课程简介

大数据工程师2022版

大数据工程师2022版,由乐学编程课堂网(lexuecode.com)精心整理发布高清完结无密版,是一套零基础大数据工程师体系化视频课程。本课对标一线大厂高薪就业标准,采用Java/Scala双语言教学,由浅入深系统构建大数据知识体系,并基于真实业务场景与企业级实战项目,深入讲解业务重难点问题,带你掌握最佳业务解决方案,快速掌握项目构建全流程,有力地提升自己的实战项目能力。

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课程实战项目介绍

数据仓库项目实战:整合各个业务线数据,为各个业务系统提供统一&规范的数据出口。是整个大数据系统中的关键,是所有数据分析、数据挖掘等工作的基础。

学习并掌握数据仓库的分层设计&数据仓库从0~1的构建过程。

大数据工程师2022版

为什么学习本课程?

当前选择大数据专业是不错的选择,也是顺应时代发展的选择,随着工业互联网时代的到来,广大产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求,而且随着大数据产业生态的逐渐完善和成熟,大数据领域对于人才的需求也会趋于多元化。大数据专业的毕业生会有较大的就业选择空间,除了可以在IT互联网行业发展之外,还可以在金融、医疗、教育等领域发展,而且随着产业结构升级的持续推进,大数据人才也会走进传统制造业,这也是一个比较明显的发展趋势,未来随着行业资源数字化不断深入,大数据专业人才的重要性也会逐渐得到体现。大数据就业方向有:大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有:大数据工程师、大数据分析师等等。

未来很多行业对于大数据人才的需求潜力都比较大,而且由于当前大数据人才的缺口比较大,所以这些大数据岗位的岗位附加值往往也比较高。从近几年大数据方向研究生的就业情况来看,就业的整体表现还是非常不错的,毕业生不仅有较大的岗位选择空间,整体的薪资待遇水平也相对比较高。

 

