大数据工程师2023版体系课

视频资源大小：23.7 GB类型：大数据

 大数据已成为高薪岗位的代名词，更是前景无限的热门技术

2023版，硬核技能带你攻克热点商业项目，从入门直达中级工程师水平，掌握DT时代淘金利器！

课程目录：

├──{1}–阶段一：走进大数据  

|   ├──{1}–学好大数据先攻克Linux  

|   |   └──{1}–第1章 笑傲大数据成长体系课【必看】  

|   ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用  

|   |   ├──{2}–第2章 HDFS基础操作  

|   |   └──{3}–第3章 Java操作HDFS  

|   └──{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析  

|   |   ├──{3}–第3章 HDFS高级  

|   |   └──{4}–第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析  

├──{2}–阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案  

|   ├──{1}–拿来就用的企业级解决方案  

|   |   └──{6}–第6章 【福利加油站】  

|   └──{5}–快速上手NoSQL数据库HBase  

|   |   ├──{1}–第1章 快速了解HBase  

|   |   ├──{3}–第3章 深入HBase架构原理  

|   |   ├──{4}–第4章 HBase高级用法  

|   |   └──{5}–第5章 HBase调优策略和扩展内容  

├──{3}–阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战  

|   ├──{2}–Spark快速上手  

|   |   ├──{1}–第1章 初识Spark  

|   |   ├──{2}–第2章 解读Spark工作与架构原理  

|   |   ├──{3}–第3章 Spark实战：单词统计  

|   |   ├──{4}–第4章 Transformation与Action开发实战  

|   |   ├──{5}–第5章 RDD持久化  

|   |   ├──{6}–第6章 TopN主播统计  

|   |   └──{7}–第7章 面试与核心复盘  

|   ├──{3}–Spark性能优化的道与术  

|   |   ├──{1}–第1章 Spark三种任务提交模式  

|   |   ├──{2}–第2章 Shuffle机制分析  

|   |   ├──{3}–第3章 Spark之checkpoint  

|   |   ├──{4}–第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践  

|   |   ├──{5}–第5章 Spark性能优化之算子优化  

|   |   ├──{6}–第6章 极速上手SparkSql  

|   |   └──{7}–第7章 Spark实战与核心复盘  

|   ├──{4}–Spark3.x扩展内容  

|   |   ├──{1}–第1章 快速上手使用Spark 3.x  

|   |   ├──{2}–第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用  

|   |   └──{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive  

|   └──{6}–综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓  

|   |   ├──{1}–第1章 商品订单数仓需求分析  

|   |   ├──{2}–第2章 需求设计与实现  

|   |   ├──{3}–第3章 订单拉链表实战  

|   |   ├──{4}–第4章 数据可视化和任务调度实现  

|   |   ├──{5}–第5章 项目核心复盘  

|   |   └──{6}–第6章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用  

├──{4}–阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案  

|   ├──{10}–全文检索引擎Elasticsearch  

|   |   ├──{1}–第1章 快速了解Elasticsearch  

|   |   ├──{2}–第2章 快速上手使用Elasticsearch  

|   |   ├──{3}–第3章 Elasticsearch分词详解  

|   |   ├──{4}–第4章 Elasticsearch查询详解  

|   |   └──{5}–第5章 Elasticsearch的高级特性  

|   ├──{11}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目  

|   |   └──{5}–第5章 项目中遇到的典型问题  

|   ├──{2}–极速上手内存数据库Redis  

|   |   ├──{1}–第1章 快速了解Redis  

|   |   ├──{2}–第2章 Redis核心实践  

|   |   ├──{3}–第3章 Redis封装工具类技巧  

|   |   ├──{4}–第4章 Redis高级特性  

|   |   └──{5}–第5章 Redis核心复盘  

|   ├──{3}–Flink快速上手篇  

|   |   ├──{1}–第1章 初识Flink  

|   |   ├──{2}–第2章 实战：流处理和批处理程序开发  

|   |   ├──{3}–第3章 Flink集群安装部署  

|   |   ├──{4}–第4章 Flink核心API之DataStream API  

|   |   ├──{5}–第5章 Flink核心API之DataSet API  

|   |   ├──{6}–第6章 Flink核心API之Table API和SQL  

|   |   └──{7}–第7章 Flink核心复盘  

|   ├──{4}–Flink高级进阶之路  

|   |   ├──{1}–第1章 Flink中的Window和Time详解  

|   |   ├──{2}–第2章 Flink中的Watermark深入剖析  

|   |   ├──{3}–第3章 Flink中的并行度详解  

|   |   ├──{4}–第4章 Flink之Kafka Connector专题  

|   |   ├──{5}–第5章 SparkStreaming快速上手  

