体系课 大数据工程师2023版

体系课 大数据工程师2023版资源简介:

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,现在正是红利开始的时间，入行正当时!本课程经过浓缩提炼，最终只保留了工作中最常用的技术组件,包含了目前大数据中的三大生态圈，hadoop、spark、flink,涵盖了企业中最常见的技术组件，学完后可以达到大数据中级工程师水平，满足绝大部分公司的大数据岗位需求。

目录:

————大数据工程师2023版（完结）
├─{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】
│ │ └─(1.1.1.1)--1-1 【必看！！！】如何快速成为一名合格的某课人？.pdf 1.2mb
│ ├─{3}--Hadoop之HDFS的使用
│ │ ├─{2}--第2章 HDFS基础操作
│ │ │ └─(1.3.2.1)--2-3 【扩展内容】HDFS的高级Shell命令.pdf 77.79KB
│ │ └─{3}--第3章 Java操作HDFS
│ │ ├─(1.3.3.1)--3-4 【扩展内容】HDFS读数据过程分析.pdf 109.03KB
│ │ └─(1.3.3.2)--3-5 【扩展内容】HDFS写数据过程分析.pdf 161.74KB
│ └─{4}--Hadoop之HDFS核心进程剖析
│ ├─{3}--第3章 HDFS高级
│ │ ├─[1.4.3.1]--3-1 HDFS的回收站.mp4 49.36mb
│ │ └─[1.4.3.2]--3-2 HDFS的安全模式.mp4 32.8mb
│ └─{4}--第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析
│ └─(1.4.4.1)--4-8 HDFS写数据源码分析过程总结.pdf 40.57KB
├─{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】
│ │ ├─(2.1.6.1)--6-3 【加餐】扩展知识-Hadoop3.0新特性之纠删码技术.pdf 127.95KB
│ │ ├─(2.1.6.2)--6-4 【加餐】疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第一弹】.pdf 1.35mb
│ │ └─(2.1.6.3)--6-5 【加餐】面试题-课程内容常见面试题整理【第一弹】.pdf 144.9KB
│ └─{5}--快速上手NoSQL数据库HBase
│ ├─{1}--第1章 快速了解HBase
│ │ ├─(2.5.1.1)--1-1 HBase简介.pdf 68.28KB
│ │ ├─(2.5.1.2)--1-2 列式存储简介.pdf 40.33KB
│ │ ├─(2.5.1.3)--1-3 列式存储的优点.pdf 74.38KB
│ │ ├─(2.5.1.4)--1-4 HBase典型应用场景.pdf 100.11KB
│ │ ├─(2.5.1.5)--1-5 HBase应用案例.pdf 139.14KB
│ │ └─(2.5.1.6)--1-6 HBase的优缺点总结.pdf 144.51KB
│ ├─{3}--第3章 深入HBase架构原理
│ │ └─(2.5.3.1)--3-2 HBase物理架构.pdf 157.87KB
│ ├─{4}--第4章 HBase高级用法
│ │ ├─(2.5.4.1)--4-1 列族高级设置.pdf 93.62KB
│ │ └─(2.5.4.2)--4-7 HBase连接池.pdf 37.56KB
│ └─{5}--第5章 HBase调优策略和扩展内容
│ ├─(2.5.5.1)--5-2 HBase核心参数优化.pdf 126.84KB
│ ├─(2.5.5.2)--5-3 【扩展】Hive 与 HBase 整合.pdf 47.92KB
│ ├─(2.5.5.3)--5-4 【扩展】Phoenix（凤凰）.pdf 37.19KB
│ ├─(2.5.5.4)--5-5 【扩展】协处理器coprocessor.pdf 58.06KB
│ ├─(2.5.5.5)--5-6 【扩展】Elasticsearch + HBase.pdf 46.13KB
│ ├─(2.5.5.6)--5-7 【扩展】HBase实现分页功能.pdf 69.07KB
│ ├─(2.5.5.7)--5-8 【扩展】封装HBaseUtils工具类.pdf 44.2KB
│ └─(2.5.5.8)--5-9 HBase常见问题总结.pdf 42.11KB
├─{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
│ │ │ ├─[3.2.1.1]--1-1 快速了解Spark.mp4 55.21mb
│ │ │ ├─[3.2.1.2]--1-2 Spark Standalone集群安装部署.mp4 92.24mb
│ │ │ └─[3.2.1.3]--1-3 Spark ON YARN集群安装部署.mp4 48.01mb
│ │ ├─{2}--第2章 解读Spark工作与架构原理
│ │ │ ├─[3.2.2.1]--2-1 Spark工作原理分析.mp4 29.3mb
│ │ │ ├─[3.2.2.2]--2-2 什么是RDD.mp4 17.94mb
│ │ │ └─[3.2.2.3]--2-3 Spark架构原理.mp4 25.74mb
│ │ ├─{3}--第3章 Spark实战：单词统计
│ │ │ ├─[3.2.3.1]--3-1 Spark项目开发环境配置.mp4 44.59mb
│ │ │ ├─[3.2.3.2]--3-2 WordCount之Scala代码.mp4 71.83mb
│ │ │ ├─[3.2.3.3]--3-3 WordCount之Java代码.mp4 52mb
│ │ │ ├─[3.2.3.4]--3-4 Spark任务的三种提交方式.mp4 101.47mb
│ │ │ └─[3.2.3.5]--3-5 Spark开启historyServer服务.mp4 27.64mb
│ │ ├─{4}--第4章 Transformation与Action开发实战
│ │ │ ├─[3.2.4.1]--4-1 创建RDD的三种方式.mp4 128.99mb
│ │ │ ├─[3.2.4.2]--4-2 Transformation和Action介绍.mp4 42.06mb
│ │ │ ├─[3.2.4.3]--4-3 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4 88.48mb
│ │ │ ├─[3.2.4.4]--4-4 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4 82.54mb
│ │ │ ├─[3.2.4.5]--4-5 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4 58.27mb
│ │ │ ├─[3.2.4.6]--4-6 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4 87.84mb
│ │ │ └─[3.2.4.8]--4-8 Action操作开发实战之Java代码.mp4 49.41mb
│ │ ├─{5}--第5章 RDD持久化
│ │ │ ├─[3.2.5.1]--5-1 RDD持久化原理.mp4 58.29mb
│ │ │ ├─[3.2.5.2]--5-2 RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4 38.08mb
│ │ │ ├─[3.2.5.3]--5-3 RDD持久化开发实战之Java代码.mp4 18.14mb
│ │ │ ├─[3.2.5.4]--5-4 共享变量之Broadcast Variable的使用.mp4 57.34mb
│ │ │ └─[3.2.5.5]--5-5 共享变量之Accumulator的使用.mp4 54.8mb
│ │ ├─{6}--第6章 TopN主播统计
│ │ │ ├─[3.2.6.1]--6-1 TopN主播统计需求分析.mp4 89.67mb
│ │ │ ├─[3.2.6.2]--6-2 TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4 100.65mb
│ │ │ └─[3.2.6.3]--6-3 TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4 123.36mb
│ │ └─{7}--第7章 面试与核心复盘
│ │ ├─[3.2.7.1]--7-1 面试题.mp4 24.57mb
│ │ └─[3.2.7.2]--7-2 本周总结+寄语.mp4 69.85mb
│ ├─{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 27.13mb
│ │ │ ├─[3.3.1.2]--1-2 Stage.mp4 33.85mb
│ │ │ └─[3.3.1.3]--1-3 Spark任务的三种提交模式.mp4 45.11mb
│ │ ├─{2}--第2章 Shuffle机制分析
│ │ │ ├─[3.3.2.1]--2-1 Shuffle介绍.mp4 23mb
│ │ │ └─[3.3.2.2]--2-2 三种Shuffle机制分析.mp4 35.6mb
