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[AI/大数据] 网易微专业 大数据开发工程师 更新完毕 共13章 |
课程介绍: 实战网易大数据项目,掌握大数据核心技能。企业级数据仓库建设,PB级历史数据离线计算,毫秒级低延迟实时计算!!!学习大数据,成就百万年薪,真实五大网易大数据项目,大数据应用领域广泛,就业范围选择更大。 课程目录: {1}--零基础复习课 {1}--Java基础复习课 [1.10]--城堡游戏 .mp4 28.98M [1.11]--消除代码复制 .mp4 11.13M [1.12]--封装 .mp4 62.08M [1.13]--可扩展性 .mp4 78.69M [1.14]--框架加数据 .mp4 48.57M [1.1]--媒体资料库的故事 .mp4 57.57M [1.2]--继承 .mp4 140.99M [1.3]--子类父类关系 .mp4 61.30M [1.4]--子类父类关系II .mp4 89.08M [1.5]--多态变量 .mp4 40.45M [1.6]--向上造型 .mp4 138.72M [1.7]--多态 .mp4 31.50M [1.8]--Object类 .mp4 47.58M [1.9]--DoME的新类型 .mp4 20.85M {2}--MySQL基础复习课 {10}--MySQL程序开发 {1}--初识MySQL {2}--MySQL数据类型 {3}--MySQL数据对象 {4}--MySQL权限管理 {5}--实践课:数据库对象 {6}--SQL语言进阶 {7}--内置函数 {8}--触发器与存储过程 {9}--实践课:SQL进阶应用 {3}--Linux快速入门(赵强老师) [3.2]--01-01-Linux简介 .mp4 32.26M [3.3]--01-02-安装Linux .mp4 64.53M [3.4]--01-03-vi编辑器的使用 .mp4 23.97M [3.5]--01-04-文件目录的操作 .mp4 59.15M [3.6]--01-05-Linux的权限管理 .mp4 60.87M [3.7]--01-06-在Linux上安装JDK .mp4 34.38M {4}--Linux复习课 {1}--第一节Linux入门 {2}--第二节Linux的安装 {3}--第三节Linux文件与目录结构 {4}--第四节Linux的VI文件编写命令 {5}--第五节Linux网络配置和系统管理操作 {6}--第六节Linux常用基本命令 {7}--第七节Linux软件包管理 {8}--第八节Shell编程 {5}--Python基础复习课 {1}--开课前准备 {2}--变量和数据类型 {3}--数据类型 {4}--程序控制 {5}--函数 {6}--类 {2}--Hadoop {10}--ZooKeeper与HA [10.10]--1.10.9-搭建HDFS的联盟 .mp4 344.98M [10.2]--1.10.1-主从架构的单点故障问题 .mp4 26.35M [10.3]--1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构 .mp4 27.19M [10.4]--1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式 .mp4 39.61M [10.5]--1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀 .mp4 85.37M [10.6]--1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示 .mp4 56.79M [10.7]--1.10.6-Hadoop的HA架构 .mp4 53.56M [10.8]--1.10.7-配置实现Hadoop的HA .mp4 512.33M [10.9]--1.10.8-什么是HDFS的联盟 .mp4 45.44M {11}--HUE [11.2]--1.11.1-HUE简介和Demo .mp4 14.09M [11.3]--1.11.2-安装所需的rpm包 .mp4 29.07M [11.4]--1.11.3-配置HUE .mp4 96.07M [11.5]--1.11.4-第二阶段小节 .mp4 18.75M {12}--Flume {1}--课前准备 {2}--Flume基本概念 {3}--Flume的源Source {4}--Flume的Channel {5}--Flume的Sink {6}--Flume的拦截器Channel和Sink组 {7}--Flume实战案例 {14}--直播课 [14.1]--Hadoop第二阶段直播 .mp4 167.22M {1}--Hadoop背景知识与起源 #1.1#--【下载】课程中的安装包 .pdf 23.11kb [1.3]--1.1.1-Hadoop课程概述 .mp4 126.28M [1.4]--1.1.2-实验环境简介 .mp4 126.32M [1.5]--1.1.3-大数据中几个基本概念 .mp4 269.18M [1.6]--1.1.4-Google的基本思想 .mp4 15.22M [1.7]--1.1.5-Google的论文一GFS .mp4 350.40M [1.8]--1.1.6-Google的论文二MapReduce .mp4 341.35M [1.9]--1.1.7-Google的论文三BigTable .mp4 64.67M {2}--搭建Hadoop环境 #2.8#--【下载】Hadoop环境搭建实验步骤 .pdf 83.60kb [2.2]--1.2.1-Hadoop的目录结构 .mp4 58.05M [2.3]--1.2.2-搭建Hadoop的本地模式 .mp4 101.34M [2.4]--1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式 .mp4 98.33M [2.5]--1.2.4-免密码登录的原理和配置 .mp4 54.73M [2.6]--1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式 .mp4 433.14M {3}--Hadoop的体系架构 [3.2]--1.3.1-Hadoop的体系架构概述 .mp4 26.31M [3.3]--1.3.2-NameNode的职责 .mp4 76.13M [3.4]--1.3.3-DataNode的职责 .mp4 30.24M [3.5]--1.3.4-SecondaryNameNode的职责 .mp4 95.63M [3.6]--1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程 .mp4 147.64M [3.7]--1.3.6-Yan的资源分配方式 .mp4 25.52M [3.8]--1.3.7-HBase的体系架构简介 .mp4 54.98M [3.9]--1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案 .mp4 25.21M {4}--HDFS [4.10]--1.4.9-HDFS的回收站 .mp4 46.95M [4.11]--1.4.10-HDFS的配额 .mp4 45.97M [4.12]--1.4.11-HDFS的快照 .mp4 66.57M [4.13]--1.4.12-HDFS的安全模式和权限 .mp4 26.00M [4.14]--1.4.13-HDFS集群简介 .mp4 30.75M [4.15]--1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象 .mp4 72.66M [4.16]--1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池 .mp4 190.69M [4.17]--1.4.16-什么是RPC .mp4 68.50M [4.2]--1.4.1.HDFS课程概述 .mp4 30.02M [4.3]--1.4.2-通过WebConsole访问HDFS .mp4 41.69M [4.4]--1.4.3-通过命令行操作HDFS .mp4 76.30M [4.5]--1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限 .mp4 322.18M [4.6]--1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据 .mp4 134.23M [4.7]--1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息 .mp4 122.78M [4.8]--1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理 .mp4 63.70M [4.9]--1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理 .mp4 48.37M {5}--MapReduce #5.28#--【直播笔记】第一阶段小结 .pdf 83.60kb [5.10]--1.5.9-字符串的排序 .mp4 68.99M [5.11]--1.5.10-对象的排序 .mp4 59.08M [5.12]--1.5.11-什么是分区 .mp4 61.79M [5.13]--1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区 .mp4 69.99M [5.14]--1.5.13-什么是Combiner .mp4 46.16M [5.15]--1.5.14-什么是Shuffle .mp4 43.47M [5.16]--1.5.15-数据去重 .mp4 132.53M [5.17]--1.5.16-关系型数据库中的多表查询 .mp4 79.70M [5.18]--1.5.17-分析等值连接的数据处理过程 .mp4 116.55M [5.19]--1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序 .mp4 58.27M [5.20]--1.5.19-分析自连接的数据处理过程 .mp4 97.05M [5.21]--1.5.20-实现MapReduce的自连接 .mp4 59.42M [5.22]--1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程 .mp4 85.83M [5.23]--1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序 .mp4 66.60M [5.24]--1.5.23-使用MRUnit进行单元测试 .mp4 95.43M [5.25]--1.5.24-第一个阶段小结 .mp4 45.65M [5.27]--【直播8月30日】Hadoop第一阶段 .mp4 1.60G [5.2]--1.5.1-MapReduce课程概述 .mp4 122.44M [5.3]--1.5.2-分析WordCount数据处理的过程 .mp4 71.59M [5.4]--1.5.3-开发自己的WordCount程序 .mp4 113.20M [5.5]--1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程 .mp4 122.24M [5.6]--1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额 .mp4 71.16M [5.7]--1.5.6-Hadoop的序列化机制 .mp4 111.62M [5.8]--1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额 .mp4 46.33M {6}--Hbase #6.9#--【补充】hamcrest-core-1.3.jar .pdf 83.60kb [6.10]--1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂 .mp4 29.51M [6.11]--1.6.9-HBase的过滤器 .mp4 116.94M [6.12]--1.6.10-HBase上的MapReduce .mp4 107.52M [6.2]--1.6.1-NoSQL数据库简介 .mp4 69.27M [6.3]--1.6.2-HBase的体系架构和表结构 .mp4 105.54M [6.4]--1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式 .mp4 122.99M [6.5]--1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA .mp4 128.05M [6.6]--1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示 .mp4 28.01M [6.7]--1.6.6-通过命令行操作HBase .mp4 145.74M [6.8]--1.6.7-使用Java操作HBase .mp4 106.40M {7}--Hive [7.10]--1.7.9-Hive的查询 .mp4 54.20M [7.11]--1.7.10-Hive的Java客户端 .mp4 137.04M [7.12]--1.7.11-Hive的自定义函数 .mp4 55.12M [7.2]--1.7.1-数据分析引擎和Hive简介 .mp4 81.10M [7.3]--1.7.2-Hive的体系架构 .mp4 31.24M [7.4]--1.7.3-搭建Hive的嵌入模式 .mp4 80.25M [7.5]--1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式 .mp4 68.01M [7.6]--1.7.5-Hive的内部表 .mp4 72.73M [7.7]--1.7.6-Hive的分区表 .mp4 97.40M [7.8]--1.7.7-Hive的外部表 .mp4 38.67M [7.9]--1.7.8-Hive的桶表和视图 .mp4 108.65M {8}--Pig [8.2]--1.8.1-Pig简介和安装配置 .mp4 73.28M [8.3]--1.8.2-Pig的常用命令 .mp4 23.39M [8.4]--1.8.3-Pig的数据模型 .mp4 34.94M [8.5]--1.8.4-使用PigLatin语句处理数据 .mp4 191.24M [8.6]--1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数 .mp4 72.00M [8.7]--1.8.6-Pig的自定义加载函数 .mp4 73.71M {9}--Sqoop [9.2]--1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境 .mp4 147.22M [9.3]--1.9.2-Sqoop的原理和安装配置 .mp4 33.57M [9.4]--1.9.3-使用Sqoop采集数据 .mp4 326.91M {3}--NoSQL数据库 {1}--Redis #1.13#--【下载】部署RedisCluster .pdf 83.60kb [1.10]--2.1.9-Redis主从复制 .mp4 297.03M [1.11]--2.1.10.Redis的分片 .mp4 46.92M [1.12]--2.1.11-Redis的HA哨兵机制 .mp4 219.81M [1.14]--2.1.12-RedisCluster .mp4 96.25M [1.2]--2.1.1-Redis简介 .mp4 55.55M [1.3]--2.1.2-Redis的安装配置和基本操作 .mp4 189.78M [1.4]--2.1.3-Redis数据类型和案例分析 .mp4 21.00M [1.5]--2.1.4-Redis的事务 .mp4 33.75M [1.6]--2.1.5-Redis的锁机制 .mp4 30.10M [1.7]--2.1.6-Redis的消息机制 .mp4 41.02M [1.8]--2.1.7-RDB的持久化 .mp4 166.89M [1.9]--2.1.8-AOF的持久化 .mp4 65.81M {2}--MongoDB [2.10]--3.1.9-MongoDB的批处理 .mp4 9.68M [2.2]--3.1.1-MongoDB简介 .mp4 63.36M [2.3]--3.1.2-MongoDB的安装和配置 .mp4 70.38M [2.4]--3.1.3-MongoDB的体系架构 .mp4 72.49M [2.5]--3.1.4-使用MongoShell .mp4 126.67M [2.6]--3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件 .mp4 124.78M [2.7]--3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型 .mp4 67.27M [2.8]--3.1.7-使用MongoDB的Web控制台 .mp4 21.27M [2.9]--3.1.8-MongoDB的CRUD操作 .mp4 383.65M {4}--Kafka {10}--Kafka的架构注册表和Ksql [10.1]--3.9.1.1Java的Avro(一) .mp4 36.46M [10.2]--3.9.1.2Java的Avro(二) .mp4 132.26M [10.3]--3.9.1.3Java的Avro(三) .mp4 105.74M [10.4]--3.9.2.1Kafka注册表(一) .mp4 31.11M [10.5]--3.9.2.2Kafka注册表(二) .mp4 48.13M [10.6]--3.9.2.3Kafka注册表(三) .mp4 99.39M [10.7]--3.9.2.4Kafka注册表(四) .mp4 98.12M [10.8]--3.9.3Ksql .mp4 282.07M {11}--Kafka的运维管理 [11.1]--3.10.1Kafka的安全性 .mp4 918.52M [11.2]--3.10.2.1Kafka的集群和容灾(一) .mp4 137.33M [11.3]--3.10.2.2Kafka的集群和容灾(二) .mp4 428.83M [11.4]--3.10.3Kafka的监控 .mp4 140.03M {2}--Kafka理论 [2.1]--3.1.1什么是Kafka .mp4 63.80M [2.2]--3.1.2Kafka的Topic .mp4 74.74M [2.3]--3.1.3Kafka的Brokers .mp4 32.11M [2.4]--3.1.4Kafka的主题复制 .mp4 42.64M {3}--Kafka环境安装 [3.1]--3.2.1安装Kafka(Ubuntu) .mp4 102.79M [3.2]--3.2.2安装kafka(Centos) .mp4 238.28M [3.3]--3.2.3安装kafka(Windows) .mp4 391.55M [3.4]--3.2.4安装kafka(Confluent) .mp4 135.17M {4}--Kafka的生产者消费者 [4.1]--3.3.1Kafka的生产者命令 .mp4 64.57M [4.2]--3.3.2Kafka的消费key .mp4 26.54M [4.3]--3.3.3Kafka的消费者 .mp4 81.21M [4.4]--3.3.4Broker发现和zk .mp4 70.90M {5}--Kafka的命令行使用 [5.1]--3.4.1Topic相关 .mp4 119.17M [5.2]--3.4.2生产者相关 .mp4 298.99M [5.3]--3.4.3消费者相关 .mp4 111.30M [5.4]--3.4.4offset部分 .mp4 109.67M [5.5]--3.4.5图形UI .mp4 199.88M {6}--Kafka的生产者开发API [6.1]--3.5.1Kafka开发环境准备 .mp4 49.39M [6.2]--3.5.2生产者模型 .mp4 169.58M [6.3]--3.5.3生产者的序列化 .mp4 608.07M [6.4]--3.5.4生产者的自定义分区 .mp4 153.28M {7}--Kafka的消费者API [7.10]--3.6.3.2组协调器和反序列化(二) .mp4 71.58M [7.11]--3.6.3.3组协调器和反序列化(三) .mp4 387.85M [7.12]--3.6.3.4组协调器和反序列化(四) .mp4 141.00M [7.1]--3.6.1.1JavaAPI介绍(一) .mp4 201.62M [7.2]--3.6.1.2JavaAPI介绍(二) .mp4 40.42M [7.3]--3.6.1.3JavaAPI介绍(三) .mp4 33.03M [7.4]--3.6.1.4JavaAPI介绍(四) .mp4 55.61M [7.5]--3.6.2.1API同步异步接收(一) .mp4 111.22M [7.6]--3.6.2.2-3API同步异步接收(二、三) .mp4 80.25M [7.7]--3.6.2.4API同步异步接收(四) .mp4 105.09M [7.8]--3.6.2.5API同步异步接收(五) .mp4 152.27M [7.9]--3.6.3.1组协调器和反序列化(一) .mp4 109.25M {8}--Kafka的连接器 [8.1]--3.7.1Kafka的Connect功能 .mp4 59.43M [8.2]--3.7.2.1Kafka的Connect使用(一) .mp4 239.31M [8.3]--3.7.2.2Kafka的Connect使用(二) .mp4 95.67M [8.4]--3.7.2.3Kafka的Connect使用(三) .mp4 192.57M {9}--Kafka的流处理 [9.10]--3.8.4.4流编程实战下(四) .mp4 1.07G [9.11]--3.8.4.5流编程实战下(五) .mp4 254.94M [9.12]--3.8.4.6流编程实战下(六) .mp4 71.00M [9.1]--3.8.1Kafka的流基本组件 .mp4 149.55M [9.2]--3.8.2流操作 .mp4 70.55M [9.3]--3.8.3.1流编程实战上(一) .mp4 85.85M [9.4]--3.8.3.2流编程实战上(二) .mp4 362.18M [9.5]--3.8.3.3流编程实战上(三) .mp4 90.18M [9.6]--3.8.3.4流编程实战上(四) .mp4 113.83M [9.7]--3.8.4.1流编程实战下(一) .mp4 240.50M [9.8]--3.8.4.2流编程实战下(二) .mp4 278.69M [9.9]--3.8.4.3流编程实战下(三) .mp4 215.10M {5}--Scala {10}--scala函数式编程 #10.