大数据工程师2023版体系课

课程目录.体系课-大数据工程师 2023版
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├─{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】
│ │ (1.1.1.1)–1-1 【必看！！！】如何快速成为一名合格的慕课人？.pdf
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│ ├─{3}–Hadoop之HDFS的使用
│ │ ├─{2}–第2章 HDFS基础操作
│ │ │ (1.3.2.1)–2-3 【扩展内容】HDFS的高级Shell命令.pdf
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│ │ └─{3}–第3章 Java操作HDFS
│ │ (1.3.3.1)–3-4 【扩展内容】HDFS读数据过程分析.pdf
│ │ (1.3.3.2)–3-5 【扩展内容】HDFS写数据过程分析.pdf
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│ └─{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析
│ ├─{3}–第3章 HDFS高级
│ │ [1.4.3.1]–3-1 HDFS的回收站.mp4
│ │ [1.4.3.2]–3-2 HDFS的安全模式.mp4
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│ └─{4}–第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析
│ (1.4.4.1)–4-8 HDFS写数据源码分析过程总结.pdf
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├─{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】
│ │ (2.1.6.1)–6-3 【加餐】扩展知识-Hadoop3.0新特性之纠删码技术.pdf
│ │ (2.1.6.2)–6-4 【加餐】疑难问题-课程内容典型疑难问题整理【第一弹】.pdf
│ │ (2.1.6.3)–6-5 【加餐】面试题-课程内容常见面试题整理【第一弹】.pdf
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│ └─{5}–快速上手NoSQL数据库HBase
│ ├─{1}–第1章快速了解HBase
│ │ (2.5.1.1)–1-1 HBase简介.pdf
│ │ (2.5.1.2)–1-2 列式存储简介.pdf
│ │ (2.5.1.3)–1-3 列式存储的优点.pdf
│ │ (2.5.1.4)–1-4 HBase典型应用场景.pdf
│ │ (2.5.1.5)–1-5 HBase应用案例.pdf
│ │ (2.5.1.6)–1-6 HBase的优缺点总结.pdf
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│ ├─{3}–第3章深入HBase架构原理
│ │ (2.5.3.1)–3-2 HBase物理架构.pdf
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│ ├─{4}–第4章 HBase高级用法
│ │ (2.5.4.1)–4-1 列族高级设置.pdf
│ │ (2.5.4.2)–4-7 HBase连接池.pdf
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│ └─{5}–第5章 HBase调优策略和扩展内容
│ (2.5.5.1)–5-2 HBase核心参数优化.pdf
│ (2.5.5.2)–5-3 【扩展】Hive 与 HBase 整合.pdf
│ (2.5.5.3)–5-4 【扩展】Phoenix（凤凰）.pdf
│ (2.5.5.4)–5-5 【扩展】协处理器coprocessor.pdf
│ (2.5.5.5)–5-6 【扩展】Elasticsearch + HBase.pdf
│ (2.5.5.6)–5-7 【扩展】HBase实现分页功能.pdf
│ (2.5.5.7)–5-8 【扩展】封装HBaseUtils工具类.pdf
│ (2.5.5.8)–5-9 HBase常见问题总结.pdf
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├─{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
│ │ │ [3.2.1.1]–1-1 快速了解Spark.mp4
│ │ │ [3.2.1.2]–1-2 Spark Standalone集群安装部署.mp4
│ │ │ [3.2.1.3]–1-3 Spark ON YARN集群安装部署.mp4
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│ │ ├─{2}–第2章解读Spark工作与架构原理
│ │ │ [3.2.2.1]–2-1 Spark工作原理分析.mp4
│ │ │ [3.2.2.2]–2-2 什么是RDD.mp4
│ │ │ [3.2.2.3]–2-3 Spark架构原理.mp4
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│ │ ├─{3}–第3章 Spark实战：单词统计
│ │ │ [3.2.3.1]–3-1 Spark项目开发环境配置.mp4
│ │ │ [3.2.3.2]–3-2 WordCount之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.3.3]–3-3 WordCount之Java代码.mp4
│ │ │ [3.2.3.4]–3-4 Spark任务的三种提交方式.mp4
│ │ │ [3.2.3.5]–3-5 Spark开启historyServer服务.mp4
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│ │ ├─{4}–第4章 Transformation与Action开发实战
│ │ │ [3.2.4.1]–4-1 创建RDD的三种方式.mp4
│ │ │ [3.2.4.2]–4-2 Transformation和Action介绍.mp4
│ │ │ [3.2.4.3]–4-3 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.4.4]–4-4 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.4.5]–4-5 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4
