Windows應急響應和安全加固
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大數(shù)據(jù)工程師2023版體系課
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- 視頻資源大?。?3.7 GB 更新時間：2023-08-25
大數(shù)據(jù)工程師2023版體系課資源簡介：
大數(shù)據(jù)已成為高薪崗位的代名詞，更是前景無限的熱門技術
2023版，硬核技能帶你攻克熱點商業(yè)項目，從入門直達中級工程師水平，掌握DT時代淘金利器！
課程目錄
├──{1}–階段一：走進大數(shù)據(jù)
|? ?├──{1}–學好大數(shù)據(jù)先攻克Linux
|? ?|? ?└──{1}–第1章 笑傲大數(shù)據(jù)成長體系課【必看】
|? ?├──{3}–Hadoop之HDFS的使用
|? ?|? ?├──{2}–第2章 HDFS基礎操作
|? ?|? ?└──{3}–第3章 Java操作HDFS
|? ?└──{4}–Hadoop之HDFS核心進程剖析
|? ?|? ?├──{3}–第3章 HDFS高級
|? ?|? ?└──{4}–第4章 【擴展內容】HDFS寫數(shù)據(jù)源碼剖析
├──{2}–階段二：PB級離線數(shù)據(jù)計算分析存儲方案
|? ?├──{1}–拿來就用的企業(yè)級解決方案
|? ?|? ?└──{6}–第6章 【福利加油站】
|? ?└──{5}–快速上手NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase
|? ?|? ?├──{1}–第1章 快速了解HBase
|? ?|? ?├──{3}–第3章 深入HBase架構原理
|? ?|? ?├──{4}–第4章 HBase高級用法
|? ?|? ?└──{5}–第5章 HBase調優(yōu)策略和擴展內容
├──{3}–階段三：Spark+綜合項目：電商數(shù)據(jù)倉庫設計與實戰(zhàn)
|? ?├──{2}–Spark快速上手
|? ?|? ?├──{1}–第1章 初識Spark
|? ?|? ?├──{2}–第2章 解讀Spark工作與架構原理
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Spark實戰(zhàn)：單詞統(tǒng)計
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Transformation與Action開發(fā)實戰(zhàn)
|? ?|? ?├──{5}–第5章 RDD持久化
|? ?|? ?├──{6}–第6章 TopN主播統(tǒng)計
|? ?|? ?└──{7}–第7章 面試與核心復盤
|? ?├──{3}–Spark性能優(yōu)化的道與術
|? ?|? ?├──{1}–第1章 Spark三種任務提交模式
|? ?|? ?├──{2}–第2章 Shuffle機制分析
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Spark之checkpoint
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Spark程序性能優(yōu)化企業(yè)級最佳實踐
|? ?|? ?├──{5}–第5章 Spark性能優(yōu)化之算子優(yōu)化
|? ?|? ?├──{6}–第6章 極速上手SparkSql
|? ?|? ?└──{7}–第7章 Spark實戰(zhàn)與核心復盤
|? ?├──{4}–Spark3.x擴展內容
|? ?|? ?├──{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應用
|? ?|? ?└──{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive
|? ?└──{6}–綜合項目：電商數(shù)據(jù)倉庫之商品訂單數(shù)倉
|? ?|? ?├──{1}–第1章 商品訂單數(shù)倉需求分析
|? ?|? ?├──{2}–第2章 需求設計與實現(xiàn)
|? ?|? ?├──{3}–第3章 訂單拉鏈表實戰(zhàn)
|? ?|? ?├──{4}–第4章 數(shù)據(jù)可視化和任務調度實現(xiàn)
|? ?|? ?├──{5}–第5章 項目核心復盤
|? ?|? ?└──{6}–第6章 數(shù)據(jù)壓縮格式和存儲格式在數(shù)倉中的應用
├──{4}–階段四：高頻實時數(shù)據(jù)處理+海量數(shù)據(jù)全文檢索方案
|? ?├──{10}–全文檢索引擎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分詞詳解
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Elasticsearch查詢詳解
|? ?|? ?└──{5}–第5章 Elasticsearch的高級特性
|? ?├──{11}–Es+HBase仿百度搜索引擎項目
|? ?|? ?└──{5}–第5章 項目中遇到的典型問題
|? ?├──{2}–極速上手內存數(shù)據(jù)庫Redis
|? ?|? ?├──{1}–第1章 快速了解Redis
|? ?|? ?├──{2}–第2章 Redis核心實踐
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Redis封裝工具類技巧
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Redis高級特性
|? ?|? ?└──{5}–第5章 Redis核心復盤
|? ?├──{3}–Flink快速上手篇
|? ?|? ?├──{1}–第1章 初識Flink
|? ?|? ?├──{2}–第2章 實戰(zhàn)：流處理和批處理程序開發(fā)