课程目录

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├──阶段一:走进大数据/
│   ├──Hadoop之HDFS核心进程剖析/
│   │   ├──第1章初识NameNode/
│   │   │   ├── [136M] 1-1NameNode介绍.mp4
│   │   │   └── [ 66M] 1-2NameNode深入.mp4
│   │   ├──第2章NameNode进阶/
│   │   │   ├── [9.5M] 2-1SecondaryNameNode介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 52M] 2-2DataNode介绍.mp4
│   │   │   └── [ 50M] 2-3NameNode总结.mp4
│   │   ├──第3章HDFS高级/
│   │   │   ├── [ 52M] 3-1HDFS的回收站.mp4
│   │   │   ├── [ 45M] 3-2HDFS的安全模式.mp4
│   │   │   ├── [119M] 3-3实战:定时上传数据至HDFS.mp4
│   │   │   ├── [ 42M] 3-4HDFS的高可用和高扩展.mp4
│   │   │   └── [ 36M] 3-5本周总结+寄语.mp4
│   │   └──第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析/
│   │   ├── [ 98M] 4-1RPC原理分析及案例应用.mp4
│   │   ├── [ 62M] 4-3源码概览及源码基础环境配置.mp4
│   │   ├── [ 79M] 4-4create方法源码调用过程分析(上).mp4
│   │   ├── [ 72M] 4-5create方法源码调用过程分析(下).mp4
│   │   ├── [135M] 4-6write方法源码调用过程分析(上).mp4
│   │   └── [ 77M] 4-7write方法源码调用过程分析(下).mp4
│   ├──Hadoop之HDFS的使用/
│   │   ├──第1章HDFS介绍/
│   │   │   ├── [ 37M] 1-1HDFS介绍.mp4
│   │   │   └── [ 10M] 1-2HDFS的Shell介绍.mp4
│   │   ├──第2章HDFS基础操作/
│   │   │   ├── [ 70M] 2-1HDFS的常见Shell操作.mp4
│   │   │   └── [ 24M] 2-2HDFS案例实操.mp4
│   │   └──第3章Java操作HDFS/
│   │   ├── [ 76M] 3-1Java代码操作HDFS.mp4
│   │   └── [ 75M] 3-2Java代码操作HDFS.mp4
│   ├──Hadoop之初识MR/
│   │   ├──第1章初识MapReduce/
│   │   │   ├── [ 34M] 1-1MapReduce介绍.mp4
│   │   │   └── [117M] 1-2MapReduce执行原理.mp4
│   │   ├──第2章实战:WordCount/
│   │   │   ├── [ 17M] 2-1WordCount案例图解.mp4
│   │   │   ├── [116M] 2-2实战:WordCount案例开发.mp4
│   │   │   └── [ 85M] 2-3实战:WordCount案例开发.mp4
│   │   ├──第3章深入MapReduce/
│   │   │   ├── [109M] 3-1MapReduce任务日志查看.mp4
│   │   │   ├── [ 33M] 3-2停止Hadoop集群中的任务.mp4
│   │   │   └── [ 32M] 3-3MapReduce程序扩展.mp4
│   │   └──第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出/
│   │   ├── [ 15M] 4-1Shuffle执行过程分析.mp4
│   │   ├── [111M] 4-2Hadoop中的序列化机制.mp4
│   │   ├── [100M] 4-3InputFormat层级分析.mp4
│   │   ├── [ 90M] 4-4InputFormat之getSplits源码剖析.mp4
│   │   ├── [ 71M] 4-6InputFormat之RecordReader源码剖析.mp4
│   │   └── [ 47M] 4-7OutputFormat源码剖析.mp4
│   ├──大数据起源之初识Hadoop/
│   │   ├──第1章初识Hadoop/
│   │   │   ├── [ 12M] 1-1什么是Hadoop.mp4
│   │   │   └── [ 34M] 1-2Hadoop发行版及核心组件介绍.mp4
│   │   └──第2章Hadoop的两种安装方式/
│   │   ├── [110M] 2-1Hadoop伪分布集群安装部署.mp4
│   │   ├── [119M] 2-2Hadoop伪分布集群安装部署.mp4
│   │   ├── [123M] 2-3Hadoop分布式集群安装部署.mp4
│   │   ├── [117M] 2-4Hadoop分布式集群安装部署.mp4
│   │   └── [ 13M] 2-5Hadoop的客户端节点.mp4
│   └──学好大数据先攻克Linux/
│   ├──第1章笑傲大数据成长体系课【必看】/
│   │   └── [ 43M] 1-2笑傲大数据:总体介绍.mp4
│   ├──第2章Linux虚拟机安装配置/
│   │   ├── [ 20M] 2-1如何安装Linux虚拟机.mp4
│   │   ├── [ 29M] 2-2使用Vmware安装Linux虚拟机.mp4
│   │   ├── [ 11M] 2-3使用克隆的方式创建Linux虚拟机.mp4
│   │   ├── [ 21M] 2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一.mp4
│   │   ├── [8.5M] 2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二.mp4
│   │   └── [8.1M] 2-6SecureCRT配置修改.mp4
│   ├──第3章Linux极速上手/
│   │   ├── [ 78M] 3-11Linux常见高级命令之三剑客(sed).mp4
│   │   ├── [ 55M] 3-12Linux常见高级命令之三剑客(awk).mp4
│   │   ├── [106M] 3-1Linux常见高级命令之vi的使用.mp4
│   │   ├── [ 36M] 3-2Linux常见高级命令之wc的使用.mp4
│   │   ├── [ 12M] 3-3Linux常见高级命令之sort的使用.mp4
│   │   ├── [ 21M] 3-4Linux常见高级命令之uniq的使用.mp4
│   │   ├── [5.5M] 3-5Linux常见高级命令之head的使用.mp4
│   │   ├── [ 38M] 3-6Linux常见高级命令之date的使用.mp4
│   │   ├── [ 36M] 3-7Linux常见高级命令之ps和netstat的使用.mp4
│   │   ├── [ 52M] 3-8Linux常见高级命令之jps+top+kill的使用.mp4
│   │   └── [ 31M] 3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep).mp4
│   ├──第4章Linux试炼之配置与shell实战/
│   │   ├── [ 74M] 4-10shell扩展.mp4
│   │   ├── [ 72M] 4-11Linux中的定时器crontab.mp4
│   │   ├── [ 57M] 4-1Linux高级配置之静态ip设置.mp4
│   │   ├── [ 10M] 4-2Linux高级配置之hostname设置.mp4
│   │   ├── [ 68M] 4-4开发执行第一个shell脚本.mp4
│   │   ├── [ 23M] 4-5shell中变量的定义.mp4
│   │   ├── [109M] 4-6shell中四种变量的使用.mp4
│   │   ├── [ 14M] 4-7shell中的循环和判断之for循环.mp4
│   │   ├── [ 16M] 4-8shell中的循环和判断之while循环.mp4
│   │   └── [ 55M] 4-9shell中的循环和判断之if判断.mp4
│   └──第5章Linux总结与走进大数据/
│   ├── [ 23M] 5-1实战:在Linux上安装配置JDK.mp4
│   ├── [ 62M] 5-2Linux总结.mp4
│   ├── [ 29M] 5-3什么是大数据.mp4
│   ├── [5.6M] 5-4大数据产生的背景.mp4
│   ├── [6.1M] 5-5大数据的4V特征.mp4
│   └── [ 15M] 5-6大数据的行业应用.mp4
├──阶段三:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战/
│   ├──7天极速掌握Scala语言/
│   │   ├──第1章Scala极速入门/
│   │   │   ├── [ 16M] 1-1快速了解Scala.mp4
│   │   │   └── [ 27M] 1-2Scala环境安装配置.mp4
│   │   ├──第2章Scala基础语法/
│   │   │   ├── [ 22M] 2-1Scala中的变量和数据类型.mp4
│   │   │   ├── [ 48M] 2-2Scala中的表达式和循环.mp4
│   │   │   ├── [114M] 2-3Scala集合体系之Set.mp4
│   │   │   ├── [ 29M] 2-4Scala集合体系之List.mp4
│   │   │   ├── [ 82M] 2-5Scala集合体系之Map.mp4
│   │   │   ├── [ 45M] 2-6Scala中的Array和Tuple.mp4
│   │   │   ├── [4.3M] 2-7Scala集合总结.mp4
