轻松入门大数据 一站式完成核心能力构建「高清完结」

第1章 大数据，比你更懂你自己/

[ 35M] 1-1 为什么大数据行业更有钱途？

[2.8M] 1-2 本章学习安排

[ 33M] 1-3 什么是大数据

[ 24M] 1-4 大数据特点(4V)

[ 29M] 1-5 大数据带来的变革

[6.4M] 1-6 大数据应用场景

[ 25M] 1-7 大数据前景

[8.0M] 1-8 大数据学习方法论

第2章 初识Hadoop/

[2.7M] 2-1 课程目录

[ 76M] 2-2 Hadoop概述

[100M] 2-3 Hadoop发展史(了解)

[ 66M] 2-4 认识Hadoop三大核心组件

[ 50M] 2-5 大数据生态圈

[ 24M] 2-6 发行版的选择

第3章 Hadoop之HDFS篇/

[5.3M] 3-1 课程目录

[ 63M] 3-10 Hadoop解压及重要目录讲解

[114M] 3-11 HDFS核心配置文件及免密码登陆

[143M] 3-12 HDFS启停(整体和单个)

[ 13M] 3-13 环境变量补充

[ 57M] 3-14 初识HDFS常用命令

[104M] 3-15 HDFS命令行操作之文件上传

[ 19M] 3-16 HDFS命令行操作之文件内容查看

[ 22M] 3-17 HDFS命令行操作之文件下载

[ 70M] 3-18 HDFS命令行操作之其他常用操作

[ 43M] 3-19 HDFS API开发之基本环境介绍

[ 63M] 3-20 jUnit快速入门

[ 39M] 3-21 jUnit生命周期（上）

[ 45M] 3-22 jUnit生命周期（下）

[157M] 3-23 HDFS API开发之创建文件夹

[125M] 3-24 HDFS API开发之上传文件

[121M] 3-25 HDFS API开发之参数优先级问题

[ 59M] 3-26 HDFS API开发之文件下载和重命名

[ 86M] 3-27 HDFS API开发之代码重构

[132M] 3-28 HDFS API开发之列表展示功能

[ 22M] 3-29 HDFS API开发之删除操作

[108M] 3-3 初识HDFS

[ 99M] 3-30 HDFS API开发之基于IO流的方式

[112M] 3-31 [重要！必掌握]经典面试题之HDFS写数据流程

[ 52M] 3-32 [重要！必掌握]经典面试题之HDFS读数据流程

[ 92M] 3-33 [重要！必掌握]NameNode&SecondaryNameNode工作机制（上）

[153M] 3-34 [重要！必掌握]NameNode&SecondaryNameNode工作机制（下）

[156M] 3-35 [重要！必掌握]DataNode工作机制

[ 98M] 3-36 安全模式

[251M] 3-4 HDFS假设和目标

[145M] 3-5 [重要！必掌握]HDFS架构

[ 54M] 3-6 文件系统命名空间

[131M] 3-7 副本因子及副本拜访策略

[ 29M] 3-8 [重要！必掌握]经典面试题

[9.9M] 3-9 HDFS优缺点

第4章 Hadoop之MapReduce篇/

[ 26M] 4-1 课程目录

[138M] 4-10 词频统计之自定义Mapper

[ 87M] 4-11 词频统计之自定义Reducer

[101M] 4-12 词频统计之自定义Driver

[101M] 4-13 词频统计之测试及重构

[268M] 4-14 词频统计之Mapper源码分析

[ 79M] 4-15 词频统计之Reducer源码分析

[115M] 4-16 词频统计之模板方法模式

[ 69M] 4-17 序列化概述