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Flink集群安裝部署
|? ?|? ?├──{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核心復盤
|? ?├──{4}–Flink高級進階之路
|? ?|? ?├──{1}–第1章 Flink中的Window和Time詳解
|? ?|? ?├──{2}–第2章 Flink中的Watermark深入剖析
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Flink中的并行度詳解
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Flink之Kafka Connector專題
|? ?|? ?├──{5}–第5章 SparkStreaming快速上手
|? ?|? ?├──{6}–第6章 Flink核心復盤
|? ?|? ?└──{7}–第7章 【福利加油站】
|? ?├──{5}–Flink1.15新特性及狀態(tài)的使用
|? ?|? ?├──{1}–第1章 Flink新版本新特性介紹
|? ?|? ?├──{2}–第2章 快速上手使用Flink 1.15
|? ?|? ?└──{3}–第3章 State(狀態(tài))的使用與管理
|? ?├──{6}–Flink1.15之狀態(tài)的容錯與一致性
|? ?|? ?├──{1}–第1章 State(狀態(tài))的容錯與一致性
|? ?|? ?├──{2}–第2章 Checkpoint與State底層原理深度剖析
|? ?|? ?└──{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中的表類型詳解
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Flink SQL常見的數(shù)據(jù)類型
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Flink SQL中的列類型詳解
|? ?|? ?├──{5}–第5章 Flink SQL中的DML語句詳解
|? ?|? ?├──{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客戶端工具
|? ?├──{8}–FlinkSQL雙流JOIN詳解
|? ?|? ?├──{10}–第10章 Flink SQL擴展內容
|? ?|? ?├──{1}–第1章 Flink SQL雙流 Join概述
|? ?|? ?├──{2}–第2章 Flink SQL雙流 Join之普通Join
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Flink SQL雙流 Join之時間區(qū)間Join
|? ?|? ?├──{4}–第4章 Flink SQL雙流 Join之快照Join
|? ?|? ?├──{5}–第5章 Flink SQL雙流 Join之維表Join
|? ?|? ?├──{6}–第6章 Flink SQL雙流 Join之數(shù)組炸裂
|? ?|? ?├──{7}–第7章 Flink SQL雙流 Join之表函數(shù)Join
|? ?|? ?├──{8}–第8章 Flink SQL雙流 Join之窗口 Join
|? ?|? ?└──{9}–第9章 Flink SQL 雙流JOIN總結
|? ?└──{9}–實時OLAP引擎之ClickHouse
|? ?|? ?├──{1}–第1章 OLAP數(shù)據(jù)分析引擎整體概述
|? ?|? ?├──{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核心內容
|? ?|? ?├──{5}–第5章 ClickHouse分布式集群
|? ?|? ?└──{6}–第6章 ClickHouse數(shù)據(jù)查詢
├──{5}–階段五：綜合項目：三度關系推薦系統(tǒng)+數(shù)據(jù)中臺
|? ?├──{2}–實時數(shù)倉-Flink CDC數(shù)據(jù)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支持的高級特性
|? ?|? ?└──{4}–第4章 MySQL CDC擴展內容
|? ?├──{3}–直播平臺三度關系推薦V1.0
|? ?|? ?├──{1}–第1章 項目介紹及演示
|? ?|? ?├──{2}–第2章 項目技術選型
|? ?|? ?├──{3}–第3章 Neo4j圖數(shù)據(jù)庫快速上手使用
|? ?|? ?├──{4}–第4章 數(shù)據(jù)采集模塊分析
|? ?|? ?├──{5}–第5章 數(shù)據(jù)采集+聚合+分發(fā)+落盤
|? ?|? ?├──{6}–第6章 數(shù)據(jù)計算核心指標分析
|? ?|? ?├──{7}–第7章 數(shù)據(jù)核心指標計算
|? ?|? ?└──{8}–第8章 項目核心復盤
|? ?└──{4}–直播平臺三度關系推薦V2.0
|? ?|? ?├──{1}–第1章 V1.0架構方案分析及V2.0架構設計
|? ?|? ?├──{2}–第2章 V2.0架構之數(shù)據(jù)核心指標計算
|? ?|? ?├──{3}–第3章 數(shù)據(jù)接口定義及開發(fā)
|? ?|? ?├──{4}–第4章 數(shù)據(jù)展示
|? ?|? ?├──{5}–第5章 項目擴展優(yōu)化
|? ?|? ?└──{6}–第6章 項目核心復盤
└──源碼
|? ?├──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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大數(shù)據(jù)工程師2023版體系課