|   |   ├──{6}–第6章 Flink核心复盘  

|   |   └──{7}–第7章 【福利加油站】  

|   ├──{5}–Flink1.15新特性及状态的使用  

|   |   ├──{1}–第1章 Flink新版本新特性介绍  

|   |   ├──{2}–第2章 快速上手使用Flink 1.15  

|   |   └──{3}–第3章 State(状态)的使用与管理  

|   ├──{6}–Flink1.15之状态的容错与一致性  

|   |   ├──{1}–第1章 State(状态)的容错与一致性  

|   |   ├──{2}–第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析  

|   |   └──{3}–第3章 Kafka-connector新API的使用  

|   ├──{7}–FlinkSQL(1.15)快速上手  

|   |   ├──{1}–第1章 Flink SQL快速理解  

|   |   ├──{2}–第2章 Flink SQL中的表类型详解  

|   |   ├──{3}–第3章 Flink SQL常见的数据类型  

|   |   ├──{4}–第4章 Flink SQL中的列类型详解  

|   |   ├──{5}–第5章 Flink SQL中的DML语句详解  

|   |   ├──{6}–第6章 Flink SQL中的Catalog  

|   |   ├──{7}–第7章 Flink SQL如何兼容Hive  

|   |   └──{8}–第8章 Flink SQL Client客户端工具  

|   ├──{8}–FlinkSQL双流JOIN详解  

|   |   ├──{10}–第10章 Flink SQL扩展内容  

|   |   ├──{1}–第1章 Flink SQL双流 Join概述  

|   |   ├──{2}–第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join  

|   |   ├──{3}–第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join  

|   |   ├──{4}–第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join  

|   |   ├──{5}–第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join  

|   |   ├──{6}–第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂  

|   |   ├──{7}–第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join  

|   |   ├──{8}–第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join  

|   |   └──{9}–第9章 Flink SQL 双流JOIN总结  

|   └──{9}–实时OLAP引擎之ClickHouse  

|   |   ├──{1}–第1章 OLAP数据分析引擎整体概述  

|   |   ├──{2}–第2章 快速了解ClickHouse  

|   |   ├──{3}–第3章 快速上手使用ClickHouse  

|   |   ├──{4}–第4章 ClickHouse核心内容  

|   |   ├──{5}–第5章 ClickHouse分布式集群  

|   |   └──{6}–第6章 ClickHouse数据查询  

├──{5}–阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台  

|   ├──{2}–实时数仓-Flink CDC数据采集  

|   |   ├──{1}–第1章 Flink CDC快速理解  

|   |   ├──{2}–第2章 Flink CDC之MySQL CDC  

|   |   ├──{3}–第3章 MySQL CDC支持的高级特性  

|   |   └──{4}–第4章 MySQL CDC扩展内容  

|   ├──{3}–直播平台三度关系推荐V1.0  

|   |   ├──{1}–第1章 项目介绍及演示  

|   |   ├──{2}–第2章 项目技术选型  

|   |   ├──{3}–第3章 Neo4j图数据库快速上手使用  

|   |   ├──{4}–第4章 数据采集模块分析  

|   |   ├──{5}–第5章 数据采集+聚合+分发+落盘  

|   |   ├──{6}–第6章 数据计算核心指标分析  

|   |   ├──{7}–第7章 数据核心指标计算  

|   |   └──{8}–第8章 项目核心复盘  

|   └──{4}–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  

|   |   ├──{2}–第2章 V2.0架构之数据核心指标计算  

|   |   ├──{3}–第3章 数据接口定义及开发  

|   |   ├──{4}–第4章 数据展示  

|   |   ├──{5}–第5章 项目扩展优化  

|   |   └──{6}–第6章 项目核心复盘  

└──源码  

|   ├──bigdata_course_materials-master.zip  18.55M

|   ├──data_screen-master.zip  17.07kb

|   ├──db-sparkstreaming-master.zip  11.14kb

|   ├──db_clickhouse-master.zip  8.24kb

|   ├──db_data_warehouse-master.zip  26.97kb

|   ├──db_flink-master.zip  66.33kb

|   ├──db_flink15-master.zip  102.59kb

|   ├──db_flinkcdc-master.zip  39.21kb

|   ├──db_fullsearch-master.zip  5.64M

|   ├──db_kafka-master.zip  8.83kb

|   ├──db_redis-master.zip  8.97kb

|   ├──db_spark3-master.zip  21.03kb

|   ├──flink-1.15.0-src-master.zip  49.21M

|   └──hadoop-3.2.0-src-master.zip  43.14M

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