课程目录
├─1-阶段一：走进大数据
│ ├─第01周学好大数据先攻克Linux
│ │ ├─第1章笑傲大数据成长体系课
│ │ │ 1-1笑傲大数据：总体介绍
│ │ │
│ │ ├─第2章Linux虚拟机安装配置
│ │ │ 2-1如何安装Linux虚拟机
│ │ │ 2-2使用Vmware安装Linux虚拟机
│ │ │ 2-3使用克隆的方式创建Linux虚拟机
│ │ │ 2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一
│ │ │ 2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二
│ │ │ 2-6SecureCRT配置修改
│ │ │
│ │ ├─第3章Linux极速上手
│ │ │ [1.1.3.10]--3-10Linux常见高级命令之三剑客(sed)
│ │ │ [1.1.3.11]--3-11Linux常见高级命令之三剑客(awk)
│ │ │ [1.1.3.1]--3-1Linux常见高级命令之vi的使用
│ │ │ [1.1.3.2]--3-2Linux常见高级命令之wc的使用
│ │ │ [1.1.3.3]--3-3Linux常见高级命令之sort的使用
│ │ │ [1.1.3.4]--3-4Linux常见高级命令之uniq的使用
│ │ │ [1.1.3.5]--3-5Linux常见高级命令之head的使用
│ │ │ [1.1.3.6]--3-6Linux常见高级命令之date的使用
│ │ │ [1.1.3.7]--3-7Linux常见高级命令之ps和netstat的使用
│ │ │ [1.1.3.8]--3-8Linux常见高级命令之jps+top+kill的使用
│ │ │ [1.1.3.9]--3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep)
│ │ │
│ │ ├─第4章Linux试炼之配置与shell实战
│ │ │ [1.1.4.10]--4-10shell扩展
│ │ │ [1.1.4.11]--4-11Linux中的定时器crontab
│ │ │ [1.1.4.1]--4-1Linux高级配置之静态ip设置
│ │ │ [1.1.4.2]--4-2Linux高级配置之hostname设置
│ │ │ [1.1.4.3]--4-3Linux高级配置之防火墙设置
│ │ │ [1.1.4.4]--4-4开发执行第一个shell脚本
│ │ │ [1.1.4.5]--4-5shell中变量的定义
│ │ │ [1.1.4.6]--4-6shell中四种变量的使用
│ │ │ [1.1.4.7]--4-7shell中的循环和判断之for循环
│ │ │ [1.1.4.8]--4-8shell中的循环和判断之while循环
│ │ │ [1.1.4.9]--4-9shell中的循环和判断之if判断
│ │ │
│ │ ├─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
│ │ │ [1.1.5.2]--5-2Linux总结
│ │ │ [1.1.5.3]--5-3什么是大数据
│ │ │ [1.1.5.4]--5-4大数据产生的背景
│ │ │ [1.1.5.5]--5-5大数据的4V特征
│ │ │ [1.1.5.6]--5-6大数据的行业应用
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 01-Linux快速上手使用-PPT (1).pdf
│ │ 01-学好大数据先攻克Linux-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 1 Linux虚拟机安装配置丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 Linux基础命令的使用【选修】丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Linux极速上手丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Linux试炼之配置与shell实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Linux总结与走进大数据丨慕课网教程.pdf
│ │ 6 作业丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─第02周大数据起源之初识Hadoop
│ │ ├─第1章初识Hadoop
│ │ │ [1.2.1.1]--1-1什么是Hadoop
│ │ │ [1.2.1.2]--1-2Hadoop发行版及核心组件介绍
│ │ │
│ │ ├─第2章Hadoop的两种安装方式
│ │ │ [1.2.2.1]--2-1Hadoop伪分布集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.2]--2-2Hadoop伪分布集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.3]--2-3Hadoop分布式集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.4]--2-4Hadoop分布式集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.5]--2-5Hadoop的客户端节点
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 02-大数据起源之Hadoop-PPT (1).pdf
│ │ 02-大数据起源之初识Hadoop-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 1 初始Hadoop丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 Hadoop的安装方式丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 作业丨慕课网教程 (1).pdf
│ │
│ ├─第03周Hadoop之HDFS的使用
│ │ ├─第1章HDFS介绍
│ │ │ [1.3.1.1]--1-1HDFS介绍-
│ │ │ [1.3.1.2]--1-2HDFS的Shell介绍-
│ │ │
│ │ ├─第2章HDFS基础操作
│ │ │ [1.3.2.1]--2-1HDFS的常见Shell操作-
│ │ │ [1.3.2.2]--2-2HDFS案例实操-
│ │ │
│ │ ├─第3章Java操作HDFS
│ │ │ [1.3.3.1]--3-1Java代码操作HDFS-
│ │ │ [1.3.3.2]--3-2Java代码操作HDFS-
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 03-Hadoop之HDFS的使用-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 03-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 HDFS介绍丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 HDFS基础操作丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Java操作HDFS丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─第04周Hadoop之HDFS核心进程剖析
│ │ ├─第1章初识NameNode
│ │ │ 1-1NameNode介绍-
│ │ │ 1-2NameNode深入-
│ │ │
│ │ ├─第2章NameNode进阶
│ │ │ 2-1SecondaryNameNode介绍-
│ │ │ 2-2DataNode介绍-
│ │ │ 2-3NameNode总结-
│ │ │
│ │ ├─第3章HDFS高级
│ │ │ 3-1HDFS的回收站-
│ │ │ 3-2HDFS的安全模式-
│ │ │ 3-3实战：定时上传数据至HDFS-
│ │ │ 3-4HDFS的高可用和高扩展-
│ │ │ 3-5本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 04-Hadoop之HDFS核心进程剖析-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 04-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 初始NameNode丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 NameNode进阶丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 HDFS高级丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Hadoop核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 大数据起源之Hadoop-1.xmind
│ │
│ └─第05周Hadoop之初识MR
│ ├─第1章初识MapReduce
│ │ 1-1MapReduce介绍
│ │ 1-2MapReduce执行原理
│ │
│ ├─第2章实战：WordCount
│ │ 2-1WordCount案例图解
│ │ 2-2实战：WordCount案例开发
│ │ 2-3实战：WordCount案例开发
│ │
│ ├─第3章深入MapReduce
│ │ 3-1MapReduce任务日志查看
│ │ 3-2停止Hadoop集群中的任务
│ │ 3-3MapReduce程序扩展
│ │
│ ├─第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出
│ │ 4-1Shuffle执行过程分析
│ │ 4-2Hadoop中的序列化机制
│ │ 4-3InputFormat层级分析
│ │ 4-4InputFormat之getSplits源码剖析
│ │ 4-5InputFormat之getSplits源码剖析
│ │ 4-6InputFormat之RecordReader源码剖析
│ │ 4-7OutputFormat源码剖析
│ │
│ └─附件
│ 05-Hadoop之初识MR-慕课网就业班 (2).pdf
│ 05-慕课网-学习资料预览 (2).pdf
│ 1 初始MapReduce丨慕课网教程 (1).pdf
│ 2 实战：WordCount丨慕课网教程 (1).pdf
│ 3 深入MapReduce丨慕课网教程 (1).pdf
│ 4 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出丨慕课网教程 (1).pdf
│
├─2-阶段二：PB级离线数据计算分析方案
│ ├─第06周拿来就用的企业级解决方案
│ │ ├─第1章剖析小文件问题与企业级解决方案
│ │ │ 1-1小文件问题之SequenceFile
│ │ │ 1-2小文件问题之SequenceFile
│ │ │ 1-3小文件问题之MapFile
│ │ │ 1-4案例：小文件存储和计算
│ │ │
│ │ ├─第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案
│ │ │ 2-1数据倾斜问题分析
│ │ │ 2-2数据倾斜案例实战
│ │ │ 2-3数据倾斜案例实战
│ │ │
│ │ ├─第3章YARN实战
│ │ │ 3-1YARN的基本情况介绍
│ │ │ 3-2YARN中的调度器分析
│ │ │ 3-3案例：YARN多资源队列配置和使用
│ │ │
│ │ ├─第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】
│ │ │ 4-1Hadoop官方文档使用指南
│ │ │ 4-2Hadoop在CDH中的使用
│ │ │ 4-3Hadoop在HDP中的使用
│ │ │
│ │ ├─第5章Hadoop核心复盘