│ │ ├─{3}--第3章 Spark之checkpoint
│ │ │ ├─[3.3.3.1]--3-1 checkpoint概述.mp4 37.13mb
│ │ │ ├─[3.3.3.2]--3-2 checkpoint和持久化的区别.mp4 14.11mb
│ │ │ ├─[3.3.3.3]--3-3 checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4 44.22mb
│ │ │ ├─[3.3.3.5]--3-5 checkpoint源码分析之写操作.mp4 105.15mb
│ │ │ └─[3.3.3.6]--3-6 checkpoint源码分析之读操作.mp4 30.4mb
│ │ ├─{4}--第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践
│ │ │ ├─(3.3.4.1)--4-5 提高并行度.pdf 98.56KB
│ │ │ ├─[3.3.4.1]--4-1 Spark程序性能优化分析.mp4 55.96mb
│ │ │ ├─[3.3.4.2]--4-2 高性能序列化类库Kryo的使用.mp4 167.24mb
│ │ │ ├─[3.3.4.3]--4-3 持久化或者checkpoint.mp4 5.77mb
│ │ │ ├─[3.3.4.4]--4-4 JVM垃圾回收调忧.mp4 62.53mb
│ │ │ └─[3.3.4.5]--4-6 数据本地化.mp4 34.66mb
│ │ ├─{5}--第5章 Spark性能优化之算子优化
│ │ │ ├─[3.3.5.1]--5-1 算子优化之mapPartitions.mp4 100.13mb
│ │ │ ├─[3.3.5.2]--5-2 算子优化之foreachPartition.mp4 41.24mb
│ │ │ └─[3.3.5.4]--5-4 算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4 30.08mb
│ │ ├─{6}--第6章 极速上手SparkSql
│ │ │ ├─[3.3.6.1]--6-1 SparkSql快速上手使用.mp4 61.78mb
│ │ │ ├─[3.3.6.2]--6-2 DataFrame常见算子操作.mp4 65.8mb
│ │ │ ├─[3.3.6.3]--6-3 DataFrame的sql操作.mp4 25.46mb
│ │ │ ├─[3.3.6.4]--6-4 RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4 130.06mb
│ │ │ ├─[3.3.6.5]--6-5 RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4 81.99mb
│ │ │ ├─[3.3.6.6]--6-6 load和save操作.mp4 42.39mb
│ │ │ ├─[3.3.6.7]--6-7 SaveMode的使用.mp4 25.43mb
│ │ │ └─[3.3.6.8]--6-8 内置函数介绍.mp4 7.19mb
│ │ └─{7}--第7章 Spark实战与核心复盘
│ │ ├─[3.3.7.1]--7-1 实战：TopN主播统计-1.mp4 94.03mb
│ │ ├─[3.3.7.2]--7-2 实战：TopN主播统计-2.mp4 96.9mb
│ │ └─[3.3.7.3]--7-3 本周总结+寄语.mp4 45.16mb
│ ├─{4}--Spark3.x扩展内容
│ │ ├─{1}--第1章 快速上手使用Spark 3.x
│ │ │ ├─[3.4.1.1]--1-1 Spark3.x版本介绍.mp4 18.9mb
│ │ │ ├─[3.4.1.2]--1-2 基于Spark3.x版本开发代码.mp4 48.44mb
│ │ │ ├─[3.4.1.3]--1-3 在大数据集群中集成Spark3.x环境.mp4 34.54mb
│ │ │ ├─[3.4.1.4]--1-4 向YARN集群中提交Spark3.x代码.mp4 131.31mb
│ │ │ └─[3.4.1.5]--1-5 向YARN集群中提交Spark2.x代码.mp4 40.07mb
│ │ ├─{2}--第2章 Spark 3.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 30.61mb
│ │ │ ├─[3.4.2.11]--2-11 动态分区裁剪DPP(应用)-1.mp4 70.65mb
│ │ │ ├─[3.4.2.12]--2-12 动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4 48.38mb
│ │ │ ├─[3.4.2.13]--2-13 Spark3.x其他新特性分析.mp4 40.86mb
│ │ │ ├─[3.4.2.1]--2-1 Spark1.x~3.x的演变历史.mp4 13.69mb
│ │ │ ├─[3.4.2.2]--2-2 Spark 3.x新特性概述.mp4 11.92mb
│ │ │ ├─[3.4.2.3]--2-3 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4 69.78mb
│ │ │ ├─[3.4.2.4]--2-4 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-1.mp4 111.76mb
│ │ │ ├─[3.4.2.5]--2-5 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4 113.54mb
│ │ │ ├─[3.4.2.6]--2-6 AQE之动态调整Join策略(原理).mp4 20.42mb
│ │ │ ├─[3.4.2.7]--2-7 AQE之动态调整Join策略(应用).mp4 98.3mb
│ │ │ └─[3.4.2.8]--2-8 AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4 48.48mb
│ │ └─{3}--第3章 SparkSQL 集成 Hive
│ │ ├─[3.4.3.1]--3-1 在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4 84.61mb
│ │ ├─[3.4.3.2]--3-2 在SparkSQL代码中集成Hive.mp4 42.46mb
│ │ ├─[3.4.3.3]--3-3 使用insertInto向Hive表中写入数据.mp4 141.58mb
│ │ ├─[3.4.3.4]--3-4 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-1.mp4 103.62mb
│ │ ├─[3.4.3.5]--3-5 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-2.mp4 60.41mb
│ │ ├─[3.4.3.6]--3-6 使用SparkSQL向Hive表中写入数据.mp4 34.44mb
│ │ └─[3.4.3.7]--3-7 向集群中提交代码.mp4 23.1mb
│ └─{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
│ │ ├─[3.6.1.1]--1-1 商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4 52.74mb
│ │ └─[3.6.1.2]--1-2 商品订单数据数仓需求分析.mp4 33.94mb
│ ├─{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 21.33mb
│ │ ├─[3.6.2.11]--2-11 需求四之app层开发.mp4 44.92mb
│ │ ├─[3.6.2.12]--2-12 需求四之开发脚本.mp4 16.23mb
│ │ ├─[3.6.2.1]--2-1 需求一之需求分析.mp4 9.65mb
│ │ ├─[3.6.2.2]--2-2 需求一之dws层开发.mp4 27.22mb
│ │ ├─[3.6.2.3]--2-3 需求一之开发脚本.mp4 39.27mb
│ │ ├─[3.6.2.4]--2-4 需求二之需求分析.mp4 13.24mb
│ │ ├─[3.6.2.5]--2-5 需求二之app层开发.mp4 19.61mb
│ │ ├─[3.6.2.6]--2-6 需求二之开发脚本.mp4 17.82mb
│ │ ├─[3.6.2.7]--2-7 需求三之需求分析.mp4 30.78mb
│ │ └─[3.6.2.9]--2-9 需求三之开发脚本.mp4 35.09mb
│ ├─{3}--第3章 订单拉链表实战
│ │ ├─[3.6.3.1]--3-1 什么是拉链表.mp4 49.29mb
│ │ ├─[3.6.3.2]--3-2 如何制作拉链表.mp4 55.84mb
│ │ ├─[3.6.3.3]--3-3 【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4 63.21mb
│ │ ├─[3.6.3.4]--3-4 【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4 102.31mb
