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6 J3 X) |+ j9 v- t9 a. N5 q& |尚硅谷大数据学科-项目实战; }7 L# m; U9 H; m3 f0 R, N# k+ I
├──尚硅谷_基于阿里云搭建实时数据仓库项目 + d: x* p% k& e T
| ├──视频 9 W/ Q# C2 _; j
| | ├──01_尚硅谷_阿里云实时数仓_项目简介 .avi 45.41M
+ v L: b) N. U0 R| | ├──02_尚硅谷_阿里云实时数仓_项目需求分析 .avi 23.50M
b) p' E7 v, l4 d# D| | ├──03_尚硅谷_阿里云实时数仓_阿里云技术框架 .avi 12.53M
* v2 N/ d: g$ g+ V/ J* f) T4 V| | ├──04_尚硅谷_阿里云实时数仓_技术选型 .avi 9.71M
* w6 L) e* n- k1 B% K| | ├──05_尚硅谷_阿里云实时数仓_系统架构设计 .avi 13.98M
2 v2 ]( |4 }1 G& [3 {9 h| | ├──06_尚硅谷_阿里云实时数仓_业务流程 .avi 18.01M
( D# |" } a/ e2 m' _9 }| | ├──07_尚硅谷_阿里云实时数仓_电商表结构 .avi 18.05M+ g8 o' W( O' b7 _
| | ├──08_尚硅谷_阿里云实时数仓_RDS购买 .avi 57.81M# r% W& ?3 A& Y6 |
| | ├──09_尚硅谷_阿里云实时数仓_RDS配置及连接 .avi 36.65M
# \0 e |" q& J$ n| | ├──10_尚硅谷_阿里云实时数仓_创建业务数据库及表 .avi 32.78M3 ^8 K. l# ~4 J0 O3 e# `; I1 D
| | ├──11_尚硅谷_阿里云实时数仓_创建DataHub及Project .avi 29.56M
; Q6 z1 V* j( `7 H# }* a5 _6 i) b| | ├──12_尚硅谷_阿里云实时数仓_同步事实表到DataHub .avi 83.01M( w7 t0 _: P! L! E
| | ├──13_尚硅谷_阿里云实时数仓_同步维表到MySQL .avi 90.11M. I' k+ D6 h. ~( e" S& U$ Q
| | ├──14_尚硅谷_阿里云实时数仓_实时数仓分层 .avi 14.80M
1 Z9 v: M3 v+ s/ c: @! [| | ├──15_尚硅谷_阿里云实时数仓_创建集群和创建项目 .avi 40.45M
6 U( m" l. j" t2 H0 u* o| | ├──16_尚硅谷_阿里云实时数仓_创建工作空间及业务开发平台 .avi 35.68M( \1 l/ u* l4 Y' k5 J5 e
| | ├──17_尚硅谷_阿里云实时数仓_建立任务及flinkSQL开发手册 .avi 91.84M
- L# c; F1 p5 A& M2 y| | ├──18_尚硅谷_阿里云实时数仓_ODS到DWD层的业务流程 .avi 165.32M7 o$ q7 O0 J. S9 D
| | ├──19_尚硅谷_阿里云实时数仓_AnalyticDB购买 .avi 53.48M, v: g, P t$ \1 p
| | ├──20_尚硅谷_阿里云实时数仓_RDS和AnalyticDB白名单配置及创建结果表 .avi 94.45M
3 T* F+ ?0 Q- T% K8 y* O: _| | ├──21_尚硅谷_阿里云实时数仓_DWD到ADS层的业务流程（地区销售分布统计） .avi 111.53M
! G. q$ V7 y5 s. L( N* w| | ├──22_尚硅谷_阿里云实时数仓_DWD到ADS层的业务流程（商品统计） .avi 71.53M
' Z/ f+ u6 V7 \, a) L% @| | ├──23_尚硅谷_阿里云实时数仓_DataV简介 .avi 20.76M
_$ B+ y$ E t| | ├──24_尚硅谷_阿里云实时数仓_DataV购买及白名单授权 .avi 71.10M
( u$ v6 Z% Z. r7 S- @% |" o( t| | ├──25_尚硅谷_阿里云实时数仓_地区分布统计可视化 .avi 153.06M
5 a2 w+ n% n1 d" T% o8 b4 e. @| | ├──26_尚硅谷_阿里云实时数仓_商品统计可视化 .avi 55.14M1 `1 t3 A; K' @* z6 t X" q+ K: Y
| | └──27_尚硅谷_阿里云实时数仓_项目总结 .avi 37.95M% N! ]# W% ^+ n! c4 x7 R
| └──笔记源码资料（无加密，下载到本地即可打开） .zip 17.69M3 B. Z9 B/ |+ ^: S6 X. U
├──尚硅谷_基于阿里云搭建数据仓库（离线） / i+ q8 v. u% g6 M0 ]
| ├──4.视频 5 q3 t3 q( I6 m6 p( r1 ]6 G
| | ├──01_阿里云大学_项目课程简介 .avi 56.64M6 k6 b8 C& b2 j8 H0 W* q' Q
| | ├──02_阿里云大学_数据仓库概念 .avi 31.85M. h7 y$ E; n; u! b ~
| | ├──03_项目需求及架构设计_项目需求分析 .avi 14.59M
+ E. z+ E8 c/ l% S J! b| | ├──04_项目需求及架构设计_阿里云计算框架 .avi 11.91M
" }) f1 b! L: f& Z| | ├──05_项目需求及架构设计_项目技术选型 .avi 10.18M
4 C. @0 U" P2 J# p/ t/ n; A| | ├──06_项目需求及架构设计_系统数据流程设计 .avi 20.38M
- ^. O b4 i, M7 D1 s. q8 l| | ├──07_项目需求及架构设计_服务器选型 .avi 17.62M$ _" ]) u8 e O0 `3 H& {6 ?
| | ├──08_项目需求及架构设计_集群规模及购买服务器建议 .avi 42.60M
5 z- N' k1 E, U: C| | ├──09_数据生成模块_埋点数据基本格式 .avi 47.83M
5 s* q1 N( U* }/ S; W: _) Z+ ^0 w| | ├──10_数据生成模块_事件日志数据 .avi 106.81M
3 ?9 K: `2 S2 h& F# }3 u; G1 @| | ├──11_数据生成模块_数据生成脚本 .avi 199.07M1 E6 m# ^" d! E V8 X# p8 g
| | ├──12_数据采集模块_注册购买ECS云服务器 .avi 92.84M. i4 x$ Z( i* I
| | ├──13_数据采集模块_配置防火墙 .avi 17.81M
) l" s3 s( F, J! f6 t8 W| | ├──14_数据采集模块_ECS配置升级 .avi 15.10M
; @. ]2 w5 H4 ]# l| | ├──15_数据采集模块_阿里云服务器连接 .avi 33.10M
& I2 s+ i4 [0 O8 Z) e| | ├──16_数据采集模块_配置主机名称映射 .avi 26.50M
# d; N% y- h: Y) j+ U/ V8 r| | ├──17_数据采集模块_创建普通用户atguigu .avi 22.12M, X+ V( G. F) H& w, P
| | ├──18_数据采集模块_集群分发脚本xsync .avi 20.35M& T* _4 ]: `7 G/ L+ A' ~
| | ├──19_数据采集模块_配置SSH无密登录 .avi 38.97M9 u! S, m8 M* E
| | ├──20_数据采集模块_集群整体操作脚本 .avi 15.02M. K1 z! q. j& Z ]
| | ├──21_数据采集模块_JDK安装 .avi 43.23M8 U1 ]9 n# K& h1 @1 W
| | ├──22_数据采集模块_日志生成 .avi 67.26M4 g! \" J4 F; B3 C3 O* ~9 F
| | ├──23_数据采集模块_Flume安装及使用 .avi 109.59M
" ~1 @# B0 f+ f| | ├──24_数据采集模块_DataHub简介 .avi 30.14M
3 ^2 V2 K- D! G" D' H| | ├──25_数据采集模块_创建DataHub与Topic .avi 21.03M. u) ?( i7 Y1 r8 w1 Y
| | ├──26_数据采集模块_Flume推送数据到DataHub .avi 76.79M
" [& `/ Y9 L7 {9 F0 I7 n) o| | ├──27_数据采集模块_DataWorks和MaxCompute简介 .avi 19.18M6 }! l. j, M( }& |9 u4 d% r7 m
| | ├──28_数据采集模块_创建工作空间 .avi 53.03M
9 X* F5 _5 b, F- u$ }* {0 L| | ├──29_用户行为数仓搭建_数仓分层概念 .avi 37.85M7 O( }9 F2 Z& L9 p
| | ├──30_用户行为数仓搭建_数仓分层配置 .avi 22.17M" F8 \0 y4 }6 u, I. s7 u* i, ]* q
| | ├──31_用户行为数仓搭建_原始数据层（ODS层） .avi 75.56M' n" V. W5 W. E# s+ {" [+ l; B
| | ├──32_用户行为数仓搭建_DataHub推送数据到MaxCompute .avi 38.58M
! m; |: } |! x& M4 A| | ├──33_用户行为数仓搭建_dwd层日志格式分析 .avi 19.15M
- Y+ ^( N3 k. R9 _) ^| | ├──34_用户行为数仓搭建_自定义UDTF .avi 147.39M
% b R2 L2 c, c9 ]3 P! P0 p| | ├──35_用户行为数仓搭建_DWD层建表（启动日志表） .avi 29.75M
+ q; `& _7 G; W ~# A9 j| | ├──36_用户行为数仓搭建_手动将ODS层数据导入DWD层 .avi 54.38M
: X) V# S3 S- l( G6 \| | ├──37_用户行为数仓搭建_DWD层数据导入脚本 .avi 32.21M
9 t% z+ J, j! A' G) f4 u; k* x| | ├──38_用户行为数仓搭建_手动将DWD层数据导入DWS层 .avi 46.69M
' {5 `7 F& |& F; L| | ├──39_用户行为数仓搭建_DWS层数据导入脚本 .avi 12.25M
0 l! U' S$ e6 @- k/ W; f! U5 F' `+ Y$ w| | ├──40_用户行为数仓搭建_ADS层脚本及日活需求：全流程业务调度 .avi 61.55M; r9 V8 z& F4 M* W0 l- {
| | ├──41_业务数仓理论_表的分类 .avi 23.33M' G: j4 m) u3 ^* y3 G, X; Y
| | ├──42_业务数仓理论_表的同步策略 .avi 23.82M# `7 t. t7 y8 u) b7 M
| | ├──43_业务数仓搭建_业务数仓架构图 .avi 19.05M* q$ q4 z8 t! D$ ], W! H% Q
| | ├──44_业务数仓搭建_RDS服务器准备 .avi 53.42M
' M3 l7 Q- d+ K6 h9 y| | ├──45_业务数仓搭建_创建业务数据库及表 .avi 35.64M
) O$ K& a7 i0 R5 H| | ├──46_业务数仓搭建_ODS层数据表创建 .avi 38.43M! u1 c) B6 m0 W
| | ├──47_业务数仓搭建_建立数据同步节点 .avi 76.19M0 s( l3 x" r! t6 x% p
| | ├──48_业务数仓搭建_每日全量表同步 .avi 113.27M
0 t5 Y- v/ e# R+ o6 n$ }6 z| | ├──49_业务数仓搭建_每日增量表同步 .avi 27.10M4 S- y5 f4 r8 d4 X3 Y
| | ├──50_业务数仓搭建_每日新增及变化表同步 .avi 23.48M
' o1 q) F! t8 @9 U1 n# M' ~% p0 \| | ├──51_业务数仓搭建_ODS层调度 .avi 15.83M) I1 j. f4 Q3 I
