体系课-大数据工程师2022|价值3888元|重磅首发|课件源码电子书数据完整|完结无秘课程资源下载

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课程目录：

文件目录：

体系课-大数据工程师2022价值3888元重磅首发课件源码电子书数据完整完结a p Y 1 ? 7 P无秘

│ ├─{1}–# @ B ~ C阶段* e k c x一：走进大数据

│ │ ├( _ ( ] , Q \─{1}–学好大数据先攻克Linux

│ │ │ ├─{1}–第1章笑5 , : f } K H _傲大数据5 G ) ^ 1 5 j I 4成长体系课【必看s , ( ? | – f】

│ │ │ │ └─[1.1.1.1]–1-2笑傲大数据：总体介绍.mp4 43.91MB

│ │ │ ├─{2}–第2章L* 3 6 l ` 7 +inux虚拟机安装配置

│ │ │ │ ├─[1.1.2.1]–2-1如何安装Linux虚拟机.mp4 20.38MB

│ │ │ │ ├─[1.1.2.2]–2-2使用Vmware安装Linux虚拟机.mp4 30.06MB

│ │ │ │ ├─[1.1.2.3]–2-3使用克隆的方式创; N =建Linux虚拟机.mp4 11.55MB

│ │ │ │l % { 8 Q 9 6 – t ├─[1.1.2.4]–2-4使用Secu* % 8 W 0 IreCRT连接LQ T O xinux虚拟机之方式一.mp4 21.31MB

│ │ │ │ ├─[1.1.2.5]–| B R # / t E + /2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二.mC 9 W jp4 9.05MB

│ │ │ │ └─[1.1.2.6]–2-6SecureCRT配置修改.mp4 8.6G e R A y h T o9MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Linux极速上手

│ │, t p ; 4 % │ │ ├─[1.1.3.10]–3-11Linux常见高级命e ; L } 6 . ? c j令之三剑客(sed).mp4 78.71MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.11]–3-12Linux常见高级命令之三剑客(awk).mp4 55.7MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.1]–3-1Linux常* { z Z o l见高级命令之vi的使用.mp4 106.33MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.2]–3-2Linux常见高级命令之wc% 0 B , k K b的1 ! v 8使用.mp4 36.77MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.3]–3-3Linux常见高y O A o J 1 *级命令之sort的使用.mp8 T ] w P a ~ .4 12.2MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.4]–3-4Linux常见高级命令X j } Y PI % 4之uniq的使用.mp4 21.14MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.5]–3-5Linux常见高级命令之head的P A l N L O s c O使用.mp4 6.13MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.6]–3-6Linux常见高级命令之date的使用.mp4! 7 y \ 9 l * 38.55MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.7]–3-7Li} 1 N J 3 onux常见高级g r J 3 v 2命令之ps和netstat的使用.mp4 37.02MB

│ │ │ │ ├─[1.1.3.8]–3-8Li7 @ P Cnux常见高级命令之jps+top+kill的使用.mp4 52.54MB

│ │ │ │ └h ] _ i─[1.1.3.9]–3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep).mp4 31.48MB

│ │ │ ├─K ( 8 & r 9{4}–第4章Linux试炼之配置与she, m e t 0 O Wll实战

│ │ │ │ ├─[1.1.4.10]–4-10shell扩展.mp4 74.61MB

│ │ │ │ ├e $ P A─[1.1.4.11]–4-11Linux中的定时器crontab.mp4 72.51MB

│ │ │ │ ├─[1.1.4.1]–4-1Linux高级配置之静态ip设置.mp4 57.44MB

│ │ │ │ ├─[1.1.4.2]–4-2Lins f rux高v D w A \ H $ S T级配置之hostname设置.mp4 11.04MB

│ │ │ │ ├─j @ a U l ] [ 9[1.1.4.4]–4-4开发执行第一个shell脚本.mp4 68.9MB

│ │ │ │ ├─! ~ ~9 ) 3 ( g + P g h C i[1.1.4.5]–4-] D O9 ^ R 5 % k | e D W v G5shell中变量的定义.mp4 24.08MB

│ │ │ │ ├─[1.1.4.6]–K ` g m } l g ^ p4-6shell中四种变量的使用.mp4 109.72MB

│ │ │ │ ├─[1.1.4.7]–4-78 l , a ] jshell中的循环和判断之for循环.mp4F f 1 7 \ @ m $ 14.4MB

│ │ │ │ ├─[1.1.4.8]–4-8shell中的循环和判断f z \ ? O 5 ( f !之w\ ` | 5 ! o X nhile循环.mp4 1% = S % o A B t A6.75MBP T + U V

│ │ │ │ └─[1.1.4.9]–4-9shell中的循环和判断之if2 V d g Q判断.mp4 55.44MBQ Y 2 | T * t (

│ │ │ └─{5}–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.mp4 23.37MB

│ │ │ ├─[1.1.5.2]–5! = ~-2Linuxv c % @ 4 { T 7 $总结.mp4 62Y / n.91MB

│ │ │ ├─[1.1.5.3]–5-K 1 G \ z n i A3什么是大数据.j | u % m ! Z –mp4 29.15MB

│ │ │, ) w _ & _ r d ├─[1.1.5.4]–5-4大数据产生的背景.mp4 6E : { \ S.16MB

│ │ │ ├─[1.1.5.5]–5-5大数据的4V特征.mp4 6j A K 7 ! :.68MB

│ │ │ └─[1.1.5.6]–5-6大数W a z ` z据的行业应用.mp4 15.21MBM R p K t S R S

│ │ ├─{2}–大数据起源之初识Hadoop

│ │ │ ├─{1}–第1章初识Hadoop

│ │ │ │ ├─[1.2.1.1]–1-1什1 = ` o么是Hadoop.mp4 12.32MB

│ │ │ │ └─[1.2.1.2]–1-2Hadoop发行版及核心组件介绍.mp4 34.85MB

│ │ │ └─{2}–第2章Hadoop的两种, w s安装方式

│ │ │ ├─[1.2.2.1]–2-1Hadoop伪分布集群安装部署.mp4 110.2% 3 h h1MB

│ │ │ ├─[1.2.2.2]–2-2Hadoo\ T $ 7 8 f } yT , t w . wp伪分布集群安装部署.mp4 119.22Y S / JMB

│ │ │ ├─[1.2.2.3]–2-3Hadoop分布式集群安装部署.mp4 123.28MB

│m h % 0 b \ | & │ │ ├─[1.2.2.4]–2-4Hadoop分布式集群安装部署.mp4 117.58MB

│ │ │ └─[1.2.2.5]–2-5Hadoop的客户c } ( * R . *端节点.mpu a l4 13.17MB

│ │ ├─{3}–Hadoop之HDFS的使用

│ │l n S / │ ├─{1}–第1章? x C k x j W _HDFS介绍

│ │ │ │ ├─[1.3.1.1]–1v % q 7-1H= 4 g :DFS介绍.mp4 37.54MB

│A % D │ │ │m % D c W : └─[1.3.1.2]–1-2HDFS的SheI B a n \ T A Jll介绍.mp( _ 1 c ] # %4 11.02M& ] x % J p ^B

│ │ │ ├─{2}–第2章HDFS基础操作

│ │ │ │ ├─[1.3.2.1]–2-1HDFS的常见Shell操作.mp4 70.84s i 9 F XMB

│ │ │ │ └─[1.3.2.2]–2-2HDFS案例实操.mp4 25.08MB

│ │ │ └─7 y ( ; L{3}–第3章Java操作HDFS

│ │ │ ├─[1.3.3.1]–3-1Javy ~ V v p\ s Z O Q b } H 5 C f ja代% Z i C x i码操作HDFS.mp4 76.74MB

│ │ │ └─[1.3.3.2]–3-2Java* ` 2C 8 z代码操作HDFS.mp4 75.29MB

│ │ ├─{4}–H? | { Dadoop之HDw 1 KFS核心进程剖析

│ │ │ ├─{1}–第1章初识NameNode

│ │ │ │ ├─[1.4.1.1]–[ 1 E n1-1NameNode介绍.mp4 136.71MB

│ │ │ │ └─[1.4.1.2]–1-2NameNode深入.mp4 66.1 y 18MB

│ │r F ] – ) T _ % E │ ├─{2}–2 U . X d } e第2章NameNode进阶

│ │ │ │ ├─[1.4.2.1]–2-1SecondaryNameNode介绍.mp4 10.1MB

│ │ │ │ ├─[1.4.2.2]–2-2DataNo` 8 xde介绍.mp4 52.2MB

│ │ │ │ └─[1.4.2.3]–3 E M )2-3NameNode总结.mp4 50.7MB

│ │ │ ├─{3}–第3章HDFS高级

│ │ │ │ ├H 2 6 | Q K X h─[1.4.3.1]–3-1= j C O | \ g b @HDFS的回收站.mp4 52.34MB

│ │ │ │ ├─[1.4.3.2]–3-2HDFS的安全模式.mp45 e P &R t | ! ] Uamp; B A E ( 45.27MB

│ │ │ │ ├─[1.4.3.3]–3-3实战：定时上传数据至HDFS.mp4 119.54MB

│ │ │ │ ├─[1.4.3.4]–3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4 42.11MB

│ │? – a │ │ └─[1.4.3.5]–3-5本周总. S x H结X 7 n –+寄语0 S D.mp` m _ k , W4 37MB

│ │ │ └─{4}–第4章【扩展内_ Q ) 3 S : a s容@ ^ % E d】HDFS写数据源码剖析

│ │ │ ├─[1.4.4.1]–4-1RPC原理分析及案例D A t应用.mp4 98B U t X o.64MB

│ │ │ ├─[1.4.4.3]–4-3源码概览及源码基础环\ p 4 A A S境配置.mp4 62.69MB

│ │ │ ├─` E l }[1.4.4.4]–4-4create方法源码调用过程分析（上）.mp4 79.19MB

│ │ │ ├─[1.4.4.5]–4-5create方法源码调用过程分析（下）.mp4 72.79MB– S R : @ f f (

│ │ │{ ( p [ v c { M j ├─[1.4.4.6]–4-6write方法源码调用过\{ ` 7 T 3 J $ R j a H| ] z A % J y程K * l d 3 K [分析（上）.mp4 135.18MB

│ │ │ └─[1.4.4.7]–4-7write方法源码z W * AJ 0 t , / & o调用过\ Q 5 % : y w程分析（下）.m6 f p ?p4 77.18MB

│ │ └─{5}–B u 6Hadoop之初? C ;识MR

│ │ ├─{1}–第1, h h j $ C K p M章初识MapReduce

│ │ │ ├─[1.5.1.1]–1-1MapReduce介绍.mp4 34z @ – R s Z ` f F.z B ! = N ` & y8MB

│ │ │ └─[1.5.1.2]–1g 1 e 5 –-2MapReo ^ l# m s n ] 7 ] \duce执n T 0 0行原理.mp4 117.98MB

│ │ ├─{2}–第2章实战：WordCouf t %nt

│ │ │ ├─[1.5.2.1]–2-1WordCount案例s H g , p图解.mp4 17.94$ E ] / H :MB

│ │ │ ├─[1.5.2.2]–2-+ ~ g2实战：Word{ . 1Coc R Y ] r Tunt案例开发.mp4 116.17MB

│ │ │ └─[1.5.2.3]–2-3实战：Wo7 ( O m = 4 O –rdCount案例7 X & 1开发.mp4 85.49MB

│ │ ├─{3}–第3章深入MapReduce

│2 & m 7 : , │ │ ├─[1.5.3.1]–3-1MapReduce任务日I r v \ E m / %志查看.mp4 109.8@ 1 3 ` s 3 Q N9MB

│ │ │ ├─[1.5.3.2]–3-2停止Hadoop集群中的任务.mp4 33.15MB

│ │ │ └─[1.5.3.3]–3-3MapReduce程序扩展.mp4 32.3MB

│ │ └─{4}–第4章V J k精I v O q I讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出

│ │ ├─[1.5.4.1]–4-1Shuffle执行过程分析.mp4 1/ A ^ S Y X t R5.77n _ B R : U RMB

│ │ ├─[1.5.4.2]–4-2Hadoop中的序列化机制.mpN 4 u V4 1V 6 $ yQ 1 $ h c h | _ `1y 7 0 U o1.39MB

│ │ ├─[1.5.4.3]–4-3Inpu F F O A \ r @ PutFormaE ^ Q _ { l `t层级分析.mp4 100.71MB

│ │ ├─[1.5.4.4]–4-4InputFormat之ga q {etSplits源码剖析.mp4 90.94MB

│ │ ├─[1.5.4.6]–4-6InputFormat之RecordReader源码剖析.mp4 71.22MB

│ │ └─[1.5.4.7]–4-$ V G \ z ! G b e7OutputFormat源r % e # % ) ` @码剖析.mp4 47( f , # | ].49MB

│ ├g 0 r 2─{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

│ │ │ ├─{1}–第1章剖析小文件问题与企业r a E j 0级解决方案

│ │ │ │ ├─[2.1.1.1]–1-h ? S g 6 ` l1小文件问题T ^ 6 3 ! E $之SequenceFile.mp4 81.95MB

│ │ │ │ ├─[2.1.1.2]–1-2小文件问题之SequenceFile.mp4 71.91MB

│ │ │ │ ├─[2.1.1.3]–1] : \ Z-3小文件问题之Ma$ X M J spFile.mp4 48.01MB

│ │ │ │ └─[2.1.1.4]–1-4案例：小文件F o W + X \ : 2存储和计算.mp4w , ~ V $ 46.@ m ^6T y + A [4MB

│ │ │ ├─{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业级% $ E $解c K u 3 % X /决方案

│ │ │ │ ├─[2.1.2.1]–2-1数据倾斜问题分析.mp4 62.05MB

│ │$ 0 R │ │ ├─[2.1.2.2]–2-2数据倾斜案例实战.mp4 72G m , ( U&a5 D 1 V { 9 \mp; E G m ` M = l.62MB

│ │ │ │ └─[2.1.2.3]–2-3数据p W9 E C X e c ! E N B倾斜案例实战.mp4 7@ [ f = h0.34MB

│ │ │ ├─{3}–第3章YARN实战

│ │ │ │ ├─[2.1.3.1]–3-1YARN的基本情D i X况介绍.mp4 40.47MB

│ │ │ │ ├─[2.1.3.2]–3-2YARN中的调度S ! b d ! ~器分析.mp4 27.2MB

│ │ │ │ └─[2.1.3.3]–3-3案例：YARN多资源队列配置和使用.mp4 94.82MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Hadoop官方文档使用指n r d , p [北【授人以鱼不如授人以渔】

│ │ │ │ ├─[2.1.4.1]–4-1Hadoop官方文f d p档使用指南.mp4 51.68MB

│ │ │ │ ├─[2.1.4.2]–4-2Hadoop在CDH中的使用.mp4 117.83MB

│ │ │ │ └─[2.1.4.3]–4-3Hadoop在HDH e 5 C T HP中的使用.mp8 q h L Y4 43.63MB

│ │ │ ├─{5}–第5章Hadoop核心复盘

│ │ │( Y B A [ I │ └─[2.1.5.1]–5-1本周总结+寄语.mp4 4k p w ] W8.4` W ] %8MB

│ │c C – c 8 │ └─{6f x : + ` + A w}–第6章【福利加油站】

│ │ │ ├─[2.1.6.1]–6-1【加餐】大数据技术揭开抖音推荐的真相.mp4 87.84MB

│ │ │ └─& P 0 9 [ w \[2.1.6.2]–6-2【加餐】大厂资深HR教你如U B * f + B 5何准备简历和面试.mp4 51.57MS F :B

│ │ ├─{2}–F[ G T A W Alume从0到高手一站式养成记

│ │ │( r W – N l ) h : ├─{1}–第1章极速入门Flume

│ │ │ │ ├─[2.2.1.1]–1-1快速了解Flume.mp4 27.78MB

│ │ │ │ ├─[2.2.1.2]–1-2Flume的三大核心组件.mpz , 4 8 z U P #4 26.05MB

│ │ │ │ └─[2.2.1.3]–1-3Flume安装部署.mp4 33.25MB

│ │ │ ├─{2}–第2章极速上手Flume使用

│ │ │ │ ├─[2.2.2.1]–2-1Flume的H2 p = xella Q v i 5 1oWorld.mp4 16t ; Q s ?0.28MBJ ~ W * } B

│ │ │ │ ├─[2.2.2.2]–{ # |2-2案例：采集文件内容上传至HDFi G m . N ) . ES.mp4 163.92MB

│ │c h x W │ │ └─[2.2.2.3]–2-3案例：采集网站日志上传至HDFS.mp4 1* f 0 \63, ) ( F.94MB9 d % s U U @

│ │ │ ├─{3}–第3章精讲Flume高级组件

│ │ │ │ ├─[2.2.3.1]–3-1Flume高级组件之SourceInter9 O ^ h T ( Y 4 :ceptors.mp4 231.54+ [ b ` ) n O AMB