│ │ ├─[3.6.3.5]--3-5 【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4 65.41mb
│ │ └─[3.6.3.6]--3-6 拉链表的性能问题分析.mp4 11.25mb
│ ├─{4}--第4章 数据可视化和任务调度实现
│ │ ├─[3.6.4.1]--4-1 数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4 57.4mb
│ │ ├─[3.6.4.2]--4-2 数据可视化之Zepplin的使用.mp4 23.69mb
│ │ ├─[3.6.4.3]--4-3 任务调度之Crontab调度器的使用.mp4 80.57mb
│ │ ├─[3.6.4.4]--4-4 任务调度之Azkaban的安装部署.mp4 34.75mb
│ │ ├─[3.6.4.5]--4-5 任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4 42.59mb
│ │ ├─[3.6.4.6]--4-6 任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4 13.79mb
│ │ ├─[3.6.4.7]--4-7 任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4 70.93mb
│ │ └─[3.6.4.8]--4-8 项目优化.mp4 25.94mb
│ ├─{5}--第5章 项目核心复盘
│ │ └─[3.6.5.1]--5-1 本周总结.mp4 29.04mb
│ └─{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 9.06mb
├─{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
│ │ │ ├─[4.10.1.1]--1-1 Elasticsearch简介.mp4 24.05mb
│ │ │ ├─[4.10.1.2]--1-2 MySQL VS Elasticsearch.mp4 16.59mb
│ │ │ └─[4.10.1.3]--1-3 Elasticsearch核心概念.mp4 18.91mb
│ │ ├─{2}--第2章 快速上手使用Elasticsearch
│ │ │ ├─[4.10.2.1]--2-1 Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4 37.33mb
│ │ │ ├─[4.10.2.2]--2-2 Elasticsearch单机安装步骤.mp4 58.24mb
│ │ │ ├─[4.10.2.3]--2-3 Elasticsearch集群安装步骤.mp4 58.94mb
│ │ │ ├─[4.10.2.4]--2-4 Elasticsearch集群监控管理工具-cerebr.mp4 35.88mb
│ │ │ ├─[4.10.2.5]--2-5 使用RestAPI的方式操作ES的索引库.mp4 61.94mb
│ │ │ ├─[4.10.2.6]--2-6 使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4 130.42mb
│ │ │ └─[4.10.2.8]--2-8 使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4 126.32mb
│ │ ├─{3}--第3章 Elasticsearch分词详解
│ │ │ ├─(4.10.3.1)--3-2 分词器的作用.pdf 28.58KB
│ │ │ ├─(4.10.3.2)--3-3 分词器的工作流程.pdf 22.13KB
│ │ │ ├─(4.10.3.3)--3-4 停用词.pdf 65.35KB
│ │ │ ├─(4.10.3.4)--3-5 中文分词方式.pdf 26.33KB
│ │ │ ├─(4.10.3.5)--3-6 常见的中文分词器.pdf 49.05KB
│ │ │ ├─[4.10.3.1]--3-1 Elasticsearch分词及倒排索引介绍.mp4 35.63mb
│ │ │ ├─[4.10.3.2]--3-7 Elasticsearch集成中文分词插件(es-ik).mp4 60.09mb
│ │ │ ├─[4.10.3.3]--3-8 Elasticsearch添加自定义词库.mp4 41.67mb
│ │ │ └─[4.10.3.4]--3-9 Elasticsearch添加热更新词库.mp4 48.14mb
│ │ ├─{4}--第4章 Elasticsearch查询详解
│ │ │ ├─(4.10.4.1)--4-2 searchType详解.pdf 237KB
│ │ │ ├─(4.10.4.2)--4-7 评分依据(了解).pdf 47.43KB
│ │ │ ├─(4.10.4.3)--4-8 ES中分页的性能问题.pdf 277.88KB
│ │ │ ├─[4.10.4.1]--4-1 Elasticsearch Search查询.mp4 33.89mb
│ │ │ ├─[4.10.4.2]--4-3 Elasticsearch query过滤功能-1.mp4 92.03mb
│ │ │ ├─[4.10.4.3]--4-4 Elasticsearch query过滤功能-2.mp4 94.45mb
│ │ │ ├─[4.10.4.5]--4-6 Elasticsearch 高亮功能.mp4 54.82mb
│ │ │ ├─[4.10.4.6]--4-9 Elasticsearch聚合案例-1.mp4 38.92mb
│ │ │ ├─[4.10.4.7]--4-10 Elasticsearch聚合案例-2.mp4 39.3mb
│ │ │ └─[4.10.4.8]--4-11 Elasticsearch获取所有分组数据.mp4 25.59mb
│ │ └─{5}--第5章 Elasticsearch的高级特性
│ │ ├─(4.10.5.1)--5-5 ES的索引库模板(了解).pdf 54.35KB
│ │ ├─(4.10.5.2)--5-6 ES的索引库别名(了解).pdf 76.22KB
│ │ ├─(4.10.5.3)--5-8 ES优化策略.pdf 187.04KB
│ │ ├─[4.10.5.1]--5-1 Elasticsearch中的settings.mp4 28.64mb
│ │ ├─[4.10.5.2]--5-2 Elasticsearch中的mapping.mp4 77.29mb
│ │ └─[4.10.5.4]--5-4 Elasticsearch的routing路由功能.mp4 28.34mb
│ ├─{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
│ │ └─(4.11.5.1)--5-1 项目中遇到的典型问题.pdf 179.81KB
│ ├─{2}--极速上手内存数据库Redis
│ │ ├─{1}--第1章 快速了解Redis
│ │ │ ├─[4.2.1.1]--1-1 快速了解Redis.mp4 16.71mb
│ │ │ ├─[4.2.1.2]--1-2 Redis的安装部署.mp4 40.22mb
│ │ │ ├─[4.2.1.3]--1-3 Redis基础命令.mp4 70.2mb
│ │ │ └─[4.2.1.4]--1-4 Redis多数据库特性.mp4 24.95mb
│ │ ├─{2}--第2章 Redis核心实践
│ │ │ ├─[4.2.2.1]--2-1 Redis常用数据类型之String.mp4 46.57mb
│ │ │ ├─[4.2.2.2]--2-2 Redis常用数据类型之Hash.mp4 49.18mb
│ │ │ ├─[4.2.2.3]--2-3 Redis常用数据类型之List.mp4 32.11mb
│ │ │ ├─[4.2.2.4]--2-4 Redis常用数据类型之Set.mp4 23.02mb
│ │ │ ├─[4.2.2.5]--2-5 Redis常用数据类型之Sorted Set.mp4 39.24mb
│ │ │ └─[4.2.2.6]--2-6 案例：存储高一班的学员信息.mp4 17.53mb
│ │ ├─{3}--第3章 Redis封装工具类技巧
│ │ │ ├─[4.2.3.1]--3-1 Java代码操作Redis之单连接.mp4 37.18mb
│ │ │ ├─[4.2.3.2]--3-2 Java代码操作Redis之连接池.mp4 34.79mb
│ │ │ └─[4.2.3.3]--3-3 提取RedisUtils工具类.mp4 22.06mb
│ │ ├─{4}--第4章 Redis高级特性
│ │ │ ├─[4.2.4.1]--4-1 Redis高级特性之expire.mp4 24.88mb
│ │ │ ├─[4.2.4.2]--4-2 Redis高级特性之pipeline和info.mp4 63.81mb
│ │ │ ├─[4.2.4.3]--4-3 Redis持久化之RDB.mp4 17.76mb
│ │ │ ├─[4.2.4.4]--4-4 Redis持久化之AOF.mp4 47.53mb
│ │ │ ├─[4.2.4.5]--4-5 Redis的安全策略.mp4 36.72mb
│ │ │ └─[4.2.4.6]--4-6 Redis监控命令-monitor.mp4 24.92mb
