大数据工程师2023版体系课

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大数据工程师2023版体系课
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资源简介：
资源大小：23.7 GB

大数据已成为高薪岗位的代名词，更是前景无限的热门技术

2023版，硬核技能带你攻克热点商业项目，从入门直达中级工程师水平，掌握DT时代淘金利器！

课程目录

├──{1}–阶段一：走进大数据

| ├──{1}–学好大数据先攻克Linux

| | └──{1}–第1章 笑傲大数据成长体系课【必看】

| ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用

| | ├──{2}–第2章 HDFS基础操作

| | └──{3}–第3章 Java操作HDFS

| └──{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析

| | ├──{3}–第3章 HDFS高级

| | └──{4}–第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析

├──{2}–阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案

| ├──{1}–拿来就用的企业级解决方案

| | └──{6}–第6章 【福利加油站】

| └──{5}–快速上手NoSQL数据库HBase

| | ├──{1}–第1章 快速了解HBase

| | ├──{3}–第3章 深入HBase架构原理

| | ├──{4}–第4章 HBase高级用法

| | └──{5}–第5章 HBase调优策略和扩展内容

├──{3}–阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战

| ├──{2}–Spark快速上手

| | ├──{1}–第1章 初识Spark

| | ├──{2}–第2章 解读Spark工作与架构原理

| | ├──{3}–第3章 Spark实战：单词统计

| | ├──{4}–第4章 Transformation与Action开发实战

| | ├──{5}–第5章 RDD持久化

| | ├──{6}–第6章 TopN主播统计

| | └──{7}–第7章 面试与核心复盘

| ├──{3}–Spark性能优化的道与术

| | ├──{1}–第1章 Spark三种任务提交模式

| | ├──{2}–第2章 Shuffle机制分析

| | ├──{3}–第3章 Spark之checkpoint

| | ├──{4}–第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践

| | ├──{5}–第5章 Spark性能优化之算子优化

| | ├──{6}–第6章 极速上手SparkSql

| | └──{7}–第7章 Spark实战与核心复盘

| ├──{4}–Spark3.x扩展内容

| | ├──{1}–第1章 快速上手使用Spark 3.x

| | ├──{2}–第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用

| | └──{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive

| └──{6}–综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓

| | ├──{1}–第1章 商品订单数仓需求分析

| | ├──{2}–第2章 需求设计与实现

| | ├──{3}–第3章 订单拉链表实战

| | ├──{4}–第4章 数据可视化和任务调度实现

| | ├──{5}–第5章 项目核心复盘

| | └──{6}–第6章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用

├──{4}–阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案

| ├──{10}–全文检索引擎Elasticsearch

| | ├──{1}–第1章 快速了解Elasticsearch

| | ├──{2}–第2章 快速上手使用Elasticsearch

| | ├──{3}–第3章 Elasticsearch分词详解

| | ├──{4}–第4章 Elasticsearch查询详解

| | └──{5}–第5章 Elasticsearch的高级特性

| ├──{11}–Es+HBase仿百度搜索引擎项目

| | └──{5}–第5章 项目中遇到的典型问题

| ├──{2}–极速上手内存数据库Redis

| | ├──{1}–第1章 快速了解Redis

| | ├──{2}–第2章 Redis核心实践

| | ├──{3}–第3章 Redis封装工具类技巧

| | ├──{4}–第4章 Redis高级特性

| | └──{5}–第5章 Redis核心复盘

| ├──{3}–Flink快速上手篇

| | ├──{1}–第1章 初识Flink

| | ├──{2}–第2章 实战：流处理和批处理程序开发

| | ├──{3}–第3章 Flink集群安装部署

| | ├──{4}–第4章 Flink核心API之DataStream API

| | ├──{5}–第5章 Flink核心API之DataSet API

| | ├──{6}–第6章 Flink核心API之Table API和SQL

| | └──{7}–第7章 Flink核心复盘

| ├──{4}–Flink高级进阶之路

| | ├──{1}–第1章 Flink中的Window和Time详解

| | ├──{2}–第2章 Flink中的Watermark深入剖析

| | ├──{3}–第3章 Flink中的并行度详解

| | ├──{4}–第4章 Flink之Kafka Connector专题

