资源简介
紧跟技术发展，对标高薪岗位技能模型，带你更快进阶合格的大数据工程师
Java/Scala 双语言教学，系统构建大数据技能体系
企业级案例驱动学习，还原真实业务场景
资源目录
————\ 计算机教程 QTDLG\01MOOC\A004C- 大数据工程师 2023 版（完结）├─{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】│ │ └─(1.1.1.1)--1-1【必看！！！】如何快速成为一名合格的某课人？.pdf 1.2MB
│ ├─{3}--Hadoop 之 HDFS 的使用
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 HDFS 基础操作
│ │ │ └─(1.3.2.1)--2-3【扩展内容】HDFS 的高级 Shell 命令.pdf 77.79KB
│ │ └─{3}-- 第 3 章 Java 操作 HDFS
│ │ ├─(1.3.3.1)--3-4【扩展内容】HDFS 读数据过程分析.pdf 109.03KB
│ │ └─(1.3.3.2)--3-5【扩展内容】HDFS 写数据过程分析.pdf 161.74KB
│ └─{4}--Hadoop 之 HDFS 核心进程剖析
│ ├─{3}-- 第 3 章 HDFS 高级
│ │ ├─[1.4.3.1]--3-1 HDFS 的回收站.mp4 49.36MB
│ │ └─[1.4.3.2]--3-2 HDFS 的安全模式.mp4 32.8MB
│ └─{4}-- 第 4 章【扩展内容】HDFS 写数据源码剖析
│ └─(1.4.4.1)--4-8 HDFS 写数据源码分析过程总结.pdf 40.57KB
├─{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】│ │ ├─(2.1.6.1)--6-3【加餐】扩展知识 -Hadoop3.0 新特性之纠删码技术.pdf 127.95KB
│ │ ├─(2.1.6.2)--6-4【加餐】疑难问题 - 课程内容典型疑难问题整理【第一弹】.pdf 1.35MB
│ │ └─(2.1.6.3)--6-5【加餐】面试题 - 课程内容常见面试题整理【第一弹】.pdf 144.9KB
│ └─{5}-- 快速上手 NoSQL 数据库 HBase
│ ├─{1}-- 第 1 章 快速了解 HBase
│ │ ├─(2.5.1.1)--1-1 HBase 简介.pdf 68.28KB
│ │ ├─(2.5.1.2)--1-2 列式存储简介.pdf 40.33KB
│ │ ├─(2.5.1.3)--1-3 列式存储的优点.pdf 74.38KB
│ │ ├─(2.5.1.4)--1-4 HBase 典型应用场景.pdf 100.11KB
│ │ ├─(2.5.1.5)--1-5 HBase 应用案例.pdf 139.14KB
│ │ └─(2.5.1.6)--1-6 HBase 的优缺点总结.pdf 144.51KB
│ ├─{3}-- 第 3 章 深入 HBase 架构原理
│ │ └─(2.5.3.1)--3-2 HBase 物理架构.pdf 157.87KB
│ ├─{4}-- 第 4 章 HBase 高级用法
│ │ ├─(2.5.4.1)--4-1 列族高级设置.pdf 93.62KB
│ │ └─(2.5.4.2)--4-7 HBase 连接池.pdf 37.56KB
│ └─{5}-- 第 5 章 HBase 调优策略和扩展内容
│ ├─(2.5.5.1)--5-2 HBase 核心参数优化.pdf 126.84KB
│ ├─(2.5.5.2)--5-3【扩展】Hive 与 HBase 整合.pdf 47.92KB
│ ├─(2.5.5.3)--5-4【扩展】Phoenix（凤凰）.pdf 37.19KB
│ ├─(2.5.5.4)--5-5【扩展】协处理器 coprocessor.pdf 58.06KB
│ ├─(2.5.5.5)--5-6【扩展】Elasticsearch + HBase.pdf 46.13KB
│ ├─(2.5.5.6)--5-7【扩展】HBase 实现分页功能.pdf 69.07KB
│ ├─(2.5.5.7)--5-8【扩展】封装 HBaseUtils 工具类.pdf 44.2KB
│ └─(2.5.5.8)--5-9 HBase 常见问题总结.pdf 42.11KB
├─{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
│ │ │ ├─[3.2.1.1]--1-1 快速了解 Spark.mp4 55.21MB
│ │ │ ├─[3.2.1.2]--1-2 Spark Standalone 集群安装部署.mp4 92.24MB
│ │ │ └─[3.2.1.3]--1-3 Spark ON YARN 集群安装部署.mp4 48.01MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 解读 Spark 工作与架构原理
