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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，如果数据是金矿，那大数据开发就是掘金利器I y B 1
- 现在入行大数据开发，就像10年前2 = / *入行Ja{ | Xva，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师
- 现有人员30W，人才岗位需求150W+
- 大数据行业的人才缺? ~ { ? \口巨大
- 近五年行业薪资上涨近70%
- 人才的缺口加速了职业收入的高速提升
- 行业潜力不可估量
- 国T _ E K b家对大数据行业上重视肉眼可见
- 从2016开始，各大高校开始增设大数据专业
- 以就业为目标的应用型大数据开发体系课，带你从入门直达中级工程师岗位M 2 ) m 1 $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
- JaH n E Z ? X ~ P (va/Scala双语言教学，电商、直播、中台多个热点商用) O #项目实战
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大数据开发工程师|完结无! { q / m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：LiN A \ – & Enux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/613aVS 提取码：bbbb
- 课程安排：
- 1、掌握Linux虚拟机的安装和配置
2、使用ScecureCRT连接Linux虚拟机
3、掌握Linux中常见高级命令(vi、wc、sortp e ! C、da6 ~ G X vte、jps、kill等命令)的使用
4、掌握Lil 7 [ r ~ H – snux中三剑客(grep、sed、awk)的常见用法
5) D $ u a V m *、掌握Linux的高级配置(ip、hostname、防火墙)
6、掌握Shell脚本的开发
7F R u D v t、w $ z y \掌握Shell中变量、循环和l = A w ^判断的使用
8、掌握Shell中的扩展内容
9、掌握L9 F x Pinux中p h k = i O 5 : {cronta2 N J G ] ` gb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4VD u 5 a ( r Z E特征
13、大数据的行业应用
【本周思考与讨论】
1、结合自己的实际情况，明确学习目标、制定学习计划。有计划、有执行、有落实8 W g 8 M 9 f S，必有收获！
2、利用学习的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2 / = _ ] n击你的网站？
3、某云服务器被挖矿病毒程序侵入，病毒程序很顽强，如何开发一个脚本监控并杀掉此病i o b毒程序？
4、手动安装JDK配置环境变量太繁琐了，如何开发: J ( Q q 5 3 0 D一个? l n一键安装配置JDK的程序？
5、为什么使用jps命令查看不到正在运行的Java进程？
6、在SecureCRT中按Ctrl+s会发生什么现象，尝试一下？
7、如何确认Crontab中的定时任务是否正常执行？
8、使用crontab -e 和 vi /etc/crontf 5 _ ! 5 n Q g ^ab配置的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。7 ^ b X =预习资料：http://suo.im/5SMmAO 提取码：bbbb
- 课程安排：
- 1、什么j J E是HadoopJ . j 1 L % \
2、Hadoop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/HDP？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？如何解决的？
4、动手配置一个Hadoop客户端节点，都有哪些注意事项？
5、Hadoop客户端节点是怎么识别Hadoop集群的x \ G n ^ p 3？
6、如果让你规划一r E D v ? Y d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 Ha{ G a ` 7 c ^doop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下基础。
- 课程安排：
- 1、r s u 8 % F # D #生活场景引入：”小明租房”案例一步一步引入Hadoop中的分布式存储架构
2q \ ` : P、HDFS的Shell介绍
3、HDFS的常见Shell操作
4、HDFS案例实操
5、Java代码操作HDFS
6、P m | { c 8 r ( yHDFS的高级Sh! s ( u ~ U Kell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, m * ^ F B t \码分M * N析
【本周思考与讨论】
1、还有哪些和HDu m x 5 BFS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Y s 2 W Q F v \ nHDFS中揪出不经常使用并且占用空间的大文件？
3、如何获取指定的HDFS目] 1 e录下所有文件的Block块信息？
4、在[ P 1 g * ( :工作中最常用的是使用shell命名操作HDFS还是使用} ( a % \ ^Java代码操作？
5、我们自己串联多块硬盘实现海量数据存储和使用HDFS有什么区别？
6、HDFS集群之间是r O (否可以实现数据迁移？
7、如何H 0 [ ! ! E通过JS代码(或者C++、PHP之类的代码)获取HDFS中的文件信息？
知其然也要知其所以然！ - 第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析
- 通过对HDFS中核心进程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode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@ # A W i B W t f：
- 1、NameN\ * ~ G K % i / 3ode介绍
2、NameNode深入
3、SecondaryNameNode介绍
4、DataNode介绍
5、HDFS的回收站
6、HDFS的安全模式详解
7、实战：定时上传数据至HDFS
8、HDFS的高可用和高扩展机制分析
【本周思考与讨论】
1、HDFS z x k 4 { cS中的回收站和windows中的回收站有什么区别？
2、Hadoop中必须要有SecondaryNameNode进程吗？
3、} @ T H z W | |HDFS中NameNode内存将要耗尽，有什么解决方案？
4、一Z V 3 1 \ f / T w台128G内存的NameNode节点理论上可以存储多少文件的元数据？
5、HDFS中的安全模式是为了干什么# # 4 4 ] 1 {？有什么意义？
6、HD1 3 i I b # s g ^FS的C I 1 Z ? \ k ] I存6 \ ! ? g ] l储能力理论上来说是有极限的，如何扩容？
7、开发脚本实现定时向HDFSV * _ [ R } 7 i中上传内容和下载内容
动手一次胜过浏览万次，多做，多练！ - 第5周 Hadoop之初识MR
- 通过”计算扑克牌中的黑桃个数”案例引入y ~ – $ OMap{ X ~Reduce的思想，详细分析了MapReduce的执行流程，并且通过开发WordCount案例加深理解。
- 课程安排：
- 1、MapReduce介绍
2、 MapReduce执行原理
3、实战：WordCount案例图解
4、实战：WordCount案例开发
5、MapReduce任务日志查看
6、停止Hadoop集群中的任务
7、MQ ^ i 4 S ! \ aapReduce程序扩展
【本周思考与讨论】
1、谈一下你对本地计算的理解t f g !？它的计算性能为什j * w么这么M D (高？
2、如何开发一个只有map阶段的MapReduce任务？这@ Z R P a P X , –种任务的应用场景是什么？
3、使用7 o v Y p ] iMapReduce如何开发自定义二次排序Key？
4、使用MapY o 7 7Reduce如何实现统计Top; G d HN的需求？
5、谈一谈你对源码分析的看法S } g D k J？如何快速高效分析项目源码？
6、如果MapReduce任务中没有shuffle过程会出现什么现象？
7、MapReduce中的Combiner阶段在什么场h u – N 0 D ` , b景下适合; = z o使用？
8、如F @ 4 0 j Q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决方案
- 详细分析了小文件的解决方案、数据倾斜的解决方案、YARN调度器的使用、以及Hadoop在{ F K K ) T \ [CDH和HDP中的使用。1 u – 9 t s ] # r
- 课程安排：
- 1、小文件问题2 e B e 8 5 a之SequenceFile
2、小文件问题之MapFile
3、案例：小文u d C U件存储和计算
4、 数据倾斜问题分析
5、数据倾斜案例实战
6、YARN的基本情况介绍
7、YARN中的调度器y U 1 l \ @分析
8、案例：YARN多资源队列配置和使用
9、Hadoop官方文档使用指北
10、Hadoop在CDH中的使用
11、Hae # – U { idoop在HDP中的使用
【d ; \ . *本周思考与讨论】
1、在工作中如何遇到了小文件问题，都有哪些解决方法？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HK A )DFS中的小文件问题？
3、总结一下数据倾斜产生的原因，如何避免？如何解决？
4、如何从一批数据中找出倾斜的key？
5、分析一下Hadoop中的RPC框架？
6、想一下，如果给你一个10T内存、6400个CPU的大数据集群，你会如何在YARN中$ I S } B分配多个资源队列？
7、在MapReduce程序中使用gzip数据压缩方式对程序计算性能进行优化^ g – @，对比一下性能提升了多少？
8、在MapReduce中如何实现多路输入（同时指定多个不同的输入目录）？
9、在Mw d d ~ b OapReduce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的目录中）？
【福利加餐】
1、大数据技术揭开抖音推荐的真相
2、大厂资深HR教你如何准备简历和& ; U t ]面试
3、扩展知识-Hadoop3.0新特性之纠删码技术
4、疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第一弹】
5、面试题-课程内容常见面试题整理【0 D X Q H R第一弹】
理论和实践是好基友，学练结合，效果增倍！ - 第7周 Flume从0到高手一站式养成记
- Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统，能够有效的收集、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、Flume的三大核心组件
3、Flume安装部署
4、Flume的Hello WoT – 9 :rld
5、案例：采集文件内容上传至HDFS
6、Flume高级组件之Source Interceptors
7、Flume高级组件之n = ` H o $ ) + xChannel Selectors
8、Flume高级组件之Sink Processors
9、各种自定义组件
10、Flume优化
11、Flume进程监控
【本周思考与讨论】
1、设想一下，给你几百台机器让你采集日志数据，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，他们有什么典型区别？如何进行技术选型7 e % & 4？
3、如何开发一个通用的监控程序来监控Flume进{ = &程I W . – ! q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Flumer L H \ C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、 Flumex , ? w { @ [ #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7 $ Q *原则！ - 第8周 数据仓库Hive从入门到小牛
- 频繁的开发MapReduce是非常繁琐的，并且很多业务人员是不懂代码. _ D ! Y G c L的，如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢？Hive的横空出世，解决了这一难题。
- 课程安排：
- 1、快速了解HiveH , ^ R j ] m N
2、数据库和数据仓库的区别
3、Hive安装部署
4、Hive使用方式之命令行方式
5、Hive使用方式之JDBC方式
6、Set命令的使用
7、Hive的日志配置
8、Hive中数据库的操作
9、j A X m g 8 [ jHive中表的操作
10、Hive中数据类型的应用
11、Hive表类型之内部表+外部表
12、Hi. 9 M 8 % N Jve表类型之内部分区表
13、Hive表类型之外m s X i 7 9 O K t部分区表
14、~ L y v 2 :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
21A i 4 Q c * . S、一个SQL语句分析
22、i = / 6 tHive的Web工具-HUE
【本周思考与讨论】
