叁喬居2022游戲美宣級古風(fēng)頭像課【畫(huà)質(zhì)不錯有素材】
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體系課-大數據工程師2022-價(jià)值3888元-重磅首發(fā)-完結無(wú)秘
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體系課-大數據工程師2022-價(jià)值3888元-重磅首發(fā)-完結無(wú)秘資源簡(jiǎn)介：
課程目錄
├──{1}–階段一：走進(jìn)大數據
|? ?├──{1}–學(xué)好大數據先攻克Linux
|? ?|? ?├──{1}–第1章笑傲大數據成長(cháng)體系課【必看】
|? ?|? ?├──{2}–第2章Linux虛擬機安裝配置
|? ?|? ?├──{3}–第3章Linux極速上手
|? ?|? ?├──{4}–第4章Linux試煉之配置與shell實(shí)戰
|? ?|? ?└──{5}–第5章Linux總結與走進(jìn)大數據
|? ?├──{2}–大數據起源之初識Hadoop
|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Hadoop
|? ?|? ?└──{2}–第2章Hadoop的兩種安裝方式
|? ?├──{3}–Hadoop之HDFS的使用
|? ?|? ?├──{1}–第1章HDFS介紹
|? ?|? ?├──{2}–第2章HDFS基礎操作
|? ?|? ?└──{3}–第3章Java操作HDFS
|? ?├──{4}–Hadoop之HDFS核心進(jìn)程剖析
|? ?|? ?├──{1}–第1章初識NameNode
|? ?|? ?├──{2}–第2章NameNode進(jìn)階
|? ?|? ?├──{3}–第3章HDFS高級
|? ?|? ?└──{4}–第4章【擴展內容】HDFS寫(xiě)數據源碼剖析
|? ?└──{5}–Hadoop之初識MR
|? ?|? ?├──{1}–第1章初識MapReduce
|? ?|? ?├──{2}–第2章實(shí)戰：WordCount
|? ?|? ?├──{3}–第3章深入MapReduce
|? ?|? ?└──{4}–第4章精講Shuffle執行過(guò)程及源碼分析輸入輸出
├──{2}–階段二：PB級離線(xiàn)數據計算分析存儲方案
|? ?├──{1}–拿來(lái)就用的企業(yè)級解決方案
|? ?|? ?├──{1}–第1章剖析小文件問(wèn)題與企業(yè)級解決方案
|? ?|? ?├──{2}–第2章剖析數據傾斜問(wèn)題與企業(yè)級解決方案
|? ?|? ?├──{3}–第3章YARN實(shí)戰
|? ?|? ?├──{4}–第4章Hadoop官方文檔使用指北【授人以魚(yú)不如授人以漁】
|? ?|? ?├──{5}–第5章Hadoop核心復盤(pán)
|? ?|? ?└──{6}–第6章【福利加油站】
|? ?├──{2}–Flume從0到高手一站式養成記
|? ?|? ?├──{1}–第1章極速入門(mén)Flume
|? ?|? ?├──{2}–第2章極速上手Flume使用
|? ?|? ?├──{3}–第3章精講Flume高級組件
|? ?|? ?├──{4}–第4章Flume出神入化篇
|? ?|? ?└──{5}–第5章Flume核心復盤(pán)
|? ?├──{3}–數據倉庫Hive從入門(mén)到小牛
|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解Hive
|? ?|? ?├──{2}–第2章數據庫與數據倉庫區別
|? ?|? ?├──{3}–第3章Hive基礎使用
|? ?|? ?├──{4}–第4章Hive核心實(shí)戰
|? ?|? ?├──{5}–第5章Hive高級函數實(shí)戰
|? ?|? ?└──{6}–第6章Hive技巧與核心復盤(pán)
|? ?├──{4}–Hive擴展內容
|? ?|? ?├──{1}–第1章常見(jiàn)數據壓縮格式的使用
|? ?|? ?└──{2}–第2章常見(jiàn)數據存儲格式的使用
|? ?└──{5}–快速上手NoSQL數據庫HBase
|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解HBase
|? ?|? ?├──{2}–第2章快速上手使用HBase
|? ?|? ?├──{3}–第3章深入HBase架構原理
|? ?|? ?├──{4}–第4章HBase高級用法
|? ?|? ?└──{5}–第5章HBase調優(yōu)策略和擴展內容
├──{3}–階段三：Spark+綜合項目：電商數據倉庫設計與實(shí)戰