│ │ │ [3.2.4.6]–4-6 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4
│ │ │ [3.2.4.8]–4-8 Action操作开发实战之Java代码.mp4
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│ │ ├─{5}–第5章 RDD持久化
│ │ │ [3.2.5.1]–5-1 RDD持久化原理.mp4
│ │ │ [3.2.5.2]–5-2 RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.5.3]–5-3 RDD持久化开发实战之Java代码.mp4
│ │ │ [3.2.5.4]–5-4 共享变量之Broadcast Variable的使用.mp4
│ │ │ [3.2.5.5]–5-5 共享变量之Accumulator的使用.mp4
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│ │ ├─{6}–第6章 TopN主播统计
│ │ │ [3.2.6.1]–6-1 TopN主播统计需求分析.mp4
│ │ │ [3.2.6.2]–6-2 TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.6.3]–6-3 TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4
│ │ │
│ │ └─{7}–第7章面试与核心复盘
│ │ [3.2.7.1]–7-1 面试题.mp4
│ │ [3.2.7.2]–7-2 本周总结+寄语.mp4
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│ ├─{3}–Spark性能优化的道与术
│ │ ├─{1}–第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
│ │ │ [3.3.1.2]–1-2 Stage.mp4
│ │ │ [3.3.1.3]–1-3 Spark任务的三种提交模式.mp4
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│ │ ├─{2}–第2章 Shuffle机制分析
│ │ │ [3.3.2.1]–2-1 Shuffle介绍.mp4
│ │ │ [3.3.2.2]–2-2 三种Shuffle机制分析.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–第3章 Spark之checkpoint
│ │ │ [3.3.3.1]–3-1 checkpoint概述.mp4
│ │ │ [3.3.3.2]–3-2 checkpoint和持久化的区别.mp4
│ │ │ [3.3.3.3]–3-3 checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4
│ │ │ [3.3.3.5]–3-5 checkpoint源码分析之写操作.mp4
│ │ │ [3.3.3.6]–3-6 checkpoint源码分析之读操作.mp4
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│ │ ├─{4}–第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践
│ │ │ (3.3.4.1)–4-5 提高并行度.pdf
│ │ │ [3.3.4.1]–4-1 Spark程序性能优化分析.mp4
│ │ │ [3.3.4.2]–4-2 高性能序列化类库Kryo的使用.mp4
│ │ │ [3.3.4.3]–4-3 持久化或者checkpoint.mp4
│ │ │ [3.3.4.4]–4-4 JVM垃圾回收调忧.mp4
│ │ │ [3.3.4.5]–4-6 数据本地化.mp4
│ │ │
│ │ ├─{5}–第5章 Spark性能优化之算子优化
│ │ │ [3.3.5.1]–5-1 算子优化之mapPartitions.mp4
│ │ │ [3.3.5.2]–5-2 算子优化之foreachPartition.mp4
│ │ │ [3.3.5.4]–5-4 算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4
│ │ │
│ │ ├─{6}–第6章极速上手SparkSql
│ │ │ [3.3.6.1]–6-1 SparkSql快速上手使用.mp4
│ │ │ [3.3.6.2]–6-2 DataFrame常见算子操作.mp4
│ │ │ [3.3.6.3]–6-3 DataFrame的sql操作.mp4
│ │ │ [3.3.6.4]–6-4 RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4
│ │ │ [3.3.6.5]–6-5 RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4
│ │ │ [3.3.6.6]–6-6 load和save操作.mp4
│ │ │ [3.3.6.7]–6-7 SaveMode的使用.mp4
│ │ │ [3.3.6.8]–6-8 内置函数介绍.mp4
│ │ │
│ │ └─{7}–第7章 Spark实战与核心复盘
│ │ [3.3.7.1]–7-1 实战：TopN主播统计-1.mp4
│ │ [3.3.7.2]–7-2 实战：TopN主播统计-2.mp4
│ │ [3.3.7.3]–7-3 本周总结+寄语.mp4
│ │
│ ├─{4}–Spark3.x扩展内容
│ │ ├─{1}–第1章快速上手使用Spark 3.x
│ │ │ [3.4.1.1]–1-1 Spark3.x版本介绍.mp4
│ │ │ [3.4.1.2]–1-2 基于Spark3.x版本开发代码.mp4
│ │ │ [3.4.1.3]–1-3 在大数据集群中集成Spark3.x环境.mp4
│ │ │ [3.4.1.4]–1-4 向YARN集群中提交Spark3.x代码.mp4
│ │ │ [3.4.1.5]–1-5 向YARN集群中提交Spark2.x代码.mp4
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用
│ │ │ [3.4.2.10]–2-10 动态分区裁剪DPP(原理).mp4
│ │ │ [3.4.2.11]–2-11 动态分区裁剪DPP(应用)-1.mp4
│ │ │ [3.4.2.12]–2-12 动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4
│ │ │ [3.4.2.13]–2-13 Spark3.x其他新特性分析.mp4
│ │ │ [3.4.2.1]–2-1 Spark1.x~3.x的演变历史.mp4