│ │ │ 5-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 06-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 06-拿来就用的企业级解决方案-慕课网就业班.pdf
│ │ 1 剖析小文件问题与企业级解决方案丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 YARN实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Hadoop官方文档使用指北丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Hadoop核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 大数据起源之Hadoop-2.xmind
│ │
│ ├─第07周Flume从0到高手一站式养成记
│ │ ├─第1章极速入门Flume
│ │ │ 1-1快速了解Flume
│ │ │ 1-2Flume的三大核心组件
│ │ │ 1-3Flume安装部署
│ │ │
│ │ ├─第2章极速上手Flume使用
│ │ │ 2-1Flume的HelloWorld
│ │ │ 2-2案例：采集文件内容上传至HDFS
│ │ │ 2-3案例：采集网站日志上传至HDFS
│ │ │
│ │ ├─第3章精讲Flume高级组件
│ │ │ 3-1Flume高级组件之SourceInterceptors
│ │ │ 3-2Flume高级组件之ChannelSelectors
│ │ │ 3-3Flume高级组件之SinkProcessors
│ │ │
│ │ ├─第4章Flume出神入化篇
│ │ │ 4-1各种自定义组件
│ │ │ 4-2Flume优化
│ │ │ 4-3Flume进程监控
│ │ │
│ │ ├─第5章Flume核心复盘
│ │ │ 5-1本周总结+寄语(1)
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 07-Flume从0到高手一站式养成记-慕课网就业班.pdf
│ │ 07-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 1 极速入门Flume丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 极速上手Flume使用丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 精讲Flume高级组件丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Flume出神入化篇丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Flume核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 数据采集之Flume.xmind
│ │
│ └─第08周数据仓库Hive从入门到小牛
│ ├─第1章快速了解Hive
│ │ 1-1快速了解Hive
│ │
│ ├─第2章数据库与数据仓库区别
│ │ 2-1数据库和数据仓库的区别
│ │ 2-2Hive安装部署
│ │
│ ├─第3章Hive基础使用
│ │ 3-1Hive使用方式之命令行方式
│ │ 3-2Hive使用方式之JDBC方式
│ │ 3-3Set命令的使用
│ │ 3-4Hive的日志配置
│ │
│ ├─第4章Hive核心实战
│ │ 4-10Hive数据处理综合案例（下）
│ │ 4-1Hive中数据库的操作
│ │ 4-2Hive中表的操作
│ │ 4-3Hive中数据类型的应用
│ │ 4-4Hive中数据类型的应用
│ │ 4-5Hive表类型之内部表+外部表
│ │ 4-6Hive表类型之内部分区表
│ │ 4-7Hive表类型之外部分区表
│ │ 4-8Hive表类型之桶表+视图
│ │ 4-9Hive数据处理综合案例（上）
│ │
│ ├─第5章Hive高级函数实战
│ │ 5-1Hive高级函数之分组排序取TopN
│ │ 5-2Hive高级函数之行转列
│ │ 5-3Hive高级函数之列转行
│ │ 5-4Hive的排序函数
│ │ 5-5Hive的分组和去重函数
│ │
│ ├─第6章Hive技巧与核心复盘
│ │ 6-1一个SQL语句分析
│ │ 6-2Hive的Web工具-HUE
│ │ 6-3本周总结+寄语
│ │
│ └─附件
│ 08-慕课网-学习资料预览.pdf
│ 08-数据仓库Hive从入门到小牛-慕课网就业班.pdf
│ 1 快速了解Hive丨慕课网教程.pdf
│ 2 数据库与数据仓库区别丨慕课网教程.pdf
│ 3 Hive基础使用丨慕课网教程.pdf
│ 4 Hive核心实战丨慕课网教程.pdf
│ 5 Hive高级函数实战丨慕课网教程.pdf
│ 6 Hive技巧与核心复盘丨慕课网教程.pdf
│
├─3-阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战
│ ├─第09周7天极速掌握Scala语言
│ │ ├─第1章Scala极速入门
│ │ │ 1-1快速了解Scala
│ │ │ 1-2Scala环境安装配置
│ │ │
│ │ ├─第2章Scala基础语法
│ │ │ 2-1Scala中的变量和数据类型
│ │ │ 2-2Scala中的表达式和循环
│ │ │ 2-3Scala集合体系之Set
│ │ │ 2-4Scala集合体系之List
│ │ │ 2-5Scala集合体系之Map
│ │ │ 2-6Scala中的Array和Tuple
│ │ │ 2-7Scala集合总结
│ │ │ 2-8Scala中函数的使用
│ │ │
│ │ ├─第3章Scala面向对象
│ │ │ 3-1Scala面向对象之类的使用
│ │ │ 3-2Scala面向对象之对象和伴生对象
│ │ │ 3-3Scala面向对象之apply方法
│ │ │ 3-4Scala面向对象之main方法的使用
│ │ │ 3-5Scala面向对象之接口的使用
│ │ │
│ │ ├─第4章Scala函数式编程
│ │ │ 4-1Scala函数式编程介绍
│ │ │ 4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数
│ │ │ 4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用
│ │ │
│ │ ├─第5章Scala高级特性
│ │ │ 5-1Scala高级特性之模式匹配
│ │ │ 5-2Scala高级特性之隐式转换
│ │ │
│ │ ├─第6章Scala核心复盘
│ │ │ 6-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 09-7天极速掌握Scala语言-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 09-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 Scala极速入门丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 Scala基础语法丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 Scala面向对象丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Scala函数式编程丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 5 Scala高级特性丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 6 Scala核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ Scala快速上手.xmind
│ │
│ ├─第10周Spark快速上手-上传版
│ │ ├─第1章初识Spark
│ │ │ 1-1快速了解Spark
│ │ │ 1-2SparkStandalone集群安装部署
│ │ │ 1-3SparkONYARN集群安装部署
│ │ │
│ │ ├─第2章解读Spark工作与架构原理
│ │ │ 2-1Spark工作原理分析
│ │ │ 2-2什么是RDD
│ │ │ 2-3Spark架构原理
│ │ │
│ │ ├─第3章Spark实战：单词统计
│ │ │ 3-1Spark项目开发环境配置
│ │ │ 3-2WordCount之Scala代码
│ │ │ 3-3WordCount之Java代码
│ │ │ 3-4Spark任务的三种提交方式
│ │ │ 3-5Spark开启historyServer服务
│ │ │
│ │ ├─第4章Transformation与Action开发实战
│ │ │ 4-1创建RDD的三种方式
│ │ │ 4-2Transformation和Action介绍
│ │ │ 4-3Transformation操作开发实战之Scala代码(
│ │ │ 4-4Transformation操作开发实战之Scala代码(
│ │ │ 4-5Transformation操作开发实战之Java代码(上
│ │ │ 4-6Transformation操作开发实战之Java代码(下
│ │ │ 4-7Action操作开发实战之Scala代码
│ │ │ 4-8Action操作开发实战之Java代码
│ │ │
│ │ ├─第5章RDD持久化
│ │ │ 5-1共享变量之Accumulator的使用
│ │ │ 5-2RDD持久化开发实战之Scala代码
│ │ │ 5-3共享变量之BroadcastVariable的使用
│ │ │
│ │ ├─第6章TopN主播统计
│ │ │ 6-1TopN主播统计需求分析
│ │ │ 6-2TopN主播统计代码实现之Scala代码
│ │ │ 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码
│ │ │
│ │ ├─第7章面试与核心复盘
│ │ │ 7-1面试题
│ │ │ 7-2本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 初识Spark丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 10-Spark快速上手-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 10-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 2 解读Spark工作与架构原理丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 Spark实战：单词统计丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Transformation与Action开发丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 5 RDD持久化丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 6 TopN主播统计丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 7 面试与核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 内存计算引擎之Spark-1.xmind
│ │
│ ├─第11周Spark性能优化的道与术
│ │ │ 1-1宽依赖和窄依赖
│ │ │ 1-2Stage
│ │ │ 1-3Spark任务的三种提交模式
│ │ │ 2-1Shuffle介绍
│ │ │ 2-2三种Shuffle机制分析
│ │ │ 3-1checkpoint概述
│ │ │ 3-2checkpoint和持久化的区别
│ │ │ 3-3checkpoint代码开发(Scala+Java)
│ │ │ 3-4checkpoint代码执行分析
│ │ │ 3-5checkpoint源码分析之写操作
│ │ │ 3-6checkpoint源码分析之读操作
│ │ │ 4-1Spark程序性能优化分析
│ │ │ 4-2高性能序列化类库Kryo的使用