1、如何在Hive中开发自定义SQLf y O v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，Q / R C V M F 3 o在数据量很大的情况下，就会很慢，如何优化此SQL？
5、在一份海量数据中，如何使用HiveSQL发现倾斜的Key？
6、摘取自某R ~ ! ? \ G同学工作中的实际需求：使用Hive加载指定复杂嵌套格式的f % s R数据
7、生产环境中为什么建议使用Hive外v _ F O P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Text_ | p v ] A B t ;File，还可以SequenceFile、RCFile、ORCFile等，这4种数据存储格式有什么优缺点？ - 阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库1 p Z ( m设计与实战
- 第9M d j + * D x \ |周 7天极速t X 8 l a | P M T掌握Scala语言
- Scala的函数式编程受到很多框架的青睐，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言，下I I _ K 9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、Scala中的表达式和循环
5w E q ) e i l M、S\ + _ { ecala集合体系之Set+List+Map
6、Scala中的Array\ $ m ` W z k g Q和Tuple
7、Scala中函数的使用
8、Scala面向对象之类的使用
9、Scala面向对象之对象和伴生对象
10、Scala面向对象之apply和main的使用
11、Scala面向对i ~ Q u G S象之接口的使用
12、S% o D 7 I = v L |cala函数式编程之匿名a J ? q .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I \ 3 P周思考与讨论】
1、谈一下你对Scala语言的认知，I ^ Z x jScala和Java有什么异同？Scala的语法格式和Python有没有相似之处？
2、Scala中的匿名函数和Java中的匿名函数有什么区别？
3、如何使用Scala代码读取MySQL数据库中的数据？
4、如何使用Scala实现单例设计模式？Scala中不支持静态关键字，如S . X 0 V _ \ ;何实现单例？
5、Scala中的数据类型和Java中的数据类型有= f P g u X e m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tuple 的区别？
8、Scala中的下划线 _ 有哪些作用？ - 第10周 Spark快速上手
- Spark是目前企业中应用. o T p y最广泛的计算引擎，盘它！实际案例K & C 5详细分析Spark中的Transformation算子和Actio/ i Z W A O ( zn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5 T :安排：
- 1、快速了解Spark
2、Spark 集群安装部署(Standalone+O[ @ uN YARN)
3、Spark工作原理分析
4、什么是RDD
5、Spark架s W ) | k u构原理
6、Spark项目开发环* i j l T x境配置
7、WordCount代码开发(Java+Scala)
8、Spark任务的三种提交方式
9、Spark开启historyServer服务n } / S 2
10、创建RDD的三种方式
11、Transformatio| F ? b K 5 Bn和Action介绍
12、Transformation操作开发实战
13、Action操作开发实战
14、RDD持久化原理
15、RDD持久化开发实^ ] ~ 3 h ^ 9 @ N战
16、共享变量之Broadcast Variable的使用
17、共享变量之Accumulator的使用B j / F F [
18D ? A ? r l ] & @、案例实战：TopN主播统计
19、面试题
【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8 7 4 . X V R们目前工作中开发Spark代码是使用scala语言还是java语言？你倾o F T { K – A m W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9 C n 2 v U D的目录中，实现多路输出
5、如V h ~ K何使用Spark程序实现G u w s对WordCount的结果排序输出？
6、如何使用Spark实现自定义二次排序Key的开发？
7、Spark中join和cogroup的区别？
8、Spark如何读取多Q g v t # 0 i个不同目录下的数据(多路输入)？
9、介绍一下Spark的远程进程通信机制？ - 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checkpoint机制通过源码层面进行深度剖析。
- 课程安排：
- 1、宽依赖和窄依赖
2、Std a z K t E g d #aA ] E $ F b ! .ge的理解
3、Spark任务的三种提交模式
4、Shuffle介绍
5、三种ShK % H iuffle机制分析
6、checkj Y H Qpoint概述
7、checkpoint和S % } g r q P持久化的区别
8、checkpoint代码开发和执行分析
9、checkpoint源码分析之写操P 2 ? . 4作和读操作
10、Spark程序性能优化分析
11、高性能序列化类库Kryo的使用
12、持久化或者checkpointe $ ` _ _ Q E Z
13、JVM垃圾回收调忧
14、提高并行度
15、数据本地化
16、算子优化
17、SparkSql快速上手使用
18、实战：SparkSQL实现TopN主播统计
【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x H J n？
2、谈一$ * U ~ @ H下你对Spark性能优化的总结，到底哪种优化策略的效6 3 h –果最明显？
3、想要在Spark中直接操作MySQL应该如何实现？
4、如何在SparkSQL中使用自定义函数(UDF)？
5、算子优化在优化方案中常见吗？都适合在哪些场景中使用？K # f 0 2 _ R { F
6、Spark中的repartition和coalesce有什么区别？
7、谈一下你对SparkSQL和Hive的理解？
8、分析u \ a u一下SparkSQL的8 d + f执行流程？ - 第12周 综l = ] } B Q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G e / i o Z 6 ^ :口。通过对项目的由来，需求、技术进行分析和O ; { I _ ? & 8 !选型，实现用户行为数据数仓开发。
- 课程安排：
- 1、项目效果展示
2、项目的由来
3、什么T 3 c k B V 5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T P ! M分析
7、技术选/ ? Q v U型
8、整体架构设计
9、服务器资源规划
10、生成用户行为数据【客户端数据】
11、生成商品订单相关数据【服务端数据】
12、采集用户? o / m行为数据Z $ I 8 U z 0【客户端数据】
13、Sqoop安装部署
14、Sqoop之数据导入功能
15、Sqoop之s g K u [ 5数据导出功能
16、采集商品订单相关数据【服务端数据】
17E y a、用户行为数据数仓开发之ods层开发
18、用户行为数据^ V : q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层脚本抽取
21、用户行\ { % Q {为数据数仓需求分析
22、用户行为数据数仓需求开发
23、n e ! x : 2 7 x =用户行为数据数仓表和任务脚本总结
【本周w G x 7 e n 5 ` 4思考与讨论】
1、谈一下2 h R你对数据仓库分层的理解，如果分成3层或者5层可V l & 3 R / A z k以吗？
2、谈一下你对数仓技术选型的看法，f M } n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\ O B d d p发心得，交流一下
7、什么是数据湖？谈一下你的理解？ - 第1i ] ! E ] n +3周 综合项目：F e = d电商数据仓库之商品订单数仓
- 基于商品订单数= 0 2 K据开发数仓，详细分析G P J l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调度器实现任务依赖调度。
- 课程安排：
- 1、商品订单数据数仓开发= 9 w之ods\ m X R ~ X层和dwd层
2、商品订单数据数仓需求分析与开发
3、什e Z f k D x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7 z ; ; K仓表和任务脚^ u | s \ s g 5本总结
8、数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
9、_ T Y v 3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Azkaban提交独立任务
13、Y A 6 b任8 K 2 & Z C { t务调度之Azkaban提交依赖任务
14、任务调度之在数仓中` ~ o q J使4 k e a \ I m L用Azkaban
1[ O h . _ w ; d 25、项目优化
【本周思考与讨论】
1、使用Hive SQL可以实现数据清洗，使用Spark代码也能实现数据清洗，有什么区别吗？
2、使用SpaG { x 5 I 4 L nrk代码实现ods层数据清洗工作，a F 8 ^ W $ / p替换掉s | 9 +之前的Hive SQL
3、针对用户信息表，有必要制作成拉链表吗U M B D 7 6 k S `？说出你的理由？
4、Crontab和Azkaban都能实现任务调度，应该如n n b 1 j何技术选型呢？
5、如何使用Azkaban实现调度漏斗分析需求相G u j 5 s x e Y x关任务？
6、Hive和Iml m opala有什么异同？谈一谈你对Impala的理解？
7、Ooize和Azkaban都是大数据中常用的任务调度工具，谈一下你对Ooize的z , 9看法？ - 阶段四：高频实时数据处理方案
- 第14周 消息队列之Kafka从\ / S Z入门到小牛
- Kafka是一个支持高吞吐、持久性j E H、分布式的消息队列，非常适合| C T J % Z海量数据的实时生产和消费，详细分析了Kafka的核心原理、代码实战、性能优化，以及Kafka的企业级应用。
- 课程安排：
- 1、什么是消息队列
2、什么是Kafka
3、Zookeeper安装部署之单机模式和集群模式
4、 Kafkz U } Pa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
6w P N L j W h r、案例：QQ群聊天
7、Broker扩展内容
8、Producer扩展内容
9、Consumer扩展内容
10、Topic+Partition+Message扩展内容
11、Kafka中的存储策略
12、Kafka中的容错机制
13、Java代码实# i ( w现生产者代码
14、Java代码实现消费M ? E B者代码
15、消费者代码= z W ? E ; u 3扩展
16、Consum2 k K X A *er消费Offset查询
17、Consumer消费顺序
18、Kafka的三种语义
19、` n G v 6 W \Kafka参数调忧之JVM参数调忧
20、Kafka参数调忧之Replication参数调忧
21、Kafka参数调忧之Log参数调忧
22、Kafka Topic命名小技巧
23、Kafka集群监控管理工具(CMAK)H ( $ b 9 B
24、实战：Flume集成Kafka
25、实战：Kafka集群平滑升级
【本周思考与讨论】
1、Kafka和A9 ] T sctiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ这些C l ? + vMQ有什么区V S ? Q } @ K V别？
2、如何使用Zookeeper实现分布式进程监控？原理是什么？^ X S k g \ r W
3、Zookeeper如何实现分布式共享锁？原理是什么？
4、如何保证Ka[ % 6 Ufkz 3 , z p Ka数据不丢失？
5、kafka如何保证数据9 W O W X N一致性和可靠性D D ` , , A？
6、谈一谈你对Kafka中exactly-once语义的理解？
7、如何开发一个基于u N 9 \ V \Kafka的Topic Offset变化智能监控工具？
8、如何开发一个基于Kafka的消费者待消费数据(lM A K 9 7 E a Pag)监控告警工具？ - 第15周 极速上手内存数据库n C A . x $ y o PRedis
- 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: ~ e # k } =数据类型以及Redis中的一些高级特性，达到快速8 2 / | , 4上手使用。
- 课程安排：
- 1、快速了解Redis
2、R7 7 ~ j 4 B d @ vedis的安装部署R { X C
3、Redis基础命令
4、Redis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Hash
7、Redis常用数据类型之List
8、Redis常用数据类型之Set
9、Redis常用数据类型之Sorted Set
10、案例：存储Z C 1 E / A N D高一班的学员信息
11、Java代码操作w } o W 9 bRedis之单连接
12、Java代码操作Redis之连接池