│ │ │ [3.4.2.2]–2-2 Spark 3.x新特性概述.mp4
│ │ │ [3.4.2.3]–2-3 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4
│ │ │ [3.4.2.4]–2-4 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-1.mp4
│ │ │ [3.4.2.5]–2-5 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4
│ │ │ [3.4.2.6]–2-6 AQE之动态调整Join策略(原理).mp4
│ │ │ [3.4.2.7]–2-7 AQE之动态调整Join策略(应用).mp4
│ │ │ [3.4.2.8]–2-8 AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4
│ │ │
│ │ └─{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive
│ │ [3.4.3.1]–3-1 在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4
│ │ [3.4.3.2]–3-2 在SparkSQL代码中集成Hive.mp4
│ │ [3.4.3.3]–3-3 使用insertInto向Hive表中写入数据.mp4
│ │ [3.4.3.4]–3-4 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-1.mp4
│ │ [3.4.3.5]–3-5 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-2.mp4
│ │ [3.4.3.6]–3-6 使用SparkSQL向Hive表中写入数据.mp4
│ │ [3.4.3.7]–3-7 向集群中提交代码.mp4
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│ └─{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
│ │ [3.6.1.1]–1-1 商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层.mp4
│ │ [3.6.1.2]–1-2 商品订单数据数仓需求分析.mp4
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│ ├─{2}–第2章需求设计与实现
│ │ [3.6.2.10]–2-10 需求四之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.11]–2-11 需求四之app层开发.mp4
│ │ [3.6.2.12]–2-12 需求四之开发脚本.mp4
│ │ [3.6.2.1]–2-1 需求一之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.2]–2-2 需求一之dws层开发.mp4
│ │ [3.6.2.3]–2-3 需求一之开发脚本.mp4
│ │ [3.6.2.4]–2-4 需求二之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.5]–2-5 需求二之app层开发.mp4
│ │ [3.6.2.6]–2-6 需求二之开发脚本.mp4
│ │ [3.6.2.7]–2-7 需求三之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.9]–2-9 需求三之开发脚本.mp4
│ │
│ ├─{3}–第3章订单拉链表实战
│ │ [3.6.3.1]–3-1 什么是拉链表.mp4
│ │ [3.6.3.2]–3-2 如何制作拉链表.mp4
│ │ [3.6.3.3]–3-3 【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4
│ │ [3.6.3.4]–3-4 【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4
│ │ [3.6.3.5]–3-5 【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4
│ │ [3.6.3.6]–3-6 拉链表的性能问题分析.mp4
│ │
│ ├─{4}–第4章数据可视化和任务调度实现
│ │ [3.6.4.1]–4-1 数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置.mp4
│ │ [3.6.4.2]–4-2 数据可视化之Zepplin的使用.mp4
│ │ [3.6.4.3]–4-3 任务调度之Crontab调度器的使用.mp4
│ │ [3.6.4.4]–4-4 任务调度之Azkaban的安装部署.mp4
│ │ [3.6.4.5]–4-5 任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4
│ │ [3.6.4.6]–4-6 任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4
│ │ [3.6.4.7]–4-7 任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4
│ │ [3.6.4.8]–4-8 项目优化.mp4
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│ ├─{5}–第5章项目核心复盘
│ │ [3.6.5.1]–5-1 本周总结.mp4
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│ └─{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
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├─{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
│ │ │ [4.10.1.1]–1-1 Elasticsearch简介.mp4
│ │ │ [4.10.1.2]–1-2 MySQL VS Elasticsearch.mp4
│ │ │ [4.10.1.3]–1-3 Elasticsearch核心概念.mp4
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章快速上手使用Elasticsearch
│ │ │ [4.10.2.1]–2-1 Elasticsearch安装包配置文件分析.mp4
│ │ │ [4.10.2.2]–2-2 Elasticsearch单机安装步骤.mp4