│ │ └─{5}--第5章 Redis核心复盘
│ │ ├─[4.2.5.1]--5-1 Redis架构演进过程.mp4 51.83mb
│ │ └─[4.2.5.2]--5-2 本周总结+寄语.mp4 33.68mb
│ ├─{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 70.98mb
│ │ ├─{2}--第2章 实战：流处理和批处理程序开发
│ │ │ ├─[4.3.2.1]--2-1 Flink Streaming程序开发-Scala.mp4 76.95mb
│ │ │ ├─[4.3.2.2]--2-2 Flink Streaming程序开发-Java.mp4 20.68mb
│ │ │ ├─[4.3.2.3]--2-3 Flink Batch程序开发-Scala.mp4 41.22mb
│ │ │ └─[4.3.2.4]--2-4 Flink Batch程序开发-Java.mp4 27.54mb
│ │ ├─{3}--第3章 Flink集群安装部署
│ │ │ ├─[4.3.3.1]--3-1 Flink Standalone集群安装部署.mp4 62.99mb
│ │ │ ├─[4.3.3.2]--3-2 Flink ON YARN的两种方式.mp4 86.07mb
│ │ │ └─[4.3.3.3]--3-3 向集群中提交Flink任务.mp4 59.69mb
│ │ ├─{4}--第4章 Flink核心API之DataStream API
│ │ │ ├─[4.3.4.1]--4-1 Flink核心API介绍.mp4 12.08mb
│ │ │ ├─[4.3.4.2]--4-2 DataStream API之DataSource.mp4 49.83mb
│ │ │ ├─[4.3.4.3]--4-3 DataStream API之Transformatio.mp4 43.27mb
│ │ │ ├─[4.3.4.4]--4-4 DataStream API之Transformatio.mp4 46.63mb
│ │ │ ├─[4.3.4.5]--4-5 DataStream API之Transformatio.mp4 48.8mb
│ │ │ ├─[4.3.4.6]--4-6 DataStream API之Transformatio.mp4 68.89mb
│ │ │ ├─[4.3.4.7]--4-7 DataStream API之Transformatio.mp4 51.12mb
│ │ │ ├─[4.3.4.8]--4-8 DataStream API之Transformatio.mp4 123.88mb
│ │ │ └─[4.3.4.9]--4-9 DataStream API之DataSink.mp4 90.68mb
│ │ ├─{5}--第5章 Flink核心API之DataSet API
│ │ │ ├─[4.3.5.1]--5-1 DataSet API之Transformation-m.mp4 60.62mb
│ │ │ ├─[4.3.5.2]--5-2 DataSet API之Transformation-j.mp4 69mb
│ │ │ ├─[4.3.5.3]--5-3 DataSet API之Transformation-o.mp4 58.79mb
│ │ │ ├─[4.3.5.4]--5-4 DataSet API之Transformation-c.mp4 19.81mb
│ │ │ └─[4.3.5.5]--5-5 DataSet API之Transformation-f.mp4 57.76mb
│ │ ├─{6}--第6章 Flink核心API之Table API和SQL
│ │ │ ├─[4.3.6.2]--6-2 创建TableEnvironment对象.mp4 59.27mb
│ │ │ ├─[4.3.6.3]--6-3 TableAPI和SQL的使用.mp4 96.77mb
│ │ │ ├─[4.3.6.4]--6-4 使用DataStream创建表.mp4 64.09mb
│ │ │ ├─[4.3.6.5]--6-5 使用DataSet创建表.mp4 34.95mb
│ │ │ ├─[4.3.6.6]--6-6 将表转换成DataStream.mp4 73.01mb
│ │ │ └─[4.3.6.7]--6-7 将表转换成DataSet.mp4 25.55mb
│ │ └─{7}--第7章 Flink核心复盘
│ │ └─[4.3.7.1]--7-1 本周总结+寄语.mp4 36.84mb
│ ├─{4}--Flink高级进阶之路
│ │ ├─{1}--第1章 Flink中的Window和Time详解
│ │ │ ├─[4.4.1.1]--1-1 Window的概念和类型.mp4 18.14mb
│ │ │ ├─[4.4.1.2]--1-2 TimeWindow的使用.mp4 65.22mb
│ │ │ ├─[4.4.1.4]--1-4 自定义Window的使用.mp4 41.11mb
│ │ │ ├─[4.4.1.5]--1-5 Window中的增量聚合和全量聚合.mp4 18.26mb
│ │ │ └─[4.4.1.6]--1-6 Flink中的Time.mp4 12.55mb
│ │ ├─{2}--第2章 Flink中的Watermark深入剖析
│ │ │ ├─[4.4.2.1]--2-1 Watermark的分析.mp4 45.28mb
│ │ │ ├─[4.4.2.2]--2-2 开发Watermark代码.mp4 79.88mb
│ │ │ ├─[4.4.2.3]--2-3 开发Watermark代码.mp4 52.85mb
│ │ │ ├─[4.4.2.4]--2-4 通过数据跟踪观察Watermark.mp4 50.55mb
│ │ │ ├─[4.4.2.5]--2-5 Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4 22.75mb
│ │ │ ├─[4.4.2.6]--2-6 延迟数据的三种处理方式.mp4 82.99mb
│ │ │ ├─[4.4.2.7]--2-7 在多并行度下的Watermark应用.mp4 22.36mb
│ │ │ └─[4.4.2.8]--2-8 Watermark案例总结.mp4 6.45mb
│ │ ├─{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 16.86mb
│ │ │ └─[4.4.3.2]--3-2 并行度案例分析.mp4 19.84mb
│ │ ├─{4}--第4章 Flink之Kafka Connector专题
│ │ │ ├─[4.4.4.1]--4-1 KafkaConsumer的使用.mp4 57.06mb
│ │ │ ├─[4.4.4.2]--4-2 KafkaConsumer消费策略设置.mp4 22.46mb
│ │ │ ├─[4.4.4.3]--4-3 KafkaConsumer的容错.mp4 59.99mb
│ │ │ ├─[4.4.4.4]--4-4 KafkaProducer的使用.mp4 90.77mb
│ │ │ └─[4.4.4.5]--4-5 KafkaProducer的容错.mp4 31.11mb
│ │ ├─{5}--第5章 SparkStreaming快速上手
│ │ │ ├─[4.4.5.1]--5-1 SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4 92.64mb
│ │ │ └─[4.4.5.2]--5-2 SparkStreaming整合Kafka.mp4 96.57mb
│ │ ├─{6}--第6章 Flink核心复盘
│ │ │ └─[4.4.6.1]--6-1 本周总结+寄语.mp4 39.77mb
│ │ └─{7}--第7章 【福利加油站】
│ │ ├─(4.4.7.1)--7-6 【加餐】疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第二弹】.pdf 910.06KB
│ │ ├─(4.4.7.2)--7-7 【加餐】面试题-课程内容常见面试题整理【第二弹】.pdf 319.79KB
│ │ ├─[4.4.7.1]--7-1 【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4 44.84mb
│ │ ├─[4.4.7.2]--7-2 【加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4 19.94mb
│ │ ├─[4.4.7.3]--7-3 【加餐】双11大屏指标核心代码开发-1.mp4 65.64mb
│ │ ├─[4.4.7.4]--7-4 【加餐】双11大屏指标核心代码开发-2.mp4 68.11mb
│ │ └─[4.4.7.5]--7-5 【加餐】双11大屏从0~1全流程跑通.mp4 38.16mb
│ ├─{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
│ │ │ └─(4.5.1.1)--1-1 Flink最近几个版本的新特性介绍.pdf 48.74KB
│ │ ├─{2}--第2章 快速上手使用Flink 1.15
│ │ │ ├─[4.5.2.1]--2-1 开发Flink1.15版本批流一体化代码.mp4 92.87mb
│ │ │ ├─[4.5.2.2]--2-2 在已有的大数据集群中集成Flink1.15版本的环境.mp4 22.44mb
