体系课-大数据工程师2022|价值3888元|重磅首发|课件源码电子书数据完整|完结无秘课程介绍(A001075)：
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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 |
| │ │ │ │ └─[1.1.2.6]–2-6SecureCRT配置修改.mp4 8.6G e R A y h T o9MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Linux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* { z 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]–3-4Linux常见高级命令X j } Y P之uniq的使用.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]–3-6Linux常见高级命令之date的使用.mp4 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]–3-8Li7 @ P Cnux常见高级命令之jps+top+kill的使用.mp4 52.54MB |
| │ │ │ │ └h ] _ i─[1.1.3.9]–3-9Linux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]–4-10shell扩展.mp4 74.61MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.11]–4-11Linux中的定时器crontab.mp4 72.51MB |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.1]–4-1Linux高级配置之静态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]–4-4开发执行第一个shell脚本.mp4 68.9MB |
| │ │ │ │ ├─! ~ ~ 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 |
| │ │ │ │ ├─[1.1.4.7]–4-78 l , a ] jshell中的循环和判断之for循环.mp4 14.4MB |
| │ │ │ │ ├─[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]–5-2Linuxv c % @ 4 { 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大数据产生的背景.mp4 6E : { \ S.16MB |
| │ │ │ ├─[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 S |
| │ │ ├─{2}–大数据起源之初识Hadoop |
| │ │ │ ├─{1}–第1章初识Hadoop |
| │ │ │ │ ├─[1.2.1.1]–1-1什么是Hadoop.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]–2-3Hadoop分布式集群安装部署.mp4 123.28MB |
| │ │ │ ├─[1.2.2.4]–2-4Hadoop分布式集群安装部署.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 ^B |
| │ │ │ ├─{2}–第2章HDFS基础操作 |
| │ │ │ │ ├─[1.3.2.1]–2-1HDFS的常见Shell操作.mp4 70.84MB |
| │ │ │ │ └─[1.3.2.2]–2-2HDFS案例实操.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]–3-2JavaC 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]–1-1NameNode介绍.mp4 136.71MB |
| │ │ │ │ └─[1.4.1.2]–1-2NameNode深入.mp4 66.8MB |
| │ │ │ ├─{2}–2 U . X d } e第2章NameNode进阶 |
| │ │ │ │ ├─[1.4.2.1]–2-1SecondaryNameNode介绍.mp4 10.1MB |
| │ │ │ │ ├─[1.4.2.2]–2-2DataNode介绍.mp4 52.2MB |
| │ │ │ │ └─[1.4.2.3]–2-3NameNode总结.mp4 50.7MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章HDFS高级 |
| │ │ │ │ ├H 2 6 | Q K X h─[1.4.3.1]–3-1HDFS的回收站.mp4 52.34MB |
| │ │ │ │ ├─[1.4.3.2]–3-2HDFS的安全模式.mp45 e P & B A E ( 45.27MB |
| │ │ │ │ ├─[1.4.3.3]–3-3实战：定时上传数据至HDFS.mp4 119.54MB |
| │ │ │ │ ├─[1.4.3.4]–3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4 42.11MB |
| │ │ │ │ └─[1.4.3.5]–3-5本周总结X 7 n –+寄语0 S D.mp4 37MB |
| │ │ │ └─{4}–第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析 |
| │ │ │ ├─[1.4.4.1]–4-1RPC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.mp4 62.69MB |
| │ │ │ ├─` E l }[1.4.4.4]–4-4create方法源码调用过程分析（上）.mp4 79.19MB |
| │ │ │ ├─[1.4.4.5]–4-5create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（上）.mp4 135.18MB |
| │ │ │ └─[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 77.18MB |
| │ │ └─{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案例开发.mp4 85.49MB |
| │ │ ├─{3}–第3章深入MapReduce |
| │2 & m 7 : , │ │ ├─[1.5.3.1]–3-1MapReduce任务日I r v \ E m / %志查看.mp4 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 R5.77MB |
| │ │ ├─[1.5.4.2]–4-2Hadoop中的序列化机制.mp4 1V 6 $ y | _ `11.39MB |
| │ │ ├─[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.mp4 71.22MB |
| │ │ └─[1.5.4.7]–4-$ V G \ z ! G b e7OutputFormat源r % e # % ) ` @码剖析.mp4 47( f , # | ].49MB |
| │ ├g 0 r 2─{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 |
| │ │ │ ├─{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SequenceFile.mp4 81.95MB |
| │ │ │ │ ├─[2.1.1.2]–1-2小文件问题之SequenceFile.mp4 71.91MB |
| │ │ │ │ ├─[2.1.1.3]–1-3小文件问题之MapFile.mp4 48.01MB |
| │ │ │ │ └─[2.1.1.4]–1-4案例：小文件F o W + X \ : 2存储和计算.mp4w , ~ V $ 46.6T y + A [4MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业级解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]–3-1YARN的基本情况介绍.mp4 40.47MB |
| │ │ │ │ ├─[2.1.3.2]–3-2YARN中的调度器分析.mp4 27.2MB |
| │ │ │ │ └─[2.1.3.3]–3-3案例：YARN多资源队列配置和使用.mp4 94.82MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Hadoop官方文档使用指n r 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.mp4 117.83MB |
| │ │ │ │ └─[2.1.4.3]–4-3Hadoop在HDH e 5 C T HP中的使用.mp4 43.63MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Hadoop核心复盘 |
| │ │ │ │ └─[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】大数据技术揭开抖音推荐的真相.mp4 87.84MB |
| │ │ │ └─& P 0 9 [ w \[2.1.6.2]–6-2【加餐】大厂资深HR教你如何准备简历和面试.mp4 51.57MB |
| │ │ ├─{2}–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]–1-1快速了解Flume.mp4 27.78MB |
| │ │ │ │ ├─[2.2.1.2]–1-2Flume的三大核心组件.mp4 26.05MB |
| │ │ │ │ └─[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：采集文件内容上传至HDFi G m . N ) . ES.mp4 163.92MB |
| │ │c h x W │ │ └─[2.2.2.3]–2-3案例：采集网站日志上传至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 :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 │ │ │ └─[2.2.4.3]–4O ^ u \ b t m P-3Flume进` c Q 5 X程监控.mp4 152.08MB |
| │ │ │ └─{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 42.78MB |