│ │ │ │ ├─[2.2.3.2]–3-2Flume高级组件之ChannelSelectors) 8 U L a { v.mp4 115.F . ~ s :37MB

│ │ │ │ └─[2.2.3.3]–3-3Flume高级组件之SinkProcessors.mp4 1D y 3 N ( W G90.46MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Flume出神入化篇

│ │ │ │ ├| b L # _ .─[2.2.4.1]–4-1各种自定义组_ * ,件.mp4 62.54MB

│ │ │ │ ├─[2.2.4.2]–4-2Flume优化.mp4 95.2V 9 j B1MB

│& 0 R b │ │ │ └─[2.2.4.3]–4O ^ u/ I q Q 2 3 \ b t m P-3FlumeF D w , – / = S进` c Q 5 X程监控.mp4 152.08MB

│ │ │ └─{5}–第5章Flume核心复盘

│ │ │ └─[2.2.5.1]–5-1本周总结+寄语.mp4c g 9 t _ E H : X 42.78MB

│ │ ├─{3}–数据仓库Hive从入门到小牛

│ │ │ ├─@ % $ O b o \{| ! ? e ` z f1}–第1章快速了解Hive

│ │ │ │ └─[2.3.1.1]–1-1快速了解Hive.mp4 52.45MB

│ │ │ ├─[ h 3 i I g {{2}–第2章数V f a _ ( N R K U据库与数据仓库区别

│ │ │ │ ├─[2.3.2.1]–2-1数据库和数据仓库的区别.t $ ` 4mp4 39.92MB

│ │ │ │ └─[2.3.2.2]–2-2HiveA k m Y安装部署.mp4 115.9MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Hive基础使用

│ │ │ │ ├─[2.3.3.1]–3S I ~-1Hive使用方式! 2 ( w X之命令行方式.mp4 100.77MB

│ │ │ │ ├─[2.3.3.2]–3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4 94.72MB

│ │ │ │ ├─P – c A p[2.3.3.3]–v * J t h A }3-3Set命令的使用.mp4 58.37MB

│ │ │ │ └─[2.3.3.4]–3-4Hi& g ] (ve的日志配置.mp4 33.63MBi & `

│ │ │ ├─{4}–第4章Hive核心实战

│ │ │ │ ├─[2.3.4.10]–4-10HivB Y W ] C T 1 ~ re数据处理综合案例（下）.mp4 83.46MB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.1]–4-1Hive中: D c _ H ,数据库的操作.mp4 33.88MJ } k T U * J $B

│ │ │ │ ├─[2.3.4.2]–4-2Hive中表的操作.mp4 145.57MB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.3]–4-3Hiv\ T ` A L f g ne中数据类型的应用.mp4 108.61MB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.4]–4-4Hive中数据类型的应用.mp4 58+ F % m ? w # `.09% F d p 4 m % uMB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.5]–4-5Hive表类型之内部表+外部n { H * . x 4 ) t表.mp4 86.48MB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.6]–4-6Hive表类型之内部分区表.mp4 123.64MB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.7]–4-7Hive表类型之外部分区表.mp4 63.65MB

│ │ │ │ ├─[2.3.4.8]–4-8 w c l8HW l n . tive表类型之桶表+视图.mM G 5p4 102.73MB

│ │ │ │ └─[2.3.4.9]–4-9Hive数据处理综合案例（上）.mp4 100.55MB

│ │ │ ├─P m ; 3 o{5}–第5章Hive高级函数实战

│ │ │ │^ T k + ├─[2.3.5.1]–5-1Hive高级函数之分组排序取TopN.mp4 84.83MB

│ │ │ │ ├─[2.3.5.2]–5-2Hive高级函数6 N ! W ) E E $之行转列.mp4 49.72MB

│ │ │E Q y = J D 4 m │ ├─[2.3.5.3]–5-3Hive高级函数之列转行.mp4 37.63MB

│ │ │ │ ├─[2.3.5.4]–5-4Hive的排序函数.mp4 51.97MB

│ │ │ │ └─[2.3.5.5]–5– ` Q : V _-5Hive的分组和去重函数.mp$ ` a V H . X P C4 20.79MB

│ │ │ └─{6}–第6章Hive技巧与核心复盘

│ │ │ ├─[2.3.6.2]–6j j E-2Hir m b K Z b _ve的Web工具-HUE.mp4 18.75MB

│ │ │ └─[2.3.6.3]–6-3本周总结+寄语.mp4 39.82ML & g } ~ /Z g ] 0 w FBQ q n x * 7 n [ 8

│ │ ├─{4}–HiveM : S U , r扩展内容

│ │ │ ├─{1}–第1章常见数据压缩格式的使用

│ │ │ │ ├─[2.4.1.1]–L u E l ) ~1-1常见的数据压缩格式介绍.mp4 45.09MB

│ │ │ │/ 7 ? G * h P ├─[2.4.1.2]–1-2数据压缩格式选择建议和压缩位置.mp4 8.38MB

│ │ │ │ ├─[2.4.1.3]–1-3数据压缩格式案例实战分析.mp4 101.97MB

│ │ │ │ ├─[2.4.1.4]–1-4未压缩+% p x p F S JDeflate压缩格式演示.mp4 77.53MB

│ │ │ │ ├─[2.4.1.5]–1-5Y j N O Q 1 H $Gzip+Bzip2压缩格式演示.mp4 21.18MB

│ │2 6 x ? q K │ │ ├─[2.4.1.6]–1-6Lz4+Snappy压h x b D {缩8 ^ %格式演[ Y | 1 y Q示.mp4 20.5MB

│ │ │ │ └─[2.4.1.7]–1-7Lzo压缩格式演示.mp4 65.85MB

│ │ │ └] s V h w % i─{2}–第2章常/ : Z 2 ^ N , 7 U见数据存储格式的使用

│ │ │ ├─[2.4.2.1]–2-1数据存储格式之TextFi0 % B Xle的原理及使用.mp4 123.51MB

│ │+ \ & 5 J 1 Z │ ├─[2.4.2.2]–2-2数据存储格式之Sequenc# ; e l 0 F ; { ceFile的原理及使用.mp4 9\ p m q r % L6.12MB

│ │ │ ├─[2.4.2.3]–2-3数据存储格式之RCFile的原理及使用.mp4 54.15MB

│ │ │ ├─[2.4.2.4]–2-4数据存储格式之ORC的原理及使用.mp4 95.06MB

│ │ │ ├─[2.4.2.5]–2-5数据存储格式之Parquet的原理及4 z 1使用.mp4 48.e m _ 8 . + H 4 :31MB

│ │ │ └─[2.4.2.6]–2-6数据存储格式总结.mp4 13.41MB

│ │ └─{5}–快速上手NoSQL数据库HBase

│ │ ├─{1}* R 4 V r * } t–第1章快速了解$ i # 7 I eHBa1 P L f Z M 0 * 5se

│ │ │ └─[2.5.1.1]–1-7HBase逻辑存储模型.mp4 58.74MB: $ +

│ │ ├─{~ ! $2}–第2章M u k h = Y = (快速上手使用HBase

│ │ │ ├─[2.5.2.1]–2-1HBase集群安装部署.mp4 93.89MB

│ │ │ ├─[2.5.2.2]–2-2HBas5 H ) x y f &e常用命令之基础命令和Dx d \ `DL命令.mp4 94.52MB

│ │ │ ├─[2.5.2.3]–2-3HBase常用命令之增删改查命令和命名空间的操作.mp4 75.– + r Z 073Me 1 . = } iB

│ │ │ ├─[2.5.2.4]–2-4HBaseJavaAPI开发i $ U + 2环境配置.mp4 52.59MB

│ │ │ ├─[2.5.2.5]–2-5HBaseJavaAPI之增加和查询操作.mp4 99.8MB

│ │ │ ├─[2.5.2.6]–2-6HBaseJavaAPI之查询多版本数j ( S M – ` | $ n据和删除操作.mp4 94.74MB@ + D [ I A `

│ │ │ └─[2.5.2.7]–2-7H( 4 D { W uBaseJava` R jAPI之创建表和删除表.mp4 46.34MB

│ │ ├─{3}–第3R \ a l章深入HBase架构原理

│ │ │# 1 – X ? Z Q Q # ├─[2.5.3.1]–3-1Region概念详解.mp4 26.97MB

│ │ │ ├─[2.5.3.2]–3-3HBase架构详解.mp4 4h k %1.4T g k w ^ k b T c2MBN { ] J R \ P y 2

│ │ │ ├─[2.5.3.3]–3-4WAX = Z 8 DL预写日志系统.mp4 11.46MB? $ ./ o T _ ^ + ` 2 B |

│ │ │s T A B 1 , ├─[2.5.3.4]–3-5% f d d f + ; !HFL b W & % k _ b file文件及布隆过滤器介绍.mp4 17.56MB

│ │ │ ├─[2.5.3.5]–3-6HFile的合并机制.mp4 16 D ,8.63MB

│ │ │ ├─[2.5.3.6]–3-7Region的分裂机制.mp4 21.78MB

│ │ │ └─[2.5.3.7]–3% H % 6-8Region的负载均衡策略.mp4 26.03MB

│c k f R R 2 f ) │ ├─{4}–第4章HBase高级用法

│ │ │ ├─[2.5.4.1]–6 s k _ K O4-2* : I P \ ~ (Scan全表扫描功能介绍.mp4 44.41Mo / u 5 1 M dB

│H + l y \ = │ │ ├─[2.5.4.2]–4-3Scan+FilteW Q & 8 { ^ z , Qr案例实战.mp4 83S e * =.36MB

│ │ │ ├─[2.5.4.3]–4-4HBase批量导入之MapReduu z j } ? ,ce.mp4 1– # 4 j g ,77.96MB

│ │ │ └─[2.5.4.4]–4-5HBase批量导入之BulkLoad.mp4_ – Q \ D y 3 = 89.44MB

│ │ └─{5}–第K Z | n E 75章HBz e a vasM @ 6 J D 5 Pe调优策略和扩展内容

│ │ └─[2.5.5.1]–5H i p ) H-1预S c J c d Y ; – P分区、RowKey、列族的设计原则.mp4 69.53MB

│ ├─{3}–g e `阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓B M H库设计与实战I j & P $ & 6 S

│ │ ├─{1}–7天极速掌4 \ , 9 A握ScalaQ D n O c E P `语言

│ │ │ ├─{1}–第1章Scala极速入d I H o ,门

│ │ │ │ ├─c 6 a 7[3.1.1.1]–1-1快速了解Scala.mp4 16.81MB

│ │ │ │ └─[3.1.1.2]–1-2Scala环境安装配置.mp4 27.52MB

│ │ │ ├─{2}–第2章Scala基础语法

│ │ │ │ ├─[3.1.2.1]–2-1Scala中的变M l 7 J量和数据类型.mp4 22.73MB\ 5 Y u { ,

│ │ │ │v p – r G H = [ ├─[3.1.2.2]–2-2Scala中的表达式和循环.mpn U J A U4 48.U o k43MZ b e ZB

│ │ │ │ ├─[3.1.2.3]–2-3Scala集合体系之Set.mp4 114.45MB

│ │ │ │ ├─[3.1.2.4]–2-4Scala集合体系之List.M 4 9 v [ | rmp4 29.39MB

│ │ │ │ ├─[3.1.2.5]–2-5Scala集合体系之Map.mp4 82.38MB

│ │ │ │ ├─[3.1.2.6]–2-6Scalae 0 ` \ ( m; A _中的Array和Tuple.mp4 46.06MB

│ │ │ │ ├─[3.1.2.7]–2-7Scala集合总结.mp4 4.88MB

│E 6 B T \ │ │ │ └─[3.1.2.8]–2-8Scala中函: = v V E – ^ Q数的使用.mp4 106` l [ w j R.55MB

│ │Y s G U m N A r ! │ ├─{3}–第3章Scala面向对象

│ │ │ │ ├─[3.1.3.1]–3-1ScalZ & 0 E Ga面向对象之类的使用.mp4 66.8MB

│ │ │ │ ├─[3.1.3.3]–3-3Scao 0 ^ _ O { N Dla面向对象之apply方法.mp4 35.33MB

│ │ │ │ ├─[3.1.3.4]–3-4* d ( mScala面向对象之mainf F !– w j . + s 5 = A d O方法的使用.` 9 [ *mp4 48.41MB

│ │ │ │ └─[3.1.3.5]–3-5Scala面向对象之接口6 % x x ( B %的使用.mp4 47.36MB

│ │ │ ├─{4}S T I M J 6 {–第4章Scala函数式编程

│ │ │ │ ├─[3.1.4.1]–4-c z m Q z T1Scav 5 I G 1 } Zla函数式编程介绍.mp4 11.3MB\ V k ] ` 3

│ │ │ │ ├─[3.1.4.2]–4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数.mp4 72.4MB

│ │ │ │ └─[3.1.4.3]–4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用.mp4 75.7MB

│ │ │ ├─{5}–第5章Scala高级特性

│ │ │ │ ├─[3.1.5.1]–5-1Scala高级特性之模式匹配.mp4 115.95MB

│ │ │ │ └─[3.1.5.2]–5B W D-2Scala高级特性之隐式转换.mp4 63.41MB

│ │ │ └─{6}–第6章Sc0 p 7 L N !ala核心复盘

│ │ │ └─[3.1.6.1]–6-1本周总结+寄; K f \ u ( u E语.mp4 69.26MB

│ │ ├─{2k n e F Q \ g d}–Spark快速上手

│ │ │ ├─{1~ B ~ x 7 | ]}–第1章初识Spark

│O q _ │ │ │ ├─[3.2.1.1]–1-1快速了解Spark.mp4 38.68MB

│ │ │ │ ├─[3.2.1.2]–1-& , A t2SparkStandalJ Z + 6 m Q ] Zone集群= L \ V a安装部署.mp4 109.7MB

│ │ │ │ └─[3.2.1.3]–1-3SparkA D . – a k wONYARN集群安装部署.mp4x ] k | ? f \ 59.66k K G , K [MB

│ │ │ ├─{2}–第2章解D h Q读Spark工E k ~ !作与架构原理

│ │ │ │ ├─[3.2.2.1]–2-1Spark工作原理分析.mp4 27.5MB

│ │ │ │ ├─[3.2.2.2]–2-M T d r f 0 ? s &2什么是RDD.mp4 15.o } g q :44MB

│ │ │ │ └─[3.2.2.3]–2-3Spark架构原理.N F ~ U ~ @ [ |mp4 17~ Q _ w.55MB

│k[ * * X h │ │ ├─{3}–第3章Spw b } x \ark实战：单词统计

│ │ │ │ ├! @ 7 A v 1 4─[3.2.3.1]–3-1Spark项目开` l J L 3 \ i P M发环境配置.mp4 55.6MB

│ │ │ │ ├─[3.2.3.2]–3-2WordCount之Scala代码.mp4 87.18MB

│ │ │ │ ├─[3.2.3.3]–3-3WordCount之Java代码.mp4 6V F z D3.04MB

│ │ │ │ ├─[3.2.3.4]–3-4Spark任务的三种提交方式.mp4 117.35MB

│ │ │ │ └─[3.2.3.5]–3-5Spark开启historyServef ^ ar服务.mp4 2k R ] 1 K 2 s8.31MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Transformation与Actio: b h ] X 9H % r 6 – Z ^ 1 {n开e Y F 4发实战P n ) J 8

│ │ │ │ ├─/ i ,[3.2.4.1]–4-1D L = ? ` I创建RDD; = 7 :的三种方式.mp4 173MB

│ │ │ │ ├─[3.2.4.2]–4-2Transformaty V e e ` ^ \ ;ion和Action介绍.mp4 38.93MB

│ │ │ │ ├─[3.2.4.3]–4-3Transformation操作开发实战之Scala代码(.mp4 99.75MB

│ │ │ │ ├─[3.2.4.4]–4-4Transformation操作开发实战之Scala代码(.mp4 92.34MB

│ │ │ │ ├─[3.2.4.5]–4-5Transfo2 F R % r k – Hrmation操作开发实战之Java代码(上.mp4 6A ] ~ T q T F ?3.16MB

│ │ │ │ ├─[3.2.4.6]–4-6Transformation操作开发实战之Java代码(下.mp4 97.81MB

│ │ │ │ ├─[3.2.4.7]–4-7ActioJ Y z ) V { ~n操作开发实战之Scala代码.mp4 100.z : F s : } [14MB

│ │ │ │ └─[3.2.4.8]–4-s & L8Action操作开发实战之JavaW ? j E A| u b R ! 3 K代码.mp4 54.42MB

│ │ │ ├─{5}–第5章RDD持久化

│ │ │r | K 4 [ ^ │ ├u ^ e 7 4 :─[3.2.5.2]–5-2RDD持久化开发实战之Scam W G 5la代码.mp4. – G ( ~ _ l p , 45.x t Y 3 { W P ) !45MB

│ │ │ │ ├─[3.2.5.3]–5-3RDD持久化开发实战之Ja0 h Ova代码R * – p ].mpH e I o 6 Q Z & \4 20.95MB