│ │ │ └─[4.5.2.3]--2-3 向YARN中同时提交多个Flink版本的代码.mp4 106.67mb
│ │ └─{3}--第3章 State(状态)的使用与管理
│ │ ├─[4.5.3.10]--3-10 KeyedState的使用形式总结.mp4 89.14mb
│ │ ├─[4.5.3.11]--3-11 OperatorState原理分析.mp4 47.18mb
│ │ ├─[4.5.3.12]--3-12 OperatorState案例之ListState的使.mp4 140.46mb
│ │ ├─[4.5.3.13]--3-13 OperatorState案例之UnionListSt.mp4 18.98mb
│ │ ├─[4.5.3.15]--3-15 OperatorState案例之BroadcastSt.mp4 98.38mb
│ │ ├─[4.5.3.1]--3-1 什么是State(状态).mp4 50.79mb
│ │ ├─[4.5.3.2]--3-2 State相关概念整体概览.mp4 13.61mb
│ │ ├─[4.5.3.3]--3-3 State(状态)的类型介绍.mp4 62.21mb
│ │ ├─[4.5.3.4]--3-4 KeyedState原理分析.mp4 32.23mb
│ │ ├─[4.5.3.5]--3-5 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4 96.59mb
│ │ ├─[4.5.3.6]--3-6 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4 67.97mb
│ │ ├─[4.5.3.7]--3-7 KeyedState案例之直播间数据统计(MapStat.mp4 101.03mb
│ │ ├─[4.5.3.8]--3-8 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4 87.19mb
│ │ └─[4.5.3.9]--3-9 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4 65.67mb
│ ├─{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
│ │ │ ├─[4.6.1.10]--1-10 从Savepoint进行恢复之正常恢复.mp4 16.05mb
│ │ │ ├─[4.6.1.14]--1-14 State的生存时间的原理及使用.mp4 131.72mb
│ │ │ ├─[4.6.1.15]--1-15 Window中的数据存在哪里.mp4 16.05mb
│ │ │ ├─[4.6.1.1]--1-1 State的容错与一致性介绍.mp4 32.76mb
│ │ │ ├─[4.6.1.2]--1-2 如何实现Flink任务的端到端一致性.mp4 50.89mb
│ │ │ ├─[4.6.1.3]--1-3 Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4 116.68mb
│ │ │ ├─[4.6.1.4]--1-4 保存多个Checkpoint.mp4 28.33mb
│ │ │ ├─[4.6.1.5]--1-5 从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4 124.27mb
│ │ │ ├─[4.6.1.6]--1-6 从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4 34.49mb
│ │ │ ├─[4.6.1.7]--1-7 Savepoint详解之算子唯一标识.mp4 51.62mb
│ │ │ ├─[4.6.1.8]--1-8 Savepoint详解之算子最大并行度.mp4 65.67mb
│ │ │ └─[4.6.1.9]--1-9 手工触发Savepoint.mp4 32.07mb
│ │ ├─{2}--第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析
│ │ │ ├─[4.6.2.1]--2-1 Checkpoint的生成和恢复过程.mp4 30.76mb
│ │ │ ├─[4.6.2.2]--2-2 Checkpoint Barrier原理分析.mp4 21.93mb
│ │ │ ├─[4.6.2.3]--2-3 Kafka+Flink+Kafka实现端到端一致性.mp4 49.89mb
│ │ │ └─[4.6.2.4]--2-4 Flink+Kafka相关源码分析.mp4 17.13mb
│ │ └─{3}--第3章 Kafka-connector新API的使用
│ │ ├─[4.6.3.1]--3-1 KafkaSource源码分析.mp4 50.74mb
│ │ ├─[4.6.3.2]--3-2 KafkaSource实战应用.mp4 116.04mb
│ │ ├─[4.6.3.4]--3-4 KafkaSink实战应用.mp4 34.8mb
│ │ └─[4.6.3.5]--3-5 KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问.mp4 100.87mb
│ ├─{7}--FlinkSQL(1.15)快速上手
│ │ ├─{1}--第1章 Flink SQL快速理解
│ │ │ ├─[4.7.1.1]--1-1 Flink SQL快速理解(离线计算+实时计算).mp4 29.13mb
│ │ │ ├─[4.7.1.2]--1-2 Flink SQL解析引擎之Calcite分析.mp4 27.03mb
│ │ │ ├─[4.7.1.3]--1-3 Flink SQL之DDL案例(FileSystem+P.mp4 112.71mb
│ │ │ └─[4.7.1.4]--1-4 Flink SQL之DDL案例(Kafka+Kafka).mp4 145.86mb
│ │ ├─{2}--第2章 Flink SQL中的表类型详解
│ │ │ ├─[4.7.2.1]--2-1 Flink SQL中的静态表和动态表.mp4 19mb
│ │ │ ├─[4.7.2.2]--2-2 Flink SQL中的连续查询概念解释.mp4 49.02mb
│ │ │ ├─[4.7.2.3]--2-3 Flink SQL动态表转换为Append-only流.mp4 72.38mb
│ │ │ ├─[4.7.2.4]--2-4 Flink SQL动态表转换为Retract流.mp4 42.76mb
│ │ │ ├─[4.7.2.5]--2-5 Flink SQL动态表转换为Upsert流.mp4 43.15mb
│ │ │ └─[4.7.2.6]--2-6 Flink SQL中的版本表和时态表函数.mp4 25.16mb
│ │ ├─{3}--第3章 Flink SQL常见的数据类型
│ │ │ ├─[4.7.3.1]--3-1 Flink SQL常见的数据类型（1）.mp4 94.95mb
│ │ │ └─[4.7.3.2]--3-2 Flink SQL常见的数据类型（2）.mp4 60.85mb
│ │ ├─{4}--第4章 Flink SQL中的列类型详解
│ │ │ ├─[4.7.4.1]--4-1 Flink SQL中常规列和元数据列介绍.mp4 38.97mb
│ │ │ ├─[4.7.4.2]--4-2 Flink SQL中元数据列的使用.mp4 67.52mb
│ │ │ └─[4.7.4.3]--4-3 Flink SQL中计算列介绍.mp4 23.31mb
│ │ ├─{5}--第5章 Flink SQL中的DML语句详解
│ │ │ ├─[4.7.5.1]--5-1 Flink SQL中的DML语句介绍.mp4 13.61mb
│ │ │ ├─[4.7.5.2]--5-2 Flink SQL滚动窗口的使用.mp4 111.28mb
│ │ │ ├─[4.7.5.3]--5-3 Flink SQL滑动窗口的使用.mp4 31.07mb
│ │ │ └─[4.7.5.4]--5-4 Flink SQL滚动窗口+Watermark的使用.mp4 31.63mb
│ │ ├─{6}--第6章 Flink SQL中的Catalog
│ │ │ ├─[4.7.6.1]--6-1 Flink SQL中的Catalog介绍.mp4 21.36mb
│ │ │ ├─[4.7.6.2]--6-2 Flink SQL中Catalog的使用（1）.mp4 98.89mb
│ │ │ ├─[4.7.6.3]--6-3 Flink SQL中Catalog的使用（2）.mp4 50.95mb
│ │ │ └─[4.7.6.4]--6-4 Flink SQL中Catalog的使用（3）.mp4 83.45mb
│ │ ├─{7}--第7章 Flink SQL如何兼容Hive
│ │ │ ├─[4.7.7.1]--7-1 Flink SQL如何兼容Hive SQL函数.mp4 70.85mb
│ │ │ └─[4.7.7.2]--7-2 Flink SQL如何兼容Hive SQL语法.mp4 67.71mb
│ │ └─{8}--第8章 Flink SQL Client客户端工具
│ │ ├─[4.7.8.1]--8-1 Flink SQL Client客户端工具的使用.mp4 80.79mb
│ │ └─[4.7.8.2]--8-2 Flink SQL Client直接执行SQL脚本文件.mp4 34.42mb