| | ├──52_业务数仓搭建_DWD层建表语句 .avi 27.81M5 P- C& y. I* }$ r' Q: d6 D
| | ├──53_业务数仓搭建_手动将数据导入DWD层 .avi 38.08M' ]) T( Q- N/ @* j# G8 A2 _7 t% B" ~
| | ├──54_业务数仓搭建_DWD层数据导入脚本 .avi 32.34M
* @2 z+ i3 l, M' I& Q4 X| | ├──55_业务数仓搭建_DWS层建表及脚本编写 .avi 39.37M
; m+ P% x+ n, ?/ g1 K' c% X| | ├──56_业务数仓搭建_ADS层建表及手动导入数据 .avi 31.94M# O% a' k. D4 a# c' `1 I* C o m
| | ├──57_业务数仓搭建_作业调度 .avi 44.04M U9 v/ X0 b' \* Q' `+ d$ R
| | ├──58_业务数仓搭建_作业调度执行 .avi 41.38M& [! |7 @! R7 p, L2 {3 J- q& j4 S
| | ├──59_数据导出与作业调度_创建商品销售数据同步节点 .avi 55.81M
) A: @2 @ I' d* \& || | ├──60_数据导出与作业调度_创建同步节点及作业调度 .avi 42.73M
% M: ?3 u1 w5 s$ h5 s0 X| | ├──61_数据导出与作业调度_业务数仓全流程作业调度 .avi 43.73M
" p$ L4 V: |1 F2 Z0 z% I \2 D8 ?| | ├──62_数据可视化_DataV简介 .avi 205.35M8 `7 z1 H, {4 `/ |
| | ├──63_数据可视化_购买QuickBI .avi 15.44M
2 y" V8 s# k1 P7 e% y/ Q0 ]| | ├──64_数据可视化_各个渠道日活占比图_配置数据源 .avi 22.05M: M. ~. l. X; w( C, W' B
| | ├──65_数据可视化_各个渠道日活占比图_配置数据集 .avi 18.90M
7 E7 d- i* ]$ l* f' J| | ├──66_数据可视化_各个渠道日活占比图_配置饼图仪表盘 .avi 33.35M
- Z& ]3 @. s, D$ O# y| | ├──67_数据可视化_地区销售额分析 .avi 25.92M" ]+ u- B( h A9 m% X
| | ├──68_数据可视化_年龄段销售额占比分析 .avi 39.50M! d4 E( b8 I3 I9 ]3 C
| | ├──69_数据可视化_热门商品分析 .avi 40.04M" m) ]& |, S% h f$ V
| | ├──70_数据可视化_分享仪表盘 .avi 13.22M8 E% @9 O+ O o9 _- W
| | ├──71_数据可视化_数据门户（高级版）简介 .avi 16.73M, R1 e9 v8 V4 G& n" i' l
| | ├──72_协同工作_RAM管理界面 .avi 35.20M
; m( a, Y, s; A8 x W$ b| | ├──73_协同工作_RAM账号如何登录 .avi 40.87M
2 ?- g$ M* p1 j5 t! A u| | └──74_阿里云大学_项目总结 .avi 14.11M
9 v A+ ?8 l# h# j$ f| └──资料 .txt 0.13kb
$ D" O) h( h' M* r. v! V& l3 C├──尚硅谷大数据电商数仓项目（含2.0、3.0版本）
: k% g- g/ c. y% G| ├──尚硅谷数仓项目实战V2.0
# |! p; X6 H! L' z. \, ?| | ├──视频 ( e* u9 b4 c" ?% v
| | ├──PDF版资料 .zip 5.46G$ l; R( s( E! i6 D+ M/ K) r
| | ├──Word版资料 .zip 40.33M, W9 N/ c7 ~/ s u
| | ├──笔记 .zip 26.97M
8 E% J% ^- R0 r" ^/ r) N| | ├──代码 .zip 67.80M1 [4 b# o7 t* k7 B/ m6 I' ]
| | ├──软件 .zip 489.99M
2 c+ V4 w6 k% N; C' X6 X| | └──资料 .zip 5.90G$ y' h6 k4 y) T) k& t. F
| └──尚硅谷数仓项目实战V3.0 ) ?3 I& P1 H0 k0 j# I: R# N r4 o
| | ├──笔记（代码在Word中） % \ t& s0 Z5 C r7 d; {6 ?
| | ├──视频
! Q _6 ~' K9 S% a5 V1 W| | └──资料
1 M) A! V/ d: ?- e├──尚硅谷大数据电商项目(实时处理) # [: w$ f& y: L6 P0 a
| ├──视频 8 o7 ]4 R* E0 j+ u" ` x0 g/ m$ G
| | ├──001_尚硅谷_实时电商项目_项目介绍 .avi 14.11M; U2 T' Q# g( v$ b% R8 x% c4 m
| | ├──002_尚硅谷_实时电商项目_离线架构回顾 .avi 48.53M
2 B. \" Q) \& w9 E% Y: Z. N; {| | ├──003_尚硅谷_实时电商项目_实时架构讲解 .avi 44.06M
8 ], Y ?& K1 T: s: b4 b| | ├──004_尚硅谷_实时电商项目_项目需求介绍 .avi 48.70M. h* b1 u. @9 V- e
| | ├──005_尚硅谷_实时电商项目_模拟生成数据 .avi 54.10M( Q1 W/ w6 y. X3 D- H& y7 f
| | ├──006_尚硅谷_实时电商项目_SpringBoot介绍 .avi 34.61M
( }7 V/ x# z) k q) y| | ├──007_尚硅谷_实时电商项目_SpringBoot程序创建 .avi 104.36M" z. r# ?0 f! G; S$ Y! l& K
| | ├──008_尚硅谷_实时电商项目_创建LoggerController接收模拟器生成数据 .avi 137.50M( V2 Q! R0 U- Y0 o
| | ├──009_尚硅谷_实时电商项目_利用logback将日志数据落盘 .avi 108.82M
# E, V8 \3 J* F2 ?# N| | ├──010_尚硅谷_实时电商项目_将日志发送到kafka对应的主题中 .avi 133.98M
# `# L4 K" J- y* M: z# B| | ├──011_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 61.89M
& B4 ]% n% l# C/ h| | ├──012_尚硅谷_实时电商项目_打包日志处理程序到单台Linux上运行 .avi 102.36M
; A; c$ b- O9 B5 I! f| | ├──013_尚硅谷_实时电商项目_负载均衡介绍 .avi 86.95M( w" C, o0 W n4 k
| | ├──014_尚硅谷_实时电商项目_Nginx安装和启动 .avi 115.30M
1 @/ g; V, S# X1 j! e- I| | ├──015_尚硅谷_实时电商项目_Nginx配置文件说明 .avi 66.79M( i ^" v0 J% M8 S5 Q/ y, ~0 S z
| | ├──016_尚硅谷_实时电商项目_Nginx常用应用场景 .avi 88.98M1 k9 ?# c6 M7 a, X! U. g& b# S
| | ├──017_尚硅谷_实时电商项目_整体流程测试 .avi 91.73M7 c& u: M1 F& R" B+ n# d( B
| | ├──018_尚硅谷_实时电商项目_编写脚本启动Nginx以及日志服务 .avi 42.40M9 f9 P: H8 Q# c* o2 F$ Z+ W! H# Y
| | ├──019_尚硅谷_实时电商项目_日活业务介绍 .avi 75.04M$ G* v# z J& W9 z- T' Y8 {/ U+ B
| | ├──020_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾 .avi 75.95M7 a7 d2 p* K" e" B3 u
| | ├──021_尚硅谷_实时电商项目_ElasticSearch介绍 .avi 174.56M
6 }; J: k. a; y$ I) M| | ├──022_尚硅谷_实时电商项目_RestFul编程风格 .avi 40.26M
7 z7 F) ?2 S) U5 x0 l. F) y| | ├──023_尚硅谷_实时电商项目_特点 .avi 127.67M
1 I( c3 N, F$ s& m$ T) T# N* w$ `+ `) o| | ├──024_尚硅谷_实时电商项目_Lucene、Nutch、ElasticSearch关系 .avi 56.12M
y6 i1 l, |5 x4 O0 Q9 Z& M6 p1 ?| | ├──025_尚硅谷_实时电商项目_ElasticSearch安装以及单节点启动测试 .avi 163.61M1 z* b k1 u6 N' b2 s9 D- W% f. o Q
| | ├──026_尚硅谷_实时电商项目_Kibana安装以及测试 .avi 161.69M! I1 V( d* T. l# E1 V' {
| | ├──027_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 65.66M9 j' L6 u+ V3 W- u- U. Y8 R
| | ├──028_尚硅谷_实时电商项目_相关概念介绍 .avi 259.14M9 X4 u4 G" x& k3 u0 ] P
| | ├──029_尚硅谷_实时电商项目_对索引的操作 .avi 100.99M0 ]$ S5 F! t( n" M( H8 {4 c" C% X
| | ├──030_尚硅谷_实时电商项目_对文档的操作1 .avi 129.92M* t9 P" D: e. Z3 u* z. ^
| | ├──031_尚硅谷_实时电商项目_对文档的操作2 .avi 132.87M
) L7 u! {8 F) @& o2 I| | ├──032_尚硅谷_实时电商项目_按分词查询 .avi 83.44M
! k) A- N0 N: v' \, _* Y+ _| | ├──033_尚硅谷_实时电商项目_查询操作1 .avi 130.71M7 L; k. j% _, c
| | ├──034_尚硅谷_实时电商项目_查询操作2 .avi 58.93M$ f4 b8 \& m; H) S! a* i0 Q
| | ├──035_尚硅谷_实时电商项目_聚合操作 .avi 63.44M
8 e" x. i3 F4 f8 ] s' V/ a| | ├──036_尚硅谷_实时电商项目_ik分词器 .avi 76.05M
1 W: r+ |: }: ]% L# L d" g| | ├──037_尚硅谷_实时电商项目_自定义词库（本地） .avi 38.87M# t4 g: e! G3 p3 y. q) ^8 T) D2 e
| | ├──038_尚硅谷_实时电商项目_自定义词库（远程） .avi 80.03M
) Z' t; T d( l* ~7 e| | ├──039_尚硅谷_实时电商项目_mapping .avi 132.19M& v. ?& V8 W- F8 Z" C4 J; q
| | ├──040_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 127.19M0 ?. |0 z9 W+ H( r7 f* |6 [. K
| | ├──041_尚硅谷_实时电商项目_别名 .avi 95.78M
, n/ J, u- F+ @8 L+ _1 Y| | ├──042_尚硅谷_实时电商项目_索引模板 .avi 113.28M5 k$ H- L( \: Y3 X
| | ├──043_尚硅谷_实时电商项目_JestFactory对象的创建 .avi 180.29M. p- Q3 z5 e& \; h; A7 Q
| | ├──044_尚硅谷_实时电商项目_向ES中插入单条数据方式1 .avi 79.79M
* ~& R: ?& ~% ?, C$ [+ b0 q t| | ├──045_尚硅谷_实时电商项目_向ES中插入单条数据方式2 .avi 93.61M
