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0 O& k$ B; ^% h% d, g* k) W* N
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. m8 g y- e* T, O# y9 G8 ^
Python+大数据 主课程课程目录:
- U7 V9 n! `- S) J M$ t, P! k% f├──01、阶段一 Python大数据开发基础 9 B) x1 b+ C5 M4 g, ^9 t1 N: l
| ├──01、第一章 大数据介绍及开发环境
$ n1 {$ E: }6 Z) ?/ k' ?5 G| | ├──1-1 大数据介绍 . t# p: }% C( E# `3 t
| | ├──1-2 linux介绍及虚拟机网络配置 + ^1 ^) X- T3 x# o( I3 Z" h9 o
| | └──1-3 linux目录介绍
6 W6 h1 f5 Z7 C, W7 s' L| ├──02、第二章 linux命令
/ ]3 G2 Q& D1 \5 P| | ├──2-1 linux命令(一) ! _0 M5 o( F: n
| | ├──2-2 vim编辑器的使用 8 r U4 Q3 D9 p7 u$ k1 q* t1 z
| | └──2-3 linux命令(二)
; j- L7 \1 ~" r/ J$ S| ├──03、第三章 MySQL数据库
/ k0 G! G6 S6 j" X& \| | ├──3-1 mysql和datagrip的介绍
' y' D: B; B, G; Q| | ├──3-2 数据定义语言的使用
# N5 A+ O8 o& y1 L( h6 z0 Q3 j| | ├──3-3 数据操作语言的使用
7 `# A7 z1 [4 H| | ├──3-4 数据库约束 8 | q! k& f, h) D9 ~1 o$ x/ s( B5 ^2 e. D
| | ├──3-5 数据库查询 9 e4 @8 c$ p5 Y& M
| | ├──3-6 运算与排序 , v8 t+ x3 L$ ~* G" L9 H j
| | ├──3-7 函数,分组和二次过滤 8 }: R! x, C8 [: ^3 l8 e$ r
| | ├──3-8 数据库的多种连接查询 $ b1 W7 V, s) n0 M q
| | └──3-9 数据库练习回顾 3 ]7 D; j% B! ?5 k7 R5 K6 [ E
| ├──04、第四章 excel的使用 0 E5 l! p3 q5 l5 [0 g
| | └──4-1 excel的相关操作
5 y/ _2 [2 `* x8 d; u| ├──05、第五章 kettle的使用
* m3 Y4 t+ c4 k* ?! \% R| | └──5-1 kettle的使用 - e8 G' \) r0 D. R4 r2 Q
| ├──06、第六章 数据分析及可视化
b: G/ G3 ^7 Y8 {. B| | ├──6-1 finebi的初步使用 * L3 m# @) ?% B6 K) h
| | ├──6-2 集团分析项目
( H$ p5 [% t! }5 E4 ^5 Z| | └──6-3 数据抽取和统计分析
5 K+ ?* M: _ M: r| ├──07、第七章 大数据框架与数仓基础 9 z/ m) Y( @, H1 @5 ^9 _( M
| | ├──7-1 Hadoop的介绍,配置和集群的使用 , I' y6 v9 g8 t) f
| | ├──7-2 hdfs的介绍,使用和特特点
$ h4 K" e. d4 g+ K' t| | ├──7-3 数据仓库的介绍
4 y; U: T a1 h+ {0 X4 j- y| | ├──7-4 数据仓库的基本使用
3 g# B+ x. {. ^| | └──7-5 作业讲解
_% z3 w4 W% J, j| └──08、第八章 数仓实战项目
$ ~& g1 r* `& h% p0 U# ~* I| | ├──8-1 数仓实战之滴滴出行 + n/ c" V4 X( Z5 `! Y
| | ├──8-2 数仓实战之智能电商分析平台(一)
G0 Y% E0 E* r9 X# p9 B- x$ b0 c| | ├──8-3 数仓实战之智能电商分析平台(二) / d( R" H! m- D' ]
| | ├──8-4 flume的介绍和使用
1 [6 i) d5 D7 r- _6 E| | └──8-5 数仓实战之智能电商分析平台(三) 0 f9 T4 v7 \/ O
├──02、阶段二 Python基础编程
$ q% E& O1 F% W1 j$ O6 y, _9 s| ├──01、第一章 Python基础语法
! I. g& j, ^6 `) \/ E. V| | ├──1-1 Python概述 : `2 c8 S$ i: @1 }
| | ├──1-10 while循环 # R* d7 \7 w! O% i4 Y+ M# u" H
| | ├──1-11 while循环嵌套
9 {: }7 B& C% X' d5 D" q; N| | ├──1-12 for循环
' y; p, o# a+ U. T# N| | ├──1-13 循环else ) M9 g" k( W8 o1 \4 ~) c- H
| | ├──1-14 字符串定义、切片
4 {- y, X' z* P! M0 u, K| | ├──1-15 字符串查找、替换、合并 8 [9 J! `) k- i1 Z/ Y
| | ├──1-16 字符串删除、判断
# j2 N/ N- ~% E3 L: {) ?+ Q$ O) {| | ├──1-17 列表定义 ; \' `1 R& S f& _3 M
| | ├──1-18 列表的操作使用
9 H2 n9 C. ^4 b# D: `| | ├──1-19 元组定义使用
" u9 F7 t2 k; Q1 Q% K6 D3 v" Z| | ├──1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置 ( F7 H; |+ w8 @) p1 ~
| | ├──1-20 字典定义使用
; y# n- Z6 e- e+ f| | ├──1-21 集合定义使用 # q' O" |7 s) o$ X
| | ├──1-22 公共方法与推导式 ; j0 |+ f- I& i% ]: i, x: E
| | ├──1-23 函数基本使用
5 e8 D& ? a2 p G- f; B9 V| | ├──1-24 函数作用域 , m0 b. w1 o8 g$ K3 ~; G
| | ├──1-25 总结复习
) e, G/ n8 r$ G3 W, r| | ├──1-26 不定长参数与组包拆包 R& C5 D2 G5 X: e2 o _5 ^
| | ├──1-27 引用类型 0 J% s' {3 h( w
| | ├──1-28 案例-学员管理系统 r& S- e9 v: G/ g
| | ├──1-29 递归与复习 ' ~6 U& r3 k; V" f v5 k- s2 w; m# A
| | ├──1-3 Python变量与注释 7 f$ D2 p$ v5 V
| | ├──1-30 文件基本操作
' e0 J- \& i- ~ F: D| | ├──1-31 文件操作案例 ; S: d$ J! J: f
| | ├──1-4 变量使用与debug工具
) H* D& l! D! w| | ├──1-5 Python格式化输出 % g3 @( i2 H+ f3 X9 E* v7 y
| | ├──1-6 输入与类型转化 / ?1 q6 ]4 A" L/ D/ X' s8 R1 W
| | ├──1-7 Python运算符 , _. a: C# k; x7 U
| | ├──1-8 Python分支语句 9 N# j% [' R% L p l
| | └──1-9 分支总结与复习
, i- L# z F" h/ h1 l| └──02、第二章 Python面向对象编程
: S" [' Q5 }3 ~0 a2 K| | ├──2-1 类定义与初始化
* D% `* K4 [# b2 n8 z6 R" d- r8 a| | ├──2-10 Python模块与包 9 P0 ]/ p ? A2 ~: Y" K
| | ├──2-11 学员管理系统-面向对象版本 4 }' D6 Z: \; L; R1 v9 v' q* K
| | ├──2-2 总结与复习
* u. _0 ^: y+ @9 y- S- k| | ├──2-3 示例属性操作 : J3 k* w2 S) @# a, d) C9 ^
| | ├──2-4 魔法方法 8 G8 _3 r+ b8 }$ i. y
| | ├──2-5 面向对象案例
% p) o: Q4 h+ R8 h! l, e| | ├──2-6 面向对象封装与继承
/ o6 m+ B2 K, `' V d( {3 x* U| | ├──2-7 面向对象多态 & a F( i- O( |
| | ├──2-8 类属性方法
/ N$ c0 M7 L2 I+ A3 L| | └──2-9 Python异常处理
& Z' H& v4 e) ^$ @! t* Y├──03、阶段三 Python进阶编程
% n- u) r; K; T6 q' X: ?1 S| ├──01、第一章 多任务编程-进程
