[AI/大数据] 拉钩 新版大数据开发P6班，高薪大数据工程师进阶教程(视频+资料 216G) 价值8800元

课程介绍：
本套课程大数据开发训练营：大数据开发P6班，课程2022最新版，官方售价8800元，本课程高效系统的大数据学习路径，课程共分为14个阶段，包含视频以及相关资料，文件大小共计216.63G。内容设计由浅入深、环环相扣，知识框架的搭建可以让学员从0-1一步一步地窥探到这个庞大的体系，而且非常难得让自己做到可以清楚地（说出声来地）解释每一句代码、每一个选择背后对应的源码、原理、框架

课程目录：

LG-大数据开发高薪训练营/2022
├──01阶段：JavaSE  
|   ├──模块二 Java面向对象编程  
|   |   ├──00.任务一：类和对象  
|   |   ├──01.任务二：方法和封装  
|   |   ├──02.任务三：static关键字和继承  
|   |   ├──03.任务四：多态和特殊类  
|   |   ├──04.任务五：特殊类  
|   |   ├──05.任务六：模块作业  
|   |   └──06.模块直播  
|   ├──模块三 Java核心类库（上）  
|   |   ├──101 任务六：模块作业  
|   |   ├──103 模块直播  
|   |   ├──2 任务一：常用类的概述和使用  
|   |   ├──3 任务二：String类的概述和使用  
|   |   ├──4 任务三：可变字符串类和日期相关类  
|   |   ├──5 任务四：集合类库（上）  
|   |   └──6 任务五：集合类库（下）  
|   ├──模块四 Java核心类库（下）  
|   |   ├──00.任务一： 异常机制和File类  
|   |   ├──01.任务二：IO流  
|   |   ├──02.任务三：多线程  
|   |   ├──03.任务四：网络编程  
|   |   ├──04.任务五：反射机制  
|   |   ├──05.模块作业  
|   |   └──06.模块直播  
|   └──模块一 Java语言基础  
|   |   ├──1 开营直播  
|   |   ├──2 任务一： 初识计算机和Java语言  
|   |   ├──3 任务二： 变量和数据类型  
|   |   ├──4 任务三： 运算符  
|   |   ├──5 任务四：流程控制语句  
|   |   ├──6 任务五：数组以及应用  
|   |   ├──7 任务六：模块作业  
|   |   └──8 模块直播  
├──02阶段：Java Web数据可视化  
|   ├──01 模块一 MySQL数据库  
|   |   ├──01 任务一：MySql基础、SQL入门  
|   |   ├──02 任务二：MySql单表、约束和事务  
|   |   ├──03 任务三：Mysql多表、外键和数据库设计  
|   |   ├──04 任务四：Mysql索引、存储过程和触发器  
|   |   ├──05 任务五：JDBC  
|   |   ├──06 任务六：数据库连接池和DBUtils  
|   |   ├──07 任务七：XML  
|   |   ├──08 任务八：MySql高级  
|   |   └──09 直播  
|   ├──02 模块二 前端可视化技术  
|   |   ├──01 任务一：HTML  
|   |   ├──02 任务二：CSS  
|   |   ├──03 任务三：JavaScript  
|   |   ├──04 任务四：任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue  
|   |   └──05 任务五：Highcharts+ECharts数据可视化  
|   ├──03 模块三 Java Web 后端技术（上）  
|   |   ├──01 任务一：Tomcat服务器软件  
|   |   ├──02 任务二：HTTP协议解析  
|   |   ├──03 任务三： Servlet  
|   |   ├──04 任务四：Cookie及Session  
|   |   ├──05 任务五：Filter过滤器及Listener监听器  
|   |   ├──06 任务六：MVC模式及三层架构  
|   |   ├──07 作业  
|   |   └──08 直播  
|   ├──04.模块四 Java Web 后端技术（下）  
|   |   ├──00.任务一：maven  
|   |   ├──01.任务二：MyBati之MyBati基本应用  
|   |   ├──02.任务三：MyBati之复杂映射&配置深入  
|   |   ├──03.任务四：MyBati之缓存&延迟加载&注解应用  
|   |   ├──04.任务五：Spring之Spring IOC  
|   |   ├──05.任务六：Spring之Spring AOP  
|   |   ├──06.任务七：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成  
|   |   ├──07.任务八：SpringMVC之SpringMVC入门  
|   |   ├──08.任务九：SpringMVC之SpringMVC进阶  
|   |   ├──09.任务十：SpringMVC之SSM框架整合  
|   |   ├──10.任务十一：项目管理工具Maven高级  
|   |   ├──11.课程资料  
|   |   ├──12.任务十二：Spring Boot  
|   |   └──13.直播  
|   ├──05.模块五 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目  
|   |   ├──01.任务一：可视化项目案例  
|   |   ├──02.模块作业  
|   |   ├──03.直播  
|   |   └──Linux和可视化项目讲义.zip  10.79M
|   └──06.模块六 Linux服务器  
|   |   └──00.任务一：Linux及Shell编程  
├──03阶段：Hadoop核心及生态圈技术栈  
|   ├──模块二 Hadoop生态圈技术栈（上）  
|   |   ├──00.课程资料  
|   |   ├──2 任务一：数据仓库工具Hive及交互工具Hue  
|   |   ├──3 任务二：数据采集工具Flume  
|   |   └──4 任务三：ETL工具Sqoop及CDC  
|   ├──模块三 Hadoop生态圈技术栈（中）  
|   |   ├──00.课程资料  
|   |   ├──2 任务一： 即席查询Impala介绍及入门使用  
|   |   ├──3 任务二：Impala交互式查询  