" C0 w- U+ L4 o3 \! C G+ ~7 I| | ├──046_尚硅谷_实时电商项目_根据id查询索引中的单条文档 .avi 31.14M9 E5 _* S! x& g% l& y
| | ├──047_尚硅谷_实时电商项目_根据查询条件查询多条文档1 .avi 98.88M, ?6 q' H. W! _+ |# j3 w
| | ├──048_尚硅谷_实时电商项目_根据查询条件查询多条文档2 .avi 138.93M( Y! C/ B9 A/ R1 P5 f* T; V
| | ├──049_尚硅谷_实时电商项目_日活业务介绍 .avi 33.34M
8 j( P M) _% t; q| | ├──050_尚硅谷_实时电商项目_搭建日活开发环境 .avi 78.68M
; I7 Q1 @7 Z- C| | ├──051_尚硅谷_实时电商项目_读取配置文件的工具类 .avi 46.54M$ n% ~5 i7 d9 \; z& q$ N! y
| | ├──052_尚硅谷_实时电商项目_读取Kafka数据的工具类 .avi 93.82M
& h* d) j8 l2 N) e9 _| | ├──053_尚硅谷_实时电商项目_获取Redis客户端工具类 .avi 81.32M; o0 @/ k: ?+ T9 U7 U# n# x' V! z
| | ├──054_尚硅谷_实时电商项目_编写SparkStreaming程序消费kafka数据 .avi 151.81M( P# G; N, j) C5 D& |8 U
| | ├──055_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 56.68M* ~; N5 V3 F r, U. R3 \
| | ├──056_尚硅谷_实时电商项目_已经登录设备去重思路分析 .avi 72.09M, ^1 O' x& N( {# r/ h
| | ├──057_尚硅谷_实时电商项目_通过Redis对已经登录的数据进行去重方式1 .avi 73.10M( f* l; P/ b' n' ~! p: a1 |" J/ ~
| | ├──058_尚硅谷_实时电商项目_通过Redis对已经登录的数据进行去重方式2 .avi 92.72M
+ R, r% o) ?+ V2 ]2 u4 C2 W| | ├──059_尚硅谷_实时电商项目_将采集到的数据批量保存到ES中业务实现 .avi 152.83M$ l6 d% o: [% [9 ^
| | ├──060_尚硅谷_实时电商项目_批量保存ES代码的实现 .avi 80.41M
0 ]0 m; v9 v/ O. @! J( z) y| | ├──061_尚硅谷_实时电商项目_去重和保存到ES总结 .avi 45.96M
: G- l: ^% ^. s: X; S1 R+ E| | ├──062_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾1 .avi 117.85M
) {; h) K: j- s0 { H* Q2 \| | ├──063_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾2 .avi 65.36M5 w: f$ M% N4 d2 c- h) i' t6 @
| | ├──064_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾3 .avi 138.38M, s, |$ @4 Y0 F4 o9 [/ [/ |3 c
| | ├──065_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾4 .avi 74.28M4 W+ S; y6 M, d E
| | ├──066_尚硅谷_实时电商项目_精准一次性消费方案分析 .avi 103.23M2 N7 h7 c; f$ `0 ^/ E8 }, f F/ [5 K
| | ├──067_尚硅谷_实时电商项目_手动提交偏移量+幂等性处理分析 .avi 35.87M
) W k( f' o$ l. _0 K& T) s| | ├──068_尚硅谷_实时电商项目_从Redis中获取偏移量 .avi 99.68M+ z% V& P: D1 u' m A
| | ├──069_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 93.80M
$ j* h, D; {" u$ k7 F| | ├──070_尚硅谷_实时电商项目_从指定偏移量读取Kafka数据并获取偏移量位置 .avi 121.02M; Y4 H/ Z! B, H: `7 T3 c4 U2 P
| | ├──071_尚硅谷_实时电商项目_保存偏移量到Redis .avi 107.21M- B. ?* Y& z' }1 F, q
| | ├──072_尚硅谷_实时电商项目_关于去重 .avi 61.78M
% b9 P) ^- J, s# `' D" w# F| | ├──073_尚硅谷_实时电商项目_通过kibana进行可视化展示 .avi 134.92M
5 G7 R& [0 x% |( c4 n* F) M' f| | ├──074_尚硅谷_实时电商项目_发布查询接口架构介绍 .avi 86.07M
& n, z* N; y1 X. }* q5 I8 n; A| | ├──075_尚硅谷_实时电商项目_搭建项目架构 .avi 100.44M' R$ F# {# U/ ~ x
| | ├──076_尚硅谷_实时电商项目_获取当前日活数的Service方法实现 .avi 110.77M, H O/ w) E: R6 s& x; `4 `5 f
| | ├──077_尚硅谷_实时电商项目_获取日活Controller处理 .avi 76.50M
) ?' ?9 B) ?) W9 Y8 J| | ├──078_尚硅谷_实时电商项目_获取分时日活数Service方法实现 .avi 100.82M0 B5 `( Q9 z1 K
| | ├──079_尚硅谷_实时电商项目_获取分时日活数Controller处理 .avi 77.15M
" `2 x; M) G4 j. U2 {/ e4 k8 u" B| | ├──080_尚硅谷_实时电商项目_前端访问数据接口测试 .avi 66.13M
+ M# v' Z0 i; Y/ g ?| | ├──081_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 15.71M
! _9 L1 w6 |& ]: U4 o| | ├──082_尚硅谷_实时电商项目_首单业务分析 .avi 122.30M
- y. x5 _& W# I1 U8 ]$ ^| | ├──083_尚硅谷_实时电商项目_canal使用场景 .avi 73.19M
* ?# ?4 H8 R! F9 ` w* D0 @| | ├──084_尚硅谷_实时电商项目_canal工作原理 .avi 38.65M; r# a9 u: U! z1 S
| | ├──085_尚硅谷_实时电商项目_MySQL前期准备工作 .avi 135.81M
/ b3 F Z8 _" R6 t w; N9 K: C& H| | ├──086_尚硅谷_实时电商项目_canal配置以及单机测试 .avi 143.17M
+ Q1 R/ q* d! W4 o| | ├──087_尚硅谷_实时电商项目_canal高可用 .mp4 24.11M
; u2 Y: M9 R& s" S' E3 C9 V- u| | ├──088_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾 .avi 59.11M& e" G2 I* o' E" G- \) Q$ L
| | ├──089_尚硅谷_实时电商项目_使用canal进行分流处理 .avi 164.13M/ v4 N1 L0 m7 d7 k
| | ├──090_尚硅谷_实时电商项目_封装向Kafka发送数据工具类并对canal分流进行测试 .avi 79.63M
- g5 o# I7 |8 B% R7 S" g! `| | ├──091_尚硅谷_实时电商项目_maxwell的安装以及配置 .avi 132.93M
4 Z+ o7 g* P, [5 D1 H| | ├──092_尚硅谷_实时电商项目_编写BaseDBMaxwellApp对数据进行分流 .avi 153.52M5 ~6 {5 I; d2 j( f; j
| | ├──093_尚硅谷_实时电商项目_总结 .avi 18.09M
; H; N5 G: D/ _ t$ @+ F| | ├──094_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 35.08M
$ n" T$ f( w4 d' J. j| | ├──095_尚硅谷_实时电商项目_Hbase回顾1 .avi 166.87M3 c" Z2 ?' E# {: J. w
| | ├──096_尚硅谷_实时电商项目_Hbase回顾2 .avi 159.88M
% C. }& x0 ?2 u2 f( y8 l| | ├──097_尚硅谷_实时电商项目_Phoenix客户端连接工具 .avi 39.23M
/ G. m1 _* Q3 o% r& S| | ├──098_尚硅谷_实时电商项目_封装Phoenix查询工具类 .avi 138.60M
; c5 c+ @3 w* Y1 a5 y3 u| | ├──099_尚硅谷_实时电商项目_客户端工具问题解决 .avi 94.18M
. v! R7 y& l3 O, ~" S- J4 B# t| | ├──100_尚硅谷_实时电商项目_从kafka订单主题中读取数据 .avi 119.98M0 h( L. Y- u* \+ @4 q1 z; b8 S. M
| | ├──101_尚硅谷_实时电商项目_判断是否首单方案1 .avi 64.37M
* |2 p# a1 W5 k' o- a8 @' b, d| | ├──102_尚硅谷_实时电商项目_判断是否首单方案2 .avi 99.54M
, h1 E$ C8 F7 e+ Z| | ├──103_尚硅谷_实时电商项目_更新Phoenix中用户消费状态 .avi 109.65M: L5 ^5 Z! a! X }" \& m3 S
| | ├──104_尚硅谷_实时电商项目_Phoenix客户端连接工具2 .avi 37.90M( Q: ]/ d ]* M' D- D: K# v
| | ├──105_尚硅谷_实时电商项目_尚硅谷大数据_实时项目_同批次状态修正 .avi 94.84M7 n5 g& ^8 q* v1 X( u
| | ├──106_尚硅谷_实时电商项目_总结 .avi 37.30M& \) I) T1 I+ e3 _8 F5 J. D3 C
| | ├──107_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 83.53M3 C F3 p1 j( L) c" c
| | ├──108_尚硅谷_实时电商项目_维度表关联分析 .avi 139.07M
* \9 R7 a2 Y3 V2 q| | ├──109_尚硅谷_实时电商项目_省份维度表的处理1 .avi 95.51M b" [# z2 x5 r0 S6 V3 r0 S
| | ├──110_尚硅谷_实时电商项目_省份维度表的处理2 .avi 119.71M
0 g7 u) F$ I4 Q$ h! v| | ├──111_尚硅谷_实时电商项目_用户维度表的处理1 .avi 117.50M- G# ]/ R( [9 N" Z
| | ├──112_尚硅谷_实时电商项目_用户维度表的处理2 .avi 87.09M7 D% q$ z2 x2 a& b$ [" p
| | ├──113_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾 .avi 63.95M
- `6 p1 }- r; K6 P| | ├──114_尚硅谷_实时电商项目_和省份维度关联思路 .avi 29.50M
' P3 T8 |8 o$ }' h| | ├──115_尚硅谷_实时电商项目_和省份维度关联方案1 .avi 115.89M0 M7 K7 e# P: h; I8 G: i2 D
| | ├──116_尚硅谷_实时电商项目_和省份维度关联方案2 .avi 91.23M7 G$ H" |- F' J4 b/ d
| | ├──117_尚硅谷_实时电商项目_和用户维度关联 .avi 73.77M% E: ~$ u$ D ~& ?