. }" N- O8 y8 E* K, e| | ├──1-1 多任务的介绍
7 @5 {! R3 L3 P9 w5 e) \$ G| | ├──1-2 多进程的使用
' s* H5 t% ]! n7 J# w& i| | ├──1-3 进程执行带有参数的任务
4 r: ]8 _0 g- || | └──1-4 进程的注意点 $ d2 x/ \9 N9 P. B/ Y, s. G6 I
| ├──02、第二章 多任务编程-线程
4 x9 q3 E) H# ?; N| | ├──2-1 多线程的使用
) T/ ?9 c. O% n% g) D5 u& h* Z| | ├──2-2 多进程的使用 1 c4 D6 d/ t. N0 K+ e% `7 V
| | ├──2-3 线程的注意点 / b" Q, R. D8 B$ b5 P9 ~
| | └──2-4 进程和线程对比 * W: n4 z& B, e) B. j, E
| ├──03、第三章 网络编程
# h7 ?5 p) n7 e8 b3 w$ G7 r| | ├──3-1 socket的介绍 : @1 K: i+ @' @0 b; r" y
| | ├──3-2 TCP客户端程序开发 , Z5 k5 w4 s: Z0 D
| | └──3-3 多任务版TCP服务端程序开发 ! j3 V( |4 z" s/ I. t
| ├──04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器 : E' _. i+ J* f }( _6 Y
| | ├──4-1 HTTP协议
: ^9 V- r/ k% V- f| | ├──4-2 查看HTTP协议的通信过程
/ t% Z6 s% w6 X# D( H7 @7 K| | ├──4-3 搭建Python自带静态Web服务器 $ s% ~8 \: Y0 e1 p) e
| | └──4-4 静态Web服务器-面向对象开发 / p' l: S! N2 S9 {6 I: f$ V! X
| ├──05、第五章 html+css基础 1 l' x6 y9 ~8 ^& E
| | ├──5-1 html的介绍
2 I: K t6 d0 }2 u/ G| | ├──5-2 初识常用的html标签
$ \+ F" F% r7 X| | ├──5-3 资源路径 & e" O# A, V6 u3 H$ i/ M
| | ├──5-4 css的介绍
5 |5 K! E+ Q, D! {| | └──5-5 css选择器
4 r, I; H" k3 A% d8 c! t| ├──06、第六章 JavaScript % T) m# z( |& x; F8 R, s
| | ├──6-1 JavaScript的介绍 + V( [4 R1 S9 l* L
| | ├──6-2 变量和数据类型
2 @. P7 P9 U$ D) x3 ]. D8 b Z| | ├──6-3 函数定义和调用
' ~* v/ Q+ h% M( K8 v| | ├──6-4 条件语句
# ]9 P& f' ]( X$ h, {2 c3 B/ }| | ├──6-5 数组及操作方法 $ X) z" j2 s8 v. q$ H1 ?6 t! B
| | ├──6-6 循环语句
5 [; h& S% x1 f& r| | └──6-7 字符串拼接
5 C) ~) D% o X. {, r+ ]7 a/ a| ├──07、第七章 jQuery / c3 Z& t$ q! `) U& [. ~
| | ├──7-1 jQuery的介绍 ; C& J& G* d2 Q
| | ├──7-2 jQuery选择器 , y7 s0 x" p- d: w3 [* H: o
| | ├──7-3 选择集过滤
d9 A6 r% A. z6 q- T4 \4 u% G' y| | ├──7-4 获取和设置元素内容
- l |) N. S p6 \5 V| | ├──7-5 jQuery事件 ( c: T. G9 K# A
| | ├──7-6 JavaScript对象
% Y9 ?& V; E* }2 T: a| | ├──7-7 json 0 {/ I; g: s5 Z9 @: a* K: t: V: B6 N
| | ├──7-8 ajax 7 \2 N1 l) n# C* P$ H" s9 `2 ~
| | └──7-9 综合案例
5 v9 ?' l5 K% |, M| ├──08、第八章 闭包和装饰器 7 K5 g1 \, a' E. `' F% C/ ^
| | ├──8-1 闭包
* Y+ r: b' r, p| | ├──8-2 装饰器 1 D! ~1 S3 I; [: P* z) U E& `
| | ├──8-3 装饰器的使用 9 ~: O( x8 N2 I9 I% }8 [& D
| | └──8-4 通用装饰器的使用 1 k4 p* X. p- j* h) A) y. z! Q4 r
| ├──09、第九章 正则表达式
/ W8 D, K' z. q2 R* G+ p| | ├──9-1 with语句 ) G3 }, i: p) n3 f: `
| | ├──9-2 深拷贝和浅拷贝
9 Y0 m# H) w' H/ h| | ├──9-3 re的模块介绍 3 W! r6 ]# _% R3 _; {3 [7 X. x# j
| | ├──9-4 匹配单个字符 3 v. A% L& l2 t$ H) @& X! o6 c0 E
| | └──9-5 匹配多个字符 8 [; e9 L) J; f5 r2 P
| ├──10、第十章 mini-Web ' H+ g! @( U1 o4 z7 e" b( B' i' {
| | ├──10-1 Web应用概述 ( v% ^, J+ G; E2 w6 R- R
| | ├──10-2 应用程序开发 ) l9 H. Y2 ~1 s: D
| | ├──10-3 路由列表功能开发 : ?) s. P. T8 \
| | └──10-4 logging日志 $ i$ T- A; N3 M. Q" H; ^: K3 _. o
| └──11、第十一章 数据埋点 2 q, D6 I1 h8 U
| | ├──11-1 埋点形式
A% ?) G' j) Q& D) v| | ├──11-2 埋点方案 5 r/ p% b# h# q- b9 l" H7 |( N
| | └──11-3 埋点实践 6 I# l' d: N4 D
├──04、阶段四 SQL % K. Q+ j$ P5 W$ s6 I' K0 T
| ├──01、第一章 窗口函数 , G2 U# x ?# I% G
| | ├──1-1 窗口函数简介与基本用法 + O" k, ~# V1 y. X
| | ├──1-2 OVER(PARTITION BY)
8 F( H2 f2 k" o/ S& f. X% F| | ├──1-3 排序函数 6 K. y* c3 p/ r: R
| | ├──1-4 window frames 自定义窗口
) ^! i, V( G6 R: a2 }| | ├──1-5 分析函数 : X. j0 `. ?. ]# e" c2 |3 l8 s( C
| | ├──1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY
4 q5 r2 P$ p8 G8 U' k| | └──1-7 窗口函数避坑指南
; s/ i+ s% R! B8 W1 q+ l; o| └──02、第二章 数据报表
9 q+ h* E1 @; `| | ├──2-1 数据介绍 - @ ?$ S2 r' W; k# W( R% j
| | ├──2-2 使用SQL进行数据汇总
' I* q; m2 x L! l3 u7 V9 ~4 \ {| | ├──2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组 2 ^9 v5 C, B3 D' A
| | ├──2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式 1 q+ I7 U+ f$ s2 D, d2 x& ~
| | ├──2-5 计算多个指标
, _. U1 j I5 l: i- O% W| | └──2-6 分组对比
1 J! b: r H7 m# M9 x" J, U├──05、阶段五 Python数据处理与分析实战 # f1 Z' W1 d7 R' Z
| ├──01、第一章 Python 数据分析简介
9 H7 K3 H n% p| | ├──1-1 Python 数据分析环境搭建 2 S. E: g, `9 e0 m% A% z8 ]
| | └──1-2 Python 数据分析简介
1 {( E0 K' }6 g; U9 i| ├──02、第二章 Pandas快速入门 0 {6 a+ O& T; p/ L/ p6 O, I; t' Z& n
| | ├──2-1 Pandas快速入门
! T. V" w$ i5 _7 x| | ├──2-2 Series 和 Dataframe
/ Y/ k$ H: m R* v j6 ^; }4 x+ S9 G| | ├──2-3 Dataframe 增删改 1 o! [$ M( t h B4 o2 O- _
| | ├──2-4 Dataframe 查询