│ │ │ 4-3持久化或者checkpoint
│ │ │ 4-4JVM垃圾回收调忧
│ │ │ 4-5提高并行度-1
│ │ │ 4-6提高并行度-2
│ │ │ 4-7数据本地化
│ │ │ 5-1算子优化之mapPartitions
│ │ │ 5-2算子优化之foreachPartition
│ │ │ 5-3算子优化之repartition的使用
│ │ │ 5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey
│ │ │ 6-1SparkSql快速上手使用
│ │ │ 6-2DataFrame常见算子操作
│ │ │ 6-3DataFrame的sql操作
│ │ │ 6-4RDD转换为DataFrame之反射方式
│ │ │ 6-5RDD转换为DataFrame之编程方式
│ │ │ 6-6load和save操作
│ │ │ 6-7SaveMode的使用
│ │ │ 6-8内置函数介绍
│ │ │ 7-1实战：TopN主播统计-1
│ │ │ 7-2实战：TopN主播统计-2
│ │ │ 7-3本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 Spark三种任务提交模式.pdf
│ │ 11-Spark性能优化的道与术-慕课网就业班.pdf
│ │ 11-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 2 Shuffle机制分析丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Spark之checkpoint丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Spark程序性能优化企业级最佳实践.pdf
│ │ 5 Spark性能优化之算子优化.pdf
│ │ 6 极速上手SparkSql丨慕课网教程.pdf
│ │ 7 Spark实战与核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─第12周综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓一手
│ │ ├─第1章电商数据仓库效果展示一手
│ │ │ 1-1项目效果展示(002938)一手
│ │ │ 1-2项目的由来(002938)一手
│ │ │
│ │ ├─第2章数据仓库前置技术一手
│ │ │ 2-1什么是数据仓库一手
│ │ │ 2-2数据仓库基础知识一手
│ │ │ 2-3数据仓库分层一手
│ │ │ 2-4典型数仓系统架构分析一手
│ │ │
│ │ ├─第3章电商数仓技术选型一手
│ │ │ 3-1技术选型一手
│ │ │ 3-2整体架构设计一手
│ │ │ 3-3服务器资源规划一手
│ │ │
│ │ ├─第4章数据生成与采集一手
│ │ │ 4-1生成用户行为数据【客户端数据】一手
│ │ │ 4-2生成商品订单相关数据【服务端数据】一手
│ │ │ 4-3采集用户行为数据【客户端数据】一手
│ │ │ 4-4Sqoop安装部署一手
│ │ │ 4-5Sqoop之数据导入功能一手
│ │ │ 4-6Sqoop之数据导出功能一手
│ │ │ 4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】一手
│ │ │ 4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】一手
│ │ │
│ │ ├─第5章用户行为数仓设计与实现一手
│ │ │ 5-10需求二之需求分析一手
│ │ │ 5-11需求二之app层开发一手
│ │ │ 5-12需求二之开发脚本一手
│ │ │ 5-13需求三之需求分析一手
│ │ │ 5-14需求三之dws层和app层开发一手
│ │ │ 5-15需求三之开发脚本一手
│ │ │ 5-16需求四之需求分析一手
│ │ │ 5-17需求四之app层开发一手
│ │ │ 5-18需求四之开发脚本一手
│ │ │ 5-19需求五之需求分析一手
│ │ │ 5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发一手
│ │ │ 5-20需求五之dws层开发一手
│ │ │ 5-21需求五之app层开发一手
│ │ │ 5-22需求五之结果验证一手
│ │ │ 5-23需求六之需求分析一手
│ │ │ 5-24需求六之dws层和app层开发一手
│ │ │ 5-25需求六之开发脚本一手
│ │ │ 5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结一手
│ │ │ 5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取一手
│ │ │ 5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发一手
│ │ │ 5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取一手
│ │ │ 5-5用户行为数据数仓需求分析一手
│ │ │ 5-6需求一之需求分析一手
│ │ │ 5-7需求一之dws层开发一手
│ │ │ 5-8需求一之app层开发一手
│ │ │ 5-9需求一之开发脚本一手
│ │ │
│ │ ├─第6章项目核心复盘一手
│ │ │ 6-1本周总结一手
│ │ │
│ │ └─附件一手
│ │ 1 电商数据仓库效果展示丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 12-1 慕课网-学习资料预览一手.pdf
│ │ 12-2 慕课网-学习资料预览一手.pdf
│ │ 12-综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓-慕课网就业班一手.pdf
│ │ 2 数据仓库前置技术丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 3 电商数仓技术选型丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 4 数据生成与采集丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 5 用户行为数仓设计与实现丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 6 项目核心复盘丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 电商数仓项目-1一手.xmind
│ │
│ ├─第13周综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓
│ │ ├─第1章商品订单数仓需求分析
│ │ │ 1-1商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层
│ │ │ 1-2商品订单数据数仓需求分析
│ │ │
│ │ ├─第2章需求设计与实现
│ │ │ 2-10需求四之需求分析
│ │ │ 2-11需求四之app层开发
│ │ │ 2-12需求四之开发脚本
│ │ │ 2-1需求一之需求分析
│ │ │ 2-2需求一之dws层开发
│ │ │ 2-3需求一之开发脚本
│ │ │ 2-4需求二之需求分析
│ │ │ 2-5需求二之app层开发
│ │ │ 2-6需求二之开发脚本
│ │ │ 2-7需求三之需求分析
│ │ │ 2-8需求三之dws层和app层开发
│ │ │ 2-9需求三之开发脚本
│ │ │
│ │ ├─第3章订单拉链表实战
│ │ │ 3-1什么是拉链表
│ │ │ 3-2如何制作拉链表
│ │ │ 3-3【实战】基于订单表的拉链表实现-1
│ │ │ 3-4【实战】基于订单表的拉链表实现-2
│ │ │ 3-5【实战】基于订单表的拉链表实现-3
│ │ │ 3-6拉链表的性能问题分析
│ │ │ 3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结
│ │ │
│ │ ├─第4章数据可视化和任务调度实现
│ │ │ 4-1数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
│ │ │ 4-2数据可视化之Zepplin的使用
│ │ │ 4-3任务调度之Crontab调度器的使用
│ │ │ 4-4任务调度之Azkaban的安装部署
│ │ │ 4-5任务调度之Azkaban提交独立任务
│ │ │ 4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务
│ │ │ 4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban
│ │ │ 4-8项目优化
│ │ │
│ │ ├─第5章项目核心复盘
│ │ │ 5-1本周总结
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 商品订单数仓需求分析丨慕课网教程.pdf
│ │ 13-1 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 13-2 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 13-综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓-慕课网就业班.pdf
│ │ 2 需求设计与实现丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 订单拉链表实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 数据可视化和任务调度实现丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 项目核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 电商数仓项目-2.xmind
│ │
│ ├─第14周消息队列之Kafka从入门到小牛
│ │ │ 1-1什么是消息队列
│ │ │ 1-2什么是Kafka
│ │ │ 2-1Zookeeper安装部署之单机模式
│ │ │ 2-2Zookeeper安装部署之集群模式
│ │ │ 2-3Kafka安装部署之单机模式
│ │ │ 2-4Kafka安装部署之集群模式
│ │ │ 3-1Kafka中Topic的操作
│ │ │ 3-2Kafka中的生产者和消费者
│ │ │ 3-3案例：QQ群聊天
│ │ │ 4-1Broker扩展内容
│ │ │ 4-2Producer扩展内容
│ │ │ 4-3Consumer扩展内容
│ │ │ 5-1Topic+Partition+Message扩展内容
│ │ │ 5-2存储策略
│ │ │ 5-3容错机制
│ │ │ 6-1Java代码实现生产者代码
│ │ │ 6-2Java代码实现消费者代码
│ │ │ 6-3消费者代码扩展
│ │ │ 6-4Consumer消费Offset查询
│ │ │ 6-5Consumer消费顺序
│ │ │ 6-6Kafka的三种语义
│ │ │ 7-1JVM参数调忧
│ │ │ 7-2Replication参数调忧
│ │ │ 7-3Log参数调忧
│ │ │ 7-4KafkaTopic命名小技巧
│ │ │ 7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK)
│ │ │ 8-1实战：Flume集成Kafka-1
│ │ │ 8-2实战：Flume集成Kafka-2
│ │ │ 8-3实战：Kafka集群平滑升级
│ │ │ 9-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ ├─第1章初识Kafka
│ │ ├─第2章Kafka集群安装部署
│ │ ├─第3章Kafka使用初体验
│ │ ├─第4章Kafka核心扩展内容
│ │ ├─第5章Kafka核心之存储和容错机制
│ │ ├─第6章Kafka生产消费者实战
│ │ ├─第7章Kafka技巧篇
│ │ ├─第8章Kafka小试牛刀实战篇
│ │ ├─第9章Kafka核心复盘
│ │ └─附件
│ │ 1 初识Kafka丨慕课网教程.pdf