│ │ │ │ ├─{ d ( \ I D C 4 E[3.2.5.4]–5-4共享变量之BroadcastV5 Ts k ( D f y B U 3ariabl, L \ @ l Ne的使用.mp4 75.27MB

│ │ │ │ └─[3.2.5.5]–5-5共享变量之Accumula, d f M v k Tt} D D 6 Z D jor的使用.mp4 63.4M{ 7 W { n d j h RB

│ │ │ ├─{6}–第6章TopN主播统m w * w 0 K I A计

│ │ │ │ ├─[3.2.6.2]–6-2TH 9 N $ = ? , 3opN主B Z c x ~播统计代码实现1 ! s 2之Scala代码.mp4 112.59R Y j mMB

│ │ │ │ └─[3.2.6.3]–6-3TopG H 3 / Y 5 \ NN主播统计` a r G s ]代码实现之Java代码, \ F v 8 D T [ &.mp4 13f v b & X o a p M0.96MB

│ │ │ └─{7}–第7章面试与核心复盘

│ │ │ ├─c $ S \[3.2.7.1]–7-1面试题.mp4 28.45MB

│ │ │ └─[3.2.7.2]–7-2本周总结+b q / z s寄语.mp4 75t | , h ..29MB

│ │ ├─{3}–Spark性能优化的道与术

│ │ │ ├─{1}–第q ^ g ] {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 27.72MB

│ │ │ │ ├─[3.3.1.2]–1s i 9 )-2Stage.mp4 34.44MB

│ │ │ │ └─[3.3.1.3]–1-3Spark任务的三种提交模式.mp4 45.7MB

│ │ │ ├─{2}` ; Q C 2 P I H B–第2章Shuffle机制分析

│ │ │ │ ├─[3.3.2.1]–2-1Shuffle介绍.mp4 23.58MB

│ │ │ │ └─[3.3.2.2]–2-2三O – 6 0 * 2 / e 4种Shuffle机制分析.mp4 36.19MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Spark之V F + ucheckpoX r f _ A zint

│ │ │ │ ├─[3.3.3.1]–3-1N 0 ,checkpoint概述.mp4 3[ + $ { /7.7D & &2MB

│ │ │ │ ├─[3.3.3.2]–3-2checkp$ ) Soint和持久化的区别.mp2 ] \4 14.7MB

│ │ │ │ ├─[3.3.3.3]–3-3checkpoint7 ^ w H W @ \代码开发(Scala+J= w =ava).mp4 44.} 0 q w8MB

│ │ │ │ ├─[3.3.3.4]–3-4checH k t F }kp] } M q $ t D doint代码执行分析.mp4 9? j _ k Q y Q9.01MB

│ │ │ │ ├─[3.3.3.5]–3O P X ) ` ;-5( n l ] ]chei a i h m % Xckpoint源码分P Y f H ) s | G析= W $之写操作.mp4 105. 5 Q J ;.74MB

│ │ │ │ └─[3.3.3.6]–3-6checkpoint源码分析之读操e 1 f v 5作.K . amp4 30.98MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Spark程序性能优化企业级最佳3 j ) ? + U O N v实践

│ │ │ │ ├─[3.3.4.1]–4-1Sp3 q i R r 4 L b rark程序性能优| x 3 + T化分析.mpH : A4 56.55MB

│ │ │ │ ├─[3.3.4.2]–4-2高性能序列化类库Kryo的使用.mp4 167.84MB

│ │ │ │ ├─[3.3.4.3]–4-L u 8 M T 3 &3持久化或者checkpoint.mp4 6.36MB

│ │ │ │ ├─[3.3.4.4]–4R p @-4JVM垃圾回收调忧.mp4 63.12MB

│ │ │ │ └─[3.3.4.5]–4-6数据本地化.mp4 35.24MB

│ │ │ ├─{5}–第5章Spark性能优化之算子优化

│ │G – ` * ` D │ │ ├─[3.3.5.1]–5-c = W # 81算子优化之mapPartitions.mp4 100.73M/ – I : \ m ] { –B

│ │ │ │ ├─[3.3.5.2]–5-2算子优化之foreachPartit\ M o C X l tion.mp4 41.8] N M , ` 6 \ – z3MB

│ │ │ │ ├─[3.3.5.3]–5-3算子优化之repartition的p 5 } K K O l # M使用.mp4 44.33MB

│ │ │ │ └─[3.3.5.4]–5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey.D Br = + U C g + ;mp4 30.67MB

│ │ │ ├─{6}–第6章极速上手SparkSql

│ │ │ │ ├─[3.3.6.1]–6-1Spax [ P N `rkSql快速R : W (上手使用.mp4 62.37MB

│ │ │ │ ├─[3.3.6.2]–6-2DataFrame常见算子操作.mp4 66.39MB

│Q . I │ │ │ ├─[3.3.6.3]–6-3DataFrame的sq0 X = ml操作.mp4 26.03B \ ^ t I vMB

│ │ │ │ ├─[3.3.6.4]–6-4RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4 130.65MB

│ │ │ │ ├─[3.3.6.5]–6– , E q X v }-5RDD转Q f : g换为DataFra4 { `me之编程方式.mp4– o t R @ 8 s = h 82.57MB

│ │ │ │ ├─[3.3.6.6]–68 @k ^ d P % k-6load和save操作.mp4 42.U Q ( 2 Y `98MB

│ │ │ │ ├─[3.3.6.7]–6-7SH ? !aveMode的使用.mp4 26.02MB

│ │ │ │ └─[3.3.6.8]–6-8内+ L V b置函k 5 l : E D数介绍.mp4 7.78MB

│ │ │ └─{7}–第7章SA M Npark实战与核心复盘

│ │ │ ├─[3.3.7.1]–7-1实战：TopN主播统计-1.mp4 94.66MB

│ │ │ ├─P – .[3.3.7.2]–7-2实战：TopN主播统计-2.mp4 97.49MB

│ │P , G P X H 7 │ └─[3.3.7.3]–7-3本周p8 i [ 6 ( ` Z N V _ r 9 w q总结+寄语.G E @ I A, E T 6 o 1 c g U G /z # k f y z p Hmp4 452 ( L 7 v \.73MB

│ │ ├─{4}–2 w j z ! m k wSpark3.x) # & @ d扩展内容

│ │ │ ├─{1}–第1章快速上手使用v k f + w ) ! –Spark3.x

│ │ │ │ ├─[3.4.1.1]–1-1Spa| | Urk3.x版本介绍.mpC M 3 5 t ?4 19.46MB

│ │ │ │ ├─[3.4.1.2]–1-2基于Sp1 z ) iark3.x版本开发代r ^ z W $ f码.mp4 49.01MB* H Y Z

│ │ │ │ ├─[3.4.1.3]–1-3在大数据集群中集成Sp^ b N } R kark3.x环境.mp4 34.99MB

│ │ │Y F v n 8 2 ( ^ │ └─[3.4.1.5]–1-5向YARN集群中提交Spark2.D r @ X U G ` tx代码.mp4 40.65MB

│ │ │ ├─{2}–第2章Spam X Y g Y 3 L b 7rk3.x版本中新特性的原理及7 k u z o q % | t应用

│ │ │ │ ├─[3.4.2.10]–2-10动态分区裁剪DPP(原理S z ? 0 c _ 1).mp4 28.V 4 M N54e E V 4MB

│ │ │= Y } P │ ├_ k y \ _ o R o *─[3.4.2.11]–2-11动态分区裁剪DPP(应2 0 & M S – ) _用)-1.mp4 80.73MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.12]–2-12动态分区裁剪DPP(应用)-d Z Y Y 2 B s D l2.mp4 54.57MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.13]–2-13S; @ Z Gpa5 z 0 V & \ 4 )rk3.x其他新特性分析.mp4 54.07MB

│t 0 * ) H ( │ │ │ ├─[3.4.2.1]–2-1Spark1.x~3.x的演变历史.mp4 16.11MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.2]–2-2Spark3.x新特性概述.mp4 11.34MB

│ │ │ │Y d ] \ % h ├─[3.4.2.3]–2-3AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4 82.34MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.4]–2-4AQE之自适应P ; p i p G g L o调整Shuffle分区数量(应用)-1.mw h T \ v 4 ? *p4 124.28MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.5]–2-5AQE之自适应调整ShufflM 4 [ [ ie分区数量(应用)-2.mp4 1M [ =27.4% ) ` @5MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.6]–2-6AQE之动态调整Join策略(原理).mp4 19.3! w ) y Q H I6MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.7]–2-7AQE之动态调整Join策略(应用).mp4 109.48MB

│ │ │ │ ├─[3.4.2.8]–2H 3 E k J-8AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4 60.w w l 8 J67MB

│ │ │ │ └─[3.4.2.9]–2-9AQE之动态优化倾斜的Join(应用).mp4 143.99MB

│ │ │ └─{3}–第3章SparkS– I TQL集成Hive

│f W l ; | │ │ ├─[3.4.3.1]–3-1在SparkSQL命令行中集成Hive.O \ Y e Vmp4 97.1MB

│ │ │6 p e e = ~ ├─[3.4.3.2]–3-2在SparkSQL代码中集成Hive.mp4 47.71MB

│ │ │ ├─[3.4.3.3]–3-3使用in4 : 9sertInto向Hive表中写B 1 M \ p ( {入数据.mp4 166.1g% e + & [ Z p ^ v & ^ \6MB

│ │ │ ├─[3.4.3.4]–1 6 K o r3-4使用saveAsTabl3 ^ 3 + ~ P 0 y 7e向Hive表中写入数据-1.mp4 114.8n ? 6 X 4 | r _ .1MB

│ │ │ ├─[3.4.3.5]–3-5使用saveAs# ] v } 2Table向Hive表n u A A中写入数据-2.mp4 66.87MB

│ │ │ ├─[3.4.3.6]–3-6使用SparkSQL向HiveQ &_ h p j z % ) e 1amp; z Y x u表中写入数据.mp4 38.64MB

│ │ │ └─[3.4.3.7]–3I = t f ; 9-7向集群中提交代码.mp4 27.6MB

│ │ ├─{5}–综合项. b : z z ! r O .目：电商数据仓库之用户4 D R : 2 n x行为数仓

│ │ │ ├─{1}–第1章电商数据仓库效果展示

│ │ │ │ ├─[3.5.1.1]–1-1项目效果展示.mp4 10.59P * O / 8 j )MB

│ │ │ │ └─[3.5.1.2]–1-2项目的由Z Q K f 3 ^来.mp4 29.58MB

│ │ │ ├─{2}–第2章数P + B `据仓库前置W K i ? T 2 { ?技术

│ │ │ │ ├─[3.5.2.1]–2-1S 3 \ d什么是数据仓库.mp4 16g g @ u.86MB

│ │ │ │ ├─[3.5.2.2]–2-2数据仓库基础知识.mp4 77.28S | 6 m YMB

│ │ │ │ ├─[3.5.2.3]–2-3数@ H/ ] 2 y – X v [ H [据仓库分层.mp4 31.06MB

│ │ │ │ └─[3.5.2.4]–2-4典型数仓系统架构分2 ; 5 7析.mp4 1H ! W K X \ v [ u4.23MB

│ │ │ ├─{3}–第3章电商数仓技术选型

│ │ │ │ ├1 g o 5 }─[3.5.3.1]–3} j 5d ] h – . CV 6 { D H B q 1-1技术选型.mp4 35.19MB

│ │ │ │ ├─[3.5.3.2]–3-2整体架构设计.] ~ 9 0 | N , 4mp4 17j } U A 2 n ^.2MB

│ │ │ │ └─[3.5.3.3]–3-3服务器资源规划.mp4 10.2MB

│ │ │ ├─{4}–第4章数据生成与采集

│ │ │ │ ├─[3.5.4.1]–4-1生成用户行为数据【客户端数K , d B据】.mp4 12T % l8.96MB

│ │ │ │j j ] [ ├─[3.5.4.2]–4-2生成商品订单相关数4 ! c b 8 C J / f据【服务端数据】.+ [ ] 9 }mp4 30.77MB

│ │ │ │ ├─[3.5.4.3]–4-3o ) I f _采集用户行为数据【客户端数据】.m4 ] c /p4 56.81MB

│ │ │ │ ├─8 6 R Z # # _[3.5.4.4]–4-4Sqoop安装部署.mp4 54.59MB

│$ F ; @ x │ │ │ ├─[3.5.4.5]–4-5Sqoop之数据导入功能.mp4 101.88MB1 + * B ! g `a 5 ) e B S

│ │@ i % & │ │ ├─[3.5.4.6]–4-6{ S U ESqoop之数据导出功能.mp4 40.w I D O12MB

│ │c g x │ │ ├─[3.5.4.7]–4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4 1l s F X ,23.63MBA i ) t

│ │ │ │MG $ s k : – Z k j _ . q 0 └─[3.5.4.8]–4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4 105.99MB

│ │ │ ├─{5}–第5章: G $ u |用户行为数仓设计与实现

│ │ │ │ ├─[3.5.5.10]–5-10需求二之需求分析.mp4\ H q x 2h / # s t + ^1.77MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.11]–5-11需求二之app层开发.mp4 13! r . l n Y + ].72MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.12]–5-t ? G s k12需求二之开发脚本.mp4 34.43MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.13]–5-13需求三之需求u 0 $ \ 9 = E分析.mp4 57.63MB J =B

│ │ │ │ ├─s b I 8 h y l[3.5.5.14]–5-14需求三之] ~ h B ~dws层和app层开发.mp4 26.99M% m OB

│` \ 1 F 0 H A │ │ │ ├─[3.5.5.15]–5-15需求三之j N J B开发脚本.mp4 40.2MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.16]–5-16需求四之需求分析.mp4 30.71MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.17]–5-1o \ u T 57需求四= 4 t Z F &I R \ { N bamp; N y }之app层开发.mp4 16.3f Y Q @6MB

│ │ │ │# i B Y ├─[3.5.5.18]–5-18需求四之开发脚本.mp4 23.66MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.19]–5-19需求五之需求分析r x X.mp4 64.2` A m – g f $ l3MB

│ │ │ │n M F $ ├─[3.5.5.1]–5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发.mp! g r o 2 +4 130.15MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.20]–5-20需求五之dws层开发.mp4 59d 4 o A 5 J \ \.83MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.21]–5-21需求五之app层开发.mp4 29.25MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.22]–5-22需求五之结果验证.mp4 77.11MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.23]–5-23需求P q 3 : g q Z 4六之需求分析.mp4 45.28MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.24]–5-24需求六之dws层和app9 W W m | H层开发.mp4 27.37MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.25]–\ Y U F t F # / L5-25需求六之开发脚本.mp4 26.3= t ` : S B 6 ? (9MBn . K i ]

│ │ │ │ ├─[3.5.5.26]–5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结.mp4 18.05MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.2]–5-2用户行为o t j数据数仓开发之ods层脚本抽取._ H 5 V f Xmp4 85.11MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.3]–5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发.mp4 62.32MBz . ] 5 O \ \ R /

│ │ │ │ ├─1 o n S 9[3.5.5.4]–5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取.mp4 36.77MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.5]–5-5用户行为数据数仓需求分析.mp4 85.42MB

│ │ │ │ ├~ % ! Y ~ s E v─[3.5.5.6]–5-6需求一之需求分析.mp4Y P $ n q i b { 119.09MB

│ │ │ │9 O& q : p R ] ├─[3.5.5.7]–5-7需求一$ T W Z = O G D S之dws层开发.mW = I A V 2p4 66.35MB

│ │ │ │ ├─[3.5.5.8]–5-8需求一之app层开发.mp4 82.37MB

│ │ │ │ └─[3.5.5.9]–5-9需求一之开发l | B : [脚本.mp4 123.85MB

│ │ │ └─{6}–第6章项目核心复盘

│ │ │ └─[3.5.6.1]–6-1本周总结.} # A s j % [mp4 62.77MB

│ │ └─{6}–综合项_ m A &a$ 0 B b smw } d K B \p; I j 4 m |c 3 O | A f U目O Q E * (：电商数据仓% N L J库之商品订单数仓, 4 ! T ~ d

│ │D 4 E & I ├─{1}–第1章商品订单数仓需– W {求{ = ^ I q S u分析

│ │ │I C } ├─[3.6.1.1]–1-1商品订单数据数仓开发之odd y / 7 } k –\ z , 6 3 O #s层和dwd层.mp4 61.77MB