| | ├──118_尚硅谷_实时电商项目_保存订单数据到ES中 .avi 98.44M
7 k; r) p% p; O; l' d: ?3 j& _| | ├──119_尚硅谷_实时电商项目_使用Kibana进行可视化 .mp4 244.53M
1 A' X5 y% N6 T- C| | ├──120_尚硅谷_实时电商项目_总结 .mp4 61.05M
+ q% c x# V( X Z& S| | ├──121_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 58.67M
6 J/ Q1 J3 m: U5 k( G* U& @| | ├──122_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊介绍 .avi 68.46M
2 e7 {# n1 [* k4 r8 ~7 Z: [| | ├──123_尚硅谷_实时电商项目_从Kafka中读取订单明细数据 .avi 65.12M- T" P) C4 n! W0 ~1 A& l, G
| | ├──124_尚硅谷_实时电商项目_维度表的创建 .avi 115.31M
L+ K, Z$ {! _7 ~7 J5 [| | ├──125_尚硅谷_实时电商项目_维度数据处理代码实现 .avi 114.86M
; W% @# b3 Y& q8 _| | ├──126_尚硅谷_实时电商项目_订单明细和商品维度关联 .avi 67.25M; {; `$ k: \+ Y; Z& [) b. q
| | ├──127_尚硅谷_实时电商项目_订单明细和维度关联测试 .avi 63.39M
! L3 c. o {3 q) Y3 W| | ├──128_尚硅谷_实时电商项目_订单和订单明细数据写回Kafka .avi 100.20M1 Y6 l9 q5 k8 I; V$ `
| | ├──129_尚硅谷_实时电商项目_OrderWideApp接收双流数据测试 .avi 142.27M7 }+ \# X- }) [2 K1 W% U
| | ├──130_尚硅谷_实时电商项目_双流Join问题解决方案 .avi 141.12M
* x, ~, N7 p' P c0 c" a| | ├──131_尚硅谷_实时电商项目_双流Join代码实现 .avi 140.72M Q( h H8 Y4 c; i" m/ I! A
| | ├──132_尚硅谷_实时电商项目_双流合并测试 .avi 67.97M1 ]2 m7 T; ?. v; R* W: t
| | ├──133_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊需求 .avi 91.64M
# M6 ~: D7 F Z. J- \| | ├──134_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊思路介绍 .avi 41.23M% d m) l+ g$ X7 D" _8 |
| | ├──135_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊代码实现 .avi 178.32M
; ]) N$ i2 U1 Y, `| | ├──136_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊测试 .avi 53.66M
( J% o7 ?4 j q/ \" Z# \0 _5 j| | ├──137_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 131.23M o( w9 V" V% @4 f% c
| | ├──138_尚硅谷_实时电商项目_ClickHouse介绍 .avi 139.27M2 x" }: J% U. A, v
| | ├──139_尚硅谷_实时电商项目_安装前准备工作 .avi 40.28M
/ H$ a& x1 i% j4 ^" e$ Q: A4 z| | ├──140_尚硅谷_实时电商项目_单机安装 .avi 98.02M4 Y, D, G2 P6 v# o
| | ├──141_尚硅谷_实时电商项目_数据类型 .avi 125.29M* {5 B% K. \0 ~" A6 U
| | ├──142_尚硅谷_实时电商项目_三个属性讲解 .avi 119.22M+ d8 t: A, @* [! O" Q% y: j5 e
| | ├──143_尚硅谷_实时电商项目_二级索引 .avi 51.35M/ m7 k$ i! i$ I
| | ├──144_尚硅谷_实时电商项目_TTL设置 .avi 38.85M$ D( `% W$ T8 Z1 |
| | ├──145_尚硅谷_实时电商项目_ReplacingMergeTree .avi 52.32M+ b! p: d7 E3 ]$ A' p
| | ├──146_尚硅谷_实时电商项目_SummingMergeTree .avi 43.57M3 D# B+ L8 q2 ^$ ^% h8 E
| | ├──147_尚硅谷_实时电商项目_SQL操作 .avi 83.95M5 K% |1 d0 o8 Q" v: Z
| | ├──148_尚硅谷_实时电商项目_副本 .avi 84.15M
, A% y) [$ b( H1 c| | ├──149_尚硅谷_实时电商项目_分片的读取和写入流程 .avi 86.50M
9 d( `) |4 X4 m) S- F8 k. {| | ├──150_尚硅谷_实时电商项目_分片集群配置 .avi 109.54M
3 u; q. z, I5 _0 K* O+ L+ n( T1 c| | ├──151_尚硅谷_实时电商项目_保存双流Join后的数据到ClickHouse中1 .avi 94.77M
9 T# R5 [( j5 A| | ├──152_尚硅谷_实时电商项目_保存双流Join后的数据到ClickHouse中2 .avi 118.10M
/ Q8 W3 g2 B; {' ?: Y! R o| | ├──153_尚硅谷_实时电商项目_数据接口架构介绍 .avi 55.24M
) P+ B: ^6 C1 b$ Z5 O6 U& I" n$ Z| | ├──154_尚硅谷_实时电商项目_配置文件属性说明 .avi 47.25M
1 m& M" P e9 ]& f$ I6 n| | ├──155_尚硅谷_实时电商项目_Mapper接口的创建 .avi 79.86M" M. g. P$ @8 j; @) g4 ` p
| | ├──156_尚硅谷_实时电商项目_Mapper配置文件说明1 .avi 41.32M
2 {+ P! ~# d% r1 G \* I| | ├──157_尚硅谷_实时电商项目_没有得到分摊数据问题排查 .avi 92.68M
4 _2 p% ?' \: C( H, _| | ├──158_尚硅谷_实时电商项目_MyBatis映射文件配置 .avi 80.45M( V# K5 N9 Q0 E" \ h1 j
| | ├──159_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾 .avi 90.67M
' a$ Q* m. s% }' W. H| | ├──160_尚硅谷_实时电商项目_Service层处理代码 .avi 94.82M
$ o% G& l- k; q7 X- T| | ├──161_尚硅谷_实时电商项目_Controller层处理代码及测试 .avi 112.52M+ ~2 h# t: a V7 Z+ T9 D2 D
| | ├──162_尚硅谷_实时电商项目_ADS层聚合思路 .avi 97.35M# x2 M$ G& J# Z) I- ^9 |
| | ├──163_尚硅谷_实时电商项目_数据库表创建以及查询MySQL工具类封装 .avi 82.27M9 a1 c3 d5 W: N. W
| | ├──164_尚硅谷_实时电商项目_从MySQL中获取偏移量的工具类封装 .avi 46.50M
( i3 p( ]& F8 f9 e, J7 _# n| | ├──165_尚硅谷_实时电商项目_将数据写回到Kafka .avi 81.21M
! E* | `8 P7 m' G0 ]| | ├──166_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾 .avi 152.25M
Q+ `6 J; ]4 I4 T| | ├──167_尚硅谷_实时电商项目_从Kafka中读取dws层数据 .avi 158.72M/ y( _. D3 x1 E
| | ├──168_尚硅谷_实时电商项目_scalikejdbc工具介绍 .avi 28.83M
% k8 X9 l" E4 h& {| | ├──169_尚硅谷_实时电商项目_保存数据到MySQL（精准一次性第二种实现） .avi 136.72M
# d! U7 p! f( S6 G' Q) b' Z| | ├──170_尚硅谷_实时电商项目_发布数据接口程序介绍 .avi 108.76M
7 u8 x$ E1 H1 Q| | ├──171_尚硅谷_实时电商项目_抽取方法避免踩坑 .avi 75.43M9 Z6 q- t2 Q' o/ e' D
| | ├──172_尚硅谷_实时电商项目_发布数据查询接口 .avi 93.91M2 j9 m) z+ _ u; o, g. i+ y. h8 d) O
| | ├──173_尚硅谷_实时电商项目_DataV数据展示 .avi 430.18M
4 M# i9 T, `: l9 |- g0 w( B| | └──174_尚硅谷_实时电商项目_阶段总结 .avi 190.30M
) J, o' K P- k; }: h| ├──笔记 .zip 12.58M, f, }. ^) }3 t* O( X) S
| ├──代码 .zip 28.98M
% c; O7 z+ C. x# x| └──资料 .zip 1.77G
; p/ J. M' H) h7 Q3 b├──尚硅谷大数据技术之电信客服综合案例
8 e& H& [5 Q1 T3 {| ├──1.笔记 .zip 966.49kb
* i, m& x9 x3 c( A| ├──2.资料 .zip 37.45M4 u. r: t- N$ H O# `
| ├──3.代码 .zip 22.85M
: `$ B! [$ _; t! R, || └──4.视频 .zip 3.12G
& X) g* L t. p k8 J) ^├──尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统
3 S4 h; u, c4 G+ \| ├──1.笔记 8 Z0 ^( U8 E0 U3 ]) q- ?: a
| | ├──1_推荐系统简介 .pdf 1.87M. _! Q6 E( s M2 S
| | ├──2_数学基础 .pdf 1.44M) a9 P. q4 r1 u: b
| | ├──3_机器学习基础 .pdf 4.06M9 k; A2 `/ G1 b7 W8 [, U
| | ├──4_机器学习模型 .pdf 3.47M
4 |0 E: S; {" y7 t, || | ├──5_推荐系统算法详解 .pdf 3.61M( d8 a- D2 M7 }5 g/ l$ s
| | ├──6_电影推荐系统设计 .pdf 3.80M/ E* Z3 V0 W" J+ t: i9 X
| | ├──jupyter notebook安装使用 .docx 33.40kb1 Z2 r. k5 o" z9 V5 b
| | ├──Python简单教程 .docx 913.79kb
: k' W, H6 w8 j/ Z: Y| | └──尚硅谷大数据技术之电影推荐系统 .pdf 2.35M
+ W! N8 o$ s2 F- ? y& M| ├──2.资料
, @4 ?: r4 A8 u9 Y* O4 ?| | └──资料下载地址 .txt 0.13kb) ]1 B6 n9 w6 f' ]
| ├──3.代码 1 L8 ]! C) X5 G" L- l3 J$ _
| | ├──01_算法代码_JupyterNotebook 8 X7 ^1 ` M- z# u
| | └──02_项目代码_MovieRecommendSystem 8 c9 V! S8 S% g/ t0 r" ]* i
| └──4.视频 3 Q; m. |5 L1 Y8 r
| | ├──II_电影推荐项目
4 A$ I4 W, [2 ^: J; y5 M2 Q; s| | ├──I_理论
) d% [' Z2 |; e" P5 q- Q' W7 K6 B| | └──000_尚硅谷_机器学习和推荐系统_课程简介 .wmv 29.84M& W6 `) ~, w! `$ ]4 Q% H8 y0 D
├──尚硅谷大数据项目之Flink实时数仓
3 P# \2 [2 @" m# z; a| ├──视频 3 o/ p0 H1 F$ A, C
| | ├──001-尚硅谷-Flink实时数仓-课程介绍 .mp4 107.29M
2 q' |2 |- m9 ^| | ├──002-尚硅谷-Flink实时数仓-项目介绍 .mp4 27.49M" }4 j( ?5 u0 J( u ]
| | ├──003-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-课程介绍 .mp4 10.99M9 u/ h# R! A2 U
| | ├──004-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-数仓分层之为什么分层 .mp4 17.78M
( k o$ B; M& S( i$ b% t; B1 ?| | ├──005-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-数仓分层之分层明细 .mp4 18.78M
& y0 e8 w9 y2 e4 z& h| | ├──006-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-整体需求介绍 .mp4 43.29M
$ Q6 `% |$ ]" L- D| | ├──007-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-离线架构分析之Sqoop&Flume .mp4 22.01M
* M, l) D; y" ]+ y7 x9 v" }| | ├──008-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-离线架构分析之FlumeTairDirSource问题提出&解决 .mp4 57.45M9 d8 x6 t* F5 s0 U6 }8 _
| | ├──009-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-离线架构分析之Kafka .mp4 57.96M6 f$ \- T9 F% f3 P8 N3 T4 i: J9 |
| | ├──010-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-离线架构分析之其他 .mp4 15.26M% }, C; H/ z) T) U1 \
| | ├──011-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-实时架构分析 .mp4 26.20M8 f1 C9 K7 G! T" Z: e8 v* |
| | ├──012-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-架构对比 .mp4 24.31M2 H7 }) |2 ~. ^8 m1 B; e4 X$ E
| | ├──013-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之需求分析 .mp4 14.02M
# }. _+ Y1 a% X| | ├──014-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之MockJar包测试 .mp4 18.89M
, k/ o! y7 H+ B7 i$ P5 L8 O9 z| | ├──015-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之SpringBoot简单介绍 .mp4 19.38M
: x; R3 B# Q _, F0 j) B* j| | ├──016-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之SpringBoot创建项目&简单测试 .mp4 49.74M, j3 ~+ ?& e: ~; A M2 W! s4 @! l: Y
| | ├──017-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之SpringBoot创建项目&加参数测试 .mp4 10.13M
& ]( p# }1 [8 r4 }& n| | ├──018-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之数据落盘&写入Kafka 编码 .mp4 58.68M
4 P# o7 r% [6 V| | ├──019-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之数据落盘&写入Kafka 本地测试 .mp4 26.12M, ?) C" v* u8 {) Z$ _, k
| | ├──020-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之数据落盘&写入Kafka 单机测试 .mp4 28.87M
3 E; @( S: R3 r9 p| | ├──021-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之Nginx 介绍 .mp4 26.81M
8 N9 c& n i1 h+ `" h+ g| | ├──022-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之Nginx 安装&启动 .mp4 30.90M
# i' e4 i$ ]8 w' J1 Z| | ├──023-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之Nginx 配置负载均衡&测试 .mp4 29.21M
' T- [) I: r8 T. \# a) z( _+ ^6 U$ C| | ├──024-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-日志数据采集之集群测试 .mp4 52.25M
2 Y3 ~" F% W" q) U2 e$ \5 y+ o5 G| | ├──025-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之建库&建表 .mp4 20.84M
@" ~) ?5 d! S- l| | ├──026-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC 什么是CDC&对比 .mp4 28.82M' _) i+ o2 `+ G/ s9 [4 O* I
| | ├──027-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC 介绍 .mp4 33.55M
# c5 ?8 R7 T% M) L8 q9 A| | ├──028-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStream方式 编码 .mp4 66.31M
1 ~* A' w, K! _2 T' Z| | ├──029-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStream方式 测试 .mp4 44.56M
8 j& e2 P3 n5 j| | ├──030-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 设置CK&打包&开启集群 .mp4 46.69M4 `5 q3 C* C' Q/ ^+ e$ F
| | ├──031-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 打包进行断点续传测试 .mp4 47.53M4 d0 W' s8 t9 r i. {7 |8 e
| | ├──032-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC FlinkSQLAPI 编码&测试 .mp4 43.75M9 H2 t- C/ T% ]; t4 V# ?