9 j- a+ v+ z) P+ s# J| | └──2-5 租房数据分析示例 & `3 E' G7 L6 ]) j2 G9 {' N0 J
| ├──03、第三章 pandas数据清洗 6 M" s T5 F. u: `
| | ├──3-1 数据组合-concat $ p5 l7 D. r2 g0 [4 B. s
| | ├──3-2 数据组合-merge # u: O# s+ x" K7 Q0 e2 I& z
| | ├──3-3 缺失值处理 9 Z4 l5 y8 W! j: N4 M; S
| | ├──3-4 数据整理
$ ]+ q% q3 T4 e: I) C( {. v5 |. q$ m| | └──3-5 Pandas 数据类型
% a! R+ J4 |" Q; p- f| ├──04、第四章 pandas数据处理 + C4 F2 w* t) y. F3 s5 A: c/ Q
| | ├──4-1 Apply自定义函数
" ]$ e* N; t! s; J% C' \/ x- P| | ├──4-2 数据分组操作 3 W, [* ^, g# \1 @# R# N) w
| | ├──4-3 数据分组操作-透视 * {1 X0 j6 M! T/ t
| | ├──4-4 数据分组操作-会员数据分析 1
7 q$ R7 p, a3 c1 L) g" t| | ├──4-5 数据分组操作-会员数据分析 2 . P+ H" L S. Y, L6 o7 A( {5 W
| | ├──4-6 Dataframe 数据类型
# I1 F9 U& x' D: ~; b0 Y| | └──4-7 Dataframe 数据类型案例
* h1 }( L0 R' }4 s0 L| ├──05、第五章 Python数据可视化
/ h5 m# E! C# C. s8 }3 ~| | ├──5-1 Matplotlib 绘图
1 a' ^4 o* B8 G: q `6 p: A| | ├──5-2 Pandas 绘图 - r! V1 V9 V, ~& R0 j
| | ├──5-3 Seaborn 绘图 " P+ h5 A3 t4 J. l0 @
| | └──5-4 Pyecharts 绘图 2 R% i8 Z; W" L! u/ B0 A
| └──06、第六章 pandas综合案例 * r( P0 m; @& x8 a: t8 |9 x8 k; `
| | ├──6-1 案例1 Appstore 数据分析 / M9 I- L; ]* m2 O5 C1 j
| | ├──6-2 案例2 优衣库销售数据分析
, N* F) Q4 K+ T" F) ]2 R. G| | └──6-3 案例3 RFM 用户分群1 % l* U* }! ?. Q" g( G+ D
├──06、阶段六 Hadoop生态体系 , K$ q1 |; D" T7 |) ]" v+ F* u
| ├──01、第一章 linux
8 x& T& w# N* R, L! z) @$ Q* G: m4 P| | ├──1-1 linux环境搭建 , R7 Q3 K: t# R
| | ├──1-2 linux文件系统
! p$ u' K! X3 V# k+ V| | ├──1-3 vi编辑器 ! [4 t! I" t6 |$ J3 i% D
| | ├──1-4 linux用户与权限
8 F& u$ q3 P, x% P' p| | ├──1-5 大数据集群环境搭建
( `" D# U9 `9 C8 v6 }! z2 b r4 W| | ├──1-6 linux软件安装方式 4 ]6 `* w* \% ~2 \
| | └──1-7 shell
" z3 I! _4 G6 R- r) ^, m| ├──02、第二章 Zookeeper
6 y- S' G6 u3 m1 J. R| | ├──2-1 大数据导论 " e& C/ a! @6 s9 ]5 |$ {- Z# C- C
| | └──2-2 Zookeeper 5 l% d1 K5 H& T5 l
| ├──03、第三章 Hadoop
- Q; j4 E$ ^, V6 } G- W| | ├──3-1 hadoop简介 * ^2 }, e1 c- {% X6 H
| | ├──3-2 hadoop环境搭建 : \5 M6 {/ w/ T/ @3 {
| | ├──3-3 Hadoop_HDFS
$ u( H+ Q+ |6 H2 r5 B Y| | ├──3-4 Hadoop_MapReduce
# L+ `% h; I6 S% E3 {# g| | ├──3-5 Hadoop_YARN
' M2 _- o) d2 _1 @' b0 a( f| | └──3-6 Hadoop_HA 5 w9 d+ I# W: A: t) ^6 i- {( o8 k+ z
| └──04、第四章 Hive
. B+ `4 |! B- a8 y. d! q| | ├──4-1 数据仓库介绍
' P2 w: M0 D& o+ [| | ├──4-2 Hive介绍和安装
: L: h* U1 W% j6 F3 d& t| | ├──4-3 Hive_DDL语法 ( q; h B; N9 B& t( n
| | ├──4-4 Hive_DML语法 , K* F% [( c' E4 Q9 e3 l- w4 i, r
| | ├──4-5 Hive_DQL语法 2 U! G" V4 o- X" G+ i
| | ├──4-6 Hive其他功能介绍 ( E& I: \3 s5 b' t. j9 V6 u
| | ├──4-7 Hive函数高阶应用
+ N9 y( J) q( h) n5 j| | ├──4-8 Hive窗口函数
/ F$ O6 u2 S! g k# E0 \# I| | └──4-9 Hive调优 # S/ s4 r) D5 ^7 l
├──07、阶段七 离线数仓项目-知行教育
; [3 d F& n# W* j| ├──1-1 知行教育数仓项目介绍
1 {3 Q$ N/ }( h- p L& b| | ├──01-教育项目的基本介绍 .mp4 62.29M
8 B4 U$ n/ f. n! V| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 26.83M
6 X* F; |( {8 X( D9 t" H| | ├──02-教育项目的架构流程说明 .mp4 124.58M# v& y9 ]9 o& y! o9 d( _( j
| | └──02-教育项目的业务流程 .mp4 72.99M1 J# F d. r/ o; t A; I. Z
| ├──1-10 访问咨询主题看板_数据清洗 , \) t7 ~, q8 d' N: F
| | ├──06-访问咨询主题看板_数据采集操作以及hiveserver2服务异常 .mp4 153.87M
+ w7 Z& D! H7 a- ]3 L| | ├──07-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(SQL实现,未解决转换) .mp4 34.52M2 g1 H2 e3 v, I& Q: _; J
| | ├──08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决) .mp4 53.26M. Q4 j3 [, e+ ~3 N9 r, W
| | └──09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现) .mp4 75.30M
; ^6 R1 c l K& x| ├──1-11 访问咨询主题看板_数据分析
/ T% i w& F8 P; }' \8 || | ├──10-访问咨询主题看板_数据分析(总访问量统计) .mp4 85.00M
) C, @9 h$ C" f" _9 I; P, [# a| | ├──11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面) .mp4 32.83M! }& L2 s2 J% {% r# Y) c; v
| | └──12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计) .mp4 74.52M& R5 o6 y2 Y' o7 g3 H
| ├──1-12 访问咨询主题看板_数据导出
+ A J2 E( E6 T. y| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 23.99M
- y9 G. F' `; ^ m| | ├──13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出) .mp4 86.97M
( n9 G. |+ w& X6 s/ L3 _| | ├──14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量) .mp4 107.09M
& |2 j1 y6 W) {9 i$ i! `6 y% c| | └──15-今日总结 .mp4 36.32M) N4 f0 o7 L6 d/ p7 C2 S
| ├──1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗 4 i# O2 V1 S; {1 N w( b6 K
