p , 45.45MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.5.3]–5-3RDD持久化开发实战之Java代码.mpH e I o 6 Q# i O { \ @ y G Z & \4 20.95MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.5.4]–5-4共享变量之BroadcastV5 T B U 3ariabl, L \ @ l Ne的使用.mp4 75.27MB |
| │ │h 6 y C 3 │ │ └─[3.2.5.5]–5-5共享变量之Accumulator的使用.mp4 63.4M{ 7 W { n d j h RB |
| │ │ │ ├─{6}–第6章TopN主播统计 |
| │ │ │ │ ├─[3.2.6.2]–6-2TH 9 N $ = ? ,\ @ , = 0 [ ; 3opN主B Z c x ~播统计代码实现之Scala代码.mp4 112.59R Y j mMB |
| │ │ │o l k k z w 6 0 [ │ └─[3.2.6.3]–6-3TopG H 3 / Y 5 \ NN主播统计代码实现之Java代码.mp4 130.96MB |
| │ │ │ └─{7}–第7章面试与核心复盘 |
| │ │ │ ├─8 1 \ y V u 7[3.2.7.1]–7-1面试题.mp4 28.45MB |
| │ │ │ └─[3.2.7.2]–7-2本周总结+寄语.mp4 75t | , h ..29MB |
| │ │ ├─{3}–Spark性能优化的道与术 |
| │ │ │ ├─{1}–第V ` 11章Spark三种任务提交模式 |
| │ │ │ │ ├─[3.3.1.1]–1-1宽– k L m f依赖和窄依赖.mp4 27.72MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.1.2]–1-2Stage.mp4 34.44MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.1.3]–1-3Spark任务的三种提交模式.mp4 45.7MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章S_ p B \ | | mhuffle机制分析 |
| │ │ │ │ ├─[3.3.2.1]–2-1Shuffle介绍` # z W m j 1 J.mp4 23.58MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.2.2]–2-2三O – 6 0 * 2 / e 4种Shuffle机制分析.mp4 36.19MB |
| │ │ │ ├| [ | . D C N 7 l─{3}–第3章Spark之checkpoX r f _ A zint |
| │ │ │ │ ├T ? S W─[3.3.3.1]–3-1checkpoint概述.mp4 3[ + $ { /7.7D & &2MB |
| │ │ │ │ ├─Y $ b K ] a[3.3.3.2]–3-2c– n y Uheckpoint和持M g A ]久化的区别.mp4 14.7MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.3.3]–3-3checkpoint7 ^ w H W @ \代码开发(Scala+Java).mp4 44.} 0 q w8MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.3.4]–3-4? r & W + @ 7 2 qchecH k t F }kpoint代码执行分析.mp4 9? j _ k Q y Q9.01MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.3.5]–3-5( n l ] ]checkpoint源码分P Y fT $ u l f 4 H ) s | G析之写操作I P W @.mp4 105z @ = $ n * y.74MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.3.6]–3-6checkpoint源码分析之读操作.K . amp4 30.98MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Spark程序性能优化企业级最佳实践 |
| │ │ │ │ ├─[3.3.4.1]–4-1Spark程序性能优化分析.mp4 56.55MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.4.2]–4-2高性能序列化类库KH ~ Q ( m / z R Wryo的使用.mp4 167.84MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.4.3]–4-L u 8 M T 3 &3持久化或者che8 ? ` b E S a 7 6ckpoint.mpq { 64 6.36MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.4.4]–4-4JVM垃圾回收调忧.mp4 63.12MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.4.5]–4-6$ ) V V P X Y H数据本地化.mp4 35.247 # 0MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Spark性能– m ; *优化之算子优化 |
| │ │G – ` * ` D │ │ ├─[3.3.5.1]–5-c = W # 81算子优化之mapPartitions.mp4 100.73M/ – I : \ m ] { –B |
| │ │ │ │ ├─[3.3.5.2]–5-2算子优化之foreachPartit\ M o C X l tion.mpw ? ] ; v 4 z f u4 41.8] N M , ` 6 \ – z3MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.5.3]–5-3算子优化之repartition的使用.mp4 44.33MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.5.4]–5-4算子优化S 6 z N E + j之reduceByKey和groupByKey.D B U C g + ;mp4 30.67MB |
| │ │ │ ├─{6}–第6章极速上手V ] ySparkSql |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.1]–6-1Spax [ P N `rkSql快速R : W (上手使W . } 3 ` } \ b q用.mp4 62.37MB |
| │x d 2 b n 0 g & │ │ │ ├─[3.3.6.2]–6-2DataFrame常见算子操作.mp4 66.39MB |
| │ │ │ │^ z _ 9 7 / * * j ├─[3.3.6.3]–6-3DataFrame的sq0 X = ml操作.mp4 26.03B \ ^ t I vMB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.4]–6-4RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4 130.65MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.5]–6– , E q X v }-5RDD转Q f : g换为DataFrame之编程方式.mp4– o t R @ 8 s = h 82.57^ i ] O F t E ~MB |
| │ │b s C N q z │ │ ├─[3.3.6.6]–68 @ k-6loadd _ Y \ f g $ j T和save操作.mp4 42.Y g d U 4 E C i K98MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.7]–6-7SH ? !aveMode的使用.mp4 26.02MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.6.8]–6-8内+ L V b置函k 5 l : E D数介绍.mp4 7.78MB |
| │ │ │ └─{7}–第7章SA M Npark实战与核心复盘 |
| │ │ │ ├─[3.3.7.1]–7-1实战：TopN主播统计-1.mpe H U Z F P p ,4 94.66MB |
| │ │ │ ├─[3.3.7.2]–7-2实战：TopN主播统计-2.mp4 97.49MB |
| │ │P , G P X H 7 │ └─[3.3.7.3]–7-3本周p Z N V _ r 9 w q总结+寄语.G E @ I A G /mp4 452 ( L 7 v \.73MB |
| │ │ ├─{4}–Sparo O A 6 R G . [ {k3.x扩展内容 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章快速上手使用v k f + w ) ! –Spark3.x |
| │Q | \ h q d │ │ │ ├─[3.4.1.1]–1-1Spa| | Urk3.x版本介绍.mp4 19.46MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.1.2]–1b h F \ u R + Q –-2基于Spark3.x版本开发代码.mp4 49.01MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.1.3]–1^ T q X s + : u-3在大数据集群中集成Sp^ b N } R kb P B B I j _ e .ark3.x环境.mp4 34.99MB |
| │ │ │Y F v n 8 2 ({ 3 1 q @ w } @ ^ │ └─[3.4.1.5]–1-5向w = 3 AYARN集O z p群中提交Spark2.D r @ X U G ` tx代码.mp4 40.65MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Spark3.x版本中新特性的原理及应用 |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.10]–2-10动态分区裁剪DPP(原理).mp4 28.54MB |
| │ │ │= Y } P │ ├─[3.4.2.11]–2-11动态分区裁剪DPP(应2 0 & M S – ) _用)-1.mp4 80.73MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.12]–2-12动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4 54.57MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.13]–2-13Spa5 z 0 V & \ 4 )rk3.x其他新特性分析.mp4 54.07MB |
| │t 0 * ) H ( │ │ │ ├─[3.4.2.1]–2-1SpaY t 3 (rk1.x~3.x的演变历史.mp4 16.11MB |
| │ │ │a a B M u j Z M . │ ├─[3.4.2.2]–2-2Spark3.xn $ R 7 \ `新特性概述.mp4 11.34MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.3]–2-3AQE之自适A _ E 9应调整Shuffle分N 1 \区数量(原理).mp4 82.34MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.4]–2-4AQE之自适应P ; p i p G g L o调整Shuffle分区数量(应用)-1.mw h T \ v 4 ? *p4 124^ 2 O.28MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.5]–2-5AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4 1M [ =27.45MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.6]–2-6AQE之动态调整Join策略(原理).mp4 19.36MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.7]–2-7AQE之动态调整Join策略(应用).mp4 109.48MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.8]–2H 3 E k J-8AQE之动态优化倾斜的Join(原* c z y s U b理).mp4 60.w w l 8 J67MB |
| │ │ │ │ └─[3.4.2.9]–2-9A? \ \ % b ]QE之动# J 5 / 8 n _ x态优化倾斜的Join(应用).mp4 143.99MB |
| │ │y / f / ( [ │ └─{3}–. b : 3第3章SparkS– I TQL集成Hivem H y j |
| │ │ │ ├─[3.4.3.1]–3-1在SparkSQL命令行N u f . |中集成HB * q e g P Five.mp4 97.1MB |
| │ │ │6 p e e = ~ ├─[3.4.3.2]–3-2在SparkSQL代码中集成Hive.mph I e h4 47.71MB |
| │ │ │ ├─[3.4.3.3]–3-3使用in4 : 9sertInto向Hive表中写\ p g d ; / Q o入数据.mp4 166.1g v & ^ \6MV n * a i :B |
| │ │ │ ├─[3.4.3.4]–3-4使用saveAsTabl3 ^ 3 + ~ P 0 y 7e向Hive表中写入数据-1.mp4 114.8n ? 6 X 4 | r _ .1MB |
| │ │ │ ├─[3.4.3.5]–3-5使用saveAs# ] v } 2Table向Hive表中写入数据-2.mp4 66.87MB |
| │ │ │ ├─[3.4.3.6]–3-6使用SparkSQL向HiveQ &| R : jamp; z Y x u表中写入数据.mp4 38.64MB |
| │ │ │ └─[3.4.3.7]–3I = t f ; 9-7向集群中提交代码.mp4 27n D c v c m.6MB |
| │ │ ├─{5}–综合项目：电商数据仓T c B 6 | H # h :库之用户行为数仓 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章电商数据仓库效果展示 |
| │ │ │B . 9 . : D Z G 1 │ ├─[3.5.1.1]–1-1项目效果展示.mp4 10.59MB |
| │ │ │ │ └─[3.5.1.2]–1-2项目的由O # 6 P来.mp4 29.58MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章数据m w a ] 1 2 `仓库前置技术 |
| │ │ │ │ ├─[3.5.2.1]–2-1S 3 \ d什么是数据仓库.mp4 16.86MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.2.2]–2-2数据仓库基础知识.mp4 77.28S | 6 m YMB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.2.3]–2-3数@ H [ H [据仓库分层.mp& 4 p4 31.06MB |
| │ │ │ │ └─[3.5.2.4]–4 b *2-4典型数仓系统架构分2 ; 5 7析.mp4 14.23MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章电商数仓技术选型 |
| │ │ │ │ ├─[3.5.3.1]–3} j 5 . C H B q 1-1技术选型.mp4 35.19MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.3.2]–3-2整体架构设计.mp4 17j } U A 2 n ^.2MB |
| │ │ │ │ └─[3.5.3.3]–3-3服务器资源规划.mp4 10.2MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章数据生成与采集 |