| │ │ ├─{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Hive基础使用 |
| │ │ │ │ ├─[2.3.3.1]–3S I ~-1Hive使用方式! 2 ( w X之命令行方式.mp4 100.77MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.3.2]–3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4 94.72MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.3.3]–3-3Set命令的使用.mp4 58.37MB |
| │ │ │ │ └─[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]–4-10Hive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 |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.2]–4-2Hive中表的操作.mp4 145.57MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.3]–4-3Hiv\ T ` A L f g ne中数据类型的应用.mp4 108.61MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.4.4]–4-4Hive中数据类型的应用.mp4 58+ F % m ? w # `.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表类型之外部分区表.mp4 63.65MB |
| │ │ │ │ ├─[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]–4-9Hive数据处理综合案例（上）.mp4 100.55MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Hive高级函数实战 |
| │ │ │ │^ T k + ├─[2.3.5.1]–5-1Hive高级函数之分组排序取TopN.mp4 84.83MB |
| │ │ │ │ ├─[2.3.5.2]–5-2Hive高级函数之行转列.mp4 49.72MB |
| │ │ │ │ ├─[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}–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 q n x * 7 n [ 8 |
| │ │ ├─{4}–Hive扩展内容 |
| │ │ │ ├─{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 8.38MB |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.3]–1-3数据压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 JDeflate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 |
| │ │ │ │ ├─[2.4.1.6]–1-6Lz4+Snappy压h x b D {缩8 ^ %格式演示.mp4 20.5MB |
| │ │ │ │ └─[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数据存储格式之SequenceFile的原理及使用.mp4 9\ p m q r % L6.12MB |
| │ │ │ ├─[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]–2-4数据存储格式之ORC的原理及使用.mp4 95.06MB |
| │ │ │ ├─[2.4.2.5]–2-5数据存储格式之Parquet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HBase |
| │ │ │ └─[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常用命令之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 52.59MB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.5]–2-5HBaseJavaAPI之增加和查询操作.mp4 99.8MB |
| │ │ │ ├─[2.5.2.6]–2-6HBaseJavaAPI之查询多版本数据和删除操作.mp4 94.74MB@ + D [ I A ` |
| │ │ │ └─[2.5.2.7]–2-7H( 4 D { W uBaseJava` R jAPI之创建表和删除表.mp4 46.34MB |
| │ │ ├─{3}–第3章深入HBase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 11.46MB? $ . ^ + ` 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 |
| │ │ │ ├─[2.5.3.6]–3-7Region的分裂机制.mp4 21.78MB |
| │ │ │ └─[2.5.3.7]–3% H % 6-8Region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+Filter案例实战.mp4 83.36MB |
| │ │ │ ├─[2.5.4.3]–4-4HBase批量导入之MapReduu z j } ? ,ce.mp4 1– # 4 j g ,77.96MB |
| │ │ │ └─[2.5.4.4]–4-5HBase批量导入之BulkLoad.mp4 89.44MB |
| │ │ └─{5}–第K Z | n E 75章HBase调优策略和扩展内容 |
| │ │ └─[2.5.5.1]–5-1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1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]–2-1Scala中的变量和数据类型.mp4 22.73MB |
| │ │ │ │v p – r 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 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.2.3]–2-3Scala集合体系之Set.mp4 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.mp4 82.38MB |
| │ │ │ │ ├─[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]–2-8Scala中函: = v V E – ^ Q数的使用.mp4 106` l [ w j R.55MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Scala面向对象 |
| │ │ │ │ ├─[3.1.3.1]–3-1ScalZ & 0 E Ga面向对象之类的使用.mp4 66.8MB |
| │ │ │ │ ├─[3.1.3.3]–3-3Scala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.mp4 47.36MB |
| │ │ │ ├─{4}S T I 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]–4-3Scala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核心复盘 |
| │ │ │ └─[3.1.6.1]–6-1本周总结+寄语.mp4 69.26MB |
| │ │ ├─{2k n e F Q \ g d}–Spark快速上手 |
| │ │ │ ├─{1~ B ~ x 7 | ]}–第1章初识Spark |
| │ │ │ │ ├─[3.2.1.1]–1-1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 ~ !作与架构原理 |
| │ │ │ │ ├─[3.2.2.1]–2-1Spark工作原理分析.mp4 27.5MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.2.2]–2-2什么是RDD.mp4 15.44MB |
| │ │ │ │ └─[3.2.2.3]–2-3Spark架构原理.N F ~ U ~ @ [ |mp4 17~ Q _ w.55MB |
| │k 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 |
| │ │ │ │ ├─[3.2.3.2]–3-2WordCount之Scala代码.mp4 87.18MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.3.3]–3-3WordCount之Java代码.mp4 6V F z D3.04MB |
| │ │ │ │ ├─[3.2.3.4]–3-4Spark任务的三种提交方式.mp4 117.35MB |
| │ │ │ │ └─[3.2.3.5]–3-5Spark开启historyServef ^ ar服务.mp4 28.31MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Transformation与ActioH % r 6 – Z ^ 1 {n开e Y F 4发实战 |
| │ │ │ │ ├─/ 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]–4-3Transformation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 63.16MB |
| │ │ │ │ ├─[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 54.42MB |
| │ │ │ ├─{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. – G ( ~ _ 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 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 |
| │ │ │ │ └─[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 $ = ? , 3opN主B Z c x ~播统计代码实现之Scala代码.mp4 112.59R Y j mMB |