| | ├──{5}–第5章 SparkStreaming快速上手

| | ├──{6}–第6章 Flink核心复盘

| | └──{7}–第7章 【福利加油站】

| ├──{5}–Flink1.15新特性及状态的使用

| | ├──{1}–第1章 Flink新版本新特性介绍

| | ├──{2}–第2章 快速上手使用Flink 1.15

| | └──{3}–第3章 State(状态)的使用与管理

| ├──{6}–Flink1.15之状态的容错与一致性

| | ├──{1}–第1章 State(状态)的容错与一致性

| | ├──{2}–第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析

| | └──{3}–第3章 Kafka-connector新API的使用

| ├──{7}–FlinkSQL(1.15)快速上手

| | ├──{1}–第1章 Flink SQL快速理解

| | ├──{2}–第2章 Flink SQL中的表类型详解

| | ├──{3}–第3章 Flink SQL常见的数据类型

| | ├──{4}–第4章 Flink SQL中的列类型详解

| | ├──{5}–第5章 Flink SQL中的DML语句详解

| | ├──{6}–第6章 Flink SQL中的Catalog

| | ├──{7}–第7章 Flink SQL如何兼容Hive

| | └──{8}–第8章 Flink SQL Client客户端工具

| ├──{8}–FlinkSQL双流JOIN详解

| | ├──{10}–第10章 Flink SQL扩展内容

| | ├──{1}–第1章 Flink SQL双流 Join概述

| | ├──{2}–第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join

| | ├──{3}–第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join

| | ├──{4}–第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join

| | ├──{5}–第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join

| | ├──{6}–第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂

| | ├──{7}–第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join

| | ├──{8}–第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join

| | └──{9}–第9章 Flink SQL 双流JOIN总结

| └──{9}–实时OLAP引擎之ClickHouse

| | ├──{1}–第1章 OLAP数据分析引擎整体概述

| | ├──{2}–第2章 快速了解ClickHouse

| | ├──{3}–第3章 快速上手使用ClickHouse

| | ├──{4}–第4章 ClickHouse核心内容

| | ├──{5}–第5章 ClickHouse分布式集群

| | └──{6}–第6章 ClickHouse数据查询

├──{5}–阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台

| ├──{2}–实时数仓-Flink CDC数据采集

| | ├──{1}–第1章 Flink CDC快速理解

| | ├──{2}–第2章 Flink CDC之MySQL CDC

| | ├──{3}–第3章 MySQL CDC支持的高级特性

| | └──{4}–第4章 MySQL CDC扩展内容

| ├──{3}–直播平台三度关系推荐V1.0

| | ├──{1}–第1章 项目介绍及演示

| | ├──{2}–第2章 项目技术选型

| | ├──{3}–第3章 Neo4j图数据库快速上手使用

| | ├──{4}–第4章 数据采集模块分析

| | ├──{5}–第5章 数据采集+聚合+分发+落盘

| | ├──{6}–第6章 数据计算核心指标分析

| | ├──{7}–第7章 数据核心指标计算

| | └──{8}–第8章 项目核心复盘

| └──{4}–直播平台三度关系推荐V2.0

| | ├──{1}–第1章 V1.0架构方案分析及V2.0架构设计

| | ├──{2}–第2章 V2.0架构之数据核心指标计算

| | ├──{3}–第3章 数据接口定义及开发

| | ├──{4}–第4章 数据展示

| | ├──{5}–第5章 项目扩展优化

| | └──{6}–第6章 项目核心复盘

└──源码

| ├──bigdata_course_materials-master.zip 18.55M

| ├──data_screen-master.zip 17.07kb

| ├──db-sparkstreaming-master.zip 11.14kb

| ├──db_clickhouse-master.zip 8.24kb

| ├──db_data_warehouse-master.zip 26.97kb

| ├──db_flink-master.zip 66.33kb

| ├──db_flink15-master.zip 102.59kb

| ├──db_flinkcdc-master.zip 39.21kb

| ├──db_fullsearch-master.zip 5.64M

| ├──db_kafka-master.zip 8.83kb

| ├──db_redis-master.zip 8.97kb

| ├──db_spark3-master.zip 21.03kb

| ├──flink-1.15.0-src-master.zip 49.21M

| └──hadoop-3.2.0-src-master.zip 43.14M

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