| │ │ │ │ ├─[3.5.4.1]–4-1生成用户行为数据【客户端数据】.mp4 12T % l8.96MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.4.2]–4-2生成商品订单相关数4 ! c b 8 C J / f据【服务端数据】.+ [ ] 9 }mp4 30.77MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.4.3]–4-3采集用户行为数据【客户端数据】.m4 ] c /p49 0 % s f 0 56.81MB |
| │o S h I w L │ │ │ ├─8 6 R Z # # _[3.5.4.4]–d M n R P4-4Sqoop安装部署.mp4 54.59MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.4.5]–4-5Sqoop之数据导入功能.mp4 101.88MBa 5 ) e B S |
| │ │@ i % & │ │ ├─[3.5.4.6]–4-6Sqoop之数据导出功能.mp4 40.12MB |
| │ │c g x │ │ ├─[3.5.4.7]–4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4 1l s F X ,23.63MB |
| │ │ │ │M _ . q 0 └─[3.5.4.8]–4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4 105.99MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章: G $ u |用户行为数仓设计与实现 |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.10]–5-10需求二之需求分析.mp4\ H q x 2h / # s t + ^1.77MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.11]–5-11需求二之app层开发.mp4 1w | { g \3! rj a T / q # . l n Y + ].72MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.12]–5-12需求二之开发脚本.mp4 34.43MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.13]–5-13Y g f S r / ; G需求三之需求u 0 $ \ 9 = E分析.mp4 57.63MB |
| │ │ │ │ ├─h e n 8[3.5.5.14]–5-1R v y4需求三之] ~ h B ~dws层和app层开发.mp4 26b R \.99MB |
| │` \ 1 F 0 H A │ │ │ ├─[3.5.5.15]–5-15需求三之开发脚本.mp4 40.2MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.16]–5-16需求四之需求分析.mp4 30.71MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.17]–5-17需求四= 4 t Z F &~ h / \ k oamp; N y }之ap, R \ Ip层开发.mp4 16.3f Y Q @6MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.18]–5-18需求四之开发脚本.mp4 23.66MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.19]–5-19需求五之需求分析r x X.mp4– X g 64.2` A m – g f $[ I ` V l r f l3MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.1]–5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发.mp! g r o 2 +4 130.15MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.20]–5-20需求五之dws层开发.mp4 59d 4 o A 5 J \ \.83MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.21]–5-21需求五之app层开发.mp4 29.25MB |
| │p F S t │ │ │ ├─[3.5.5.22]–5-22需求五之结果验证.mp4 77.11MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.23]–5-23需求P q 3 : g q Z 4六之需求分析.mp4 45.28MB |
| │ │ │Y Q 5 ) % │ ├─[3.5.5.24]–5-24需求六之dws层3 D | + E L和app层开发.mp4 27.37MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.25]–5-25需求六之开发脚本.mp4 26.39MB |
| │ │ │ │ ├t ? B ~ B ? X h y─M b A J 6 l[3.5.5.26]–5-26用户行为数@ – r { y ~ ! C k据数仓表和任务脚本总结.mp4 18.05MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.2]–5-2用户行为o t j数A R O n = X { f F据数仓开发之ods层脚本抽取.mp4 85.11MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.3]–5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发.mp4 62.32MB |
| │ │ │ │ ├─1 o n S 9[3.5.5.4]–5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取.mp4 36.77MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.5]–R x E , m54 Q ? Y a $ ] v 2-5用户行i W V % T . 8为数据数仓需求分析.mp4 85.42MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.6]–5-6需8 f – ^ m L P ? =求一之需求分析.mp4Y P $ n q i b {| | r / g B 119.09MBf / [ 7 t f 3 ! |
| │ │ │ │9 O p R ] ├─[3.5.5.7]–5-7需求一$ T W Z = O G D S之dws层开发.mp4 66.35MB |
| │ │ │ │ ├Q u w & . \ s─[3.5.5.8]–5-8需求一之app层开发.mp4 82.37MB |
| │ │ │ │ └─[3.5.5.9]–5-9需求一之开发脚本.mp4 123.85MB |
| │ │ │ └─{U – : L6}–第6章项目核心复q g \ 6 D t A d盘 |
| │ │ │ └─[3.5.6.1]–6-1本周总结.} # A s j % [mp4 62.M \ d \ Z . 277MBX L K D |
| │ │ └S D 9 . %─{6}–综合项_ m A & I j 4 m |目：电商数据仓库之商品订单数仓, 4 ! Tw s : ? | a [ . ~ d |
| │ │D 42 x j , + F E & I ├─{1}–第1章商品订单数仓需求{ = ^ I q S u分析 |
| │ │ │ ├─[3.6.1.1]–1-1商品订单数据数仓开发之odd y / 7 } k –s层和dwd层.mp4 61.77MB |
| │ │ │ └─[3.6.1.2]–1-2商品订单数据数仓需求分析.mp4 40.36MBd D @ W Z N : f |
| │ │ ├─{2}–b l . ) ? # o第2章需求设计与实现 |
| │^ Z s Q │ │ ├* = 5 / & – x─[3.6.2.10]–2-10需求四之需求分析.ml F ` \ 0 x @p4 23.6MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.11]–2-11需求四之app层开) 6 d v 4 E &A ! \ n r ) 8 # 8发.mg # $ g yp4 51.1MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.12]–2-12需求四之开发脚本.mp4 17.66MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.1]–2-1需求一之需求分析.mp4 10.11MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.2]–2-2需求一之dws层开发.mp4 30.98MB |
| │ │U M ) 6 ~ │ ├─[3.6.2.3]–2-3需求一之开发脚本.mp4 43.53MB |
| │ │ │{ * 7 % k ! ├─[3.6.2.4]–2-4需求二之需求分析.mp4 15.27MB |
| │ │ │~ \ ] D; n U V ] } C e ├─[3.6.2.5]–2-5需求二之app层开发.mp4{ L e 2 | E Q 21.36MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.6]–2-6需求二之开发脚本.mp4 20.23MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.7]–2-7需求三之需求分析.mp4 34.l C ! J d8Y n ` Y p4MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.8]–2-8需求三N s X/ f # k c C J R V b之dws层和app层开发.mpT j K 6 m S T y ,4 64.W r o l 6e Q B K 4 – d n W m = n15MB |
| │ │ │ └─[3.6.2.9]–2-9需求三之开发脚本.mp4 38.85s ) {MB |
| │ │ ├─{3}–第3章订单拉链表实战 |
| │ │ │ ├─[3.6.3.1]–3a Q 7 a , t v e-1K e Y什么m f U ] x B是拉链表.mp4 57.6G { % b C3MB |
| │ │ │ ├─[3.6.3.2]–3-2如何制作拉链表.mp4 65.59MB |
| │ │ │ ├─[3.6.3.3]–3-3【实战】基r n { } 4 – y 7 p于订单表的拉链表实现-1.mp4 7– ^ ^ u q h n % k0.69MB |
| │ │ │ ├─[3.6.3.4]–3-4【实战】基于订单O ( + H @ ^表的拉链表实现-2.mp4 123.93MB |
| │ │ │ ├─[3.6.3.5]–3-5【实战】基于订单表的& | 2 4 o F拉链表实现-3.mp4 75.79MB |
| │ │ │ ├─[3.6.3.6]–3-6拉链表的性能问题分析.mp4 11.7MB |
| │ │ │ └─[3.6.3.7]–3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结.mp4 12.47MB |
| │ │ ├─{4}–第4章数据可视化和任务调度实现 |
| │ │ │ ├─[3.6.4.1]–4-1数据可视h h t ? \ o化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4 63.591 k } m f z 1 w *MB |
| │ │ │ ├─[3.6.4.2]–4-2数据可视化之Zeppli4 t ) \ )3 { k , 4 \ iT 4 = V $ , b f .n的使用.mp4 18.78MB |
| │ │ │ ├─[3.6.4.3]–4-3任务调度之Crontab调度器的使用.pg i ~ ^ e 0 s bmp4 99.07MB |
| │ │ │ ├─[3.6.4.4]–4-4任务调度之Azkaban的安装部署.mp4A } f \ 7 ? \ 45.37MB |
| │9 = r 4 │ │ ├─[3.6.4.5]–4-5任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4 37.83` V & k oMB |
| │ │ │ ├─[3.6.4.6]–4-6任r R 7 6 F {务调度之Azkab. t t X {an提交依赖任务.mp4 13.45MB |
| │+ T b │ │ ├─[3.6.4.7]–4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4 80.31MB |
| │ │ │ └─[3.6.4.8]–4-8项目优化.mp4 23.28MB |
| │ │ ├─{5}h 0 i V d [ | n t–第} N B p# – f5章项目核心复盘 |
| │ │ │ └─[3.6.5.1]–5-1本周总结.mp4 33.J # H82MB |
| │ │ └─{6}–第6章数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用 |
| │ │ └─[3.6.6.1]–6-1数据存– c d储格式和压缩n V – x T ^ )格式在数仓中的应用.mp4 9[ ` r | 7 / (.22MB |
| │ ├─{4}–阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案 |
| │ │ ├─{1}–消息队列之M ! kKafka从入门到小牛 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章初识Ka9 9 q J 9 )fka |
| │ │ │ │ ├─[4.1.1.1]–1-1什么是消息队列.mp4 12.96MB |
| │0 3 ) 0 7 ^ F │ │ │] o V b u T R $ } └─[4.1.1.2]–1-2什么B d O } @是KafR I c ` _ Kka.mL m W t Bp4 28.2MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Kafka集群安装部署 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.2.1]–2-1Z/ . [ [ b 9ookeeper安装部署之单机模式.mp4 59.E k U l21MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.2.2]–2-2Zookeeper安装部署之集群模式.mp4 40.12MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.2.3]–2-3K{ W G yafka安装部署之单机模式.mp4 31.47MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.2.4]–2-O # e g M q | `4Kafka安装部署之@ i L 3集群模式.mp4 36.42MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Kaw : ! Z Z efka使I p : Q d用初9 . V e体验 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.3.1]–3-1K: H 5 # vafD 6 s W X _ aka中Topi& q | 1 G 3 Vc的g G P ^ [ – a / m操作.mp4 93.25MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.3.2]–3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4 28.62MB |
| │ │ │ │ └? o U @ Y e @ v─[4.1.3.3]–3-3案例：QQ群聊天.mpD 9 H E + b4 15.1[ z ( zMBK u ^ ` & 6 |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Kafka核r 6 M D Z心扩展内容 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.4.1]–4-1Broker扩展内容.mp4 49.10 [ 9 K % x \ .8MBx x # E Y a w |
