体系课-大数据工程师2022【完结】价值3888元

{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]

{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MapReduce

{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

{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计算引擎开发

{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