│ ├─{8}--FlinkSQL双流JOIN详解
│ │ ├─{10}--第10章 Flink SQL扩展内容
│ │ │ ├─[4.8.10.1]--10-1 FlinkSQL之State TTL.mp4 63.46mb
│ │ │ └─[4.8.10.2]--10-2 FlinkSQL之Checkpoint.mp4 115.93mb
│ │ ├─{1}--第1章 Flink SQL双流 Join概述
│ │ │ ├─[4.8.1.1]--1-1 HiveSQL离线Join VS Flink SQL双流.mp4 36.89mb
│ │ │ └─[4.8.1.2]--1-2 Flink SQL双流Join底层原理.mp4 10.8mb
│ │ ├─{2}--第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join
│ │ │ ├─[4.8.2.10]--2-10 upsert-kafka的原理介绍.mp4 22.05mb
│ │ │ ├─[4.8.2.11]--2-11 upsert-kafka案例分析.mp4 37.06mb
│ │ │ ├─[4.8.2.12]--2-12 验证upsert-kafka的效果-group by.mp4 48.26mb
│ │ │ ├─[4.8.2.13]--2-13 验证upsert-kafka的效果-join.mp4 48.54mb
│ │ │ ├─[4.8.2.14]--2-14 Join执行流程源码分析.mp4 36.48mb
│ │ │ ├─[4.8.2.15]--2-15 Group By执行流程源码分析.mp4 21.27mb
│ │ │ ├─[4.8.2.16]--2-16 upsert-kafka作为Source使用.mp4 123.68mb
│ │ │ ├─[4.8.2.17]--2-17 SQL92与SQL99中Join的语法区别.mp4 28.85mb
│ │ │ ├─[4.8.2.1]--2-1 FlinkSQL之普通Join(Regular Join.mp4 23.44mb
│ │ │ ├─[4.8.2.2]--2-2 普通Join(Regular Join)之Inner J.mp4 10.1mb
│ │ │ ├─[4.8.2.3]--2-3 普通Join(Regular Join)之Left Jo.mp4 14.27mb
│ │ │ ├─[4.8.2.4]--2-4 普通Join(Regular Join)之Right J.mp4 11.33mb
│ │ │ ├─[4.8.2.5]--2-5 普通Join(Regular Join)之Full Jo.mp4 14.62mb
│ │ │ ├─[4.8.2.6]--2-6 普通Join(Regular Join)案例实战之Inn.mp4 153.81mb
│ │ │ ├─[4.8.2.7]--2-7 普通Join(Regular Join)案例实战之Lef.mp4 118.89mb
│ │ │ ├─[4.8.2.8]--2-8 普通Join(Regular Join)案例实战之Rig.mp4 31.17mb
│ │ │ └─[4.8.2.9]--2-9 普通Join(Regular Join)案例实战之Ful.mp4 17.94mb
│ │ ├─{3}--第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join
│ │ │ ├─[4.8.3.1]--3-1 FlinkSQL之时间区间Join(Interval J.mp4 58.21mb
│ │ │ ├─[4.8.3.2]--3-2 时间区间Join(Interval Join)执行流程.mp4 136.24mb
│ │ │ ├─[4.8.3.3]--3-3 时间区间Join(Interval Join)底层源码剖.mp4 95.23mb
│ │ │ ├─[4.8.3.4]--3-4 时间区间Join(Interval Join)左边界+右.mp4 29.63mb
│ │ │ ├─[4.8.3.5]--3-5 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 76.12mb
│ │ │ ├─[4.8.3.6]--3-6 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 118.48mb
│ │ │ ├─[4.8.3.7]--3-7 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 119.59mb
│ │ │ └─[4.8.3.9]--3-9 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4 22.96mb
│ │ ├─{4}--第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join
│ │ │ ├─[4.8.4.1]--4-1 FlinkSQL之快照Join(Temporal Joi.mp4 28.33mb
│ │ │ ├─[4.8.4.2]--4-2 快照Join(Temporal Join)案例实战之In.mp4 163.3mb
│ │ │ ├─[4.8.4.3]--4-3 快照Join(Temporal Join)案例实战之Le.mp4 19.44mb
│ │ │ ├─[4.8.4.4]--4-4 两个普通动态表(仅追加)如何实现快照Join.mp4 73.4mb
│ │ │ └─[4.8.4.5]--4-5 快照Join(Temporal Join)核心源码分析.mp4 68.93mb
│ │ ├─{5}--第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join
│ │ │ ├─[4.8.5.1]--5-1 FlinkSQL之维表Join(Lookup Join).mp4 27.51mb
│ │ │ ├─[4.8.5.2]--5-2 维表Join(Lookup Join)案例实战之Inne.mp4 164.64mb
│ │ │ └─[4.8.5.3]--5-3 维表Join(Lookup Join)案例实战之Left.mp4 9.95mb
│ │ ├─{6}--第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂
│ │ │ └─[4.8.6.1]--6-1 FlinkSQL之数组炸裂(Array Expansio.mp4 57.81mb
│ │ ├─{7}--第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join
│ │ │ ├─[4.8.7.1]--7-1 FlinkSQL之表函数Join(Table Funct.mp4 14.02mb
│ │ │ ├─[4.8.7.2]--7-2 表函数Join(Table Function Join).mp4 78.54mb
│ │ │ └─[4.8.7.3]--7-3 时态表函数Join(Temporal Table Fun.mp4 58.2mb
│ │ ├─{8}--第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join
│ │ │ ├─[4.8.8.1]--8-1 FlinkSQL之窗口Join(Window Join).mp4 11.68mb
│ │ │ ├─[4.8.8.2]--8-2 窗口Join VS 时间区间Join.mp4 20.93mb
│ │ │ └─[4.8.8.3]--8-3 窗口Join(Window Join)案例实战.mp4 121.43mb
│ │ └─{9}--第9章 Flink SQL 双流JOIN总结
│ │ └─[4.8.9.1]--9-1 FlinkSQL双流Join总结.mp4 56.25mb
│ └─{9}--实时OLAP引擎之ClickHouse
│ ├─{1}--第1章 OLAP数据分析引擎整体概述
│ │ ├─[4.9.1.1]--1-1 OLAP引擎的起源.mp4 10.97mb
│ │ ├─[4.9.1.2]--1-2 OLAP引擎的分类.mp4 39.87mb
│ │ └─[4.9.1.3]--1-3 大数据领域OLAP引擎典型应用场景及选型依据.mp4 35.48mb
│ ├─{2}--第2章 快速了解ClickHouse
│ │ ├─[4.9.2.1]--2-1 ClickHouse的由来及概述.mp4 7.97mb
│ │ └─[4.9.2.2]--2-2 ClickHouse的优缺点.mp4 26.04mb
│ ├─{3}--第3章 快速上手使用ClickHouse
│ │ ├─[4.9.3.1]--3-1 ClickHouse单机安装部署.mp4 128.84mb
│ │ ├─[4.9.3.2]--3-2 ClickHouse节点基础环境修改及核心目录介绍.mp4 62.85mb
│ │ ├─[4.9.3.3]--3-3 ClickHouse客户端之Cli.mp4 87.28mb
│ │ ├─[4.9.3.4]--3-4 ClickHouse客户端之JDBC.mp4 45.23mb
│ │ └─[4.9.3.5]--3-5 ClickHouse客户端之第三方工具.mp4 34.78mb
│ ├─{4}--第4章 ClickHouse核心内容
│ │ ├─[4.9.4.10]--4-10 MergeTree中的数据分区特性-1.mp4 80.03mb