| │ │ │ │ └─[4.1.4.2]–4-2Producm 0 3er扩展内容.mp4 27.76MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Kafka核心之存储和容错机制 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.5.1]–5-1m 6 i i c o 1 %Topic7 &e s A ? / s; z Q @ s 9+Partition+Message扩展内容.mp4 15.4MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.5.2]–5-2存储策略} 8 B.mp4 11.67MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.5.3]–5-3容错机制.mp4 43.61MB |
| │ │ │ ├─{6}–第6章Kag ; P . ~fka生产消费者实战 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.6.1]–6-1J~ E ) ! Xavaa W 4 (代码实现生产者代码.mp4 40.8Q # U6– f e ; z k \ c _MB& r o H | = & h m |
| │ │ │ │ ├─[4.1.6.2]–6-2Java代码实现消费者代码.mp4 56.3 O B 9 u42MB |
| │ │ │D y ` 2 │\ | , y o 4 P ├─[4.1.6.3]–6-3消费者e / ` c 8 l :代码扩展.mp4 97.66MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.6.4]–6-4Consume, 1 [r消费y d U E ? nOffsetT = P c / L查询.mp4 3[ { ! K a l9.14MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.6.5]–6-5Consumer消费顺序.mp4 28.99MB |
| │ │ │ │ └─) e O 5[4.1.6.6]–6-6Kafka的三种语义.mp4 40.83MB |
| │ │ │ ├─{7}M ^ G L { M ; \–第7章Kafka技巧m 8 + 2 j . ` /篇 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.1]–7-1JVM参数调忧.mp4 3v ( ^ F3.86MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.2]–7-2ReplicJ O k m – xation参Y # B b H数调忧.mp4 4.69MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.3]–7-3Log参数调忧{ n – M `.mp4 25MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.4]–7-4KafkaTopic命名小技巧.m8 = ~ k L q –pV @ c c V4 6.12MB |
| │ │ │ │ └D ^ ]─[4.1.7.5]–7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK).mp4 120.62MB= k C ) = H F |
| │ │ │ ├─{8}–第8章K$ g &afR B &ka小试& / ) G a 2 x牛刀实战篇 |
| │ │ │ │] o 1; 4 g 1 u ├─[4.1.8.1]–8-Q . 9 6 )1实战：Flume集成Kafka-1.mp4 163.07MB |
| │ │ │ │ ├x W w g─[4.1.8.2]–8-2实战：Flume集成Kafka-2.mp4 45.89[ W X c & qMB |
| │ │ │ │ └─[4.1.8.3]–8-3实战：U h a & 8 H 1 [ hKafka集群平滑升级.mpZ x K4 75.* T M 0 e p S n O32MB |
| │ │ │ └─{9}–第9章Kafka核心复盘 |
| │ │ │ └─[4.1.9.1]–9-1本周总y g + 6 L p Q8 B 7 ~ \ = * A结+寄语.mp4 627 3 @ u D [ 0 N ;.32MBV = 2 S # x j o – |
| │ │ ├─{_ z [ K2}–极速上手内存数据库Reo l W X a [ \ [dis |
| │ │ │2 s A L ├─{1}–第1章快速了解Redis |
| │ │ │ │ ├─[4.2.1.1]–1-1快速了解Redis.` f ^ N A F M c *mp4 12.63Mf r #B |
| │ │ │ │ ├─[4.2.1.2]–1-2Redis的安装部署.mp4 44.53MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.1.3]–1-3Redis基础命– y 0 $ p % W J令.mp4 78.02MB |
| │ │ │y = k M J ? { │ └─[4.2.1.4]–1^ ; ( c ` h U–^ * } [ c V4RedZ h P N / H iis多数据库特性.mp4 28.46MB |
| │ │ │ ├─{2}–第k 8 V \ n c2章Redis核心实i ) R ] % \践 |
| │ │ │ │ ├─J y h N { D l –[4.2.2.1]–2-1RN W L D $ jedis常用数据类型之StriH ( ung.mp4 55.58MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.2.2]–2-2Redis常用数据类型之HashJ v 0 5 5.mp4 54.83MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.2.3]–2-3Redis常用数据类型之List.mp4 36.66R C aMB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.2.4]–2-4Q & ` X \Redis常用数据z \ # f (类型之Set.mp4 27.13MB |
| │ │ │ │ └─[4.2.2.5]–2-5Redis常用数据类型之So] e IrtedSet.mp4 45.42MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Redi= 6 R V ?s封装工具类技巧 |
| │ │ │ │ ├─[4.2.3.1]–3-1Java代码操作Redis之单连接.mp4 41.63MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.3.2]–3-2Java代码操作Redis之连接池.mp4 39.8; = =H l ^ @ – D 9 ; J 6MB |
| │ │ │ │5 7 h n ` 5 = _ b └─[4.2.3.3]–3-3提取RedisUtils工具类.mp4 24.9MB1 G . |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Redis高级特性 |
| │ │ │ │ ├─[4.2.4.1]–4-1Rede t # Y ] I \ G ois高级特性之expire.mp4 25.78MB |
| │ │ │ │ ├J + , v $─[4.2.4.2]–4-2RedU – / Mis高级特性之pipeline和info.mp4 81.75M( v } v % ? 9B |
| │ │ │ │ ├─[4.2.4.3]–4-3Redis持d D q N zO 9 z D J久化之RDB.mp4 18.39MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.4.4]–4-4Redis持久化之AOF.mp4 52.22MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.4.5]–4-5Redis的安全策略.mp4 40.69MB |
| │ │ │ │ └─[4.2.4.6]–4-6Redis监控命令-monitor.mp4 25.35MB |
| │ │ │ └─{5}–第5章Redis核心复盘 |
| │ │ │ ├─[4.2.5.1]–5-13 $ \Redis架构演进过程.mp4 45.64MB |
| │ │ │ └─[4.2.5.2]–5-2本周总结+寄语.mp4 37.67MB |
| │ │ ├─r D C o 9 ;{3}–Flink快速上手篇 |
| │ │B ! 4 F 1 9 { 3 : │ ├─{1}–第1章初识F# ; / ! C x 6 1 ~link |
| │ │ │/ b w V } % v │ └─[4.3.1.1]–1-1快_ Z + U p , W速了解Flink.mp4 56.57MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2o i m i 6 z章实战：流处理和批处理程序开发 |
| │ │ │ │ ├─[4.3.2.2]–u y p V z r ^2-2FlinkStreaming程序开发-Java.mp4 25.25Mi s N X N W # dB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.2.3]–2K [ e 9 v 8 1-3FlinkBatch程U # p ^ Q w序开发, _w Y \ ` B r % z V-Scala.mp4 50.82MBi r . |
| │ │ │ │ └─[4.3.2.4]–2-4FlinkBatch程序开发-Java.mp4 31.53MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Flink集群安装部署 |
| │ │ │ │ ├─[4.3.3.1]–3-e L j W j1FlinkStandalJ \ O J 9 O – \ bone集群z X ` % = V \安装I % y } i部署.mp4 68.04MB |
| │[ I L – o S 7 │ │ │ ├─[4.3.3.2]–3-p Q D ( K L h g 22FlinkONYARN的两种方式.mp4 100.38MB |
| │ │ │ │ └─[4.3.3.3]–3-C V S 6 N p V3向集群中) 2 p e U 7 x提交FlK W A P _ I Fink任务.mp4 69.05MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Flink核心API之DataStreamAPI |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.1]–4-1Flin~ s K X # l & y #k核心API介绍.mp4 9.15MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.2]–4-2DataSti N B mreamA0 2 L 7PI之DataSource.mp4 63.9MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.3]–4-3DataStrec [ K = A u a m YamAPI之Transformap | S V 0 p y W 3tion-.mp4 49.63MB |
| │ │Z 5 k P X │ │ ├─[4.3.4.4]–4e – r u m-4DataStf z B ^ j w ^ –reamu 8 O 9 g k _ BAPI之Transformation-.mp4 54.1MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.5]–4-5D^ $ ] v % g HataSb / jtreamAPI之Transformation-.mp4 57.73MB( – ` $ k |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.6]–4-6DataStreamAPI之Transformation-.mp4 77.32MB |
| │ │ │ │ ├( . b % c | 8 2 0─[4.3.4.7]–4-7DataStreamAPI之Transformation-.mp4 5+ X m p F5.09MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.8]–W a g I [ o Y 54-8DataStreamAPI之Transformation-.mp4 137.1, t 9 a ( . x 0 {5MB |
| │ │ │ │ └─[4.3.4.9]–4-9DataStreamAPI之DataSiY E 7nk.mp4 105.89MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5+ ? a p = Y 3 R章Fl6 / \ 8ink核心AN B , 2 q \ 1PI之DataSetAPI |
| │ │ │P s K │ ├─[4.3.5.1]–5-1DataSetAPI之Transformat& e { y q _ 1 ^ Pion-map.mp4 69.6MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.5.2]–5-2DataSetAPI之Transformation-H ! J , p :joi.B D y g Omp4 80.72MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.5.3]–5-3DataSetAPI之TransformatioQ = v @n-out.mp4 68.65MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.5.4]–5-. i &4DataSetAPI之Tran@ D E 3 ; 4 G Bsformation-cro.mp4 22.23MB |
| │ │ │ │ └─[4.3.5.5]–5-5DataSetAPI之Transformation4 f H 1 Q V 6 U q-fir.mp4 64.72MB |
| │ │ │ ├─{6}–第6章Flink核心API之TableAPI和SQLS K ) , |
| │ │ │ │ ├─[4.3.6.1]–6-1TableAPI和SQL介绍.mp4 29.4& [ O f ~ m1MB |
| │ │. 0 t ) 1 │ │ ├─[4.3.6.2]–6-2创建Tab0 ? 5 gleEnvironment对象T 6 ? n – G 2.mp4 68.73MB |
| │x N G L Z m H h \ │ │ │ ├─J \ B – ] ~[4.3.6.3]–6-y z9 0 q I T m h J F y3TableAPI和SQL的: R P ] o d = X u使用.mC Z p ( c Mp4 108.14MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.6.4]–6-4使用DataStream创建表.} U J ( D N v emp4 72.27MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.6.5]–6-9 D a 5 q }5使用DataSet创建表.mp4 39.* M Y y @ H ?07MB |
| │ │ │ │ └─[4.3.6.7]–6-7将表转换成DataSet.mp4 28.59MB |
| │ │ │ └─{7}–第7章Flink核心复盘 |
| │ │ │ └─[4.3.7.1]–7-1本周总结+寄语.mp4 43.27MB |
| │ │ ├─{4}–Flink高级进阶之路 |
| │ │N @ 2 │D V O K ├─{1}–S / / a第1章Flink中的Window和Time详解 |
| │ │ │ │ ├─O / j N O[4.4.1.1]–12 ZD } 5 7 R o Z t 3 ^ f G y A-1Window的6 @ k q B y 6 Z概念和类型.mp4 13.11MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.2]–1-2TimeWin{ r @dow的使用.mp4 81.17MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.3]–10 K ; 9 % f 8 c-3CountWindow的使y y 2 u用.0 @ K\ x \ ? ; q C zmp4 68.64MB |
| │ │ │= V Q S : │ ├─[4.4.1.4]–1-4自定义Wib d j E j , yndow的使用.mp4 46.44? @ h [ C ; ^ n7 \ D G d L v DMB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.5]–1-5Window中的增量聚合和\ , . K i Y全量聚合.mp4 19.06MB |