[ 95M] 4-18 序列化之JDK自带的序列化机制

[122M] 4-19 序列化之Data序列化机制

[109M] 4-2 初识MapReduce框架

[112M] 4-20 Hadoop序列化之Writable接口详解

[141M] 4-21 Hadoop序列化之需求分析

[ 58M] 4-22 Hadoop序列化之自定义序列化类

[ 77M] 4-23 Hadoop序列化之自定义Mapper类

[ 51M] 4-24 Hadoop序列化之自定义Reducer类

[173M] 4-25 Hadoop序列化之自定义Driver类及测试

[ 67M] 4-26 Hadoop序列化之总结

[269M] 4-27 初识InputFormat&InputSplit

[ 85M] 4-28 InputSplit和Block的关系

[248M] 4-29 本地IDEA运行时InputSplit的大小测试

[118M] 4-3 MapReduce框架的优缺点

[ 66M] 4-30 认识FileInputFormat

[139M] 4-31 TextInputFormat编程

[206M] 4-32 KeyValueTextInputFormat编程

[202M] 4-33 NLineInputFormat编程

[275M] 4-34 DBInputFormat编程

[201M] 4-35 Partitioner功能及编程

[ 66M] 4-36 本地预计算Combiner意义

[166M] 4-37 本地预计算Combiner编程

[112M] 4-38 排序概述

[148M] 4-39 排序之全局排序编程

[ 81M] 4-4 [重要！必掌握]MapReduce思想

[ 83M] 4-40 排序之分区排序编程

[184M] 4-41 通过源码认识OutputFormat

[193M] 4-42 OutputFormat编程之输出数据到MySQL表中

[326M] 4-43 OutputFormat编程之自定义OutputFormat

[177M] 4-44 MapReduce全流程之MapTask工作原理

[ 80M] 4-45 MapReduce全流程之ReduceTask工作原理

[ 30M] 4-46 MapReduce全流程之Shuffle工作原理

[330M] 4-47 MapReduce全流程之调优

[ 71M] 4-48 MapReduce全流程之加强

[ 64M] 4-49 场景题之group by需求分析

[ 36M] 4-5 MapReduce核心进程

[103M] 4-50 场景题之group by功能开发及测试

[ 28M] 4-51 场景题之distinct需求分析

[ 50M] 4-52 场景题之distinct功能实现及测试

[ 62M] 4-53 场景题之ReduceJoin需求分析

[ 71M] 4-54 场景题之ReduceJoin自定义序列化类

[283M] 4-55 场景题之ReduceJoin功能开发及测试

[ 37M] 4-56 场景题之ReduceJoin的弊端

[ 62M] 4-57 场景题之MapJoin原理分析

[287M] 4-58 场景题之MapJoin功能实现及测试

[180M] 4-59 基于MR编程开发核心组件系统性梳理

[234M] 4-6 官方词频统计案例分析

[ 20M] 4-7 词频统计数据流图解

[122M] 4-8 MapReduce编程规范

[ 50M] 4-9 初识MR编程中的数据类型

第5章 Hadoop之YARN篇/

[4.2M] 5-1 课程目录

[ 46M] 5-10 开启作业历史服务器

[182M] 5-11 YARN命令(掌握使用方法)