│ │ │ └─[3.6.1.2]–1-2商品订单数据数仓需求分析.mp4 40.36M: H c r 2Bd D @ W Z N : f

│ │ ├─{2}–第2章需求设计与实现

│ │ │ ├─[3.6.2.10]–2-10需求四之; j H A T . | b需求分析.mp4 23.6MB

│ │ │ ├─[3.6.2.11]–2-11需求四之app层开) 6 d v 4 E? a ! Z ~ X ; & 8发.mp4 51.1MB

│ │ │ ├─[3.6.2.12]–2-I # W ) %12需求四之开发脚本.mp4 17.66MB

│ │ │ ├─[3.6.2.1]–2-1需求一之需求分析l 3 l j B ( n ^.mp4 10.11MB

│ │ │ ├─[3.6.2.2]–2-2需求一之dws层开发.mp4 30.98MB

│ │U M ) 6 ~ │ ├─[3.6.2.3]–2C w E e = M L W-3需求一之开发脚本.mp4 43.53MB

│ │ │ ├─[3.6.2.4]–2-4需求二之需求分析.mp4 15.27MB

│ │ │~ \ ] D ] } C e ├─[3.6.2.5]–2-5需求二之app层开发.mp4 21.36MB

│ │ │ ├─[3.6.2.6]–2-6需求二之开发脚本.mp4 20.23MB

│ │ │ ├─[3.6.2.7]–2-7需求三之需求分析.mp4 34.l C ! J d8Y n ` Y p4MB

│ │ │ ├─[3.6.2.8]–2-8需求三N s X c C J R V b之R 4 – . ndws层和app层开发.mpTd C Y c T ~ j K 6 m S T y ,4 64.W r o l 6 W m = n15MB

│ │ │ └─[3.6.2.9]–2-9需求三之开发脚本.mp4 38.85s ) {MB

│ │ ├─{3}–第3章订单拉链表实战

│ │ │ ├─[3.6.3.1]–3a Q 7 a , t v e-1K e Y什么m f U ] x& F r B是拉链表.mp4 57.63MB

│ │ │ ├─[3.6.3.2]–3-2如何g W : . M p制作拉链表.mp4 65.59MB

│ │ │ ├─[3.6.3.3]–3-3【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4 7– ^ ^ u q h n % k0.69MB

│ │ │ ├─[3.6.3.4]–3-4【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4 123.93MB

│ │ │ ├─[3.6.3.5]–3-5【实战】基于订单表的& | 2 4 o~ e E % F拉链表实现-Z | } Q z3.m[ C A ; 5p4 75.79MB

│ │ │ ├─[3.6.3.6]–3-6拉链表的性能问题分析.mp4 11.7MB

│ │ │ └─[3.6.3.7]–3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结.mp4 12.47MB

│ │ ├─{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h h t ? \ o化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4 63.59MB

│ │ │ ├─[3.6.4.2]–4-2数据可视化之Zeppb 3 @ 7 W g $ m #li37 T 0 F { k1 G ( J J ? # N , 4 \ i .n的使用.mp4 18.78MB

│ │ │ ├─[3.6.4.3]–4-3任务调度之Crontab调度器的使用.p ^ e 0 s bmp4 99.07MB

│ │. 1 | x d │ ├─[3.6.4.4]–4-4任务调度之Azkaban的安装部署.mp4A } f \ 7 ? \ 4H T O 9 : B j u5.37MB

│ │ │ ├─[3.6.4.5]–4-5任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4 37.83MB

│ │ │ ├─[3.6.4.6]–4-6任务调度7 \ O之Azkaban提交依赖任务.mp4 13.45MB

│ │ │ ├─[3.6.4.7]–4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4 80.31MB

│ │ │ └─[3.6.4.8]–4-8项目优化.mp4 23.28MB

│ │ ├─{5}–第} N B p5章项目核心复盘

│ │ │ └─[3.6.5.1]–5-1本周总结.mp4 33.J # H82MB

│ │ └─{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[ ` r | 7 / (.22MB

│ ├─{4}–阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案

│ │ ├─{1}–消息队列之M ! kKafka从入门到小牛

│ │ │ ├─{1}–第1章初识KafZ D Wka

│ │ │ │ ├─[4.1.1.1]–1-1什么是消息队列.mp4 12.96MB

│_ A R \ ; g q k │ │ │ └─[4.1.1.2]–1-2什么是KafR I c ` _ Kk= 2 :a.mL m W t Bp4 28.2MB

│ │ │ ├─{2}–第2章Kafka集群安装部署

│ │ │ │ ├─[4.1.2.1]–2-1Zookeeper安装部署之单机模式.mp4 59.E k U l21MB

│ │ │ │ ├─[4.1.2.2]–2-2Zookeeper安装部署之集群模式.mp4 40.12MB

│ │ │ │ ├─[4.1.2.3]–2-3Kafka安装部b 2 t ) m署之单机模式.mp} H I % t & –4 31.47MB

│ │ │ │ └─[4.1.2.4]–2-4Kafka安装部署之集群模式.mp4 36.42MB

│ │ │ ├─p 6 _ z{3}–第3章Kafka使I p : Q d用初体验

│ │ │ │ ├─[4.1.3.1]–3-1K: H 5 # vafka中A 5 X c d FTopi& q | 1 G 3 Vc的操作.mp4 93.25MB

│ │ │ │ ├─[4.1.3.2]–3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4 28.62MB

│ │ │ │ └─[4.1.3.3]–3-3案例：QQ群聊天.mpD 9 H E + b4 15.1MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Kafka核| I . ! K心扩展内容

│ │ │ │ ├─[4.1.4.1]–4-1Broker扩展内容.mp4 49.18MBx x # E Y a w

│ │ │ │ └─[4.1.4.2]–4-2Pro@ W j – } Dducm 0 3er扩展内容.mp4 27.76MB

│ │ │ ├─{k f | * v 9 {5}–第5章Kafka核心之存储和容错机制

│ │ │ │ ├─[4.1.5.1]–5-1m 6 i i c o 1 %Topic7 & z Q @ s 9+Partition+Message扩展内容.mp4 15.4MB

│ │ │ │ ├─[4.1.5.2]–5-2存储策略.mp4 11.67MB

│ │ │ │ └─[4.1.5.3]–5-3容错机制.mp4 43.61MB

│ │ │ ├─{6}–第6章Kav 2 F ; ) 7 bfka生产消费者实战

│ │ │ │ ├─[4.1.6.1]–6-1Java代码实现生产者代码.mp4 4q v * x J Q0.86MB

│ │ │ │ ├─[4.1.6.2]–6-2Java代码实现消费者代码.mp4 56.3 O BR C G M 9 u42MB

│ │ │C E 5 F N │\ | , y o 4| T G g y g f X P ├─[4.1.6.3]–6-3消费者e / ` c 8 l :代码扩展.mp4 97.66MB

│ │ │ │ ├─[4.1.6.4]–6-4Consumer消费y d U E ? nOffsetT = P c / L查询.mp4 3[ { ! K a l9.14MB

│ │ │ │ ├─[4.1.6.5]–6-5Consumer消费顺序.mp4 28.99MB

│ │ │ │ └─8 5 t 7 q i ,[4.1.6.6]–6-6t } b A ~Kafka的三种语义.mp4 40.83MB

│ │ │ ├─{7}–第7章Kafk= 9 !a技巧篇

│ │ │ │ ├─[4.1.7.1]–7-1JVM参数调忧.mp4 3v ( ^ F3.86MU u P \ d ?B

│ │ │ │ ├─[4.1.7.2]–7-2Replication参数调忧.mp0 y Y o k4 4.] I s \ q69MB

│ │ │ │ ├─[4.1.7.3]–7-3Log参数调忧.mp4 25MB

│ │ │ │ ├─[4.1.7.4]–7-4: T z i 1KafkaTopic命名小技巧.s f d | W .m8 = ~ k L q –p4 6.12MB

│ │ │ │ └─[4.1.7.5]–7-5Kafka集群监控管理工具(2 l V v iCMAK).mp4 120.62MB

│ │ │ ├─{8}–第8章Kaf@ ? 3 } P vka小试& / ) G a 2 x牛刀实战篇

│ │ │ │] o 1 1 u ├─[4.1.8.1]–8-Q . 9 6 )1实战：Flume集成Kafka-1.mpV 3 l # D V Q 4 F4 163.07MB

│ │ │ │ ├x W w g─[4.1.8.2]–8-2实战：Flume集成Kafka-2.mp4 45.89[ W X c & qMB

│ │ │ │ └─[4.1.8.3]–8-3实战：Kafka集群平滑升级.mp4 75.* T M 0 e p S n O32h m ^ D h y + H mMBH ! j : m 1

│ │ │ └─{9}–第9章Kafka核心复盘

│ │ │ └─[4.1.9.1]–9-1本周总y g + 6 L p Q结+寄语.mp= r v ( u4 62.32MBV = 2 S # x j o –

│ │ ├─{2}–极速上手内存数据库Reo l W X a [ \ [dis

│ │ │2 s A L ├─{1}r \ i + K o S ]–第1章快速了解Redis

│ │ │ │ ├─[4.2.1.1]–1-1快速了解Redis.` f ^ N A F M c *mp4 12.63MB

│ │ │ │ ├─[4.2.1.2]–1-2Redis的安装部署.mp4x 1 Z t J | 44.53MB

│ │ │ │ ├─[4.2.1.3]–1-[ S 23) ! WRedis基础命– y 0 $ p % W J令) 4 0.mp4 78.02MB

│ │ │: R wy = k M J ? { │ └─[4.2.1.4]–1-4RedZ h P N / H iis多数据库特性.mp4 28.46MB

│ │ │ ├─{2}–第2章Redis核心实践

│ │ │ │ ├─J y h N { D l –[4.2.2.1]–2-1Redis常用数据类型之String.mp4 55.58MB

│ │ │ │ ├─[4.2.2.2]–2-2Redis常用数据类型之Hash.mp4 54.83MB

│ │ │ │ ├─[4.2.2.3]–2-3Redis常用数据类型之List.mp4 36.66MB

│n J + d + J U k O │ │n H Z \ │ ├─[4.2.2.4]–2-4Q & ` X \= ( $ R + cRedis常用数据类型之Set.mp4 27.13MB

│ │ │ │ └─[4.2.2.5]–2-5Redi| h 9 U &s常用数I v x据类型之So] e IrtedSet.mp4 4$ q ; C5.42MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Redis封装工具类技巧

│ │ │ │ ├─[4.2.3.1]–3-1Java代码操作Redis之单连接.mp4 41.63MB

│ │ │ │ ├─[4.2.3.2]–3-2Java代码操作Redis之连接池.mp4 39.8; = = 9 ; J 6MB

│ │ │ │E i – : ; P ~ b N └─[4.2.3.3]–3-3提取RedisUtils工具类.mp4 24.9MBk – # y u }

│ │ │ ├─{4}–第4章Redis高级特性

│ │ │ │ ├─[4.2.4.1]–4-H P G [ #1Redis高级特性之expire.mp4 25.78MB

│ │ │ │ ├J + , vB m r r ] / B $─[4.2.4.2]–4-2RedU – / Mis高级特性之pipeline和info.mp4 81.75MB

│ │ │ │ ├─[4.2.4.3]–4-3Redis持d D q N z久化之RDB.mp4 18.39MB

│ │ │ │ ├─[4.2.4.4]–4-4Redis持久化之AOF.mp4 52.22MB

│ │ │ │ ├─[4.2.4.5]–4-5Redis的安全策略.J g X +mp4, F F ` – 40.6p ~ 6 v9MB

│ │ │ │ └─[4.2.4.6]–4-6Redis监控命令-monitor.mp4 25.35MB

│ │ │ └─{5}–第5章Redis核心复x ^ ~ 3 ? % z (盘

│ │ │ ├─[4.2.5.1]–5-13 $ \Redis架构演进过程.mp4 45.64MB

│ │ │ └─[4.2.5.2]–5-2$ R ! ] r ` !本周总结+寄语.mp4 37.67MB

│ │ ├─ra 5 @ ) _ M v R D C o 9 ;{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 56.57MB

│ │ │ ├─{p E X 8 n2}–第2章实战：流处理和批处理程序开发

│ │ │ │ ├─[4.3.2.2]–u y p V z r ^2-2Fliu ; ) u $ =nkStreaming程序开发-Java.mp4 25.25Mi s N X N W # dB

│ │ │ │ ├─[4.3.2.3]–2K [ e 9 v 8 1-3FlinkBatch程序开发, _ V-Scala.mp4 50.82MBi r .

│ │ │ │ └─[4.3.2.4]–2-4FlinkBatch程序开发-Java.mp4 31.C – S c S53MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Flink集群安装部署

│ │ │ │ ├─[4.3.3.1]–3-e L j W j1FlinkStandalone集群z X ` % = V \安装部署.mp4 68.04MB

│ │] G = j 6 H c w │ │ ├─[4.3.3.2]–3-2FlinkONYARN的两种方式.mp4 100.38MB

│ │T | ? y , │ │ └─[4.3.3.3]–3-C V S 6 N p V3向集@ * ! 0群中提交Flink任务.mp4 69.05MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Flink核心API之DataStreamAPI

│ │ │ │ ├─[4.3.4.1]–4-1Flin~ s K X # l & y #k核心API介绍.mp4 9.15MB

│ │ │ │ ├─[4.3.4.2]–4-2DataSti N B mreamAPI之DataSoury Z i : D U k _ .ce.mp4 63.9MB

│ │ │ │ ├─[4.3.4.3]–4-3DataStrec [ K = A u a m YamAPI之Transformation-.mp4 49.63MB

│ │Z 5 k P X │ │ ├─[4.3.4.4]–4-4DataStreamAPI之TransforV H a P 2 7mation} B ) 3 } s F-.mp4 54.1MB

│ │ │ │ ├─[4.3.4.5]–4-5D^ $ ] v % g HataStreamAPI之Transformation-.mp4 57.73MB

│ │ │ │ ├─[4.3.4.6]–4-6DataStreamAPI之Transformation-.mp4 77.32MB

│ │ │ │ ├( . b % c | 8 2 0─[4.3.4.7]–M T z D 3 s \ d L4-7DataStreamAPI之Transformation-.mp4 5+ X m p F5.09MB

│ │ │ │ ├─[4.3.4.8]–W a g I [ o Y 54-8DataStreamAPI之Transformation-.mp4 137.15MB

│ │ │ │ └─[4.3.4.9]–4-9DataStreamAPI之DataSiY E 7nk.mp4 105.89MB

│ │ │ ├─{5}–第5X ^ V f ]章Flink核心API之DataSetAPI

│ │ │ │ ├─[4.3.5.1]–5-1DataSetAPI之Transformation-map.mp4 69.6MB

│ │ │ │ ├p ! j \─[4.3.5.2]–5-2Da+ q C ZtaSetAPI之TransfoM g 3 J _ Drmation-joi.mp4 80.72MB

│ │ │ │ ├─[4.3.5.3]–5-3DataSetAPI之TransformatioQ = v @n-out.mp4 68.65MB

│ │ │ │ ├─[4.3.5.4]–5-. i &4DataSetV 6 m *API之Tran@ D E 3 ; 4 G Bsformati2 R i x a Con-cro.mp4 22.23MB

│ │ │ │e S a I ] └─[4.3.5.5]–5-5DataSetAPI之Transformation4 f H 1 Q V 6 U q-fir.mp4 64.72MB

│ │ │ ├─{6}–第6章Flink核心API之Tablex $ UAPI和SQLS K ) ,

│ │ │ │ ├─[4.3.6.1]–6-1TableAPI和SQL介绍.mp4 29.41MB

│ │ │ │ ├─[4.3.6.2]–6-2创建Tab0 ? 5 gleEnvironmex 6 ^ q ` d ^ =nt对象.mp4 68.73MB

│x N G L Z m H h \ │ │ │ ├─J \ B – ] ~[4.3.6.3]–6-y z h J F y3Tabl= ) 3 1 W M i | GeAPI和SQL的: R P ] o d = X u使用.mp4 108.14MB

│ │ │ │ ├─[4.3.6.4]–6-4使用DataStream创建表.mp4 72.27MB

│ │ │ │ ├─[4.3.6.5]–6-5使用DataSet创建表.mp4 39.07MB

│ │ │ │ └─[4.3.6.7]–6-7将表转换成DataSet.mp4 28.59MM ? b * H M , W LB

│ │ │ └─{7}–第7章Flink核心复盘

│ │ │ └─[4.3.7.1]–7-1本周总结+寄语.mp4 43.27MB

│ │ ├─{4}–Flink高级进阶之路

│ │N @ 2 │ ├─{1}–S / / a第1章Flink中的Window和Time详解

│ │ │ │ ├─O / j N O[4.4.1.1]–12 Z 3 ^ f G y A-1Window的概念和类型.mp4~ ] f 6 & – : 4 13.11MB

│ │ │ │ ├─[4.4.1.2]–1-2TimeWindow的使用.mp48 I d h 81.17MB

│ │ │ │ ├─[4.4.1.3]–1-3CountW* 8 k m x E k Y Yindow的使用.0 @ K q C zmp4 68.64MB

│ │ │ │ ├─[4.4.1.4]–1-4自定义Wib d j E j\ N ( 5 , yndow的使用.mp4 46.447 \ D G d6 X B = n . W V 8 L v DMB