13、提取RedisUtils工具类
14、Redis高级特性之expire
15、k 2 @ ; t ] T {Redis高级特性之pipeline
167 M m ! Z ` @ @ m、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、RedisU v R +监控命令-monitU ? \ ] j * ; aor* J Q / m ` s
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) b + N iRedis方便的获取前10名学生信息以及获取某一个学生的排名？
4、Redis中事务和管道的区别？
5、如何查看Redis中的数据使用了多9 E 3 Q f A 0少内存？
6、Re@ l o ( & jdis的内存碎片问题如何解决？K % Q . * v - 第16周 Flink快速上手篇
- 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$ B V `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b q G ]：
- 1、快速了解Flink
2、Flink Streaming程序开发
3、Flink Batch程序开发
4、Flink Standalc 7 r –one集群安装部署
5、Flink ON YARN的第一种方式
6、Flink ON YARL % +N的第二种方式
7、向集群中提交Flink任务
8、Flink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、Daj d { ^ \ @ wtaStream API之分区规则% 3 6的使用
13、DataStream API之DataSink
14、DataSet API之DataSource
15、DataSet API之TZ H v 2 9 rransformation
16、DataSet API之DataSink
17、Table API 和 SQLr l X l L n ~ i介绍
18、创建TableEnvironment对象
19、TableAPI( N $ 6 ! & 3和SQL的使用
20、使用Dat/ 5 =aStream创建表
21、使用DataSet创建表
22、将表转换成DatH Y ]aStream
22、将表转换成DataSet
【本周思考与讨论】
1、如何在Flink流计算中开发自定义Source？
2、如何在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Source？
4、如& – j O / h {何在Fl5 5 \ i @ 8 )ink批处理中创建自定义Sink？
5、Flink[ u (中的哪些算子容易产生数据倾斜？
6、分析一下Flink SQL的执行流程？ - 第1o = H h7周 Flink高级进阶之路
- 详细剖析WB A s f Y 7 v T Cindow和Time的使用，Watermark的实战应用，并行度的设置，Kafka Conn@ – @ u Jector的具体应用，以及SparkStreaming的特性和使用。
- 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I 2 T 1 c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+EventTime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
17y 3 j、KafkaConsumer消费策略设置
18、KafkaConsumer的容错
19、Ka{ C _fkaProF , H y ( Hducer的使用
20、KafkaProducer的容错
21、SparkStreamC M U e \ing的WordCount程序开发
22、SparkStreaming整合Kafka
【本周思考与讨论】
1、使用FlinkSi U n T N [ S t FQL对Kafka中的数据进行操作，如何通过DDL的方式集成Flink和Kafka？
2、如何在SparkStreaming中使用SparJ . $ . `kSQL实现数据计算？
3、介绍一下 Flink中kafka 消费者的Exactly-Once是如何实现F g X 0 Y R = U S的？
4、介绍一下Flink中kafka 生产者J 5 g C 4 7 r V的Exa# a L _ctly-Once是如何r M V H 6 1实现的？
5、介绍一下Flink的两阶段提交机制？
【福利加J $ J ^ m .餐】M w ,
1、天h Y 3 e P s – j B猫双11大屏的由来
2、双11大屏需求分析及架构设计
3、双11大屏指标核心代码开发
4、双11大屏从0~1全流程跑通
5= k D、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n ? l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n # 1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? ? H B 8开发过程。
- 课程安排：
- 1、项目介绍
2、项目需求分析
3、技术选型
4、整体架构设计
5、Neo4j快速上手使用
6、数据) T ! h r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– 5 E 2 C 6 ~ x聚合
10、数据分发
11、数据落盘
12、数据计算核心指标详细u V { W Z D J – 3分析与实现
13、三度关系推荐页面数据接入
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、如果让你来设计这个项目的架构，你会如何设计？
2、如何使用Spar~ 7 a G a 8 JkStreaming解决实时粉丝关注数据乱序的问题？不x Z c p , D 8 d @能借助于第三方工具。
3、如何使h 3 _ ( X 8用Spark代码实现三度关系列表数据导出MySQL？目前课程中使用的是Sqoop实现的 - 第19周 直播平台三度关系推荐V2.0
- 分析V1.0架构存在的问题及弊端，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r b F |，优化数据传输逻辑，提高数据安全性。
- 课程安排：
- 1、现有V1.0技术架构分析
2、VQ 2 M2.0技术架构设计
3、数据计算核心指标详细分析
4、历史粉丝关注数据初始化
5、实时维护粉丝关注数据
6、每天定时更新主播等级
7、每天定时更新用户活跃时间
8、每周一计算最近一月主播视频评级
9、每周一计算最近一月主播视频评级
10、三度关系列表数据导出到Redis
11、数据接口定义与开发
12、项目代码双语支持
13、项目总结
【本周思考与讨论】
1、如果是Y . b I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？目前课程中使用的是Sqoop实现的
3、针对目前NeE Y j V I po4% 4 ) Cj中的数据，l M n还有哪些属性需要建立索引？ - 第20周 数据中台大屏
- 掌握一线互联网企业数据中台构建流程，了解巨头企业的项目架构，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^ n ( n 2实现。
- 课程安排：
- 1、什么是中台
2、中台化主要解决的问题
3* $ w ^、中台的延伸
4、什么是数% R v X K 2据中台
5、数据中台演进的四个阶段
6、数据中台需要具备三大能力
7、企业级数据中台架构分析
90 ( l f t W Z B、目前大数据领域实时计算的现状
10、数据中台之数据加工总线介绍
11、数据加工总线架构图分析
12、开发数据加2 r u工总线计算引擎(基于SparkSq ] i % 6 ? eQL)
13、开发数据加工总线计算引擎(基于FlinkSQL)
14、掌握如何在流式SQL中调用HTTP接口
15、支持_ 0 ( 4 M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A W m k =一谈你对数据中台的理解？
2、课程中提供了基于Spark的通用实时计算引擎，如果想要开发基于SparkSQL+Spark Core的通用离线计算引擎的话，该如何实现？
3、课程中提供了基于Flink的通用实时计算引擎，如果想要开发基于FlinkSQL的通用离线计算引擎的话，该如何实现？
文件目录：
| 大数据开发工程师g u y C完结无秘百度云下载 |
| │ ├─git-master |
| │ │ git-master.zip |
| │ │ |
| │ ├─课程资料 |
| │ │k m R b Z j └─git-master |
| │ │ db-s] 3 nparkstreaming-master2268731.zip |
| │ │ dbdatawarehouse-master2268731.zip |
| │ │ dbflink-master2268731.zip |
| │ │ dbha! S S ! h W L 9 vdoop-master2268731.zip |
| │ │ dbhive-master2268731.zip |
| │ │ dbkafka-master22u [ O } c V68731.zip |
| │ │ dbredis-master2268% + A w K ~ /731.zip |
| │ │ dbscala-master2268731.zip |
| │ │ dbspark-master2268731.zip |
| │ │ dbvideorecommend-master2268731.zip |
| │ │l o { A 3 @ T 6 慕课公告226B \ 08731.txt |
| │ │ |
| │ ├─阶段1：走进大数据 |
| │ │ ├─第1周 学好大数据先攻克Linux |
| │ │ │ ├─第1章笑傲大数据成长体系课 |
| │ │ │ │ 1-1笑傲大数据：总体介绍.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章Linux虚拟机安装配置 |
| │ │ │ │ 2-1如何安装Linux虚拟机.mp4 |
| │ │ │ │ 2-\ C 4 ~ @2使用Vmware安装Linux虚拟机.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3使用克隆的方式创建Linux虚9 a : / @ [ u E I拟机.mp4 |
| │ │ │ │ 2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一.mp4 |
| │ │ │ │ 2-5使用Secu! c – N LreCRT连接Linux虚拟机之方式二.mp4 |
| │ │ │ │ 2-6SecureCRT配置修改.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章Linux极速上手 |
| │ │ │ │ [1.1.3.10]–3-10Linux常见高级命令E \ / U g Y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P ( p [ r $ t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.9 7 Nmp4 |
| │ │ │ │ [1.1.3.6]–3-6Linux常见高级命令之date的使用.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.3.7]–3-7Linuxh . { }常见高级命令之ps和netstat的使用.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.3.8]–3-8Linux常见高J ( N R 5 S [ G #级命令之jps+top+kill的使用.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.3.9]–3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep).mp+ I F P o V I4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第4章` P j E I * uLinux试炼之配置与` z Z W : j – Zshell实战 |
| │ │ │ │ [1.1.4.10]–4-10shell扩展.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.11]–4-11Linux中的定时器crontab.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.1]–4-1Linux高级配置之静态ip设置.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.2]–4-2Linux高级配置之hostname设置.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.3]–4-3Linux高级配置之防火墙设6 : E q h : – 6 R置.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.4]–4-4开发执行第一7 [ C [ L =个shell脚本.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.5]–4-5shell中变量的定义.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.6]–4-6shell中四种变量的使用.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.7]–4-7s5 p = j l | & O *hell中的循环和判O T z v t断之for循环.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.8]–4-8shell中的循环和判断之while循环.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.4.9]–4-9shell中的循环和判断之ifm ^ X ] X ,判断.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │j Z = ? │ │ ├─第5章Linux总结与走进5 g :大数据 |
