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===============课程目录=============== L A* k( I; J' y! n: W
(1)\1、离线；目录中文件数:134个) s0 d3 S" O0 j+ S
├─01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize.mp43 S2 \% u% o [* V0 y& n( b% |
├─01-今日课程内容和课程目标.mp4
& t* M. S5 k: C├─01-今日课程目标与课程内容介绍(1).mp4
' p+ T4 L Z' i) d- h# T0 K+ B├─01-今日课程目标与课程内容介绍.mp4: D2 h' [+ X' _) a0 v
├─01-课程目标.mp42 _8 q5 g8 g3 l/ S6 m* F
├─01-课程目标与课程内容介绍.mp4 i* R2 T5 z2 h9 V
├─01今日课程目标与课程内容介绍.mp4
/ V) T& D+ I+ h: c; w├─02-cube优化-衍生维度.avi
. a% a! N. ]. x( D├─02-kylin简介以及应用场景.avi) ?' s: e. t; g; a/ K
├─02-数仓维度建模设计.avi/ c% F+ Q- Y/ [/ c/ B7 ?, R- z
├─02-生成明细表数据.avi& Q' p9 z! V" @* t6 \' a& _3 i/ v
├─02-电商行业与电商系统介绍.avi
1 i3 G& P% P8 e8 ]) L├─02-网站流量日志获取方式介绍.mp4
* I1 `- e9 T5 u5 m: i├─02-订单时间维度指标需求分析.avi
& I+ U5 d- A. y. r+ Q/ o├─03-cube优化-聚合组.avi" X/ c' D& l+ _8 O# U3 {: |
├─03-kylin的优势以及数据流程图.avi
( W$ o: x1 O2 _' r! h├─03-使用kettle生成日期维度数据.avi
% {/ f2 l, `# j; w" b├─03-埋点js自定义采集原理分析.mp4( t. v# @1 l8 y; I6 f
├─03-数仓为什么分层.avi
f3 P' f* B# _├─03-数仓项目整体技术架构介绍.avi
; d8 x5 {" ~' ]2 V& F! n& O├─03-流量分析常见指标-基础级-复合级指标.avi
, I& T& [8 M- q& X$ Z├─04-cube调优案例.avi
% h' E0 _* D* y3 d├─04-kylin的安装.avi. R" b, S* U& l( o, _3 Y/ W; W3 a. I
├─04-常见流量分析模型.avi
3 l: t% [ H$ t) {+ }) [) S" |8 M├─04-数仓分层思想和作用.avi( y) z2 g, Z3 Z+ Z
├─04-数仓项目架构-kylin补充.avi
9 C) b; [. X1 G [├─04-网站流量日志-flume采集.mp41 |* _2 D# t3 u. Q6 g+ N6 @
├─04-订单指标时间维度分析--每个季度.avi9 a& d* e. V R$ s+ `7 l5 p
├─05-flume采集核心配置介绍.mp4% p9 Z, V0 j( k1 |' T/ z" H: S) y
├─05-kylin入门案例.avi9 J+ ]) I- `( _: u
├─05-kylin接入数仓开发.avi9 f4 \" [ m" _% Q# L% T5 R3 p! j
├─05-基础级指标统计.avi4 o: y. m" Q. [8 R' u7 n1 u, m
├─05-数仓中表的分类和同步策略.avi% J8 k4 X k- ?2 N+ G0 ]9 c
├─05-数仓具体技术介绍与项目环境介绍.avi
7 t! z4 e" R! t8 ]$ z/ d1 J1 S├─05-订单指标时间维度-每个月-每个周-休息日节假日工作日.avi
2 H+ ]" S; S& Z" u$ C8 ~) ~. D4 g├─06-apache superset简介.avi
]: u! J4 X8 n c- _+ B; Q├─06-flume采集程序启动验证.mp43 V6 Y z# {, q; ]
├─06-kettle的介绍与安装.avi
3 E& h- w& t' R! }├─06-kylin入门案例结果验证.avi
, i! F( e/ L4 u├─06-基础级指标多维统计分析.avi
9 q7 v9 d; @6 X8 ?& u# V9 H├─06-数仓中表字段介绍以及表关系梳理.avi
+ V# @; R5 ]( Q* W% Z9 h) R$ O├─06-订单指标区域维度和分类维度需求分析.avi
" }5 K, r, M" O7 A, }├─07-flume采集输出hdfs目录分析.mp48 _: E# H9 g# f% R
├─07-kettle的入门案例.avi$ h4 S) C" p, p8 X; D* X* W* T