│   │   │   └── [106M] 2-8Scala中函数的使用.mp4
│   │   ├──第3章Scala面向对象/
│   │   │   ├── [ 66M] 3-1Scala面向对象之类的使用.mp4
│   │   │   ├── [ 35M] 3-3Scala面向对象之apply方法.mp4
│   │   │   ├── [ 48M] 3-4Scala面向对象之main方法的使用.mp4
│   │   │   └── [ 47M] 3-5Scala面向对象之接口的使用.mp4
│   │   ├──第4章Scala函数式编程/
│   │   │   ├── [ 11M] 4-1Scala函数式编程介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 72M] 4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数.mp4
│   │   │   └── [ 75M] 4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用.mp4
│   │   ├──第5章Scala高级特性/
│   │   │   ├── [115M] 5-1Scala高级特性之模式匹配.mp4
│   │   │   └── [ 63M] 5-2Scala高级特性之隐式转换.mp4
│   │   └──第6章Scala核心复盘/
│   │   └── [ 69M] 6-1本周总结+寄语.mp4
│   ├──Spark3.x扩展内容/
│   │   ├──第1章快速上手使用Spark3.x/
│   │   │   ├── [ 19M] 1-1Spark3.x版本介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 48M] 1-2基于Spark3.x版本开发代码.mp4
│   │   │   ├── [ 34M] 1-3在大数据集群中集成Spark3.x环境.mp4
│   │   │   └── [ 40M] 1-5向YARN集群中提交Spark2.x代码.mp4
│   │   ├──第2章Spark3.x版本中新特性的原理及应用/
│   │   │   ├── [ 28M] 2-10动态分区裁剪DPP(原理).mp4
│   │   │   ├── [ 80M] 2-11动态分区裁剪DPP(应用)-1.mp4
│   │   │   ├── [ 54M] 2-12动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4
│   │   │   ├── [ 53M] 2-13Spark3.x其他新特性分析.mp4
│   │   │   ├── [ 16M] 2-1Spark1.x~3.x的演变历史.mp4
│   │   │   ├── [ 11M] 2-2Spark3.x新特性概述.mp4
│   │   │   ├── [ 82M] 2-3AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4
│   │   │   ├── [124M] 2-4AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-1.mp4
│   │   │   ├── [127M] 2-5AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4
│   │   │   ├── [ 19M] 2-6AQE之动态调整Join策略(原理).mp4
│   │   │   ├── [109M] 2-7AQE之动态调整Join策略(应用).mp4
│   │   │   ├── [ 60M] 2-8AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4
│   │   │   └── [143M] 2-9AQE之动态优化倾斜的Join(应用).mp4
│   │   └──第3章SparkSQL集成Hive/
│   │   ├── [ 97M] 3-1在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4
│   │   ├── [ 47M] 3-2在SparkSQL代码中集成Hive.mp4
│   │   ├── [166M] 3-3使用insertInto向Hive表中写入数据.mp4
│   │   ├── [114M] 3-4使用saveAsTable向Hive表中写入数据-1.mp4
│   │   ├── [ 66M] 3-5使用saveAsTable向Hive表中写入数据-2.mp4
│   │   ├── [ 38M] 3-6使用SparkSQL向Hive表中写入数据.mp4
│   │   └── [ 27M] 3-7向集群中提交代码.mp4
│   ├──Spark快速上手/
│   │   ├──第1章初识Spark/
│   │   │   ├── [ 38M] 1-1快速了解Spark.mp4
│   │   │   ├── [109M] 1-2SparkStandalone集群安装部署.mp4
│   │   │   └── [ 59M] 1-3SparkONYARN集群安装部署.mp4
│   │   ├──第2章解读Spark工作与架构原理/
│   │   │   ├── [ 27M] 2-1Spark工作原理分析.mp4
│   │   │   ├── [ 15M] 2-2什么是RDD.mp4
│   │   │   └── [ 17M] 2-3Spark架构原理.mp4
│   │   ├──第3章Spark实战:单词统计/
│   │   │   ├── [ 55M] 3-1Spark项目开发环境配置.mp4
│   │   │   ├── [ 87M] 3-2WordCount之Scala代码.mp4
│   │   │   ├── [ 62M] 3-3WordCount之Java代码.mp4
│   │   │   ├── [117M] 3-4Spark任务的三种提交方式.mp4
│   │   │   └── [ 28M] 3-5Spark开启historyServer服务.mp4
│   │   ├──第4章Transformation与Action开发实战/
│   │   │   ├── [172M] 4-1创建RDD的三种方式.mp4
│   │   │   ├── [ 38M] 4-2Transformation和Action介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 99M] 4-3Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
│   │   │   ├── [ 92M] 4-4Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
│   │   │   ├── [ 63M] 4-5Transformation操作开发实战之Java代码.mp4
│   │   │   ├── [ 97M] 4-6Transformation操作开发实战之Java代码.mp4
│   │   │   ├── [100M] 4-7Action操作开发实战之Scala代码.mp4
│   │   │   └── [ 54M] 4-8Action操作开发实战之Java代码.mp4
│   │   ├──第5章RDD持久化/
│   │   │   ├── [ 45M] 5-2RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4
│   │   │   ├── [ 20M] 5-3RDD持久化开发实战之Java代码.mp4
│   │   │   ├── [ 75M] 5-4共享变量之BroadcastVariable的使用.mp4
│   │   │   └── [ 63M] 5-5共享变量之Accumulator的使用.mp4
│   │   ├──第6章TopN主播统计/
│   │   │   ├── [112M] 6-2TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4
│   │   │   └── [130M] 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4
│   │   └──第7章面试与核心复盘/
│   │   ├── [ 28M] 7-1面试题.mp4
│   │   └── [ 75M] 7-2本周总结+寄语.mp4
│   ├──Spark性能优化的道与术/
│   │   ├──第1章Spark三种任务提交模式/
│   │   │   ├── [ 27M] 1-1宽依赖和窄依赖.mp4
│   │   │   ├── [ 34M] 1-2Stage.mp4
│   │   │   └── [ 45M] 1-3Spark任务的三种提交模式.mp4
│   │   ├──第2章Shuffle机制分析/
│   │   │   ├── [ 23M] 2-1Shuffle介绍.mp4
│   │   │   └── [ 36M] 2-2三种Shuffle机制分析.mp4
│   │   ├──第3章Spark之checkpoint/
│   │   │   ├── [ 37M] 3-1checkpoint概述.mp4
│   │   │   ├── [ 14M] 3-2checkpoint和持久化的区别.mp4
│   │   │   ├── [ 44M] 3-3checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4
│   │   │   ├── [ 98M] 3-4checkpoint代码执行分析.mp4
│   │   │   ├── [105M] 3-5checkpoint源码分析之写操作.mp4
│   │   │   └── [ 30M] 3-6checkpoint源码分析之读操作.mp4
│   │   ├──第4章Spark程序性能优化企业级最佳实践/
│   │   │   ├── [ 56M] 4-1Spark程序性能优化分析.mp4
│   │   │   ├── [167M] 4-2高性能序列化类库Kryo的使用.mp4
│   │   │   ├── [5.8M] 4-3持久化或者checkpoint.mp4