| │ │ │ │ [1.1.5.1]–5-1实战：在Linux上安装配置JDK.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.5.2]–5-2Linux总结.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.5.3]–5-3什么是大数据.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.5.4]–5-4大数据产生的背景.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.5.5]–5-5大数据的4V特征.mp4 |
| │ │ │ │ [1.1.5.6]–5-6大数据的行业应用.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │# \ – l │ └─附件 |
| │ │ │ 01-Linux快速上手使用-PPT (1).pdf |
| │ │ │ 01-学好大h Q t数据先攻克Linux-慕课网就业班 (1).pdf |
| │ │ │ 1 Linux虚拟机安装配置丨慕课网教程.p1 k ) / | \ – $ 0df |
| │ │ │ 2 Linux基础命令的使用【选修】丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Linux极速上手丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 Linux试炼之配置与shell实战丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 5 Lf ( + F ! D Dinux总结| + h _ & { *与走进大数据丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 6 作业丨慕课网教程.pdf |
| │ │& 6 % 9 g w r U 8 │ |
| │ │ ├─第2周 大数据起源之初识Hadoop |
| │ │ │ ├─第1章初识Hadoop |
| │ │ │ │ [1.2.1.1]–1-1什么是Hadoop.mp4 |
| │ │ │ │ [1.2.1.2]–1-2Hadoop发行版及核心组件介绍.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章Hadoop的两种安装方式 |
| │ │ │ │ [1.2.2.1]–2 { O R & ,2-1Hadoop伪分布集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ [1.2.2.2]–2-2Hadoop伪分布集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ [1.2.2.3]–2-3Hadoop分布式集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ [1.2.2.4]–2-4Hadoop分布式集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │] g d & ^ d O Y [1.2.2.5]–2-5Hadoop的客户端节点n ] v.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 02-大数据起源之Hadoop-PPT (1m a L F % + K $).pdf |
| │ │ │ 02-大数据起源之初识Hadoop-慕课网就z L Y A :业班 (1).pn | x vdf |
| │ │ │ 1 初始Hadoop丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 2 Hadoop的安装方式丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 3 作业丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第3周 Hadoop之HDFS的使用 |
| │ │ │ ├─第1章HDFS介绍 |
| │ │ │ │ [1.3.1.1]–1-1HDFS介q x + L 6 t 5 %绍.mp4 |
| │ │ │ │ [1.3.1.2]–1-2HDFS的Z @ ] I V g x aShell介绍.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章HDFS基础操作 |
| │ │ │ │ [1.3.2.1]–2-1HDFS的常见Shell操作.mpQ C d \ !4 |
| │ │ │ │ [1.3.2.2]–2-2HDFS案例实操.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─2 { R G a ] ; /第3章Javl z & ^ c (a操作HD) ( 9 ; h t r tFS |
| │ │ │ │ [1.3.3.1]–3-1Java代码操作HDFS.mp4 |
| │ │ │ │ [1.3.3.2]–3-2Java代码操Q , ( 7作HDFS.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 03-Hadoop之H; r dDFS的使用-慕课网就业班 (1)C r * D } 3 Q A *.pdf |
| │ │ │ 03-慕课网-学习资料预览 (1).pdf |
| │ │ │ 1 HDFS介绍丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 2 HDFS基础操作丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Java操作HDFS丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析 |
| │ │ │ ├─第1章初识NameNode |
| │ │ │ │ 1-1NameNode介绍-.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2NameNode深入-.mp4z X ) |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章NameNode进阶 |
| │ │ │ │ 2-1SeJ H o 3 & ! e v rcondaryNameNode介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2DataNode介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3NameNode总结.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章HDFS高级 |
| │ │ │ │ 3-1HDFS的回收站.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2HDFS的安全模式.mp4 |
| │6 l O w w U P │ │ │ 3-3实战：定时上传数据至HD| 6 C , xFS.mp4 |
| │ │ │ │ 3-4HDFSh G = } u T / p的高可用和高扩展.mp4 |
| │ │l = O ` r │ │ 3-5本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 04-Hadoop之HDFS核心进程剖析-慕课网就t L { x l / B业班 (1).pdf |
| │ │ │ 04-慕课网-学习资料预览 (1).pdf |
| │ │ │ 1 初始NameNode丨慕课网` q j b h j 2教程 (1).pdf |
| │ │ │2 Q + A ~ 2 NameNode进阶丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 3 HDFS高D z Q |级丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 4 Hadoop核心复盘丨慕课网教程 (V V w .1).pdf |
| │ │ │ 大数据起源之Hadoop-1.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ └─第5周 Hadoop之初识MH ( wR |
| │ │ ├─第1章初识MapReduce |
| │ │ │ 1-1MapReduce介绍 .mp4 |
| │ │ │ 1-2MapReduce执行原理 .mpc v J4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第2章实战：WordCount |
| │ │ │ 2-1WordCount案例图解 .y C s 4 Lmp4, = l 0 9 s |
| │ │ │ 2-2实战：WordCount案例开发 .mp4 |
| │ │ │ 2-3实战：WordCount案例开发 .mp4 |
| │ │, { d . 4 w v # r │ |
| │ │ ├─第3章深入MapReducei I i I M x W m * |
| │ │ │ 3-1MapReduce任务日志查看 .mp4 |
| │ │ │ 3-2停止Hadoop集群中的任务 .mp4 |
| │ │ │ 3-3MapReduce程序扩展 .mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出 |
| │ │ │ 4-k 6 N A P L z1Shuffle执行过程分析 .mp4 |
| │ │ │ 4-2Hadoop中的序列化机制 .mp4 |
| │ │ │ 4-3Inpl 3 5utFormat层级分析 .mp4 |
| │ │U u P # ^ │ 4-4InputFormat之getSplits源码剖析 .mp4 |
| │ │ │ 4-5InputFormat之getSplits源码剖析 .mp4 |
| │ │ │ 4-6InputFormat之c } i P 5 pRecordReader源码剖析 .mp4 |
| │ │ │ 4-7OutputFormat源码剖析 .mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─h V a D b附件 |
| │ │ 05-Hadoopv * P K F之初识MR-慕课网就业班 (2).pdf |
| │ │ 05-慕课网-学习资料预览 (2– 0 G ? g 1 x S).pdf |
| │ │ 1 初始MapReduce丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ 2 实战：WordCount丨慕课网教程 (1).p^ k w 1 .df |
| │ │ 3 深入MapReduce丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ 4 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ |
| │ ├─阶段2：PB级离} I = – S Z Z线数据计算分析方案 |
| │ │ ├─第6周 拿来就用的企业级` ( ? X % h j p解决方案 |
| │ │ │ ├─第1章剖析小文件问题与企业级解决方案 |
| │ │ │ │ 1-1小文件问题之SequenceFile.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2小文件问题之Seqx s Y %uencK L geFile.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3小文件问题之MapFile.mp4 |
| │ │ │ │ 1-4案例：小文件存储和计算.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案 |
| │ │ │ │ 2-1W k ~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.mpX , _ d g b4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章YARN实战 |
| │ │ │ │ 3-1YARN的基本情况介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2YA[ b vRN中的调度器分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-/ H t & + y E w `3案例：YARN多资源队列配置和使用.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │B v X l ! │ │ ├─第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】 |