| | ├──033-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 自定义反序列化器 格式说明 .mp4 40.25M. x7 E" S9 w0 [, P6 l- e
| | ├──034-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 自定义反序列化器 编码完成 .mp4 57.24M; s. e! w0 M5 e; \
| | ├──035-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 自定义反序列化器 代码测试 .mp4 26.93M: ?0 w5 \* h9 [) w- H
| | ├──036-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI&FlinkSQL对比 .mp4 6.96M
! S; ]$ U+ {& V: `% A| | ├──037-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之Maxwell 安装说明&测试 .mp4 41.91M
8 ], v( z2 e6 _. b( `# i4 H. X| | ├──038-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之Canal 安装说明&测试 .mp4 30.53M
: e; e' }5 T6 z0 A9 W| | ├──039-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之CDC对比 .mp4 47.29M1 g2 {3 [5 x5 b! ]7 q
| | ├──040-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之读取MySQL数据并写入Kafka 编码 .mp4 44.48M$ f, K1 m7 B( [/ D
| | ├──041-尚硅谷-Flink实时数仓-采集模块-业务数据采集之读取MySQL数据并写入Kafka 测试 .mp4 18.62M3 s) ?; |1 c# r# g, b
| | ├──042-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-课程介绍 .mp4 18.30M
+ u/ ?: s9 p9 ^4 N| | ├──043-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-行为数据 需求分析 .mp4 28.26M
4 S; Q, \ n4 ^( ^$ w z| | ├──044-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-行为数据 思路整理&消费Kafka数据 .mp4 29.66M& L; I! i3 c# z6 \9 I) ]
| | ├──045-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-行为数据 将数据转换为JSON对象 .mp4 24.13M1 s/ G% P, P7 a I1 e) [! ~ i
| | ├──046-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-行为数据 新老用户校验 .mp4 34.10M
0 V: M: C) r- ]0 w! U2 G( I| | ├──047-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-行为数据 侧输出流&写入Kafka .mp4 42.58M
2 v* o0 h6 ^& s; [ L+ o. N| | ├──048-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-行为数据 测试 .mp4 56.69M
& q) n& t: |0 A! U. r& q| | ├──049-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之需求分析 .mp4 65.42M2 Z, c: x9 b7 S9 I
| | ├──050-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码逻辑梳理 .mp4 16.23M" p M! s! e8 h+ x9 S9 x
| | ├──051-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 消费数据并过滤 .mp4 19.67M8 Y! }; D# K4 w. N5 s
| | ├──052-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 读取配置表创建广播流 .mp4 13.15M
" m U$ ?' ~$ ` ^ D G! ?2 J| | ├──053-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 配置表字段分析&建表&JavaBean .mp4 57.80M
2 C6 v" _0 t$ _- t! l| | ├──054-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 开启配置表Binlog并测试 .mp4 13.20M
6 o2 S, b. ?6 h0 _0 \, K; S| | ├──055-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 连接主流&广播流并分析业务逻辑 .mp4 22.16M( {" A. @ b8 V, i! v; V0 [( j
| | ├──056-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 创建TableProcessFunction并初始化相关参数 .mp4 33.85M1 f, n" _% ^% Z0 ]! g r
| | ├──057-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 处理广播流数据 解析数据&建表 .mp4 48.62M
4 ^8 y# h4 @4 a| | ├──058-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 处理广播流数据 写入状态 .mp4 3.99M
0 b# T0 z% Z, s" `3 W| | ├──059-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 处理主流数据 读取状态&过滤字段 .mp4 49.39M1 n, ]" `# ]2 M9 P0 Y3 n
| | ├──060-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 处理主流数据 补充SinkTable&分流 .mp4 17.67M
0 z% r! z8 }2 W6 u% {' w4 O| | ├──061-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 检查代码 .mp4 28.83M
% C+ g0 j k0 B: [- P| | ├──062-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 测试准备 .mp4 39.78M3 i) _: Q1 @! Z8 K; q
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! F2 j9 J. N2 R| | ├──064-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 将数据写入HBase 编码 .mp4 83.20M
O W+ X& K, [; z" n| | ├──065-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之代码编写 将数据写入Kafka 编码 .mp4 63.15M1 m( _. l- B" E' s
| | ├──066-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之整体测试 环境准备 .mp4 21.68M
& y3 U. R; v$ e7 X2 n9 V2 @| | ├──067-尚硅谷-Flink实时数仓-DWD&DIM-业务数据之整体测试 测试完成 .mp4 43.47M0 y" n2 T- O! ~8 z1 M2 Y
| | ├──068-尚硅谷-Flink实时数仓-ODS&DWD&DIM-小总结 .mp4 24.15M4 u% f( a1 i/ j+ [* ~! e
| | ├──069-尚硅谷-Flink实时数仓-ODS&DWD&DIM-SQL分享 需求说明&建表&导数据 .mp4 27.14M" f. h) A# {# D& q3 r: o( I3 g' o
| | ├──070-尚硅谷-Flink实时数仓-ODS&DWD&DIM-SQL分享 方案一 .mp4 73.70M' v! r6 W/ F ], z" w3 Y/ k
| | ├──071-尚硅谷-Flink实时数仓-ODS&DWD&DIM-SQL分享 方案二 .mp4 46.61M
3 A' ~/ S r) [( P| | ├──072-尚硅谷-Flink实时数仓-ODS&DWD&DIM-SQL分享 HiveOnSpark Bug说明 .mp4 4.72M' m, s5 D$ U( |" v8 `( v
| | ├──073-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-需求分析 .mp4 38.96M, S( s5 F! I' B) B
| | ├──074-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-访客UV 需求分析 .mp4 22.68M6 p( N* d1 i& E
| | ├──075-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-访客UV 代码编写 消费数据并转换为JSON对象 .mp4 15.90M% r' c: @% X* C7 R
| | ├──076-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-访客UV 代码编写 过滤数据 .mp4 42.40M8 }# u+ j- q* m4 N* \7 o( ^
| | ├──077-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-访客UV 代码编写 设置状态超时时间防止状态过大 .mp4 28.35M
. j2 G B* t* G) q| | ├──078-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-访客UV 代码测试 .mp4 42.30M
: M: c# t* b& ?( n% || | ├──079-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-跳出明细 需求分析 .mp4 28.22M& `, M" s# W: C% q+ U6 C& @
| | ├──080-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-跳出明细 代码编写 .mp4 60.41M
' U- `; N7 b* K# p/ G# \& m* q/ n6 ]| | ├──081-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-跳出明细 代码测试 .mp4 36.92M8 C3 {2 q! [1 j9 b x. t/ ]9 v
| | ├──082-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-跳出明细 测试 .mp4 39.74M
" C6 x+ o& L" E* h| | ├──083-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-跳出明细 CEP 循环模式 .mp4 11.40M
6 U" O* X; N6 `0 K+ J0 q| | ├──084-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 需求分析 .mp4 12.02M
* l7 L! Q$ L8 s4 w3 b( c( e( w| | ├──085-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 双流JOIN 官方文档说明 .mp4 43.65M
/ L+ L* Q" G. m" h: B| | ├──086-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 双流JOIN 代码编写 .mp4 35.32M
0 {; ^' E0 f9 d| | ├──087-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 双流JOIN 代码测试 .mp4 29.07M. _& o2 ?2 M( i Y$ f/ {
| | ├──088-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 代码编写 消费Kafka数据&转换JavaBean&提取事件时间 .mp4 42.85M4 Z. E" {% N2 G
| | ├──089-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 代码编写 订单与订单明细表双流JOIN .mp4 37.21M+ s/ ^: Q' s' \- F
| | ├──090-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 代码测试 准备工作 .mp4 38.94M- ?8 U" {$ o; F0 R2 m
| | ├──091-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 代码测试 测试完成 .mp4 29.24M' H) j% D: Z6 H! Y; `/ p" c6 L
| | ├──092-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 思路梳理 .mp4 14.44M) O! [6 L+ @ ^) {
| | ├──093-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 JDBCUtil 返回值&参数说明 .mp4 23.34M
7 y+ R0 s: q7 C: t| | ├──094-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 JDBCUtil 查询&封装泛型对象 .mp4 55.24M
- q7 Y0 D7 {6 a, L! l$ P| | ├──095-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 JDBCUtil 测试 .mp4 21.26M
2 c8 s2 A; P+ H$ b% {| | ├──096-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 DimUtil封装&优化的必要性 .mp4 42.76M
! \3 I2 {, K" n1 h% u( L4 O| | ├──097-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化1旁路缓存 思路分析 .mp4 26.50M$ e; t" x$ z( A# P# C( Z3 J
| | ├──098-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化1旁路缓存 Redis工具类&Key的设计 .mp4 35.84M/ C! Z; t8 o: k& ~. @; D
| | ├──099-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化1旁路缓存 代码编写 .mp4 42.17M, `1 e. e2 a6 }
| | ├──100-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化1旁路缓存 代码测试 .mp4 25.71M
' J# s, o0 m! C| | ├──101-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 回顾 .mp4 51.36M
5 G! p$ B/ X2 p| | ├──102-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO说明 .mp4 41.38M
; I0 |3 H5 l3 }0 b6 w: A7 g% E| | ├──103-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO编码步骤 .mp4 15.40M$ I# J9 A2 s' F2 q