│   │   │   ├── [ 63M] 4-4JVM垃圾回收调忧.mp4
│   │   │   └── [ 35M] 4-6数据本地化.mp4
│   │   ├──第5章Spark性能优化之算子优化/
│   │   │   ├── [100M] 5-1算子优化之mapPartitions.mp4
│   │   │   ├── [ 41M] 5-2算子优化之foreachPartition.mp4
│   │   │   ├── [ 44M] 5-3算子优化之repartition的使用.mp4
│   │   │   └── [ 30M] 5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4
│   │   ├──第6章极速上手SparkSql/
│   │   │   ├── [ 62M] 6-1SparkSql快速上手使用.mp4
│   │   │   ├── [ 66M] 6-2DataFrame常见算子操作.mp4
│   │   │   ├── [ 25M] 6-3DataFrame的sql操作.mp4
│   │   │   ├── [130M] 6-4RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4
│   │   │   ├── [ 82M] 6-5RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4
│   │   │   ├── [ 42M] 6-6load和save操作.mp4
│   │   │   ├── [ 25M] 6-7SaveMode的使用.mp4
│   │   │   └── [7.2M] 6-8内置函数介绍.mp4
│   │   └──第7章Spark实战与核心复盘/
│   │   ├── [ 94M] 7-1实战:TopN主播统计-1.mp4
│   │   ├── [ 97M] 7-2实战:TopN主播统计-2.mp4
│   │   └── [ 45M] 7-3本周总结+寄语.mp4
│   ├──综合项目:电商数据仓库之商品订单数仓/
│   │   ├──第1章商品订单数仓需求分析/
│   │   │   ├── [ 61M] 1-1商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4
│   │   │   └── [ 40M] 1-2商品订单数据数仓需求分析.mp4
│   │   ├──第2章需求设计与实现/
│   │   │   ├── [ 23M] 2-10需求四之需求分析.mp4
│   │   │   ├── [ 51M] 2-11需求四之app层开发.mp4
│   │   │   ├── [ 17M] 2-12需求四之开发脚本.mp4
│   │   │   ├── [9.5M] 2-1需求一之需求分析.mp4
│   │   │   ├── [ 30M] 2-2需求一之dws层开发.mp4
│   │   │   ├── [ 43M] 2-3需求一之开发脚本.mp4
│   │   │   ├── [ 15M] 2-4需求二之需求分析.mp4
│   │   │   ├── [ 21M] 2-5需求二之app层开发.mp4
│   │   │   ├── [ 20M] 2-6需求二之开发脚本.mp4
│   │   │   ├── [ 34M] 2-7需求三之需求分析.mp4
│   │   │   ├── [ 64M] 2-8需求三之dws层和app层开发.mp4
│   │   │   └── [ 38M] 2-9需求三之开发脚本.mp4
│   │   ├──第3章订单拉链表实战/
│   │   │   ├── [ 57M] 3-1什么是拉链表.mp4
│   │   │   ├── [ 65M] 3-2如何制作拉链表.mp4
│   │   │   ├── [ 70M] 3-3【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4
│   │   │   ├── [123M] 3-4【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4
│   │   │   ├── [ 75M] 3-5【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4
│   │   │   ├── [ 11M] 3-6拉链表的性能问题分析.mp4
│   │   │   └── [ 12M] 3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结.mp4
│   │   ├──第4章数据可视化和任务调度实现/
│   │   │   ├── [ 63M] 4-1数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4
│   │   │   ├── [ 18M] 4-2数据可视化之Zepplin的使用.mp4
│   │   │   ├── [ 98M] 4-3任务调度之Crontab调度器的使用.mp4
│   │   │   ├── [ 45M] 4-4任务调度之Azkaban的安装部署.mp4
│   │   │   ├── [ 37M] 4-5任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4
│   │   │   ├── [ 13M] 4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4
│   │   │   ├── [ 80M] 4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4
│   │   │   └── [ 23M] 4-8项目优化.mp4
│   │   ├──第5章项目核心复盘/
│   │   │   └── [ 33M] 5-1本周总结.mp4
│   │   └──第6章数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用/
│   │   └── [8.6M] 6-1数据存储格式和压缩格式在数仓中的应用.mp4
│   └──综合项目:电商数据仓库之用户行为数仓/
│   ├──第1章电商数据仓库效果展示/
│   │   ├── [10.0M] 1-1项目效果展示.mp4
│   │   └── [ 29M] 1-2项目的由来.mp4
│   ├──第2章数据仓库前置技术/
│   │   ├── [ 16M] 2-1什么是数据仓库.mp4
│   │   ├── [ 77M] 2-2数据仓库基础知识.mp4
│   │   ├── [ 30M] 2-3数据仓库分层.mp4
│   │   └── [ 14M] 2-4典型数仓系统架构分析.mp4
│   ├──第3章电商数仓技术选型/
│   │   ├── [ 35M] 3-1技术选型.mp4
│   │   ├── [ 17M] 3-2整体架构设计.mp4
│   │   └── [9.6M] 3-3服务器资源规划.mp4
│   ├──第4章数据生成与采集/
│   │   ├── [128M] 4-1生成用户行为数据【客户端数据】.mp4
│   │   ├── [ 30M] 4-2生成商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
│   │   ├── [ 56M] 4-3采集用户行为数据【客户端数据】.mp4
│   │   ├── [ 54M] 4-4Sqoop安装部署.mp4
│   │   ├── [101M] 4-5Sqoop之数据导入功能.mp4
│   │   ├── [ 40M] 4-6Sqoop之数据导出功能.mp4
│   │   ├── [123M] 4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
│   │   └── [105M] 4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】.mp4
│   ├──第5章用户行为数仓设计与实现/
│   │   ├── [ 21M] 5-10需求二之需求分析.mp4
│   │   ├── [ 13M] 5-11需求二之app层开发.mp4
│   │   ├── [ 34M] 5-12需求二之开发脚本.mp4
│   │   ├── [ 57M] 5-13需求三之需求分析.mp4
│   │   ├── [ 26M] 5-14需求三之dws层和app层开发.mp4
│   │   ├── [ 40M] 5-15需求三之开发脚本.mp4
│   │   ├── [ 30M] 5-16需求四之需求分析.mp4
│   │   ├── [ 16M] 5-17需求四之app层开发.mp4
│   │   ├── [ 23M] 5-18需求四之开发脚本.mp4
│   │   ├── [ 64M] 5-19需求五之需求分析.mp4
│   │   ├── [130M] 5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发.mp4
│   │   ├── [ 59M] 5-20需求五之dws层开发.mp4
│   │   ├── [ 29M] 5-21需求五之app层开发.mp4
│   │   ├── [ 77M] 5-22需求五之结果验证.mp4
│   │   ├── [ 45M] 5-23需求六之需求分析.mp4
│   │   ├── [ 27M] 5-24需求六之dws层和app层开发.mp4
│   │   ├── [ 26M] 5-25需求六之开发脚本.mp4
│   │   ├── [ 17M] 5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结.mp4
│   │   ├── [ 85M] 5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取.mp4
│   │   ├── [ 62M] 5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发.mp4
│   │   ├── [ 36M] 5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取.mp4