│ │ 14-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 14-消息队列之Kafka从入门到小牛-慕课网就业班.pdf
│ │ 2 Kafka集群安装部署丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Kafka使用初体验丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Kafka核心扩展内容丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Kafka核心之存储和容错机制丨慕课网教程.pdf
│ │ 6 Kafka生产消费者实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 7 Kafka技巧篇丨慕课网教程.pdf
│ │ 8 Kafka小试牛刀实战篇丨慕课网教程.pdf
│ │ 9 Kafka核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 消息队列之Kafka.xmind
│ │
│ └─第15周极速上手内存数据库Redis
│ ├─第1章快速了解Redis
│ │ 1-1快速了解Redis
│ │ 1-2Redis的安装部署
│ │ 1-3Redis基础命令
│ │ 1-4Redis多数据库特性
│ │
│ ├─第2章Redis核心实践
│ │ 2-1Redis常用数据类型之String
│ │ 2-2Redis常用数据类型之Hash
│ │ 2-3Redis常用数据类型之List
│ │ 2-4Redis常用数据类型之Set
│ │ 2-5Redis常用数据类型之SortedSet
│ │ 2-6案例：存储高一班的学员信息
│ │
│ ├─第3章Redis封装工具类技巧
│ │ 3-1Java代码操作Redis之单连接
│ │ 3-2Java代码操作Redis之连接池
│ │ 3-3提取RedisUtils工具类
│ │
│ ├─第4章Redis高级特性
│ │ 4-1Redis高级特性之expire
│ │ 4-2Redis高级特性之expire
│ │ 4-3Redis高级特性之info
│ │ 4-4Redis持久化之RDB
│ │ 4-5Redis持久化之AOF
│ │ 4-6Redis的安全策略
│ │ 4-7Redis监控命令-monitor
│ │
│ ├─第5章Redis核心复盘
│ │ 5-1Redis架构演进过程
│ │ 5-2本周总结+寄语
│ │
│ └─附件
│ 1 快速了解Redis丨慕课网教程.pdf
│ 15-慕课网-学习资料预览.pdf
│ 15-极速上手内存数据库Redis-慕课网就业班.pdf
│ 2 Redis核心实践丨慕课网教程.pdf
│ 3 Redis封装工具类技巧丨慕课网教程.pdf
│ 4 Redis高级特性丨慕课网教程.pdf
│ 5 Redis核心复盘丨慕课网教程.pdf
│
├─4-阶段四：高频实时数据处理方案
│ ├─第16周Flink快速上手篇
│ │ ├─第1章初识Flink
│ │ │ [4.3.1.1]--1-1快速了解Flink
│ │ │
│ │ ├─第2章实战：流处理和批处理程序开发
│ │ │ [4.3.2.1]--2-1FlinkStreaming程序开发-Scala
│ │ │ [4.3.2.2]--2-2FlinkStreaming程序开发-Java
│ │ │ [4.3.2.3]--2-3FlinkBatch程序开发-Scala
│ │ │ [4.3.2.4]--2-4FlinkBatch程序开发-Java
│ │ │
│ │ ├─第3章Flink集群安装部署
│ │ │ [4.3.3.1]--3-1FlinkStandalone集群安装部署
│ │ │ [4.3.3.2]--3-2FlinkONYARN的第一种方式
│ │ │ [4.3.3.3]--3-3FlinkONYARN的第二种方式
│ │ │ [4.3.3.4]--3-4向集群中提交Flink任务
│ │ │
│ │ ├─第4章Flink核心API之DataStreamAPI
│ │ │ [4.3.4.1]--4-1Flink核心API介绍
│ │ │ [4.3.4.2]--4-2DataStreamAPI之DataSource
│ │ │ [4.3.4.3]--4-3DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.4]--4-4DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.5]--4-5DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.6]--4-6DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.7]--4-7DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.8]--4-8DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.9]--4-9DataStreamAPI之DataSink
│ │ │
│ │ ├─第5章Flink核心API之DataSetAPI
│ │ │ [4.3.5.1]--5-1DataSetAPI之Transformation-map
│ │ │ [4.3.5.2]--5-2DataSetAPI之Transformation-joi
│ │ │ [4.3.5.3]--5-3DataSetAPI之Transformation-out
│ │ │ [4.3.5.4]--5-4DataSetAPI之Transformation-cro
│ │ │ [4.3.5.5]--5-5DataSetAPI之Transformation-fir
│ │ │
│ │ ├─第6章Flink核心API之TableAPI和SQL
│ │ │ [4.3.6.1]--6-1TableAPI和SQL介绍
│ │ │ [4.3.6.2]--6-2创建TableEnvironment对象
│ │ │ [4.3.6.3]--6-3TableAPI和SQL的使用
│ │ │ [4.3.6.4]--6-4使用DataStream创建表
│ │ │ [4.3.6.5]--6-5使用DataSet创建表
│ │ │ [4.3.6.6]--6-6将表转换成DataStream
│ │ │ [4.3.6.7]--6-7将表转换成DataSet
│ │ │
│ │ ├─第7章Flink核心复盘
│ │ │ [4.3.7.1]--7-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 初识Flink丨慕课网教程.pdf
│ │ 16-2 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 16-Flink快速上手篇-慕课网就业班.pdf
│ │ 16-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 2 实战：流处理和批处理程序开发丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Flink集群安装部署丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Flink核心API之DataStream丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Flink核心API之DataSet丨慕课网教程.pdf
│ │ 6 Flink核心API之Table API和SQ丨慕课网教程.pdf
│ │ 7 Flink核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 新一代计算引擎之Flink-1.xmind
│ │
│ ├─第17周Flink高级进阶之路
│ │ 1-1Window的概念和类型
│ │ 1-2TimeWindow的使用
│ │ 1-3CountWindow的使用
│ │ 1-4自定义Window的使用
│ │ 1-5Window中的增量聚合和全量聚合
│ │ 1-6Flink中的Time
│ │ 2-2开发Watermark代码
│ │ 2-3开发Watermark代码
│ │ 2-4通过数据跟踪观察Watermark
│ │ 2-5Watermark+EventTime处理乱序数据
│ │ 2-6延迟数据的三种处理方式
│ │ 2-7在多并行度下的Watermark应用
│ │ 2-8Watermark案例总结
│ │ 3-1并行度介绍及四种设置方式
│ │ 3-2并行度案例分析
│ │ 4-1KafkaConsumer的使用
│ │ 4-2KafkaConsumer消费策略设置
│ │ 4-3KafkaConsumer的容错
│ │ 4-4KafkaProducer的使用
│ │ 4-5KafkaProducer的容错
│ │ 5-1SparkStreaming的WordCount程序开发
│ │ 5-2SparkStreaming整合Kafka
│ │ 6-1本周总结+寄语
│ │
│ └─第18周直播平台三度关系推荐V1.0
│ 2-1技术选型之数据采集
│ 2-2技术选型之数据存储
│ 2-3技术选型之数据计算+数据展现
│ 2-4项目整体架构设计
│ 3-1Neo4j介绍及安装部署
│ 3-2Neo4j之添加数据
│ 3-3Neo4j之查询数据
│ 3-4Neo4j之更新数据
│ 3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据
│ 4-1数据采集架构详细设计
│ 4-2数据来源分析
│ 4-3模拟产生数据
│ 5-1数据采集聚合
│ 5-2数据分发
│ 5-3数据落盘
│ 5-4采集服务端数据库数据
│ 6-1数据计算核心指标详细分析
│ 7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-2
│ 7-11三度关系数据导出到MySQL
│ 7-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化
│ 7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1
│ 7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2
│ 7-4数据计算之实时维护粉丝关注数据-3
│ 7-5数据计算之每天定时更新主播等级
│ 7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间
│ 7-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1
│ 7-8数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2
│ 7-9数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-1
│ 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0)
│
├─5-阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台
│ └─第19周直播平台三度关系推荐V2.0
│ 1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计
│ 2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化
│ 2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1
│ 2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2
│ 2-4数据计算之每天定时更新主播等级
│ 2-5数据计算之每天更新用户活跃时间
│ 2-6数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1
│ 2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2
│
└─git-master
bigdata_course_materials.zip
db-sparkstreaming-master.zip