├─07-kylin入门案例-多张表.avi" @3 E6 F. ~- m+ ?3 g- v7 t. D
├─07-superset的安装.avi5 n5 o4 h% A( y
├─07-复合指标统计.avi
6 c9 {$ l( _/ j4 v7 ^ l. W├─07-店铺区域维度数据拉宽.avi
: {, Z( ?2 m7 c" u8 Y& F, Y├─07-项目环境初始化.avi
, a! a1 n6 h2 ?% |! I0 a2 E% e├─08-flume自定义拦截器代码编写.mp4, b0 s7 K2 {( y" e* Z
├─08-kettle输入组件之json输入与表输入.avi
1 m% k; e: T. u! y; o1 j├─08-kylin入门案例-一张事实表多张维度表.avi
v/ ?) ^# X- b! i0 I6 y7 F% k1 T├─08-superset入门案例.avi. ?& z' c" H t6 h5 I% p( r, K. X
├─08-分组topn问题-开窗函数.avi
0 u# G' U: N/ K. O' e& V├─08-商品分类表维度数据拉宽.avi% E/ p8 o7 X( z2 z9 h) r
├─08-缓慢变化维问题以及常见解决方案.avi
$ P3 d2 l: I- q1 ~, `├─09-flume自定义拦截器启动验证.mp42 W) p" N' D P: [- q
├─09-kettle输入组件之生成记录组件.avi# n: f; c/ ~5 J' v A
├─09-kylin维度和度量以及cube与cuboid.avi
& F$ Q& f" } E2 y4 E: ?8 q9 M├─09-superset菜单功能介绍.avi( w: A9 M0 ~8 V8 b+ O$ Y. u
├─09-事实表维度数据拉宽操作.avi
8 r! N! j1 r+ m; j) w8 P├─09-受访分析.avi
, N; o7 V) G" X" s2 W8 \. |├─09-商品案例-每日全量采集方案.avi
2 d- b3 b; N1 c& A! B├─10-ETL处理pageview-visit模型介绍及实现思路 .mp4
- f0 y0 Y3 r6 N) e├─10-kettle输出组件之文本文件输出.avi
0 H8 Z. o+ \8 s& h├─10-kylin工作原理-技术架构.avi
- O$ _2 y( j6 m7 [- x, {├─10-superset订单案例实战.avi
* i5 E$ J1 X* b5 i├─10-全国无商品分类维度指标统计.avi
/ m' Y" n1 S' Q* Q- D5 ` i; G2 {├─10-每日全量案例实现.avi' z: C" i2 o* i
├─10-访客分析.avi& n$ L+ Y. v% t* H x$ y; D1 J
├─11-ETL处理-创建hive表接收ETL处理后数据.mp4; z( J& u' X+ U7 p5 [, g, n
├─11-kettle输出组件之表输出插入更新删除组件.avi* M, {7 ]& r' Q* y9 g$ s
├─11-kylin全量构建与增量构建介绍.avi4 \0 }5 A% W$ ?2 @! q4 A
├─11-superset dashboard实战.avi; q! z2 S5 L$ H4 o3 u+ T: [3 R
├─11-全国一级商品分类维度指标开发.avi
# y& U* G* V8 i4 I& M& W9 \* ?$ E├─11-拉链表技术介绍.avi
$ q; R: @6 V* W) _├─11-访客visit分析.avi9 ]0 r5 U9 F2 |# B. C* M0 {9 x
├─12-ETL处理代码-普通版本-数据清洗过滤实现.mp4$ t' S7 c1 ]; C; @
├─12-kettle整合hadoop.avi
6 ?# n; U1 m q8 s; x4 L├─12-superset的权限控制.avi
( x# f" K) f, T8 B7 S4 G% U├─12-增量构建model准备.avi
$ U" Z# ?: {, `; J* K* w: @├─12-大区二级商品分类维度指标统计.avi: S% t0 B1 n" ]& W
├─12-拉链表技术实现-第一次导入数据到拉链表.avi p/ @+ H$ ?% Y
├─12-数据导出.avi/ I; I1 g1 D' s6 u; A5 ~
├─13-ETL处理代码-普通版本-pageview模型实现.mp4
, f5 N6 j' b& P3 _├─13-kettle-hadoopfileinput组件.avi0 x i' a; J% M8 |/ |! {+ m
├─13-kylin中cube增量构建演示.avi, N( W# W) C# P% n: Q+ d
├─13-superset业务开发.mp40 i4 o* W' r H5 E9 E
├─13-工作流调度和实现方式.avi
& ]2 B( W9 P; U+ r: A: D: {# j├─13-拉链表技术实现--历史数据更新.avi
