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  • 視頻資源大小:34.3 GB 更新時間:2022-10-31
  • 類型:大數據 觀看方式:百度網盤
  • 類別:>電腦教程 > 語言匯編Tags:
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體系課-大數據工程師2022-價值3888元-重磅首發-完結無秘資源簡介:

課程目錄

├──{1}–階段一:走進大數據

|? ?├──{1}–學好大數據先攻克Linux

|? ?|? ?├──{1}–第1章笑傲大數據成長體系課【必看】

|? ?|? ?├──{2}–第2章Linux虛擬機安裝配置

|? ?|? ?├──{3}–第3章Linux極速上手

|? ?|? ?├──{4}–第4章Linux試煉之配置與shell實戰

|? ?|? ?└──{5}–第5章Linux總結與走進大數據

|? ?├──{2}–大數據起源之初識Hadoop

|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Hadoop

|? ?|? ?└──{2}–第2章Hadoop的兩種安裝方式

|? ?├──{3}–Hadoop之HDFS的使用

|? ?|? ?├──{1}–第1章HDFS介紹

|? ?|? ?├──{2}–第2章HDFS基礎操作

|? ?|? ?└──{3}–第3章Java操作HDFS

|? ?├──{4}–Hadoop之HDFS核心進程剖析

|? ?|? ?├──{1}–第1章初識NameNode

|? ?|? ?├──{2}–第2章NameNode進階

|? ?|? ?├──{3}–第3章HDFS高級

|? ?|? ?└──{4}–第4章【擴展內容】HDFS寫數據源碼剖析

|? ?└──{5}–Hadoop之初識MR

|? ?|? ?├──{1}–第1章初識MapReduce

|? ?|? ?├──{2}–第2章實戰:WordCount

|? ?|? ?├──{3}–第3章深入MapReduce

|? ?|? ?└──{4}–第4章精講Shuffle執行過程及源碼分析輸入輸出

├──{2}–階段二:PB級離線數據計算分析存儲方案

|? ?├──{1}–拿來就用的企業級解決方案

|? ?|? ?├──{1}–第1章剖析小文件問題與企業級解決方案

|? ?|? ?├──{2}–第2章剖析數據傾斜問題與企業級解決方案

|? ?|? ?├──{3}–第3章YARN實戰

|? ?|? ?├──{4}–第4章Hadoop官方文檔使用指北【授人以魚不如授人以漁】

|? ?|? ?├──{5}–第5章Hadoop核心復盤

|? ?|? ?└──{6}–第6章【福利加油站】

|? ?├──{2}–Flume從0到高手一站式養成記

|? ?|? ?├──{1}–第1章極速入門Flume

|? ?|? ?├──{2}–第2章極速上手Flume使用

|? ?|? ?├──{3}–第3章精講Flume高級組件

|? ?|? ?├──{4}–第4章Flume出神入化篇

|? ?|? ?└──{5}–第5章Flume核心復盤

|? ?├──{3}–數據倉庫Hive從入門到小牛

|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解Hive

|? ?|? ?├──{2}–第2章數據庫與數據倉庫區別

|? ?|? ?├──{3}–第3章Hive基礎使用

|? ?|? ?├──{4}–第4章Hive核心實戰

|? ?|? ?├──{5}–第5章Hive高級函數實戰

|? ?|? ?└──{6}–第6章Hive技巧與核心復盤

|? ?├──{4}–Hive擴展內容

|? ?|? ?├──{1}–第1章常見數據壓縮格式的使用

|? ?|? ?└──{2}–第2章常見數據存儲格式的使用

|? ?└──{5}–快速上手NoSQL數據庫HBase

|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解HBase

|? ?|? ?├──{2}–第2章快速上手使用HBase

|? ?|? ?├──{3}–第3章深入HBase架構原理

|? ?|? ?├──{4}–第4章HBase高級用法

|? ?|? ?└──{5}–第5章HBase調優策略和擴展內容

├──{3}–階段三:Spark+綜合項目:電商數據倉庫設計與實戰