|? ?├──{1}–7天極速掌握Scala語(yǔ)言
|? ?|? ?├──{1}–第1章Scala極速入門(mén)
|? ?|? ?├──{2}–第2章Scala基礎語(yǔ)法
|? ?|? ?├──{3}–第3章Scala面向對象
|? ?|? ?├──{4}–第4章Scala函數式編程
|? ?|? ?├──{5}–第5章Scala高級特性
|? ?|? ?└──{6}–第6章Scala核心復盤(pán)
|? ?├──{2}–Spark快速上手
|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Spark
|? ?|? ?├──{2}–第2章解讀Spark工作與架構原理
|? ?|? ?├──{3}–第3章Spark實(shí)戰：?jiǎn)卧~統計
|? ?|? ?├──{4}–第4章Transformation與Action開(kāi)發(fā)實(shí)戰
|? ?|? ?├──{5}–第5章RDD持久化
|? ?|? ?├──{6}–第6章TopN主播統計
|? ?|? ?└──{7}–第7章面試與核心復盤(pán)
|? ?├──{3}–Spark性能優(yōu)化的道與術(shù)
|? ?|? ?├──{1}–第1章Spark三種任務(wù)提交模式
|? ?|? ?├──{2}–第2章Shuffle機制分析
|? ?|? ?├──{3}–第3章Spark之checkpoint
|? ?|? ?├──{4}–第4章Spark程序性能優(yōu)化企業(yè)級最佳實(shí)踐
|? ?|? ?├──{5}–第5章Spark性能優(yōu)化之算子優(yōu)化
|? ?|? ?├──{6}–第6章極速上手SparkSql
|? ?|? ?└──{7}–第7章Spark實(shí)戰與核心復盤(pán)
|? ?├──{4}–Spark3.x擴展內容
|? ?|? ?├──{1}–第1章快速上手使用Spark3.x
|? ?|? ?├──{2}–第2章Spark3.x版本中新特性的原理及應用
|? ?|? ?└──{3}–第3章SparkSQL集成Hive
|? ?├──{5}–綜合項目：電商數據倉庫之用戶(hù)行為數倉
|? ?|? ?├──{1}–第1章電商數據倉庫效果展示
|? ?|? ?├──{2}–第2章數據倉庫前置技術(shù)
|? ?|? ?├──{3}–第3章電商數倉技術(shù)選型
|? ?|? ?├──{4}–第4章數據生成與采集
|? ?|? ?├──{5}–第5章用戶(hù)行為數倉設計與實(shí)現
|? ?|? ?└──{6}–第6章項目核心復盤(pán)
|? ?└──{6}–綜合項目：電商數據倉庫之商品訂單數倉
|? ?|? ?├──{1}–第1章商品訂單數倉需求分析
|? ?|? ?├──{2}–第2章需求設計與實(shí)現
|? ?|? ?├──{3}–第3章訂單拉鏈表實(shí)戰
|? ?|? ?├──{4}–第4章數據可視化和任務(wù)調度實(shí)現
|? ?|? ?├──{5}–第5章項目核心復盤(pán)
|? ?|? ?└──{6}–第6章數據壓縮格式和存儲格式在數倉中的應用
├──{4}–階段四：高頻實(shí)時(shí)數據處理+海量數據全文檢索方案
|? ?├──{1}–消息隊列之Kafka從入門(mén)到小牛
|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Kafka
|? ?|? ?├──{2}–第2章Kafka集群安裝部署
|? ?|? ?├──{3}–第3章Kafka使用初體驗
|? ?|? ?├──{4}–第4章Kafka核心擴展內容
|? ?|? ?├──{5}–第5章Kafka核心之存儲和容錯機制
|? ?|? ?├──{6}–第6章Kafka生產(chǎn)消費者實(shí)戰
|? ?|? ?├──{7}–第7章Kafka技巧篇
|? ?|? ?├──{8}–第8章Kafka小試牛刀實(shí)戰篇
|? ?|? ?└──{9}–第9章Kafka核心復盤(pán)
|? ?├──{2}–極速上手內存數據庫Redis
|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解Redis
|? ?|? ?├──{2}–第2章Redis核心實(shí)踐
|? ?|? ?├──{3}–第3章Redis封裝工具類(lèi)技巧
|? ?|? ?├──{4}–第4章Redis高級特性
|? ?|? ?└──{5}–第5章Redis核心復盤(pán)
|? ?├──{3}–Flink快速上手篇
|? ?|? ?├──{1}–第1章初識Flink
|? ?|? ?├──{2}–第2章實(shí)戰：流處理和批處理程序開(kāi)發(fā)