| | ├──02-访问咨询主题看板_新增数据模拟 .mp4 48.60M) Y! Z$ ^6 p% X+ D! S' u
| | ├──03- 访问咨询主题看板_增量数据采集操作(sqoop脚本编写以及shell讲解) .mp4 125.05M5 U& t/ u) I; J# X
| | ├──04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写 .mp4 103.29M1 B+ ?0 f4 N8 t" k8 |
| | ├──05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作 .mp4 32.01M ]% P& Q, @3 Q' Z
| | ├──06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置) .mp4 47.55M4 x, k1 L8 s" X4 u) m8 H5 R1 x9 }" j! f
| | └──07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作 .mp4 127.15M" s6 Q9 I7 d' {4 N" \. g$ H( @/ R
| ├──1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析 ( _. t; ] n, Z0 I5 t
| | ├──08-访问咨询主题_增量数据统计分析(SQL实现以及思考点)(上) .mp4 74.27M% x) O$ |4 e( J0 g' Q. k$ @% | u
| | ├──09-上午内容的总结 .mp4 38.73M
- `: l+ G! r1 B| | ├──10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决) .mp4 107.45M
$ T& [: s% i' y$ \8 `% Y| | ├──11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试) .mp4 119.49M8 k# h5 v9 }+ j& f+ u
| | └──12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作 .mp4 96.39M( [: Z/ t# ?9 i, K7 K8 o0 h7 x/ ~4 B
| ├──1-15 意向用户主题看板_需求分析 ) ~- e# k* d [# z4 w
| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 27.23M
" ]2 W$ y" q P6 y3 z| | ├──13-意向用户主题看板_需求分析(前三个) .mp4 135.78M
" B/ I6 B/ J; H: M| | ├──14-意向用户主题看板_需求分析(后三个) .mp4 97.76M9 ~+ k" P. M7 g# N5 V& q7 S
| | ├──15-意向用户主题看板_需求分析总结 .mp4 99.52M
( K" D+ y& T+ b| | ├──16-意向用户主题看板_业务数据准备 .mp4 55.98M- U/ [1 F" B/ y
| | └──17-今日总结 .mp4 35.71M) M7 F' `. L% e- u
| ├──1-16 意向用户主题看板_建模分析
, ]8 @3 _; n2 f, B3 a0 g| | ├──02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD) .mp4 119.33M+ c5 y7 }7 U8 k- U* t
| | └──03-意向用户主题看板_建模分析(后三层) .mp4 108.74M
! t5 c9 U' h% _* X$ N. B% M| ├──1-17 分桶表 8 Z9 j" X: K, g2 m6 Z6 s# B& }
| | ├──04-分桶表的基本介绍以及作用说明 .mp4 106.01M
X* f( K4 H3 `/ v1 \| | ├──05-分桶表的作用_抽样函数的说明 .mp4 54.00M( b7 ~( p' f) Y2 }" I# d% T- f
| | ├──06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join .mp4 42.80M
B: ^3 \! Q7 w- w5 R; h5 \| | ├──07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join .mp4 104.21M
2 ~+ P0 K& A i& n| | ├──08-上午内容总结 .mp4 38.10M+ d3 p; A2 h( s; N$ _) [* `$ H1 K
| | └──09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作 .mp4 72.16M
8 S* O) ]/ q0 E| ├──1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗 6 y3 T" \ F* [" d' v$ R
| | ├──10-意向用户主题看板_建模操作 .mp4 118.43M: p0 _- M. C% ~. L! i$ n" H
| | ├──11-意向用户主题看板_数据采集(DIM) .mp4 94.13M! X0 `. X5 h z
| | ├──12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层) .mp4 151.17M- v6 S, u' y* U# `
| | └──13-意向用户主题看板_数据清洗转换操作(涵盖采样以及查看执行计划) .mp4 190.24M+ r; Z6 N0 d1 r# U
| ├──1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理 : _9 E% K0 o( ]
| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 35.62M8 O# ~" N1 s4 J0 D# f
| | ├──14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现) .mp4 91.33M& o& ], [+ N# a% q1 l
| | ├──15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试) .mp4 100.46M. y% F V- D. N# X3 o
| | ├──16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现) .mp4 14.99M. H3 O9 v1 K0 M
| | ├──17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作 .mp4 92.94M8 Z2 t" Y# }! H/ Z( H8 j- D! z
| | └──18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作 .mp4 187.94M
- R$ q4 J S9 x, c3 w; D| ├──1-2 项目环境搭建
. T, {6 t3 u- _. ~6 p| | ├──03-cloudera manager的基本介绍 .mp4 75.47M: n; Y1 g0 e$ J+ m% K
| | ├──04-cloudera manager的架构以及功能描述 .mp4 56.30M
& L9 }$ k8 w2 O h( Z1 t; T0 W| | ├──05-教育项目的环境初始化工作 .mp4 104.05M5 ?3 M$ o' \) H* y" q6 O% o( m
| | ├──06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作 .mp4 27.25M+ e7 m) ~7 G- f* \/ I$ D9 u
| | ├──07-教育项目的环境注意事项 .mp4 57.80M
0 O1 k& g5 W4 [, L$ M| | ├──08-教育项目_数据仓库的基本概念 .mp4 46.45M
/ g3 d' d: I% X| | └──09-上午内容的总结 .mp4 46.09M
, m1 D m* `0 w+ [" b W| ├──1-20 拉链表 # Z1 ?$ M& k3 S- Y3 a p F# a* i
| | ├──02-拉链表的实现流程分析(上) .mp4 131.52M: l6 c J+ K5 r l
| | ├──03-拉链表的实现流程分析(下) .mp4 140.52M! y" i9 t1 F) [- x* u+ f
| | └──04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明 .mp4 51.53M
4 _( i I* j, k5 K. _* \- u, l| ├──1-21 hive索引 9 f; {! g0 h0 s: ~- m h8 t8 E$ ?