[ 78M] 5-12 [重要！必掌握]打包自己开发的作业到YARN上运行

[ 44M] 5-13 初识YARN调度器

[6.7M] 5-14 调度器之FIFO

[218M] 5-15 调度器之CapacityScheduler深入详解

[216M] 5-16 [重要！必掌握]调度器之CapacityScheduler队列配置及测试

[ 32M] 5-17 [重要！必掌握]调度器之CapacityScheduler优先级配置及测试

[ 86M] 5-2 YARN产生背景

[ 96M] 5-3 YARN架构核心组件

[229M] 5-4 [重要！必掌握]YARN核心组件职责

[ 98M] 5-5 [重要！必掌握]YARN工作原理

[ 28M] 5-6 YARN容错性

[ 16M] 5-7 以YARN为核心的生态系统

[ 33M] 5-8 YARN单节点部署

[ 82M] 5-9 提交官方自带案例到YARN上运行并认识YARN UI界面

第6章 分布式协调服务ZooKeeper/

[5.7M] 6-1 课程目录

[ 50M] 6-10 [重要！必掌握]ZK监听器实操

[119M] 6-11 ZK命令行详解之四字命令

[ 14M] 6-12 ZK集群核心概念

[242M] 6-13 ZK单节点多Server部署及HA测试

[ 60M] 6-2 初识ZK

[114M] 6-3 ZK角色及选举机制

[ 53M] 6-4 ZK在企业中的使用场景

[ 97M] 6-5 ZK单机单Server部署

[ 30M] 6-6 [重要！必掌握]ZK数据模型

[ 81M] 6-7 ZK命令行详解之创建

[ 38M] 6-8 ZK命令行详解之修改和删除

[ 10M] 6-9 初识ZK中的监听器

第7章 Hadoop集群篇/

[6.9M] 7-1 课程目录

[ 25M] 7-2 从单机版引入到集群版

[114M] 7-3 Hadoop集群规划及准备工作

[153M] 7-4 Hadoop集群部署及测试

[399M] 7-5 Hadoop HA架构

[ 65M] 7-6 ZK分布式环境部署

[176M] 7-7 Hadoop集群HDFS HA配置及测试

第8章 初识Hive/

[3.7M] 8-1 课程目录

[ 25M] 8-10 Hive访问方式之HS2&beeline

[ 46M] 8-11 [重要！必掌握]Hive中两个重要参数的用法

[ 76M] 8-2 Hive产生背景

[151M] 8-3 Hive是什么

[ 39M] 8-4 Hive的优缺点

[147M] 8-5 [重要！必掌握]Hive架构

[ 36M] 8-6 Hive部署架构

[ 96M] 8-7 经典面试题

[196M] 8-8 Hive部署及快速使用

[125M] 8-9 Hive中参数的设置和使用

第9章 Hive DDL&DML/

[4.4M] 9-1 课程目录

[ 54M] 9-10 经典面试题分析之内外部表转换问题

[ 44M] 9-11 [重要！必掌握]经典面试题分析之内外部表对比及使用场景

[ 74M] 9-12 DDL之修改表实操

[ 33M] 9-13 经典面试题之drop和truncate的区别

[324M] 9-14 [重要！必掌握]DML之表数据加载的N种姿势

[ 58M] 9-15 经典面试题之为什么不使用insert values的写法呢

[ 92M] 9-16 DML之通过SQL导出数据

[ 55M] 9-17 [重要！必掌握]DML之export&import实操

[ 28M] 9-18 关于truncate的思考题

[ 45M] 9-19 分区表意义何在

[ 23M] 9-2 [重要！必掌握]Hive数据模型