|? ?|? ?├──{3}–第3章Flink集群安裝部署
|? ?|? ?├──{4}–第4章Flink核心API之DataStreamAPI
|? ?|? ?├──{5}–第5章Flink核心API之DataSetAPI
|? ?|? ?├──{6}–第6章Flink核心API之TableAPI和SQL
|? ?|? ?└──{7}–第7章Flink核心復盤(pán)
|? ?├──{4}–Flink高級進(jìn)階之路
|? ?|? ?├──{1}–第1章Flink中的Window和Time詳解
|? ?|? ?├──{2}–第2章Flink中的Watermark深入剖析
|? ?|? ?├──{3}–第3章Flink中的并行度詳解
|? ?|? ?├──{4}–第4章Flink之KafkaConnector專(zhuān)題
|? ?|? ?├──{5}–第5章SparkStreaming快速上手
|? ?|? ?├──{6}–第6章Flink核心復盤(pán)
|? ?|? ?└──{7}–第7章【福利加油站】
|? ?├──{5}–Flink1.15新特性及狀態(tài)的使用
|? ?|? ?├──{2}–第2章快速上手使用Flink1.15
|? ?|? ?└──{3}–第3章State(狀態(tài))的使用與管理
|? ?├──{6}–Flink1.15之狀態(tài)的容錯與一致性
|? ?|? ?├──{1}–第1章State(狀態(tài))的容錯與一致性
|? ?|? ?├──{2}–第2章Checkpoint與State底層原理深度剖析
|? ?|? ?└──{3}–第3章Kafka-connector新API的使用
|? ?├──{7}–全文檢索引擎Elasticsearch
|? ?|? ?├──{1}–第1章快速了解Elasticsearch
|? ?|? ?├──{2}–第2章快速上手使用Elasticsearch
|? ?|? ?├──{3}–第3章Elasticsearch分詞詳解
|? ?|? ?├──{4}–第4章Elasticsearch查詢(xún)詳解
|? ?|? ?└──{5}–第5章Elasticsearch的高級特性
|? ?└──{8}–Es+HBase仿百度搜索引擎項目
|? ?|? ?├──{1}–第1章企業(yè)中快速復雜查詢(xún)痛點(diǎn)分析
|? ?|? ?├──{2}–第2章仿百度搜索引擎項目架構設計
|? ?|? ?├──{3}–第3章ES高級特性擴展
|? ?|? ?└──{4}–第4章開(kāi)發(fā)仿百度搜索引擎項目
└──{5}–階段五：綜合項目：三度關(guān)系推薦系統+數據中臺
|? ?├──{1}–直播平臺三度關(guān)系推薦V1.0
|? ?|? ?├──{1}–第1章項目介紹及演示
|? ?|? ?├──{2}–第2章項目技術(shù)選型
|? ?|? ?├──{3}–第3章Neo4j圖數據庫快速上手使用
|? ?|? ?├──{4}–第4章數據采集模塊分析
|? ?|? ?├──{5}–第5章數據采集+聚合+分發(fā)+落盤(pán)
|? ?|? ?├──{6}–第6章數據計算核心指標分析
|? ?|? ?├──{7}–第7章數據核心指標計算
|? ?|? ?└──{8}–第8章項目核心復盤(pán)
|? ?├──{2}–直播平臺三度關(guān)系推薦V2.0
|? ?|? ?├──{1}–第1章V1.0架構方案分析及V2.0架構設計
|? ?|? ?├──{2}–第2章V2.0架構之數據核心指標計算
|? ?|? ?├──{3}–第3章數據接口定義及開(kāi)發(fā)
|? ?|? ?├──{4}–第4章數據展示
|? ?|? ?├──{5}–第5章項目擴展優(yōu)化
|? ?|? ?└──{6}–第6章項目核心復盤(pán)
|? ?└──{3}–數據中臺大屏
|? ?|? ?├──{1}–第1章數據中臺的前世今生
|? ?|? ?├──{2}–第2章數據中臺架構
|? ?|? ?├──{3}–第3章什么樣的企業(yè)適合建設數據中臺
|? ?|? ?├──{4}–第4章數據中臺企業(yè)級解決方案
|? ?|? ?├──{5}–第5章項目總結
|? ?|? ?├──{6}–第6章數據中臺之數據加工總線(xiàn)
|? ?|? ?├──{7}–第7章數據加工總線(xiàn)之SparkSQL計算引擎開(kāi)發(fā)
|? ?|? ?├──{8}–第8章數據加工總線(xiàn)之FlinkSQL計算引擎開(kāi)發(fā)
|? ?|? ?└──{9}–第9章后期展望
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體系課-大數據工程師2022-價(jià)值3888元-重磅首發(fā)-完結無(wú)秘