│   │   ├── [ 85M] 5-5用户行为数据数仓需求分析.mp4
│   │   ├── [119M] 5-6需求一之需求分析.mp4
│   │   ├── [ 66M] 5-7需求一之dws层开发.mp4
│   │   ├── [ 82M] 5-8需求一之app层开发.mp4
│   │   └── [123M] 5-9需求一之开发脚本.mp4
│   └──第6章项目核心复盘/
│   └── [ 62M] 6-1本周总结.mp4
├──阶段二:PB级离线数据计算分析存储方案/
│   ├──Flume从0到高手一站式养成记/
│   │   ├──第1章极速入门Flume/
│   │   │   ├── [ 27M] 1-1快速了解Flume.mp4
│   │   │   ├── [ 25M] 1-2Flume的三大核心组件.mp4
│   │   │   └── [ 33M] 1-3Flume安装部署.mp4
│   │   ├──第2章极速上手Flume使用/
│   │   │   ├── [160M] 2-1Flume的HelloWorld.mp4
│   │   │   ├── [163M] 2-2案例:采集文件内容上传至HDFS.mp4
│   │   │   └── [163M] 2-3案例:采集网站日志上传至HDFS.mp4
│   │   ├──第3章精讲Flume高级组件/
│   │   │   ├── [231M] 3-1Flume高级组件之SourceInterceptors.mp4
│   │   │   ├── [115M] 3-2Flume高级组件之ChannelSelectors.mp4
│   │   │   └── [190M] 3-3Flume高级组件之SinkProcessors.mp4
│   │   ├──第4章Flume出神入化篇/
│   │   │   ├── [ 62M] 4-1各种自定义组件.mp4
│   │   │   ├── [ 95M] 4-2Flume优化.mp4
│   │   │   └── [151M] 4-3Flume进程监控.mp4
│   │   └──第5章Flume核心复盘/
│   │   └── [ 42M] 5-1本周总结+寄语.mp4
│   ├──Hive扩展内容/
│   │   ├──第1章常见数据压缩格式的使用/
│   │   │   ├── [ 45M] 1-1常见的数据压缩格式介绍.mp4
│   │   │   ├── [7.8M] 1-2数据压缩格式选择建议和压缩位置.mp4
│   │   │   ├── [101M] 1-3数据压缩格式案例实战分析.mp4
│   │   │   ├── [ 77M] 1-4未压缩+Deflate压缩格式演示.mp4
│   │   │   ├── [ 21M] 1-5Gzip+Bzip2压缩格式演示.mp4
│   │   │   ├── [ 20M] 1-6Lz4+Snappy压缩格式演示.mp4
│   │   │   └── [ 65M] 1-7Lzo压缩格式演示.mp4
│   │   └──第2章常见数据存储格式的使用/
│   │   ├── [123M] 2-1数据存储格式之TextFile的原理及使用.mp4
│   │   ├── [ 96M] 2-2数据存储格式之SequenceFile的原理及使用.mp4
│   │   ├── [ 54M] 2-3数据存储格式之RCFile的原理及使用.mp4
│   │   ├── [ 94M] 2-4数据存储格式之ORC的原理及使用.mp4
│   │   ├── [ 48M] 2-5数据存储格式之Parquet的原理及使用.mp4
│   │   └── [ 13M] 2-6数据存储格式总结.mp4
│   ├──快速上手NoSQL数据库HBase/
│   │   ├──第1章快速了解HBase/
│   │   │   └── [ 58M] 1-7HBase逻辑存储模型.mp4
│   │   ├──第2章快速上手使用HBase/
│   │   │   ├── [ 93M] 2-1HBase集群安装部署.mp4
│   │   │   ├── [ 94M] 2-2HBase常用命令之基础命令和DDL命令.mp4
│   │   │   ├── [ 75M] 2-3HBase常用命令之增删改查命令和命名空间的操作.mp4
│   │   │   ├── [ 52M] 2-4HBaseJavaAPI开发环境配置.mp4
│   │   │   ├── [ 99M] 2-5HBaseJavaAPI之增加和查询操作.mp4
│   │   │   ├── [ 94M] 2-6HBaseJavaAPI之查询多版本数据和删除操作.mp4
│   │   │   └── [ 46M] 2-7HBaseJavaAPI之创建表和删除表.mp4
│   │   ├──第3章深入HBase架构原理/
│   │   │   ├── [ 26M] 3-1Region概念详解.mp4
│   │   │   ├── [ 41M] 3-3HBase架构详解.mp4
│   │   │   ├── [ 11M] 3-4WAL预写日志系统.mp4
│   │   │   ├── [ 17M] 3-5HFile文件及布隆过滤器介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 18M] 3-6HFile的合并机制.mp4
│   │   │   ├── [ 21M] 3-7Region的分裂机制.mp4
│   │   │   └── [ 25M] 3-8Region的负载均衡策略.mp4
│   │   ├──第4章HBase高级用法/
│   │   │   ├── [ 44M] 4-2Scan全表扫描功能介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 83M] 4-3Scan+Filter案例实战.mp4
│   │   │   ├── [177M] 4-4HBase批量导入之MapReduce.mp4
│   │   │   └── [ 89M] 4-5HBase批量导入之BulkLoad.mp4
│   │   └──第5章HBase调优策略和扩展内容/
│   │   └── [ 69M] 5-1预分区、RowKey、列族的设计原则.mp4
│   ├──拿来就用的企业级解决方案/
│   │   ├──第1章剖析小文件问题与企业级解决方案/
│   │   │   ├── [ 81M] 1-1小文件问题之SequenceFile.mp4
│   │   │   ├── [ 71M] 1-2小文件问题之SequenceFile.mp4
│   │   │   ├── [ 47M] 1-3小文件问题之MapFile.mp4
│   │   │   └── [ 46M] 1-4案例:小文件存储和计算.mp4
│   │   ├──第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案/
│   │   │   ├── [ 61M] 2-1数据倾斜问题分析.mp4
│   │   │   ├── [ 72M] 2-2数据倾斜案例实战.mp4
│   │   │   └── [ 70M] 2-3数据倾斜案例实战.mp4
│   │   ├──第3章YARN实战/
│   │   │   ├── [ 40M] 3-1YARN的基本情况介绍.mp4
│   │   │   ├── [ 27M] 3-2YARN中的调度器分析.mp4
│   │   │   └── [ 94M] 3-3案例:YARN多资源队列配置和使用.mp4
│   │   ├──第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】/
│   │   │   ├── [ 51M] 4-1Hadoop官方文档使用指南.mp4
│   │   │   ├── [117M] 4-2Hadoop在CDH中的使用.mp4
│   │   │   └── [ 43M] 4-3Hadoop在HDP中的使用.mp4
│   │   ├──第5章Hadoop核心复盘/
│   │   │   └── [ 48M] 5-1本周总结+寄语.mp4
│   │   └──第6章【福利加油站】/
│   │   ├── [ 87M] 6-1【加餐】大数据技术揭开抖音推荐的真相.mp4
│   │   └── [ 51M] 6-2【加餐】大厂资深HR教你如何准备简历和面试.mp4
│   └──数据仓库Hive从入门到小牛/
│   ├──第1章快速了解Hive/
│   │   └── [ 52M] 1-1快速了解Hive.mp4
│   ├──第2章数据库与数据仓库区别/
│   │   ├── [ 39M] 2-1数据库和数据仓库的区别.mp4
│   │   └── [115M] 2-2Hive安装部署.mp4
│   ├──第3章Hive基础使用/
│   │   ├── [100M] 3-1Hive使用方式之命令行方式.mp4
│   │   ├── [ 94M] 3-2Hive使用方式之JDBC方式(1).mp4
│   │   ├── [ 94M] 3-2Hive使用方式之JDBC方式.mp4
│   │   ├── [ 58M] 3-3Set命令的使用.mp4
│   │   └── [ 33M] 3-4Hive的日志配置.mp4
│   ├──第4章Hive核心实战/
│   │   ├── [ 83M] 4-10Hive数据处理综合案例(下).mp4
│   │   ├── [ 33M] 4-1Hive中数据库的操作.mp4
│   │   ├── [145M] 4-2Hive中表的操作.mp4
│   │   ├── [108M] 4-3Hive中数据类型的应用.mp4
│   │   ├── [ 58M] 4-4Hive中数据类型的应用.mp4
│   │   ├── [ 86M] 4-5Hive表类型之内部表+外部表.mp4
│   │   ├── [123M] 4-6Hive表类型之内部分区表.mp4
│   │   ├── [ 63M] 4-7Hive表类型之外部分区表.mp4
│   │   ├── [102M] 4-8Hive表类型之桶表+视图.mp4
│   │   └── [100M] 4-9Hive数据处理综合案例(上).mp4
│   ├──第5章Hive高级函数实战/
│   │   ├── [ 84M] 5-1Hive高级函数之分组排序取TopN.mp4
│   │   ├── [ 49M] 5-2Hive高级函数之行转列.mp4