| │ │ │ │ └─[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 |
| │ │ │ ├─[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1章Spark三种任务提交模式 |
| │ │ │ │ ├─[3.3.1.1]–1-1宽依赖和窄依赖.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Shuffle机制分析 |
| │ │ │ │ ├─[3.3.2.1]–2-1Shuffle介绍.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 |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Spark之checkpoX r f _ A zint |
| │ │ │ │ ├─[3.3.3.1]–3-1checkpoint概述.mp4 3[ + $ { /7.7D & &2MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.3.2]–3-2checkpoint和持久化的区别.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]–3-4checH 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 f H ) s | G析之写操作.mp4 105.74MB |
| │ │ │ │ └─[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Kryo的使用.mp4 167.84MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.4.3]–4-L u 8 M T 3 &3持久化或者checkpoint.mp4 6.36MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.4.4]–4-4JVM垃圾回收调忧.mp4 63.12MB |
| │ │ │ │ └─[3.3.4.5]–4-6数据本地化.mp4 35.24MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Spark性能优化之算子优化 |
| │ │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.mp4 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算子优化之reduceByKey和groupByKey.D B U C g + ;mp4 30.67MB |
| │ │ │ ├─{6}–第6章极速上手SparkSql |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.1]–6-1Spax [ P N `rkSql快速R : W (上手使用.mp4 62.37MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.2]–6-2DataFrame常见算子操作.mp4 66.39MB |
| │ │ │ │ ├─[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 82.57MB |
| │ │ │ │ ├─[3.3.6.6]–68 @ k-6load和save操作.mp4 42.98MB |
| │ │ │ │ ├─[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.mp4 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}–Spark3.x扩展内容 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章快速上手使用v k f + w ) ! –Spark3.x |
| │ │ │ │ ├─[3.4.1.1]–1-1Spa| | Urk3.x版本介绍.mp4 19.46MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.1.2]–1-2基于Spark3.x版本开发代码.mp4 49.01MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.1.3]–1-3在大数据集群中集成Sp^ b N } R kark3.x环境.mp4 34.99MB |
| │ │ │Y F v n 8 2 ( ^ │ └─[3.4.1.5]–1-5向YARN集群中提交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]–2-1Spark1.x~3.x的演变历史.mp4 16.11MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.2]–2-2Spark3.x新特性概述.mp4 11.34MB |
| │ │ │ │ ├─[3.4.2.3]–2-3AQE之自适应调整Shuffle分区数量(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 124.28MB |
| │ │ │ │ ├─[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(原理).mp4 60.w w l 8 J67MB |
| │ │ │ │ └─[3.4.2.9]–2-9AQE之动态优化倾斜的Join(应用).mp4 143.99MB |
| │ │ │ └─{3}–第3章SparkS– I TQL集成Hive |
| │ │ │ ├─[3.4.3.1]–3-1在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4 97.1MB |
| │ │ │6 p e e = ~ ├─[3.4.3.2]–3-2在SparkSQL代码中集成Hive.mp4 47.71MB |
| │ │ │ ├─[3.4.3.3]–3-3使用in4 : 9sertInto向Hive表中写入数据.mp4 166.1g v & ^ \6MB |
| │ │ │ ├─[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 & 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 27.6MB |
| │ │ ├─{5}–综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章电商数据仓库效果展示 |
| │ │ │ │ ├─[3.5.1.1]–1-1项目效果展示.mp4 10.59MB |
| │ │ │ │ └─[3.5.1.2]–1-2项目的由来.mp4 29.58MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章数据仓库前置技术 |
| │ │ │ │ ├─[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.mp4 31.06MB |
| │ │ │ │ └─[3.5.2.4]–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 /p4 56.81MB |
| │ │ │ │ ├─8 6 R Z # # _[3.5.4.4]–4-4Sqoop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 13! r . 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]–5-13需求三之需求u 0 $ \ 9 = E分析.mp4 57.63MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.14]–5-14需求三之] ~ h B ~dws层和app层开发.mp4 26.99MB |
| │` \ 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 & N y }之app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 64.2` A m – g 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 |
| │ │ │ │ ├─[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 |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.24]–5-24需求六之dws层和app层开发.mp4 27.37MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.25]–5-25需求六之开发脚本.mp4 26.39MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.26]–5-26用户行为数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]–5-5用户行为数据数仓需求分析.mp4 85.42MB |
| │ │ │ │ ├─[3.5.5.6]–5-6需求一之需求分析.mp4Y P $ n q i b { 119.09MB |
| │ │ │ │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 |
| │ │ │ │ ├─[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 |
| │ │ │ └─{6}–第6章项目核心复盘 |
| │ │ │ └─[3.5.6.1]–6-1本周总结.} # A s j % [mp4 62.77MB |
| │ │ └─{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 ! T ~ d |
| │ │D 4 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}–第2章需求设计与实现 |
| │ │ │ ├─[3.6.2.10]–2-10需求四之需求分析.mp4 23.6MB |
| │ │ │ ├─[3.6.2.11]–2-11需求四之app层开) 6 d v 4 E & 8发.mp4 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 |
| │ │ │ ├─[3.6.2.4]–2-4需求二之需求分析.mp4 15.27MB |
| │ │ │~ \ ] D ] } C e ├─[3.6.2.5]–2-5需求二之app层开发.mp4 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 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 6 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 57.63MB |
