大数据工程师2023版体系课插图

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
  •  data_screen-master.zip
  •  db-sparkstreaming-master.zip
  •  db_clickhouse-master.zip
  •  db_data_warehouse-master.zip
  •  db_flink-master.zip
  •  db_flink15-master.zip
  •  db_flinkcdc-master.zip
  •  db_fullsearch-master.zip
  •  db_kafka-master.zip
  •  db_redis-master.zip
  •  db_spark3-master.zip
  •  flink-1.15.0-src-master.zip
  • hadoop-3.2.0-src-master.zip

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