资源目录
体系课-大数据工程师2023版【完结】
{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
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