│ │ │ ├─[3.2.2.1]--2-1 Spark 工作原理分析.mp4 29.3MB
│ │ │ ├─[3.2.2.2]--2-2 什么是 RDD.mp4 17.94MB
│ │ │ └─[3.2.2.3]--2-3 Spark 架构原理.mp4 25.74MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Spark 实战：单词统计
│ │ │ ├─[3.2.3.1]--3-1 Spark 项目开发环境配置.mp4 44.59MB
│ │ │ ├─[3.2.3.2]--3-2 WordCount 之 Scala 代码.mp4 71.83MB
│ │ │ ├─[3.2.3.3]--3-3 WordCount 之 Java 代码.mp4 52MB
│ │ │ ├─[3.2.3.4]--3-4 Spark 任务的三种提交方式.mp4 101.47MB
│ │ │ └─[3.2.3.5]--3-5 Spark 开启 historyServer 服务.mp4 27.64MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Transformation 与 Action 开发实战
│ │ │ ├─[3.2.4.1]--4-1 创建 RDD 的三种方式.mp4 128.99MB
│ │ │ ├─[3.2.4.2]--4-2 Transformation 和 Action 介绍.mp4 42.06MB
│ │ │ ├─[3.2.4.3]--4-3 Transformation 操作开发实战之 Scala 代码.mp4 88.48MB
│ │ │ ├─[3.2.4.4]--4-4 Transformation 操作开发实战之 Scala 代码.mp4 82.54MB
│ │ │ ├─[3.2.4.5]--4-5 Transformation 操作开发实战之 Java 代码(.mp4 58.27MB
│ │ │ ├─[3.2.4.6]--4-6 Transformation 操作开发实战之 Java 代码(.mp4 87.84MB
│ │ │ └─[3.2.4.8]--4-8 Action 操作开发实战之 Java 代码.mp4 49.41MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 RDD 持久化
│ │ │ ├─[3.2.5.1]--5-1 RDD 持久化原理.mp4 58.29MB
│ │ │ ├─[3.2.5.2]--5-2 RDD 持久化开发实战之 Scala 代码.mp4 38.08MB
│ │ │ ├─[3.2.5.3]--5-3 RDD 持久化开发实战之 Java 代码.mp4 18.14MB
│ │ │ ├─[3.2.5.4]--5-4 共享变量之 Broadcast Variable 的使用.mp4 57.34MB
│ │ │ └─[3.2.5.5]--5-5 共享变量之 Accumulator 的使用.mp4 54.8MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 TopN 主播统计
│ │ │ ├─[3.2.6.1]--6-1 TopN 主播统计需求分析.mp4 89.67MB
│ │ │ ├─[3.2.6.2]--6-2 TopN 主播统计代码实现之 Scala 代码.mp4 100.65MB
│ │ │ └─[3.2.6.3]--6-3 TopN 主播统计代码实现之 Java 代码.mp4 123.36MB
│ │ └─{7}-- 第 7 章 面试与核心复盘
│ │ ├─[3.2.7.1]--7-1 面试题.mp4 24.57MB
│ │ └─[3.2.7.2]--7-2 本周总结 + 寄语.mp4 69.85MB
│ ├─{3}--Spark 性能优化的道与术
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 Spark 三种任务提交模式
│ │ │ ├─[3.3.1.1]--1-1 宽依赖和窄依赖.mp4 27.13MB
│ │ │ ├─[3.3.1.2]--1-2 Stage.mp4 33.85MB
│ │ │ └─[3.3.1.3]--1-3 Spark 任务的三种提交模式.mp4 45.11MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Shuffle 机制分析
│ │ │ ├─[3.3.2.1]--2-1 Shuffle 介绍.mp4 23MB
│ │ │ └─[3.3.2.2]--2-2 三种 Shuffle 机制分析.mp4 35.6MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Spark 之 checkpoint
│ │ │ ├─[3.3.3.1]--3-1 checkpoint 概述.mp4 37.13MB