[195M] 9-20 分区表实操之单分区表创建及数据加载

[ 35M] 9-21 分区表实操之多级分区表创建及数据加载

[122M] 9-22 场景题之使用动态分区解决复杂问题

[ 69M] 9-23 SQL查询之基础使用

[ 18M] 9-24 SQL查询之聚合函数的使用

[ 52M] 9-25 [重要！必掌握]SQL查询之分组函数的使用

[116M] 9-26 [重要！必掌握]SQL查询之JOIN的使用

[113M] 9-3 DDL之创建数据库

[ 61M] 9-4 DDL之修改和删除数据库

[ 50M] 9-5 Hive数据类型&分隔符

[115M] 9-6 DDL之创建表语法

[ 93M] 9-7 DDL之创建表实操

[ 51M] 9-8 经典面试题分析之内部表

[ 39M] 9-9 经典面试题分析之外部表

第10章 Hive函数篇/

[4.8M] 10-1 课程目录

[ 63M] 10-10 动手实操URL函数的使用

[ 25M] 10-11 动手实操NVL函数的使用

[169M] 10-12 动手实操场景题之条件控制函数的使用

[ 61M] 10-13 [重要！必掌握]动手实操场景题之行列转换功能一

[ 95M] 10-14 [重要！必掌握]动手实操场景题之行列转换功能二

[ 43M] 10-15 [重要！必掌握]动手实操场景题之使用Hive完成wc统计

[ 17M] 10-16 初识Hive UDF函数

[ 52M] 10-17 动手实操开发自定义UDF函数之UDF实现类的开发

[133M] 10-18 [重要！必掌握]动手实操开发自定义UDF函数之UDF临时函数的注册和使用

[ 64M] 10-19 [重要！必掌握]动手实操开发自定义UDF函数之UDF永久函数的注册和使用

[129M] 10-2 动手实操复杂数据类型之array

[ 94M] 10-20 自定义UDF扩展之如何集成Hive源码进行二次开发

[167M] 10-21 动手实操开发自定义UDF函数之新版本UDF开发及使用

[143M] 10-22 动手实操开发自定义UDTF函数开发及使用

[335M] 10-23 [重要！必掌握]窗口分析函数场景sum over的使用

[ 78M] 10-24 窗口分析函数场景NTILE的使用

[ 97M] 10-25 [重要！必掌握]窗口分析函数场景row_number&rank&dense_rank的使用

[142M] 10-26 窗口分析函数场景lag&lead的使用

[ 39M] 10-27 窗口分析函数场景firstvalue&lastvalue的使用

[129M] 10-28 窗口分析函数场景cume_dist&precent_rank的使用

[ 50M] 10-29 动手实操之窗口函数综合使用

[185M] 10-3 动手实操复杂数据类型之map

[ 61M] 10-4 动手实操复杂数据类型之struct

[ 38M] 10-5 如何去挖掘Hive中内置函数使用的方法论

[210M] 10-6 动手实操日期时间函数的使用

[ 53M] 10-7 动手实操取整相关函数的使用

[108M] 10-8 动手实操字符串相关函数的使用

[185M] 10-9 动手实操场景题之处理json数据

第11章 Hive调优篇/

[5.0M] 11-1 课程目录

[ 63M] 11-10 Hive4大by总结

[ 40M] 11-11 Hive并行执行的适用场景

[ 58M] 11-12 Hive推测式执行能为我们带来的利弊

[110M] 11-13 Hive如何设置合理的MapTask数量

[100M] 11-14 Hive如何设置合理的ReduceTask数量

[ 37M] 11-15 分布式计算框架中产生数据倾斜的根本原因