│ │ ├─[4.9.4.11]--4-11 MergeTree中的数据分区特性-2.mp4 78.61mb
│ │ ├─[4.9.4.12]--4-12 MergeTree中的数据副本及数据TTL特性.mp4 127.24mb
│ │ ├─[4.9.4.1]--4-1 ClickHouse数据类型之基础数据类型.mp4 116.03mb
│ │ ├─[4.9.4.2]--4-2 ClickHouse数据类型之复合数据类型.mp4 27.36mb
│ │ ├─[4.9.4.3]--4-3 ClickHouse数据类型之特殊数据类型.mp4 53.11mb
│ │ ├─[4.9.4.4]--4-4 ClickHouse中数据库的操作.mp4 66.73mb
│ │ ├─[4.9.4.5]--4-5 ClickHouse中表的DDL操作.mp4 50.04mb
│ │ ├─[4.9.4.6]--4-6 ClickHouse中表的DML操作.mp4 104.11mb
│ │ ├─[4.9.4.7]--4-7 MergeTree(合并树)系列表引擎介绍.mp4 24.42mb
│ │ ├─[4.9.4.8]--4-8 MergeTree建表语句详解.mp4 11.41mb
│ │ └─[4.9.4.9]--4-9 MergeTree中的一级索引和二级索引.mp4 47.15mb
│ ├─{5}--第5章 ClickHouse分布式集群
│ │ ├─[4.9.5.10]--5-10 JDBC代码操作集群及集群的使用建议.mp4 44.22mb
│ │ ├─[4.9.5.1]--5-1 集群、副本、分片和分区概念解释.mp4 25.57mb
│ │ ├─[4.9.5.2]--5-2 集群基础环境安装部署-1.mp4 113.76mb
│ │ ├─[4.9.5.3]--5-3 集群基础环境安装部署-2.mp4 65.11mb
│ │ ├─[4.9.5.4]--5-4 副本特性的使用及副本写入流程.mp4 149.07mb
│ │ ├─[4.9.5.5]--5-5 分片特性的使用.mp4 56.69mb
│ │ ├─[4.9.5.6]--5-6 集群整体规划与配置.mp4 94.43mb
│ │ ├─[4.9.5.7]--5-7 分布式DDL语句.mp4 41.43mb
│ │ ├─[4.9.5.8]--5-8 Distributed表引擎的原理及实战-1.mp4 75.64mb
│ │ └─[4.9.5.9]--5-9 Distributed表引擎的原理及实战-2.mp4 26.93mb
│ └─{6}--第6章 ClickHouse数据查询
│ ├─[4.9.6.1]--6-1 ClickHouse完整查询语句介绍及WITH语句的使用.mp4 66.79mb
│ ├─[4.9.6.2]--6-2 ClickHouse中IN语句的使用.mp4 98.67mb
│ └─[4.9.6.3]--6-3 ClickHouse中JOIN语句的使用.mp4 68mb
├─{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
│ │ │ ├─[5.2.1.1]--1-1 Flink CDC简介.mp4 30.16mb
│ │ │ └─[5.2.1.2]--1-2 Flink CDC生态概览.mp4 9.94mb
│ │ ├─{2}--第2章 Flink CDC之MySQL CDC
│ │ │ ├─[5.2.2.1]--2-1 MySQL CDC 介绍.mp4 15.45mb
│ │ │ ├─[5.2.2.2]--2-2 在Linux中安装MySQL.mp4 105.37mb
│ │ │ ├─[5.2.2.3]--2-3 MySQL开启Binlog功能.mp4 40.78mb
│ │ │ ├─[5.2.2.4]--2-4 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4 117.5mb
│ │ │ ├─[5.2.2.5]--2-5 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4 118.75mb
│ │ │ ├─[5.2.2.6]--2-6 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到K.mp4 45.78mb
│ │ │ ├─[5.2.2.7]--2-7 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到控制台.mp4 60.5mb
│ │ │ ├─[5.2.2.8]--2-8 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到Kafka.mp4 30.3mb
│ │ │ └─[5.2.2.9]--2-9 MySQL CDC自定义反序列化类.mp4 132.14mb
│ │ ├─{3}--第3章 MySQL CDC支持的高级特性
│ │ │ ├─[5.2.3.10]--3-10 采集没有主键的表-使用DataStream API.mp4 48.37mb
│ │ │ ├─[5.2.3.11]--3-11 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-1.mp4 88.93mb
│ │ │ ├─[5.2.3.12]--3-12 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-2.mp4 55.7mb
│ │ │ ├─[5.2.3.13]--3-13 高级特性之动态加表介绍.mp4 7.21mb
│ │ │ ├─[5.2.3.14]--3-14 动态加表特性验证.mp4 80.54mb
│ │ │ ├─[5.2.3.15]--3-15 高级特性之分库分表介绍及验证.mp4 43.87mb
│ │ │ ├─[5.2.3.1]--3-1 MySQL CDC支持的高级特性介绍.mp4 15.23mb
│ │ │ ├─[5.2.3.2]--3-2 高级特性之启动模式介绍.mp4 15.11mb
│ │ │ ├─[5.2.3.3]--3-3 启动模式在DataStream API下的配置.mp4 83.25mb
│ │ │ ├─[5.2.3.4]--3-4 启动模式在Flink SQL API下的配置.mp4 32.62mb
│ │ │ ├─[5.2.3.5]--3-5 高级特性之DataStream Source+全增量一体.mp4 19.56mb
│ │ │ ├─[5.2.3.6]--3-6 高级特性之增量快照数据读取算法介绍.mp4 23.78mb
│ │ │ ├─[5.2.3.7]--3-7 增量快照数据读取算法在DataStream API下的验.mp4 70.29mb
│ │ │ ├─[5.2.3.8]--3-8 增量快照数据读取算法在Flink SQL API下的验证.mp4 26.98mb
│ │ │ └─[5.2.3.9]--3-9 采集没有主键的表-使用Flink SQL API.mp4 20.13mb
│ │ └─{4}--第4章 MySQL CDC扩展内容
│ │ └─[5.2.4.1]--4-1 MySQL CDC可能遇到的问题及数据类型映射关系.mp4 30.65mb
│ ├─{3}--直播平台三度关系推荐V1.0
│ │ ├─{1}--第1章 项目介绍及演示
│ │ │ └─[5.3.1.1]--1-1 项目介绍.mp4 11.72mb
│ │ ├─{2}--第2章 项目技术选型
│ │ │ ├─[5.3.2.1]--2-1 技术选型之数据采集.mp4 50.7mb
│ │ │ ├─[5.3.2.2]--2-2 技术选型之数据存储.mp4 17.91mb
│ │ │ ├─[5.3.2.3]--2-3 技术选型之数据计算+数据展现.mp4 15.03mb
│ │ │ └─[5.3.2.4]--2-4 项目整体架构设计.mp4 20.84mb
│ │ ├─{3}--第3章 Neo4j图数据库快速上手使用
│ │ │ ├─[5.3.3.1]--3-1 Neo4j介绍及安装部署.mp4 48.72mb
│ │ │ ├─[5.3.3.2]--3-2 Neo4j之添加数据.mp4 75.19mb
│ │ │ ├─[5.3.3.3]--3-3 Neo4j之查询数据.mp4 84.97mb
│ │ │ ├─[5.3.3.4]--3-4 Neo4j之更新数据.mp4 25.83mb
│ │ │ └─[5.3.3.5]--3-5 Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4 91.39mb
│ │ ├─{4}--第4章 数据采集模块分析
│ │ │ ├─[5.3.4.1]--4-1 数据采集架构详细设计.mp4 24.42mb
│ │ │ ├─[5.3.4.2]--4-2 数据来源分析.mp4 53.75mb
│ │ │ └─[5.3.4.3]--4-3 模拟产生数据.mp4 96.36mb
│ │ ├─{5}--第5章 数据采集+聚合+分发+落盘
│ │ │ ├─[5.3.5.1]--5-1 数据采集聚合.mp4 90.84mb
│ │ │ ├─[5.3.5.2]--5-2 数据分发.mp4 23.18mb
│ │ │ ├─[5.3.5.3]--5-3 数据落盘.mp4 92.77mb
│ │ │ └─[5.3.5.4]--5-4 采集服务端数据库数据.mp4 94.36mb
│ │ ├─{6}--第6章 数据计算核心指标分析
│ │ │ └─[5.3.6.1]--6-1 数据计算核心指标详细分析.mp4 69.47mb