| | ├──01-今日内容说明 .mp4 16.21M- v- J# h- R. [9 m+ a
| | ├──05-索引的基本介绍 .mp4 56.92M# B; U) K( w) F) i- Q1 H A' d
| | ├──06-hive索引的分类_原始索引和行组索引 .mp4 76.30M
: y- R8 ~. |4 [3 t/ a. g, A; M| | └──07-hive的所有分类_布隆过滤索引 .mp4 69.97M
d' B( t, Z! q4 R" H2 `| ├──1-22 hive优化项目数据 : t4 a/ S$ Z5 Y
| | ├──02-hive的函数补充说明 .mp4 40.20M! d" j9 u, @# h
| | ├──03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行) .mp4 58.56M* R V t# Y* E4 N* L; b
| | ├──04-hive的相关的优化_小文件合并操作 .mp4 72.52M3 A7 i1 v- i, _& N9 E
| | ├──05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝 .mp4 41.34M
% Y; {2 x* u, I# H4 Z9 ~| | ├──06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜 .mp4 74.24M/ C) P& w* } q# w! B
| | ├──07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜 .mp4 77.70M
+ H6 G" `' x, T; V, i7 ?. h8 N| | ├──08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化 .mp4 52.21M
6 c3 ]- e) P6 _4 i6 J| | ├──09-hive的优化的总结说明 .mp4 50.92M
$ _' ~* L/ T* H; z- W& Q6 I| | └──10-上午内容的总结 .mp4 35.47M( v2 C( P; p( m, ~$ l# P2 S
| ├──1-23 学生出勤主题看板_需求分析
7 _8 Q* `+ t1 {4 c| | ├──11-学生出勤主题看板_需求分析(前四个) .mp4 199.44M/ d0 r; \2 b. x7 _
| | ├──12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个) .mp4 122.72M6 F6 {+ j; F+ s1 q2 J
| | ├──13-学生出勤主题看板_需求分析总结 .mp4 31.92M9 S% ?3 Q! Q# j* S) ]" u# `
| | └──14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作 .mp4 51.96M
% y# J' @9 } W" P9 P: [| ├──1-24 学生出勤主题看板_建模
" ^0 `8 F8 r6 r% w# u" {7 X| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 16.26M
+ m/ M+ X$ c L: |, d" k/ I| | ├──15-学生出勤主题看板_建模分析操作 .mp4 96.63M! G% f2 d- O" J8 _& M' Q. s
| | ├──16-学生出勤主题看板_建模操作 .mp4 114.28M" K% o: k5 {6 g; T& X; R
| | ├──17-学生出勤主题看板_数据采集操作 .mp4 95.36M
$ G; l6 E* P: P5 ~ K| | └──18-今日总结 .mp4 70.08M
1 ^( g% w! z" U8 m5 ?7 F| ├──1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理 ) p& g: M1 f5 V
| | ├──02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上 .mp4 85.60M; [' y6 w" O3 i; a/ ]$ W" }! D
| | ├──03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中 .mp4 94.81M
* K$ Y# m& Q8 B2 i9 ^' e/ N| | ├──04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下 .mp4 76.88M8 t7 H( T8 h$ u L, j$ u
| | ├──05-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_完整实现以及总结 .mp4 81.80M4 h9 Q! H" [# q) N6 y
| | ├──06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现 .mp4 66.32M
! E- Q/ o2 t+ ~6 [2 }, g| | ├──07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上 .mp4 148.95M
" |2 V3 `; S. z' M! G w) F| | ├──08-上午内容的总结 .mp4 27.04M! ~4 l9 T8 i+ |, x9 X! Y
| | ├──09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中 .mp4 57.66M
, y/ Y' I' n2 C+ _. |7 y K: ?| | ├──10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下 .mp4 45.04M9 q6 n: i5 `5 ~( n+ |3 H9 X0 \& b- y, [2 E
| | ├──11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作 .mp4 134.47M
2 U5 p y6 u$ F" r2 X* _6 b| | ├──12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作 .mp4 69.22M$ ]% ^8 M/ p* y
| | ├──13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现 .mp4 112.41M
U6 u5 Y% [. y| | └──14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作 .mp4 72.17M
) F7 ~1 B1 N% |3 z| ├──1-26 finebi基本使用 + R+ T0 n: O9 i/ d3 Q, r0 }
| | ├──15-商业BI基本介绍 .mp4 60.26M: B ]2 F' j4 w' D. o. c5 m
| | ├──16-finebi的安装操作 .mp4 44.01M) T) B" x1 C0 B( p8 ]% R
| | ├──17-finebi的数据源以及数据准备工作 .mp4 61.47M
& d2 o3 K% O% g$ _| | ├──18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建 .mp4 22.34M8 m+ M2 ~8 t- V# B' t, f+ G
| | ├──19-finebi实现图表展示操作_上 .mp4 74.91M
- Z8 ]1 R+ h/ V9 i8 c| | ├──20-finebi实现图表展示操作_下 .mp4 49.09M0 T7 q; M" Y2 T( z7 F
| | └──21-今日总结 .mp4 14.11M' U. R+ L$ \2 L1 B
| ├──1-27 Git应用
% a. K5 N; r6 n; P4 c| | ├──01-git的历史和SVN对比说明 .mp4 67.06M
1 ?8 A0 Q& R8 q| | ├──02-GIT的工作流程 .mp4 7.54M
' y+ [3 W1 y* U3 m5 k8 e| | ├──03-GIT的安装操作 .mp4 28.19M; z9 E) \- ^5 o3 U
| | ├──04-git如何构建版本库 .mp4 12.13M9 S: |; |) J1 @* `
| | ├──05-git基本操作_自己玩的流程 .mp4 37.33M