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [10.2]--2.10.1scala函数式编程-01模式匹配 .mp4 79.62M [10.3]--2.10.2scala函数式编程-02样例类 .mp4 68.22M [10.4]--2.10.3scala函数式编程-03匿名函数 .mp4 64.44M [10.5]--2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包 .mp4 62.29M [10.6]--2.10.5scala函数式编程-05return表达式 .mp4 127.67M [10.7]--2.10.6scala函数式编程-06偏函数 .mp4 90.46M [10.8]--2.10.7scala函数式编程-07柯里化 .mp4 51.57M [10.9]--2.10.8scala函数式编程-08高阶函数 .mp4 41.53M {11}--类型参数 #11.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [11.2]--2.11.1类型参数-01泛型类 .mp4 91.45M [11.3]--2.11.2类型参数-02泛型函数 .mp4 42.47M [11.4]--2.11.3类型参数-03类型边界 .mp4 33.87M [11.5]--2.11.4类型参数-04视图界定 .mp4 69.93M {12}--scala设计模式 #12.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [12.2]--2.12.1scala设计模式-01创建型 .mp4 71.50M [12.3]--2.12.2scala设计模式-02结构型 .mp4 78.63M [12.4]--2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象 .mp4 196.10M [12.5]--2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等 .mp4 72.71M {1}--scala概述 #1.1#--Scala语言基础PDF下载 .pdf 83.60kb #1.3#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [1.2]--Scala开发环境准备 .pdf 1.22M [1.4]--2.1.1scala概述-01Scala概述 .mp4 25.18M [1.5]--2.1.2scala概述-02开发环境 .mp4 181.51M [1.6]--2.1.3scala概述-03包的引入和定义 .mp4 76.55M {2}--scala基础语法 #2.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [2.2]--2.2.1scala基础语法-01变量与常量 .mp4 11.80M [2.3]--2.2.2scala基础语法-02常用数据类型 .mp4 21.18M [2.4]--2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作 .mp4 74.09M [2.5]--2.2.4scala基础语法-04正则表达式 .mp4 59.40M └──[2.6]--2.2.5scala基础语法-05文件读写 .mp4 31.56M {3}--scala运算符 #3.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb └──[3.2]--2.3.1scala运算符 .mp4 101.44M {4}--Scala程序控制结构 #4.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb └──[4.2]--2.4.1Scala程序控制结构 .mp4 48.43M {5}--Scala函数 #5.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [5.2]--2.5.1Scala函数 .mp4 106.07M {6}--面向对象(基础) #6.6#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [6.1]--2.6.1面向对象(基础)-01类和对象 .mp4 114.16M [6.2]--2.6.2面向对象(基础)-02构造器 .mp4 34.41M [6.3]--2.6.3面向对象(基础)-03继承 .mp4 60.10M [6.4]--2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类 .mp4 28.43M [6.5]--2.6.5面向对象(基础)-05抽象 .mp4 49.07M {7}--面向对象(高级) #7.3#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [7.1]--2.7.1面向对象(高级)-01特质 .mp4 24.88M [7.2]--2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换 .mp4 76.82M {8}--数据结构(基础) #8.5#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [8.1]--2.8.1数据结构(基础)-01数组 .mp4 91.22M [8.2]--2.8.2数据结构(基础)-02元组 .mp4 16.47M [8.3]--2.8.3数据结构(基础)-03列表 .mp4 35.60M [8.4]--2.8.4数据结构(基础)-04集合 .mp4 17.79M {9}--数据结构(高级) #9.1#--随堂源代码下载 .pdf 83.60kb [9.2]--2.9.1数据结构(高级)-01映射 .mp4 31.36M [9.3]--2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作 .mp4 32.74M [9.4]--2.9.3数据结构(高级)-03迭代器 .mp4 98.40M [9.5]--2.9.4数据结构(高级)-04并行集合 .mp4 23.08M {6}--Spark {2}--Spark基本概念 [2.1]--4.1.1Spark起源和功能介绍 .mp4 275.21M [2.2]--4.1.2Spark环境的准备和软件下载 .mp4 221.46M [2.3]--4.1.3Ubuntu环境下的安装 .mp4 57.36M [2.4]--4.1.4CentOS环境下的安装 .mp4 106.27M [2.5]--4.1.5Windows环境下的安装 .mp4 203.98M [2.6]--4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark .mp4 359.47M [2.7]--4.1.7搭建PySpark的开发环境 .mp4 95.71M [2.8]--4.1.8云环境的使用 .mp4 222.92M {3}--基本RDD [3.1]--4.2.1rdd的介绍 .mp4 43.32M [3.2]--4.2.2rdd实战课程 .mp4 144.72M [3.3]--4.2.3Flatmap案例使用 .mp4 86.21M [3.4]--4.2.4集合操作 .mp4 142.20M [3.5]--4.2.5Action如何使用 .mp4 69.18M [3.6]--4.2.6cache和分区功能 .mp4 663.31M {4}--PairRDD [4.10]--4.3.10广播变量 .mp4 778.51M [4.11]--4.3.11累加器 .mp4 159.42M [4.1]--4.3.1PairRdd的map和filter .mp4 193.85M [4.2]--4.3.2reducebykey和groupbykey .mp4 262.82M [4.3]--4.3.3keyby和countbykey .mp4 283.19M [4.4]--4.3.4combinebykey .mp4 140.92M [4.5]--4.3.5aggregatebykey .mp4 104.08M [4.6]--4.3.6foldbykey .mp4 130.34M [4.7]--4.3.7sortbykey .mp4 64.93M [4.8]--4.3.8join .mp4 51.84M [4.9]--4.3.9partition .mp4 438.93M {5}--Dataframe基础 [5.1]--4.4.1什么是Spark的Dataframe .mp4 178.48M [5.2]--4.4.2什么是Dataframe的数据类型 .mp4 380.55M {6}--Dataframe进阶 [6.1]--4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接 .mp4 180.37M [6.2]--4.5.2什么是SparkDF的链接 .mp4 332.72M {7}--SparkSQL [7.1]--4.6.1什么是SparkSQL .mp4 758.62M [7.2]--4.6.2什么是Spark的数据源 .mp4 90.35M {8}--Spark集群管理 [8.1]--4.7.1Spark大数据集群环境准备 .mp4 237.25M [8.2]--4.7.2spark-submit使用 .mp4 254.95M [8.3]--4.7.3sparkonyarn使用 .mp4 233.82M [8.4]--4.7.4spark性能调优和监控 .mp4 365.67M {9}--Spark流处理 [9.1]--4.8.1sparkstream介绍 .mp4 126.02M [9.2]--4.8.2DStreamAPI使用 .mp4 167.68M [9.3]--4.8.3StructureStream的使用 .mp4 780.49M [9.4]--4.8.4Spark流和Kafka联动 .mp4 100.65M [9.5]--4.8.5流处理的时间窗口 .mp4 106.73M {7}--Storm {2}--Storm基础 [2.1]--5.1.1-大数据实时计算框架简介 .mp4 147.95M [2.2]--5.1.2-Storm的体系架构 .mp4 43.20M [2.3]--5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建 .mp4 85.20M [2.4]--5.1.4-Storm的全分布模式和HA .mp4 85.60M [2.5]--5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数 .mp4 255.49M [2.6]--5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据 .mp4 26.13M {3}--Storm应用开发 [3.1]--5.2.1-WordCount数据流动的过程 .mp4 62.55M [3.2]--5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序 .mp4 289.23M [3.3]--5.2.3-部署和运行Storm任务 .mp4 73.37M [3.4]--5.2.4-Storm任务执行的过程 .mp4 19.73M [3.5]--5.2.5-Storm内部通信的机制 .mp4 23.50M {4}--集成Storm [4.1]--5.3.1-典型的实时计算系统的架构 .mp4 32.48M [4.2]--5.3.2-集成Storm与Redis .mp4 63.54M [4.3]--5.3.3-集成Storm与HDFS .mp4 177.25M [4.4]--5.3.4-集成Storm与HBase .mp4 58.81M {8}--Flink {2}--Flink基础 [2.10]--6.1.10-对比各种流式计算引擎 .mp4 40.27M [2.1]--6.1.1-Flink的简介 .mp4 112.02M [2.2]--6.1.2-Flink的体系架构 .mp4 40.15M [2.3]--6.1.3-部署Flink的Standalone的模式 .mp4 250.61M [2.4]--6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式 .mp4 289.39M [2.5]--6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别 .mp4 86.97M [2.6]--6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现 .mp4 35.44M [2.7]--6.1.7-Flink的HA .mp4 58.85M [2.8]--6.1.8-FlinkUI界面介绍 .mp4 14.25M [2.9]--6.1.9-Flink的分布式缓存 .mp4 65.07M {3}--Flink入门开发案例 [3.1]--6.2.1-Flink批处开发 .mp4 66.12M [3.2]--6.2.2-Flink流处理开发 .mp4 424.40M [3.3]--6.2.3-使用Flink-Scala-Shell .mp4 66.12M [3.4]--6.2.4-Flink的并行度分析 .mp4 40.74M {4}--Flink的DataSetAPI [4.1]--6.3.1-map和flatMap和mapPartition .mp4 47.74M [4.2]--6.3.2-filter与distinct .mp4 84.22M [4.3]--6.3.3-Join操作 .mp4 36.85M [4.4]--6.3.4-笛卡尔积 .mp4 72.48M [4.5]--6.3.5-First-N分析 .mp4 17.37M [4.6]--6.3.6-外连接操作 .mp4 315.02M {5}--Flink的DataStreamAPI [5.1]--6.4.1-基本的数据源示例 .mp4 43.16M [5.2]--6.4.2-自定义数据源 .mp4 55.42M [5.3]--6.4.3-内置的Connector .mp4 9.97M [5.4]--6.4.4-DataStream的转换操作 .mp4 84.36M [5.5]--6.4.5-DataSink .mp4 219.01M {6}--Flink高级特性 [6.1]--6.5.1-广播变量 .mp4 71.98M [6.2]--6.5.2-累加器和计数器 .mp4 66.68M {7}--状态管理和恢复 [7.1]--6.6.1-状态State .mp4 108.37M [7.2]--6.6.2-检查点的配置 .mp4 44.97M [7.3]--6.6.3-State的后端存储模式 .mp4 10.97M [7.4]--6.6.4-修改StateBackend的两种方式 .mp4 16.76M [7.5]--6.6.5-重启策略 .mp4 14.09M {8}--FlinkTable&SQL [8.1]--6.7.1-Flink的Table和SQL简介 .mp4 14.06M [8.2]--6.7.2-使用TableAPI .mp4 72.64M [8.3]--6.7.3-使用FlinkSQL .mp4 40.86M [8.4]--6.7.4-使用FlinkSQLClient .mp4 17.58M {9}--网易有道项目案例 {1}--平台介绍 [1.2]--1.1.1-平台介绍 .mp4 19.04M {2}--系统架构和设计 [2.1]--1.2.1-平台架构 .mp4 5.06M [2.2]--1.2.2-日志原始数据输入 .mp4 16.81M [2.3]--1.2.3-业务数据输入 .mp4 8.59M [2.4]--1.2.4-日志数据源生成 .mp4 13.39M [2.5]--1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid .mp4 10.28M [2.6]--1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库 .mp4 14.55M [2.7]--1.2.7-基本KPI指标的计算 .mp4 7.58M [2.8]--1.2.8-数仓任务调度系统 .mp4 8.95M [2.9]--1.2.9-数据展示 .mp4 13.46M {3}--案例 #3.1#--【资料下载】作业百度链接地址 .pdf 22.36kb [3.2]--1.3.1-NPS报告 .mp4 20.77M [3.3]--1.3.2-渠道留存报告 .mp4 29.68M
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