│   │   ├── [ 37M] 5-3Hive高级函数之列转行.mp4
│   │   ├── [ 51M] 5-4Hive的排序函数.mp4
│   │   └── [ 20M] 5-5Hive的分组和去重函数.mp4
│   └──第6章Hive技巧与核心复盘/
│   ├── [ 18M] 6-2Hive的Web工具-HUE.mp4
│   └── [ 39M] 6-3本周总结+寄语.mp4
├──阶段五:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台/
│   ├──数据中台大屏/
│   │   ├──第1章数据中台的前世今生/
│   │   │   └── [ 48M] 1-1什么是中台.mp4
│   │   ├──第2章数据中台架构/
│   │   │   ├── [ 37M] 2-1什么是数据中台.mp4
│   │   │   └── [ 41M] 2-2数据中台架构.mp4
│   │   ├──第3章什么样的企业适合建设数据中台/
│   │   │   └── [100M] 3-1什么样的企业适合建设数据中台.mp4
│   │   ├──第4章数据中台企业级解决方案/
│   │   │   └── [ 62M] 4-1企业级数据中台架构分析.mp4
│   │   ├──第5章项目总结/
│   │   │   └── [ 34M] 5-1总结.mp4
│   │   ├──第6章数据中台之数据加工总线/
│   │   │   └── [ 49M] 6-1快速了解数据加工总线.mp4
│   │   ├──第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发/
│   │   │   ├── [ 54M] 7-10支持自定义函数返回多列字段.mp4
│   │   │   ├── [ 75M] 7-11使用RestAPI向YARN集群提交任务(1).mp4
│   │   │   ├── [130M] 7-12使用RestAPI向YARN集群提交任务(2).mp4
│   │   │   ├── [ 58M] 7-13使用RestAPI向YARN集群提交任务(3).mp4
│   │   │   ├── [ 94M] 7-14使用RestAPI向YARN集群提交任务(4).mp4
│   │   │   ├── [ 10M] 7-1核心功能点梳理.mp4
│   │   │   ├── [109M] 7-2开发基于SparkSQL的通用计算引擎(1).mp4
│   │   │   ├── [ 87M] 7-3开发基于SparkSQL的通用计算引擎(2).mp4
│   │   │   ├── [ 61M] 7-5开发基于SparkSQL的通用计算引擎(4).mp4
│   │   │   ├── [ 66M] 7-6验证SparkSQL计算引擎代码.mp4
│   │   │   ├── [104M] 7-7封装正式的SparkSQL计算引擎代码.mp4
│   │   │   └── [ 56M] 7-8支持复杂字段类型:数组.mp4
│   │   ├──第8章数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发/
│   │   │   └── [ 97M] 8-1增加底层计算引擎FlinkSQL.mp4
│   │   └──第9章后期展望/
│   │   └── [8.1M] 9-1后期展望.mp4
│   ├──直播平台三度关系推荐V1.0/
│   │   ├──第1章项目介绍及演示/
│   │   │   └── [ 10M] 1-1项目介绍.mp4
│   │   ├──第2章项目技术选型/
│   │   │   ├── [ 27M] 2-1技术选型之数据采集.mp4
│   │   │   ├── [ 12M] 2-2技术选型之数据存储.mp4
│   │   │   ├── [8.1M] 2-3技术选型之数据计算+数据展现.mp4
│   │   │   └── [ 18M] 2-4项目整体架构设计.mp4
│   │   ├──第3章Neo4j图数据库快速上手使用/
│   │   │   ├── [ 60M] 3-1Neo4j介绍及安装部署.mp4
│   │   │   ├── [ 88M] 3-2Neo4j之添加数据.mp4
│   │   │   ├── [ 99M] 3-3Neo4j之查询数据.mp4
│   │   │   ├── [ 30M] 3-4Neo4j之更新数据.mp4
│   │   │   └── [110M] 3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4
│   │   ├──第4章数据采集模块分析/
│   │   │   ├── [ 27M] 4-1数据采集架构详细设计.mp4
│   │   │   ├── [ 35M] 4-2数据来源分析.mp4
│   │   │   └── [117M] 4-3模拟产生数据.mp4
│   │   ├──第5章数据采集+聚合+分发+落盘/
│   │   │   ├── [100M] 5-1数据采集聚合.mp4
│   │   │   ├── [ 27M] 5-2数据分发.mp4
│   │   │   ├── [106M] 5-3数据落盘.mp4
│   │   │   └── [114M] 5-4采集服务端数据库数据.mp4
│   │   ├──第6章数据计算核心指标分析/
│   │   │   └── [ 79M] 6-1数据计算核心指标详细分析.mp4
│   │   ├──第7章数据核心指标计算/
│   │   │   ├── [142M] 7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-2.mp4
│   │   │   ├── [ 29M] 7-11三度关系数据导出到MySQL.mp4
│   │   │   ├── [ 32M] 7-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
│   │   │   ├── [101M] 7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
│   │   │   ├── [107M] 7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
│   │   │   ├── [189M] 7-4数据计算之实时维护粉丝关注数据-3.mp4
│   │   │   ├── [127M] 7-5数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
│   │   │   ├── [ 62M] 7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4
│   │   │   ├── [131M] 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
│   │   │   └── [146M] 7-9数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据-1.mp4
│   │   └──第8章项目核心复盘/
│   │   └── [ 38M] 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4
│   └──直播平台三度关系推荐V2.0/
│   ├──第1章V1.0架构方案分析及V2.0架构设计/
│   │   └── [ 26M] 1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4
│   ├──第2章V2.0架构之数据核心指标计算/
│   │   ├── [ 38M] 2-10数据计算之每周一计算三度关系列表-3.mp4
│   │   ├── [124M] 2-11数据计算之三度关系列表数据导出到Redis.mp4
│   │   ├── [ 18M] 2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
│   │   ├── [141M] 2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
│   │   ├── [111M] 2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
│   │   ├── [115M] 2-4数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
│   │   ├── [ 61M] 2-5数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4
│   │   ├── [168M] 2-6数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4
│   │   ├── [110M] 2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4
│   │   ├── [120M] 2-8数据计算之每周一计算三度关系列表-1.mp4
│   │   └── [125M] 2-9数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4
│   ├──第3章数据接口定义及开发/
│   │   └── [ 92M] 3-1数据接口定义及开发.mp4
│   ├──第4章数据展示/
│   │   └── [ 12M] 4-1数据展示.mp4
│   ├──第5章项目扩展优化/
│   │   ├── [ 58M] 5-1项目中遇到的问题及优化.mp4
│   │   └── [ 24M] 5-2项目数据规模及集群规模相关指标分析.mp4
│   └──第6章项目核心复盘/
│   └── [ 27M] 6-1总结(三度关系推荐系统V2.0).mp4
└──阶段四:高频实时数据处理+海量数据全文检索方案/
├──Es+HBase仿百度搜索引擎项目/
│   ├──第1章企业中快速复杂查询痛点分析/
│   │   └── [ 36M] 1-1企业中快速复杂查询痛点分析.mp4
│   ├──第2章仿百度搜索引擎项目架构设计/