| │ │ │ │ 4-1Hadoop官方文档使用指南.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Hadoop在CDH中的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3HadooQ . | = $ c I _ :p在HDP中的使用.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第5章Hadoop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.w = j 4 \ ; j |pdf |
| │ │ │ 06-拿来就用的企业级解决方案-慕课网就业班.pdf |
| │ │ │ 1 剖析j h { % a Z小文件问题与企业级解决方案丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 2 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案丨慕课网教程.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 |
| │r } ( # ? – @ @ │ │ 5 Hadoop核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 大数据起源之HadoE p 2 M M f * Mop-2.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├8 | ?─第7周 Flume从0到高手一站式+ A 9 | – 9养成记 |
| │ │ │ ├─第1章极速入门Flume |
| │ │ │ │ 1-1快速了解Flume.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2Flume的三大核心组件.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3Flume安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │n + L 5 O O │ ├─第2章极速上手Flume使用 |
| │ │ │ │ 2-1Flume的HelloWorld.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 |
| │ │ │ │ |
| │ │y S I ; O │ ├─第3章精讲Flume高级组件 |
| │ │ │ │ 3-1Flume高级组件之SourceInterceptors.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2Flume高级组件之ChannelSel/ 1 s qectors.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3Flume高级组件之SinkProcessoy P ) ; 9 ) krs.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第4章Flume出神入化篇 |
| │ │ │ │ 4-1各种自定义组件.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Flume优化.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3Flume进程监控.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第5章Flume核心复盘 |
| │ │ │ │ 5-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 07-Flume从0到高手一站式养成记-慕课网就业班.pdf |
| │ │A 4 ) # { 6 0 . { │ 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.j A z updf |
| │ │ │ 3 精讲Flume高级组件丨慕课网教程.H { apdf| ) . d J , |
| │ │ │ 4S M ( : 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 |
| │ │ │ 数据采集之Flume.xmind |
| │ │| y R \ Y r k / │ |
| │ │ └─第8+ 7 P : # n x ?周 数据仓库Hive从入门到小牛 |
| │ │ ├─第1章快速了解Hive |
| │ │ │ 1-1快速了解Hive.c J 5 cmp4: $ n 6 ? |
| │ │ │ |
| │ │ ├─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.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第3g \ w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 |
| │ │ │ 3-3Set命令的使用.mp4 |
| │ │ │ 3-4Hive的日志配置.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4章Hive核心实战 |
| │ │ │ 4-10Hive数据处理综合案例（下）.r ( l Imp4 |
| │ │ │ 4-1Hive中数据库的操作.mp4 |
| │ │ │ 4-2, i J _ L ! nHive中表的操作.mp4 |
| │ │ │ 4-3Hive中c H S j ? ]数据类型的应用.mp4 |
| │ │ │ 4-4Hive中数据类型的应用.mp4 |
| │ │ │ 4-5Hive表类型之内部表+外部表.mp4 |
| │ │6 z * Y $ │ 4-6Hive表类型之内部分区表.mp4 |
| │ │ │ 4-7Hiv` r f x re表类型之外部分区表.mp4 |
| │ │ │ 4-8Hive表类型之桶表+视图.mp: H } ` t ~ =4 |
| │ │ │ 4-9Hiv~ Y )e数据处理综合案例（上）.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第5章Hive高级函数实战 |
| │ │ │? Z Z 5-1Hive高级函数之分组排序取ToC m L c ? T UpN.mp4 |
| │ │ │ 5L + 5-2Hive高级函数之行转列.mp4 |
| │ │ │ 5-3Hive高T ( J T (级u H 7 B y N函数之列转行.mp4 |
| │ │ │ 5-4Hive的排序函数.mp4 |
| │ │ │ 5-5Hive的分组和去重函数.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第6章HiveY V ! – $ T + e I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M v ; q网就业班.pdf |
| │ │ 1 快速了解Hive丨慕课网教程.pI G X S e N Pdf |
| │ │ 2 数据库与数据仓库区别0 l X % : t % u丨慕课网教程.pdf |
| │ │ 3 Hive基础使用丨慕课网教程.pdf |
| │ │ 4 Hive核心实战K M O B o .丨慕课网教程.pdf |
| │ │ 5 Hive高级函数实战丨慕课网教[ 0 n 7 D程.pdf |
| │ │ 6 Hive技巧与核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ |
| │ ├─阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战 |
| │ │ ├─第10周 Spark快速上手-J | w f G O } r R上传版 |
| │ │ │ ├─第1章初识Spark |
| │ │ │ │ 1-1快速了解Spark.mp4 |
| │ │ │ │ 1-L ] e2SparkStandalonei B U : 5 b集群安装部署m @ 6 Y.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3SparkONYARN集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第2章解读Spark工作与架构原理 |
| │ │ │ │ 2-1Spark工作原理分析.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2什么是RDD.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3Spark架构原理.mp4 |
| │% X 5 O 0 ) │ │ │ |
| │ │ │ ├─第3章Spark实战：单词统计 |
| │ │ │ │ 3-1Spark项目p N r开发环境配置.mp4 |
| │ │ │, + w ] │ 3-2WordCount之Scala代码.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3WordCount之Java代码.mp4 |
| │ │ │ │ 3-4Spark任务的三种提交方式.mp4 |
| │ │2 I 6 P ~ f v m t │ │ 3-5Spark开启historyServer服务.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第4章Transformation与Action开发实战 |
| │x 9 ! │ │ │ 4-1创建RDD的三种方式.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Transformation和Action介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 4-l ~ #3Transformation操作开发实战之Scala代码(.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4Transformation操作开发实战之Sj Y E k a ( = H ^cala代码(.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5Tb / Gransformation操作开发实战之Java代码(上.m; O M A } T :p4 |
| │ │v j g k S │ │ 4-6Transformation操作开发实战之JavC 9 _ = M xa代码(& f / g n ~ !下.mp4 |
| │ │ │ │ 4-7Act; L 4 y } x 9ion操作开发实战之Scala代码.mp4 |
| │ │ │ │ 4-8Action操作开发实战之Java代码.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第5章RDD持久化 |
| │ │ │ │ 5-1共享变量之Accumulator的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 5-y o Q 4 * 6 r @2RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3共享变量之BroadcastVar% % \ c [ A , V Qiable的使用.4 ? n 7 Z l Y Q 7mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第6章@ % J 8TopN主播统计 |
| │ │ │ │ 6-1Toy _ r { ? ApN主播统计需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 6-2TopN主播统计代码实现之Scala代码.m# \ K L : 5 ] pp4N e E O 7 |
| │ │ │ │= $ j 5 2 . b 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码.mpI 0 C ? ~ j , h4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─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 |
| │ │ │z – ] O E D f * 9 │ |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 1 初\ t 4 T 8 z A w识Spark丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 10-Spark快速上手-慕课网就业班 (1).pdf |
| │ │ │ 10-慕课网-学习资料预览 (1)? @ ] k U.pn 5 p p }df |
| │ │ │ 2 解读Spark工作与架m w W g j S _构原理丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 36 X \ ~ { . 4 o i Spark实战：单词统计丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 4 Transformation与Action开发丨慕` R ] ` c , c课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 5 RDD持久化丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ │ 6 TopN主播O 3 K ) l S u | E统计丨慕课网教程 (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.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第11周p c @ y O ~ D p b Spark性能优化的道与术 |