| │ │ │ ├─[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 63.59MB |
| │ │ │ ├─[3.6.4.2]–4-2数据可视化之Zeppli3 { k , 4 \ i .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.p ^ 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 |
| │ │ │ ├─[3.6.4.5]–4-5任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4 37.83MB |
| │ │ │ ├─[3.6.4.6]–4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4 13.45MB |
| │ │ │ ├─[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}–第} N B p5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数据存储格式和压缩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Kafka |
| │ │ │ │ ├─[4.1.1.1]–1-1什么是消息队列.mp4 12.96MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.1.2]–1-2什么是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]–2-1Zookeeper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]–2-3Kafka安装部署之单机模式.mp4 31.47MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.2.4]–2-4Kafka安装部署之集群模式.mp4 36.42MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Kafka使I p : Q d用初体验 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.3.1]–3-1K: H 5 # vafka中Topi& q | 1 G 3 Vc的操作.mp4 93.25MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.3.2]–3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4 28.62MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.3.3]–3-3案例：QQ群聊天.mpD 9 H E + b4 15.1MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Kafka核心扩展内容 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.4.1]–4-1Broker扩展内容.mp4 49.18MBx 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 & z Q @ s 9+Partition+Message扩展内容.mp4 15.4MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.5.2]–5-2存储策略.mp4 11.67MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.5.3]–5-3容错机制.mp4 43.61MB |
| │ │ │ ├─{6}–第6章Kafka生产消费者实战 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.6.1]–6-1Java代码实现生产者代码.mp4 40.86MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.6.2]–6-2Java代码实现消费者代码.mp4 56.3 O B 9 u42MB |
| │ │ │ │\ | , 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]–6-4Consumer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 |
| │ │ │ │ └─[4.1.6.6]–6-6Kafka的三种语义.mp4 40.83MB |
| │ │ │ ├─{7}–第7章Kafka技巧篇 |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.1]–7-1JVM参数调忧.mp4 3v ( ^ F3.86MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.2]–7-2Replication参数调忧.mp4 4.69MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.3]–7-3Log参数调忧.mp4 25MB |
| │ │ │ │ ├─[4.1.7.4]–7-4KafkaTopic命名小技巧.m8 = ~ k L q –p4 6.12MB |
| │ │ │ │ └─[4.1.7.5]–7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK).mp4 120.62MB |
| │ │ │ ├─{8}–第8章Kafka小试& / ) G a 2 x牛刀实战篇 |
| │ │ │ │] o 1 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：Kafka集群平滑升级.mp4 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 Q结+寄语.mp4 62.32MBV = 2 S # x j o – |
| │ │ ├─{2}–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 12.63MB |
| │ │ │ │ ├─[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]–1-4RedZ h P N / H iis多数据库特性.mp4 28.46MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Redis核心实践 |
| │ │ │ │ ├─J y h N { D l –[4.2.2.1]–2-1Redis常用数据类型之String.mp4 55.58MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.2.2]–2-2Redis常用数据类型之Hash.mp4 54.83MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.2.3]–2-3Redis常用数据类型之List.mp4 36.66MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.2.4]–2-4Q & ` X \Redis常用数据类型之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Redis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; = = 9 ; J 6MB |
| │ │ │ │ └─[4.2.3.3]–3-3提取RedisUtils工具类.mp4 24.9MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Redis高级特性 |
| │ │ │ │ ├─[4.2.4.1]–4-1Redis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 81.75MB |
| │ │ │ │ ├─[4.2.4.3]–4-3Redis持d D q N z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 |
| │ │ │ ├─{1}–第1章初识Flink |
| │ │ │ │ └─[4.3.1.1]–1-1快速了解Flink.mp4 56.57MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2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程序开发, _ 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 j1FlinkStandalone集群z X ` % = V \安装部署.mp4 68.04MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.3.2]–3-2FlinkONYARN的两种方式.mp4 100.38MB |
| │ │ │ │ └─[4.3.3.3]–3-C V S 6 N p V3向集群中提交Flink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 mreamAPI之DataSource.mp4 63.9MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.3]–4-3DataStrec [ K = A u a m YamAPI之Transformation-.mp4 49.63MB |
| │ │Z 5 k P X │ │ ├─[4.3.4.4]–4-4DataStreamAPI之Transformation-.mp4 54.1MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.4.5]–4-5D^ $ ] v % g HataStreamAPI之Transformation-.mp4 57.73MB |
| │ │ │ │ ├─[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 137.15MB |
| │ │ │ │ └─[4.3.4.9]–4-9DataStreamAPI之DataSiY E 7nk.mp4 105.89MB |
| │ │ │ ├─{5}–第5章Flink核心API之DataSetAPI |