| │ │ │ │ └─[4.4.1.6]–1-6Flinm 1 0 _ 0k中的Time.mp4 12.64MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Flink中的Watermark深k D : 0 6 S b H入剖析 |
| │ │ │ │ ├─[4.4.2.1]–2-1Watermark的分析.mp4 31.94MB |
| │ │ │ │s N p [ Z F L ├─[4.4.2.2]–2-2开发WatermaS l + B ( F _rk代码.mp4 94MB |
| │ │ │ │ ├Z y n v V % O N─[4.4.2.3]–2-3开发Watermark代码.: O m . qmp4 62.59MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.2.5]–2-5Watermark+EventTime处理乱) p m v [ * % 3 /序数据.mp4 25.83MB |
| │ │ │ │ └─[4.4.2.6]–2-6延迟数据的三种处理方式.mp4 92.72MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Flink中的并行度详解 |
| │ │ │ │ ├─[4.4.3.1]–3-1并行度介绍及四种设置方式.mp4 18.01MB |
| │ │ │ │ └\ 1 Y / i R % E &─[4.4.3.2]–3-2并行度案例分析/ * (.mp4 19.5MB |
| │ │ │ ├─{4}–第p y 5 L V \ Y4k 1 = – l ) Y }章FlinF D ; / Ek之KafkaConnectx 0 = tor专题 |
| │ │ │ │ ├─[4.4.4.2]–4-2KafkaConsumer消费策略设置.mp4 25.94MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.4.3]–4-3KU , ^ : P& s * H D W , 8 * G BafkaCons= \ R U S z } ? numer的容错z R K . n.mp4N # G 66.6MB |
| │ │0 G w ( │ │ ├─[4.4.4.4]–4-4KafkaProducer的使用\ . \ L G x.mp4 1q T ! = d 8 5 A r01.66MB |
| │ │ │ │ └─[4.4.4.5]–4-5KafkaProducet $ / R Rr的容错.mp4 34._ 7 , 1 7 v r } V85MB |
| │ │ │ ├─{5}W % k–第5章SparkStreaming快速上手 |
| │ │ │ │ └─[4.4.5.2]–5-# 3 +2SparkStreaming整合Kafka.mp4 97.16MB |
| │ │( U u i 2 L F │ ├─{6}–第6章Flink核心复盘 |
| │ │ │ │ └─[4.4.6.1]–6-18 E h本周总结+寄语.mp4 40.36MB |
| │ │ │ └─{7}–第7章【福利加5 z ; s K – t = p油站】 |
| │ │ │ ├─[4.4.7.1]–7-1【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4p ] & S { 45.41MB |
| │ │ │ ├─[4.4.7.2]–7-+ ( D2【C W W h@ 8 T r : & , S C加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4 20.54Mh m 5B |
| │ │ │ ├─[4.4.7.3]–7-3【加餐】双11大屏指标核心代码开发-1.mp4 66.22MB |
| │ │ │ ├─[4.4.7.4]–7-4| U 7 z 8 P {【加餐】双11大屏指标核心代码开发-2.mp4 68.7MB |
| │ │ │M [ Z $ G └─[4.4.7.5]–7-5【加餐】双11大屏从0~1\ F ^ ! B全流程跑通.mp4 38.71MB |
| │ │ ├─{5}–Flink1.15新特性及状态的使用 |
| │ │ │ ├─{2}–第2章快速上手使用Flink1.15 |
| │ │ │ │ ├─[4.5.2.1]–2-1开发Flink1.15版本批流一体化代码.mp4 93.39MB |
| │ │ │ │ └u b U 4─[4.5.2.2]–2-2在已有! 7 1 8 u V C = P的大数据集群中集成Flink1.15版本K 3 q = x ( Q 3的环境.mp4 22.97MB |
| │ │ │ └─{3}–第3章State(状* [ { 2 u 3 |态)的使用与管理 |
| │ │ │ ├─[4.5.3.10]–3-10KeyedState的使用形式总% M ( R w R Y M结.mp4 101.78MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.11]–3-11Opp , 2 o ! _ , y }erl # c # O # W iak p x 9to( [ 6 A q { P ; ?rState原理分析.mp4 6\ r b ` !5.47MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.12]–3-12OperatorState案例之H ( ,ListState[ ^ K H 8 A 1 :的使用.mp45 % W 3 / U T p 155.28MB |
| │ │ │ ├v p 3 3 Q B 0─[4.5.3.13]–3-13OperatorState案例之UnionListSta.mp4 21.44MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.14]–3-14OpL K : Z ( 9 ) Fn B @ # ^ G – v merat? v J 6 L 9 VorState% O I案例之BroI E z R H Q | 8adco C E _ U , Q I castSta.mp4 106.02MB |
| │ │ │) k o M d G ├─[4.5.3.15]–3-15OperatorState案例之BroadcastStaR x D x % X.mpH W d q T ) 94 109.37M; } : : h U SB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.1]–3-1什么是State(状态).l ! / j s L M e wmp4? P 2 \ 45$ u l.99MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.2]–3-2State相关概念整~ @ n 6体概览.m[ U q J |pf = h / e W4 12.81MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.3]–3-3State(状态)的类` S , : L H –型介绍.mp4 68.63MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.4]–3-4Kb 2 T –eyedState原理分析.mp4 37.96MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.5]–3-5KeyedState案例之温度告警(Val/ : 9 g ! l =ueState).mp4 113.62MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.6]–3-6KeyedSy g { Y ~ ttate案例之温度告警(VaW E | ~ v F , 0 MlueSC N I / X w 9 L .taD N | \ M E w \te).: P L gmp4 7{ V M Y R f M m5MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.7]–3-7KeyedState案例之@ n w Q O直播间数据统计(MapState.mF v h m } T 8p4 113MB |
| │} p 7 K 1 0 i 0 a │ │ ├─[4.5.3.8]–3-8KeyedState案J l Z V U例之订单数据补全(ListState.m? – U\ U ~ sp4 100.91M% o ? $ w YB |
| │ │ │ └─[4.5.3.9]–3-9KeyedState案例之订单数据补全(ListStf ^ ) S G `ate.mp4 71.81M2 ; R P 3 4 (B |
| │ │ ├─{6}–Flinko d p u 2 O p )1.15M – l $ y v } X之状态的容错与一X b v – 6 P { 8致性 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章State(状4 2 R ]态)的容错与一致性 |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.10]–1-10从Savepoint进行恢复之正常恢复.mp4 18.46MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.11]–1-11从Savep@ v f r m $oint进行恢复之异常恢复（上）.mp4 101.98My 1 – e P !B |
| │ │ │ │ ├─[ _ s F R & k[4.6.1.12]–1-X M E12从St f % Y J aavepoint进行恢复之异常恢复（下U y E p W z : 3 \）.mp4 56.61MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.13]–1-13So S s J w W A etateBackend的原理及配置.mp4 72.43g N % { GMB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.14]–1-14State的生存时间的原理及使用.mp4Q n l ] 150.99MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.15]–1X J _ /-15Window中的数据存在哪里.mp4 17.71MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.1]–1-1State的容错与一致性介绍.mp4 30.09MB |
| │} ( Z j sF S # – r │ │ │ ├─[4.6.1.2]–1-2如何实现Flin, d U F c K ?k任务的端到端一致性.mp4 68.36MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.3]–1-3Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4 154.16MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.4]–1-4g z @ 4 * ` $ s )保存多个CN D t V 8 +e P q m d \ ] K Rheckpo^ I ) |int.mp4 33.63MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.5]–1-q ] \ w5从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4 138.17MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.6]–1-6从CQ i v T z G y 4 1heckpoint进行恢复-自动恢复.mp4 38.. 0 l T v p D Y L28MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.7]–1-7Savepoint详解之算子唯一标识.m. z ! BL m t 0 e ` d S Wp4 51r / U q 7 j.61MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.8]–1-8Savepoint详解之算子最大并行; O +度.mp4 68.12MB |
| │ │ │ │ └─[4.6.1.9]–1-9手工触发Savepoint.% h X | –mp4 38.99MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Checkpoint与StateA D !底层原理深度剖析 |
| │ │ │ │ ├x 2 6 M D─[4.6.2.1]–2-1Checkh P [point的生成和恢复过E { . ( 5 V程.mp4 31.38MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.2.2]–2-2CheckpointBarrier原理分析l f C Q y I @ z =.mp4 22.56MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.2.3]–2-3Kafka+_ ) : \ O sFlink+Kafkh W ] + % m M Da实现端到端b v m H k _ d一致性.mp4 50.48MB |
| │ │} x E % Z _ 0 ( Z │ │ └─[4.6.2.4]–2-4Flink+Kafka相关j D M z y源码分析.mp4 17.72MB |
| │ │ │ └─{3}–第3章Kafka-connector新API的使用 |
| │ │ │ ├─[4.6.3.2]–3-2KafkaSource实战应用.mp4 116.62MB |
| │ │ │ ├─[4.6.3.3]–3-3KafkaSink源码分析.mp4 26.17MB |
| │ │ │ ├─[4.6.3.4]–x 1 $ v 5 l3-U l `4KafkaSink实战K * , ~ V N E N n应用.mp4 35.41MB |
| │ │ │ ├─[4.6.3.5]–3-5Kafkb 7 a O NaSink开启Checkpoint时的数据延迟问题(1).mp4 101.7 ) [ |45MB |
| │ │ │ └─[4.6.3.5]–3-5KafkaSink开% n l =启Checkpoint时的数r & Q = $ s据^ O & & & F F C延迟问题.mp4 101.45MB |
| │ │ ├─{Q 8 n E S – X 97}–/ @ c h \ + w , B全文检索引擎Elasticsearch |
| │ │ │ ├─{1}–第1章快6 G l / Q速了解Elasticsearch |
| │ │ │ │ ├; l z j─[4.7.1.1]–1-1ElC ^ _asticsearch简介.mp40 , p * k Wx b 9 L L j O 5 Y 7 5 . 24.67MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.1.2]–1-2MySQLVSElasticsB | C ] ] p / Aearch.mp4 17.19MB |
| │ │ │ │ └─[4.7.1.3]–1-3Elasticsearch核心概念.mp4 19.51MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章快速上手使用ElastT t F pY N j H % H L Kicsearch |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.1]–2-1Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4 37.89MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.2]–2-3 . 7 = N \2Elasticsearchm # & 1 B * o u 0单机安装步骤.mp4 58.82MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.3]–2-3Elasticsearch集群安装步U ) 5骤.mp4 5k c s ) @9.59MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.4]–2-4Elasticsearch集群监控管理工具-cerebro.mp4 36.47MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.5]–2-5使用RestAPIs F 7 F 2的方式操作ES的索引库.mp4 62.54MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.6]–2-6K 2 7 o k + ? U使用RestAPI的方式操作ES的索` J T ) J A i引.mp4 130.99Mw L 9 , w $B |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.7]–2-7使用Java[ C 7AP\ h A A n 0I的方式操作ES的索引库.mp4 66.26MB |