* j( ]- K; J& Q O2 K2 F2 {| | ├──06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略) .mp4 18.37M! M$ V% L9 G3 f& q C( `/ Q% V
| | ├──07-git远程仓库的基本介绍 .mp4 40.58M
* O& C) }* x. K: l/ b; j| | ├──08-git的远程仓库操作_如何配置免密以及如何推送到远端(命令) .mp4 57.08M* n# e' a! W" f* n! d
| | ├──09-git的远程仓库操作_基于图形化界面方式推送数据到远端 .mp4 27.59M
. J& n8 G& M% v4 S W| | ├──10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发 .mp4 57.74M
( r5 X! X9 ^) w' H8 M N; J| | ├──11-git的分支管理_基本概念介绍 .mp4 54.72M- k% J* R* J: h8 X' c
| | ├──12-git的分支的管理_相关的操作 .mp4 29.50M7 Z) k W, p6 W8 Z' e) b- ]
| | └──13-git如何在IDEA中使用操作 .mp4 55.23M/ v3 v& K) r; T2 {
| ├──1-3 数据仓库 9 Z: f2 k: a' T- C
| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 20.96M
& s. L/ t% G% Q, [| | ├──02-教育项目的数仓分层架构说明 .mp4 107.70M
: @# K8 H5 }9 Q. z N" w| | ├──10-数据仓库和数据集市基本介绍 .mp4 22.93M# O3 w2 N# F# N
| | ├──11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类 .mp4 80.05M) k' u4 b. p5 o9 d6 Z0 \/ u! ~
| | ├──12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷 .mp4 48.29M2 r. T9 p/ i; a+ J2 e% u
| | ├──13-数仓建模的基本介绍 .mp4 74.03M
* K# k! `' x& B) O6 j| | ├──14-事实表和维度表的基本介绍 .mp4 60.85M
* Q& z9 F( |2 l( c1 r| | ├──15-事实表和维度表的分类介绍 .mp4 119.19M0 `# }% A# P+ _. M; [" _, @( X
| | ├──16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念 .mp4 75.36M+ L4 }$ p: b9 q
| | ├──17-维度建模的三种数仓发展模型图解 .mp4 65.70M1 D1 a& y+ q! w% K+ E: w9 ?
| | ├──18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍 .mp4 86.37M- m3 H {" G2 D# [* Y1 q) r. x
| | └──19-今日总结 .mp4 49.93M5 _+ r2 M$ K( P6 O( S' ]
| ├──1-4 Hue操作HDFS,Hive
O/ @3 i8 ?0 g" A) r9 e, V| | └──03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE .mp4 65.07M
7 ?* ?. T. q) W' x: a: n+ O/ r4 G2 u| ├──1-5 oozie基本使用 - O5 w8 m3 Y2 L: T- N1 V
| | ├──04-oozie的基本介绍 .mp4 122.75M
2 s. M w0 }% I; X9 G1 J| | └──05-oozie的基本使用操作 .mp4 46.79M5 E0 [# J2 m2 T' [9 u
| ├──1-6 sqoop相关操作 9 m- w' `2 t7 z% }/ \
| | ├──06-sqoop的基本介绍 .mp4 76.82M
4 w- O& ?' V% H3 a0 || | ├──07-sqoop的相关的操作_基本操作 .mp4 59.37M
, C$ ~' u$ ]8 a+ o7 G2 B' ?| | ├──08-上午内容的总结 .mp4 20.62M
$ |& `6 n. A% V, m| | ├──09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作 .mp4 148.29M8 u4 ]" [' P6 E% Q7 L8 N
| | ├──10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作 .mp4 68.35M0 R5 R- [" G4 _% ?! n
| | ├──11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作 .mp4 79.48M9 r, u" V9 k' H" G/ l) X& L
| | └──12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数 .mp4 57.63M
: @& g# i0 S' I4 ]; U2 `| ├──1-7 访问咨询主题看板_需求分析 ! X. z9 i# H: q2 v' ?/ \4 w3 w
| | ├──13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个) .mp4 112.73M9 M: M7 O" ~2 U
| | ├──14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个) .mp4 52.67M9 O- J/ g7 O: j( n
| | └──15-访问咨询主题看板_需求分析总结 .mp4 31.35M
4 q1 G# Z: o( h2 E! N3 N| ├──1-8 访问咨询主题看板_建模 6 H/ }: o" ~% ^; e% n
| | ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 28.48M
9 `6 I K2 E' \6 N8 i| | ├──02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明) .mp4 139.68M
- p$ M9 I* k* p9 Z. B S& i| | ├──03-访问咨询主题看板_建模操作 .mp4 95.06M
# a$ q2 p: I# a1 t& R| | ├──16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作 .mp4 35.48M9 C2 t- g7 ^! x; y% u
| | ├──17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层) .mp4 87.95M7 g J% L: P+ E3 b
| | └──18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层) .mp4 158.13M
# X6 L- ~% w, P' b* I6 }| └──1-9 访问咨询主题看板_hive优化
& ^" @! j: c7 `9 s! U0 v/ b| | ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(上) .mp4 122.67M
' p7 g6 T" I5 V| | ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下) .mp4 103.00M
6 e( n% n/ r7 \" D$ {" M' h| | └──05-上午内容的总结 .mp4 43.27M
4 U! _, W7 c1 r, _+ `6 F5 q├──08、阶段八 大数据Spark技术栈
$ R. A+ w+ w$ m" L| └──第一章 PySpark
3 w( C, Z, H: }/ }. T' w' F| | ├──1-1 Spark概述 6 H( \6 k/ v* ~" |8 |+ p
| | ├──1-10 RDD创建 6 `* M# M) ] D7 a, T( j% N' D; w
| | ├──1-11 RDD算子 ! j/ m! U! z" k- v4 B
| | ├──1-12 Spark综合案例1
3 \; i5 h! w* ~0 q6 || | ├──1-13 Spark缓存机制 $ z9 t1 T5 g8 W7 }1 H5 E