| │ │ │ │ ├─[4.3.5.1]–5-1DataSetAPI之Transformation-map.mp4 69.6MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.5.2]–5-2DataSetAPI之Transformation-joi.mp4 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 29.41MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.6.2]–6-2创建Tab0 ? 5 gleEnvironment对象.mp4 68.73MB |
| │x N G L Z m H h \ │ │ │ ├─J \ B – ] ~[4.3.6.3]–6-y z h J F y3TableAPI和SQL的: R P ] o d = X u使用.mp4 108.14MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.6.4]–6-4使用DataStream创建表.mp4 72.27MB |
| │ │ │ │ ├─[4.3.6.5]–6-5使用DataSet创建表.mp4 39.07MB |
| │ │ │ │ └─[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 │ ├─{1}–S / / a第1章Flink中的Window和Time详解 |
| │ │ │ │ ├─O / j N O[4.4.1.1]–12 Z 3 ^ f G y A-1Window的概念和类型.mp4 13.11MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.2]–1-2TimeWindow的使用.mp4 81.17MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.3]–1-3CountWindow的使用.0 @ K q C zmp4 68.64MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.4]–1-4自定义Wib d j E j , yndow的使用.mp4 46.447 \ D G d L v DMB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.1.5]–1-5Window中的增量聚合和全量聚合.mp4 19.06MB |
| │ │ │ │ └─[4.4.1.6]–1-6Flink中的Time.mp4 12.64MB |
| │ │ │ ├─{2}–第2章Flink中的Watermark深入剖析 |
| │ │ │ │ ├─[4.4.2.1]–2-1Watermark的分析.mp4 31.94MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.2.2]–2-2开发WatermaS l + B ( F _rk代码.mp4 94MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.2.3]–2-3开发Watermark代码.mp4 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4章FlinF D ; / Ek之KafkaConnector专题 |
| │ │ │ │ ├─[4.4.4.2]–4-2KafkaConsumer消费策略设置.mp4 25.94MB |
| │ │ │ │ ├─[4.4.4.3]–4-3KU , ^ : P * G BafkaConsumer的容错.mp4 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 34.85MB |
| │ │ │ ├─{5}W % k–第5章SparkStreaming快速上手 |
| │ │ │ │ └─[4.4.5.2]–5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4 97.16MB |
| │ │ │ ├─{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【福利加油站】 |
| │ │ │ ├─[4.4.7.1]–7-1【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4 45.41MB |
| │ │ │ ├─[4.4.7.2]–7-2【C W W h S C加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4 20.54MB |
| │ │ │ ├─[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 |
| │ │ │ │ └─[4.5.2.2]–2-2在已有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]–3-11Operl # c # O # W iak p x 9to( [ 6 A q { P ; ?rState原理分析.mp4 65.47MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.12]–3-12OperatorState案例之ListState[ ^ K H 8 A 1 :的使用.mp4 155.28MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.13]–3-13OperatorState案例之UnionListSta.mp4 21.44MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.14]–3-14OpL K : Z ( 9 ) FeratorState% O I案例之Broadco C E _ U , Q I castSta.mp4 106.02MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.15]–3-15OperatorState案例之BroadcastStaR x D x % X.mp4 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 \ 45.99MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.2]–3-2State相关概念整体概览.m[ U q J |p4 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]–3-4KeyedState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(ValueState).: P L gmp4 75MB |
| │ │ │ ├─[4.5.3.7]–3-7KeyedState案例之直播间数据统计(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 ~ sp4 100.91MB |
| │ │ │ └─[4.5.3.9]–3-9KeyedState案例之订单数据补全(ListState.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Savepoint进行恢复之异常恢复（上）.mp4 101.98MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.12]–1-X M E12从St f % Y J aavepoint进行恢复之异常恢复（下）.mp4 56.61MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.13]–1-13StateBackend的原理及配置.mp4 72.43MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.14]–1-14State的生存时间的原理及使用.mp4 150.99MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.15]–1-15Window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 s │ │ │ ├─[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]–1-4保存多个CN D t V 8 + ] K Rheckpo^ I ) |int.mp4 33.63MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.5]–1-5从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4 138.17MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.6]–1-6从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4 38.28MB |
| │ │ │ │ ├─[4.6.1.7]–1-7Savepoint详解之算子唯一标识.m. z ! Bp4 51.61MB |
| │ │ │ │ ├─[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 |
| │ │ │ │ ├─[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+Flink+Kafkh W ] + % m M Da实现端到端一致性.mp4 50.48MB |
| │ │ │ │ └─[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]–3-4KafkaSink实战应用.mp4 35.41MB |
| │ │ │ ├─[4.6.3.5]–3-5KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问题(1).mp4 101.45MB |
| │ │ │ └─[4.6.3.5]–3-5KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问题.mp4 101.45MB |
| │ │ ├─{7}–全文检索引擎Elasticsearch |
| │ │ │ ├─{1}–第1章快速了解Elasticsearch |
| │ │ │ │ ├; l z j─[4.7.1.1]–1-1Elasticsearch简介.mp40 , p * k W 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ElastY 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]–2-2Elasticsearch单机安装步骤.mp4 58.82MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.2.3]–2-3Elasticsearch集群安装步U ) 5骤.mp4 59.59MB |
| │ │ │ │ ├─[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RestAPI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的索引.mp4 130.99MB |
