大数据工程师2023版体系课
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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