│ │ │ │ ├─[4.4.1.5]–1-5Window中的增量聚合和全量聚合.mp4 19.06MB

│ │ │ │ └─[4.4.1.6]–1-6Flin! 5 ^ ( J pk中的Time.mp4 12.64MB

│ │ │ ├─{2}–第2章Flink中的Watermark深入剖析

│ │ │ │ ├─[4.4.2.1]–2-1Watermark的分析.mp4 31.94MB

│ │ │ │ ├─[4.4.2.2]–2-2开发WatermaS l + B ( F _rk代码.mp4 94j ! Z 9 e p ]MB

│ │ │ │ ├─[4.4.2.3]–2-3开发Watermark代码.mp4 62.59MB

│ │ │ │ ├─[4.4.2.5]–2-5Watermark+ER 2 2 U ) h } i +ventTiW O :me处理乱) p m v [ * % 3 /序S Q ) U数据.( ! 1 = T U 3mp4 25.83MB

│ │ │ │ └─[4.4.2.6]–2-6延迟数据的三种处理方式.mp4 9q 9 32.72MB

│ │ │ ├─{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 18.01MB| & 4

│ │K ~ Y ` w D h / │ │ └\ 1 Y / i R % E &─[4.4.3.2]–3-2并行度案例分析.mp4 19.5MB

│ │ │ ├─{4}–第4章FO G j 4 , H 2 QlinF D ; / Ek之KafkaConnector专题

│ │ │ │ ├─[4.4.4.2]–4-2KafkaConsumeH A vr消费策略, h ^设置.mp4 25.^ R ) s e94MB

│ │ │ │ ├─[4.4.4.3]–4-3KU ,k ! N ^ : P * G BafkaConsumer的容错.mp4 66.6MB

│ │0 G w ( │ │ ├─[4.4.4.4]–4-4KafkS x 2aProducer的使用\ . \ L G x.mp4 1q T ! = d 8 5 A r01.66MQ % d i q ; 6 h bB

│ │ │ │ └─[4.4.4.5]–4-5KafkaProducet $ / R Rr的容错.mp4 34.85MB

│ │y } * I – P B G │ ├─{5}W % k–第5章SparkStreaming快速上手

│ │ │ │ └─[4.4.5.2]–5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4 97.16MB

│ │ │ ├─{6}–第6章Flink核心复] i i ] L I T盘

│ │ │ │ └─[4.4.6.1]–6-18 E h本周总结+寄语.mp4 40.36MB

│ │ │ └─{7}–第7章【福利加油站】

│ │ │ ├─[4.4.7.1]–7-1【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4 45.41MB

│ │ │ ├─[4.4.7.2]–7-2【C W W h S C加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4 20.54MB

│ │ │ ├─[4.4.7.3]–7-3【加餐】双11大屏指标核心代码开发-1.mp4 66.22MB

│ │ │ ├─[4.4.7.4]–7-4| U 7 z 8 P {【加餐】双11大屏指标核心代码开发-2.mp4 68.7MB

│ │ │M [ Z $ G └─[4.4.7.5]–7-5【加餐】D P D & \ y & : A双11大屏从0~1全流程跑通.mp4 38.715 U \ k @MB

│ │ ├─{5}–Flink1.15新特性及状态的使用

│ │j } a ^ │ ├─{2}–第2章快速上手使用Flink1.15

│ │ │ │ ├─[4.5.2.1]–2-1开发Flink1.1u { x x :5版本批流一体化代码.mp4 93.39j 4 GMB

│ │ │ │ └─[4.5.2.2]–2-2在已有的大数据集群中集成Flink1.15版本K 3 q = x ( Q 3的环境.mp4 22.97MB

│ │ │ └─{3}–第3章State(状* [ { 2 u 3 |态)的使用与管理

│ │ │ ├─[4.5.3.10]–3-10K* V ` * . keyedState的使用形式总% M ( R w R Y M结.mp4 101.78MB

│ │ │ ├─[4.5.3.11]–3-11Operl # c # O # W iak p x 9to( [ 6 A q { P ; ?rState原理分析.mp4 65.47MB

│ │ │ ├─[4.5.3.12]–3-12OperatorStaN c U ~ 2 qte案例之ListState[ ^ K H 8 A 1 :的使用.mp4 155.28MB

│ │ │ ├─[4.5.3.13]–3-13OperatorState案例之UnionListSta.mp4 21.44MB

│ │ │ ├─[4.5.3.14]–3-14OpL K : Z ( 9 ) FeratorState% O I案例之Broadco C E _ U , Q# ) : g e u G I castSta.mp4 106.02MB

│ │ │ ├─[4.5.3.15]–3-15Operat7 V p U $ 9 g x HorState案例之Broad– v . 5 P 5castStaR x D x % X.mp4 109.37M; } : : h U SB

│ │ │ ├─[4.5.3.1]–3-1什么是State(状态).lz t ) \ o } ` ! / j s L M e wmp4?/ ) [ 1 P 2 \ 45.99MB

│ │ │ ├─[4.5.3.2]–3-2State相关概念整体概览.m[ U q J |p4 12.81MB

│ │ │ ├─[4.5.3.3]–3-3State(状态)的类` S , : L H –型介绍.mp4 68.63MB

│ │ │ ├─[4.5.3.4]–3-4KeyedState原理分析.mp4 37.96MB

│ │ │ ├─[4.5.3.5]–3-5KeyedState案例之温度告警(Val/ : 9 g ! l =ueState)! l S } ^ g o [ E.mp4 113.62MB

│ │ │ ├─[4.5.3.6]–3-6KeyedSy g { Y ~ ttate案例之温度告警(Va/ , 0 m S G XlueState).: P L gmp4 75MB

│ │ │ ├─[4.5.3.7]–3-7S , = b I p 3 uKeyedState案例之直播间数据统计(MapState.mF v h m } T 8p4 113MB

│} p 7 K 1 0 i 0 a │ │ ├─[4.5.3.8]–3-8KeyedState案J l Z V U例之订单数据补全(ListState.m\ U ~ sp4 100.91MB

│ │ │ └─[4.5.3.9]–3-9KeyedState案例之订单数据补全(ListState.` s – } 5 0mp4 71.81M2 ; R P 3 4 (B

│ │ ├─{6}–Flinko d p u 2 O p )1.15M – l $ y v } X之状态的容错与一致性

│ │ │ ├─{1}u S , 1 m 4 q T *–第1章State(状4% 4 G f 9 v – 2 R ]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 18.46MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.11]–1-11从Savepoint进行恢复之异常恢复（上）.mp4 101.98MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.12]–1-X M E12从St f % Y J aavepoint进行恢复之异常恢复（下）.= u K C H + F t –mp4 56.6/ g ^ D A1MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.13]–1-13StateBackend的原理及配置.mp4 72.43MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.14]–1-14State的生存时间的原理及使用.mp4 150.99MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.15]–1-15Window中的数据存在哪里.mp4 17.71MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.1]–1-1State的容错与一致性介绍.mp4 30.09MB

│} ( Z j s │ │ │ ├─[4.6.1.2]–1-2如何实现Flin, d U F c K ?k任务的端到端一致性.mp4 66 : ` 1 : & D e8.36MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.3]–1-3Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4 154.16MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.4]–1-4保存多个CN D t Vp S X – / 8 + ] K Rheckpo^ I ) |int.mp4 33.63MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.5]–1-5从Checkpoint进行恢复-j n S , |手动恢复.mp4 138.17MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.6]–1. 8 9 ? W S q-6从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4 38.28MB

│ │ │ │ ├─[4.6.1.7]–1-7Savepoint详解之算子唯一标识.m. z ! Bp4 51.61MB

│ │ │y f + * │ ├─[4.6.1.8]–1-8Savepoint详解之算子最大并行; O +度.mp4 68.12MB

│ │ │ │ └─[4.6.1.9]–1-9手工触发Savepoint.% h X | –mp4 38.99MB

│ │ │ ├─{2}–第2章Checkpoint与StateA D !底层原理深度剖析

│ │ │ │ ├─[4.6.2.1]–2-1Checkh P [point的生成和恢复过E ] $ u ? ` [ [ +E { . ( 5 V程.mp4u ( [ J \ ; M ! r 31.38MB

│ │ │ │ ├─[4.6.2.2]–2-2CheckpointBa_ . C n [ ; M 3rrieI . R q ` R @ / _r原理分析l f C Q y I @ z =.mp4 22.56MB

│ │ │ │ ├─[4.6.2.3]–2-3Kafka+q d ^ \ ? *Flink+Kafkh W ] + % m M Da实现端到端一致性.mp4 50.48, X @ H \ | MMB

│ │ │ │ └─[4.6.2.4]–2-4Flink+Kafka相关j D M z y源码分析.mp4 17.72MB

│ │ │ └─{3}–第3章Kafka-connectoo 6 & U 6 } } Yr新API的使用

│ │ │ ├─[4.6.3.2]–3-2KafkaSource实战应3 g /用.mpW Q / A s u l4 116.62MB

│ │ │ ├─[4.6.3.3]–3-3. + q ( 4 P – EKafkaSink源码分析.mp4 26.17MB

│ │ │ ├─[4.6.3.4]–3-4KafkaSink实战应用.mp4 35.41MB

│ │ │ ├─[4.6.3.5]–3-5KafkaSink开启Checkpoin\ 9 – wt时的数据延迟问题(1).mp4 101.45MB

│ │ │ └─[4.6.3.5]–3-5KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问题.mp4 101.45MB

│ │ ├─{7}–全文检索引擎Elasticsearch

│ │ │ ├─{1}–第1章快速了解Elasticsearch

│ │ │ │ ├; l z j─[4.7.1.1]–1-1E\ & m o * p \ qlasticsearch简介.mp40 , p * k W 7 5 . 24.67MB

│ │ │ │ ├─[4.7.1.2]–1-2MySQLVSElasticsB | C ] ] p / Aearch.mp4 17.19MB

│ │ │ │ └─[4.7.1.3]–1-3E( k #lasticsearch核心概念.mp4 19.51MB

│ │ │ ├─{2}–第2章快速上手使用ElastY N j H % H L Kicsearch

│ │ │ │ ├─[4.7.2.1]–2-1Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4 37.89MB

│ │ │ │ ├─[4.7.2.2]–2-2Elasticsearch0 6 F K ^单机安装步骤.mp4 58.82MB

│ │ │ │ ├─[4.7.2.3]–2-3Elasticsea\ 9 crch集群安装步i E T N ^U ) 5骤.mp4 59.59MB

│ │ │ │ ├─[4.7.2.4]–2-4Elasticsearch集h ( r U R群监控管理工具-cerebro.mp4 36.47MQ c s C 7B

│ │ │ │ ├─[4.7.2.5]–2-5i 1 e t m i 0 j S使用RestAPI的方式操作ES的T \ Q , \ c a \ $索引库.mp4 62.54MB

│ │ │ │ ├─[4.7.2.6]–2-6K 2 7 o k + ? U使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4 130.99MB

│ │ │ │ ├─[4.7.2.7]–2-7使用Java[ C 7AP\ h A A n 0I的方式操作ES的索S F ` 1 p : u I引库.mp4 66.26MB

│ │ │ │ └─[4.7.2.8]–2-8使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mw 7 C ^p4 126.92MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Ela0 C u ~ H xstie L 4 P VM S 8 O Y Q h d Hcsearch分词详解

│ │ │ │ ├─[4.7.3.1]–3-1Elasticsearch分词及倒排索引介绍v ^ $ f p~ & j : ;.mp4 36~ t \ X V K.2MB

│; bm r 2 M 2 L h o T │ │ │ ├─[4.7.3.2]–+ u e n = x 53-7Elasticsearch集成中文分词插件(A R K 2 \es-ik).mp4 60.6MB

│ │ │ │ ├─[4.7.3.3]–3-8Elasticsearch添加自定义词库.mp4 42.3MB

│ │ │ │ └─[4.7.3.4]–3-9Elasticsearch添加热更新词库.mp4 48.75MB

│ │ │ ├─{4}–第4章Elasticsea} & {rch查询详解

│ │ │ │ ├─[4.7.4.1]–4-1ElasticsearchSearch查询Uc H O q % z 0 g , q ].mp4 34.47MB% b 8

│ │ │ │ ├─[4.7.4.2]–4-3Elasticsn [ I . 1earchquery过滤功能-1.mp4 92.59MB

│ │ │ │ ├─[4.7.4.3]–4d Z M y–b J ` p h n K4Elasticsearchquery过滤功能-2.mp4 95.03MB

│ │ │ │ ├? @ 1 T $ ~─[4.7.4.4]–4-5ElaA 5 z | dsticsearch分页+排序功能.mp4 55.43MB

│ │ │ │ ├─[4.7.4.5]–4-6Elasticsearch高亮功能.mp4 55.6MB

│ │ │ │ ├─[4.7.4.7]–4-10Elasticseaa ^ ? Z , ^ 0rch聚合案s 9 ^ f { 6例-2U , u.mpF p Q R m4 39.9Mh A $ $ \ I b M TB

│ │ │ │ └─[4.7.4.8]–4-11Elas= f ) , t ;ticsearch获取所有分组数据.mW 9 Z K @p4 26.17MB

│ │ │ └─{5}–第5章Elasticsearch的高级特性U Z r j H ) ; x o

│&W S l m % { : R \ R T │ │ ├─[4.7.5.1]–5-1E7 c 9lastic} C ) ]search中的# p O @ +^ w O 6 B z I `settings.mp4 29.4MB

│ │ │ ├─[4.7.5.2]–5-2Elasticsearch中的mapt E +ping.mp4 77.88MB

│ │ │ ├─[4.7.5.3]–5-3Elasticsearch的偏好查询.mp4 106.94MB

│ │ │ ├Z g O F─[4.7.5.4]–5-4Elasticsearch的routing路由功能., a a / 1 Qmp4 28.94MB

│= ( 6 T 1 │ │ └─[4.7.5.5]–5-7ElasticsearchSQw H .L的使用.mp4 49.21MB

│ │C b 0 o n: P 4 k M I a J a r * M └─{8}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目

│x N f │ ├─{1}–第1章企业中快速复杂查询痛点分析

│ │ │ └─[4.8.1.1]–1-1企业中快速复杂查询痛点分析.mp4 36.17MB

│ │ ├─{2}–第2章仿百度搜c p 6 D l B c 5 N索引擎Q D j # # }项目架构设计

│ │! I i X . E7 K $ 7 ( r c j O │ └─[4.8.2.1]–^ ^ ] Z2-1仿百度搜索引擎项目架_ D 3 \构设计.mp4 38.2MB

│ │ ├─{3}–第3章ES高级特性扩展

│ │ │ ├─[4.8.3.1]–3-1ES高级特性原理分析.mp4 57.81MB| Z G } F

│ │ │ └─[4.8.3.2]–3-2ES高级特性案例实操! U r.mp4 64.26MB

│ │ └─{4}–第4章开发仿百度搜索引擎项目

│ │ ├─[4.8.4.1]–4-# L : t c1项目需求和开\ k N $发步骤分析.mp4 65.51MB

│ │ ├X Y [ l X─[4.8.4.2]–4-2获取Z M U l Q 2 Z接口数据导入HBase和Redis-1.mp4 78MB

│ │ ├─[4.8.4.3]–4-3获I ) m | R * {取接口数据导入HBase/ L _ r P 7和Redv y J ] P X Q \ Sis-2.mp4 85.76MB

│ │ ├─[4.8.4.4]–4+ { \ % f d v . z-4通Q : t ,过ES对HBase中的数据建立索引m ] C ? 2 { d 0-1.mp4 67.28MB

│ │ ├─R 7 ~ |[4.8.4.5]–4-5通@ H B 2过ES对HBase中的数据建立3 g f e J : G 5 s索引-2.mp4 66.22MB

│ │ ├─[4.8.4.6]–4-6对接Web项目实现核心检k O D ^ V x K Y ]索代码.mp4 90.46MB

│ │ └─[4.8.4.7]–4-7从0~1运行项目.mp4 68.4b *K % X j ! R B d D b GMBO N r

│ ├─{50 x 6 l d xv \ q F 9 E O}–阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台

│ │ ├─{1}–直播平台三度关系推荐V1.0

│ │ │ ├─{1}–第1E [ g c _ ? U章项目介绍及演示

│ │ │ │ └─[5.1.1.1]–1-1项目介绍.mpG + d K N w t ~4 10.86MB

│ │ │ ├─{2}–第2章项A [ ) ) A F o w目技术A P ! U ,选型

│ │ │ │ ├─[5.1.2.1]–2-1技术选型之数据采i n 4 u集.mp4 27.5MB

│ │ │ │ ├─[5.1.2.2]–2-2M G 9 4 s : M \技术选型之数据存储.mp4 12.16MB

│ │ │ │ ├─[5.1.2.3]–2-3技术选型之数据计算\ F 6 = V M z _ u+数据展现.mpH 8@ v L s V U V u 9 x Q # 9 + #4 8.68MB