| │ │ │ │ └─[4.7.2.8]–2-8使i } D I o ^ ~ x用JavaAPI的方式s N X ] m @操作ES的索引.mp4 126.92MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Elastie L 4 P Vcsearch分词详解 |
| │ │ │ │ ├─[4.7.3.1]–b $ 5 j3-1El@ $ A s G \ U J OasticsearcG h I 2 \ j C +h分词及倒排索引介绍v ^ $ f p ;.mp4 36.2MB |
| │; b T │ │ │ ├─[4.7.3.2]–3-7Elasticsearch集成中文3 { q m \ Z %分词插件(A R K 2 \es-ik).mpJ f * 5 v N4 60.6MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.3.3]–3-8ElP k k ; ! _ x , Gasticsearch添加自定义词库.mp4 42.3MB |
| │ │ │ │ └─[4.7.3.4]–3-7 ( I # o9Elasticsearch添加热更新词库.mp4 48.2 J L75MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Elasticsea} & {rch查询详解# U o X S m S Q |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.1]–4-1Elasticsea^ $ 1 X % _ X ( UrchSearch查询U1 ) J G % z 0 g , q ].mp4 34.47MB% b 8 |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.2]–4-3Elasticsearchquery过滤功能-1.mp4 92.59MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.3]–4! ( # L F X r y 3–b J ` p h n K4Elasticsearchquery过滤功能-2.mp4 95.03MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.4]–4-5Elastiq J C J & ucsearch分页+排序功能.mp4 55.43MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.5]–4-6Elasticsearch高亮功能.mp4 55.6MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.7]–4-10Elasticsearch聚合案例-2.mpF p Q R m4 39.9MB |
| │ │ │ │ └─[4.7.4.8]–4-11Elas= f ) , t ;ticsearch获取所有分组数据.mp4 26.17MB |
| │ │ │ └─{5}–第5章Elasticsearch的高级特性 |
| │& R T │ │ ├─[4.7.5.1]–5-1E7 c 9lastic} C ) ]search中的# p O @ + I `settiM 6 G g s I z @ rngs.mp4 29.4MB |
| │ │ │ ├─[4.7.5.2]–5-2Elasticsearch中的mapt E +ping.mp4 77.88MB |
| │ │ │ ├─[4.7.5.3]–5-3Elasticsearch的偏好查询.mp4 106.94MB |
| │ │ │ ├Z g O F─[4.7.5.4]–5-4Elasticsearch的routing路由功能.mp4# | f F c ; * 28.94MB |
| │j T 1 O * ( W 5 │ │ └─[4.7.5.5]–5-7ElasticU { h L S ( SsearchSQw H .L的使用.mp4 49.2G A [ r o = _ G1MB |
| │ │C b 0 o n r * M └─{8C u K}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目 |
| │x N f │ ├─{1}–第1章企业中快速复杂查询痛点分析 |
| │ │ │ └─[4.8.1.1]–1-1企业中快速复杂查询痛点分析.mp4 36.17MB |
| │ │ ├─{2}–第2章仿百度搜c p 6 Da $ ` K Z p E } l B c 5 N索引擎项目架构设计 |
| │ │7 K $ 7 ( r c j O │ └─[4.8.2.1]–2-1仿v g 7 s V 7 [ ) L百度搜索引擎项目架_ D 3 \构设计.mp4 38.2MB |
| │ │ ├─{3}–第3章ES高$ Q f ^ r Y T级特性b 0 v & L G g U p扩展 |
| │ │ │ ├─[4.8.3.1]–3-1ES7 ( (高级特性原理分析.mp4 57.81MB| Z G } F |
| │ │ │ └─[4.8.3.2]–3-2ES高级特性案例实操.mp4 64.26MB |
| │ │ └─{4}–第4章开发仿百度搜索` + ! & n 4引擎项目 |
| │ │ ├─[4.8.4.1]–4-1项目需求和开\ k N $发步骤分析.mp4 65.51MB |
| │\ R k 7 x │ ├X Y [ l X─[4.8.4.2]–4-2获取Z MF ` o h 1 Y / U l Qm x G 2 Z接口数据导入HBase和Redis-1.mp4 78MB |
| │ │ ├─[4.8.4.3]–4-3获取接口数据导入HBase/ L _ r P 7和Redis-2.mp4 85.76MB |
| │ │ ├─[4.8.4.4]–4-4通Q : t ,过ES对HBase中的数据) ~ ` 7 H \建立索引-1.mp4 67.28MB |
| │ │ ├─[4.8.4.5]–4-5通过ES对HBase中的数据建立3 g f e J : G 5 s索引-2.mp4 66n + \ e V ; t J.22MB |
| │ │ ├─[4.8.4.6]–4-6对接Web项目实现核心检k O D ^ V x K Y ]索代码.mp4 90.46MB |
| │ │ └─[4.8.4.7]–4-7从0~1运行项目\ \ W.mp4 68.4b * ! R B d D b GMBO N r |
| │ ├─{50 x 6 l d x O}–阶段五：综合项目：三度关系7 j o ; W 2 ? o推荐系统+数据中台 |
| │ │ ├─{1}–直播平台三度关系推荐V1.0 |
| │ │ │ ├─{1}–第1E [ g c _ ? U章项目介绍及演示 |
| │ │ │ │ └─[5.1.1.1]–1-T u V1项目介绍.mp4 10.86MB |
| │ │ │ ├─{– } k G2}–第2章项A [ ) ) A F o w目技术A P ! U ,选型 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.2.1]–2-1技术选型之数据采集.mp4 27.5MB |
| │ │0 R S 9 │ │ ├─[5.1.2.2]–2/ b @ @ G-2技术选型之数据存储.mp4 12.16MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.2.3]–2-3技术选型之数据计算+数据展现.mpH 8 9 x Q # 9 + #4 8.68MB |
| │ │ │ │ └─[5.1.2.4]–2-4项目整体架构设计u f 1 m L [ D s e.mp4 18.59MB |
| │ │O 1 5 _ O h │ ├─{3}–第3章. h O u j Y _ #Neo4ju v p V A P `v _ f T k l r B + =图数据库快速上手使用 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.3.1]–3-1Neo4j介绍及安装部署.mp& Y a ? R 4 @4 60.59MB |
| │ │ │ │: ( z + $ c ├─[5.1.3.2]–3-2Neo4j之添加数据.mp4 88.96MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.3.3]–3-3Neo4j之查询数据.mp4 99.84MB |
| │ │ │ │ ├9 \ o f 1 O M─[5.1.3.4]–3-4Neo) # vt s n x # _ 04j之更新数据.mp4 30.97MB |
| │ │ │ │ └G Z J % ^─[5.1.3.5]–3-5Neo4jt ( 6 z – \ { S之建立U d 2 : G w j | 6索引+批量导入数据.mp4 110.76MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章数据采集模块分析U 1 , Z w |
| │ │F } B n e = m │ │ ├─[5.1.4.1]–4-1数据采集架构详细设计.mp4 28.05MB |
| │ │D { { Z │ │ ├T i A ! a L─[5.1.4.2]–4-2数据来源分析.mp4 35.25MB |
| │ │ │ │ └─[5.1.4.3]–4-3模拟产生数据.mp4 117.46MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章数据采集+聚合+分发+落盘 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.5.1]–5-1数据. W W X \ W采集聚合.mp4 100.55MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.5.2]–5-2数据分发.mYX E C [ & ! E D 4 k ( 8 , ip4 27.88MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.5.3]–5-3\ ( p M A – Gz & $ p t ) 6数据落盘.mp4 106.56MB |
| │ │ │ │ └─[5.1.5.4]–5-4Z ? t G采集服R Z a务端数据库数据.mpp i e r } v D4 114.24I L ; \ P m u fMB |
| │ │ │ ├3 &at ^ 2 _mp; { X─{6}–第6章数据计算核心指标j N r 7 1 e a d分析 |
| │h U 8 3 U a 2 6 H │ │ │ └─[5.1.6.1]–6-1数2 o 6 ! ?据计算核心指标详细分析.mp4 79R L 4 _ , % J.68f } :MB |
| │ │ │ ├─{7}–第7章数据核l + f c 3 c F ^心指标计算 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.10]–7-O K f10数据计算之每周一计算三度关系推8 k T +荐列\ / 2 _ G l表数s ( X ;据-2.mpf 1 ( # ~ x4 142.U q S V59MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.11]–7-11三度关系数据导出到MySQL.mp4 29| k b [ ^ 2.56MB |
| │ │Q 7 a = k / │ │ ├─[5.1.7.1]–7-1数据计k 4 t # I g ) * D算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 32.88MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.2]–7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 101.47MB |
| │ │ │ │ ├─4 N d[5.1.7.3]–7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4g m | 0 t Z 8 # 107.15MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.4]–7-4数据计算之F `i a C $ hk S 8 8 m实时维护粉丝关注数据-3.mp4 189.8MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.5]–B # . A ] W k X7-5K ` k 5 } b Z H数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 127.5MB |
| │ │ │e K _ + y d # % N │ ├─[5.1.7.6]–7-6数据计算之每天定时更新用户活( p 6 E # k $跃时间.mp4 62.72MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.7]–7-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4 131.72MB |
| │ │ │ │ └─X e G + ` C + ! P[5.1.7.9]–7-9数据计算之每~ j Z C周R Y s B一计算三度关系推荐列表数据-1.mp4 146.43MB |
| │ │ │ └─{8J Z * [ c 0 ) Y}–第8章M ( jO 3 t R Y g 8 8项目核心复盘 |
| │ │ │ └─[5.1.8.1]–8-1总结(三度关g H x U系推荐系统V1.0).mp4 38.35MB |
| │ │ ├─{2}–直播平台三度关系推荐V2.0 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章V1.0架构方案分析及V2.0架构设计 |
| │ │ │ │ └─[5.2.1.1]–1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4 26.4MB |
| │ │ │ ├─{2}–第23 9 U | 9 } R * ]章V2.0架构之数据核心指标计算 |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.10]–2-10数据计算之每周一计算三度关系列表-3.mp4 39.06MB |
| │ │E ^ V E 6 $ D d W │ │$ U C J ├─[5.2.2.11]–2-11数# W C |据计算之三度关系列O G z表数据导出到Redis.mp4 124.30 g 7 R D H !8\ m V $ f $MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.1]–2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 18.12MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.2]–2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据U j # Z . I c-1.mpi U * V o4 141.33MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.3]–2-1 G e o Z o C Z3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 111.4 U \ _ ] @ m 792MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.4]–U B h ; j p – K2-4数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 115n & % N.44MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.5]–2-5数据计o E y W g w D F /算之每天更新y H & # .用户活跃时间z F X ; j R ! M \.mp4 61.. F R z39MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.6]–2-6数据x z I 2 %计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mpU h A 8 x R M4 168.56MB) ` # |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.7]–2-7数据计算之每周一计算最近一个] \ 4 v T E月主播视频评级-2.mp4 110.87MB |