8 K$ w! q4 Q$ c% A├─13-用户订单行为指标需求分析.avi
. u, V8 m+ S9 m2 x. r( V6 P; ?2 `6 Z├─14-ETL处理-订单时间标志宽表处理.avi
% [+ @. O2 x3 r) L6 z+ X" L├─14-ETL处理代码-visit模型以及程序运行验证.mp44 r2 e: n, J: l" ?! N' m( i8 [. ]
├─14-kettle-hadoopfileoutput组件.avi5 ]& |1 u+ X6 h5 ^: D7 I7 c7 W
├─14-kylin增量构建restapi方式.avi$ b/ }- K$ V0 }' B5 X O, R
├─14-拉链表技术实现-新增数据插入以及合并.avi
2 T" t1 O, x. e0 [9 u- k├─14-数据导出脚本编写-第一部分.avi- M8 B& N* c7 A; x5 `+ e
├─15-ETL处理代码-数据倾斜解决思路.mp4
, F0 t8 U3 R+ c, n├─15-kettle整合hive.avi
. X% I5 |9 B3 E! n5 n├─15-kylin碎片管理-手动合并.avi
. y$ }( T* F/ q3 N├─15-商品维度数据第一次全量导入拉链表.avi
( r- {: ?% F A9 K( x├─15-数据导出脚本编写-第二部分.avi
5 D" v/ ?+ h* n% u0 L' k' N├─15-用户订单行为指标开发一.avi
9 D8 k+ j: S% \5 d* X/ ^├─16-ETL处理代码-数据倾斜版本-rangepartitioner均匀分区实现.mp45 x! S: H# L( I: {* m* X
├─16-kettle-hive表输入组件.avi# J$ I' m# e6 d' M# P, _
├─16-kylin碎片管理-手动删除segment.avi
. j4 c$ t( {2 j3 S T& n G├─16-商品维度数据第二次增量导入.avi
; Z' u/ H: w! z @0 q6 Y) N├─16-增量抽取数据脚本编写.avi$ K _0 T' P& G; E$ `; G
├─16-指标开发第二部分.avi
) I: _' y9 {7 N* b. a- ]" j├─17-ETL处理代码-数据倾斜版本-第一次生成sessionid.mp4% s# ]: A. r2 K- ]
├─17-flume启动停止脚本与数据预处理脚本.avi: z5 @3 [. t+ y& S* Q0 @8 A+ a& L
├─17-kettle-hive表输出组件.avi b4 h' a7 r5 P3 z! l' n6 z+ {
├─17-kylin碎片管理自动合并策略及案例.avi) |8 m" Q) ~2 F# Z$ V/ ^$ h, [
├─17-周期性事实表同步操作.avi/ y6 Y0 e$ U" G) s, ]- S
├─17-指标开发第四部分.avi
4 W5 ~) {3 j+ f r0 R6 I├─18-ETL以及指标计算脚本编写.avi
) k$ u, ]3 Z/ D; a! y├─18-ETL处理代码-数据倾斜版本-使用累加器修复分区边界.mp4
% }9 u: Z$ n/ R5 v5 \) d├─18-kettle执行hivesql组件.avi5 Q% R5 `3 C5 }$ Z! p9 U* ~
├─18-kylin自动保留策略以及案例.avi. ^# v) R6 c+ J9 c; n/ G, U
├─18-其余表增量抽取.mp44 Z* ~; {8 z+ H# h! Z; x
├─18-创建ads层指标表存储数据.mp4' C$ \* W- I% ~" r" i
├─19-azkaban定时调度job编写.mp4
: I. C! i" c1 c, Y' M2 q3 G├─19-ETL处理代码-数据倾斜版本-边界修复验证.mp4
1 Z# @1 K' K4 b' z; u├─19-jdbc方式查询kylin.mp4
0 v, Q5 B; K! a- ` h4 I2 l: y├─19-kettle转换组件之值映射增加序列字段选择.avi
7 f8 T. v3 X( h$ ]4 \├─20-ETL处理代码-数据倾斜版本-最终实现以及验证.mp4
8 y/ @" A7 G" N├─20-kettle流程控件-switchcase组件.avi2 c$ {- n2 {* p) j- y8 y4 m
├─21-kettle流程控件-过滤记录组件.avi- S) Z$ m: ~! `; r. ~, G
├─22-kettle连接组件.avi+ D* K. R$ w" \/ l) X
├─23-kettle的作业介绍.avi
9 e' x2 ?- a& Y$ B9 m├─24-kettle-转换命名参数.avi+ P: R) S" x/ s: q6 y
├─25-linux部署kettle.avi6 S/ k- o0 e1 X" i# V& N# e( X
├─26-pansh执行转换任务.avi+ o( s# W1 B6 ^( r" O