|   |   └──4 任务三：Impala集群负载均衡及优化  
|   ├──模块四 Hadoop生态圈技术栈（下）  
|   |   ├──00.课程资料  
|   |   ├──2 任务一：分布式协调组件ZooKeeper  
|   |   ├──3 任务二：海量列式非关系型数据库HBase  
|   |   └──4 任务三：任务调度系统  
|   └──模块一 Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）  
|   |   ├──00.课程资料  
|   |   ├──2 任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建  
|   |   ├──3 任务二：HDFS分布式文件系统  
|   |   ├──4 任务三：MapReduce分布式计算框架  
|   |   ├──5 任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述  
|   |   └──6 任务五：调优及二次开发示例  
├──04阶段：分布式缓存Redis及Kafka消息中间件  
|   ├──模块二 高吞吐消息中间件Kafka  
|   |   ├──2 任务一：Kafka架构与实战  
|   |   ├──3 任务二：Kafka高级特性解析  
|   |   ├──4 任务三：Kafka集群与运维  
|   |   └──5 任务四：Kafka源码剖析  
|   └──模块一 高性能分布式缓存Redis  
|   |   ├──00.课程资料  
|   |   ├──2 任务一：缓存原理及设计  
|   |   ├──3 任务二：Redis数据结构及过期机制  
|   |   ├──4 任务三：Redis持久化机制  
|   |   ├──5 任务四：Redis扩展特性  
|   |   ├──6 任务五：Redis高可用方案  
|   |   └──7 任务六：Redis经典问题解析  
├──05阶段：PB级企业电商离线数仓项目实战  
|   ├──01 PB级企业电商离线数仓项目实战（上）  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：数仓理论  
|   |   ├──03 任务二：数据采集  
|   |   ├──04 任务三：会员活跃度分析  
|   |   ├──05 任务四：广告分析  
|   |   ├──06 作业  
|   |   └──07 直播  
|   ├──02 PB级企业电商离线数仓项目实战（下）  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：核心交易分析  
|   |   ├──03 任务二：调度系统Airflow  
|   |   ├──04 任务三：元数据管理Atlas  
|   |   ├──05 任务四：数据质量管理Griffin  
|   |   ├──06 随堂测试及作业  
|   |   └──07 直播  
|   └──03 大厂面试题  
|   |   ├──01 任务一：难度系数—简单  
|   |   ├──02 任务二：难度系数—中等  
|   |   └──03 任务三：难度系数—困难  
├──06阶段：内存级快速计算引擎Spark  
|   ├──01 Scala编程  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：Scala基础  
|   |   ├──03 任务二：控制结构和函数  
|   |   ├──04 任务三：数组和元组  
|   |   ├──05 任务四：类与对象  
|   |   ├──06 任务五：继承与特质  
|   |   ├──07 任务六：模式匹配和样例类  
|   |   ├──08 任务七：函数及抽象化  
|   |   ├──09 任务八： 集合  
|   |   ├──10 任务九：隐式机制及Akka扩展  
|   |   ├──11 作业  
|   |   └──12 直播  
|   ├──02 Spark实战应用（上）  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：Spark安装与配置  
|   |   ├──03 任务二：RDD编程基础  
|   |   ├──04 任务三：RDD编程高阶  
|   |   ├──05 任务四：SparkSQL编程  
|   |   ├──06 作业  
|   |   └──07 直播  
|   ├──03 Spark实战应用（下）  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：实时流式计算框架Spark Streaming  
|   |   ├──03 任务二：Spark Streaming与Kafka整合  
|   |   ├──04 任务三：Spark GraphX图计算  
|   |   ├──05 作业  
|   |   └──06 直播  
|   └──04 Spark原理及源码剖析  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：重要组件(Master、Worker、Driver)  
|   |   ├──03 任务二：重要原理(作业调度及Shuffle原理)  
|   |   ├──04 任务三：内存管理、数据倾斜及优化  
|   |   ├──05 直播  
|   |   └──06 作业  
├──07阶段：智慧物流大数据分析调度平台项目   
|   └──01 智慧物流大数据分析调度平台项目   
|   |   ├──01 课程资料   
|   |   ├──02 任务一：项目介绍及CDH搭建   
|   |   ├──03 任务二：平台数据准备   
|   |   ├──04 任务三：仓储预测及车货匹配   
|   |   ├──05 任务四：实时处理及可视化   
|   |   ├──06 直播   
|   |   └──07 作业   
├──08阶段：新一代计算利器Flink  
|   └──01 计算领域锋利的武器Flink  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：Flink概述及入门案例  
|   |   ├──03 任务二：Flink体系结构及安装部署  
|   |   ├──04 任务三：Flink常用API及Window窗口机制  
|   |   ├──05 任务四：Flink watermark及state机制  
|   |   ├──06 任务五：Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP  
|   |   ├──07 任务六：Flink Table及作业提交  