| │K n R │ │ │ ├─[5.2.2.8]–2-8数L $ e E – F ^ 7据计算之每周一计算三度关系列S ! b表-1.mp4 120.56M[ q ! ~ 1 t m R FB |
| │ │ │ │ └─R 1 v ^ q G h n[5.2.2.9]–2-9数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4 125.87MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章数据接口定义及开发 |
| │ │ │ │ └─[5.2.3.1]–3-1数据接口a Y & w ; :定义) T ]及开发.mp4 92.69MB |
| │ │ │ ├─{4}l a 0 S G } h–第4章数据展示 |
| │ │ │ │ └─[5.2.4.1]–4-1数据展示.mp4 12.76Mz \ o a = 7B |
| │ │ │ ├─{5}–第t 7 Q H R \5章项目扩展优化 |
| │ │ │ │ ├─[5.2.5.1]–5-1项目中遇到的问题及优化.mp4 58.67MB |
| │ │ │ │ └─[5.2.5.2]–5-2项目数据规模及集群规模相关Z s e N J C V ! _: I )指标分析.mp4 25.08MB |
| │ │ │ └─{6}–第6章项目8 $ ! q核心复盘 |
| │ │ │ └─[5.2.6.1]–6-1总结(三度关系推荐U P C 3 5 t ] ?系统V2.0).mp4 27.7 s y 4 : & 622MB |
| │ │ └─{3}–数据中台大屏 |
| │ │ ├─{1}–第1章数据中台的前世今生 |
| │ │ │ └` ? – + y v S A w─[5.3.1.1]–1-1什么是中台.mp4 4e a ) { E _ G $8.13MB |
| │ │ ├─{2}–第2章数据中台架构 |
| │ │ │ ├─[5.3.2.1]–2-1什么是数据中台.mp4 37.99MB |
| │ │ │ └─[5.3.2.2]–2-2数o \ p据中台架构.mp4 42o o XS ; % 8 d t 5+ – g V 8 U.03MB |
| │ │ ├─{3}–第3f z k 7 w G M章x Q9 6 $ 6 x \ 4 = : K G * ^ & t什么样的企业适合建设数据中台 |
| │ │ │ └─[5.3.3.1]–3-1什\ b { N ! b m么样的企业适合建设数据中y d s { ; I G台.mp4 101.02MB |
| │ │ ├─{4}–第4; q G z / = = ( b章数据中台企业级解决方案 |
| │ │ │ └─[5.3.4.1]–4-1企业级数据中台架构分析.mp4 62.12MB |
| │ │ ├─{5}–第5章项目总结 |
| │ │ │ └─[5.3.5.1]–5-1总结.mp4 34.44MB |
| │N L q e │ ├─{6}–第6章数据中台@ 0 p 4 c之数据加工总线 |
| │ │ │ └─[5.3.6.1]–6-1快速了, o N j Y : – ( n解数据加工总, x ( y线.mp4 49.31MB |
| │ │ ├n M _ d p─{7}–第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发 |
| │ │ │ ├─[5.3.7.10]–7-10支持自定义函数返回多列字段.mD X w n I , ep4 54.38MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.11]–7-11使用RestAPI向YARN集群提交任务（1）.mp4 75.76MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.12]–7-12使用RestAPq T . z .I向YARN集群提交任务（2）.mp4 131.05MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.13]–7-13使用RestAPI向YARg e B _ | X ) b 3N集群提交任务（3）.mp4 58.93MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.14]–7-14使用6 j RRestAPI向YARNP ( + T Y :集群提交任务（4）.mp4 95.08MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.1]–) Z J A @ D 77-1核心功能点梳理.mp4 11.04MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.2]–7-2% b q ? H s开发基( x W U D Q 0 _ R于SparkSQL的通用计算引擎（1）.; c b Mmp4 109.33MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.3]–7-3开发基; } } { # ` | g. V ) V T于Sn K d Y c 4parkSQL的通用计算引擎（2A z V）.mpC v \ 2 @4 87.88MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.5]–7-5开发基于SparkSQL的通用计算引擎（4）.mp4 61.19MB[ B j 6 |
| │ │ │ ├─[5.3.7.6]–7-6验证SparkSQL计算引Q s O擎代码.& ` + u & ] Jmp4 66.77MB |
| │ │ │/ i / 3 e ├─[5.3.7.7]–u 5 f n X : W i7-7封装正式的SparkSQL计算引擎代码.mp4 104.19MB |
| │x @ $ ? i C R │ │ └─[5.3.7.8]–7-8支持复杂字~ m z Y ` ? q s段类型：数组.mp4 56.21MB |
| │ │ ├─Q x | d{8}–第8章( : K U 0数\ U W Z g = )据加工总线之Y r 5FlinkSQL计算引擎开发\ } ( |
| │ │ │F 1 \ % D 0 └─! | ] g 1 v l } @[5.3.8.1]–8-1增加底层计算引擎FlinkSQL.mp4 97.98MB |
| │B c 0 1 – I L ( │ └─{9}–第9章后期展望 |
| │ │ └─[5.3.9.1]–9H M u _ t [-1后期展. ~ J 9 ; g望.mp4 8.65MB |
| │ └─大数据课件 |
| │ ├─Pu b B v VDF课件 |
| │ │ ├─10、数据仓库之Hive.pdf 1.68MB |
| │ │ ├─11、Hive扩展内容2022.pdf 1.51MB |
| │ │ ├─12、No{ 9 J 8 # / , HSQL列式存储数据库之HBASE.pdf 3.84MB |
| │ │ ├─135 ( 9 – z ] k f、数据分析引擎之I8 , X ? Y ; / @ ?mpala.pdf 1\ 9 S *MB |
| │ │ ├─14、Scala快速上手.pdf 2.3MB |
| │ │ ├─15、内存计算引擎之Spark.pdf 2.09MB |
| │ │ ├─16、内存计算引擎s Q C P r # \ p 8之Spark.pdf 2.97MB |
| │ │ ├─17、Spar? 7 g : + ` $ 5 8k 3.x 版本扩展.pdf 1.75My O : DB |
| │ │ ├– V O y 9 Kh * 5 V Y R─18、用户行为数仓.pdf 20.56MB |
| │ │ ├─19、电商数据仓库项目.pdf 3.18MB |
| │ │ ├─1、linux快速上手应用.pdf 1.9MB |
| │ │ ├─20、商品订* o 3 u单数仓.pdf 12.32MB |
| │ │ ├─21、电商数据仓库项目.pdf 2.T _ = +44MB |
| │ │N z p @ H O f ^ j ├─22、消息队列之Kafb Z S & [ A 3 \ka.pdf 1.93MB |
| │ │ ├─23、NoS7 R \ * O I I O \QL内存数q V S O 3 ~据库之Redis.pdf 2.61MB |
| │ │ ├─24、新一代计算引擎之Flink.pdf 2.79MB |
| │Y v [ │ ├─25、FlinkWatermark详解.pdf 8.57MB |
| │ │ ├─26、新一代计算引擎之Flink.pdf 2.82MB |
| │ │ ├─27、Flink1.F ? / D j C } k \1= p } 3 o5 版本扩展.pdf 1.72MB |
| │ │ ├─28、Flink1.15 版本扩展.pdf 2.34MB |
| │ │ ├─29、Flink sq; E L 9l快速上手使用.pdf 3.37MBP 7 p G = C a ! |
| │ │ ├─2、大数据起源之Hadoop.pdf 3.36MB |
| │ │ ├─30、全文检索引擎Elasticsearch.pdf 1.89MB |
| │ │ ├─31、ES HBase实现仿百度搜索引擎.pdf 1.N w } P Z D ;13MB |
| │ │ ├─32、直播平台三度关系推荐系统V1.0.pdf 2.15MB |
| │ │ ├─33、直播平台三度关系推荐系统V2.0.pdf 1.81MB |
| │ │ ├─34、数据中台大屏.pdf 2.82ZH u f 7 7 @ , 1MB |
| │ │ ├─35、数据中台之数据加工总线.pdf 1.04MB |
| │ │ ├─35份课件截图.png 88.37KB |
| │ │ ├─3、大数据起源之Hadoopi w ~ u ^.pdf 3.k @ | : y c #36\ % & 3 G ZMB1 H ^ = l |
| │ │ ├─4、Hadoop扩; \ w = i R Q T %展内容.pdf 618.6KB |
| │ │ ├─5、大数据起源之Hadoop.pdf 2.8MB |
| │ │ ├─6、Hadoop扩展内容.pdf 618.6KB |
| │ │ ├─7、大数据起源之Hadoop.pdf 2.68MB |
| │ │ ├─8、) H – S c + 5 z m大数据起源之Hadoop.pdf 2.68MB |
| │ │| : H U T X # O └─9、数据采集之Flume.{ L p w 6 GO N ) W M I L % T (pdf 1.66MB |
| │ ├─作业和讨论 |
| │p ; 7 \ c 0 8 │ ├─100、【学习任K g \ v u G v O B务】项目任务-使用Java代码开发Spay W y + 0 { L IrkSQL计算引擎代码.txt 494B |
| │ │ ├─101、【8 2 ~ Z学习任务】项目任务-开发基于SparkSQL的通用离线计算引擎.txt 494Bl _ n y j ; V |
| │ │ ├e A / O─1| T Y02、【学习任务】项K r l 8目任务–使用Java代码开发FlinkSQL计算引擎代码.txt 449B |
| │ │ ├─103、【学习任务】项目任务–开发基于FlinkSQL的通用离线计算引擎.txt 467&amX v Hp; ~ } 0 x o $B |
| │ │ ├─10、【讨3 G G ^ )论题】HDFS集群之间是否可以实现数据迁I W (移？.tl d \xt 380B |
| │ │ ├─11、【学习任务】项目任务-获I U r Y ) r T c取HDFS指定路径下所有文件V O ! \ Ae U & 5 E \ q的Block块信息C R x p.{ M m :txt 917B |
| │ │ ├─12、如何通过JS代码获取HDFS中的文件信息？.txt 440B |
| │ │ ├! M 6─13、【讨论题】Hadoop中必须要~ y F S m _ N有SecY Y C h* }e Z X ! B ; T ) S H ; s Yo& p F g 6 t /ndaryNameNode进程吗h v ` ( S %b % ) w n I c r？.txt 313B |
| │ │ ├─14、【学习任务】项目任务-定时下载HDFS中的日志文件.txt 1.49KB |
| │ │ ├─15、【讨论题】HDFS中的安全模式有什么意义？.txt 202B |
| │ │ ├─16、【讨论题】HDFS中NameNode内存将要耗尽，有什么解决方案？.txt 238B |
| │ │ ├─17、【讨论题】如何查找HDFS中的大文件？.txt 784B |
| │ │ ├─18、【讨论题】MR中的Combiner阶段在什么场景下适合使用？.txt 185B |
| │g c w Be \ G & Z . { │ ├─15 C \ l b 1 ) H ;9、【学习任务】z O m ; M T项目任务– ) A-使用MapReduce开发自定义二次排i = i a ) 6 U | ?序KeyO 4 Y.txC 3 mt 1.2KB |
| │ │ ├─1、【讨论题】如C + ` n z何查找Linux中的大文件？.txtf q D H 228B |
| │ │ ├─20、【学习任务】项目任务-使用MapReduce实现TopN的需求.txt 8+ 5 b 2 m ) t t f18B |
| │ │ ├─21、【讨论题】能不能使用zip或者rar文件解决HDFS中的小文件问题？e T C o N J.tv q P 1 ;q W p . 3 X \xt 348B |
| │ │ ├Z 7 q c─22、【讨论题】如何从一批数据中找出倾斜的key？.txt 132B |
| │ │ ├─2f 4 i3、【学习任务】项目任务-在MapR, z weduce程序中使用gzip数据压b + ; I | _ s _ B缩提高计.txt 544B |
| │ │ ├─24、【学习任务】项目| / j S p 8任务-在MK _ 9apReduce程序{ % +中同时处理多个输入目录.txt 1.09KBy { i ! % |
| │ │ ├─25、【讨论j u o @ b z Z z题】分析, } , a 8一下Hadoop中的RPC框架？.# C { 2 T `txt 232B |
| │ │ ├─26、【学习任务】项目任务-在Flume中自定义Sink组件.txtt L F + } N E R 1.79KB |
| │ │ ├─27、【讨论题】Flume中哪些地方用到事务机制？.txt 1u I l n 0 ` Q R \91B |
| │5 % A V e k $ │ ├─28、【讨论题】Flume、FileBeat和Logstasp & } ah三者的区别？.txt 266B |
| │ │ ├─29、【讨论题】生产环境中为什么w Z [建议使用Hive\ B 6 ` m l外部表？6 M J & ..txt 130B |
| │ │ ├─2、【学习任务】项W a E \ [目任务-2 V g分析论坛访问日志.W M ] x : ntxt 1.5KB |
| │ │ ├─30、【讨论题】Hive分区表如何开启自动加载分Y / # u区？.txt 134B |
| │ │ ├─31、【讨论题】分析Hive中X O I q l + j D q数据的序列化格式？.txt 364B |
| │ │ ├─32、【学习任务】项目任务-开发自定义SQL函数实现单词首字母m L h大6 O ? ;写转换.txt; F 6 961B |
| │ │ ├─33、【学习任务】项目任务-使用o o U h – n + X ,SQ_ / @ ] y % c \L统计销售数据.txt 860B |
| │ │ ├─34、【学习任务】项目任务-SQL优化.txt 455B |
| │ │ ├*] / V S V \ R t ! 8 z─35、【学习任务】项目任) Z 2 R [ ] #务-使用Hivg / A peSQL发现倾斜的Key.txt 573Bx H l – |
| │ │ ├─36、【学习任务】8 Y G | @ P项目任务-使用Hive加载指定格式数据.tR K q G q &xt 1.31KB |
| │ │ ├─37、【讨论题】分析一下map和tuple 的区别？.txt 185B |
| │ │ ├─38、【学习任务】项. , 8 V g目任务-使用Scala读取MySQ^ 2 I gL数据库中的数据.txt 1.07KB |
| │ │ ├─39、【4 4 4 J D } E学习任务】项目任务-使6 d N 3 # q ,用Scala实现单例设计模式.txt 363B |
| │ │ ├─3、【讨论题】为什么使用jps命令查看不到正在运行的JaQ W v :va进程？.txt 389B |
| │ │ ├─40、【讨论题】谈一下你对Scala和Java的认知？.c \ + P 2 8 mtxt 131B |
| │ │ ├─41、【讨论题】Scala中的下划线 _ 有哪些作用？.txt 180B |