| │ │ │ │ ├─[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使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4 126.92MB |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Elastie L 4 P Vcsearch分词详解 |
| │ │ │ │ ├─[4.7.3.1]–3-1Elasticsearch分词及倒排索引介绍v ^ $ f p ;.mp4 36.2MB |
| │; b T │ │ │ ├─[4.7.3.2]–3-7Elasticsearch集成中文分词插件(A R K 2 \es-ik).mp4 60.6MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.3.3]–3-8Elasticsearch添加自定义词库.mp4 42.3MB |
| │ │ │ │ └─[4.7.3.4]–3-9Elasticsearch添加热更新词库.mp4 48.75MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章Elasticsea} & {rch查询详解 |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.1]–4-1ElasticsearchSearch查询U % 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-b J ` p h n K4Elasticsearchquery过滤功能-2.mp4 95.03MB |
| │ │ │ │ ├─[4.7.4.4]–4-5Elasticsearch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 `settings.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 28.94MB |
| │ │ │ └─[4.7.5.5]–5-7ElasticsearchSQw H .L的使用.mp4 49.21MB |
| │ │C b 0 o n r * M └─{8}–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 D 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仿百度搜索引擎项目架_ D 3 \构设计.mp4 38.2MB |
| │ │ ├─{3}–第3章ES高级特性扩展 |
| │ │ │ ├─[4.8.3.1]–3-1ES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 |
| │ │ ├X Y [ l X─[4.8.4.2]–4-2获取Z M U l Q 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 66.22MB |
| │ │ ├─[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.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]–1-1项目介绍.mp4 10.86MB |
| │ │ │ ├─{2}–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 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.2.2]–2-2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 |
| │ │ │ ├─{3}–第3章Neo4ju v p V A P ` + =图数据库快速上手使用 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.3.1]–3-1Neo4j介绍及安装部署.mp4 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]–3-4Neot s n x # _ 04j之更新数据.mp4 30.97MB |
| │ │ │ │ └─[5.1.3.5]–3-5Neo4j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 |
| │ │F } B n e = m │ │ ├─[5.1.4.1]–4-1数据采集架构详细设计.mp4 28.05MB |
| │ │ │ │ ├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数据采集聚合.mp4 100.55MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.5.2]–5-2数据分发.mY k ( 8 , ip4 27.88MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.5.3]–5-3\ ( p M A – G 6数据落盘.mp4 106.56MB |
| │ │ │ │ └─[5.1.5.4]–5-4Z ? t G采集服务端数据库数据.mpp i e r } v D4 114.24MB |
| │ │ │ ├3 & { X─{6}–第6章数据计算核心指标分析 |
| │ │ │ │ └─[5.1.6.1]–6-1数2 o 6 ! ?据计算核心指标详细分析.mp4 79.68MB |
| │ │ │ ├─{7}–第7章数据核心指标计算 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.10]–7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列\ / 2 _ G l表数据-2.mpf 1 ( # ~ x4 142.59MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.11]–7-11三度关系数据导出到MySQL.mp4 29| k b [ ^ 2.56MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.1]–7-1数据计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 |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.3]–7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 107.15MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.4]–7-4数据计算之F ` h m实时维护粉丝关注数据-3.mp4 189.8MB |
| │ │ │ │ ├─[5.1.7.5]–B # . A ] W k X7-5数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 127.5MB |
| │ │ │ │ ├─[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 |
| │ │ │ │ └─[5.1.7.9]–7-9数据计算之每周R Y s B一计算三度关系推荐列表数据-1.mp4 146.43MB |
| │ │ │ └─{8}–第8章M ( j 8项目核心复盘 |
| │ │ │ └─[5.1.8.1]–8-1总结(三度关系推荐系统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数据计算之三度关系列表数据导出到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-1.mpi U * V o4 141.33MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.3]–2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 111.92MB |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.4]–2-4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数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4 168.56MB) ` # |
| │ │ │ │ ├─[5.2.2.7]–2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4 110.87MB |
| │K n R │ │ │ ├─[5.2.2.8]–2-8数据计算之每周一计算三度关系列S ! b表-1.mp4 120.56MB |
| │ │ │ │ └─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数据接口定义) T ]及开发.mp4 92.69MB |
| │ │ │ ├─{4}–第4章数据展示 |
| │ │ │ │ └─[5.2.4.1]–4-1数据展示.mp4 12.76MB |
| │ │ │ ├─{5}–第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: 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(三度关系推荐系统V2.0).mp4 27.22MB |
| │ │ └─{3}–数据中台大屏 |
| │ │ ├─{1}–第1章数据中台的前世今生 |
| │ │ │ └─[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数据中台架构.mp4 42o o X t 5 V 8 U.03MB |
| │ │ ├─{3}–第3f z k 7 w G M章x Q : 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章数据中台之数据加工总线 |
| │ │ │ └─[5.3.6.1]–6-1快速了解数据加工总, x ( y线.mp4 49.31MB |
| │ │ ├─{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.mp4 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RestAPI向YARN集群提交任务（2）.mp4 131.05MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.13]–7-13使用RestAPI向YARN集群提交任务（3）.mp4 58.93MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.14]–7-14使用RestAPI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开发基于SparkSQL的通用计算引擎（1）.; c b Mmp4 109.33MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.3]–7-3开发基. V ) V T于SparkSQL的通用计算引擎（2）.mp4 87.88MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.5]–7-5开发基于SparkSQL的通用计算引擎（4）.mp4 61.19MB |
