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}–; d n阶段一：走进大数据

| ├──{1}–学好大数据先攻克Linux

| |L : J 2 9 N └──{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& u \ g x _ i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

├──{p P C 2 1 @ O2}–阶段5 U j B q二：PB级离线数据计算分析存储方案

| ├─n $ i Y p m 2 h r─{1}–拿来就用的企业级解决方案

| | └──{6}–第6章 【福利加油站】

| └──s X ; !{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HBasV & 8 9 0 |e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}–Spaq u Zrk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1 , H d z h V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o b Z A 6 * E : x 面试与核心复盘

| ├──{3}–Spark性能优化的道与术

| | ├──{1}–D N 0 + 9 h D j (第1章 Spark三种任务提交模式

| |# x 7 C 7 ├──{2}–x p / f l第2章 Shuffle机制分析

| | ├Y P i──{3}–第3章 Spark之checkpoint

| | ├──{4}–第4章 Spark程w g m v # K序性能优化s & % r F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S– K [ \ 2 3 ) =parkSqX D z g ^ g Jl

| | └──{7}–第7章 Spark实战与核心复盘

| ├──{d O f S X4}–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

| | └──T n a{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

| | ├──{1T f –}–第1章 商品订单数仓需求分析

| | ├──{2}–第2章 需B A X ]求设计与实现

| | ├──{3}–第3章 订单拉链表实战

| | ├──{# ` ; U i ] C x E4}–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

| | └──! . d t ? g u{6}–第6章 数据压缩w ? a k }格式和存储格式在数W u ] & 1 ; x 4仓中的应用

├──{4}–阶段四：@ n w n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

| | ├──{[ ] V m1}–第1章 快速了解Elasticu n D ~ 8 + h A Esearch

| | ├──{2}–第8 D k q c2章 快速上手使用Elasticsearch

| | ├──{3}–第L # 3 ? m # f ^ F3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RedN j j a ) n y 8is

| | ├──{1}–第1章 快速了解Redis

| | ├──{2}–第2章 Redis核心实践

| |D ` 5 7 f ├──{3}–第3章 RK X / J f Hedis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\ O l @ j I V}–Flink快速上手篇

|F ; u d C | ├──{1}–第1章 初识Flink

| | ├─t H { 7 K P B C─{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} f G m装部署

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

| |& a 5 % R C | 0 ├──{5Z ; F u =}–第5章 Flink核心API之DataSet API

| | ├──{6}–第6章 Flinks & 2 9 y C ^ B核心API之Table API和SQL

| | └──{7}–第7章 Flink核心复盘

| ├──{4}–FlK A v xink高级进阶之路

| | ├──{1}–第1章 Flink中的WL a 1 A g oindow和Time详解

| | ├──{C P R # m ? E2}–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}–. P u L N第6章 Flink核心复盘

| | └──{7}–第7章 【& D _ x e G % r q福利加油站】

|m H c ` = ├──{5}–Flink1.15新特性及状态的使用

|* V 2 | ├──{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r 0 p H e 6 0使用与管理

| ├──{6}–Flink1.15之状态的容错与一致性

| | ├──{1}–第1B g i Q f L ) _ E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 Flin] 0 L \ H N # x \k SQL中的列类型详解

| | ├──{5}–第5章 Flib B l D Nnk SQL中的Dx | }ML语句详解

| | ├──y q R # C{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 SQLg u F 8双流 Joinn h I / H S z V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 JoH a * q z T v I }in之快照Join

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

| | ├──{6}E \ c – 9 t 8–第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂

| | ├──{7}–第O + Z ` p7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ClickHoush V ` 4e

| | ├──{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30 J p章 快速上手使用ClickHouse

| | ├──{4}–第4章 ClickHo\ Y L iuse核心内容

| | ├──{5}–第5章 CliZ j 2ckHouse分布式集群

| | └──{6}–第6章 ClickHouse数据查询

├─N 5 o Z \─{a c = , w5}–阶段五：综合项u E g | :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

| | ├─H u B q─{2}–第2章 Flink CDC之Ms u ( \ ~ ` xySQL CDC

| | ├──{3}–第3章 MySQL CDC支持的高级特O o g \ B ) c性

| | └──{4}–第4章 MySQL CDC扩0 9 G展内容

| ├──{3}–直播平台三度关系推荐V9 8 . 3 g 6 q1.0

| | ├──{1}–第1章 项目介绍及演示

| | ├──{2}–第2章 项目技术_ ] W x \ y选型

| | ├──{3}–第3章 Neo4j图数据库快速上手h _ j 7 ;使用

|9 I A Z o t | ├──{4}–第4章 数据采集模块分析

| | ├──{5}–第5章 数据采集+聚合g 3 J y l \+分发+落盘

| | ├──{6}–第6章 数据计算核心指标分析

| | ├──{7U + B}–第7章 数据核心指标计算

| | └──{8}–第8章 项目核\ 7 M ~ 2 |心复盘

| └──{4}–直播平台F I ] = ` , O )三度关系推荐V2.0

| | ├──{1}–第1章 V1.0架构方案分析及V2.$ 3 Q0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

| | ├──M = K{5}–第5章 项目扩展优化

| | └──{6}–第6章 项目核心复盘

└──源码

| ├──bigdatay M k X d_course_materials-master.zipi C % 6 K # a | 18.55M

| ├──data_screen-master.zip 17.075 u X , ( @kb

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

| ├──d8 ) D J L l f Wb_clickhouse-master.zip 8.24kb

| ├──db_data_warehouse-master.zip 26.97kb

| ├──db_flink-master.zip 66.33kb

| ├──db_flink15-master.zip 102.5R I ; 19kb

| ├──db_flinkcdc-master.zip 39.2= C 7 E k U1kb

| ├──db_fullsearch-master.zip 5.64M

| ├──dbh m = 5_kafka-master.zip 8.83kb

| ├──db_redis-mastJ 2 b o ]eH { R l u | r Lr.zip 8.97kb

| ├──db_spark3-master.zip 21.03kb

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

| └──hadoop-3.2.0-srcI L u I 6 G R $ =-master.zip 43.14M