[107M] 11-16 场景之groupby的数据倾斜解决方案

[ 94M] 11-17 场景之count(disintct)的数据倾斜解决方案

[146M] 11-18 场景之join的数据倾斜解决方案

[ 33M] 11-2 Hive调优概述

[132M] 11-3 Hive作业什么时候跑MR作业

[ 65M] 11-4 Hive作业如何以本地方式运行

[ 56M] 11-5 Hive严格模式带来的好处

[ 47M] 11-6 Hive4大by之order by

[ 94M] 11-7 Hive4大by之sort by

[110M] 11-8 Hive4大by之distribute by

[ 46M] 11-9 Hive4大by之cluster by

第12章 初识Flume/

[4.4M] 12-1 课程目录

[109M] 12-10 Agent启动及测试

[ 22M] 12-11 数据传输基本单元Event

[ 60M] 12-2 Flume产生背景

[ 48M] 12-3 采集vs收集

[144M] 12-4 初识Flume及学习姿势

[ 53M] 12-5 竞品分析

[ 14M] 12-6 发展史

[144M] 12-7 [重要！必掌握]Flume核心组件

[152M] 12-8 Flume Agent配置文件编写指南

[ 44M] 12-9 Flume部署

第13章 Flume进阶实操/

[7.4M] 13-1 课程目录

[ 32M] 13-10 认识Sink Processor

[176M] 13-11 [重要！必掌握]实战之Sink Processor

[382M] 13-2 实战之监控某个文件新增的内容并输出到HDFS

[427M] 13-3 实战之监控某个文件夹下新增的内容并输出到HDFS

[263M] 13-4 实战之监控某个文件夹下新增的内容并输出到HDFS分区中

[175M] 13-5 [重要！必掌握]实战之TAILDIR断点续传收集数据

[ 25M] 13-6 [重要！必掌握]生产场景理解

[220M] 13-7 avrosink和avrosource配对使用

[ 80M] 13-8 认识Channel Selector

[104M] 13-9 [重要！必掌握]实战之Channel Selector

第14章 初识Scala/

[2.7M] 14-1 课程目录

[114M] 14-2 Scala是什么

[ 25M] 14-3 学习Scala的意义何在

[ 61M] 14-4 Scala安装及快速使用

[ 44M] 14-5 Scala与JVM的关系

[ 85M] 14-6 基于IDEA构建Scala项目

第15章 Scala语言基础/

[7.5M] 15-1 课程目录

[ 61M] 15-10 运算符的用法

[180M] 15-11 条件分支详解

[120M] 15-12 循环之while&dowhile

[ 87M] 15-13 循环之while以优雅的方式退出

[286M] 15-14 [重要！必掌握]循环之for

[ 42M] 15-15 通过场景引出方法

[114M] 15-16 [重要！必掌握]方法的定义和使用

[ 83M] 15-17 [重要！必掌握] 默认参数

[ 62M] 15-18 命名参数

[101M] 15-19 [重要！必掌握]变长参数

[223M] 15-2 注释之论一个码农的自我修养

[ 95M] 15-20 数据类型补充之Unit&Null&Nothing

[225M] 15-3 标识符之论起名的艺术

[ 25M] 15-4 宏观了解Scala中的数据类型

[137M] 15-5 值和变量(注意理解第二个场景)