db_data_warehouse-master.zip
db_flink-master.zip
db_hadoop-master.zip
db_hive-master.zip
db_kafka-master.zip
db_redis-master.zip
db_scala-master.zip
db_spark-master.zip
db_video_recommend-master.zip
本主题需向作者支付 60 学币 才能浏览 购买主题 ├─1-阶段一：走进大数据
│ ├─第01周学好大数据先攻克Linux
│ │ ├─第1章笑傲大数据成长体系课
│ │ │ 1-1笑傲大数据：总体介绍
│ │ │
│ │ ├─第2章Linux虚拟机安装配置
│ │ │ 2-1如何安装Linux虚拟机
│ │ │ 2-2使用Vmware安装Linux虚拟机
│ │ │ 2-3使用克隆的方式创建Linux虚拟机
│ │ │ 2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一
│ │ │ 2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二
│ │ │ 2-6SecureCRT配置修改
│ │ │
│ │ ├─第3章Linux极速上手
│ │ │ [1.1.3.10]--3-10Linux常见高级命令之三剑客(sed)
│ │ │ [1.1.3.11]--3-11Linux常见高级命令之三剑客(awk)
│ │ │ [1.1.3.1]--3-1Linux常见高级命令之vi的使用
│ │ │ [1.1.3.2]--3-2Linux常见高级命令之wc的使用
│ │ │ [1.1.3.3]--3-3Linux常见高级命令之sort的使用
│ │ │ [1.1.3.4]--3-4Linux常见高级命令之uniq的使用
│ │ │ [1.1.3.5]--3-5Linux常见高级命令之head的使用
│ │ │ [1.1.3.6]--3-6Linux常见高级命令之date的使用
│ │ │ [1.1.3.7]--3-7Linux常见高级命令之ps和netstat的使用
│ │ │ [1.1.3.8]--3-8Linux常见高级命令之jps+top+kill的使用
│ │ │ [1.1.3.9]--3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep)
│ │ │
│ │ ├─第4章Linux试炼之配置与shell实战
│ │ │ [1.1.4.10]--4-10shell扩展
│ │ │ [1.1.4.11]--4-11Linux中的定时器crontab
│ │ │ [1.1.4.1]--4-1Linux高级配置之静态ip设置
│ │ │ [1.1.4.2]--4-2Linux高级配置之hostname设置
│ │ │ [1.1.4.3]--4-3Linux高级配置之防火墙设置
│ │ │ [1.1.4.4]--4-4开发执行第一个shell脚本
│ │ │ [1.1.4.5]--4-5shell中变量的定义
│ │ │ [1.1.4.6]--4-6shell中四种变量的使用
│ │ │ [1.1.4.7]--4-7shell中的循环和判断之for循环
│ │ │ [1.1.4.8]--4-8shell中的循环和判断之while循环
│ │ │ [1.1.4.9]--4-9shell中的循环和判断之if判断
│ │ │
│ │ ├─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
│ │ │ [1.1.5.2]--5-2Linux总结
│ │ │ [1.1.5.3]--5-3什么是大数据
│ │ │ [1.1.5.4]--5-4大数据产生的背景
│ │ │ [1.1.5.5]--5-5大数据的4V特征
│ │ │ [1.1.5.6]--5-6大数据的行业应用
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 01-Linux快速上手使用-PPT (1).pdf
│ │ 01-学好大数据先攻克Linux-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 1 Linux虚拟机安装配置丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 Linux基础命令的使用【选修】丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Linux极速上手丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Linux试炼之配置与shell实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Linux总结与走进大数据丨慕课网教程.pdf
│ │ 6 作业丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─第02周大数据起源之初识Hadoop
│ │ ├─第1章初识Hadoop
│ │ │ [1.2.1.1]--1-1什么是Hadoop
│ │ │ [1.2.1.2]--1-2Hadoop发行版及核心组件介绍
│ │ │
│ │ ├─第2章Hadoop的两种安装方式
│ │ │ [1.2.2.1]--2-1Hadoop伪分布集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.2]--2-2Hadoop伪分布集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.3]--2-3Hadoop分布式集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.4]--2-4Hadoop分布式集群安装部署
│ │ │ [1.2.2.5]--2-5Hadoop的客户端节点
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 02-大数据起源之Hadoop-PPT (1).pdf
│ │ 02-大数据起源之初识Hadoop-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 1 初始Hadoop丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 Hadoop的安装方式丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 作业丨慕课网教程 (1).pdf
│ │
│ ├─第03周Hadoop之HDFS的使用
│ │ ├─第1章HDFS介绍
│ │ │ [1.3.1.1]--1-1HDFS介绍-
│ │ │ [1.3.1.2]--1-2HDFS的Shell介绍-
│ │ │
│ │ ├─第2章HDFS基础操作
│ │ │ [1.3.2.1]--2-1HDFS的常见Shell操作-
│ │ │ [1.3.2.2]--2-2HDFS案例实操-
│ │ │
│ │ ├─第3章Java操作HDFS
│ │ │ [1.3.3.1]--3-1Java代码操作HDFS-
│ │ │ [1.3.3.2]--3-2Java代码操作HDFS-
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 03-Hadoop之HDFS的使用-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 03-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 HDFS介绍丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 HDFS基础操作丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Java操作HDFS丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─第04周Hadoop之HDFS核心进程剖析
│ │ ├─第1章初识NameNode
│ │ │ 1-1NameNode介绍-
│ │ │ 1-2NameNode深入-
│ │ │
│ │ ├─第2章NameNode进阶
│ │ │ 2-1SecondaryNameNode介绍-
│ │ │ 2-2DataNode介绍-
│ │ │ 2-3NameNode总结-
│ │ │
│ │ ├─第3章HDFS高级
│ │ │ 3-1HDFS的回收站-
│ │ │ 3-2HDFS的安全模式-
│ │ │ 3-3实战：定时上传数据至HDFS-
│ │ │ 3-4HDFS的高可用和高扩展-
│ │ │ 3-5本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 04-Hadoop之HDFS核心进程剖析-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 04-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 初始NameNode丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 NameNode进阶丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 HDFS高级丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Hadoop核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 大数据起源之Hadoop-1.xmind
│ │
│ └─第05周Hadoop之初识MR
│ ├─第1章初识MapReduce
│ │ 1-1MapReduce介绍
│ │ 1-2MapReduce执行原理
│ │
│ ├─第2章实战：WordCount
│ │ 2-1WordCount案例图解
│ │ 2-2实战：WordCount案例开发
│ │ 2-3实战：WordCount案例开发
│ │
│ ├─第3章深入MapReduce
│ │ 3-1MapReduce任务日志查看
│ │ 3-2停止Hadoop集群中的任务
│ │ 3-3MapReduce程序扩展
│ │
│ ├─第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出
│ │ 4-1Shuffle执行过程分析
│ │ 4-2Hadoop中的序列化机制
│ │ 4-3InputFormat层级分析
│ │ 4-4InputFormat之getSplits源码剖析
│ │ 4-5InputFormat之getSplits源码剖析
│ │ 4-6InputFormat之RecordReader源码剖析
│ │ 4-7OutputFormat源码剖析
│ │
│ └─附件
│ 05-Hadoop之初识MR-慕课网就业班 (2).pdf
│ 05-慕课网-学习资料预览 (2).pdf
│ 1 初始MapReduce丨慕课网教程 (1).pdf
│ 2 实战：WordCount丨慕课网教程 (1).pdf
│ 3 深入MapReduce丨慕课网教程 (1).pdf
│ 4 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出丨慕课网教程 (1).pdf
│
├─2-阶段二：PB级离线数据计算分析方案
│ ├─第06周拿来就用的企业级解决方案
│ │ ├─第1章剖析小文件问题与企业级解决方案
│ │ │ 1-1小文件问题之SequenceFile
│ │ │ 1-2小文件问题之SequenceFile
│ │ │ 1-3小文件问题之MapFile
│ │ │ 1-4案例：小文件存储和计算
│ │ │
│ │ ├─第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案
│ │ │ 2-1数据倾斜问题分析
│ │ │ 2-2数据倾斜案例实战
│ │ │ 2-3数据倾斜案例实战
│ │ │
│ │ ├─第3章YARN实战
│ │ │ 3-1YARN的基本情况介绍
│ │ │ 3-2YARN中的调度器分析
│ │ │ 3-3案例：YARN多资源队列配置和使用
│ │ │
│ │ ├─第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】