| | ├──104-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO编码 初始化函数 .mp4 63.54M9 M& L8 W4 ^/ N4 o4 n- u
| | ├──105-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO编码 异步函数完成 .mp4 70.22M
2 g6 B3 ], w" D5 h# O' N| | ├──106-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO编码 测试准备 .mp4 97.08M! ~9 D, g- d% e: f @ p P
| | ├──107-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO编码 测试完成 .mp4 55.12M9 a+ Z3 C C* D5 f$ ]3 x+ _
| | ├──108-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 关联维度 补充其他维度信息 .mp4 38.29M
4 r4 X8 V) c* \3 Q& F7 k% ^$ M* \| | ├──109-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 最终测试 .mp4 34.78M
+ R" z/ F/ b$ u0 {- P% B% @% C9 O/ n| | ├──110-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-订单宽表 不丢维度数据说明 .mp4 21.94M, I) b/ l8 \, K( w O7 w4 _
| | ├──111-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-支付宽表 需求分析 .mp4 19.20M
! I- Q. z X$ P5 M| | ├──112-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-支付宽表 代码编写 .mp4 57.63M
0 y1 W h: i6 G2 u| | ├──113-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-支付宽表 代码测试 .mp4 36.43M
: t, R* W8 }6 S: R- C* Y4 i% _| | ├──114-尚硅谷-Flink实时数仓-DWM层-支付宽表 时间工具类说明 .mp4 34.32M
: v/ B7 e3 T( k* s& b$ b9 }| | ├──115-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-课程介绍 .mp4 13.57M0 W- m5 g3 E* x8 Y
| | ├──116-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题宽表 需求分析 .mp4 31.98M
- ~$ L/ |) {2 p( i! H& H1 V8 M8 e( t| | ├──117-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题宽表 思路整理&读取Kafka数据 .mp4 39.15M
4 C1 t; G# t( e5 K, d| | ├──118-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题宽表 处理输出流&union&提取时间戳分组 .mp4 64.40M9 D1 a+ Q2 H7 P, U
| | ├──119-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题宽表 开窗&聚合 .mp4 59.33M
! k" m7 ]- q8 z9 R( B1 ~| | ├──120-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题宽表 打印测试 .mp4 85.78M
% M2 \: q+ ?# ] P& Z| | ├──121-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 课程介绍 .mp4 8.30M
|7 S' y! `; E; \$ g/ f: O| | ├──122-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 概述&特点 .mp4 35.10M2 Q% s* D7 M, J4 ?
| | ├──123-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 安装准备工作 .mp4 19.62M6 t- s) |: T: _3 u v$ `$ _
| | ├──124-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 安装&启动 .mp4 36.64M
f4 U/ q1 N2 P, v| | ├──125-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 数据类型 .mp4 43.01M$ ^$ E2 i$ M' }# ?
| | ├──126-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 简单引擎介绍 .mp4 13.00M* z/ C3 {: z- d2 W2 ~
| | ├──127-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse MergeTree .mp4 27.46M
- E3 e6 y. N1 Q/ o( m9 R! U8 x| | ├──128-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse MergeTree之Partition By .mp4 18.00M! w S2 }/ n5 j- q& h
| | ├──129-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse MergeTree之Primary Key .mp4 15.47M: v7 O1 m9 q: g$ F! r% u8 m
| | ├──130-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse MergeTree之Order By .mp4 10.78M
, O' U, T J, Y( D: W/ ^" H6 }| | ├──131-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse MergeTree之TTL .mp4 16.83M
& m$ P$ e X; x| | ├──132-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse ReplacingMergeTree .mp4 24.42M
$ V/ U7 C- d. F* l" K2 G u| | ├──133-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse SummingMergeTree .mp4 17.53M
4 X( g; F O. L( Y4 L" q| | ├──134-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 引擎选择分析 .mp4 31.55M
+ C' H: q3 k2 L% n9 O, H| | ├──135-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse SQL操作 一 .mp4 35.41M0 C# V( V% G) K- X$ h) {
| | ├──136-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse SQL操作 二 .mp4 57.24M
: \& o: ~3 L7 Q" R| | ├──137-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 副本机制 .mp4 34.25M
1 R4 n) P S, `; E. n| | ├──138-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 分片机制 说明 .mp4 22.29M
$ K; u" k7 c% S! L% F| | ├──139-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-ClickHouse 分片机制 实操 .mp4 42.89M
* [; U/ H2 b* d| | ├──140-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 创建 .mp4 35.41M
- \) J5 @$ A N0 F; b" `% C6 h2 f( E| | ├──141-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 封装 .mp4 34.12M$ o) I8 K5 k% p* k
| | ├──142-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 封装完成 .mp4 42.03M
, S1 W4 ~/ q" e. i5 U% U| | ├──143-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 测试完成 .mp4 35.26M
2 Y) L- H1 K7 y0 A7 T| | ├──144-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 需求分析 .mp4 68.61M
+ x3 F: i( O6 e| | ├──145-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 JavaBean说明 .mp4 27.03M5 i* L; K$ `! H3 g4 `
| | ├──146-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 思路整理&消费数据创建流 .mp4 29.53M3 o7 v+ R2 r0 S m, R8 M: B( }6 {
| | ├──147-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 处理页面日志&收藏数据&购物车数据 .mp4 77.69M
, k1 a1 t* N& C; ^( O! s8 L7 N4 G7 `| | ├──148-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 处理订单&支付数据 .mp4 31.26M
& I8 Q0 O$ D$ \9 a+ c+ {6 A/ r| | ├──149-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 处理退单&评价数据 .mp4 36.99M0 x7 C$ S& n3 W% Y
| | ├──150-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 分组开窗&聚合 .mp4 38.68M
1 i, g" |1 B' _% a2 a+ |. K& n! D| | ├──151-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 关联维度&将数据写入ClickHouse .mp4 41.60M! f- \% I; z+ o1 E% ~
| | ├──152-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题-整体测试 .mp4 70.51M( n& M; Y! t; W# M
| | ├──153-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题-需求分析 .mp4 11.26M
( {2 p$ C9 G7 Z+ |* x8 ]: P- Y. }9 l6 p| | ├──154-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 创建环境&使用DDL方式读取Kafka数据 .mp4 72.77M
2 H5 S) T$ Z3 @% k( Y( J) N| | ├──155-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 分组开窗聚合 .mp4 37.43M6 J7 e0 H9 E2 h. T# G1 m7 B
| | ├──156-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 将动态表转换为流并打印 .mp4 23.94M* ]# s) p# D- E7 y* @9 {
| | ├──157-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-商品主题 代码编写 将数据写入ClickHouse&测试 .mp4 44.43M! }8 |# C/ @0 x- t* F! O
| | ├──158-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 需求分析 .mp4 13.61M
+ b5 B! W# X" m$ B| | ├──159-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 代码编写 分词工具类封装 .mp4 24.76M
: {% O9 }8 F( S0 T| | ├──160-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 代码编写 分词UDTF .mp4 30.69M
; g; k3 c( M' d* T4 l| | ├──161-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 代码编写 思路分析&读取数据&建表 .mp4 76.28M
( A# j! c& r, w+ t' Z| | ├──162-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 代码编写 分词&开窗聚合 .mp4 31.91M
2 z- T3 L# y- t' _* [( E' }! v: `, a| | ├──163-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 代码编写 动态表转换为流&写入ClickHouse .mp4 25.71M4 m1 v) X- ^4 r' a7 g8 T. O5 B' W9 F
| | ├──164-尚硅谷-Flink实时数仓-DWS层-关键词主题 代码测试 .mp4 21.61M1 M5 @. e4 d) j. n$ A# \: D5 {5 D
| | ├──165-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-课程介绍 .mp4 16.62M
, J1 p! u& ?. X k( S" B9 k| | ├──166-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-Sugar 创建大屏 .mp4 15.86M
$ r) Q. j- S/ P8 ~% f! A| | ├──167-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-Sugar 使用步骤介绍 .mp4 10.31M- M" ~& A/ R- {5 C, K
| | ├──168-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 项目构建 .mp4 16.65M
]) |* `0 o: N. b& `| | ├──169-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 依赖导入&分层说明 .mp4 28.32M
1 ^8 {* T! n; ?+ v q| | ├──170-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 GMV接口 Mapper完成 .mp4 9.71M _- T2 |% [% w5 [( Q* M! T
| | ├──171-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 GMV接口 Service&Controller完成 .mp4 24.92M