[139M] 15-6 数据类型

[ 98M] 15-7 数据类型转换

[156M] 15-8 [重要！必掌握]字符串操作

[ 87M] 15-9 实操之从控制台终端获取数据

第16章 Scala面向对象编程/

[7.5M] 16-1 课程目录

[293M] 16-10 [重要！必掌握]伴生类&伴生对象

[140M] 16-11 从面试题说起case class&case object

[223M] 16-12 trait的定义及使用

[133M] 16-13 动态混入&自身类型

[165M] 16-14 包管理以及隐式转换导入

[ 90M] 16-15 [重要！必掌握]packageobject的使用

[147M] 16-16 类型转换&类型判断&类型别名

[ 56M] 16-17 枚举的使用

[ 61M] 16-18 App小技巧的使用

[ 62M] 16-2 面向对象三大特性

[ 41M] 16-3 [重要！必掌握]通过女朋友认识类和对象的关系

[152M] 16-4 定义类并通过反编译掌握属性对应的方法构成

[ 38M] 16-5 [重要！必掌握]占位符在Scala中的使用

[ 39M] 16-6 通过反编译掌握private关键字的使用

[132M] 16-7 构造器与附属构造器的使用及阅读源码

[212M] 16-8 继承&重写的使用及阅读源码

[149M] 16-9 抽象类的使用及阅读源码

第17章 Scala集合/

[8.6M] 17-1 课程目录

[ 74M] 17-10 可变Map的定义和使用

[163M] 17-2 Scala集合架构

[195M] 17-3 不可变数组的定义和使用

[200M] 17-4 [重要！必掌握]可变数组的定义和使用

[171M] 17-5 不可变和可变Set的定义和使用

[162M] 17-6 [重要！必掌握]不可变和可变List的定义和使用

[ 94M] 17-7 List方法的补充

[197M] 17-8 [重要！必掌握]Tuple的定义和使用

[139M] 17-9 [重要！必掌握]不可变Map的定义和使用及使用注意事项

第18章 Scala模式匹配/

[ 12M] 18-1 课程目录

[ 80M] 18-10 模式匹配之List匹配

[ 60M] 18-11 模式匹配之class匹配

[ 23M] 18-12 [重要！必掌握]模式匹配之caseclass匹配

[ 57M] 18-13 模式匹配之结合Spark讲解

[ 93M] 18-14 模式匹配之Scala异常处理

[114M] 18-15 初识偏函数

[161M] 18-16 [重要！必掌握]偏函数剥丝抽茧迭代

[ 31M] 18-2 隐式转换能为我们带来什么

[ 21M] 18-3 模式匹配概念的理解

[ 61M] 18-4 模式匹配之快速上手

[ 66M] 18-5 模式匹配之内容匹配

[ 74M] 18-6 模式匹配之守卫模式

[105M] 18-7 模式匹配之类型匹配

[ 99M] 18-8 模式匹配之Array匹配

[ 27M] 18-9 模式匹配之Tuple匹配

第19章 Scala函数式编程/

[ 13M] 19-1 课程目录

[ 43M] 19-10 高阶算子详解之reduce&reduceLeft&reduceRight(一定要体会中间过程的理解)

[ 56M] 19-11 高阶算子详解之fold&foldLeft&foldRight(一定要体会中间过程的理解)