| | ├──1-14 Spark案例-IP地址查询 ( g% ]- s% I" _ h, F) j
| | ├──1-15 Spark累加器和广播变量 ( W. Y4 @) r+ L, F
| | ├──1-16 Spark内核调度
* J5 ?& H. v& x2 _/ ^. H/ @. S# J| | ├──1-17 SparkSQL简介 9 W4 a6 w) t4 j. `" Z( k: \
| | ├──1-18 SparkSQL实操 # f& w0 Y" B" w, f" L
| | ├──1-19 SparkHive ! i: E! B* l8 Z
| | ├──1-2 Spark简介
' K, l. Y( ^. K0 e% o| | ├──1-20 SparkSQL底层执行原理 # \ p3 ?3 s M4 l4 y B' S
| | ├──1-21 Spark自定义函数 # d! I a g, o( v* S4 r
| | ├──1-3 pyspark安装
3 ^! q! |- _9 r8 H& h( K| | ├──1-4 spark-standalone环境搭建
8 ]; T' u- u. N4 D/ U, t| | ├──1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建 4 L( u2 D; {9 Z) f) R/ ~
| | ├──1-6 Spark单词统计 2 Z% G5 b+ R* q$ {$ E" @
| | ├──1-7 SparkOnYarn
2 k7 p0 A1 U( `+ n, c2 X| | ├──1-8 Spark关键概念
: L9 f1 x8 E* H& j2 d8 g; S| | └──1-9 RDD详解
- v( p1 q& X7 m) q: T6 U2 ?/ S├──09、阶段九 Spark综合项目 2 X1 H6 t/ p9 ?3 W2 T! j1 i
| └──第一章 一站式制造
) \/ q& @1 D0 y+ }2 E" M; C u| | ├──1-1 项目介绍
7 }7 Y( P }& v) L6 F/ L| | ├──1-10 DWS层构建
5 J, c2 V' t& D% p2 c: w/ T| | ├──1-11 项目回顾(一)
8 s$ @3 y0 p0 C0 b" |' n" A9 k| | ├──1-12 DWB层构建 ) r+ n/ ?7 m2 f$ J
| | ├──1-13 项目回顾(二) ; a/ a! _' X8 O) D* F. s5 [8 b q7 a
| | ├──1-14 ST层构建
8 K- l" G+ G# ]* M| | ├──1-15 AirFlow架构解析
1 L9 F8 S) r: p| | ├──1-16 AirFlow任务调度
0 w5 Y. i# c2 y| | ├──1-17 Spark核心概念回顾 _( b; ]! O" r+ R, g% B% N' h
| | ├──1-18 Prometheus架构说明 3 U9 {* j R4 v
| | ├──1-19 监控插件安装
/ }# |# s! t' V7 Z$ C| | ├──1-2 项目中docker使用
2 ^$ U6 U% Y' ?* x5 C& O; k+ t) w| | ├──1-20 Grafana使用 " E* Q" I& W# z% i
| | ├──1-21 项目总结二
- \9 B* b: \ N% p| | ├──1-3 项目环境搭建 ) W: g$ {. Z5 @. \0 V" t" I- b( V
| | ├──1-4 项目数仓分层
& W+ L- l( N, g3 I| | ├──1-5 项目业务分析 % {1 Z/ M; d* ^6 b
| | ├──1-6 sqoop数据采集
# o" H6 m! U+ {, k. G| | ├──1-7 python数据采集 7 a0 z( V+ e4 s- [
| | ├──1-8 项目ODS层创建
q* j! L4 R: e8 M4 B6 G' q| | └──1-9 DWD层构建
# E/ R7 ^% A0 Q, a├──10、阶段十 java编程语言
& N( O! ~( z" b| └──第一章 大数据java编程
0 h8 g4 a! q5 r* d0 B( D# K1 b% n| | ├──1-1 Java基础语法
0 g# ^# e1 d: x5 k+ u. n& j| | ├──1-10 多线程
* ~* e7 z9 Q6 Z, X| | ├──1-11 maven
; |, C/ Y# _. Y v0 h. O8 d/ U| | ├──1-12 HDFS
4 a @, E$ K* w: D( y9 N| | ├──1-13 MapReduce 7 Z" a# }3 }; |- W
| | ├──1-2 面向对象
$ _; S/ i5 I3 W( z| | ├──1-3 java常用API $ B: X8 K M: F* [; Q( y; c
| | ├──1-4 集合 / ~3 q* H4 j f# X7 M5 ~
| | ├──1-5 反射 ; P0 D6 B' l8 s; \8 A4 ~ U
| | ├──1-6 lambda表达式 , l; E; l# \* I4 A6 h1 ]
| | ├──1-7 io流 p; O) e6 e0 }& y d
| | ├──1-8 网络编程
% m) g( L2 u& Z6 _, T2 n! W| | └──1-9 JDBC
5 y2 n# W, w6 m/ J; Q├──11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术
8 S, I" }/ K9 [# b: S| ├──01、第一章 NoSQL-Redis
" N( i O& s( ] s, x& I| | ├──1-1 Redis的介绍与安装
9 W$ C, N1 t$ r8 _$ R7 Z| | ├──1-2 Redis的基本命令 ; N3 ~# L7 k! L6 e3 S S) x, t
| | ├──1-3 Jedis 3 x2 W, a5 e" |9 }: `
| | ├──1-4 数据存储设计与持久化 : Z5 T/ m$ I# v$ Q5 l1 Q
| | ├──1-5 Redis架构 " B( h/ T0 B! F9 @" n. g
| | └──1-6 Redis高级 8 F) ?7 q) O6 O" G& r1 v# a: [
| ├──02、第二章 NoSQL-kafka
; W- |: ?# l: G' C& {| | ├──2-1 消息队列
7 W/ X! G: K6 R/ a2 X| | ├──2-10 kafka原理 $ U$ g1 M0 `$ Y3 v1 g9 q Y
| | ├──2-11 一次性语义
0 {* j4 y! L# i/ V; r| | ├──2-12 kafka监测 ; C% p+ l; b; A
| | ├──2-2 kafka简介 3 }5 E q6 W8 w1 ^) y' E1 O
| | ├──2-3 附录
' F p% L* U2 ]9 r% l| | ├──2-4 kafka环境搭建 $ K+ _, W- n8 A0 A' ]* ]* z/ B
| | ├──2-5 kafka的基本命令
8 [" a4 t9 f) ^6 g( E( \0 w| | ├──2-6 kafka工具
: E& K7 ^, `. Q* H! a8 e% D| | ├──2-7 kafka API
$ _/ {+ d' B& f# `5 W0 Z| | ├──2-8 消费分配策略 % R* p, c! R+ M# F; n* Z% y
| | └──2-9 存储机制
/ _* p. \! h2 X9 }" p6 h| ├──03、第三章 NoSQL-Hbase
: |7 n, h' j: Z I: m) R| | ├──3-1 Hbase简介与环境部署
6 Z/ a. k' a$ Q8 t9 L; _ M| | ├──3-10 Phoenix
! v! I% F: U5 ?6 w+ O| | ├──3-11 二级索引 7 r* L7 I1 {) T6 u, U8 C4 ^- o+ A
| | ├──3-2 Hbase基本命令
" U. p( p2 h$ k: @; l* h) H| | ├──3-3 Hbase JavaAPI ' `& V8 W! d+ H3 e
| | ├──3-4 Hbase原理
0 k2 X) m' J3 z+ J# ]! i6 Q" u| | ├──3-5 Hbase表设计 ) ^3 u4 C( k4 k* V
| | ├──3-6 BulkLoad n$ t' s- S t8 v
| | ├──3-7 协处理器 & P4 a( @+ d6 q# }
| | ├──3-8 Hbase优化
- {# T0 a- h6 s: ?. [$ x| | └──3-9 Hbase与其他组件的整合