|? ?├──{1}–7天極速掌握Scala語言

|? ?|? ?├──{1}–第1章Scala極速入門

|? ?|? ?├──{2}–第2章Scala基礎語法

|? ?|? ?├──{3}–第3章Scala面向對象

|? ?|? ?├──{4}–第4章Scala函數式編程

|? ?|? ?├──{5}–第5章Scala高級特性

|? ?|? ?└──{6}–第6章Scala核心復盤

|? ?├──{2}–Spark快速上手

|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Spark

|? ?|? ?├──{2}–第2章解讀Spark工作與架構原理

|? ?|? ?├──{3}–第3章Spark實戰:單詞統計

|? ?|? ?├──{4}–第4章Transformation與Action開發實戰

|? ?|? ?├──{5}–第5章RDD持久化

|? ?|? ?├──{6}–第6章TopN主播統計

|? ?|? ?└──{7}–第7章面試與核心復盤

|? ?├──{3}–Spark性能優化的道與術

|? ?|? ?├──{1}–第1章Spark三種任務提交模式

|? ?|? ?├──{2}–第2章Shuffle機制分析

|? ?|? ?├──{3}–第3章Spark之checkpoint

|? ?|? ?├──{4}–第4章Spark程序性能優化企業級最佳實踐

|? ?|? ?├──{5}–第5章Spark性能優化之算子優化

|? ?|? ?├──{6}–第6章極速上手SparkSql

|? ?|? ?└──{7}–第7章Spark實戰與核心復盤

|? ?├──{4}–Spark3.x擴展內容

|? ?|? ?├──{1}–第1章快速上手使用Spark3.x

|? ?|? ?├──{2}–第2章Spark3.x版本中新特性的原理及應用

|? ?|? ?└──{3}–第3章SparkSQL集成Hive

|? ?├──{5}–綜合項目:電商數據倉庫之用戶行為數倉

|? ?|? ?├──{1}–第1章電商數據倉庫效果展示

|? ?|? ?├──{2}–第2章數據倉庫前置技術

|? ?|? ?├──{3}–第3章電商數倉技術選型

|? ?|? ?├──{4}–第4章數據生成與采集

|? ?|? ?├──{5}–第5章用戶行為數倉設計與實現

|? ?|? ?└──{6}–第6章項目核心復盤

|? ?└──{6}–綜合項目:電商數據倉庫之商品訂單數倉

|? ?|? ?├──{1}–第1章商品訂單數倉需求分析

|? ?|? ?├──{2}–第2章需求設計與實現

|? ?|? ?├──{3}–第3章訂單拉鏈表實戰

|? ?|? ?├──{4}–第4章數據可視化和任務調度實現

|? ?|? ?├──{5}–第5章項目核心復盤

|? ?|? ?└──{6}–第6章數據壓縮格式和存儲格式在數倉中的應用

├──{4}–階段四:高頻實時數據處理+海量數據全文檢索方案

|? ?├──{1}–消息隊列之Kafka從入門到小牛

|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Kafka

|? ?|? ?├──{2}–第2章Kafka集群安裝部署

|? ?|? ?├──{3}–第3章Kafka使用初體驗

|? ?|? ?├──{4}–第4章Kafka核心擴展內容

|? ?|? ?├──{5}–第5章Kafka核心之存儲和容錯機制

|? ?|? ?├──{6}–第6章Kafka生產消費者實戰

|? ?|? ?├──{7}–第7章Kafka技巧篇

|? ?|? ?├──{8}–第8章Kafka小試牛刀實戰篇

|? ?|? ?└──{9}–第9章Kafka核心復盤

|? ?├──{2}–極速上手內存數據庫Redis

|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解Redis

|? ?|? ?├──{2}–第2章Redis核心實踐

|? ?|? ?├──{3}–第3章Redis封裝工具類技巧

|? ?|? ?├──{4}–第4章Redis高級特性

|? ?|? ?└──{5}–第5章Redis核心復盤

|? ?├──{3}–Flink快速上手篇

|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Flink