[ 62M] 19-12 高阶算子详解之zip系列

[110M] 19-13 高阶算子详解之groupBy

[ 28M] 19-14 高阶算子详解之mapValues

[161M] 19-15 高阶算子详解之排序系列

[ 91M] 19-16 高阶算子详解之算子综合实操

[ 18M] 19-17 注意一个小小的面试题

[117M] 19-2 经典面试题之函数和方法的区别

[122M] 19-3 [重要！必掌握]方法与函数的转换

[132M] 19-4 [重要！必掌握]高阶函数定义及使用

[ 49M] 19-5 Currying定义及使用

[257M] 19-6 [重要！必掌握]经典面试题之自定义实现一些高阶算子

[130M] 19-7 高阶算子详解之map

[136M] 19-8 高阶算子详解之filter&foreach&结合map的综合使用

[101M] 19-9 高阶算子详解之flatter&flatMap

第20章 Scala隐式转换/

[9.0M] 20-1 课程目录

[ 31M] 20-2 隐式转换能为我们带来什么

[144M] 20-3 [重要！必掌握] 隐式转换函数的定义和使用

[ 73M] 20-4 [重要！必掌握]隐式转换函数的封装

[119M] 20-5 隐式类的定义和使用

[ 32M] 20-6 隐式类的封装

[139M] 20-7 隐式参数的定义和使用

第21章 Scala泛型/

[4.7M] 21-1 课程目录

[110M] 21-2 Java泛型基础回顾

[ 70M] 21-3 Java泛型上下限回顾

[149M] 21-4 Java中两种不同的排序

[109M] 21-5 Scala中泛型类的定义和使用

[ 85M] 21-6 Scala泛型上下限

[159M] 21-7 [重要！必掌握]Scala视图界定

[102M] 21-8 [重要！必掌握]Scala泛型结合隐式转换的使用

[ 43M] 21-9 Scala中的逆变和协变

第22章 Scala通信项目实战/

[8.6M] 22-1 课程目录

[127M] 22-10 功能实现之NN定期检查超时的DN并移除

[ 39M] 22-11 功能实现之单机器多进程方式测试

[ 31M] 22-2 Akka概述

[118M] 22-3 剖析Actor模型工作机制

[ 25M] 22-4 需求分析

[175M] 22-5 功能实现之启动NN和DN

[ 72M] 22-6 功能实现之DN向NN建立连接并发送注册消息

[ 93M] 22-7 功能实现之封装消息

[ 40M] 22-8 功能实现之NN向DN发送注册成功消息

[127M] 22-9 功能实现之DN周期性的向NN发送心跳消息

第23章 Hadoop离线数仓项目实战/

[4.8M] 23-1 课程目录

[105M] 23-10 NameNode启动流程梳理

[135M] 23-11 NameNode资源检查

[107M] 23-12 NameNode心跳检测

[150M] 23-13 NameNode安全模式

[218M] 23-14 DataNode启动宏观流程梳理

[202M] 23-15 startDataNode方法梳理

[134M] 23-16 初始化DataXceiverServer&DatanodeHttpServer&RPCServer

[331M] 23-17 DataNode向NameNode注册

[226M] 23-18 DataNode和NameNode的心跳处理

[349M] 23-19 MR作业提交流程源码分析

[ 32M] 23-2 初识RPC

[232M] 23-20 MR作业提交流程小结

[350M] 23-21 MR作业提交流程之切片源码分析

[270M] 23-22 MapTask&ReduceTask执行流程源码分析

[204M] 23-23 提交作业到YARN上执行分析

[202M] 23-3 自定义RPC协议实现

[305M] 23-4 如何以正确的姿势阅读源码&NN职责

[ 98M] 23-5 NameNode入口点函数

[234M] 23-6 NameNode核心成员变量初始化

[112M] 23-7 NameNodeHttpServer创建及启动

[119M] 23-8 加载命名空间

[ 94M] 23-9 创建NameNodeRpcServer

第24章 Hadoop源码分析/

[5.3M] 24-1 课程目录

[119M] 24-10 processCmd方法剖析

[148M] 24-11 processLocalCmd方法剖析

[ 24M] 24-12 SQL执行流程剖析

[162M] 24-13 逻辑执行计划&物理执行计划剖析

[118M] 24-14 compile方法剖析

[ 76M] 24-15 analyze方法剖析

[164M] 24-16 execute方法剖析

[164M] 24-17 Hive源码分析总结

[108M] 24-2 源码分析准备工作

[125M] 24-3 hiveconf的用法

[ 83M] 24-4 hivevar的用法

[ 27M] 24-5 !的用法

[139M] 24-6 寻找源码入口点

[173M] 24-7 CliDriver的run方法详解

[ 93M] 24-8 prompt的使用

[142M] 24-9 executeDriver方法剖析

第25章 Hive源码篇/

[8.2M] 25-1 课程目录

[109M] 25-10 创建Hive表并加载数据到表中

[ 86M] 25-11 维度指标分析

[ 87M] 25-12 通过JDBC查询Hive中的统计结果

[ 79M] 25-13 现在的处理方式引出的问题

[265M] 25-14 [重要]数仓分层（上）

[188M] 25-15 [重要]数仓分层（下）

[253M] 25-16 脚本封装etl及加载到hive表

[ 59M] 25-17 ODS层改进方案

[ 43M] 25-18 shell脚本补充

[ 53M] 25-19 调优之压缩能为我们带来什么

[ 77M] 25-2 大数据离线处理架构分析（上）

[166M] 25-20 调优之压缩如何选型

[257M] 25-21 调优之压缩的代码实现方式

[299M] 25-22 调优之压缩在MR中的使用

[157M] 25-23 调优之压缩在Hive中的使用

[197M] 25-24 调优之存储格式的使用(TextFile&RCFile)

[128M] 25-25 调优之存储格式的使用(ORC&Parquet)

[ 63M] 25-26 DWD层创建

[124M] 25-27 DWS&ADS层统计

[ 31M] 25-28 指标补充

[ 82M] 25-3 大数据离线处理架构分析（下）

[171M] 25-4 CDN日志及指标了解

[201M] 25-5 日志类定义

[303M] 25-6 日志解析

[356M] 25-7 使用MR完成数据清洗功能

[105M] 25-8 数据质量指标统计

[139M] 25-9 数据清洗作业提交到YARN上运行

资料代码/