大数据工程师体系课 2022年新课重磅首发

  • 正文概述
  • 课程目录

    ├──{1}–阶段一:走进数据

    |   ├──{1}–学好大数据先攻克LinuX

    |   |   ├──{1}–第1章笑傲大数据成长体系课【必看】

    |   |   ├──{2}–第2章LinUX虚拟机安装配置

    |   |   ├──{3}–第3章Linux极速上手

    |   |   ├──{4}–第4章Linux试炼之配置与Shell实战

    |   |   └──{5}–第5章Linux总结与走进大数据

    |   ├──{2}–大数据起源之初识Hadoop

    |   |   ├──{1}–第1章初识Hadoop

    |   |   └──{2}–第2章Hadoop的两种安装方式

    |   ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用

    |   |   ├──{1}–第1章HDFS介绍

    |   |   ├──{2}–第2章HDFS基础操作

    |   |   └──{3}–第3章Java操作HDFS

    |   ├──{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析

    |   |   ├──{1}–第1章初识Namenode

    |   |   ├──{2}–第2章NameNode进阶

    |   |   ├──{3}–第3章HDFS高级

    |   |   └──{4}–第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析

    |   └──{5}–Hadoop之初识MR

    |   |   ├──{1}–第1章初识MaPreduC++e

    |   |   ├──{2}–第2章实战:WordCount

    |   |   ├──{3}–第3章深入MapReduCE

    |   |   └──{4}–第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出

    ├──{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级解决方案

    |   |   ├──{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案

    |   |   ├──{3}–第3章YARN实战

    |   |   ├──{4}–第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】

    |   |   ├──{5}–第5章Hadoop核心复盘

    |   |   └──{6}–第6章【福利加油站】

    |   ├──{2}–Flume从0到高手一站式养成记

    |   |   ├──{1}–第1章极速入门Flume

    |   |   ├──{2}–第2章极速上手Flume使用

    |   |   ├──{3}–第3章精讲Flume高级组件

    |   |   ├──{4}–第4章Flume出神入化篇

    |   |   └──{5}–第5章Flume核心复盘

    |   ├──{3}–数据仓库Hive从入门到小牛

    |   |   ├──{1}–第1章快速了解Hive

    |   |   ├──{2}–第2章数据库与数据仓库区别

    |   |   ├──{3}–第3章Hive基础使用

    |   |   ├──{4}–第4章Hive核心实战

    |   |   ├──{5}–第5章Hive高级函数实战

    |   |   └──{6}–第6章Hive技巧与核心复盘

    |   ├──{4}–Hive扩展内容

    |   |   ├──{1}–第1章常见数据压缩格式的使用

    |   |   └──{2}–第2章常见数据存储格式的使用

    |   └──{5}–快速上手NoSQL数据库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架构原理

    |   |   ├──{4}–第4章HBase高级用法

    |   |   └──{5}–第5章HBase调优策略和扩展内容

    ├──{3}–阶段三:spark+综合项目电商数据仓库设计与实战

    |   ├──{1}–7天极速掌握Scala语言

    |   |   ├──{1}–第1章Scala极速入门

    |   |   ├──{2}–第2章Scala基础语法

    |   |   ├──{3}–第3章Scala面向对象

    |   |   ├──{4}–第4章Scala函数式编程

    |   |   ├──{5}–第5章Scala高级特性

    |   |   └──{6}–第6章Scala核心复盘

    |   ├──{2}–Spark快速上手

    |   |   ├──{1}–第1章初识Spark

    |   |   ├──{2}–第2章解读Spark工作与架构原理

    |   |   ├──{3}–第3章Spark实战:单词统计

    |   |   ├──{4}–第4章TransfORMation与Action开发实战

    |   |   ├──{5}–第5章RDD持久化

    |   |   ├──{6}–第6章TopN主播统计

    |   |   └──{7}–第7章面试与核心复盘

    |   ├──{3}–Spark性能优化的道与术

    |   |   ├──{1}–第1章Spark三种任务提交模式

    |   |   ├──{2}–第2章Shuffle机分析

    |   |   ├──{3}–第3章Spark之checkpoint

    |   |   ├──{4}–第4章Spark程序性能优化企业级最佳实践

    |   |   ├──{5}–第5章Spark性能优化之算子优化

    |   |   ├──{6}–第6章极速上手SparkSql

    |   |   └──{7}–第7章Spark实战与核心复盘

    |   ├──{4}–Spark3.x扩展内容

    |   |   ├──{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应用

    |   |   └──{3}–第3章SparkSQL集成Hive

    |   ├──{5}–综合项目:电商数据仓库之用户行为数仓

    |   |   ├──{1}–第1章电商数据仓库效果展示

    |   |   ├──{2}–第2章数据仓库前置技术

    |   |   ├──{3}–第3章电商数仓技术选型