| │ │ │ ├─[5.3.7.6]–7-6验证SparkSQL计算引擎代码.mp4 66.77MB |
| │ │ │/ i / 3 e ├─[5.3.7.7]–7-7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支持复杂字段类型：数组.mp4 56.21MB |
| │ │ ├─{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 |
| │ │ │ └─[5.3.8.1]–8-1增加底层计算引擎FlinkSQL.mp4 97.98MB |
| │ │ └─{9}–第9章后期展望 |
| │ │ └─[5.3.9.1]–9-1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、NoSQL列式存储数据库之HBASE.pdf 3.84MB |
| │ │ ├─13、数据分析引擎之I8 , X ? Y ; / @ ?mpala.pdf 1MB |
| │ │ ├─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 K 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Kafka.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 |
| │ │ ├─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 \15 版本扩展.pdf 1.72MB |
| │ │ ├─28、Flink1.15 版本扩展.pdf 2.34MB |
| │ │ ├─29、Flink sql快速上手使用.pdf 3.37MB |
| │ │ ├─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 2.82Z @ , 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Hadoop.pdf 3.36\ % & 3 G ZMB |
| │ │ ├─4、Hadoop扩展内容.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、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 G 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SparkSQL计算引擎代码.txt 494B |
| │ │ ├─101、【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 |
| │ │ ├─102、【学习任务】项目任务–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& ~ } 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？.txt 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 ! \ A 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Sec* } H ; s YondaryNameNode进程吗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 B { │ ├─15 C \ l b 1 ) H ;9、【学习任务】项目任务-使用MapReduce开发自定义二次排序KeyO 4 Y.txt 1.2KB |
| │ │ ├─1、【讨论题】如何查找Linux中的大文件？.txt 228B |
| │ │ ├─20、【学习任务】项目任务-使用MapReduce实现TopN的需求.txt 818B |
| │ │ ├─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.tq 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MapReduce程序中使用gzip数据压缩提高计.txt 544B |
| │ │ ├─24、【学习任务】项目任务-在MapReduce程序{ % +中同时处理多个输入目录.txt 1.09KBy { i ! % |
| │ │ ├─25、【讨论题】分析一下Hadoop中的RPC框架？.txt 232B |
| │ │ ├─26、【学习任务】项目任务-在Flume中自定义Sink组件.txt 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 |
| │ │ ├─28、【讨论题】Flume、FileBeat和Logstash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.txt 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大写转换.txt 961B |
| │ │ ├─33、【学习任务】项目任务-使用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 \ R t ! 8 z─35、【学习任务】项目任) Z 2 R [ ] #务-使用HiveSQL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MySQL数据库中的数据.txt 1.07KB |
| │ │ ├─39、【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】谈一谈你对Spa– : ! ( A I d ] =rk框架的使用感受？.txt 174B |
| │ │ ├─43、【学习任务】项目任务-Spark实现多路1 \ % 9 z b M r x输出.txt 1.16KB |
| │ │ ├─4# x v V t ;4、【讨论题】Spark中join和cA # # B Kogroup的区别？.txt 138B |
| │ │ ├─45、【讨论题】Spar2 a $ 4 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 |
| │ │ ├─48、【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.txt 752B |
| │ │ ├─50、【学习任务】项目任务-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 z & W x x 4对Spark0 P M W 7 )SQL. ; m p 7 4和Hive的理解？.txt 176B |
| │ │ ├─52、【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 |
| │ │ ├─55、【学习任务】项目任务-Sqoop将Hivet _ f . – I C H表数据导出到MySQL表中.txt 950B |
| │ │ ├─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 191B |
| │ │ ├─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？.txt 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 |
| │ │ ├─64、【学习任务】项目任务-开发Topic Offset智) U 1 A I能监控工具7 ] 8 P ` ~ @ Z l.txt 998B |
| │ │ ├─65、【学习任务】项目任务-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.txt 201B |
| │ │ ├─69、【学习任务】项目任务-使用Redis实现一个带有优先级的先进先出队.txt 506B |
| │ │ ├─6、【学习任务】项目任务-使用shell脚本一键安装配置JDK.txt 1.01KB |
| │ │ ├─70、【学习任务】项目任务-使用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在排行榜中的使用.txt 863B |
| │ │ ├─75、【学习任务】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.txt 441B |
| │ │ ├─77、【学习任务】项目任务-在Flink批处理中创建自定义Source.txt 415B |
| │ │ ├─78、【学习任务】项目任务-在Flink批处理中创建自定义Sink.txt 470B |
| │ │ ├─79、【讨论题】Flink中的哪些算子容易产生数据倾斜.txt 1! M = r25B |
| │ │ ├─7、【讨论题】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SparkStreaming中使用Sparo E KkSQL.txt 925B |
| │ │! 5 y ├─83、【讨y 9 X e Z论题】如果让你设计架构，你会如何设计？.txt 146B |
| │ │ ├─84、【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 |
| │ │ ├─85、【学习任务】项目任务-实时粉丝关注数据乱序问题.txt 436B |
| │ │ ├─86、【学习任务】项目任务-每天定时更新主播等级-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 ^ |
| │ │ ├─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 495B |
| │ │ ├─89、【学习任务】项目任务-每周一计算三度关系推荐列表数据-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客户端节点.tx= G O } ^t 943B |
| │ │ ├─90、【学习任务】项目任务-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】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 436 q 4 ; Q7B |
| │ │ ├─93、【学习任务】项目任务-每天定时更新主播等级z h e ? B Q-Java代码实现.txt 441B1 # I n Y |