( W) Q$ I( H8 D' s ?| | ├──172-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 GMV接口 测试 .mp4 14.03M
+ H& i+ m0 l+ C g2 g4 N| | ├──173-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 GMV接口 对接Sugar .mp4 32.94M2 y0 U8 c. T. K8 G5 ^+ m
| | ├──174-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 品牌GMV接口 Mapper完成 .mp4 33.57M: h$ _8 R' h+ H. \) Q- m( t: {7 U, d u
| | ├──175-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 品牌GMV接口 Service完成 .mp4 17.69M
W" `2 ~- u0 V3 ^ U6 r| | ├──176-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 品牌GMV接口 Controller完成 .mp4 10.94M2 I' d6 N( d" B( }$ \$ @1 j
| | ├──177-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 品牌GMV接口 测试完成 .mp4 19.95M
% U+ v# D$ m& u' \: l| | ├──178-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 品牌GMV接口 对接Sugar .mp4 12.61M, J# I. y$ C3 |' p R: e. o
| | ├──179-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 导入代码&品类GMV&SPU GMV .mp4 30.69M
; b: J3 U3 V( v6 Q* K4 J: \| | ├──180-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-数据接口 其他需求图表 .mp4 42.54M
0 F% ^1 t. U. _: k+ Q| | ├──181-尚硅谷-Flink实时数仓-数据可视化-最终测试 .mp4 43.64M
, b* H4 S8 ~* [1 S: ?| | ├──182-尚硅谷-Flink优化-课程介绍 .mp4 20.43M
6 f# E. a {% G6 t! D| | ├──183-尚硅谷-Flink优化-资源优化之内存设置 .mp4 35.12M
2 w+ r/ i3 a: L4 L| | ├──184-尚硅谷-Flink优化-资源优化之并行度设置 .mp4 26.62M
+ S* q3 `6 ?; [$ _# x2 v3 W| | ├──185-尚硅谷-Flink优化-资源优化之RockDB配置 .mp4 31.48M
, e' s, \2 B; u( }| | ├──186-尚硅谷-Flink优化-资源优化之CheckPoint配置 .mp4 13.48M
8 n0 S0 ~ X% P3 o, V; q| | ├──187-尚硅谷-Flink优化-资源优化之ParameterTool的介绍 .mp4 25.63M3 U/ j* Z1 T7 i- M
| | ├──188-尚硅谷-Flink优化-反压处理之反压介绍&定位 .mp4 75.74M' ? K7 m( ? U$ d1 B
| | ├──189-尚硅谷-Flink优化-反压处理之反压问题解决 .mp4 51.15M, ?, _ @) W, ?$ y' j
| | ├──190-尚硅谷-Flink优化-数据倾斜之定位问题 .mp4 8.17M
4 t4 X6 l+ D8 z4 H; W| | ├──191-尚硅谷-Flink优化-数据倾斜之KeyBy之前的数据倾斜 .mp4 13.55M. w: ^ ?% ^* y7 H3 [8 d
| | ├──192-尚硅谷-Flink优化-数据倾斜之KeyBy之后直接聚合 .mp4 39.83M
5 W3 W. Z3 A! i( g( b( H; J& s! w| | ├──193-尚硅谷-Flink优化-数据倾斜之KeyBy之后开窗聚合 .mp4 25.77M& S' n7 c8 W+ P0 M
| | ├──194-尚硅谷-Flink优化-KafkaSource .mp4 80.80M. e( J" m& t# B' ]# U- c
| | ├──195-尚硅谷-Flink优化-FlinkSQL优化之MiniBatch .mp4 25.40M2 C, p2 i& g/ B1 ~9 d( x
| | ├──196-尚硅谷-Flink优化-FlinkSQL优化之LocalGlobal .mp4 12.34M. L* T$ W( V1 V R
| | ├──197-尚硅谷-Flink优化-FlinkSQL优化之SplitDistinct .mp4 10.09M
f m- D+ R( |& z& B) n* G* L5 S| | ├──198-尚硅谷-Flink优化-FlinkSQL优化之Agg With Filter .mp4 4.62M
8 [/ L* E5 t$ h% _# p" E& v| | ├──199-尚硅谷-Flink优化-FlinkSQL优化之TopN优化 .mp4 26.22M
1 L9 u' W0 f2 n9 n$ y2 k# J0 X| | └──200-尚硅谷-Flink优化-FlinkSQL优化之去重方案&其他 .mp4 129.11M# G* U' f. N, c+ V9 W
| ├──笔记 .zip 11.51M
4 k+ T! I# s0 x w; i% \7 R| ├──代码 .zip 0.40kb& `! ^' o) o2 }7 L; n
| └──资料 .zip 1.36G4 v8 ^ F- y% c" r1 o4 R; d3 D
├──尚硅谷大数据项目之电商推荐系统 1 z: F4 A5 L6 ~$ K5 i
| ├──4.视频 0 y5 |# d- t2 P0 q1 h
| | ├──01_尚硅谷_电商推荐系统_课程简介 .wmv 11.34M
3 x+ d$ { B4 _9 i5 j| | ├──02_尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（上） .wmv 35.05M
P6 P2 ]' Y6 g4 E- Z3 `| | ├──03_尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（中） .wmv 34.69M! I) Y, i, w- H# E6 p! k x5 J
| | ├──04_尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（下） .wmv 34.09M
. N8 E( U% F* K/ X! i0 p| | ├──05_尚硅谷_电商推荐系统_项目框架搭建 .wmv 54.80M2 n/ P- {6 |2 \0 [4 n# b2 q
| | ├──06_尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（上） .wmv 43.14M
) D* J# f( `- e6 q, d# k* f| | ├──07_尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（中） .wmv 38.28M
* f6 O- @4 f! X( _5 x| | ├──08_尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（下） .wmv 38.41M$ L' x" ?3 k- l' `7 {0 ^+ e
| | ├──09_尚硅谷_电商推荐系统_统计推荐模块（上） .wmv 54.79M
' d. N+ a' f0 x& @) B( N| | ├──10_尚硅谷_电商推荐系统_统计推荐模块（下） .wmv 51.69M G$ B. F5 d/ }7 V
| | ├──11_尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上） .wmv 64.32M
& P k6 ], r/ C2 t% q| | ├──12_尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中） .wmv 45.07M2 a/ r2 J2 I0 Y0 @( h
| | ├──13_尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下） .wmv 44.84M- J3 r3 H; ]$ j( A& m# A
| | ├──14_尚硅谷_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选择（上） .wmv 33.08M
9 U" J9 z2 M u3 }| | ├──15_尚硅谷_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下） .wmv 35.21M
4 N$ Q# z& {4 j| | ├──16_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（一） .wmv 52.11M2 }7 q' ~* M( b2 o/ C
| | ├──17_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（二） .wmv 53.05M
7 Q: m N" {( H, e! ~4 m| | ├──18_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（三） .wmv 59.50M3 X$ d, L! p0 |% V$ U. W! B
| | ├──19_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（四） .wmv 61.71M; p+ n8 T$ Y9 n8 e; h4 q& J
| | ├──20_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（五） .wmv 56.52M) E) w7 Q" U7 H E+ ]
| | ├──21_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（六） .wmv 34.71M
4 ^( h! a+ O) b, P# O7 t| | ├──22_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块测试 .wmv 40.24M- K D# Z$ g2 n' o
| | ├──23_尚硅谷_电商推荐系统_实时系统联调（上） .wmv 56.29M1 u& Y1 M' h7 k8 n" ]8 I8 ^ B6 ~
| | ├──24_尚硅谷_电商推荐系统_实时系统联调（下） .wmv 66.01M; H# j7 h% {5 s5 t% ]5 }
| | ├──25_尚硅谷_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（上） .wmv 73.39M
5 Q/ O$ M1 d; T" |+ z| | ├──26_尚硅谷_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（下） .wmv 97.66M! h! q; d% f. K7 @! Y6 W
| | ├──27_尚硅谷_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（上） .wmv 44.67M
* k! X/ \- j& q| | ├──28_尚硅谷_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（下） .wmv 77.86M: J! y1 S8 }6 z0 r0 Y$ n9 ?
| | └──29_尚硅谷_电商推荐系统_项目总结和部署 .wmv 18.49M
$ Q h* m5 _+ a2 V+ o| ├──1.笔记 .zip 4.09M5 `2 D. w$ ^3 F8 ]
| ├──2.资料 .zip 1.09G
5 U K) }+ X) v* j; D( W5 F3 i| └──3.代码 .zip 13.17M
! j' t- ~8 O* q7 C" {6 U0 e% z└──尚硅谷大数据项目之尚品汇（电商数仓4.0） ! e' m1 }' A7 i1 [$ e2 P
| ├──视频 * H5 j, j. G0 W; U- S
| | ├──001_尚硅谷-电商数仓-课程介绍 .mp4 91.45M' s; k6 d7 K) f! x! R4 \2 p- j1 B
| | ├──002_尚硅谷-数仓概念-数据来源 .mp4 48.15M
) w2 z" P* N( G# t0 U! F| | ├──003_尚硅谷-数仓概念-项目演示 .mp4 24.26M9 I& w3 r3 P* y. v! U" S
| | ├──004-尚硅谷-数仓概念-总体描述 .mp4 30.95M6 l& g' r: l8 k/ w
| | ├──005-尚硅谷-数仓需求-需求分析 .mp4 30.15M
; e& f: {4 K5 T( D3 H i| | ├──006-尚硅谷-数仓架构-选型考虑因素 .mp4 12.89M i8 _! i+ \: Y; o
| | ├──007-尚硅谷-数仓架构-技术选型 .mp4 31.18M
8 b. ]4 s" ^5 D7 ]8 ]' t% g| | ├──008-尚硅谷-数仓架构-项目流程设计 .mp4 31.03M
! y9 L; I' a6 Y/ t) ~1 H| | ├──009-尚硅谷-数仓架构-框架发行版本选择 .mp4 22.52M
. Q: |' n' |& [+ f- m| | ├──010-尚硅谷-数仓架构-具体版本 .mp4 11.08M
1 \; Z% K( q& L' X! w. q| | ├──011-尚硅谷-数仓架构-服务器选择 .mp4 36.06M
8 X8 T/ o/ A* O: t| | ├──012-尚硅谷-数仓架构-集群规模 .mp4 12.15M
% H4 L4 V8 V- y% K9 [9 T2 S| | ├──013-尚硅谷-数仓架构-集群资源规划设计 .mp4 21.82M
$ D; [( C" P3 a. O9 x| | ├──014-尚硅谷-用户行为数据生成-页面日志介绍 .mp4 19.73M1 _, K4 d% q% y& I- e5 R
| | ├──015-尚硅谷-用户行为数据生成-事件日志介绍 .mp4 7.22M
% u3 Y! Q' c! F' q. k/ R0 d& R4 i2 p| | ├──016-尚硅谷-用户行为数据生成-曝光日志介绍 .mp4 6.88M% ~" D+ V+ h' k" F+ j, Z- Q
| | ├──017-尚硅谷-用户行为数据生成-启动及错误日志介绍 .mp4 6.53M
' Y$ d' P0 N, ]6 @6 B( c| | ├──018-尚硅谷-用户行为数据生成-埋点方式 .mp4 19.68M, s1 d# i. J" g* ~* ?1 i
| | ├──019-尚硅谷-用户行为数据生成-埋点上报时机 .mp4 8.84M
4 C9 z+ K+ I! a3 S7 \- [' w| | ├──020-尚硅谷-用户行为数据生成-埋点日志格式 .mp4 41.85M3 u X6 x& X% A6 D8 A
| | ├──021-尚硅谷-用户行为数据生成-模板服务器说明 .mp4 27.36M
4 G/ l1 A4 O% r$ k| | ├──022-尚硅谷-用户行为数据生成-克隆三台服务器 .mp4 29.14M
+ W2 P D' j% K! b+ E| | ├──023-尚硅谷-用户行为数据生成-阿里云准备（可选） .mp4 83.34M# r8 s8 ^) o9 ?5 Q1 l
| | ├──024-尚硅谷-用户行为数据生成-集群同步脚本 .mp4 7.53M& a5 N2 E# K& q4 H8 \' w5 h8 v9 e
| | ├──025-尚硅谷-用户行为数据生成-无密登录配置 .mp4 16.77M
7 f- V* a$ I4 H2 G2 j& U$ l* G| | ├──026-尚硅谷-用户行为数据生成-安装JDK .mp4 38.19M
6 }7 |2 L* M6 h1 b$ r+ c| | ├──027-尚硅谷-用户行为数据生成-Linux环境变量说明 .mp4 12.90M
: g* W' ?3 ]: ^| | ├──028-尚硅谷-用户行为数据生成-日志生成 .mp4 55.08M9 C3 a6 ^' X; {$ B8 d* U
| | ├──029-尚硅谷-用户行为数据生成-日志生成脚本 .mp4 20.01M
% _% Q& b7 Q1 a' e! K| | ├──030-尚硅谷-用户行为数据采集-xcall脚本 .mp4 7.26M1 D- {) a2 I6 T0 F; t. a' R
| | ├──031-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop安装 .mp4 29.14M }1 S5 Q! C% ?