| │ │ ├─42、【讨论题】谈一谈K } { E 1 . 1 z你对Spa– : ! ( A I d ] =rj P I P ? G $k框架的O x } ( = ^ ;使用感受？.txt 174B |
| │ │ ├─43、【学习任务】) x W G Z 5项目任务-Spark实现多路1 \ % 9 z b M r x输出.txt 1.16K% 2 X S ( /B |
| │ │ ├─4# x v V t ;4、【讨论题u ? x 9】Spark中join和cA # # B Kogroup的区别？.txt 138B |
| │ │ ├─45、【讨论题】Spar2 a $ 42 L ; 6 f _ $ \ Bk如何读取多个不同目录下的数据(多路输入).txt 326B |
| │ │ ├─46、【学习任务】项目任务-对WordCount的结果排序输出.txt 693B |
| │ │ ├─47、【学习任务】项目任务-使用Spark开发自定义二次排序Key.txt 813B |
| │ │ ├─b g k u * d q k48、【讨论题】介绍一下Spark的远程进程通信机制？.txt 186B |
| │ │ ├─49、【讨论题】Spark中的repartition和coalesce有什么区别？.txt 161B |
| │ │ ├─4、【学习任务】9 @ W Y ]项目任务-杀掉某挖矿程序.* H f 0 / i j ^txt 752B |
| │ │ ├─5~ t B 7 A e ) z N0、【学习任务】项目任务t O M R & ^ t-在Sp7 F r .arkSQL中使用自定义函数(UDF).txt 821B |
| │ │ ├─51、【讨论题】谈一下你f 1 0 b H | } / –f z &3 # _ \ : L , W x x 4对Spar2 + T @ dk0 P M W 7 )SQL. ; m p 7 4和Hive的理解？.txt 176B |
| │ │ ├{ { n ! G─52、【E _ :讨论题】分析一下SparkSQL的执行流程.txt 121B |
| │ │ ├─53、【讨! + & Z论题】什么是数据湖？.t| . $ gxt 117B |
| │ │ ├─54、【学习任务】项目任务-Sqoop将MySQL表w i _数据导入Hive表中.txt 978B |
| │ │ ├T \ V 9 ( T─55、【学习任务】项目任务-Z & Q ] = $ r (Sqoop将H_ * s * M s Civ~ T w 7 met _ f . – I C H表数{ n 0 V G f v c U据导出到MySQL表中.txt 9k w h A 6 ] z i R50B |
| │ │ ├─56、【讨论题G _ P L y】Sqoop将Hive数据导出到MySQL有哪些种方式？.txt 208B |
| │ │ ├─57、【讨论题】在开发数仓脚本的{ p % U时候都有哪些注意事项？.txt 1! : S s : 6 [ N ,91B |
| │ │ ├─D t 3 y $ 258、【学习任务】项目任务-使用Spark代码实现ods层数据清洗.txt 732B |
| │ │ ├─59、【讨论题】$ $ * 7 m t c谈一谈你对拉链表的理解？.txN k M Z | Nt 137B |
| │ │ ├_ z ]─5、【讨论& ` + N i题】如何确认Cronta2 S h 9 = # V 5b中的定时任务是否正常执行？.txt 293B |
| │ │ ├─60、【学习任务】项目任务-使用Azkaban调度漏斗分析需求相关任务] ? ..txt 467B |
| │ │ ├─61、【讨f J ^ % % *论题】谈一下你A } t ~ Y A o对Ooize的看法.txt 188B |
| │ │ ├─62、【学习任务】项目任务J F z p r g {-Zookeeper实现分布式进程m F & * – M监控.txt 950B |
| │ │ ├─6. \ s A t : } M ^3、【讨论题】Zookeeper如何实现分布式共享.txt 170B |
| │ │ ├E , | v [ j T |─64、【学习任务】项目任务-开发Topic Offset智c – 0 B H 8 2) Ua 1 ; , 1 A I能监控工具7 ] 8 P ` ~ @ Z l.txt 998B |
| │ │ ├─65、【学习任务】项目y X @ X | X任务-开发消费者待消费` H J数据(lag)监控告警d T 3 0 ~ \ 6工具.txt 929B |
| │ │ ├─66、【讨论题】如何保证Kafka数据不丢失G 1 i？.txt 1K i \ B s l Y q72B |
| │ │ ├─67、【讨论题】kafka如何保证数据一致性和可靠性.txt 192B |
| │} M 4 R ? Y n @ │ ├─68、【讨论题】谈一谈你对Kafka中exactly-once语义的理解.txtR v ^ N U ! 201B |
| │ │ ├─69~ R D ` N q $、【学% $ i v H f习任务】项目任务-使用Redis实现一个带有优先级的k . a A O m *先进先出队.txt 506B |
| │ │ ├─6、【学习任务】项目任务-使用shell脚本一键安装U [ S n { | a ? C配置JDK.txt 1.01KB |
| │ │ ├─70、【学习任务】项目任务-使\ ` = i H 2用Scala代码实现RedisUtils工具类.txt 318B |
| │ │ ├─71、【讨论C # R 6 e题】Redis中事务和管道的区别.txtv M a 234B |
| │ │ ├─% N V + E \ F g72、【Y k ? . L讨论题】如何查看Redis中的数据使用了多少内存.txt 169B |
| │ │_ L ? $ ? h R \ ├─F ( 6 0 I73、【讨论题】Redis的内存碎片问题.txt 255B |
| │ │ ├─74、【学习任务】项目任务D T +-Redis在排行榜中2 J P V ? * W 2 &的使用.txt 86q b D } n u % w3B |
| │ │ ├─75、【学习任~ 8 H D c O x Z务】项目任务-在Flink流计算中开发自定z O G – z y义Source.txt 549T ? # AB |
| │ │[ o 7 : N e B T t ├─76、【学习任务】项目任务-在Flink流计算中开发自定义Sink.tv * U xxt 441B |
| │ │ ├─77、【学习任务】项目任务-在Flink批处理中创建) c ) T # *自定义Source.txt 415BC G l D t * : G – |
| │ │ ├─78、【学习任务】项目任务-在Flink批处理中创建自定义Sink.txt 470B |
| │ │ ├─b s i 8 ; 4 o e 079、【讨论b $ \ H 3 g w m 3题】Flink中的哪些算子容易产生数据倾斜.txt 1! M = r25B |
| │ │ ├─7、【讨V y . l U 4 R C论题】企业应该如何选择Hado\ U b y 3op发行版？.txt 350B |
| │ │ ├─80、【讨论题】Flink SQL的 执行流程.txt 96B |
| │ │ ├─81、【2 6 W ~ X 7学习任务】项目任务-FlinkSQL和KR : \ 7 O 7 x –afka的集成.txt 413B |
| │ │ ├─82、【学习任务】项目任务-在SparkStreaminI – = D sg中使用2 5 Y r X _ 2 % @Sparo E KkSQL.txt 925B |
| │ │! 5 y ├─83、【讨y 9 X e Z论题】如果7 ~ 6 u d t \ T L让你设计架构，你会如何设计？.txt 146B |
| │ │ ├─7 d Q _ / g84、【学习任务】项目任务-实时维护s p @ d Y r 6粉丝关注数据-Java代码实现.txt 437B4 U M |
| │ │ ├─; F l85、【学习任务】项目任务-实时粉丝关注数据乱序问题.txt 4S 4 3 P ,36B |
| │ │ ├─R $ N } 8 = f86、【学习任务】项目任务-每天定时更新主播@ G – ! a等级-Java代码实现.txt 441B |
| │ │ ├─87、【学习任务】项目任务-每天定时更新用户活跃时间-Java_ l o b B O D代码实现.txt 463B6 s b ! K i a ^ |
| │b | 0 } , │ ├─88、【学习任务】项目任务-每周一计算最近一个月主播视频评级-Java代.txt 495Ba t e 4 |
| │ │ ├L / ] _ a─89、【学习任务】项目任务-每周一I M 0 E 1 ) g a计算三度z X m _ y ! k关系推荐列表数据-Java代码H B i 7 ) z g.txt 490B |
| │ │ ├─8、【学习任务】项目任务-安装v M ^ – \ z t Y配置Hadoop客户n } c U f # ~端节点.tx N U , p A Ix= G O } ^t 943B |
| │ │ ├─90、【学习任务】项目任w s i ` F 2 \ P务-使用Sp0 m Z i { sark代码实现三度关系列表数据导出My.txt 380B |
| │ │ ├─91、【讨论题目】如果是你，你会如何优化架构？.txt 119B |
| │ │ ├─92、【学g 0 ,习任务f D , y m _ c 1 |】项h 9 j X / J 2 Q目任务-实时维护粉丝关注数据-Java代码实现.txt* P & i C T 436 q 4 ; Q7B |
| │ │ ├─93、【学习任务】项目任务-每E n w ? ? a天定时更新主播等级z h e ? B Q-Java代码实现.txts + x Q J 441B1 # I n Y |
| │ │ ├─94、【学习任务】项目任务-每天定6 4 _ _ u 6 e时T $ ] d v h更新用户活跃时间-Java代码实现.L | ? +tI F i w O Yxt 463B |
| │ │ ├─95、【学习[ 9 D | t a U .任务】项目任务-每周一计算& b j最近一个月主播视频评级-Java代.txt 495B |
| │ │1 A B ? ├─96、【学习任务】项目任务-每周一计算三度关系列表-JO h J M1 8 4 A $ S / –ava代码实现.txt 454B |
| │ │ ├─97、【学习任务】项目任务-n y i } t {使用Fls X t T B tinkk代码实现三度关系列表数据导出.tx@ 9 #t 383BS L / K 2 V ! 6 N |
| │ │ ├─98、【讨论题目】 针对目前Neo4j中的v M Y ] b w i x数据，哪些属性需要建建立索引.txt 161B |
| │ │ ├─99、【讨论题目】 谈一谈你对数据中台的理解.txt 126B; R _ e |
| │x I : g @ 9 6 0 ? │ ├─9@ I 2 C d # ]、【讨论题】Hadoop客户端节点是怎么识别Hadoop集群的？.txt 323B |
| │ │ └─access（测试数据）.log 58.25MB |
| │ ├─接口数1 ] b _ A据集 |
| │ │ ├[ 2 ~ p = 6 s e─datZ R J Ba.sql 1.26MB |
| │ │ ├─Gez J G b B M tnerateGoodsOr= R ? W \ H DderData.sql 1.26MB |
| │ │ ├─GenerateUserActionData.json 46.95KB |
| │ │ └─G@ E W O q ! \enera| V B B 6teZipData.json 84O # ^7B |
| │ ├─电子书 |
| │ │ ├─HDFS HA安装部署文档 |
| │ │ │ └─HDFS HA安装部署m c ! q 6 A A V文档.docx 293.43KJ p LB |
| │ │ ├l y Q w { ^ : H G─【附送】选学内容 |
| │ │ │ ├─1 Hive on Tez 引擎配置_.mhtm6 ` A –l 800.13KBL v 6 q |
| │ │ │ ├─2 CDH6.2大数据平台安装部署.mhtml 10.5; Z g N e 8 ! W7MB |
| │ │ │ └─3 Hadoop 3.0新特性之纠删码技术.mhtml 841.69Kr H G M z i1 v 1 d X n yB |
| │ │ ├─第10周-快速上手NoSQL数据库H( d H \Base |
| │ │ │F ) | | + w O n # ├) ! 2 z p─1 快速了解HBase.m! W P G } a nhtml 1.47MB |
| │ │ │ ├i z d q \ o f I l\ + ` L─2 快速上手使用HBase.mhtml 1.14u U / [ E *MB |
| │ │ │ ├─3 深入HBase架构原理.mhtml 2.26MB |
| │ │? Y q = │ ├─4 HW 0 m 1 UBase高级用法.mhtml 911.5KB |
| │ │ │ ├─* A td E 0 q 1 C } e 55] B Q e s L ~ Y HBase调# d 1 2 & W b Q M优策略和v d f扩展内容.m. ) , Z . n s ~html 1.72MB |
| │ │ │ └─6 HBase核心复盘.png 2.29MB |
| │ │ ├─第1; \ R K K S1周-数据分析引擎之Impala |
| │ │ │ ├─1\ U c M ( 0 @ 快速( . J N了解Impala.mhtml 1018.64KB |
| │ │ │ ├─2 快速上手使用Impala.mhtml 4.33MB |
| │ │ │ └─L R O # r l3* 4 C Impala 高级内容.mhtml 3.3MB |
| │ │ ├─第12u B | ;周-7天极速掌握Scala语言 |
| │ │ │ ├─1 Scala极速入门.mhtml 1.82MB |
| │ │ │ ├─2 Scala基础语法.mhtml 2.| 8 y u x Q8MB |
| │k X P & o 8 7 │ │ ├─3 Scal, u Z I Y 5 p ga面向T H \对象.mhtml 2.69MB |
| │ │ │ ├─4 Scala函数式编程.mhtmlo x O ) z Y v 878.84KB |
| │ │ │ ├P 0 } ~ ]─5 Scala高级特性.mhtml 869.5h t n A f a ; K1KB |
| │ │ │ └─6 Scalaf _ s . /核心复盘.png 49.9KB |
| │ │? Q ; d D / \ n ├─第13周-Spark快速上手 |
| │ │ │ ├─1 初识Spare / p { z cx P u % H = h . O f }k.mhtml 4.05MB |
| │ │ │ ├─2 解读Spark工作与架构原理.mhtml 1.15M4 k F \ E _B |
| │ │ │ ├─3 Spark实战：单词统计.mhtml 2.84MB |
| │ │ │ ├─4 Transformation与Action开发.mhtml 1.79MB |
| │ │ │ ├─5 RDD持久化.mhtml 1/ _ + t E t O d.08MB |
| │ │ │ ├─6 TopN主播统计.mhtml 893.73KBC 9 o % w l |
| │ │ │ └─7 Spark实战与f q F b核心复盘.png 327KB |
| │ │ ├─第14周-Spark性能优化的w r T k N M S : s道与术 |
| │ │ │ ├─1 Spark三种任务提交模式.mhtml 1.51MB |
| │ │ │ ├─2 Shuffle机制分析.mhtml3 \ ^ = D e J ; G 1.63MB |
| │ │ │ ├─3 Spark之checkpoint.mhi . # 7 u Ptk d | Z w 2 9 oml 3a s c.57MBU / ] R ] |
| │ │ │ ├─4 Spark程序性能优化企业级最佳实践.mhtml 27 m ( M , H.92MB |
| │ │ │H$ b / Z f 4 1 R A 2 9 ├─5 St Q 4 = ? vpark性能优化之算子优化.mhtml 971.85KBG l 4 b , F |
| │ │ │ ├─6 极速上xb & w Y m @ u n i . R S c *手SparkSql.mhtml 1.41MB2 D ; } w; L y F R { 3 + |
| │ │I ! P / 8 L l { │ └G ~ ^ ; } 3─7 Spark6 & { E实战1 [ V h * l )与核心复盘.mhtml 882.32KB |
| │ │ ├─第15周-n E Q ; fSpark 3.x8 k % 2 6 #` ? @ )版本扩展~ 0 \内容 |
| │ │ │ ├b Q | q R O ) ` x─1 快n O I h m速上手使用Sp; e i 8 F O xark3– q s _ 5 | z ?.mhtml 1.4MB |
| │ │ │ ├─2 Spark 3.x版本中新特性* t b L U ~的X e i k m = ( j原理及应用.mhtml 9.{ ? \6` [ u C 0 ^5MB |