│   │   └── [ 38M] 2-1仿百度搜索引擎项目架构设计.mp4
│   ├──第3章ES高级特性扩展/
│   │   ├── [ 57M] 3-1ES高级特性原理分析.mp4
│   │   └── [ 64M] 3-2ES高级特性案例实操.mp4
│   └──第4章开发仿百度搜索引擎项目/
│   ├── [ 65M] 4-1项目需求和开发步骤分析.mp4
│   ├── [ 77M] 4-2获取接口数据导入HBase和Redis-1.mp4
│   ├── [ 85M] 4-3获取接口数据导入HBase和Redis-2.mp4
│   ├── [ 67M] 4-4通过ES对HBase中的数据建立索引-1.mp4
│   ├── [ 66M] 4-5通过ES对HBase中的数据建立索引-2.mp4
│   ├── [ 90M] 4-6对接Web项目实现核心检索代码.mp4
│   └── [ 68M] 4-7从0~1运行项目.mp4
├──Flink1.15之状态的容错与一致性/
│   ├──第1章State(状态)的容错与一致性/
│   │   ├── [ 18M] 1-10从Savepoint进行恢复之正常恢复.mp4
│   │   ├── [101M] 1-11从Savepoint进行恢复之异常恢复(上).mp4
│   │   ├── [ 56M] 1-12从Savepoint进行恢复之异常恢复(下).mp4
│   │   ├── [ 72M] 1-13StateBackend的原理及配置.mp4
│   │   ├── [150M] 1-14State的生存时间的原理及使用.mp4
│   │   ├── [ 17M] 1-15Window中的数据存在哪里.mp4
│   │   ├── [ 30M] 1-1State的容错与一致性介绍.mp4
│   │   ├── [ 68M] 1-2如何实现Flink任务的端到端一致性.mp4
│   │   ├── [154M] 1-3Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4
│   │   ├── [ 33M] 1-4保存多个Checkpoint.mp4
│   │   ├── [138M] 1-5从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4
│   │   ├── [ 38M] 1-6从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4
│   │   ├── [ 51M] 1-7Savepoint详解之算子唯一标识.mp4
│   │   ├── [ 68M] 1-8Savepoint详解之算子最大并行度.mp4
│   │   └── [ 38M] 1-9手工触发Savepoint.mp4
│   ├──第2章Checkpoint与State底层原理深度剖析/
│   │   ├── [ 31M] 2-1Checkpoint的生成和恢复过程.mp4
│   │   ├── [ 22M] 2-2CheckpointBarrier原理分析.mp4
│   │   ├── [ 50M] 2-3Kafka+Flink+Kafka实现端到端一致性.mp4
│   │   └── [ 17M] 2-4Flink+Kafka相关源码分析.mp4
│   └──第3章Kafka-connector新API的使用/
│   ├── [116M] 3-2KafkaSource实战应用.mp4
│   ├── [ 26M] 3-3KafkaSink源码分析.mp4
│   ├── [ 35M] 3-4KafkaSink实战应用.mp4
│   └── [101M] 3-5KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问题.mp4
├──Flink1.15新特性及状态的使用/
│   ├──第2章快速上手使用Flink1.15/
│   │   ├── [ 93M] 2-1开发Flink1.15版本批流一体化代码.mp4
│   │   └── [ 22M] 2-2在已有的大数据集群中集成Flink1.15版本的环境.mp4
│   └──第3章State(状态)的使用与管理/
│   ├── [101M] 3-10KeyedState的使用形式总结.mp4
│   ├── [ 65M] 3-11OperatorState原理分析.mp4
│   ├── [155M] 3-12OperatorState案例之ListState的使用.mp4
│   ├── [ 21M] 3-13OperatorState案例之UnionListSta.mp4
│   ├── [105M] 3-14OperatorState案例之BroadcastSta.mp4
│   ├── [109M] 3-15OperatorState案例之BroadcastSta.mp4
│   ├── [ 45M] 3-1什么是State(状态).mp4
│   ├── [ 12M] 3-2State相关概念整体概览.mp4
│   ├── [ 68M] 3-3State(状态)的类型介绍.mp4
│   ├── [ 37M] 3-4KeyedState原理分析.mp4
│   ├── [113M] 3-5KeyedState案例之温度告警(ValueState).mp4
│   ├── [ 74M] 3-6KeyedState案例之温度告警(ValueState).mp4
│   ├── [112M] 3-7KeyedState案例之直播间数据统计.mp4
│   ├── [100M] 3-8KeyedState案例之订单数据补全.mp4
│   └── [ 71M] 3-9KeyedState案例之订单数据补全.mp4
├──Flink快速上手篇/
│   ├──第1章初识Flink/
│   │   └── [ 56M] 1-1快速了解Flink.mp4
│   ├──第2章实战:流处理和批处理程序开发/
│   │   ├── [ 25M] 2-2FlinkStreaming程序开发-Java.mp4
│   │   ├── [ 50M] 2-3FlinkBatch程序开发-Scala.mp4
│   │   └── [ 31M] 2-4FlinkBatch程序开发-Java.mp4
│   ├──第3章Flink集群安装部署/
│   │   ├── [ 67M] 3-1FlinkStandalone集群安装部署.mp4
│   │   ├── [100M] 3-2FlinkONYARN的两种方式.mp4
│   │   └── [ 68M] 3-3向集群中提交Flink任务.mp4
│   ├──第4章Flink核心API之DataStreamAPI/
│   │   ├── [8.6M] 4-1Flink核心API介绍.mp4
│   │   ├── [ 63M] 4-2DataStreamAPI之DataSource.mp4
│   │   ├── [ 49M] 4-3DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│   │   ├── [ 54M] 4-4DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│   │   ├── [ 57M] 4-5DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│   │   ├── [ 77M] 4-6DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│   │   ├── [ 55M] 4-7DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│   │   ├── [137M] 4-8DataStreamAPI之Transformation-.mp4
│   │   └── [105M] 4-9DataStreamAPI之DataSink.mp4
│   ├──第5章Flink核心API之DataSetAPI/
│   │   ├── [ 69M] 5-1DataSetAPI之Transformation-map.mp4
│   │   ├── [ 80M] 5-2DataSetAPI之Transformation-joi.mp4
│   │   ├── [ 68M] 5-3DataSetAPI之Transformation-out.mp4
│   │   ├── [ 22M] 5-4DataSetAPI之Transformation-cro.mp4
│   │   └── [ 64M] 5-5DataSetAPI之Transformation-fir.mp4
│   ├──第6章Flink核心API之TableAPI和SQL/
│   │   ├── [ 29M] 6-1TableAPI和SQL介绍.mp4
│   │   ├── [ 68M] 6-2创建TableEnvironment对象.mp4
│   │   ├── [108M] 6-3TableAPI和SQL的使用.mp4
│   │   ├── [ 72M] 6-4使用DataStream创建表.mp4
│   │   ├── [ 38M] 6-5使用DataSet创建表.mp4
│   │   └── [ 28M] 6-7将表转换成DataSet.mp4
│   └──第7章Flink核心复盘/
│   └── [ 43M] 7-1本周总结+寄语.mp4
├──Flink高级进阶之路/
│   ├──第1章Flink中的Window和Time详解/
│   │   ├── [ 13M] 1-1Window的概念和类型.mp4
│   │   ├── [ 81M] 1-2TimeWindow的使用.mp4
│   │   ├── [ 68M] 1-3CountWindow的使用.mp4
│   │   ├── [ 46M] 1-4自定义Window的使用.mp4
│   │   ├── [ 18M] 1-5Window中的增量聚合和全量聚合.mp4
│   │   └── [ 12M] 1-6Flink中的Time.mp4
│   ├──第2章Flink中的Watermark深入剖析/
│   │   ├── [ 31M] 2-1Watermark的分析.mp4
│   │   ├── [ 93M] 2-2开发Watermark代码.mp4
│   │   ├── [ 62M] 2-3开发Watermark代码.mp4