| | ├──032-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop配置（上） .mp4 40.27M
+ K0 Q! U3 E1 v. ~, H$ i3 g/ w8 D| | ├──033-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop配置（下） .mp4 29.25M
8 k! D/ h; m4 n' ` p& {1 t| | ├──034-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop历史服务器&日志聚集 .mp4 13.94M, C' c+ y. F ?( O6 `
| | ├──035-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop集群启动 .mp4 9.17M
* h0 a1 @; G* J% y, E! q| | ├──036-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop集群启停脚本 .mp4 10.73M
. ^0 y7 z7 C9 k; ~: p5 [7 ~| | ├──037-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop存储多目录 .mp4 19.30M9 d$ R: a: ], f R x6 S: ?
| | ├──038-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop节点间数据均衡 .mp4 9.45M. N6 s. i; ~8 j$ E
| | ├──039-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop磁盘间数据均衡 .mp4 8.76M5 U" a& \, T6 B4 o& m. v! n5 B
| | ├──040-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop配置支持LZO压缩 .mp4 36.98M; @6 M' @- d6 G7 J
| | ├──041-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop配置LZO创建索引 .mp4 39.75M( n/ X! V+ @! t0 c
| | ├──042-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop压测环境准备 .mp4 19.11M& X3 z" s9 ?& z" v
| | ├──043-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop压测写测试 .mp4 69.09M
! W# Y" B, _: {! n; |( F8 `| | ├──044-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop压测读测试 .mp4 16.53M
+ v, H# i4 V0 a# Z| | ├──045-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop压测MR计算 .mp4 6.55M
. _$ F" \5 j# d| | ├──046-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop的HDFS参数调优 .mp4 12.27M+ O$ ?- @( y3 O8 \
| | ├──047-尚硅谷-用户行为数据采集-Hadoop的Yarn参数调优 .mp4 7.63M2 y, @* P- T% h W
| | ├──048-尚硅谷-用户行为数据采集-Zookeeper安装 .mp4 33.55M6 s2 D5 n9 h3 Y0 w; k, e
| | ├──049-尚硅谷-用户行为数据采集-Zookeeper脚本 .mp4 14.12M0 v0 P& G6 A3 V
| | ├──050-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka安装 .mp4 54.17M
; v! {0 I8 g3 s! ?| | ├──051-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka脚本 .mp4 11.63M2 y# ^) G' z4 }) g; o' r
| | ├──052-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka的API回顾 .mp4 8.99M
- @! v3 _8 w3 M1 R' C& z/ l| | ├──053-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka机器数量 .mp4 7.94M
1 _$ U3 h+ k+ m5 L) p& V| | ├──054-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka压测环境准备 .mp4 33.07M7 d7 I: Y; G, Q, S+ j; u
| | ├──055-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka生产压测 .mp4 30.26M
; d& I1 S# K1 n& J" U| | ├──056-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka消费压测 .mp4 16.63M
+ J K- ?) J) |3 i| | ├──057-尚硅谷-用户行为数据采集-Kafka分区数 .mp4 8.28M' D) M; L( n, j2 u% L
| | ├──058-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume安装 .mp4 36.62M! s8 f4 C" U/ @( H9 T
| | ├──059-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume的Source选择 .mp4 13.00M `$ K7 b$ |6 F/ |
| | ├──060-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume的Channel选择 .mp4 20.21M
# L7 x+ L. c+ E$ Y| | ├──061-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume的KafkaChannel .mp4 17.93M
4 t$ c8 y4 _6 T s* v7 v) a2 H6 O| | ├──062-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume配置编写 .mp4 68.26M. _. n+ z! {0 i
| | ├──063-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume拦截器单Event .mp4 49.36M* k7 _; M: a- V
| | ├──064-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume拦截器和配置完成 .mp4 27.33M1 t! M* O: `0 y2 X
| | ├──065-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume-Kafka通道打通 .mp4 26.03M. x/ `* b' T; E) ?9 v% s
| | ├──066-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume脚本nohup .mp4 22.99M
/ V/ d3 {7 R; H4 V2 G| | ├──067-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume脚本停止进程 .mp4 33.90M
. w& o! R# E5 k9 T1 n6 c) Y| | ├──068-尚硅谷-用户行为数据采集-Flume脚本完成 .mp4 24.54M i. J2 k* v1 K+ o
| | ├──069-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume组件选型 .mp4 24.16M
% @. h' }/ M* W5 v/ \| | ├──070-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume零点漂移说明 .mp4 16.70M; ?0 Y3 L w, W6 x( M+ j9 s0 a
| | ├──071-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume配置Source .mp4 48.89M
- v! I( H+ H$ U' @5 K! U7 c+ {5 q| | ├──072-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume配置Channel .mp4 28.17M
9 t0 b5 n) K. x# R) v& k+ K; n| | ├──073-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume配置Sink .mp4 45.69M
7 M: u( c6 f: Q0 K| | ├──074-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume时间戳拦截器 .mp4 57.28M+ a7 `* @" v/ Z8 s
| | ├──075-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume时间戳拦截器完成 .mp4 29.44M
3 \2 @7 k9 {+ L: a9 h/ t| | ├──076-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume小文件问题处理 .mp4 40.15M
$ q$ {; r% Q, A+ t2 w| | ├──077-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume脚本完成 .mp4 8.48M. v4 s2 A0 X$ E, M. ^/ I' F
| | ├──078-尚硅谷-用户行为数据采集-消费者Flume内存优化 .mp4 7.08M
. w8 U+ m) o6 n0 ^ N| | ├──079-尚硅谷-用户行为数据采集-采集通道总脚本 .mp4 18.95M" a# N: }9 l! f4 u' m, E
| | ├──080-尚硅谷-用户行为数据采集-2NN的bug解决 .mp4 16.86M8 H. n) B9 J# I* d- X* S
| | ├──081-尚硅谷-业务数据采集-电商业务流程 .mp4 50.03M. O) Z- n. A% u! \+ [0 b
| | ├──082-尚硅谷-业务数据采集-业务数据库(上) .mp4 190.82M
# j) y; C/ X3 v2 M& {$ G0 v| | ├──083-尚硅谷-业务数据采集-业务数据库(中) .mp4 116.10M+ C C6 \! l. O% |0 d$ n& Z% Y% ^
| | ├──084-尚硅谷-业务数据采集-业务数据库(下) .mp4 179.55M6 a" T, S+ w% x1 Z5 x5 n
| | ├──085-尚硅谷-业务数据采集-安装MySQL .mp4 85.83M
; A( g. G2 N" \| | ├──086-尚硅谷-业务数据采集-生成业务数据 .mp4 50.02M
: K: b$ P% ]* ~( P# l. H: E| | ├──087-尚硅谷-业务数据采集-Sqoop部署 .mp4 63.47M2 u4 Z6 X9 k1 p$ R$ h. ?
| | ├──088-尚硅谷-业务数据采集-Sqoop使用 .mp4 127.28M) M: Q1 E+ ^: g4 \' I
| | ├──089-尚硅谷-业务数据采集-同步策略 .mp4 73.44M
7 `: ^ p: L* z* [& L| | ├──090-尚硅谷-业务数据采集-同步策略分析 .mp4 58.44M
3 r* M) [6 E J# H# l| | ├──091-尚硅谷-业务数据采集-Sqoop同步命令编写 .mp4 91.26M, E) B7 G; A+ a/ a2 P5 P9 y5 P
| | ├──092-尚硅谷-业务数据采集-Sqoop同步脚本 .mp4 129.35M
! n' L( p1 \/ P" U| | ├──093-尚硅谷-业务数据采集-部署Hive .mp4 40.18M
. n4 h" w7 o6 K8 Y5 G% n( ^" T| | ├──094-尚硅谷-数仓建模理论-数仓分层概念 .mp4 100.95M. x2 Z* s6 _6 u) }
| | ├──095-尚硅谷-数仓建模理论-数据集市概念 .mp4 18.55M
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" P+ Y5 i b3 y) p3 k! C5 a6 P| | ├──202-尚硅谷-数仓搭建-ADS层留存率需求讲解 .mp4 87.17M: K" R+ w, C7 q
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# a9 ]0 w# |3 [1 W9 w3 {+ }| | ├──205-尚硅谷-数仓搭建-ADS层订单统计 .mp4 61.85M2 }1 f8 T7 H3 p+ u8 {: p8 Z6 o
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2 W6 ]/ b# X M$ m( t5 X# z| | ├──211-尚硅谷-全流程调度-Azkaban概述 .mp4 82.07M' A) k8 r8 K2 M1 h% c" Q6 b* F
| | ├──212-尚硅谷-全流程调度-Azkaban基本架构及部署模式 .mp4 11.91M* C$ c$ T( j! E" t
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/ M4 a$ }7 o2 W6 x! b| | ├──214-尚硅谷-全流程调度-Azkaban部署之ExecutorServer .mp4 72.63M
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* ]5 o, D3 O! i( J0 T. G. U* Y| | ├──216-尚硅谷-全流程调度-Azkaban使用之HelloWorld案例 .mp4 40.21M
. D% [0 b+ _# Z3 C# c| | ├──217-尚硅谷-全流程调度-Azkaban使用之配置文件编写规则 .mp4 51.14M
1 q6 h: P9 c0 f$ d2 R" v3 E1 c| | ├──218-尚硅谷-全流程调度-Azkaban使用之任务依赖案例 .mp4 28.69M
3 U9 o% r/ S. s| | ├──219-尚硅谷-全流程调度-Azkaban使用之自动失败重试案例 .mp4 59.16M
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3 b3 y& n* \6 ?# O e' y| | ├──223-尚硅谷-全流程调度-Azkaban进阶之条件工作流运行时参数案例 .mp4 59.45M
$ |. W2 o9 e4 Q/ l| | ├──224-尚硅谷-全流程调度-Azkaban进阶之条件工作流预定义宏案例 .mp4 43.46M: l* ]- |; Y# d4 n; L0 T( K6 C! R
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' P8 b2 }, N. z. J" O) G& K| | ├──229-尚硅谷-全流程调度-工作流程图 .mp4 50.53M) X( j3 r" k9 \; t h0 L7 ~" A% X
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| | ├──238-尚硅谷-可视化-Superset部署之启停 .mp4 68.05M
0 }- Q' c# F0 q" ~: z% `8 s| | ├──239-尚硅谷-可视化-Superset使用之对接数据源 .mp4 92.11M+ ^7 v8 Y, G( @9 @' e
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* L- D" \" | ? Q6 r, V/ T9 a| | ├──250-尚硅谷-即席查询-Kylin启动及问题说明 .mp4 158.46M+ ~% m) s' q! C5 n
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发表于 2022-12-25 13:24:01