├─27-kitchensh执行转换任务.mp4
3 }) Z( B% l1 [(2)\2、实时；目录中文件数:89个
9 k; O9 b9 P3 I" v2 S├─01.【实时数仓-day01】课程目标.mp4$ r* f, r% ^! w9 J9 X
├─01.【实时数仓-day02】课程目标.mp4
& ^, ?$ h( @' M* S├─01.【实时数仓-day03】课程目标.mp4
$ L$ g( \: ~ j% b3 g├─01.【实时数仓-day04】课程目标.mp44 Z7 o9 F \: o% u
├─01.【实时数仓-day05】课程目标.mp4
, L6 N5 k/ a% L7 B; i, |! x, w! K3 k├─01.【实时数仓-day06】课程目标.mp4$ b4 O( w0 D2 x
├─02.【实时数仓-day01】实时计算应用场景和技术选型.mp4
. l; }8 [0 Y. a├─02.【实时数仓-day02】canal服务端的ha设置及演示.mp4
: m0 k; [$ G! H/ T: r. Z; b├─02.【实时数仓-day03】实时ETL-Flink程序解析Kafka中的ProtoBuf.avi# ]4 s( V. t6 D1 d( X
├─02.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-定义拉宽后的点击流对象样例类.avi
4 Y9 H2 q% ?, ]5 f├─02.【实时数仓-day05】Phoenix的介绍.avi5 R7 r5 e. i" A3 ?4 P
├─02.【实时数仓-day06】Druid-jdbc操作Druid.avi4 }8 D6 v" K# s& h! D2 ^
├─03.【实时数仓-day01】项目实施环境.mp41 ^9 E! v8 E h3 @
├─03.【实时数仓-day02】canal客户端的ha配置.mp4
; q2 Y2 e7 s) B! m+ `0 [& G├─03.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的样例类定义.avi
9 f" A* R( J% P├─03.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-实时拉宽实现方案.avi
1 a- M7 n( m3 q; ?; @3 Z# i! L8 R├─03.【实时数仓-day05】Phoenix的安装部署.avi0 m, \- n" {$ T4 y/ Y( I
├─03.【实时数仓-day06】Druid-点击流日志指标分析.avi
8 k4 N1 X- z ]+ K; x' ^├─04.【实时数仓-day01】需求分析介绍.mp4
% n8 }# N3 _5 L0 E+ ~3 y$ W5 b├─04.【实时数仓-day02】项目开发-环境初始化.mp4, S3 r- f+ E+ }' y: y8 u3 s; W
├─04.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的全量装载.avi$ I' q; d% u5 U2 Q
├─04.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-点击流日志转换成对象.avi
, g: j- F9 a4 e├─04.【实时数仓-day05】Phoenix的入门案例.avi- ]3 e$ Y9 o* _ b' @: m# K
├─04.【实时数仓-day06】Druid-订单数指标分析.avi) D [+ p! U" k) T
├─05.【实时数仓-day01】常见的软件工程模型.mp4
; l9 V L9 H. S├─05.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-环境初始化.mp4
* B4 O. \8 g/ u├─05.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的增量更新.avi
! \9 O% b) ?5 O1 ~* R/ o* f├─05.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将点击流对象转换成拉宽后的点击流对象.avi
" H8 G! c0 N) l/ o├─05.【实时数仓-day05】Phoenix创建与Hbase的映射.avi7 Q- E, z, c" y0 @2 k5 f2 q9 a3 |/ q
├─05.【实时数仓-day06】导入数据可视化项目模块.avi
/ O+ d7 H; }, E2 Y ~5 N├─06.【实时数仓-day01】实施方案.mp4
1 u0 p Z9 w2 J( W$ O* T+ f8 Z├─06.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-核心代码编写.mp4/ B8 b8 o' |& L' S
