大数据工程师体系课2023版：0基础进阶挑战高薪

大数据已成为高薪岗位的代名词，更是前景无限的热门技术

2023版，硬核技能带你攻克热点商业项目，从入门直达中级工程师水平，掌握DT时代淘金利器！

课程目录

├──{1}–阶段一：走进大数据

|   ├──{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】

|   ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用

|   |   ├──{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

|   |   ├──{3}–第3章 HDFS高级

|   |   └──{4}–第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析

├──{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

|   |   └──{6}–第6章 【福利加油站】

|   └──{5}–快速上手NoSQL数据库HBase

|   |   ├──{1}–第1章 快速了解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

|   ├──{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机制分析

|   |   ├──{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Spark 3.x

|   |   ├──{2}–第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用

|   |   └──{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive

|   └──{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 数据可视化和任务调度实现

|   |   ├──{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

|   ├──{10}–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

|   ├──{11}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目

|   |   └──{5}–第5章 项目中遇到的典型问题

|   ├──{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DataStream API

|   |   ├──{5}–第5章 Flink核心API之DataSet API

|   |   ├──{6}–第6章 Flink核心API之Table API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Kafka Connector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

|   |   ├──{1}–第1章 Flink新版本新特性介绍

|   |   ├──{2}–第2章 快速上手使用Flink 1.15

|   |   └──{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}–FlinkSQL(1.15)快速上手

|   |   ├──{1}–第1章 Flink SQL快速理解

|   |   ├──{2}–第2章 Flink SQL中的表类型详解

|   |   ├──{3}–第3章 Flink SQL常见的数据类型

|   |   ├──{4}–第4章 Flink SQL中的列类型详解

|   |   ├──{5}–第5章 Flink SQL中的DML语句详解

|   |   ├──{6}–第6章 Flink SQL中的Catalog

|   |   ├──{7}–第7章 Flink SQL如何兼容Hive

|   |   └──{8}–第8章 Flink SQL Client客户端工具

|   ├──{8}–FlinkSQL双流JOIN详解

|   |   ├──{10}–第10章 Flink SQL扩展内容

|   |   ├──{1}–第1章 Flink SQL双流 Join概述

|   |   ├──{2}–第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join

|   |   ├──{3}–第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join

|   |   ├──{4}–第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join

|   |   ├──{5}–第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join

|   |   ├──{6}–第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂

|   |   ├──{7}–第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join

|   |   ├──{8}–第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join

|   |   └──{9}–第9章 Flink SQL 双流JOIN总结

|   └──{9}–实时OLAP引擎之ClickHouse

|   |   ├──{1}–第1章 OLAP数据分析引擎整体概述

|   |   ├──{2}–第2章 快速了解ClickHouse

|   |   ├──{3}–第3章 快速上手使用ClickHouse

|   |   ├──{4}–第4章 ClickHouse核心内容

|   |   ├──{5}–第5章 ClickHouse分布式集群

|   |   └──{6}–第6章 ClickHouse数据查询

├──{5}–阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台

|   ├──{2}–实时数仓-Flink CDC数据采集

|   |   ├──{1}–第1章 Flink CDC快速理解

|   |   ├──{2}–第2章 Flink CDC之MySQL CDC

|   |   ├──{3}–第3章 MySQL CDC支持的高级特性

|   |   └──{4}–第4章 MySQL CDC扩展内容

|   ├──{3}–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

|   └──{4}–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

└──源码

|   ├──bigdata_course_materials-master.zip  18.55M

|   ├──data_screen-master.zip  17.07kb

|   ├──db-sparkstreaming-master.zip  11.14kb

|   ├──db_clickhouse-master.zip  8.24kb

|   ├──db_data_warehouse-master.zip  26.97kb

|   ├──db_flink-master.zip  66.33kb

|   ├──db_flink15-master.zip  102.59kb

|   ├──db_flinkcdc-master.zip  39.21kb

|   ├──db_fullsearch-master.zip  5.64M

|   ├──db_kafka-master.zip  8.83kb

|   ├──db_redis-master.zip  8.97kb

|   ├──db_spark3-master.zip  21.03kb

|   ├──flink-1.15.0-src-master.zip  49.21M

|   └──hadoop-3.2.0-src-master.zip  43.14M