│ │ │ ├─[3.3.3.2]--3-2 checkpoint 和持久化的区别.mp4 14.11MB
│ │ │ ├─[3.3.3.3]--3-3 checkpoint 代码开发(Scala+Java).mp4 44.22MB
│ │ │ ├─[3.3.3.5]--3-5 checkpoint 源码分析之写操作.mp4 105.15MB
│ │ │ └─[3.3.3.6]--3-6 checkpoint 源码分析之读操作.mp4 30.4MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Spark 程序性能优化企业级最佳实践
│ │ │ ├─(3.3.4.1)--4-5 提高并行度.pdf 98.56KB
│ │ │ ├─[3.3.4.1]--4-1 Spark 程序性能优化分析.mp4 55.96MB
│ │ │ ├─[3.3.4.2]--4-2 高性能序列化类库 Kryo 的使用.mp4 167.24MB
│ │ │ ├─[3.3.4.3]--4-3 持久化或者 checkpoint.mp4 5.77MB
│ │ │ ├─[3.3.4.4]--4-4 JVM 垃圾回收调忧.mp4 62.53MB
│ │ │ └─[3.3.4.5]--4-6 数据本地化.mp4 34.66MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 Spark 性能优化之算子优化
│ │ │ ├─[3.3.5.1]--5-1 算子优化之 mapPartitions.mp4 100.13MB
│ │ │ ├─[3.3.5.2]--5-2 算子优化之 foreachPartition.mp4 41.24MB
│ │ │ └─[3.3.5.4]--5-4 算子优化之 reduceByKey 和 groupByKey.mp4 30.08MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 极速上手 SparkSql
│ │ │ ├─[3.3.6.1]--6-1 SparkSql 快速上手使用.mp4 61.78MB
│ │ │ ├─[3.3.6.2]--6-2 DataFrame 常见算子操作.mp4 65.8MB
│ │ │ ├─[3.3.6.3]--6-3 DataFrame 的 sql 操作.mp4 25.46MB
│ │ │ ├─[3.3.6.4]--6-4 RDD 转换为 DataFrame 之反射方式.mp4 130.06MB
│ │ │ ├─[3.3.6.5]--6-5 RDD 转换为 DataFrame 之编程方式.mp4 81.99MB
│ │ │ ├─[3.3.6.6]--6-6 load 和 save 操作.mp4 42.39MB
│ │ │ ├─[3.3.6.7]--6-7 SaveMode 的使用.mp4 25.43MB
│ │ │ └─[3.3.6.8]--6-8 内置函数介绍.mp4 7.19MB
│ │ └─{7}-- 第 7 章 Spark 实战与核心复盘
│ │ ├─[3.3.7.1]--7-1 实战：TopN 主播统计 -1.mp4 94.03MB
│ │ ├─[3.3.7.2]--7-2 实战：TopN 主播统计 -2.mp4 96.9MB
│ │ └─[3.3.7.3]--7-3 本周总结 + 寄语.mp4 45.16MB
│ ├─{4}--Spark3.x 扩展内容
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 快速上手使用 Spark 3.x
│ │ │ ├─[3.4.1.1]--1-1 Spark3.x 版本介绍.mp4 18.9MB
│ │ │ ├─[3.4.1.2]--1-2 基于 Spark3.x 版本开发代码.mp4 48.44MB
│ │ │ ├─[3.4.1.3]--1-3 在大数据集群中集成 Spark3.x 环境.mp4 34.54MB
│ │ │ ├─[3.4.1.4]--1-4 向 YARN 集群中提交 Spark3.x 代码.mp4 131.31MB
│ │ │ └─[3.4.1.5]--1-5 向 YARN 集群中提交 Spark2.x 代码.mp4 40.07MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Spark 3.x 版本中新特性的原理及应用
│ │ │ ├─[3.4.2.10]--2-10 动态分区裁剪 DPP(原理).mp4 30.61MB
│ │ │ ├─[3.4.2.11]--2-11 动态分区裁剪 DPP(应用)-1.mp4 70.65MB
│ │ │ ├─[3.4.2.12]--2-12 动态分区裁剪 DPP(应用)-2.mp4 48.38MB
│ │ │ ├─[3.4.2.13]--2-13 Spark3.x 其他新特性分析.mp4 40.86MB
│ │ │ ├─[3.4.2.1]--2-1 Spark1.x~3.x 的演变历史.mp4 13.69MB