1 ^: j+ |3 X* R: i7 ]6 e! D| └──04、第四章 NoSQL-综合案例
, F4 U5 C' B" A& m| | ├──4-1 综合案例介绍
( V( r. R: y( ? w| | ├──4-2 Flume数据采集
- Y/ t6 B' j& D o| | ├──4-3 离线分析 - }1 v0 K" ~2 k/ e& n
| | ├──4-4 实时计算
# O1 ^1 H' M- w5 j6 ^| | └──4-5 可视化
. x+ c {4 f6 f, n* }* W├──12、阶段十二 面试强化就业加强课 ; x# M7 G% T5 ^$ G% }3 G/ |
| └──第一章 python+大数据面试加强
9 U) T) v3 O, M8 q0 |3 G, a| | └──1-1 面试加强
9 w: n! ^+ i( P7 e$ {" |) R├──13、阶段十三 大数据Flink技术栈 7 |8 B, ]+ f5 [" e
| ├──01、第一章 Flink基础 6 i; C' l3 q5 [6 [- R( r
| | ├──1-1 流式计算简介 6 F: h0 D8 D8 W) f5 I
| | ├──1-2 Flink简介 ! u7 J; u1 a* i; |
| | ├──1-3 Flink环境部署
; d( }% Q% l7 q* x( D| | ├──1-4 Flink入门案例 # @+ w! p# W% _2 g; ]
| | └──1-5 Flink架构体系 & h, U, K* E, I- o
| ├──02、第二章 Flink流批一体API开发
9 _7 e* Z! m( x| | ├──2-1 流处理基本概念
0 F, {7 U6 r' O: a( X& {! M| | ├──2-2 Flink的数据源 ( e+ U4 Z: z$ z/ }9 U8 \
| | ├──2-3 Flink的转换算子
+ _* \- w. p' V| | ├──2-4 Flink的Sink操作
" o6 J5 G* m* `) i- f/ p| | └──2-5 Flink与其他组件的整合 5 w0 [7 l) ~; N- M a
| ├──03、第三章 Flink高级API开发
! ]& T) ]) k! M* M; o! y0 R| | ├──3-1 四大基石Window " s6 n( e6 {+ u1 D- @
| | ├──3-2 四大基石time k, j- {( ~8 {' G, R
| | ├──3-3 四大基石state 6 B1 \6 i' H5 P4 k) u, }3 {1 y& |
| | └──3-4 四大基石checkpoint ! F- p! d4 | p K9 Z1 L2 R
| ├──04、第四章 Flink高级特性
' q6 c( z, D% N3 x, x| | ├──4-1 异步io与两端递交 " m9 z0 M: l2 _
| | ├──4-2 ProcessFunction API ! Z: B8 H- Y8 l8 z7 x3 |% h
| | ├──4-3 双流join 0 R% Y9 ]7 H0 B$ F' ?
| | └──4-4 数据类型和序列化
0 }) Z' T( U8 O| └──05、第五章 FlinkSQL * U7 H1 L. u3 E8 t* ]
| | ├──5-1 FlinkSQL简介
; [8 `2 X- S; f5 q| | ├──5-2 FlinkSQL连接外部系统 3 e( K) G ]2 X3 _
| | ├──5-3 SQLClient
$ g- \9 u) S( j+ M| | ├──5-4 动态表 5 S$ N7 l+ G" s' ^6 W8 C/ u# M! b
| | ├──5-5 FlinkSQL_窗口 7 G4 h# ]4 J- C5 N
| | ├──5-6 FlinkSQL_函数
' N7 U& r/ F( d: l8 H" u* `. A5 n| | └──5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化 * T% J; I8 A: A# d' `/ I
└──14、阶段十四 Flink综合项目
! S1 k2 L3 I* g' a& f& w7 i| ├──01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻
0 X7 X: I. S" e9 w4 M| | ├──1-1 车联网行业背景介绍
o7 n* G1 i8 r& c| | ├──1-2 汽车行业和车辆类型
3 m5 M0 `' {( ]% R+ W, x| | ├──1-3 车联网行业产业链
- t) Q# g1 m0 @* }| | ├──1-4 车联网技术选型
" {6 V3 ?, H" v! U| | ├──1-5 车联网项目工程搭建
) r! W$ c! P! ]6 b. I| | └──1-6 上报数据的格式解析
7 Y8 [( K( @' d k| ├──02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL , [6 }' }( |8 z2 W; f$ e+ X4 A
| | ├──2-1 数据推送到kafka 9 m# ~2 ^; R% k, F
| | ├──2-2 解析工具类走读
4 G \& S* h5 d5 w4 j: w| | ├──2-3 实时ETL ( Y& |$ R- ?' N) D W; u3 ^& |
| | ├──2-4 数据积压与反压 / J: }& ?' r. U5 g9 ^ c
| | └──2-5 过滤数据
/ k% ]" M' U/ o0 R$ d/ m| ├──03、第三章 星途车联网-数据落地 8 C, `2 F6 n& h! x
| | ├──3-1 数据存储_hive * ]7 }" N5 ]2 [9 x G- T
| | ├──3-2 数据存储_Hbase
( V9 k! j& c! V3 [' R2 b| | └──3-3 HBase调优 ( U2 H5 \2 n* u
| ├──04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询
/ Q1 {! v* i3 @' ^* S| | ├──4-1 Phoenix简介及常用命令 T# r, k2 z3 z6 y9 j
| | ├──4-2 HBase二级索引 . p% _8 s' s1 y% _1 [" j' @
| | ├──4-3 车联网明细数据统计 4 W8 \6 Z/ U4 d$ C
| | └──4-4 Zeppelin简介及使用 9 P$ P) v) J B8 }
| ├──05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析 ' S. n/ c4 Y7 `. L
| | ├──5-1 驾驶行程业务逻辑 " A/ Z3 J6 }; P& I3 k
| | └──5-2 驾驶行程指标分析
7 V {6 j$ j8 C6 f% t: O| ├──06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
& K. Z' \) s) e3 e/ K0 t+ E| | ├──6-1 电子围栏简介 $ {6 h9 E' K: u# J' A
| | ├──6-2 电子围栏分析步骤 , y+ B0 Y7 z. `1 Z. k! w
| | └──6-3 电子围栏分析实现
2 f) ]& J/ D' y# N| ├──07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析 & ?& F2 e G, r; ?
| | ├──7-1 实时故障业务逻辑 - X7 _" L9 o- |. w* }" e+ {
| | └──7-2 实时故障分析实现
8 K& ~. O, ]" V& n| └──08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度 & v. T* q# z& I- u. `
| | └──8-1 项目展示和任务调度 - H% G, I( i6 h* v/ f4 X4 |
4 {' V1 P& ]0 v I9 p- y5 O+ W% \! s, h0 R+ m
: D4 Y9 G. l2 B+ z- P' y, ?6 B% {2 }& r. G1 J7 S
7 ]/ Y2 |9 {8 t
资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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4 _$ D( Z* \" w, U3 n+ B Y% j8 J, v$ ?- \2 s2 i+ T4 u
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