|   |   ├──08 直播  
|   |   └──09 作业  
├──09阶段：大数据新技术实践  
|   ├──01 ClickHouse&Kudu  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：ClickHouse概述及安装  
|   |   ├──03 任务二：ClickHouse数据类型及表引擎  
|   |   ├──04 任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制  
|   |   ├──05 任务四：大数据存储引擎Kudu  
|   |   ├──06 直播  
|   |   └──07 作业  
|   └──02 Kylin&Druid  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：分析型数据仓库 Kylin  
|   |   ├──03 任务二：实时分析数据库 Apache Druid  
|   |   ├──04 作业  
|   |   └──05 直播  
├──10阶段：Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案  
|   └──01 Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案  
|   |   ├──01 课程资料  
|   |   ├──02 任务一：Elasticsearch & Kibana  
|   |   ├──03 任务二：LogStash日志采集  
|   |   ├──04 任务三：日志分析平台实战  
|   |   ├──05 直播  
|   |   └──06 作业  
├──11阶段：电商行业实时数仓项目  
|   └──01 电商行业实时数仓项目  
|   |   ├──01 任务一：实时数仓项目基础  
|   |   ├──02 任务二：需求实现  
|   |   ├──03 任务三：监控及可视化  
|   |   ├──04 任务四：数据质量及双流join  
|   |   ├──05 直播  
|   |   └──06 作业  
├──12阶段：大数据处理算法及案例  
|   ├──01 Python 编程  
|   |   ├──01 任务一：Python基础  
|   |   ├──02 任务二 ：Numpy科学计算库  
|   |   ├──03 任务三：Pandas数据分析库  
|   |   └──04 任务四：Matplotlib数据绘图  
|   ├──02 统计学基础  
|   |   ├──01 统计学基本原理_任务一： 描述统计  
|   |   ├──02 统计学基本原理_任务二： 总体推断  
|   |   ├──03 统计学基本原理_任务三： 抽样方法  
|   |   ├──04 统计学基本原理_任务四： 卡方检验  
|   |   ├──05 统计学基本原理_任务五： T检验、方差检验  
|   |   ├──06 统计学分析方法_任务一： 多变量分析方法选择  
|   |   ├──07 统计学分析方法_任务二： 相关分析  
|   |   ├──08 统计学分析方法_任务三： 回归分析  
|   |   ├──09 统计学分析方法_任务四： 因子分析  
|   |   ├──10 统计学分析方法_任务五： logistic回归  
|   |   ├──11 统计学分析方法_任务六： 时间序列分析  
|   |   ├──12 项目实战_任务一： 案例背景介绍  
|   |   ├──13 项目实战_任务二： 案例分析过程  
|   |   └──14 项目实战_任务三： 建模软件操作  
|   └──03 数据挖掘算法与实战  
|   |   ├──01 任务一 有监督学习算法  
|   |   ├──02 任务二 无监督学习算法  
|   |   └──03 任务三 数据挖掘项目综合实战  
├──13阶段：机器学习  
|   └──01 TensorFlow机器学习框架  
|   |   ├──01 任务一 ：TensorFlow实现KNN  
|   |   ├──02 任务二：TensorFlow实现线性回归  
|   |   └──03 任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归  
├──14阶段：人才职位画像匹配推荐系统  
|   └──01 人才职位画像匹配推荐系统  
|   |   ├──01 任务一：项目整体介绍  
|   |   ├──02 任务二：OLAP指标分析  
|   |   ├──03 任务三：SuperSet可视化  
|   |   ├──04 任务四：Spark MLlib机器学习  
|   |   ├──05 任务五：职位画像及用户画像  
|   |   ├──06 任务六：职位召回&排序&推荐  
|   |   ├──07 直播  
|   |   └──08 作业  
└──资料  
|   ├──01阶段：JavaSE  
|   |   ├──02 Java面向对象编程  
|   |   ├──模块三 Java核心类库（上）  
|   |   └──模块一 Java语言基础  
|   ├──02阶段：Java Web数据可视化  
|   |   ├──01 模块一 ：MySQL数据库  
|   |   ├──02 模块二 ： 前端可视化技术  
|   |   └──05 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目  
|   ├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目等多个文件  
|   |   ├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目  
|   |   ├──12.第十二阶段 大数据处理算法及案例  
|   |   ├──13.第十三阶段  机器学习  
|   |   └──14.第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统  
|   ├──Hadoop课程笔记.pdf  9.55M
|   ├──Hadoop生态圈技术栈.pdf  4.42M
|   ├──HBase讲义.pdf  2.83M
|   ├──Kafka.pdf  11.28M
|   ├──讲义(1).rar  2.15M
|   ├──讲义(2).rar  2.48M
|   ├──讲义.rar  3.77M
|   ├──交互式查询工具Impala.pdf  2.44M
|   ├──企业电商离线数仓.pdf  2.61M
|   └──资料-在每个阶段里面.txt