|? ?|? ?├──{2}–第2章實戰:流處理和批處理程序開發

|? ?|? ?├──{3}–第3章Flink集群安裝部署

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

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

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

|? ?|? ?└──{7}–第7章Flink核心復盤

|? ?├──{4}–Flink高級進階之路

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

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

|? ?|? ?├──{3}–第3章Flink中的并行度詳解

|? ?|? ?├──{4}–第4章Flink之KafkaConnector專題

|? ?|? ?├──{5}–第5章SparkStreaming快速上手

|? ?|? ?├──{6}–第6章Flink核心復盤

|? ?|? ?└──{7}–第7章【福利加油站】

|? ?├──{5}–Flink1.15新特性及狀態的使用

|? ?|? ?├──{2}–第2章快速上手使用Flink1.15

|? ?|? ?└──{3}–第3章State(狀態)的使用與管理

|? ?├──{6}–Flink1.15之狀態的容錯與一致性

|? ?|? ?├──{1}–第1章State(狀態)的容錯與一致性

|? ?|? ?├──{2}–第2章Checkpoint與State底層原理深度剖析

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

|? ?├──{7}–全文檢索引擎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分詞詳解

|? ?|? ?├──{4}–第4章Elasticsearch查詢詳解

|? ?|? ?└──{5}–第5章Elasticsearch的高級特性

|? ?└──{8}–Es+HBase仿百度搜索引擎項目

|? ?|? ?├──{1}–第1章企業中快速復雜查詢痛點分析

|? ?|? ?├──{2}–第2章仿百度搜索引擎項目架構設計

|? ?|? ?├──{3}–第3章ES高級特性擴展

|? ?|? ?└──{4}–第4章開發仿百度搜索引擎項目

└──{5}–階段五:綜合項目:三度關系推薦系統+數據中臺

|? ?├──{1}–直播平臺三度關系推薦V1.0

|? ?|? ?├──{1}–第1章項目介紹及演示

|? ?|? ?├──{2}–第2章項目技術選型

|? ?|? ?├──{3}–第3章Neo4j圖數據庫快速上手使用

|? ?|? ?├──{4}–第4章數據采集模塊分析

|? ?|? ?├──{5}–第5章數據采集+聚合+分發+落盤

|? ?|? ?├──{6}–第6章數據計算核心指標分析

|? ?|? ?├──{7}–第7章數據核心指標計算

|? ?|? ?└──{8}–第8章項目核心復盤

|? ?├──{2}–直播平臺三度關系推薦V2.0

|? ?|? ?├──{1}–第1章V1.0架構方案分析及V2.0架構設計

|? ?|? ?├──{2}–第2章V2.0架構之數據核心指標計算

|? ?|? ?├──{3}–第3章數據接口定義及開發

|? ?|? ?├──{4}–第4章數據展示

|? ?|? ?├──{5}–第5章項目擴展優化

|? ?|? ?└──{6}–第6章項目核心復盤

|? ?└──{3}–數據中臺大屏

|? ?|? ?├──{1}–第1章數據中臺的前世今生

|? ?|? ?├──{2}–第2章數據中臺架構

|? ?|? ?├──{3}–第3章什么樣的企業適合建設數據中臺

|? ?|? ?├──{4}–第4章數據中臺企業級解決方案

|? ?|? ?├──{5}–第5章項目總結

|? ?|? ?├──{6}–第6章數據中臺之數據加工總線

|? ?|? ?├──{7}–第7章數據加工總線之SparkSQL計算引擎開發

|? ?|? ?├──{8}–第8章數據加工總線之FlinkSQL計算引擎開發

|? ?|? ?└──{9}–第9章后期展望

 

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