| │ │ │ └─j D y O 3 @e * D T Q \ = 1 –3 SparkSQL 集成 Hive.mhtml 2.69MB |
| │ │ ├─第16周-综合o w d X = \项目：电商数据仓库之用户行为数仓Z T / h Z mc d J & S s D f _ |
| │ │ │ ├─1 电商数据仓库效果展示.mhtml 1.25MB |
| │ │ │ ├─2 数据仓库前置技术.mhtml 1.65MB |
| │ │ │ ├─3 电– 5 b r b Z商数仓技术选型.mhtml 1.23MB |
| │ │ │ ├─4 数据生成与采集.mhtml 3.41MB |
| │ │ │o x & W L j ├─5 用户行为数仓设计与实现.mhtml 1.Y h O a U27MB |
| │i : _ $ m % ) │ │ └─6 项目核心复盘.png 33.06KB |
| │ │ ├─第17周-综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓 |
| │ │ │ ├─1 商品订i e 1单数仓需求分析.mhtml 842.36KB |
| │ │ │ ├─2 需求设计与实现.mhtml 842.32KB |
| │ │ │ ├─3 订单拉链表实战.mhtml8 . & D $ [ o 1.11MB |
| │ │ │ ├R K v H ~S y @ Y ] & T ? ! `─4 数据可视化和任务调度实现.mhtml 6.15MB |
| │ │ │ └─5 项目核心复盘.png 25.28KB |
| │ │ ├─第18周-消息队列之KafkaC= / 0 . S W % o Q K ?从入门到小C s L g ,牛 |
| │ │ │ ├─1 初识KE 4 \ Safka.mhtml 865.81KB |
| │ │ │ ├─2 Kafka集群安装部署.mhtml 1.39MB |
| │ │ │ ├0 ? T B / V P─3 Kafka使用初体验.mhtml 1.22MB |
| │ │ │ ├─4 Kafka核心f 7 [ | v # n u扩展内容.mhtP h C Z M @ a ~ml 1.} & ) E16MB |
| │ │ │ ├─5 Kafka核心之存储和容错机制.mhtml 957.77KB |
| │ │ │ ├v G q─6 Kafka生产消费者实战.mhtml+ W 8 1007.08c Q JKB |
| │ │ │ ├─0 [ ~ n ?7 Kafka技巧篇.mhtml 2.24MB |
| │ │ │ ├─8 Kafka小试牛刀实战篇.mhtml 1.06MB |
| │ │ │ └─9 Kafka核心复盘.A 3 a B D I A *png 559.6KB |
| │ │1 m j ` ├─第19周-极速上手内存数据库Redi– _ x b ! Y _ N =s |
| │ │ │ ├─1 快速了解Redis.mhtml 896.33KB |
| │ │ │ ├─2 Redis核心实践.mhtml 825.09KB |
| │ │ │ ├─3 Redis封装工具类技巧.mhtml 857.37KB |
| │ │ │ ├─4 Rer p | w K cdis高级特性.mhtml 967.1T A F k w ; !3KB |
| │ │_ ! b O O . . b │ └─9 A 70 E x ; S H (5 Redis核心2 | p T H { )复盘.mhtml 1.26MB |
| │ │ ├─第1周-学好大数据u b V %先攻克Linux |
| │q z $ Z │ │ ├─1 Linux虚拟机安9 & C 7装配置. M K T \ M l : Z.mhtml 4.6MB |
| │ │ │ ├─2 Linux基础命令的使用【选修6 s t ^ % \】.mhtml 1.06MB |
| │ │ │ ├─3 Linux极速上手.mhtm. u * `l 1.21MB |
| │ │ │ ├─4 Linux试炼之配置与shell实战.mhtml 1.46MB |
| │ │ │ ├─5 Linux总结与走进大M # ] 8 u 6数据.mhtml 916.41KB |
| │ │ │ └─6 面试题【作业】.mhtml 906.66KB |
| │ │ ├─第20周-Flink快速上手篇 |
| │ │– ) S m f + / 3 * │ ├─1 初识Fm 5w 7 j L , 3 3 /link.mhtml 1.t I + Y / 7 t 8 f19MB |
| │X Z 1 C5 9 , + i 1 L + q │ │ ├─2 实战：流处理和批处D \ @理程序开发.mhtmo r + 8 1 4 gl 922.44KBy V : # = |
| │ │ │ ├─k& L q + I t ;3 Flink集群安装部署.mhtml 2.88MB |
| │ │ │ ├─4 Flink核心APz ! 8I之DataStream.mhtml 1| 3 T + \ 2 ? Z 4.5& U \ H m r V5MB |
| │ │ │ ├─5 Flink核心API之DataSet_ T D } j.mhtml 805.b x ! I78KB |
| │ │ │ ├) [ ~ S 9 B A R─6 Fy : I s n x O `link核心AC # L 7 u pPI之Table API和SQ.mhtml 822.39KB |
| │ │ │ └─7 Flink核心复盘.png 474.44KB |
| │ │ ├─第21周-Flink高级进阶之路 |
| │ │ │ ├─1 Flink中的_ h MWindow和Time详解.mhtml 1.58MB |
| │ │ │ ├─2 Flink中的Watermark深入剖A ` \ 2析.mhtml 1.14MB |
| │n q : % ( H b 1 D │ │ ├─3 Flink中Q p C ~ &* c X z Q 5; \ _ d y的并行度详解.mhtml 1.8MB |
| │ │ │ ├─42 P J I V Flink之Kafka Connector专题4 \ C X 7.mhtml 871.94KB |
| │ │ │ ├─5 SparkStreaminE l *g快速上手.mhtml 883m [ U n.04KB |
| │ │H } ; ; ( │ └─6 Flink核心复盘.pnQ ! $ Xg 36.65KB |
| │ │ ├─第22周-Flink1.15新特性及I ` \ g =状态的使g j + F y J用 |
| │V v M 3 , G ; │ │ ├─1 Flink新版本新特性介绍.mhtml 8~ + g S45.71KB |
| │ │ │ ├─2 快速上手使用Flink1.15.mhtml 2.39= A GMB |
| │ │ │ └─3 State(状态)的使用与管理.mhtml 2.69MB |
| │ │ ├─第23周-Flink 1.15之d * r , v H vState(状态)的容错与一致性 |
| │ │ │ ├─1 Stat– b ? . 0e(状态)的容错与一致性.mhtml 2.79MB |
| │ │ │ ├─2 C] 4 wheckpoint与State剖析.mhtml 2.65MB |
| │ │ │ └─3 Kafka连^ H h i 9接器新API的使用.mhtml 9H 5 \ s {33.77KB |
| │ │ ├─第24e 0 f 5 L周-Flink1.15之Flink SQL快速上手 |
| │ │ │ ├─1 Flink SQL快Z } L 4 ? 5 [ 4速理解.mhtml 1.} 1 q P ,F d E + O = v n r86MB |
| │ │ │ ├─2 Flink SQL中T &as f M ; g dmp; o X ^ * U c v的表类型详解.mhtX c %_ = # uml 1.7v p B A – | [ (1MB |
| │ │ │ ├─3 Flin[ 6 k l wk SQL常见的数据类型.mhtml 793.23KB |
| │ │ │ ├─4 Flink SQL2 _ ,中的列类型详解.mhtml 1.04MB |
| │ │ │ ├─5 Fl7 ) c x ` h )ink SQL中的DML语句详解.mhtml 879.5KB |
| │ │ │ ├─6 Fl; s l U x , l O Link SQL中的Catalo# ! J O O #g.mhtml 1u I q 0 p y.29Mi $ ^ D E I 2B |
| │ │ │ ├─B [ 4 C o . ` & v7 Flink SQL$ ) P { E u如何兼容Hive.mhtml 862.73K5 z E F p . w PB |
| │ │ │ └─8 SQL Client客户端工b , t U具.mhtml 1.18MB |
| │ │ ├─第25周-全文检} : W / –索引擎Elasticsearch |
| │ │ │ ├─1 快速了解Elastic7 | @search.mhtml 1.09d 2 f v – A j k BMB |
| │ │ │ ├` J Y \ R % \ N─2 快速上手使用C , T o W I w ze C – . ] y p F PElasticsearch.mhtml 2.55MB |
| │ │ │ ├─3 Elasticsearch分词详解.mhtml 1.44MB |
| │ │ │ ├─4 Elai O Usticsearch查询详解.mhO 8 { Stml 1.62MB |
| │ │ │ ├─8 Q { Z o5 Ela~ b 6 8 – O Isticsearch的高级特性.mhI F y o d \ # Ttml 1.c k g K v Z U b I97MBK z n * 3 B |
| │ │ │ └─6 Elasticsearch核心复盘.png 1.22MB |
| │ │ ├─第26周-ES+HBase实现仿百度, x * 2搜索引擎 |
| │ │V ( } k A 8 │ ├─1 企业q h @ 8 m ? P q k中快速复杂查询^ X – b U痛点分析.mhtml 1.05MB |
| │ │ │ ├─2 仿百度搜索引擎项目架构设计.mhO 2 l 3 Dtml& k P L N 8 1.2P t 83MB |
| │ │ │ ├─3 ES高级特性扩展.mht– L b K F R % Gml 1.04MB |
| │ │ │ ├─4 开发仿z / H ) R ~ b百度搜索引擎项目.mh? S 0 9tml 1.99MB |
| │0 } 3 ` ^ │ │ ├─5 项目中遇到的典型问题.mhtmlU i w % } q x 1.04MB |
| │H Q , │ │ └─6 项目核心复盘.pQ ? – = 2 `ng 654.54KB |
| │ │ ├─第27周-直播平台三度关系推荐V1.0 |
| │ │ │ ├% ( d , w G─1 项目介绍及演示.mhk o 3 H A 4 , _tml 1.66MB |
| │ │ │ ├─2S K ` 项目技术选型.mhtml 1.16MB |
| │ │ │ ├─3 Neo4j图数据库快速上手B ; . X ~ =使用.mhtml 3.34MB |
| │ │ │ ├─4 数据/ h p R 0 k采集模块分析.mhtml 1.63MB |
| │ │ │ ├─5 数据采集+聚合+分发+落{ @ ^ B x [ T盘.mhtK d &am5 ^ 4 g N $ Xp; E !ml 1.03MB |
| │ │ │ ├─6 数据计算核心指标分析.mhtml 833.36KB |
| │ │ │ ├─71 [ k # F } X 1 数据核心指标计算.mhtm| n E F = Y \ \ Ol 4.13MB |
| │ │ │ └─8 项目核心复盘.png 47Z ) x k G 6 . z.19KB |
| │ │ ├─第28周-直播平台三度关系推荐V2.0 |
| │ │ │ ├─1 V1.0架构方案分析及V2.0架构设计.mhtml 1.12MB |
| │4 6 ) ^ \ . 2 u │ │ ├─2 V2.0架构之数据核心指标计算.mhtml 1.31MB |
| │ │7 Q U Z + – h h % │ ├─3 数据接口定义及开发.mhtml 940.06KB |
| │ │ │ ├─4f 7 . E 4 . \ C ( 项目展示.mhtml 842.L e V f J R42KB |
| │ │ │ ├─5 项目扩展优化.mhtml 1.05M} ^ 9 M l M f VB |
| │ │ │ └─6 项目核心复盘.png 124.49KB |
| │ │ ├─第29周-数据中台大屏 |
| │ │ │ ├─1 数据中b W v 2 X P { y O台的前世今生.mhtml 924.62KB |
| │ │ │ ├─2 数据中s 7 Y W ;台架构.mhtml 1012.7KB |
| │ │ │ ├─3 什么样的企业适合建设数据中台.mhtj 4 J Y e M K j fml 1.05MB |
| │9 ( ] 8 i 7 3 n │ │ ├─4 数据中台企业级解决方案.mhtml 2.94Mu y }B |
| │ │ │ ├─5 项目总结.png 34.74KB |
| │ │ │ ├─6 数据中台之数据加工总线.mhtml 9q m w95.03KB |
| │ │ │ ├─7 数据加工总线之SparkSQL[ * ( W K计算引擎开发.mhtml 2X J g.a ) J S H h L M 162– : C f C ~ C ^ gMB |
| │ │ │ ├u ? B e , | q─8 数据加工总线之Fli} p I H G snkSQL计算引擎开发.mhtml 952.82KB |
| │ │ │ └─9 后期展望.mhtml 845.64K_ P &B |
| │ │ ├─第2周-大数据起源之初识V D z w q f G ) ?Hadoop |
| │ │ │ ├─1 初识Hadoop.mhtml 1.08MB |
| │ │ │ └─2 Had9 v G Eoop的安装方式.mhtml 1.43MB |
| │ │ ├─第3周-Ha7 J p ( u y h ` Adoop之HDFS的使用 |
| │ │ │ ├─w 9 a E j 1 y M1 HDFS介绍.mhtml 18 o 7 I – e –.S 4 j S09MB |
| │ │ │ ├─2 HDFf z + . 1S基础操作.mhtml 762.82KB |
| │ │ │ └─3 Java操作HDFSv r % i O.mhta [ s : 3 1 ~ d Rml 1.12MB |
| │ │ ├─7 { k y q 1 9 R 3第H G a P4周-Hadoop之HDFS核心进程 |
| │ │ │ ├─1 初识NameNoK o *d9 _ : }e.mhtml 1.14MB |
| │ │ │ ├─2 NameNode进阶1 P E.mhtml 880.81 B y5KB |
| │ │ │ ├─3 HDFS高级R U {.mhtml 1.26MB |
| │ │ │ └─4 Hadoop核心复盘.png 33.82KB |
| │ │ ├─第! # = ~5周-Hadoop之初识MR |
| │ │ │ ├─1 初识MapReduce.mh& 6 _tml 1.4MB |
| │ │ │ ├─2 实战：WordCounk g $ 9 T 5 )t.mhtml 1.47MB |
| │ │ │ ├─3 深入MapRP o D 3 s Ceduce.B 4 z i t ,mhtml 1.34MB |
| │ │ │ └─4 精讲Shuffle执行过程及4 3 c t w 1 . D源码分析输入输出.mhtmlw F e 1.42MB |
| │ │ ├─第6周-拿来就用的企业级解决方案 |
| │ │ │ ├─1 剖析小文件问题与企业级解X K \ D N决方案.mhtml 856.2KB |
| │ │ │ ├─2 剖析数_ x H据倾斜问题与企业v h M j N u g级解决方案K L z o 1 W ) e.mhtml 1.76MB |
| │ │ │ ├─3 YARN实战.mhtml 1.77MB |
| │ │ │ ├─4 Hadoop官方文档使用指北.mhtml/ l h | 4.1n 7 : 6 S + A |4MB |
| │ │ │L l ! └─5 Hadoop核心复盘.p\ z w U h Z = ? Kng 37.9m t B2KB |
| │ │ ├─# z I ( f第A 5 s } ) n $ 1 K7周-Flume从0到高手一站式养成记 |
| │ │ │ ├─1 极速入门FlZ k L U b v S Hume.mhtml 1.87MB |
| │ │ │ ├─2 极速上手FB r K ? D1 M blume使用.mhtml 3.4MB |
| │ │k G A t │ ├─3 精讲Flume高级组件.mhtml 2.3MB |
| │J ! . n │ │ ├─4 Flume出神# q \j J ] – H入化篇.mhtml 1.59MB |
| │ │ │ └─5 Flume核心复盘.: $ 4 tpng 94.65KB@ 2 y $ l |
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