│ │ │ 4-1Hadoop官方文档使用指南
│ │ │ 4-2Hadoop在CDH中的使用
│ │ │ 4-3Hadoop在HDP中的使用
│ │ │
│ │ ├─第5章Hadoop核心复盘
│ │ │ 5-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 06-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 06-拿来就用的企业级解决方案-慕课网就业班.pdf
│ │ 1 剖析小文件问题与企业级解决方案丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 YARN实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Hadoop官方文档使用指北丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Hadoop核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 大数据起源之Hadoop-2.xmind
│ │
│ ├─第07周Flume从0到高手一站式养成记
│ │ ├─第1章极速入门Flume
│ │ │ 1-1快速了解Flume
│ │ │ 1-2Flume的三大核心组件
│ │ │ 1-3Flume安装部署
│ │ │
│ │ ├─第2章极速上手Flume使用
│ │ │ 2-1Flume的HelloWorld
│ │ │ 2-2案例：采集文件内容上传至HDFS
│ │ │ 2-3案例：采集网站日志上传至HDFS
│ │ │
│ │ ├─第3章精讲Flume高级组件
│ │ │ 3-1Flume高级组件之SourceInterceptors
│ │ │ 3-2Flume高级组件之ChannelSelectors
│ │ │ 3-3Flume高级组件之SinkProcessors
│ │ │
│ │ ├─第4章Flume出神入化篇
│ │ │ 4-1各种自定义组件
│ │ │ 4-2Flume优化
│ │ │ 4-3Flume进程监控
│ │ │
│ │ ├─第5章Flume核心复盘
│ │ │ 5-1本周总结+寄语(1)
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 07-Flume从0到高手一站式养成记-慕课网就业班.pdf
│ │ 07-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 1 极速入门Flume丨慕课网教程.pdf
│ │ 2 极速上手Flume使用丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 精讲Flume高级组件丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Flume出神入化篇丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Flume核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 数据采集之Flume.xmind
│ │
│ └─第08周数据仓库Hive从入门到小牛
│ ├─第1章快速了解Hive
│ │ 1-1快速了解Hive
│ │
│ ├─第2章数据库与数据仓库区别
│ │ 2-1数据库和数据仓库的区别
│ │ 2-2Hive安装部署
│ │
│ ├─第3章Hive基础使用
│ │ 3-1Hive使用方式之命令行方式
│ │ 3-2Hive使用方式之JDBC方式
│ │ 3-3Set命令的使用
│ │ 3-4Hive的日志配置
│ │
│ ├─第4章Hive核心实战
│ │ 4-10Hive数据处理综合案例（下）
│ │ 4-1Hive中数据库的操作
│ │ 4-2Hive中表的操作
│ │ 4-3Hive中数据类型的应用
│ │ 4-4Hive中数据类型的应用
│ │ 4-5Hive表类型之内部表+外部表
│ │ 4-6Hive表类型之内部分区表
│ │ 4-7Hive表类型之外部分区表
│ │ 4-8Hive表类型之桶表+视图
│ │ 4-9Hive数据处理综合案例（上）
│ │
│ ├─第5章Hive高级函数实战
│ │ 5-1Hive高级函数之分组排序取TopN
│ │ 5-2Hive高级函数之行转列
│ │ 5-3Hive高级函数之列转行
│ │ 5-4Hive的排序函数
│ │ 5-5Hive的分组和去重函数
│ │
│ ├─第6章Hive技巧与核心复盘
│ │ 6-1一个SQL语句分析
│ │ 6-2Hive的Web工具-HUE
│ │ 6-3本周总结+寄语
│ │
│ └─附件
│ 08-慕课网-学习资料预览.pdf
│ 08-数据仓库Hive从入门到小牛-慕课网就业班.pdf
│ 1 快速了解Hive丨慕课网教程.pdf
│ 2 数据库与数据仓库区别丨慕课网教程.pdf
│ 3 Hive基础使用丨慕课网教程.pdf
│ 4 Hive核心实战丨慕课网教程.pdf
│ 5 Hive高级函数实战丨慕课网教程.pdf
│ 6 Hive技巧与核心复盘丨慕课网教程.pdf
│
├─3-阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战
│ ├─第09周7天极速掌握Scala语言
│ │ ├─第1章Scala极速入门
│ │ │ 1-1快速了解Scala
│ │ │ 1-2Scala环境安装配置
│ │ │
│ │ ├─第2章Scala基础语法
│ │ │ 2-1Scala中的变量和数据类型
│ │ │ 2-2Scala中的表达式和循环
│ │ │ 2-3Scala集合体系之Set
│ │ │ 2-4Scala集合体系之List
│ │ │ 2-5Scala集合体系之Map
│ │ │ 2-6Scala中的Array和Tuple
│ │ │ 2-7Scala集合总结
│ │ │ 2-8Scala中函数的使用
│ │ │
│ │ ├─第3章Scala面向对象
│ │ │ 3-1Scala面向对象之类的使用
│ │ │ 3-2Scala面向对象之对象和伴生对象
│ │ │ 3-3Scala面向对象之apply方法
│ │ │ 3-4Scala面向对象之main方法的使用
│ │ │ 3-5Scala面向对象之接口的使用
│ │ │
│ │ ├─第4章Scala函数式编程
│ │ │ 4-1Scala函数式编程介绍
│ │ │ 4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数
│ │ │ 4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用
│ │ │
│ │ ├─第5章Scala高级特性
│ │ │ 5-1Scala高级特性之模式匹配
│ │ │ 5-2Scala高级特性之隐式转换
│ │ │
│ │ ├─第6章Scala核心复盘
│ │ │ 6-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 09-7天极速掌握Scala语言-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 09-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 1 Scala极速入门丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 2 Scala基础语法丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 Scala面向对象丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Scala函数式编程丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 5 Scala高级特性丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 6 Scala核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ Scala快速上手.xmind
│ │
│ ├─第10周Spark快速上手-上传版
│ │ ├─第1章初识Spark
│ │ │ 1-1快速了解Spark
│ │ │ 1-2SparkStandalone集群安装部署
│ │ │ 1-3SparkONYARN集群安装部署
│ │ │
│ │ ├─第2章解读Spark工作与架构原理
│ │ │ 2-1Spark工作原理分析
│ │ │ 2-2什么是RDD
│ │ │ 2-3Spark架构原理
│ │ │
│ │ ├─第3章Spark实战：单词统计
│ │ │ 3-1Spark项目开发环境配置
│ │ │ 3-2WordCount之Scala代码
│ │ │ 3-3WordCount之Java代码
│ │ │ 3-4Spark任务的三种提交方式
│ │ │ 3-5Spark开启historyServer服务
│ │ │
│ │ ├─第4章Transformation与Action开发实战
│ │ │ 4-1创建RDD的三种方式
│ │ │ 4-2Transformation和Action介绍
│ │ │ 4-3Transformation操作开发实战之Scala代码(
│ │ │ 4-4Transformation操作开发实战之Scala代码(
│ │ │ 4-5Transformation操作开发实战之Java代码(上
│ │ │ 4-6Transformation操作开发实战之Java代码(下
│ │ │ 4-7Action操作开发实战之Scala代码
│ │ │ 4-8Action操作开发实战之Java代码
│ │ │
│ │ ├─第5章RDD持久化
│ │ │ 5-1共享变量之Accumulator的使用
│ │ │ 5-2RDD持久化开发实战之Scala代码
│ │ │ 5-3共享变量之BroadcastVariable的使用
│ │ │
│ │ ├─第6章TopN主播统计
│ │ │ 6-1TopN主播统计需求分析
│ │ │ 6-2TopN主播统计代码实现之Scala代码
│ │ │ 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码
│ │ │
│ │ ├─第7章面试与核心复盘
│ │ │ 7-1面试题
│ │ │ 7-2本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 初识Spark丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 10-Spark快速上手-慕课网就业班 (1).pdf
│ │ 10-慕课网-学习资料预览 (1).pdf
│ │ 2 解读Spark工作与架构原理丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 3 Spark实战：单词统计丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 4 Transformation与Action开发丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 5 RDD持久化丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 6 TopN主播统计丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 7 面试与核心复盘丨慕课网教程 (1).pdf
│ │ 内存计算引擎之Spark-1.xmind
│ │
│ ├─第11周Spark性能优化的道与术
│ │ │ 1-1宽依赖和窄依赖
│ │ │ 1-2Stage
│ │ │ 1-3Spark任务的三种提交模式
│ │ │ 2-1Shuffle介绍
│ │ │ 2-2三种Shuffle机制分析
│ │ │ 3-1checkpoint概述
│ │ │ 3-2checkpoint和持久化的区别
│ │ │ 3-3checkpoint代码开发(Scala+Java)
│ │ │ 3-4checkpoint代码执行分析
│ │ │ 3-5checkpoint源码分析之写操作
│ │ │ 3-6checkpoint源码分析之读操作
│ │ │ 4-1Spark程序性能优化分析