├─06.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETL引入logparsing框架介绍.avi! \. d& j/ f+ K- p* i) T, f
├─06.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将拉宽后的点击流对象写入到kafka集群.avi
q9 c4 I' r+ E X3 k9 k├─06.【实时数仓-day05】使用Phoenix构建二级索引加快查询效率.avi
8 A. \# X/ \1 e- |! u/ X8 b4 P! l" F# `. d: ?├─06.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-索引服务介绍.avi
: Y1 C: \2 _& y4 _5 n' ]/ t+ W$ q* p├─07.【实时数仓-day01】实时数仓的整体架构.mp4
1 r$ A- b; _, G8 q9 l0 c0 m: L+ {3 S├─07.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-自定义序列化.mp4
- r! W& o4 o9 B7 Q├─07.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing官方案例介绍.avi+ M2 A" e$ I) R7 P3 B3 \
├─07.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-阶段总结.avi
2 [" c, p( g" w├─07.【实时数仓-day05】Phoenix-使用订单明细创建Phoenix映射表并jdbc连接Phoenix.avi; s6 U$ A* n- \. E' {0 K6 V
├─07.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-存储服务和查询服务节点介绍.avi5 M5 [7 P2 O \& E
├─08.【实时数仓-day01】canal的介绍.mp4$ k% l- {3 f) T4 l
├─08.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-binlog的protobuf序列化实现.avi% i- v! o# O, r: z* d5 p$ E
├─08.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing入门案例.avi
1 q4 h+ i/ S z5 F5 n3 M* c├─08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单ETL-订单实时ETL业务开发.avi h8 I0 r; m7 @- |8 X0 A
├─08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL需求分析.avi
' j$ \) D( H. q├─08.【实时数仓-day05】Flink的程序优化.avi" ~$ O% ]# l% b" w, F5 r% v
├─08.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-Druid数据存储.avi' [ S' i3 X6 q9 ]/ Q
├─09.【实时数仓-day01】canal的安装部署.mp4
& I* x5 n% Z" F6 E2 Y& a├─09.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-将binlog日志使用protobuf序列化后写入kafka集群.avi
0 l& X6 G& v* l6 K/ z7 _9 C' Z* x├─09.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing框架应用到点击流日志样例类中.avi% w4 F- I4 w2 S3 }- o0 @, H
├─09.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细样例类定义.avi
' G; p$ V% F% ]: q4 j( \├─09.【实时数仓-day05】Druid的介绍.avi9 E4 m9 e6 J* N& ^9 D
├─09.【实时数仓-day06】superset的介绍.avi
$ i- J) M: R' C1 {" y( }' g# L" _6 T├─10.【实时数仓-day01】canal的客户端代码编写.mp4
5 s6 z( D+ i/ C. M7 P1 J8 B├─10.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-环境初始化.avi: N, h) _$ _" ~
├─10.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细异步请求关联维度表数据.avi