| │ │ │ │ 1-1宽依赖0 b s W 9 \ *和窄依赖m @ C c m F ;.mp4n f _ o |
| │ │ │ │ 1-2Stage.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3Spark任务的三种提交模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-1Shuffle介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2三p a d D x Z 7种Shufflen / e机制分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1checkpoint概述.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2checkpy % 3 w 3 x /oint和持久化的区别.mp4 |
| │ │ │ │ 35 Z e ~ ? P } {-3checkpoint} m 4代码开发(Scala+Java).m% q S c o } g [ kp4 |
| │ │ │ │ 3-4checkpoint代码执行分析N F V ] 5 X.mp4 |
| │ │ │ │ 3-5checkpoint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Kryo的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 4[ % e ] h V j-3持久化或者checkpoint.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4JVM垃圾回收调忧.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5提高并行度-1.mp4 |
| │ │ │ │ 4-6提高并行度-2.mp4 |
| │ │ │ │ 4-7数据本地– U * v ) w @ y化.mp4 |
| │ │ │ │ 5-i I $ p }1算子优化之mapPartitions.mp4 |
| │ │ │ │ 5-2算子优化之foreachPartition.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3算子优化之repartition的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4 |
| │ │ │ │ 6-1SparkSql快速, u 1 Q [ | S ]上手N P H使用.md + Dp4 |
| │ │ │ │ 6-2DataFrame常见算子操作.mp4 |
| │ │ │ │ 6-3Dat; n J g PaFrame的sql操作.mp4 |
| │ │y p 3 e v \ a │ │ 6-4RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4 |
| │ │ │ │ 6-5RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4 |
| │ │ │ │ 6-6loadr U M和sav, ~ L \ 6e操作.mp4 |
| │ │ │ │ 6-7SaveMode的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 6-8内置函数介绍.mp4 |
| │ │ │ │ 7-1实战：TopN主播统计-1.mp4 |
| │1 V ) M . d 2 ? t │ │ │ 7-2实战：TopN主播统计-2.mp4 |
| │ │ │ │ 7l $ B 6 H d X w-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.pdS i ~f |
| │ │ │ 1@ @ u t 51-Spark性能优化的道与y ] Q = _术-Q w 2 Q b慕课网就业班.pdf |
| │ │ │ 11-慕课网-学习资料( m N M + ^ r B J预览.pdf |
| │ │ │ 2 Shuffle机制分析丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Spark之checkpoint丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 Spark程序性能优化企I U ( 9 : | – I 7业级最佳实践丨慕课网教程.pdfL Y [ N | |
| │ │ │ 5 Spark性能优化之算子优化丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 6 极速上手SparkSql丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 7 Spark实战与核心复盘丨慕课d 6 i网教程.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第12周 综合项目：电商数据仓库之用: q M K ; u ` , \户行为数仓 |
| │ │ │ │ 1-1项目效果展示.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2项目的由来.mp4 |
| │ │ │? Z g 7 @ v │ 2-1什么是数据仓库.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2数据仓库基础知识.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3数据` ^ Y ` n仓库分层.mz ? A a 4p4 |
| │ │ │ │ 2-4典型数仓系统架构分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1技术选型.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2整体架构设9 6 $ W P ^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】m [ E f { $.5 n b 6 L Kmp4 |
| │ │ │ │ 4-3采集用户行为数据【客户端数据】.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4Sqod Y n m 2 ) K vop安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5Sq? T j R u soop之数据导入功能.mp4 |
| │ │ │ │ 4-6Sqoop之数据导出功能.mp4 |
| │U 4 L Z ^ Q U │ │] I J L ) & p 5 ~ │ 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-+ q c10需求二之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-11需求二z H t G \ G M之app层X 4 ~ U B | y d #开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-12需求二之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 5-9 \ N & – t13需求三之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-14需求三之dws层和app层开发.mp4 |
| │ │ │/ $ 5 i : g _ │ 5-15需求三之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 5-16需求四之I ] s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 |
| │ │ │ │ 5-1a – v O t E P9需求五之需求分析.mp7 8 Z t4 |
| │ │ │ │ 5-1用户行( a Z `为数据数仓开发之ods层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-20需求五之dws层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-21需B b }求五之app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-22需求五之结果验证.mp4 |
| │ │ │ │ 5-23需求U m \六之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-24需求六之dws层和app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-25需求六之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 5-26用户行为数据数a + R仓表和任务脚本总结.mp4 |
| │ │ │ │ 5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3用户行! 5 H d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d g k F ~之dwd层脚本抽取.mp4 |
| │ │ │ │ 5-5用户行为数据数仓需求分析.l + R P V L d Q Amp4 |
| │ │ │ │ 5-6需求一之需求分析.mp4 |
| │ │ │ │ 5-7需求一之dws层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5-8需求一之app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 5V % U l e B B e-9需求一之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 6-1本周总结.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章电商数据仓库效果展示 |
| │ │ │ ├─第2章数据仓库前置技术 |
| │ │ │ ├─第3G | 7 C /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. N 3 O课网-学习资料预览.pdz F Gf |
| │ │ │ 12-综合项= d F W b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 电商数仓技术选型丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 数e ( E e : &据生成与采集丨慕课网教程.p8 z a U W ( % fdf |
| │ │ │ 5 用户行; m m 6 9 \ i为数仓设计与实现v Q & / ,丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 6 项目核心复盘~ u { l v丨慕课} q V ) J a o 0 +网教E ? 7 Q s N程.pdf |
| │ │ │ 电商数仓项目-1.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第13周 综合项目：电商数据仓库之商品4 n V订单数仓 |
| │ │ │ │ 1-1商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4| } ` 2 |
| │ │ │ │ 1-2商品订单数据数仓& I ^ O –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.mp4h 7 f . |
| │ │ │ │ 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.mp4 |
| │ │ │ │ 2-5需求二之app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 2-6需求二之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 2-7需求三之需求分析.m( w q W g + ? y Opg V Q Y4 |
| │ │ │ │ 2-8需求三之dws层和app层开发.mp4 |
| │ │ │ │ 2-9需求三之开发脚本.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1k o R r什么是拉链表[ 7 S = ] ` M H ;.mp4. p } |
| │ │ │ │ 3-2如何制F w ` \ z作拉链表.mp4 |
| │ │ │ │L t Y O d X ^ E 3-3【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4 |
| │ │ │ │ 3-4【= S h F F R ] x实战】基于} $ !订单表的拉链表实现-2.O L ; ? nmp4 |
| │ │ │ │ 3-5【实战】基于订单表的拉链表F w R实现-3.mp4 |
| │ │ │ │ 3-6拉链表的性能问题分析.mp4 |
| │ │ │ │ 3-7L Q K ^ 6商品订单~ 9 N 0 h p O &数据数仓表和任务脚本总结.mp4 |