| │ │ ├─94、【学习任务】项目任务-每天定时T $ ] d v h更新用户活跃时间-Java代码实现.L | ? +txt 463B |
| │ │ ├─95、【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 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 M –ava代码实现.txt 454B |
| │ │ ├─97、【学习任务】项目任务-使用Flinkk代码实现三度关系列表数据导出.tx@ 9 #t 383B |
| │ │ ├─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 |
| │ │ ├─9、【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 |
| │ ├─接口数据集 |
| │ │ ├─datZ R J Ba.sql 1.26MB |
| │ │ ├─Gez J G b B M tnerateGoodsOrderData.sql 1.26MB |
| │ │ ├─GenerateUserActionData.json 46.95KB |
| │ │ └─G@ E W O q ! \enera| V B B 6teZipData.json 847B |
| │ ├─电子书 |
| │ │ ├─HDFS HA安装部署文档 |
| │ │ │ └─HDFS HA安装部署文档.docx 293.43KB |
| │ │ ├─【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 i yB |
| │ │ ├─第10周-快速上手NoSQL数据库H( d H \Base |
| │ │ │ ├─1 快速了解HBase.m! W P G } a nhtml 1.47MB |
| │ │ │ ├\ + ` L─2 快速上手使用HBase.mhtml 1.14MB |
| │ │ │ ├─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 |
| │ │ │ ├─d E 0 q 1 C } e 55 HBase调# d 1 2 & W b Q M优策略和扩展内容.mhtml 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 快速( . J N了解Impala.mhtml 1018.64KB |
| │ │ │ ├─2 快速上手使用Impala.mhtml 4.33MB |
| │ │ │ └─3 Impala 高级内容.mhtml 3.3MB |
| │ │ ├─第12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 2.8MB |
| │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 869.51KB |
| │ │ │ └─6 Scala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 c O f }k.mhtml 4.05MB |
| │ │ │ ├─2 解读Spark工作与架构原理.mhtml 1.15MB |
| │ │ │ ├─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 1.08MB |
| │ │ │ ├─6 TopN主播统计.mhtml 893.73KB |
| │ │ │ └─7 Spark实战与核心复盘.png 327KB |
| │ │ ├─第14周-Spark性能优化的道与术 |
| │ │ │ ├─1 Spark三种任务提交模式.mhtml 1.51MB |
| │ │ │ ├─2 Shuffle机制分析.mhtml 1.63MB |
| │ │ │ ├─3 Spark之checkpoint.mhi . # 7 u Ptml 3a s c.57MB |
| │ │ │ ├─4 Spark程序性能优化企业级最佳实践.mhtml 27 m ( M , H.92MB |
| │ │ │H 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x n i . R S c *手SparkSql.mhtml 1.41MB2 D ; } w 3 + |
| │ │I ! P / 8 L l { │ └─7 Spark6 & { E实战1 [ V h * l )与核心复盘.mhtml 882.32KB |
| │ │ ├─第15周-Spark 3.x` ? @ )版本扩展内容 |
| │ │ │ ├─1 快速上手使用Sp; e i 8 F O xark3.mhtml 1.4MB |
| │ │ │ ├─2 Spark 3.x版本中新特性的X e i k m = ( j原理及应用.mhtml 9.{ ? \65MB |
| │ │ │ └─j D y O 3 @ = 1 –3 SparkSQL 集成 Hive.mhtml 2.69MB |
| │ │ ├─第16周-综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓Z T / h Z m _ |
| │ │ │ ├─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.mhtml 1.11MB |
| │ │ │ ├R K v H ~ ! `─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 o Q K ?从入门到小牛 |
| │ │ │ ├─1 初识KE 4 \ Safka.mhtml 865.81KB |
| │ │ │ ├─2 Kafka集群安装部署.mhtml 1.39MB |
| │ │ │ ├─3 Kafka使用初体验.mhtml 1.22MB |
| │ │ │ ├─4 Kafka核心扩展内容.mhtml 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 |
| │ │ │ ├─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.png 559.6KB |
| │ │ ├─第19周-极速上手内存数据库Redis |
| │ │ │ ├─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 967.13KB |
| │ │_ ! b O O . . b │ └─9 A 75 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虚拟机安装配置. M K T \ M l : Z.mhtml 4.6MB |
| │ │ │ ├─2 Linux基础命令的使用【选修】.mhtml 1.06MB |
| │ │ │ ├─3 Linux极速上手.mhtml 1.21MB |
| │ │ │ ├─4 Linux试炼之配置与shell实战.mhtml 1.46MB |
| │ │ │ ├─5 Linux总结与走进大数据.mhtml 916.41KB |
| │ │ │ └─6 面试题【作业】.mhtml 906.66KB |
| │ │ ├─第20周-Flink快速上手篇 |
| │ │ │ ├─1 初识Fm 5 3 /link.mhtml 1.19MB |
| │X Z 1 C 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 I t ;3 Flink集群安装部署.mhtml 2.88MB |
| │ │ │ ├─4 Flink核心APz ! 8I之DataStream.mhtml 1.55MB |
| │ │ │ ├─5 Flink核心API之DataSet_ T D } j.mhtml 805.78KB |
| │ │ │ ├) [ ~ 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Window和Time详解.mhtml 1.58MB |
| │ │ │ ├─2 Flink中的Watermark深入剖析.mhtml 1.14MB |
| │ │ │ ├─3 Flink中Q p C ~ & \ _ d y的并行度详解.mhtml 1.8MB |
| │ │ │ ├─4 Flink之Kafka Connector专题4 \ C X 7.mhtml 871.94KB |
| │ │ │ ├─5 SparkStreaming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新特性及状态的使g j + F y J用 |
| │ │ │ ├─1 Flink新版本新特性介绍.mhtml 845.71KB |
| │ │ │ ├─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State(状态)的容错与一致性 |
| │ │ │ ├─1 State(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.F d E + O = v n r86MB |
| │ │ │ ├─2 Flink SQL中T & o X ^ * U c v的表类型详解.mhtX c %ml 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 SQL中的列类型详解.mhtml 1.04MB |
| │ │ │ ├─5 Flink 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 1.29MB |
| │ │ │ ├─7 Flink SQL$ ) P { E u如何兼容Hive.mhtml 862.73KB |
| │ │ │ └─8 SQL Client客户端工具.mhtml 1.18MB |
| │ │ ├─第25周-全文检} : W / –索引擎Elasticsearch |
| │ │ │ ├─1 快速了解Elasticsearch.mhtml 1.09MB |
| │ │ │ ├─2 快速上手使用C , T o W I w zElasticsearch.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 Elasticsearch的高级特性.mhtml 1.97MB |
| │ │ │ └─6 Elasticsearch核心复盘.png 1.22MB |
| │ │ ├─第26周-ES+HBase实现仿百度搜索引擎 |
| │ │V ( } k A 8 │ ├─1 企业中快速复杂查询^ X – b U痛点分析.mhtml 1.05MB |
| │ │ │ ├─2 仿百度搜索引擎项目架构设计.mhtml 1.2P t 83MB |
| │ │ │ ├─3 ES高级特性扩展.mht– L b K F R % Gml 1.04MB |
| │ │ │ ├─4 开发仿百度搜索引擎项目.mhtml 1.99MB |
| │0 } 3 ` ^ │ │ ├─5 项目中遇到的典型问题.mhtml 1.04MB |
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