│ │ │ │ └─O 5 G 0[5.1.2.4]–2-4项目整体架构设计u f 1 m L [ D s e.mp4 18.59MB

│ │ │ ├─{3}–第3章Neo4ju v p V A P ` + =图数据库快速上手使用0 g a d ( s ) Y

│ │ │ │ ├─[5.1.3.1]–3-1Neo4j介绍及o ` F [ E J _安装部署.mp4 60.59MB

│ │ │ │: ( z + $ c ├─[5.1.3.2]–3-2Neo4j之添加数据.m: u Q – . X o u Jp4 88.96MB

│ │ │ │ ├─[5.1.3.3]–3-3Neo4j之查询数据.\ t 1mp4 99.84r e E y JMB

│ │ │ │ ├9 \ o f 1 O M─[5.1.3.4]–3-4Neot s n x # _ 04j之更新数据.mp4 30.97MB

│ │ │ │ └─[5.1.3.5]–3-5Neo4j之建立U d 2 : G w j | 6索引+批量导入数据.mp4 110.76MB

│ │ │ ├─{4}–第4章数据采集模块分析

│ │F } B n e = m │ │ ├─[5.1.4.1]–4-1数据采集架构详细设计.mp4 28.05MB

│ │ │ │ ├T i A ! a L─[5.1.4.2]–4-2数据来源u v z分析.mp4 35.25R ? N ^ }MB

│ │ │ │ └─[5.1.4.3]–4-3模拟产生数据.mp4 117.46MB

│ │ │ ├─{5}–第5章数据采集+聚合+分发+落盘

│ │ │ │ ├─[5.1.5.1]–5-1数据采集聚合.mp4 100.55MB

│ │ │ │ ├─[5.1.5.2]–5-2数据分发.mY k ( 8 , ip4 27.88MB

│ │ │ │ ├─[5.1.5.3]–5-3\ ( p M A – G 6数据落盘.mp4 106.56MB

│ │ │ │ └8 k | b y─[5.1.5.4]–5-4Z ? t G采集服务端数据库数据.mpp, R & i e r } v D4 114.24MBW @ 1 p g t w 1 =

│ │ │ ├3 & { X─{6}–第6章数据计算核心指标分析

│ │g w O D H t g 3 u │ │ └─[5.1.6.1]–6-[ @ y h y1数2 o 6 ! ?据计算核心指标详细分析.mp4 79.68MB

│ │ │ ├─{7}–第7章数据核心指标计/ w [ 1 & k算

│ │ │ │ ├─[5.1.7.10]–7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列\ / 2 _J @ n \ h G l表数据-2.mpf 1 ( # ~ x4 142.59MB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.11]–7-11三度关系数据导出到M9 . b _ n g aySQL.mp4 29| k b [ ^ 2.56MB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.1]–7-1数据计算之历史粉丝6 } ]关注数据初始化.mp4 32.88MB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.2]–7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 101.47MB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.3]–7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 107.15MB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.4]–7-4数& } P @ \ g i据计算之# } Z I ( 1 0 AF ` h m实时维护粉丝关注数据-3.mp4 189.8MB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.5]–B # . A ] W k X7-5数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 127.5MB

│ │ │ │2 ? F 3 . ~ M K ├─[5.1.7.6]–7-6数据计算之每天定时更新用户活( p 6 E # k $跃时间( % f S x }.mp4 62.72MZ V 1 JB

│ │ │ │ ├─[5.1.7.7]–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 131.72MB

│ │ │ │ └─[5.1.7.9]–7-9数据计算之每周R Y s B一计算三度关系推荐列表数据-1{ ~ c # W . . B.mp4 146.43MB

│ │ │ └─{8}–第h F : f K 28章M ( j 8项目核心复盘

│ │ │ └─[5.1.8.1]–8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4 38., k q [ D k35MB

│ │ ├─{2}–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! \ + v T f |

│ │ │ │ └─[5.2.1.1]–1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4 26.4MB

│ │ │ ├─{2}–第23 9 U | 9 } R * ]章V2.0架构之数据核心指标计算

│ │ │ │ ├─[5.2.2.10]–2-10数据计算之每周一计算三度关系列表+ q / I-3.mU j 2 Zp4[ | t D 39.06MB

│ │E ^ V E 6 $ D d W │ │$ U C JG / D 2 ├─[5.2.2.11]–2-11数据计算之三度关系列表数据导出到Redis.mp4 124.30 g 7 R D H !8\ m V $ f $MB

│ │ │ │ ├─[5.2.2.1]–2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 18.12MB

│ │ │ │ ├─[5.2.2.2]–2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mpi U * V o4 141.33MB

│ │ │ │ ├─[5.2.2.3]–2-P : p J _ x k Y b3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 111.92s { FMB

│ │ │ │ ├─[5.2.2.4]–2-4数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 115n &ama X 3 `p; % N.44MB

│ │ │ │ ├─[5.2.2.5]–2-5数D X d i R ?据计o E y W g w D F /算之每天更新用户活跃时间z F X ; j R ! M \.mp4 61.. F R z39MB

│ │ │ │ ├─[5.2.2.6]–2-6数据计算之每周一计算最近一个月主播视v . h Q 9 : & !频评级-1.mp4 167 1 r k \8.56MB) ` #

│ │ │ │ ├─[5.2.2.7]–2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.D \ : ~ } t * U zmp4 1x O l } $ % ` / 210.87MB

│K n R │ │ │ ├─[5.2.2.8]–2-8数据计算之每周一计算三度关系列S ! b表-1.mp4 120.56MB

│ │ │ │ └─R 1 v ^ q G h n[5.2.2.9]–2-9数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4 125.87MB

│ │ │ ├─{3}–第3章数据接口定义及开发

│ │ │ │ └─[5.2.3.1]–3-1数据接口定义) T ]及开发.mp4 92./ R l d69MB

│ │ │ ├─{4}–第4章数据展示

│ │ │ │ └─[5.2.4.1]–4-1数据展示.mp4 12.76MB

│ │ │ ├─{5}–第g 9 J s O j5章项目扩展优化

│ │ │ │ ├─[5.2.5.1]–5-1项目中遇到的问题j } N – B G g 9 ~及优化.mp4 58a D 2 g B ] Q.67MB

│ │ │ │ └─[5.2.5.2]–5-2项t i – 5 r M l目数据规模及集群规模相关N X 5 z e q 7 z J: I )指标分析.mp4 25.08MB

│ │ │ └─{6}–第6章项目8 $ ! q核心r S n q H p 2复盘

│ │ │ └─[5.2.6.1]–6-1总结(三度关y b # k系推荐系统V2.0).mp4 27.Z V v22MB

│ │ └─{3}–数据中台大屏

│ │ ├─{1# m R Q w y S}–第1章数据中台的前世今生

│ │ │ └─[5.3.1.1]–1-1什么是中台.mp4 4e a ) { E _ G $8.13MB

│ │ ├─{2}–第2章数据中台架构

│ │ │ ├─[5.3.2.1]–2-1什么是数据中台.mp4 37.99MB

│ │ │ └─[5.3.2.2]–2-2数据中台架构.mp4 42o o X t 5] { D = u V 8 U.03MB

│ │ ├─{3}–第3f z k 7 w G M章x Q : K G * ^ & t什么样的企业适合建设数据中台

│ │ │ └─[5.3.3.1]–3-1什\ b { N ! b m么样的企业适合建设数据中y d s { ; I G台.mp4 101.02MB

│ │ ├─{4}–第4章数据中台企业级解决方案

│ │ │ └H E | : C─[5.3.4.1]–4-1企业级数据中台架构分析.mp4 62.12MB

│ │ ├─{5}–第5章项目总结

│ │ │ └─[5.3.5.1]–5-1总结.mp4 34.44MB

│N L q e │ ├─{6}–第6章数据中台之数据加工总线

│ │ │ └─[5.3.6.1]–6-1快速了解数据加工总, x ( y线.mp4 49.31MB

│ │ ├─{7}–第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发

│ │ │ ├─[5.3.7.10]–7-10支持自定义函数返回多列字段.mp4 54.38MB

│ │ │ ├─[5.3.7.11]–7-11使用RestAPI向YARN集群提交任务（1）.mp4 75.76MB

│ │ │ ├─[5.3.7.12]–7-12使用RestAP/ G m ) ]I向YARN集群提交任务（2）.mp4 131.05MB

│ │ │ ├─[5.3.7.13]–7-13使用RestAPI向YARN集群提Q 5 K e +交任务（3）.mp4 58.93MB

│ │ │ ├─[5.3.7.14]–7-14使用RestAPI向YARNP ( + T Y :集群提交任务（4）.mp4 95.08MB

│ │ │ ├─[5.3.7.1]–) Z J A @ D 77-1核心功能点梳理.mp4 11.04MB

│ │ │ ├─[5.3.7.2]–7-2开发基于SparkSQL的通用计算引擎（1）.; c b Mmp4 109.33MB

│ │ │z r v O u ├8 4 f y M $ d }─[5.3.7.3]–7-3开发基. V ) V T于SparkSQL的通用计算引擎U N ? , x _ v（29 ~ W @ v）.mp% 1 } v4 87.88MB

│ │ │ ├─[5.3.7.5]–7-5开发基于SparkSQL的通用计算引擎（4）.mp4 61.19M! D B m D ? (B

│ │ │ ├─[5.3.7.6]–7-6验证SparkSQL计算引擎代码.mp4 66.77Ma m ! 6 r + \ L ]B

│ │ │/ i / 3 e ├─[5.3.7.7]–7-& \ y \ s Y i q {7封装正式的SparkSQK : N 2L计算引z 8 8 S z _ J e W擎代码.mp4 104.19MB

│x @@ r ! $ ? i3 a X } 7 # n – l C R │ │ └─[5.3.7.8]–7-8支持复杂字段类型：数组.mp4 56.21MB

│ │ ├─{8}–第8章( : K U 0数g . , r K Q P\ U W Z g = )据加工总线之Y r 5FlinkSQL计算引擎开发

│ │ │ └─[5.3.8.1]–8-1增加底层计算引擎FlinkSQL.mp4 97.98MB

│ │ └─{= 4 * ^9}–第9章后期展望

│ │ └─[5.3.9.1]–9-1后期展. ~ J 9 ; g望.mpH V T4 8.65MB

│ └─大数据课件

│ ├─Pu b B v VDF课件

│ │ ├─10、数据仓库之Hive.pdf 1.68MB

│ │ ├─11、Hive扩展内容2022.pdf7 U N r 1.51MB

│ │ ├─12、NoSQL列式存储数据库之HBASL l 5 G G V 7E.pdf 3.84MB

│ │ ├─13、数据分析引擎之I8 , X ? Y ; / @ ?mpalj . :a.pdf 1MB

│ │ ├─14、Scala快速上手.pdf 29 g b A ` B _.3MB

│ │ ├─15、内存计算引擎之Spark.pdf 2.09MB

│ │ ├─16、内存计算引擎s Q C P r # \ p 8之Spark.pdf 2.97MB

│ │ ├─17、Spar? 7 g : + ` $ 5 8k 3.x 版本扩展.pdf 1.75My O : DB

│ │ ├– V O y 9 K Y R─18、用户行为数仓.pdf 20.56MB

│ │ ├─19、电商数据仓库? ) f项目.pdf 3.18MB

│ │ ├─1、linux快速上手应用.pdf 1.9MB

│ │ ├─20、商品订* o 3 u单数仓.pdf 12.32MB

│ │ ├─21、电商数据仓库项目.pdf 2.T _ = +44MB

│ │NL D \ z p @ H O f ^ j ├─22、消息队列之Kafka.pdf 1.93MB

│ │ ├─23、NoS7 R \ * O I I O \QL内存数q V S O 3 ~w j D b [据库之Redis.pdf 2.61MB

│ │ ├─24、新一代计算引擎之Flink.K N 3 5 v w @ kpdf 2.79MB

│ │ ├─25、FlinkWatermark详解.pdf 8.57MB

│ │ ├─26、新一代计算引擎之Flink.pdf 2.82MB

│ │ ├─27、FG a * / [link1.F ? / D j C } k \15 版本扩展.pdf 1.72MB

│ │ ├─28、Flink1.15 版本扩展.pdf 2._ ( f \ ! I c (34MB

│ │ ├─29、Flink sql快速上手使用.pdf 3.37MB

│ │ ├─2、大数据起源之Hadoop.pdf 3.36MB

│ │ ├─30、全文检索引擎Elasticsearch.pdf 1.89MB

│ │ ├─31、ES HBase实现仿百度搜索引擎.pdf 1.N w } P Z D ;13MB

│ │ ├─32、直播平台三度关系推荐系统V1.0.pdf 2.15MB

│ │@ ) u : | q V A i ├I m g U ) J─33、直播. 2 W b ;平台三度关系推荐系统V2.0.pdf 1.81MB

│ │ ├─34、数据中台大屏.pdf 2.82Z @ ,H b 8 ^ : Z 6 t 1MB

│ │ ├─35、数据中台之数据加工总线.pdf 1.04MB

│ │ ├─35份课件截图.png 88.37K6 p p . #B

│ │ ├─B m % a [ 43、大数据起源之Hadoop.pdf 3.36\ % & 3 G ZMB

│ │ ├─4、Hadoop扩= U m g X u _ F i展内容.pdf 618.6KB

│ │ ├─5、大数据起源之Hadoop.7 | s M w d /pdfn ! H H 2.8MB

│ │ ├─6、Hadoop扩s b – 3 z w展内容.pdf 618.6KB

│ │ ├─7、大数据起源之Hado{ Y ? ? f 1 z Hop.pdf 2.68MB

│ │ ├─8、大数据起源之Hadoop.pdf 2.68MB

│ │| : H U T X # O └─9、数据采集之Flume.U B y V{ L p w 6 G T (pdf 1.66MB

│ ├─作业和讨论

│p ; 7 \ c 0 8 │ ├─100、【学习任K g \ v u G v O B务】项目任务-使用Java代码开发SparkSQL计算引擎代码.txt 494B

│ │ ├─101、【学习任务】项目任务-开发基于SparkSQL的通用离线计算引擎.txt 494Bl _ n y j ; V

│ │ ├─102、【学习任务】项目任务–使用Java代码开发FlinkSQL计算引擎代码.txt 449B

│ │ ├─103、【学习任务】项目任务–开发基于F! $ 7linkSQK E X x \ h ~L的通用离线计算3 = 6引擎.txt 467& ~ } 0 x o $B

│ │ ├─10、【讨3 G G ^ )论题】HDFS集群之间是否可以实现数据迁I W (移？.txt 380B

│ │ ├─11、【学习任务】项目任务-获M [ ) , P ( wI U r Y ) r T c取HDFS指定路径下所有文件V O ! \ A E \ q的Block块信息C R x1 u + ^ 2 p.{ M m :txt 915 d ( N7B

│ │ ├─12、如何通过JS代码获取HDFS中的文件信息？.txt 440B

│ │ ├! M 6─13、【讨论题】Hadoop中必须要~ y F S m _ N有Sec* } H ; s Yo` R Wndar] j R & O G t SyNameNode进程吗b % ) w n I c r？.txt 313B~ & ) P = J m c ]

│ │ ├─f G I ^ @ w 8 c !1L X j4、【学习任务】项目任务-定时下载HDFS中的日志文件.txt 1.4X ( x a &9KB

│ │ ├─15、【讨论题】HDFS中的安全模式有什么意义？.txt 202B

│ │ ├─I g \ f W U K S16、【讨论题】HDFS中NameNode内存将要耗尽，有什么解决方案？& K F 1 i.txt 238BI m , 9 Z Q l X z

│ │ ├─17、【讨论c R _ q题】如何查找HDFS中的z = f v A ! V % (大文件？.txt 784B

│ │ ├─18、【讨7 ] H T Z / ] ~ c论题】MR中的Combiner阶段在什么场景下适合使用G o C v？.txt 185B

│g c w B { │ ├─15 C \ l b 1 ) H ;9、【学习任务】项目任务-使用MapReduce开发自定义二次排序KeyO 4 Y.txt 1.2KB

│ │ ├─1、【讨论题】如何查找Linux中的大文件？.txt 2+ M K f + l \ 228B

│ │ ├─20、【学习任务】项目任务-使用MapReduce实现TopN的需求.txt 818B

│ │ ├─21、【讨论题】能不能使用zif ( t j # 2 + 9 ;p或者rar文件解决HDFS中的小文d K / / $ = – B @件问题？e T C o N J.tq W p . 3 X \xt 348B

│ │ ├Z 7 q c─22、【讨论题】如何从一批数据中找出倾斜的key？.txt 132B

│ │ ├─2f 4 i3、【O \ } D I q _ ) `学习任务】项目任务-在MP q h j _ ` \apReduce程序中使用gzip数据压缩提高计.txt 544B

│M D @ * │ ├─24、【学习任务】项目任务-在MapReduce程序{ %* w r U +中同时处理多个输入目录.txt 1.09KBy { i ! %