| │ │ │ │ 4~ 5 # y-1数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2数据可视化4 U 7 | | W p之Zepplin的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3任务调W 0 g b度之Crontab调度器的使用.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4任务调度之Azkaban的安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4 |
| │ │ │ │ 4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4 |
| │ │ │ │ 4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4 |
| │ │ │ │ 4-8项目优化.mp4 |
| │ │ │ │ 5-1本周总结.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─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章订单拉链表实战 |
| │ │ │ ├─第4章数据可视化和任务调度实现 |
| │ │ │ ├─第5章项目核心复盘 |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 1 商品订单数仓需求B + x E i % W 9分析丨慕课网教程.~ [ hpdf |
| │ │ │ 13-1 慕课网-学习资I e R { ` N o V H料预览v V x n @ E x.pdf |
| │ │ │ 13-2 慕课网-学习资料预览.pdf |
| │ │ │ 13-综合. / – \ L – 3 7项目：电商数据仓库之商品订单数仓-慕课网就业班.pdf |
| │ │ │ 2 需求设计与实现丨慕课网教程.pM A 6 m p O L Tdf |
| │ │J C x │ 3 订单拉链表实战丨@ 2 = o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.pdfz R & 9 z \ ? |
| │ │ │ 5 项目核心复盘丨j & Q 0 +慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 电商数仓项目-2.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─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 |
| │ │ │ │ 2-1Zookeeper安装部署之单机模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2Zoo\ / _ b 0 c R ? Ikeeper安装部署之集群模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3Kafka安装部署之单机模式.mp4 |
| │ │ │ │ 2-4Kafka安装部署之集群模式.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1Kafka中Topic的操作.mp4 |
| │ │ │ │ 3-A * T .2Kafka中的生产者和消费者.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3案例F Z 2 ) /：QQ群聊w \ U天.mp4K M H ` \ Y |
| │ │ │ │ 4-1Broker扩展内容.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Producer扩展内容.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3Consumer扩展内容.mp4 |
| │ │ │ │ 5-1T4 [ } m F 4 \opic+Partition+Message扩展内容.mp4 |
| │ │ │ │ 5-2存储策略.mp4 |
| │ │ │ │ 5-3容错机制.mp4 |
| │ │ │ │ 6-1Java代码实现生产者代码.mp4 |
| │ │ │ │ 6-2Java\ G n b 2代码实现消费者代码.mp4 |
| │ │ │ │ 6-3消G J a 3 s ^费者代码扩展.mp4 |
| │ │ │ │ 6-4Consumer消费Offset查询.mpT ~ t @ _ t4 |
| │ │ │ │ 6-5Consumer消费顺序.mp4 |
| │ │ │ │ 6-6KafT S ! E L aka的三种语义.mp4 |
| │ │ │ │ 7-1JVM参数调忧.mp4 |
| │ │ │ │ 7-2Replication参数调忧.mp4 |
| │ │ │ │ 7-3Lx a w C iog& w \ / j x |参数调: * u u ~ O忧.mp4 |
| │ │ │ │ 7-4KafkaTopO 4 9 4 C + v L }ic命名小技巧.mp4 |
| │ │ │ │ 7-5Kafka集群监控管理工具(CMA_ e 6K).mp4 |
| │ │ │^ i P h | + _ v │ 8-1实战：Flume集成Kafka-1.mp4 |
| │ │ │ │ 8-2实战：Flume集成K3 A j \ % xafka-2.mp4 |
| │ │ │ │ 8-3实战：Kafka集群平滑升级.mp4 |
| │ │ │ │ 9-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章初识Kafka |
| │ │ │ ├─第2章Kafka集群安装k o ^ 2 U { |部署 |
| │ │ │ ├─第3章Kafka使用初体验 |
| │ │ │ ├─第4章Kafka核心扩展内容 |
| │ │ │ ├─第5章Kafka核心之存储和容错机制 |
| │ │ │ ├─第6章Kafka生产消费者实战_ \ K 8 K d |
| │ │ │ ├─第7章Kafka技巧篇 |
| │ │ │ ├─第8章Kafka小试牛} 2 –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.pd , 8 Y _ – g O pdf |
| │ │ │ 2 Kafka集群安装部署丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Kafka使用初体验丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 Kafka/ 0 v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! t n + Y K d |网教程.pdf |
| │ │ │ 6 Kafka生产消费者实战丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 7 Kafka技巧篇r { % K j T @丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 8 Kafka小试牛刀实战篇丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 9 Kafka核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 消息队列之Kafka.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第15周 极速上手内存数据库Redis |
| │ │ │ │ 1-1快速了} A b , l # L解Redis.mp4 |
| │ │ │ │ 1-2Redis的k + ^ i j安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ 1-3Redis基础命令.mp4 |
| │ │ │ │ 1-4Redis多数据库特性e _ O 1 & Y ; G :.mp4 |
| │ │D j d w 8 2 7 │ │ 2-1Redis常用数据类型之Stri} ? ; ? @ b Jng1 x F Y v Y _ 4 U.mp4 |
| │ │ │ │ 2-2Redis常用数据类型之Hash.mp4 |
| │ │ │ │ 2-3Redis常用数据类型之List.mp4 |
| │ │ │ │ 2-4Redis常用数据类型之S| K ? b F Aet.mp4 |
| │ │ │ │ 2-5Redie c z d % {s常用数据类型之SortedSet.mp4 |
| │ │ │ │ 2-6案例：存储高一班的学员信息.mp4 |
| │ │ │ │ 3-1Java代码操作Redis之单连接.mp4 |
| │ │ │ │ 3-2Java代码操作Redis之连接池.mp4 |
| │ │ │ │ 3-3提取RedisUtils工具类.mp4 |
| │ │ │ │! C a a 4-1Redis高级特性之expire.mp4 |
| │ │ │ │ 4-2Redis高级特性之expi% ] 0 \re.mp4 |
| │ │ │ │ 4-3Redis高级特性之info.mp4 |
| │ │ │ │ 4-4Redis持久化之RDB.mp4 |
| │ │ │ │ 4-5Redis持久化之AOF.mp4 |
| │ │ │ │ 4-6Redis的安全策略.mp4 |
| │ │ │ │F & 0 4-7Redis监控命令-monitor.mp4 |
| │ │ │ │ 5-1Redis架构演进过程.mp4 |
| │ │ │ │k – Y n Z 5-2本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章快速了解Redis |
| │ │ │ ├─第2章Redis核心实践 |
| │ │ │ ├─第3章Redis封装工具类技巧 |
| │ │ │ ├─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.pi 0 P l k –df |
| │ │ │ 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.pd[ [ V / s = @ _f |
| │ │ │ 2 Redis核心实践丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Redis封装工具类技巧丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 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.pdf |
| │ │ │ |
| │ │ └─第9周 7天极速掌握Scala语言 |
| │ │ ├─第1章Scala极速入门 |
| │ │ │ 1-1快速了解Scala.mp4 |
| │ │ │ 1-2Scala环境安装配置.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第2章Scala基础语法 |
| │ │ │ 2-1Scala中的变量和数据类型.mp4 |
| │ │ │ 2-2Scala中的表达式和循环.mp4 |
| │ │ │ 2-3ScaS v u w z 3la集合体系之Set.mp4 |
| │ │ │ 2-4Sc, 9 %ala集合体系之List.m9 B fp4 |
| │ │ │ 2-5Scala集合体系之Map.mp4 |
| │ │ │ 2-6SG 0 = E ) M f 4 *cala中的Array和Tuple.mp4 |
| │ │ │ 2-7Scala集合总结.mp4 |
| │ │ │ 2-8Scala中e \ \ b (函数的使用.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第3章Scala面向对象 |
| │ │ │ 3-1Scala面向对象之类的2 / w L U q 8使用.mh n C ] % : p X {p4 |
| │ │ │ 3-2Scala面向对象之对象和伴生对象.mp4 |
| │ │ │ 3-3Scala面向对l 1 T 2 p $ } F p象之apply方法.mp4 |
| │ │ │ 3-4Scala面向对象之main方法的使用.mp4 |
| │ │ │ 3-5Scala面向对象之接F 6 e H口的使用.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第4章Scala函数式编程 |
| │ │ │ 4-1Scala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.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第5章Scala高级特性 |
| │ │ │ 5-1Scala高级\ p W 9 P 5 * Y T特性p 7 H O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 |
| │ │ │j K c ~ ) n L 6-1y Z 1 m S \ k ? \本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─附件 |
| │D h $ * D │ 09-7天极速掌握ScalK N f h A x m 1a语言-慕课网就业班 (1).pdf |
| │n \ 2 m $ ^ ^ 1 1 │ 09-慕课网-学习资料预览 (1).pdf |
| │ │ 1n D R { t x w 7 O 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).p: w 1 s P } 3 r hdf |
| │ │ 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).pdO x L qf |