│ │ │ 4-2高性能序列化类库Kryo的使用
│ │ │ 4-3持久化或者checkpoint
│ │ │ 4-4JVM垃圾回收调忧
│ │ │ 4-5提高并行度-1
│ │ │ 4-6提高并行度-2
│ │ │ 4-7数据本地化
│ │ │ 5-1算子优化之mapPartitions
│ │ │ 5-2算子优化之foreachPartition
│ │ │ 5-3算子优化之repartition的使用
│ │ │ 5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey
│ │ │ 6-1SparkSql快速上手使用
│ │ │ 6-2DataFrame常见算子操作
│ │ │ 6-3DataFrame的sql操作
│ │ │ 6-4RDD转换为DataFrame之反射方式
│ │ │ 6-5RDD转换为DataFrame之编程方式
│ │ │ 6-6load和save操作
│ │ │ 6-7SaveMode的使用
│ │ │ 6-8内置函数介绍
│ │ │ 7-1实战：TopN主播统计-1
│ │ │ 7-2实战：TopN主播统计-2
│ │ │ 7-3本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 Spark三种任务提交模式.pdf
│ │ 11-Spark性能优化的道与术-慕课网就业班.pdf
│ │ 11-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 2 Shuffle机制分析丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Spark之checkpoint丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Spark程序性能优化企业级最佳实践.pdf
│ │ 5 Spark性能优化之算子优化.pdf
│ │ 6 极速上手SparkSql丨慕课网教程.pdf
│ │ 7 Spark实战与核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │
│ ├─第12周综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓一手
│ │ ├─第1章电商数据仓库效果展示一手
│ │ │ 1-1项目效果展示(002938)一手
│ │ │ 1-2项目的由来(002938)一手
│ │ │
│ │ ├─第2章数据仓库前置技术一手
│ │ │ 2-1什么是数据仓库一手
│ │ │ 2-2数据仓库基础知识一手
│ │ │ 2-3数据仓库分层一手
│ │ │ 2-4典型数仓系统架构分析一手
│ │ │
│ │ ├─第3章电商数仓技术选型一手
│ │ │ 3-1技术选型一手
│ │ │ 3-2整体架构设计一手
│ │ │ 3-3服务器资源规划一手
│ │ │
│ │ ├─第4章数据生成与采集一手
│ │ │ 4-1生成用户行为数据【客户端数据】一手
│ │ │ 4-2生成商品订单相关数据【服务端数据】一手
│ │ │ 4-3采集用户行为数据【客户端数据】一手
│ │ │ 4-4Sqoop安装部署一手
│ │ │ 4-5Sqoop之数据导入功能一手
│ │ │ 4-6Sqoop之数据导出功能一手
│ │ │ 4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】一手
│ │ │ 4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】一手
│ │ │
│ │ ├─第5章用户行为数仓设计与实现一手
│ │ │ 5-10需求二之需求分析一手
│ │ │ 5-11需求二之app层开发一手
│ │ │ 5-12需求二之开发脚本一手
│ │ │ 5-13需求三之需求分析一手
│ │ │ 5-14需求三之dws层和app层开发一手
│ │ │ 5-15需求三之开发脚本一手
│ │ │ 5-16需求四之需求分析一手
│ │ │ 5-17需求四之app层开发一手
│ │ │ 5-18需求四之开发脚本一手
│ │ │ 5-19需求五之需求分析一手
│ │ │ 5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发一手
│ │ │ 5-20需求五之dws层开发一手
│ │ │ 5-21需求五之app层开发一手
│ │ │ 5-22需求五之结果验证一手
│ │ │ 5-23需求六之需求分析一手
│ │ │ 5-24需求六之dws层和app层开发一手
│ │ │ 5-25需求六之开发脚本一手
│ │ │ 5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结一手
│ │ │ 5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取一手
│ │ │ 5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发一手
│ │ │ 5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取一手
│ │ │ 5-5用户行为数据数仓需求分析一手
│ │ │ 5-6需求一之需求分析一手
│ │ │ 5-7需求一之dws层开发一手
│ │ │ 5-8需求一之app层开发一手
│ │ │ 5-9需求一之开发脚本一手
│ │ │
│ │ ├─第6章项目核心复盘一手
│ │ │ 6-1本周总结一手
│ │ │
│ │ └─附件一手
│ │ 1 电商数据仓库效果展示丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 12-1 慕课网-学习资料预览一手.pdf
│ │ 12-2 慕课网-学习资料预览一手.pdf
│ │ 12-综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓-慕课网就业班一手.pdf
│ │ 2 数据仓库前置技术丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 3 电商数仓技术选型丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 4 数据生成与采集丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 5 用户行为数仓设计与实现丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 6 项目核心复盘丨慕课网教程一手.pdf
│ │ 电商数仓项目-1一手.xmind
│ │
│ ├─第13周综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓
│ │ ├─第1章商品订单数仓需求分析
│ │ │ 1-1商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层
│ │ │ 1-2商品订单数据数仓需求分析
│ │ │
│ │ ├─第2章需求设计与实现
│ │ │ 2-10需求四之需求分析
│ │ │ 2-11需求四之app层开发
│ │ │ 2-12需求四之开发脚本
│ │ │ 2-1需求一之需求分析
│ │ │ 2-2需求一之dws层开发
│ │ │ 2-3需求一之开发脚本
│ │ │ 2-4需求二之需求分析
│ │ │ 2-5需求二之app层开发
│ │ │ 2-6需求二之开发脚本
│ │ │ 2-7需求三之需求分析
│ │ │ 2-8需求三之dws层和app层开发
│ │ │ 2-9需求三之开发脚本
│ │ │
│ │ ├─第3章订单拉链表实战
│ │ │ 3-1什么是拉链表
│ │ │ 3-2如何制作拉链表
│ │ │ 3-3【实战】基于订单表的拉链表实现-1
│ │ │ 3-4【实战】基于订单表的拉链表实现-2
│ │ │ 3-5【实战】基于订单表的拉链表实现-3
│ │ │ 3-6拉链表的性能问题分析
│ │ │ 3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结
│ │ │
│ │ ├─第4章数据可视化和任务调度实现
│ │ │ 4-1数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
│ │ │ 4-2数据可视化之Zepplin的使用
│ │ │ 4-3任务调度之Crontab调度器的使用
│ │ │ 4-4任务调度之Azkaban的安装部署
│ │ │ 4-5任务调度之Azkaban提交独立任务
│ │ │ 4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务
│ │ │ 4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban
│ │ │ 4-8项目优化
│ │ │
│ │ ├─第5章项目核心复盘
│ │ │ 5-1本周总结
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 商品订单数仓需求分析丨慕课网教程.pdf
│ │ 13-1 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 13-2 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 13-综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓-慕课网就业班.pdf
│ │ 2 需求设计与实现丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 订单拉链表实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 数据可视化和任务调度实现丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 项目核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 电商数仓项目-2.xmind
│ │
│ ├─第14周消息队列之Kafka从入门到小牛
│ │ │ 1-1什么是消息队列
│ │ │ 1-2什么是Kafka
│ │ │ 2-1Zookeeper安装部署之单机模式
│ │ │ 2-2Zookeeper安装部署之集群模式
│ │ │ 2-3Kafka安装部署之单机模式
│ │ │ 2-4Kafka安装部署之集群模式
│ │ │ 3-1Kafka中Topic的操作
│ │ │ 3-2Kafka中的生产者和消费者
│ │ │ 3-3案例：QQ群聊天
│ │ │ 4-1Broker扩展内容
│ │ │ 4-2Producer扩展内容
│ │ │ 4-3Consumer扩展内容
│ │ │ 5-1Topic+Partition+Message扩展内容
│ │ │ 5-2存储策略
│ │ │ 5-3容错机制
│ │ │ 6-1Java代码实现生产者代码
│ │ │ 6-2Java代码实现消费者代码
│ │ │ 6-3消费者代码扩展
│ │ │ 6-4Consumer消费Offset查询
│ │ │ 6-5Consumer消费顺序
│ │ │ 6-6Kafka的三种语义
│ │ │ 7-1JVM参数调忧
│ │ │ 7-2Replication参数调忧
│ │ │ 7-3Log参数调忧
│ │ │ 7-4KafkaTopic命名小技巧
│ │ │ 7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK)
│ │ │ 8-1实战：Flume集成Kafka-1
│ │ │ 8-2实战：Flume集成Kafka-2
│ │ │ 8-3实战：Kafka集群平滑升级
│ │ │ 9-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ ├─第1章初识Kafka
│ │ ├─第2章Kafka集群安装部署
│ │ ├─第3章Kafka使用初体验
│ │ ├─第4章Kafka核心扩展内容
│ │ ├─第5章Kafka核心之存储和容错机制
│ │ ├─第6章Kafka生产消费者实战
│ │ ├─第7章Kafka技巧篇
│ │ ├─第8章Kafka小试牛刀实战篇
│ │ ├─第9章Kafka核心复盘
│ │ └─附件
│ │ 1 初识Kafka丨慕课网教程.pdf