│   │   ├── [ 25M] 2-5Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4
│   │   └── [ 92M] 2-6延迟数据的三种处理方式.mp4
│   ├──第3章Flink中的并行度详解/
│   │   ├── [ 17M] 3-1并行度介绍及四种设置方式.mp4
│   │   └── [ 19M] 3-2并行度案例分析.mp4
│   ├──第4章Flink之KafkaConnector专题/
│   │   ├── [ 25M] 4-2KafkaConsumer消费策略设置.mp4
│   │   ├── [ 66M] 4-3KafkaConsumer的容错.mp4
│   │   ├── [101M] 4-4KafkaProducer的使用.mp4
│   │   └── [ 34M] 4-5KafkaProducer的容错.mp4
│   ├──第5章SparkStreaming快速上手/
│   │   └── [ 97M] 5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4
│   ├──第6章Flink核心复盘/
│   │   └── [ 40M] 6-1本周总结+寄语.mp4
│   └──第7章【福利加油站】/
│   ├── [ 45M] 7-1【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4
│   ├── [ 20M] 7-2【加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4
│   ├── [ 66M] 7-3【加餐】双11大屏指标核心代码开发-1.mp4
│   ├── [ 68M] 7-4【加餐】双11大屏指标核心代码开发-2.mp4
│   └── [ 38M] 7-5【加餐】双11大屏从0~1全流程跑通.mp4
├──全文检索引擎Elasticsearch/
│   ├──第1章快速了解Elasticsearch/
│   │   ├── [ 24M] 1-1Elasticsearch简介.mp4
│   │   ├── [ 17M] 1-2MySQLVSElasticsearch.mp4
│   │   └── [ 19M] 1-3Elasticsearch核心概念.mp4
│   ├──第2章快速上手使用Elasticsearch/
│   │   ├── [ 37M] 2-1Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4
│   │   ├── [ 58M] 2-2Elasticsearch单机安装步骤.mp4
│   │   ├── [ 59M] 2-3Elasticsearch集群安装步骤.mp4
│   │   ├── [ 36M] 2-4Elasticsearch集群监控管理工具-cerebro.mp4
│   │   ├── [ 62M] 2-5使用RestAPI的方式操作ES的索引库.mp4
│   │   ├── [130M] 2-6使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4
│   │   ├── [ 66M] 2-7使用JavaAPI的方式操作ES的索引库.mp4
│   │   └── [126M] 2-8使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4
│   ├──第3章Elasticsearch分词详解/
│   │   ├── [ 36M] 3-1Elasticsearch分词及倒排索引介绍.mp4
│   │   ├── [ 60M] 3-7Elasticsearch集成中文分词插件(es-ik).mp4
│   │   ├── [ 42M] 3-8Elasticsearch添加自定义词库.mp4
│   │   └── [ 48M] 3-9Elasticsearch添加热更新词库.mp4
│   ├──第4章Elasticsearch查询详解/
│   │   ├── [ 39M] 4-10Elasticsearch聚合案例-2.mp4
│   │   ├── [ 26M] 4-11Elasticsearch获取所有分组数据.mp4
│   │   ├── [ 34M] 4-1ElasticsearchSearch查询.mp4
│   │   ├── [ 92M] 4-3Elasticsearchquery过滤功能-1.mp4
│   │   ├── [ 94M] 4-4Elasticsearchquery过滤功能-2.mp4
│   │   ├── [ 55M] 4-5Elasticsearch分页+排序功能.mp4
│   │   └── [ 55M] 4-6Elasticsearch高亮功能.mp4
│   └──第5章Elasticsearch的高级特性/
│   ├── [ 29M] 5-1Elasticsearch中的settings.mp4
│   ├── [ 77M] 5-2Elasticsearch中的mapping.mp4
│   ├── [106M] 5-3Elasticsearch的偏好查询.mp4
│   ├── [ 28M] 5-4Elasticsearch的routing路由功能.mp4
│   └── [ 49M] 5-7ElasticsearchSQL的使用.mp4
├──极速上手内存数据库Redis/
│   ├──第1章快速了解Redis/
│   │   ├── [ 12M] 1-1快速了解Redis.mp4
│   │   ├── [ 44M] 1-2Redis的安装部署.mp4
│   │   ├── [ 77M] 1-3Redis基础命令.mp4
│   │   └── [ 28M] 1-4Redis多数据库特性.mp4
│   ├──第2章Redis核心实践/
│   │   ├── [ 55M] 2-1Redis常用数据类型之String.mp4
│   │   ├── [ 54M] 2-2Redis常用数据类型之Hash.mp4
│   │   ├── [ 36M] 2-3Redis常用数据类型之List.mp4
│   │   ├── [ 27M] 2-4Redis常用数据类型之Set.mp4
│   │   └── [ 45M] 2-5Redis常用数据类型之SortedSet.mp4
│   ├──第3章Redis封装工具类技巧/
│   │   ├── [ 41M] 3-1Java代码操作Redis之单连接.mp4
│   │   ├── [ 39M] 3-2Java代码操作Redis之连接池.mp4
│   │   └── [ 24M] 3-3提取RedisUtils工具类.mp4
│   ├──第4章Redis高级特性/
│   │   ├── [ 25M] 4-1Redis高级特性之expire.mp4
│   │   ├── [ 81M] 4-2Redis高级特性之pipeline和info.mp4
│   │   ├── [ 18M] 4-3Redis持久化之RDB.mp4
│   │   ├── [ 52M] 4-4Redis持久化之AOF.mp4
│   │   ├── [ 40M] 4-5Redis的安全策略.mp4
│   │   └── [ 25M] 4-6Redis监控命令-monitor.mp4
│   └──第5章Redis核心复盘/
│   ├── [ 45M] 5-1Redis架构演进过程.mp4
│   └── [ 37M] 5-2本周总结+寄语.mp4
└──消息队列之Kafka从入门到小牛/
├──第1章初识Kafka/
│   ├── [ 12M] 1-1什么是消息队列.mp4
│   └── [ 28M] 1-2什么是Kafka.mp4
├──第2章Kafka集群安装部署/
│   ├── [ 59M] 2-1Zookeeper安装部署之单机模式.mp4
│   ├── [ 40M] 2-2Zookeeper安装部署之集群模式.mp4
│   ├── [ 31M] 2-3Kafka安装部署之单机模式.mp4
│   └── [ 36M] 2-4Kafka安装部署之集群模式.mp4
├──第3章Kafka使用初体验/
│   ├── [ 93M] 3-1Kafka中Topic的操作.mp4
│   ├── [ 28M] 3-2Kafka中的生产者和消费者.mp4
│   └── [ 15M] 3-3案例:QQ群聊天.mp4
├──第4章Kafka核心扩展内容/
│   ├── [ 49M] 4-1Broker扩展内容.mp4
│   └── [ 27M] 4-2Producer扩展内容.mp4
├──第5章Kafka核心之存储和容错机制/
│   ├── [ 15M] 5-1Topic+Partition+Message扩展内容.mp4
│   ├── [ 11M] 5-2存储策略.mp4
│   └── [ 43M] 5-3容错机制.mp4
├──第6章Kafka生产消费者实战/
│   ├── [ 40M] 6-1Java代码实现生产者代码.mp4
│   ├── [ 56M] 6-2Java代码实现消费者代码.mp4
│   ├── [ 97M] 6-3消费者代码扩展.mp4
│   ├── [ 39M] 6-4Consumer消费Offset查询.mp4
│   ├── [ 28M] 6-5Consumer消费顺序.mp4
│   └── [ 40M] 6-6Kafka的三种语义.mp4
├──第7章Kafka技巧篇/
│   ├── [ 33M] 7-1JVM参数调忧.mp4
│   ├── [4.1M] 7-2Replication参数调忧.mp4
│   ├── [ 24M] 7-3Log参数调忧.mp4
│   ├── [5.5M] 7-4KafkaTopic命名小技巧.mp4
│   └── [120M] 7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK).mp4
├──第8章Kafka小试牛刀实战篇/
│   ├── [162M] 8-1实战:Flume集成Kafka-1.mp4
│   ├── [ 45M] 8-2实战:Flume集成Kafka-2.mp4
│   └── [ 75M] 8-3实战:Kafka集群平滑升级.mp4
└──第9章Kafka核心复盘/
└── [ 62M] 9-1本周总结+寄语.mp4

更新日志

2022-9-7:已更新完结,高清无密百度云盘下载。

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