5 n, ?/ n) |* I( V9 w# v├─10.【实时数仓-day05】Druid的安装和部署.avi7 N3 {/ G5 F! i. K. X$ H* p
├─10.【实时数仓-day06】superset的安装部署.avi0 [$ B) I- f6 s' I) _+ y
├─11.【实时数仓-day01】canal的客户端测试.mp4' I" Z/ A+ A7 y4 v/ q
├─11.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-Flink流式计算程序的初始化.avi
$ X4 w, s+ u- b' i6 k1 L% C├─11.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-异步IO的原理.avi
+ K3 |. |6 w; K, @/ B2 |9 ~├─11.【实时数仓-day05】Druid-Druid的入门案例.avi
* o) P* Q6 H) Q3 O% S4 ?: p# k├─11.【实时数仓-day06】superset的入门案例.avi# N- r, }2 s4 F
├─12.【实时数仓-day01】potobuf数据格式化的引入.mp4. q1 W7 y$ f( M$ D, ^# t! G& K
├─12.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-根据数据来源封装ETL基类.mp4
: x m4 l% K+ \! t* A1 Q; N├─12.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-将订单明细数据写入到kafka集群.avi- X2 ~# m) A r& b" w' b
├─12.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取本地文件案例.avi
; W* [" Y" n" C% G4 T├─12.【实时数仓-day06】Mysql订单分析案例.avi
8 z, \* l1 p4 p" x- O! j" L├─13.【实时数仓-day01】protobuf的介绍及环境初始化.mp4
$ `: w- Q: G; ^& f4 G├─13.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL到hbase并测试.avi
7 A( e8 x. w! ^2 O' v% y├─13.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取HDFS文件案例.avi
! y4 F7 r' O0 L* K: a1 x├─13.【实时数仓-day06】superset的权限介绍.avi4 @% h* G* C6 Q
├─14.【实时数仓-day01】protobuf的使用.mp4
* T1 V2 q% ~& L- }: {├─14.【实时数仓-day04】实时ETL-商品数据ETL-商品表数据实时拉宽写入到kafka集群.avi0 \, e. G3 W& k6 F* F) R
├─14.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取Kafka流式数据案例.avi0 o" w$ W. z; T {- c
├─14.【实时数仓-day06】superset的自定义角色.mp4
; o" f' }. d7 ?! }+ K9 [├─15.【实时数仓-day01】protobuf整合canalClient.mp4# B* \0 `0 d+ ^: x, r- r9 Q
├─15.【实时数仓-day04】实时ETL-购物车数据ETL-购物车数据实时拉宽写入到kafka集群.avi
) h. N& Y, Z4 |8 s Y( I3 E" L├─15.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取配置文件格式说明.avi* \1 @" k% q) ]; V+ d
├─16.【实时数仓-day01】mysql的主备原理.mp4
3 ]7 i( ]8 g& o7 F├─16.【实时数仓-day04】实时ETL-评论数据ETL-评论数据实时拉宽写入到kafka集群.avi2 p$ c8 o* t' s2 S, ~* \0 H
├─16.【实时数仓-day05】Druid-Druid的数据查询.mp4
! m; X5 O& z# t- B- B# Z) a├─17.【实时数仓-day01】canal的工作原理及架构.mp4
% m+ J/ u. I* s ]+ H- Q0 M& c6 j├─17.【实时数仓-day04】实时ETL-导入数据模拟生成器.mp4# z/ o' g% }; _( b% h+ ^
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发表于 2022-7-1 02:48:01