    |   |   ├──{4}–第4章数据生成与采集

    |   |   ├──{5}–第5章用户行为数仓设计与实现

    |   |   └──{6}–第6章项目核心复盘

    |   └──{6}–综合项目:电商数据仓库之商品订单数仓

    |   |   ├──{1}–第1章商品订单数仓需求分析

    |   |   ├──{2}–第2章需求设计与实现

    |   |   ├──{3}–第3章订单拉链表实战

    |   |   ├──{4}–第4章数据可化和任务调度实现

    |   |   ├──{5}–第5章项目核心复盘

    |   |   └──{6}–第6章数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用

    ├──{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Kafka从入门到小牛

    |   |   ├──{1}–第1章初识Kafka

    |   |   ├──{2}–第2章Kafka集群安装部署

    |   |   ├──{3}–第3章Kafka使用初体验

    |   |   ├──{4}–第4章Kafka核心扩展内容

    |   |   ├──{5}–第5章Kafka核心之存储和容错机制

    |   |   ├──{6}–第6章Kafka生产消费者实战

    |   |   ├──{7}–第7章Kafka技巧篇

    |   |   ├──{8}–第8章Kafka小试牛刀实战篇

    |   |   └──{9}–第9章Kafka核心复盘

    |   ├──{2}–极速上手内存数据库Redis

    |   |   ├──{1}–第1章快速了解Redis

    |   |   ├──{2}–第2章Redis核心实践

    |   |   ├──{3}–第3章Redis封装工具类技巧

    |   |   ├──{4}–第4章Redis高级特性

    |   |   └──{5}–第5章Redis核心复盘

    |   ├──{3}–flink快速上手篇

    |   |   ├──{1}–第1章初识Flink

    |   |   ├──{2}–第2章实战:流处理和批处理程序开发

    |   |   ├──{3}–第3章Flink集群安装部署

    |   |   ├──{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核心复盘

    |   ├──{4}–Flink高级进阶之路

    |   |   ├──{1}–第1章Flink中的Window和Time详解

    |   |   ├──{2}–第2章Flink中的Watermark深入剖析

    |   |   ├──{3}–第3章Flink中的并行度详解

    |   |   ├──{4}–第4章Flink之KafkaConnector专题

    |   |   ├──{5}–第5章SparkStreaming快速上手

    |   |   ├──{6}–第6章Flink核心复盘

    |   |   └──{7}–第7章【福利加油站】

    |   ├──{5}–Flink1.15新特性及状态的使用

    |   |   ├──{2}–第2章快速上手使用Flink1.15

    |   |   └──{3}–第3章State(状态)的使用与管理

    |   ├──{6}–Flink1.15之状态的容错与一致性

    |   |   ├──{1}–第1章State(状态)的容错与一致性

    |   |   ├──{2}–第2章Checkpoint与State底层原理深度剖析

    |   |   └──{3}–第3章Kafka-connector新API的使用

    |   ├──{7}–全文检索引擎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分词详解

    |   |   ├──{4}–第4章Elasticsearch查询详解

    |   |   └──{5}–第5章Elasticsearch的高级特性

    |   └──{8}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目

    |   |   ├──{1}–第1章企业中快速复杂查询痛点分析

    |   |   ├──{2}–第2章仿百度搜索引擎项目架构设计

    |   |   ├──{3}–第3章ES高级特性扩展

    |   |   └──{4}–第4章开发仿百度搜索引擎项目

    └──{5}–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1章项目介绍及演示

    |   |   ├──{2}–第2章项目技术选型

    |   |   ├──{3}–第3章Neo4j图数据库快速上手使用

    |   |   ├──{4}–第4章数据采集模块分析

    |   |   ├──{5}–第5章数据采集+聚合+分发+落盘

    |   |   ├──{6}–第6章数据计算核心指标分析

    |   |   ├──{7}–第7章数据核心指标计算

    |   |   └──{8}–第8章项目核心复盘

    |   ├──{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

    |   |   ├──{2}–第2章V2.0架构之数据核心指标计算

    |   |   ├──{3}–第3章数据接口定义及开发

    |   |   ├──{4}–第4章数据展示

    |   |   ├──{5}–第5章项目扩展优化

    |   |   └──{6}–第6章项目核心复盘

    |   └──{3}–数据中台大屏

    |   |   ├──{1}–第1章数据中台的前世今生

    |   |   ├──{2}–第2章数据中台架构

    |   |   ├──{3}–第3章什么样的企业适合建设数据中台

    |   |   ├──{4}–第4章数据中台企业级解决方案

    |   |   ├──{5}–第5章项目总结

    |   |   ├──{6}–第6章数据中台之数据加工总线

    |   |   ├──{7}–第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开

    |   |   ├──{8}–第8章数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发

    |   |   └──{9}–第9章后期展望

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