│ │ │ [4.10.2.3]–2-3 Elasticsearch集群安装步骤.mp4
│ │ │ [4.10.2.4]–2-4 Elasticsearch集群监控管理工具-cerebr.mp4
│ │ │ [4.10.2.5]–2-5 使用RestAPI的方式操作ES的索引库.mp4
│ │ │ [4.10.2.6]–2-6 使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4
│ │ │ [4.10.2.8]–2-8 使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–第3章 Elasticsearch分词详解
│ │ │ (4.10.3.1)–3-2 分词器的作用.pdf
│ │ │ (4.10.3.2)–3-3 分词器的工作流程.pdf
│ │ │ (4.10.3.3)–3-4 停用词.pdf
│ │ │ (4.10.3.4)–3-5 中文分词方式.pdf
│ │ │ (4.10.3.5)–3-6 常见的中文分词器.pdf
│ │ │ [4.10.3.1]–3-1 Elasticsearch分词及倒排索引介绍.mp4
│ │ │ [4.10.3.2]–3-7 Elasticsearch集成中文分词插件(es-ik).mp4
│ │ │ [4.10.3.3]–3-8 Elasticsearch添加自定义词库.mp4
│ │ │ [4.10.3.4]–3-9 Elasticsearch添加热更新词库.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–第4章 Elasticsearch查询详解
│ │ │ (4.10.4.1)–4-2 searchType详解.pdf
│ │ │ (4.10.4.2)–4-7 评分依据(了解).pdf
│ │ │ (4.10.4.3)–4-8 ES中分页的性能问题.pdf
│ │ │ [4.10.4.1]–4-1 Elasticsearch Search查询.mp4
│ │ │ [4.10.4.2]–4-3 Elasticsearch query过滤功能-1.mp4
│ │ │ [4.10.4.3]–4-4 Elasticsearch query过滤功能-2.mp4
│ │ │ [4.10.4.5]–4-6 Elasticsearch 高亮功能.mp4
│ │ │ [4.10.4.6]–4-9 Elasticsearch聚合案例-1.mp4
│ │ │ [4.10.4.7]–4-10 Elasticsearch聚合案例-2.mp4
│ │ │ [4.10.4.8]–4-11 Elasticsearch获取所有分组数据.mp4
│ │ │
│ │ └─{5}–第5章 Elasticsearch的高级特性
│ │ (4.10.5.1)–5-5 ES的索引库模板(了解).pdf
│ │ (4.10.5.2)–5-6 ES的索引库别名(了解).pdf
│ │ (4.10.5.3)–5-8 ES优化策略.pdf
│ │ [4.10.5.1]–5-1 Elasticsearch中的settings.mp4
│ │ [4.10.5.2]–5-2 Elasticsearch中的mapping.mp4
│ │ [4.10.5.4]–5-4 Elasticsearch的routing路由功能.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ (4.11.5.1)–5-1 项目中遇到的典型问题.pdf
│ │
│ ├─{2}–极速上手内存数据库Redis
│ │ ├─{1}–第1章快速了解Redis
│ │ │ [4.2.1.1]–1-1 快速了解Redis.mp4
│ │ │ [4.2.1.2]–1-2 Redis的安装部署.mp4
│ │ │ [4.2.1.3]–1-3 Redis基础命令.mp4
│ │ │ [4.2.1.4]–1-4 Redis多数据库特性.mp4
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章 Redis核心实践
│ │ │ [4.2.2.1]–2-1 Redis常用数据类型之String.mp4
│ │ │ [4.2.2.2]–2-2 Redis常用数据类型之Hash.mp4
│ │ │ [4.2.2.3]–2-3 Redis常用数据类型之List.mp4
│ │ │ [4.2.2.4]–2-4 Redis常用数据类型之Set.mp4
│ │ │ [4.2.2.5]–2-5 Redis常用数据类型之Sorted Set.mp4
│ │ │ [4.2.2.6]–2-6 案例：存储高一班的学员信息.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–第3章 Redis封装工具类技巧
│ │ │ [4.2.3.1]–3-1 Java代码操作Redis之单连接.mp4
│ │ │ [4.2.3.2]–3-2 Java代码操作Redis之连接池.mp4
│ │ │ [4.2.3.3]–3-3 提取RedisUtils工具类.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–第4章 Redis高级特性
│ │ │ [4.2.4.1]–4-1 Redis高级特性之expire.mp4
│ │ │ [4.2.4.2]–4-2 Redis高级特性之pipeline和info.mp4
│ │ │ [4.2.4.3]–4-3 Redis持久化之RDB.mp4
│ │ │ [4.2.4.4]–4-4 Redis持久化之AOF.mp4
│ │ │ [4.2.4.5]–4-5 Redis的安全策略.mp4
│ │ │ [4.2.4.6]–4-6 Redis监控命令-monitor.mp4
│ │ │
│ │ └─{5}–第5章 Redis核心复盘
│ │ [4.2.5.1]–5-1 Redis架构演进过程.mp4
│ │ [4.2.5.2]–5-2 本周总结+寄语.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章实战：流处理和批处理程序开发
│ │ │ [4.3.2.1]–2-1 Flink Streaming程序开发-Scala.mp4
│ │ │ [4.3.2.2]–2-2 Flink Streaming程序开发-Java.mp4
│ │ │ [4.3.2.3]–2-3 Flink Batch程序开发-Scala.mp4
│ │ │ [4.3.2.4]–2-4 Flink Batch程序开发-Java.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–第3章 Flink集群安装部署
│ │ │ [4.3.3.1]–3-1 Flink Standalone集群安装部署.mp4
│ │ │ [4.3.3.2]–3-2 Flink ON YARN的两种方式.mp4
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