│ │ 14-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 14-消息队列之Kafka从入门到小牛-慕课网就业班.pdf
│ │ 2 Kafka集群安装部署丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Kafka使用初体验丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Kafka核心扩展内容丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Kafka核心之存储和容错机制丨慕课网教程.pdf
│ │ 6 Kafka生产消费者实战丨慕课网教程.pdf
│ │ 7 Kafka技巧篇丨慕课网教程.pdf
│ │ 8 Kafka小试牛刀实战篇丨慕课网教程.pdf
│ │ 9 Kafka核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 消息队列之Kafka.xmind
│ │
│ └─第15周极速上手内存数据库Redis
│ ├─第1章快速了解Redis
│ │ 1-1快速了解Redis
│ │ 1-2Redis的安装部署
│ │ 1-3Redis基础命令
│ │ 1-4Redis多数据库特性
│ │
│ ├─第2章Redis核心实践
│ │ 2-1Redis常用数据类型之String
│ │ 2-2Redis常用数据类型之Hash
│ │ 2-3Redis常用数据类型之List
│ │ 2-4Redis常用数据类型之Set
│ │ 2-5Redis常用数据类型之SortedSet
│ │ 2-6案例：存储高一班的学员信息
│ │
│ ├─第3章Redis封装工具类技巧
│ │ 3-1Java代码操作Redis之单连接
│ │ 3-2Java代码操作Redis之连接池
│ │ 3-3提取RedisUtils工具类
│ │
│ ├─第4章Redis高级特性
│ │ 4-1Redis高级特性之expire
│ │ 4-2Redis高级特性之expire
│ │ 4-3Redis高级特性之info
│ │ 4-4Redis持久化之RDB
│ │ 4-5Redis持久化之AOF
│ │ 4-6Redis的安全策略
│ │ 4-7Redis监控命令-monitor
│ │
│ ├─第5章Redis核心复盘
│ │ 5-1Redis架构演进过程
│ │ 5-2本周总结+寄语
│ │
│ └─附件
│ 1 快速了解Redis丨慕课网教程.pdf
│ 15-慕课网-学习资料预览.pdf
│ 15-极速上手内存数据库Redis-慕课网就业班.pdf
│ 2 Redis核心实践丨慕课网教程.pdf
│ 3 Redis封装工具类技巧丨慕课网教程.pdf
│ 4 Redis高级特性丨慕课网教程.pdf
│ 5 Redis核心复盘丨慕课网教程.pdf
│
├─4-阶段四：高频实时数据处理方案
│ ├─第16周Flink快速上手篇
│ │ ├─第1章初识Flink
│ │ │ [4.3.1.1]--1-1快速了解Flink
│ │ │
│ │ ├─第2章实战：流处理和批处理程序开发
│ │ │ [4.3.2.1]--2-1FlinkStreaming程序开发-Scala
│ │ │ [4.3.2.2]--2-2FlinkStreaming程序开发-Java
│ │ │ [4.3.2.3]--2-3FlinkBatch程序开发-Scala
│ │ │ [4.3.2.4]--2-4FlinkBatch程序开发-Java
│ │ │
│ │ ├─第3章Flink集群安装部署
│ │ │ [4.3.3.1]--3-1FlinkStandalone集群安装部署
│ │ │ [4.3.3.2]--3-2FlinkONYARN的第一种方式
│ │ │ [4.3.3.3]--3-3FlinkONYARN的第二种方式
│ │ │ [4.3.3.4]--3-4向集群中提交Flink任务
│ │ │
│ │ ├─第4章Flink核心API之DataStreamAPI
│ │ │ [4.3.4.1]--4-1Flink核心API介绍
│ │ │ [4.3.4.2]--4-2DataStreamAPI之DataSource
│ │ │ [4.3.4.3]--4-3DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.4]--4-4DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.5]--4-5DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.6]--4-6DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.7]--4-7DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.8]--4-8DataStreamAPI之Transformation-
│ │ │ [4.3.4.9]--4-9DataStreamAPI之DataSink
│ │ │
│ │ ├─第5章Flink核心API之DataSetAPI
│ │ │ [4.3.5.1]--5-1DataSetAPI之Transformation-map
│ │ │ [4.3.5.2]--5-2DataSetAPI之Transformation-joi
│ │ │ [4.3.5.3]--5-3DataSetAPI之Transformation-out
│ │ │ [4.3.5.4]--5-4DataSetAPI之Transformation-cro
│ │ │ [4.3.5.5]--5-5DataSetAPI之Transformation-fir
│ │ │
│ │ ├─第6章Flink核心API之TableAPI和SQL
│ │ │ [4.3.6.1]--6-1TableAPI和SQL介绍
│ │ │ [4.3.6.2]--6-2创建TableEnvironment对象
│ │ │ [4.3.6.3]--6-3TableAPI和SQL的使用
│ │ │ [4.3.6.4]--6-4使用DataStream创建表
│ │ │ [4.3.6.5]--6-5使用DataSet创建表
│ │ │ [4.3.6.6]--6-6将表转换成DataStream
│ │ │ [4.3.6.7]--6-7将表转换成DataSet
│ │ │
│ │ ├─第7章Flink核心复盘
│ │ │ [4.3.7.1]--7-1本周总结+寄语
│ │ │
│ │ └─附件
│ │ 1 初识Flink丨慕课网教程.pdf
│ │ 16-2 慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 16-Flink快速上手篇-慕课网就业班.pdf
│ │ 16-慕课网-学习资料预览.pdf
│ │ 2 实战：流处理和批处理程序开发丨慕课网教程.pdf
│ │ 3 Flink集群安装部署丨慕课网教程.pdf
│ │ 4 Flink核心API之DataStream丨慕课网教程.pdf
│ │ 5 Flink核心API之DataSet丨慕课网教程.pdf
│ │ 6 Flink核心API之Table API和SQ丨慕课网教程.pdf
│ │ 7 Flink核心复盘丨慕课网教程.pdf
│ │ 新一代计算引擎之Flink-1.xmind
│ │
│ ├─第17周Flink高级进阶之路
│ │ 1-1Window的概念和类型
│ │ 1-2TimeWindow的使用
│ │ 1-3CountWindow的使用
│ │ 1-4自定义Window的使用
│ │ 1-5Window中的增量聚合和全量聚合
│ │ 1-6Flink中的Time
│ │ 2-2开发Watermark代码
│ │ 2-3开发Watermark代码
│ │ 2-4通过数据跟踪观察Watermark
│ │ 2-5Watermark+EventTime处理乱序数据
│ │ 2-6延迟数据的三种处理方式
│ │ 2-7在多并行度下的Watermark应用
│ │ 2-8Watermark案例总结
│ │ 3-1并行度介绍及四种设置方式
│ │ 3-2并行度案例分析
│ │ 4-1KafkaConsumer的使用
│ │ 4-2KafkaConsumer消费策略设置
│ │ 4-3KafkaConsumer的容错
│ │ 4-4KafkaProducer的使用
│ │ 4-5KafkaProducer的容错
│ │ 5-1SparkStreaming的WordCount程序开发
│ │ 5-2SparkStreaming整合Kafka
│ │ 6-1本周总结+寄语
│ │
│ └─第18周直播平台三度关系推荐V1.0
│ 2-1技术选型之数据采集
│ 2-2技术选型之数据存储
│ 2-3技术选型之数据计算+数据展现
│ 2-4项目整体架构设计
│ 3-1Neo4j介绍及安装部署
│ 3-2Neo4j之添加数据
│ 3-3Neo4j之查询数据
│ 3-4Neo4j之更新数据
│ 3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据
│ 4-1数据采集架构详细设计
│ 4-2数据来源分析
│ 4-3模拟产生数据
│ 5-1数据采集聚合
│ 5-2数据分发
│ 5-3数据落盘
│ 5-4采集服务端数据库数据
│ 6-1数据计算核心指标详细分析
│ 7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-2
│ 7-11三度关系数据导出到MySQL
│ 7-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化
│ 7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1
│ 7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2
│ 7-4数据计算之实时维护粉丝关注数据-3
│ 7-5数据计算之每天定时更新主播等级
│ 7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间
│ 7-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1
│ 7-8数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2
│ 7-9数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-1
│ 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0)
│
├─5-阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台
│ └─第19周直播平台三度关系推荐V2.0
│ 1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计
│ 2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化
│ 2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1
│ 2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2
│ 2-4数据计算之每天定时更新主播等级
│ 2-5数据计算之每天更新用户活跃时间
│ 2-6数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1
│ 2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2
│
└─git-master
bigdata_course_materials.zip
db-sparkstreaming-master.zip
db_data_warehouse-master.zip
db_flink-master.zip
db_hadoop-master.zip
db_hive-master.zip
db_kafka-master.zip
db_redis-master.zip
db_scala-master.zip
db_spark-master.zip
db_video_recommend-master.zip
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