│ │ ├─25、【讨论题】分析一下Hadoop中的RPC框架？.txt 232B

│ │ ├─26、【学习任务】项目任务-在Fg O ) . * U T r Llume中自定义Sink组件.txt 1.79KB

│ │ ├─27、【讨论题】Flume中哪些地方用到事务机制？.txt 1u I l n 0 ` Q R \91B

│ │ ├─28、【讨论题】Flume、FileBeat和Logstash三者的区别？.txt 266B

│ │ ├─29、【讨论题】生产环境中为什么w Z [建议使用Hive\ B 6 ` m l外部表？6 M J & ..txt 130B

│ │ ├─2、【学习任务】项W a E \ [目任s J | P n务-2 V g分析论坛访问日志.txt 1.5` N yKB

│D 1 $ B @ s u J : │ ├─30、【讨论题】Hive分区表如何开启自动加载分Y / # u区？.txt 134B

│ │ ├─31、【讨论题】分析Hive中数据的序列化格式？.txt 364B

│ │ ├─32、【学习任务】项目# I G j 2 A c 3任务-开n G ` :发自定义SQL函数实现单词首字母大写转换.txt 961B

│ │ ├─33、【学习任务】项目任务-使用SQ_ / @# , / L N , D e ] y % c \L统计销售数据.txt 860B

│ │ ├─34、【学E D T h T 7 ^习任务】项目任务-SQL优化.txt 455B

│ │ ├*C / Z V \ R t ! 8 z─35、【学习任务】项目任) Z 2 R [ ] #务-使用HiveSQL发现L f W s C u倾斜的Key.txt 573Bx H l –

│ │ ├─36、【学习任务】8 Y G | @ P项目任务-使用Hive加载指定格式数据.tR K q G q &xt 1.31KB

│ │ ├─37、【讨论题】分析一下map和tuple 的区别？.txt 185B

│ │ ├─38、【学习? ~ l s D Y D任务】项. , 8 V g目任务-使用Scala读取MySQL数据库中的数据.txt 1.07KB

│ │ ├─39、【学习任务】项目任务-使6 d N 3 # q ,用Scala实现单例设计模式.txt 363B

│ │ ├─3、【讨论题】为什么使用jps命令查看不到正在运行的JaQ W v :va进程？.txt 389B

│ │ ├─40、【讨论题】谈一) | Z N v / : e下你对Scalp Q y !a和Jav@ 2 G O ^ l H . Na的p + K , K J ! ? H认知？.c \ + P 2 8 mtxt 131B

│ │ ├─41、【讨论题】Scala中的下划线 _ 有哪些作用？.txt 180B

│ │ ├─42、【讨论题】谈一谈你对Spa– : ! ( A I d ] =rk框架的使用感受？.txt 174B

│ │ ├─43、【学习任务】项目任务-Spark实现多路1 \ % 9 z b M r x输出.txt 1.16KB

│ │ ├─4# x v V t ;4、【讨论题】Spark中join和N { I 3 3 A 7 JcA # # B Kogroup的区别？.txt 138{ # IB

│ │ ├─45、【讨论题】t G CSpar2 a $ 4m ` = | o | 9 l L Bk如何读取多个不同目录下的数据(多路输入).txt 326B

│ │ ├─46、【学习任务】项目任务-对WordCount的结果排序输出.txt 693B4 t ` U

│ │ ├─47、【学习任务】项目任务-使用Spark开发自定义二次排序Key.txt 813B

│ │ ├─48、【讨论题】介绍一下Spark的^ Z % x x \ j {远程进程通信机制？.txt 186B

│ │ ├─49、【讨论题】Spark中的repart\ J c Y 4 v Uition和coalesceD Z X有什么区别？.txt 161B

│ │ ├─4、【学习任务k & q _ M , l Q】9 @ W Y ]项目任务-杀掉某挖矿程序.txt 752B

│ │ ├─50、【学习任务】项目任务-在Sp7 F r .arkSQL中使用自定义函数(UDF).txt 821B

│ │ ├─51、【讨论题】谈一下你f z & W x x 4对Spark0 P M W 7 )SQL. ; m p 7 4和Hive的理解？.txt 176B

│ │ ├─52、【讨论题】分析一下Spa5 8 D @rk/ ? 8 . Y = ; \SQL的执行流程.txt 121B

│ │ ├─53、【讨! + & Z论题】什么是数据湖？.t| . $ gxG % xt 117B

│ │ ├─54、【学习任务d c N b】项目任务-Sqoop将MySQL表w i _数据导入Hive表中.txt 978B

│ │ ├─55、【学习任务】项目任务-Sqoop将Hivet _ f . – I C H表数据导出到MySQL表中.txt 950B

│ │ ├─56、【讨论题G _ P L y】Sqoop将Hive数据导出到MySQL有哪些种方式？.txt 208B

│ │ ├─57、【讨论题】在^ 8 ; a开发数仓脚本的{ p % U时候都有哪些注意事项？i | h 1 3 P M.txt] M K + 191B

│ │ ├─D t 3 y $ 258、【学习任务】项目任务-使用4 5 1 mSpark代码实现ods层数据清洗.txt 732B

│ │ ├─59、【讨论题】$ $ * 7 m t c谈一谈你对拉链表的理解？.txt 137B

│ │ ├_ z ]─5、【讨论& ` + N i题】如何确认Cronta2 S h 9 = # V 5b中的定时任务是否正常执行？.txt 293B

│ │ ├─60、【学习任务】项目任务-使用Azkaban调度漏斗分析需求相关任务j a p + x E J.txt 467B

│ │ ├─61、【讨f J ^ % % *论题】J \ . 5 , I p u谈一下你对OoC [ 4 a 3 * h {ize的看法.txt 188! # I ~ X ! )B

│ │ ├─62、【学习任务】项目任务J F z p r g {-Zookeeper实现分布式进程m F & * – M监控.txtM 7 : = – J q h F 950B

│ │ ├/ d 3─6. \ s A t : } M ^3、【讨论题】Zookeeper如何实现分布式共享.txt 170B

│ │g T z X 4 O h B ├─64、【学习任务】项目任务-开发Topic Offset智) U 1 A I能监控工具7 ] 8 P ` ~ @ Z l.txL _ y S A X Et 998B

│ │ ├─6y / . ( R l d J5、【学习任务】项目任务-开发消费者待消费` H J数据(lag)监控告警d T 3 0 ~ \ 6工具.txt 929B

│ │ ├─66、【讨论题】如何保证Kafka数据不丢失G 1 i？.txt 1K i3 2 F @ ~ 0 y \ B sB J K L 9 l Y q72B

│ │ ├─67、【讨论题】kafka如何保证数据一致/ V v \ ?性和可靠性.txt 192B

│} M 4 R ? Y n @ │ ├─68、【5 & : s讨论题】谈一谈你对Kafka中exactlD @ d x M \y-once语义的理解.txt 201B

│ │ ├─69、【学习任务】项目任务-使用Redi* c os实现一个带有优先级的先进先出队.txt 506B

│ │ ├─6、【学g c ~ : ( G W H习任务】项目任务-使用shell脚本一键安装配置JDK.txt 1.01KB

│ │ ├─70、【学习任务】项目任务-使用Scala代码实现RedisU^ h % b d / Dtils! \ r \ o工具类.txt 318B

│ │ ├─71、【讨论C # R 6W ) o e题】Redis中事务和管道的区别.txtv M a 234B

│ │ ├─% N V + E \ F g72、【Y k ? . L讨论题】如何查看Rek p R Idis中的数据使用了多少内存.txt 169B

│ │_ L ? $ ? h R \ ├─F ( 6 0 I73、【讨论题】Redis的内存碎片问题.txt 255B

│ │ ├─7l ^ @4、【学习任务】X S u # ]项目任务D T +-Redis在排行榜中的使用.txt 863B

│ │ ├─75、【学习任务】项目任务-在Flink流计算中开发自定z O G – z y义W 2 i O 2 ; G ySource.txt 549T ? # AB

│ │[ o 7 : N e B T t ├─76、【学习任务】项目任务-在Flink流计算中开发自定义Sink.txt 441B

│ │ ├─77、【学习任务】项目任务-在Flink批处理中创建自定义Source.txt 415B

│ │ ├─78、【学习任务】项目任务-在Flink批处理中创建自K 9 \ # Y 9定义Sink.txt 470B

│ │ ├─79、【讨论题】Flink中I ` P [ H N L b的哪些算子容易产生数据倾斜.| f Vtxs R Yt 1! M = r25B

│ │ ├─7、【讨论题】企业应该如何选择Hado\ U b y 3op发行版？.txt 350B

│ │ ├─80、【讨论题】Flink SQL的 执行流程.txt 96B

│ │ ├─81、【2 6 W ~ X 7学习任务】项目任务-FlinkSQL和KR : \ 7 O 7 x –afka的集成0 : $ ].txt 413B

│ │ ├─82、【学习任务】项目任务-在SparkStreaming中使用Sparo Ex 0 ? t W ? KkSQL.txt 925B

│ │! 5 y ├─83、【讨z 1 ^ % _ H r 2 Dy 9 X e Z论题】如果让你设计架构，你会如何H & Y ~ = – i * E设计？.txt 146B

│ │ ├─84、【学习任务】项目任务-实时维护s p @ d Y r 6粉丝关注数据-Java代码实现.txt 4Q O = V G # ?37B4 U M

│ │ ├─85、【学习任务】项目任) r W j \ H & r务-实时粉丝关注数据乱序问题.txt 436B

│ │ ├─86、【学习任务】项目任务-每天定时更新主播等级-Java代码实现.txt 441B

│ │ ├─87、【学习任务】项0 ^ A V目任务-每天定时更l l n Q V k新用户活跃时间-Java_ l o b B OP S , D代码实现.txt 463B6 s b ! K iR % j d | r m a ^

│ │ ├─88、【= p _ Y学习任务】项目任务-每周一计算最近一个月主3 / w播视频评级-Java代.txt 49w \ I Z 3 l H l :5B

│ │ ├─89、【学U – Y z A j E 9习任务】项目任务-每周一计算三度关系推荐列表数据-Java代码H B i 7 ) z g.txt 490B

│ │ ├─8、【学* S # ? \习任务】项目任务-安装v M ^ – \ z t Y配置Hadoop客户端节点u ? – \ X A | 6 ).txx 1 R * r \= G O } ^t 943B

│ │ ├─90、【学习任务】项目任, Z 2 w A务-使用Sp0 m Z i { sark代码实现三度关系列表数据导出My.txt 380B

│ │ ├─91、【讨论题目】如果是你，你会如何优化架构？.txt 119B

│ │ ├─92、【学g 0 ,习任务o e x : O $ Z | j】5 d 6 z项h 9 j X / J 2 Q目任务o * g |-实时维护粉丝关注数据-Java代码实现.txt 436 q 4 ; Q7B

│ │ ├─93、【学习任务】项目任务-每天定时更新主播等级z h e ? B Q-Jav( 6 E | h Sa代码实现.txt 441B1 # I n Y

│ │ ├─94、【学习任务】项目任务-每天定时T $ ] d v h更新用户活跃时间-Java代码实现.L+ J H ! I 5 2 [ | ? +txt 463B

│ │ ├─95、【学习任务】项目任务-每周一计算最近一个月主播视频评级-Java代.txt 495Bj Y t m

│ │1 A B ? ├─96、【学习任务】项目任务-每周一计算三度关F P ] E \ 9系列表-JO h J M –ava代码实现.txt 454B

│ │ ├─97、【学习任务】项目任务-使用Flinkk代码实现三度关系列表数据导出.tx@ 9 #t 383B

│ │ ├─98、【讨论题目】 针对O 3 p l ] *目前Neo4j中的v M Y ] b w ie k m b f 3 P c P x数3 _ ( X据，哪些属性需要建建立索引.txt 161B

│ │ ├─99、【讨论题目】 谈一谈你对数据中台的理解.txt 126B; R _ e

│ │ ├─9、【讨论题】Hai t a K 0 w X $doop客户端节点是怎么识别Ha~ ] z W |doop集群的？.txt 323B

│ │ └─access（测试数r U 2据）.log 58.25MB

│ ├─接口数据集

│; \ J │ ├─datZ R J Ba.sqlx n O ) Y _ 1.26MB

│ │ ├─Gez J7 8 : 0 / 4 K S G b B M tnerateG5 G RoodsOrderData.sql 1.26MB

│ │ ├─GB o v m a F OenerateUserActionData.json 46.95KB

│ │ └─G@U D 0 E W O q ! \enera| V B B 6teZip= 0 p l , b 7 t _Data.json 847B

│ ├─电子书

│ │ ├─HDFS HA安装部署文档

│ │ │ └] [ p k w─HDF* S t a I + KS HA安装部署文档.docx 293.43KB

│ │ ├f s X 7 p j─【附送】选学内容

│ │ │ ├─1 Hive on Tez 引擎配置_.mhtml H # E \ a 1 o i6 ` A –l 800.13KBL v 6 q

│ │ │ ├─2 CDH6.2大数据平台安装部署.mhtml 10.5; Z g N e 8 ! W7MB

│ │ │ └─3 Hadoop 3.0新特性之纠删码技术.mhtml 841y U y.69Kr H G M z i yB

│ │ ├─第10周-快速上手NoSQL数据库H( d H \Base

│ │ │ ├─1 快速了解HBase.U e N ,m! W P G } a nhtml 1.47MB

│s ~ O j │ │ ├\ + ` L─2 快速上手使用HBase.mhtml 1.14MB

│ │ │ ├─3 深入HBase架构原理.mhtml 2.26MB

│ │? Y q = │ ├─4 HW 0 m 1 UBast E m 3 4 – 2 te高级用法.mhtm( ^ \ ) 8 2 6 Rl 911.5KB

│ │ │ ├─d E 0 q 1 C } e 55 HBase调# d 1 2 & W b Q M优策略和扩展内容.mhtml 1.72MB

│ │ │ └─6 HBaU p xse核心复盘.png 2.29MB

│ │ ├─第1; \ R K K S1周-数据分析引擎之Impala

│ │ │ ├─1 快速( . J N了解Impala.mI – ` sht? U } ? Wml 1018.64KB

│ │ │ ├─2 快速上手使用Impala.mhtml 4.33MB

│ │ │ └─3 Impala 高级内容.mhtmP . O ^ ) Ll 3.3MB

│ │ ├─第12周-7天极速掌握Scala语言

│ │ │ ├─1 Scala极速入门.mhtml 1.82MB

│ │ │ ├─2 Scala基础语法.mhtml 2.8MB

│k X P & o 8 7 │ │ ├─l % ^3 Scal, u Z IS ( H y \ n Y 5 p ga面向T H \对象.0 D d { hmhtml 2.69MB

│ │ │ ├─4 Scala函数式编程.mhtmlo x O ) z Y v 878.84KB

│ │ │ ├P 0 } ~ ]─5 Scala高级特性.mhte H `ml 869.51KB

│ │ │ └─6 Scala核心复盘.png 49.9KB

│ │? Q ; d D / \ n ├─第13周-Spark快速上手

│ │ │ ├─1 初识Spare / p { z c O f }k.mhtml 4.05MB

│ │ │ ├─2 解读Spark工作与架构原理.mhtml 1.15MB

│ │ │ ├─3 Spark实战：单词统计.mhtml 2.84MB

│ │ │ ├─4 Transformation与6 K I s n h b OAction开发1 n U + ; L u `.mhtml 1.79MB

│ │ │ ├─5 RDD持久化.mhtml 1.08MB

│ │ │ ├─6 TopN主播统计.mh? 7 t dtm. m m – ml 893.73KB

│ │ │ └─7 Spark实战与核心复盘.png 327KB

│ │ ├─第14周-Spark性能优化的Q 3 ) ^ y W – l道与术

│ │ │ ├─1 Spark三种任务提交模式.mhtml 1.51MB

│ │ │ ├─2 Shuffle机制分析.mhtml 1.63MB

│ │ │ ├─3 Spark之checkpoint.mhi . # 7 u Ptml 3a s c.57MB

│ │ │ ├─4F : ? m B T w g Spark程序性能优化k , u x + R U U \企业级最佳实践Z I k z – G.mhtml 27 m ( M , H.92MB

│ │ │H Z f 4 1 R A 2 9 ├─5 St Q 4 = ? vpark性能优化之算子优化.mhtml 971.85KBG l 4 b , F

│ │ │ ├─6 极速上x n i . R S c *手SparkSql.mhtml 1.41MB2 D ; } w 3 +

│ │I ! P / 8 L l { │ └─7 SparkB – $ z s o6 &o z m / @ 6 G S { E实战1 [ V h * l )与核心复盘.mhtml 882.* ~ 5 n O Y 6 c32KB