| │ │ 5 Scala高级特性丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ 6 Scala核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf |
| │ │ Scala快速上手.xminu h M q ) 1 : Z %d |
| │ │ |
| │ ├─阶段4：高频实时数据处理方案m $ V T |
| │ │ ├─第16周 Flink快速上手篇 |
| │ │ │ │ [4.3.2.1]–2-1Flinkh i T * ZStreaming程序开发-Scala.mp4( P 9 = N |
| │ │ │ │ [4.3.2.2]–2-2FlinkStream6 o 9 xing程序开发-Java.mp} m , # I4 |
| │ │ │ │ [4.3.2.3]–2-3FlinkBatch程序开发-Scala.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.2.4]–2-4FlinkBatch程序开发-Java.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.1]–3-1FlinkStandalone集群安装部署.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.2]–3-2FlinkONYARN的第一种方式.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.3]–3-3FlinkONYARN的第二种方式.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.3.4]–3-4向集群中提交Flink任务.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.1]–4-1F3 N s $ 3 # a 4link核C n L心API介绍.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.2]–4-2DataStreamAn 6 B 8 MPI之DataSo} R ~ 8urce.mp4 |
| │ │ │ │q j M k . V t [4.3.4.3]–4-3DataStreamAPI之TransfoD C orl k G | – o F pmation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.4]–4-4DataStreamAPI之Transformation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.5]–4-5DataStreamAPI之Transformation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.6]–4-6DataStreamo $ n nAPI之Transformation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.7]–4-7DataStreamAPI之TransQ D T / | X a Fformation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.8]–4-8DataStreamAPI之TransformC \ Mation-.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.4.9]–4-9DataStreamAPI之DataSink9 n = @ B 0 , I ^.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.1]–5-1DataSetAPI之Transformation-map.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.2]–5-2DataSetAPI之Transformation-joi.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.3]–5-3DataSetAPI之Transformation-out.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.4]–5-4DataSetAPI之Transfz j g 7 Jormation-cro.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.5.5]–5-8 ; U , ^ d5DataSetAPI之Tra@ ~ g h {nsformatioX f : P k Yn-fir.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.1]–6-1TL e n ^ } o m 3 1ableAPI和SQL介绍.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.2]–6-2创建TableEnvironment对象.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.3]–6-3TableAPI和SQL的使用.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.4]–6-4使用DataStream创建表.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.5]–6-5使用DataSet创建表.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.6]–6-z z 6 O A \ K t6将表转换成DataStream.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.6.7]–6-7将表转换成DataSet.mp4 |
| │ │ │ │ [4.3.7.1]–7-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ │ |
| │ │ │ ├─第1章初识Flink |
| │ │ │ ├─第2章实战：流4 c 3 ! ]处理和批处理程序开发 |
| │ │\ ! k x │ ├─第3章Flink集群安装部署 |
| │ │ │ ├─第4章FlinkG } %核心API之DataStreamAPI |
| │ │ │ ├─第5章Flink核心API之DataSe% r y 3tAPI |
| │ │ │ ├─第6章Flink核} n ` l # W { :心API之TableP H }API和SQL |
| │ │ │ ├─第7章Flink核心复盘 |
| │ │ │ └─附件 |
| │ │ │ 1 初识Flink丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 16-2 慕课网I ` _ ; g c 6 }-学习资料S S F预览.pdf |
| │ │ │ 16-Flink快速上手篇-慕课网就业班.pdf |
| │ │ │ 16-慕课网-学习资料预览.pm @ : h w k :df |
| │ │ │ 2 实战：流处理和批处理程序开发丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 3 Flink集群安装部署丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 4 Flink核心API之DataStream丨/ – Q慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 5 Flink核心APIQ ` Z * f q x p R之DatN } T *aSet丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 6 Flink核心API之Table API和SQ丨慕| 6 6 }课网教程.pdf |
| │ │ │ 7 Flink核心复盘丨慕课网教程.pdf |
| │ │ │ 新一代计算引擎之Flink-1.xmind |
| │ │ │ |
| │ │ ├─第17周 Flink高级进阶之路 |
| │ │ │ 1-1Window的概念和类型.mp4 |
| │ │ │ 1-2TimeWindow的使用.mp4 |
| │ │ │ 1-3CountWindow的使用.mp4 |
| │ │ │ 1-4自定义Window的使用.mp4{ b G A o f w k v |
| │ │ │ 1-5W_ + * * ]indow中的增量聚合和全量聚合.mp4 |
| │ │ │ 1-6Flink中的Time.mp4 |
| │ │ │ 2-X h ( E , r 2 e ]2开发Watermark代码.mp4 |
| │ │ │ 2-3开发Wa\ } H D X Y Ztermark代码.mp4 |
| │ │ │ 2-4通过数据, ] d e X 4 q 7 F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-V / @ + B P x7在多并行度下的Watermar; + & 0 g ~ + :k应用.mp4 |
| │ │ │ 2-8Watermark案例J X 8 o c总结.mp4 |
| │ │ │ 3-1并行度介绍及四种q 3 D l设置方式.mp4 |
| │ │ │ 3-2并行度案例分析.mp4 |
| │ │ │ 4-1KafkaConsumer的使用.mp4 |
| │ │ │ 4-2E # 5 k 9 A 3 XKafkaConsumer消费策略设置.mp4 |
| │ │ │ 4-3KafkaConsumer的容错.mp4 |
| │ │ │ 4-4| , t z p E E P ?KafkaProducer的使用.mp4 |
| │T i & k 8 │ │ 4-5Kafk2 Y d Y `aProducer的容错.mp4 |
| │ │ │ 5-1SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4 |
| │ │ │ 5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4 |
| │ │ │ 6-1本周总结+寄语.mp4 |
| │ │ │ |
| │ │ └─第18周 直播平台三度关系I 3 O [ 7 f l b $推荐V1.0 |
| │ │ 1-1项目介绍.mp4 |
| │ │ 2-1技术+ K X . 7 1 y选型之数据采集.mp4 |
| │ │ 2-2技术选型之数据存储.mp4 |
| │ │ 2-% c [ 4 $ B – G3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之查询数据.mp4 |
| │ │ 3-4Neo4j之更新数据.mp4 |
| │ │ 3-5\ W L h 6 Q $ mNeo4j之建立索引+批量导入数据.mp4 |
| │ │d A 5 4-1数据采集架构详细设计.mp4 |
| │ │ 4-2数据来源分析.mp4 |
| │ │ 4-3模拟产生数据.mp4 |
| │ │ 5-1数据采集聚合.mp4 |
| │ │ 5-E k 5 1 \ \ G ~2数w . C ! ( N据分发.mp4 |
| │ │ 5-3数据落盘.mp4T 7 # 6 S w T |
| │ │ 5-4采集服务端数据库数据.mp4 |
| │ │ 6-1数: n 0 y 1 w ? { X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-5 6 |2.mp4 |
| │ │ 7-1) t \ 1 R1三度关系数据导出到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 |
| │R X k h n \ B │ 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 |
| │ │ 7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4 |
| │ │ 7-7数( = , # q X据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.m. o r + H I ] ^ |p4 |
| │ │ 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 |
| │k 7 E N [ ; F b │ 7-9数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-1.mp4 |
| │ │ 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4 |
| │ │ |
| │ └─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M Z P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c \ O史粉丝关注数据初始化.mp4 |
| │ 2-2数据b $ s p V J i | H计算之实时维护粉& b 2 G丝关注数f X c e据-1.mp3 ( ] 7 P Z4 |
| │ 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.r } t D Jmp4 |
| │ 2-5数据计算之每天更新用户活跃时间.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/ q } x @ g \ C视频评级-2.mp4 |
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