│ │ ├─{7}--第7章 数据核心指标计算
│ │ │ ├─[5.3.7.10]--7-10 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-2.mp4 122.87mb
│ │ │ ├─[5.3.7.11]--7-11 三度关系数据导出到MySQL.mp4 26.51mb
│ │ │ ├─[5.3.7.1]--7-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 25.43mb
│ │ │ ├─[5.3.7.2]--7-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 92.54mb
│ │ │ ├─[5.3.7.3]--7-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 93.28mb
│ │ │ ├─[5.3.7.4]--7-4 数据计算之实时维护粉丝关注数据-3.mp4 158.26mb
│ │ │ ├─[5.3.7.5]--7-5 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 107.76mb
│ │ │ ├─[5.3.7.6]--7-6 数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4 52.65mb
│ │ │ ├─[5.3.7.7]--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 120.39mb
│ │ │ ├─[5.3.7.8]--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 75mb
│ │ │ └─[5.3.7.9]--7-9 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-1.mp4 134.77mb
│ │ └─{8}--第8章 项目核心复盘
│ │ └─[5.3.8.1]--8-1 总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4 32.31mb
│ └─{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
│ │ └─[5.4.1.1]--1-1 V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4 24.41mb
│ ├─{2}--第2章 V2.0架构之数据核心指标计算
│ │ ├─[5.4.2.10]--2-10 数据计算之每周一计算三度关系列表-3.mp4 35.28mb
│ │ ├─[5.4.2.11]--2-11 数据计算之三度关系列表数据导出到Redis.mp4 108.53mb
│ │ ├─[5.4.2.1]--2-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 13.86mb
│ │ ├─[5.4.2.2]--2-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 127.26mb
│ │ ├─[5.4.2.3]--2-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 99.74mb
│ │ ├─[5.4.2.4]--2-4 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 103.37mb
│ │ ├─[5.4.2.5]--2-5 数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4 53.43mb
│ │ ├─[5.4.2.6]--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 152.04mb
│ │ ├─[5.4.2.7]--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 95.71mb
│ │ ├─[5.4.2.8]--2-8 数据计算之每周一计算三度关系列表-1.mp4 105.99mb
│ │ └─[5.4.2.9]--2-9 数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4 112.75mb
│ ├─{3}--第3章 数据接口定义及开发
│ │ └─[5.4.3.1]--3-1 数据接口定义及开发.mp4 83.44mb
│ ├─{4}--第4章 数据展示
│ │ └─[5.4.4.1]--4-1 数据展示.mp4 11.59mb
│ ├─{5}--第5章 项目扩展优化
│ │ ├─[5.4.5.1]--5-1 项目中遇到的问题及优化.mp4 49.84mb
│ │ └─[5.4.5.2]--5-2 项目数据规模及集群规模相关指标分析.mp4 40.11mb
│ └─{6}--第6章 项目核心复盘
│ └─[5.4.6.1]--6-1 总结(三度关系推荐系统V2.0).mp4 22.95mb
├─源码
│ ├─bigdata_course_materials-master.zip 18.55mb
│ ├─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 5.64mb
│ ├─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 49.21mb
│ └─hadoop-3.2.0-src-master.zip 43.14mb
├─电子书
│ ├─3 Linux极速上手.pdf 8.16mb
│ ├─4 Linux试炼之配置与shell实战.pdf 11.23mb
│ ├─5 Linux总结与走进大数据.pdf 805.47KB
│ ├─6 面试题【作业】.pdf 311.03KB
│ ├─Flume出神入化篇.pdf 3.17mb
│ ├─Hadoop官方文档使用指北.pdf 7.41mb
│ ├─Hadoop的安装方式.pdf 9.52mb
│ ├─HBase调优策略和扩展内容.pdf 4.86mb
│ ├─HBase高级用法.pdf 6.36mb
│ ├─HDFS介绍.pdf 1.58mb
│ ├─HDFS基础操作.pdf 2.07mb
│ ├─HDFS高级.pdf 3.14mb
│ ├─Hive基础使用.pdf 5.69mb
│ ├─Hive技巧与核心复盘.pdf 785.89KB
│ ├─Hive核心实战.pdf 17.44mb
│ ├─Hive高级函数实战.pdf 4.18mb
│ ├─Impala 高级内容.pdf 12.21mb
│ ├─Java操作HDFS.pdf 3.8mb
│ ├─linux基础命令的使用.pdf 4.49mb
│ ├─linux虚拟机安装配置.pdf 11.07mb
│ ├─NameNode进阶.pdf 2.34mb
│ ├─RDD持久化.pdf 2.7mb
│ ├─Scala函数式编程.pdf 1.89mb
│ ├─Scala极速入门.pdf 2.08mb
│ ├─Scala面向对象.pdf 6.14mb
│ ├─Scala高级特性.pdf 1.61mb
│ ├─Spark 3.x版本中新特性的原理及应用.pdf 21.13mb
│ ├─SparkSQL 集成 Hive.pdf 16.72mb
│ ├─Spark实战：单词统计.pdf 8.57mb
│ ├─TopN主播统计.pdf 3.91mb
│ ├─Transformation与Action开发.pdf 7.44mb
│ ├─YARN实战.pdf 3.93mb
│ ├─使用Hive时可能遇到的问题.pdf 3.09mb
│ ├─初识Hadoop.pdf 1.83mb
│ ├─初识MapReduce.pdf 2.88mb
│ ├─初识NameNode.pdf 3.82mb
│ ├─初识Spark.pdf 5.77mb
│ ├─剖析小文件问题与企业级解决方案.pdf 3.11mb
│ ├─剖析数据倾斜问题与企业级解决方案.pdf 5.52mb
│ ├─实战：WordCount.pdf 3.35mb
│ ├─常见数据压缩格式的使用.pdf 7.49mb
│ ├─常见数据存储格式的使用.pdf 14.44mb
│ ├─快速上手使用HBase.pdf 9.6mb
│ ├─快速上手使用Impala.pdf 11.25mb
│ ├─快速了解HBase.pdf 20.26mb
│ ├─快速了解Hive.pdf 1.28mb
│ ├─快速了解Impala.pdf 1.51mb
│ ├─数据库与数据仓库区别.pdf 6.02mb
│ ├─极速上手Flume使用.pdf 10.61mb
│ ├─极速入门Flume.pdf 2.82mb
│ ├─深入HBase架构原理.pdf 5.53mb
│ ├─深入MapReduce.pdf 4.3mb
│ ├─精讲Flume高级组件.pdf 8.41mb
│ ├─精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出.pdf 6.41mb
│ ├─解读Spark工作与架构原理.pdf 1.55mb
│ └─面试与核心复盘.pdf 4.91mb

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