│ │ ├─第15周-Spark 3.x` ? @ )版本扩展内容

│ │ │ ├─1 快速上手使用Sp; e i 8 F O xark3.mhtml 1.4MB

│% Z T │ │ ├─2 Spark 3.x版本中新特性的X e i k m = ( j原理及应用.mhtml 9.{ ? \65MB

│ │ │ └─j D y O 3 @ = 1 –3 SparkSQL 集成 Hive.mhtml 2.69MB

│ │ ├─第16周-综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓Z T / h Z m _

│ │ │ ├─1 电商数据仓库效果展示.mhtml 1.25MB

│ │ │| ~ = g A 6 = ├─2 数据仓? e 9 O Z S 2 v库前置技术.mhtml 1.65MB

│ │ │ ├─3 电商数仓技术选型.mhtml 1.23MB

│ │ │ ├─4 数据生成与采集.mhtml 3.41MB

│ │ │o x & W L j ├─5 用户行为数仓设计与j E f 7 r实现.mhtml 1.Y h O a U27MB

│i : _ $ m % ) │ │ └─6 项目核心复盘.png 33.06KB

│ │ ├─第17周-综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓

│? ; ; $ . w , │ │ ├─1 商品订单数仓需求分析.mhtml 842.36KB

│ │ │ ├─2 需求设计与实现.mhtml 842.32KB

│ │ │ ├─3 订单拉链表实战.mhtml 1.11MB

│ │ │ ├RY l R K v H ~ ! `─4 数据可视化和d z ;任务调度实现.m7 v Khtml 6.15MB

│ │ │ └─5 项目核心复盘.png 25.28KB

│ │ ├─第18周-消息队列之KafkaC o Q K ?从入门到小牛

│ │ │x G Z @ ) ├─1 初识KE 4 \ Safka.mhtml 865.81KB

│ │ │ ├─2 Kafka集群安装部署.mhtml 1.39MB

│ │ │ ├─3 Kafka使用初体验.mhtml 1.22MB

│ │ │ ├─4 Kaf* } s V x 5 C jka核心扩展内容.mhtml 1.} & ) E16MB

│a c i N W | 2 │ │ ├─5w 7 ( F U 1 9 ^ Kafka核心之存储和容错机制.mhtml 957.77KB

│ │ │ ├v G q─6 Kafka生产消费者实战.mhtml+ W 8 1007.08c Q JKB

│ │ │ ├─7 Kafka技巧篇.mhtml 2.24MB

│ │ │ ├─8 Kafka小试牛刀实战篇.mhtml 1.06MB

│ │ │ └─9 Kafka核心复盘.png 559.6KB

│ │ ├─第1, J F : 5 # 5 $9周-极速上手内存数据库Redis

│ │ │ ├─1 快速了解Redis.mhtml 896.33KB

│ │ │ ├─2 Redis核心实践.mhtml 825.09KB

│ │ │ ├─3 Redis封装工具类技巧.mhtml 857.37KB

│ │ │ ├─4 Rer p | w K cdis高级特性.mhtml 967.13KB

│ │_ ! b O O . . b │ └─9 A 75 Re2 ? A Cdis核心2 | p T H { )复盘.mhtml 1.26MB

│ │ ├─第1周-学好大数据u b V %先攻克Linux

│q z $Z 3 5 ( g # [ % \ Z │ │ ├─1 Linux虚拟机安装配置. M K T \ M l : Z.mhtml 4.6MB

│ │ │ ├─2 Linux基础命令的使用【选修】.mhtml 1.06MB

│ │ │ ├─3 Linux极速上手.mhtml 1.21MB

│ │3 g u D 4 3 │ ├─4 Linux试炼之配置与shell实战.mhtml 1.46MB

│ │ │ ├─5 Linux总结与走进大a 4 / o ?数据.mhtml 916.41KB, g h #

│ │ │ └─6 面试题【作业】.mhtml 906.66KB

│ │ ├─第20周-Flink快速上手篇

│ │ │ ├─1 初p # *识Fm 5 3 /link.mhtml* J q 1.19MB

│X Z 1 C q │ │ ├─2 实战：流处理和批处D \ @理程序开发.mhtmo r + 8 1 4 gl 922.44KBy V : # =

│ │ │ ├─k I t ;3 Flink集群安装部署.mhtml 2.88MB

│ │* o $ m | & | A │ ├─4 Flink核心APz ! 8I之DataStream.mhtml 1.55MB

│ │ │ ├─5 Flink核心API之DataSet_ T D } j.mhtml 805.78KB

│ │ │ ├) [ ~ S 9 B A R─6 Fy : I s n x O `link核心AC # L 7 u pPI之Table API和SQ.mhtmla R ^ = $ | 822.39KB

│ │ │ └─7 Flink核心复盘.png 474.44KB

│ │ ├─第21周-Flink高级进阶之路

│ │ │ ├─10 $ n n t Flink中的Window和Time详解.mhtml 1.58MB

│ │ │ ├─2 Flink中的Watermark深入剖析.mh* g & / 3tml 1.14MB

│ │ │ ├─3 Flink中Q p C ~ & \ _ d y的并行度详解.mM U M r ^ht= G c 5ml 1.8MB

│ │ │ ├─C C . ! Q a ;4 Flink之Kafka Connector专题4 \ C X 7.mhtml 871.94KB

│ │ │ ├─5 SparkStreaming快; ~ 5 S Y = { ^速上手.mhtml 88K F j Y3m [ U n.04KB

│ │H } ; ; ( │ └─6 FlJ i 5 v Xink核心复盘.pnQ ! $ Xg 36.65KB

│ │ ├─第22周-Flink1.15新特性及状态的使g j + F y J用

│ │ │ ├─1 Flink新版本新特性介绍.mhtml 845.71KB

│ │ │ ├─2 快速上手使用Flink1.15.mhtml 2.39= A GMB

│ │ │ └─3 State(状态). I ] R的使用与管理.mhtml 2.69MB

│ │ ├─第23周-Flink 1.15之State(状态)的容错与一致性

│ │ │ ├─1 State(状态)的容错与一致性.mhtml 2.79MB

│ │ │ ├─2 C] 4 wheckpoint与State剖析.mhtml 2.65MB

│ │ │ └O w }─3 K, e XafkaO W e t连^ H h i 9接器新API的使用.b M w x Pmhtml 9H 5 \ s {33.77KB

│ │ ├─第24e 0 f 5 L周-= * f b | m B z 3Flink1.15之Flink SQL快速上手

│ │ │ ├─1 Flink SQL快Z } L 4 ? 5 [ 4速理解.mhtml 1.F d E + O = v n r86MB

│ │ │ ├─2 Flink SQL中T & o X ^ * U c v的表类型详解.mhtX c %ml 1.7v p B A – | [ (1MB

│ │ │ ├─3 Flin[ 6 k l wk SQL常见的数据类型.mhtml 793.23KB

│ │ │ ├─4 Flink SQL中的列类型详解.mhtml 1.04Mz 9 s @ i IB

│ │ │ ├─5 Flink SQL中的DML语句详解.mhtml 879.5KB

│ │ │ ├─6 Fl; s l U x , l O Link SQL中的Catalo# ! J O O #g.mhtml 1.29MB

│ │ │ ├─7 Flink SQL$ ) P { E u如何兼容Hive.mhtml 862.73KB

│ │ │ └─8 SQL Client客户端工具.mhtml 1.18MB

│ │ ├─第25周-全文检} : W / –索引擎Elasticsearch

│ │ │ ├─1 快速了解ElasticsearE l 3ch.mhtml 1.09MB

│ │ │ ├─2h y 3 G R , 快速上手使用C , T o W I w zElasticsearch.mhtml 2.55M8 \ k l ?B

│ │ │ ├─3 Elasticsearch分词详解.mhtml 1.44MB

│ │ │ ├─4 Elai O Usticsearch查询详解.mhO 8 { Stml 1.62MB

│ │ │ ├─8 QV B Y G { 3 ~ p { Z o5 Elasticsearch的高级特性.mhtml 1.97MB

│ │ │ └─6 Elasticsearch核心复盘.png 1.22MB

│ │ ├─第26周-ES+HBase实现仿百度Z + ~ q搜索引擎

│ │V ( } k A 8 │ ├─1 企业中快速复杂查询^ X – b U痛点分析.m* I | a Lhtml 1.05MB

│ │ │ ├) h k @─2 仿百度搜索引擎项目架构设计.mhtmm l a B { ] 1l 1.2P t 83MB

│ │ │ ├─3 ES高级特性扩展.& | P Z \ 3 vmht– L b K F R % Gml 1.04MB

│ │ │ ├─4 开发仿百度& b f搜索引擎项目.mhtml 1.99MB

│0 } 3 ` ^ │ │ ├─5 项目中遇到的典型问题.mhtml 1.04MB

│H Q , │ │ └─6 项目核心复盘.\ ! H E _ A JpQ ? – = 2 `ng 654.54KB

│ │ ├─第27周-直播平台三度关系I u V 4 n推荐V1.0

│ │ │ ├% ( d , w G─1 项目介绍及演示.mhtml 1.66MB

│ │ │ ├─2 项目技术选V 7 t Q – M 1型.mhtml 1.16MB

│ │ │ ├─3 Neo4j图数据库快速上手使用.mhtml 3.34MB

│ │ │ ├─4 数据– U z S : ( k d/ h p^ t X B J b d $ – R 0 k采集模Z n % C : t H块L ( c u C分析.mhtml 1.63MB

│ │ │ ├─5 数据采集+聚合+分发+落盘.mhtK d & E !ml 1.03MB

│ │ │ ├─6 数据计算核心指f + 6 v O标分析.mhtml 833.36KB

│ │ │ ├─71 [ k # F } X 1 数据核心R , ` | & 6 ~ K指标计算.mhtG { P j R [ M Uml 4.13MB

│ │ │ └─8 项目核A m B心复盘.png 47Z ) x k G 6 . z.19KB

│ │ ├─第28周-直播平台三度关系推荐V2.0

│ │ │ ├─1 V1.0架构方案分析及V2.0架构设计.mhtml 1.12MB

│ │ │ ├─2 V2.0架构之数据核心指标计算.mhtml 1.31MB

│ │ │ ├─3 数据接口定义及开发.v ~ d Z Y = Fmhtml 940.M g y : s Y M l06KB

│ │ │ ├─4 项目展示.mhtml 842.W c z )42KB

│ │ │ ├─5 项目扩展优化.mhtml 1.; r U 3 + C05M} ^ 9 M l M f VB

│ │ │ └─6 项目核心复盘.png 124.49KB

│ │ ├─第29周-数据中台大屏

│ │ │ ├─1 数据中b W v 2 X P { y O台的前世今生.mhtml 924.62KB

│ │ │ ├─2 数据中s 7 Y W ;台架构.mhtml 1012.7KB

│ │ │ ├─3 什么样的企业适合建设数据中台.mhtml 1.05MB

│ │ │ ├─4 数据中台企业级解决方案.) P C ymhtml 2.94MB

│ │ │ ├─5 项目总结.png 34.74KB. E 9 [ C ! ~ q 6

│? # E S i u u D { │ │ ├─6W Y W Y 5 f U x 数据中台之数据加工总线.mhtml 9q m w95.03KB

│ │ │ ├─7 数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发.mhtml 2X J g.a ) J S H h L M 162MB

│ │ │ ├u ? B e , | q─8 数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发.mhtml 952.82KB

│ │ │ └─9 后期展望.mhtml 845.64KB

│ │ ├─{ \ | j M 4第2周-大数据起源之c S L E ^ } x 8初识V D z w q f G ) ?Hadoop

│ │ │ ├─1 初识Hadoop.mhtml 1.08MB

│ │ │ └─2 Hadoop的安装方式.mhtml 1.43MB

│ │ ├─第3周-Ha7 J p ( u y h ` Adoop之HDFS的使用

│ │ │ ├─w 9 a E j 1 y M1 HDFS介绍.mhtml 18 o 7 I – e –.09MB

│ │ │ ├─2 HDFf z + . 1S基础操作.mhtml 762.82KB

│ │ │ └_ C @ t 8 i─3 Java操作HDFSv r % i O.mhta [ s : 3 1 ~ d Rml 1.12MB

│ │ ├─第H G a P4周-Hadoop之HDFS核心进程

│ │ │ ├─1 初识NameNoK o *de.m= | e ? M [ u nhtml 1.14MB

│ │ │@ 4 ) A ├─2 NameNode进阶.mhtml 880.85KB

│ │ │ ├─3 HDFS高级.mhtml 1.26MB

│ │ │ └─4 Hadoop核心复盘.png 33.82KB

│ │ ├─第! # = ~5周-Hadoop之初识MR

│ │ │ ├─1 初识MapReduce.mhtml 1.4MB

│ │ │ ├H w 2 % 4 m \ l e─2 实战：WordCount.mhtml 1.47MB

│ │ │ ├─3 深入MapReduce.mhtml 1.34MB

│ │ │ └─4 精讲Shuffle执行过程及4 3 c t w 1 . D源码分析输入输出C J . G _ *.mhtml 1.42MB

│ │ ├─第6周-拿来就用的企业级解决方案

│u N g y │ │ ├─1 剖析小文件问题与企业级解决方案.mhtml 856.2KB

│ │ │ ├─2 剖析数_ x H据倾斜问题与企业v h M j N u g级解决方案K L z o 1 W ) e.mhtml 1.76MB

│ │ │ ├─3 YARN实战.mhtml 1.77MB

│ │ │ ├─4 HadoopL / ; m X官方文档使用m W g ^ 5 o指北.mhtml 4.14MB

│ │ │ └─5 Hadoop核心复盘/ g z s 4 i W.png 37.9m t B2KB

│ │ ├─# z I ( f第7周-Flume从0到高手一站式养I g l成记

│ │ │ ├─1 极速入门Flume.mhtml 1.87MB

│ │ │ ├─2 极速上手F1 M blume使用.mhtml 3.4MB

│ │ │ ├─3 精讲Flume高级组件.mhtml 2.3MB

│J ! . n │ │ ├─4 Flume出神# q \ H入化篇.mhtml 1.59MB

│ │ │ └─5 Flum] g 7 g M P qe核心复盘.: $ 4 tpng 94.65KB

│ │ ├─第8J : / d 9 r周-数据仓库Hive从入门[ % F 9到小牛

│ │ │ ├─1 快速了解Hive.mhp U r , d | 2 KN c w y s G qtml 950.17KB

│ │ │ ├─2 数据库与数据仓库区别.mhtml 1.78MB

│ │ │ ├. r j –─3 Hive基础使用.mhtml 814.64KB

│ │ │ ├─4 Hive核心实战.mhtml 4.22MB

│ │ │ ├─5 Hive高级~ * 8 $ ^ P函数实战.mhtml 812.73KB

│ │ │ └─6 HG G w @ive技巧与核心复盘.mA e | e w ! p Thtml 852.53KB

│ │ └─第9周-Hiv: g N u g b V 3e扩展内容

│ │ ├─1 常见数据压缩格式i F _ I 4 : 2的使用.mhtml 1.44MB

│ │ └─2. 1 Q 常见数据存储格式的使用.mhtml 3.09MB

│ └─课程源码+软件包下载* 7 D F地址

│ ├─21个代Q P z 1 h b b 1 5码截图.png 55.39KB

│ ├^ / M L ~ 7─bigdata_course_materials-master（软件包! d = ) I )下载地址在此）.zip] _ C D I \ ! U x 18.55MB

│ ├─data_scr4 x p . {een-master.zip 17.39KBS D h

│ ├─db-spaU : J Z 5 d /rkstrU ^ p – 5 7 WP d P J M ) oeaming-master.zip 11.46KB

│ ├─db_data_C R ] 4proO / A 7 X S 1 f [cess-master.y A B * l D , z 1zip 43.96KB

│$ ! w Q B q G Q z& ? r o ├─db_data_warehouse-ma– ) ^ \ster.zip 27.29KB

│ ├─db_elasticsearch-master.zip 17.24KB

│ ├─db_flink-master.zip 66.65KB

│ ├─db_flink15-masten [ z f s J 2 hr.zip 60.03K1 z v 7 h ! x g vB

│ ├─db_fullsearch-ma{ B ! }ster.zip 5.64MB

│ ├─db_hadoop\ k 8 7 { d $ 2 ^& ` T 1 3 5-mastJ P m p M [ y #er.zip 30.73KB

│ ├─db_Q 0 } Uhbase-mP b 9 z [ i M , *aster.zipg 7 e O 1 Y 15.02KB

│ ├─db_hive-master.zip 7.99KB

│ ├─db_impala-master.zip 7.31KB

│ ├─db_kafka-master.zip 9.15KB

│ ├─db_r. p – z \ @ B ! 6edis-master3 L M d.zip 9.29l 8 / CC N $ [ ^ t * % BKB~ % N f N

│ ├─db_scala-master.zip 6.89KBX 3 j ] * v T J e

│ ├─db_su T 2 _park-master.zip 52.97KB

│ ├─db_spark3-master.zip 21.35KBs @ { h \ 9 k

│ ├─db_video_recommend-master.zip 58.13r 4 zh y m ( , 4 rKB

│ ├─db_video_recommend_v2-mastes L M | [r.zip 50.05KB

│ └─hadoop-3.2.0-s* O 9 O / + \ P trc-master.zip 21.92MB

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