│ │ │ ├─[3.4.2.2]--2-2 Spark 3.x 新特性概述.mp4 11.92MB
│ │ │ ├─[3.4.2.3]--2-3 AQE 之自适应调整 Shuffle 分区数量(原理).mp4 69.78MB
│ │ │ ├─[3.4.2.4]--2-4 AQE 之自适应调整 Shuffle 分区数量(应用)-1.mp4 111.76MB
│ │ │ ├─[3.4.2.5]--2-5 AQE 之自适应调整 Shuffle 分区数量(应用)-2.mp4 113.54MB
│ │ │ ├─[3.4.2.6]--2-6 AQE 之动态调整 Join 策略(原理).mp4 20.42MB
│ │ │ ├─[3.4.2.7]--2-7 AQE 之动态调整 Join 策略(应用).mp4 98.3MB
│ │ │ └─[3.4.2.8]--2-8 AQE 之动态优化倾斜的 Join(原理).mp4 48.48MB
│ │ └─{3}-- 第 3 章 SparkSQL 集成 Hive
│ │ ├─[3.4.3.1]--3-1 在 SparkSQL 命令行中集成 Hive.mp4 84.61MB
│ │ ├─[3.4.3.2]--3-2 在 SparkSQL 代码中集成 Hive.mp4 42.46MB
│ │ ├─[3.4.3.3]--3-3 使用 insertInto 向 Hive 表中写入数据.mp4 141.58MB
│ │ ├─[3.4.3.4]--3-4 使用 saveAsTable 向 Hive 表中写入数据 -1.mp4 103.62MB
│ │ ├─[3.4.3.5]--3-5 使用 saveAsTable 向 Hive 表中写入数据 -2.mp4 60.41MB
│ │ ├─[3.4.3.6]--3-6 使用 SparkSQL 向 Hive 表中写入数据.mp4 34.44MB
│ │ └─[3.4.3.7]--3-7 向集群中提交代码.mp4 23.1MB
│ └─{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
│ │ ├─[3.6.1.1]--1-1 商品订单数据数仓开发之 ods 层和 dwd 层.mp4 52.74MB
│ │ └─[3.6.1.2]--1-2 商品订单数据数仓需求分析.mp4 33.94MB
│ ├─{2}-- 第 2 章 需求设计与实现
│ │ ├─[3.6.2.10]--2-10 需求四之需求分析.mp4 21.33MB
│ │ ├─[3.6.2.11]--2-11 需求四之 app 层开发.mp4 44.92MB
│ │ ├─[3.6.2.12]--2-12 需求四之开发脚本.mp4 16.23MB
│ │ ├─[3.6.2.1]--2-1 需求一之需求分析.mp4 9.65MB
│ │ ├─[3.6.2.2]--2-2 需求一之 dws 层开发.mp4 27.22MB
│ │ ├─[3.6.2.3]--2-3 需求一之开发脚本.mp4 39.27MB
│ │ ├─[3.6.2.4]--2-4 需求二之需求分析.mp4 13.24MB
│ │ ├─[3.6.2.5]--2-5 需求二之 app 层开发.mp4 19.61MB
│ │ ├─[3.6.2.6]--2-6 需求二之开发脚本.mp4 17.82MB
│ │ ├─[3.6.2.7]--2-7 需求三之需求分析.mp4 30.78MB
│ │ └─[3.6.2.9]--2-9 需求三之开发脚本.mp4 35.09MB
│ ├─{3}-- 第 3 章 订单拉链表实战
│ │ ├─[3.6.3.1]--3-1 什么是拉链表.mp4 49.29MB
│ │ ├─[3.6.3.2]--3-2 如何制作拉链表.mp4 55.84MB
│ │ ├─[3.6.3.3]--3-3【实战】基于订单表的拉链表实现 -1.mp4 63.21MB
│ │ ├─[3.6.3.4]--3-4【实战】基于订单表的拉链表实现 -2.mp4 102.31MB
│ │ ├─[3.6.3.5]--3-5【实战】基于订单表的拉链表实现 -3.mp4 65.41MB
│ │ └─[3.6.3.6]--3-6 拉链表的性能问题分析.mp4 11.25MB
│ ├─{4}-- 第 4 章 数据可视化和任务调度实现
│ │ ├─[3.6.4.1]--4-1 数据可视化之 Zepplin 的安装部署和参数配置.mp4 57.4MB
│ │ ├─[3.6.4.2]--4-2 数据可视化之 Zepplin 的使用.mp4 23.69MB
│ │ ├─[3.6.4.3]--4-3 任务调度之 Crontab 调度器的使用.mp4 80.57MB
│ │ ├─[3.6.4.4]--4-4 任务调度之 Azkaban 的安装部署.mp4 34.75MB
│ │ ├─[3.6.4.5]--4-5 任务调度之 Azkaban 提交独立任务.mp4 42.59MB
│ │ ├─[3.6.4.6]--4-6 任务调度之 Azkaban 提交依赖任务.mp4 13.79MB
│ │ ├─[3.6.4.7]--4-7 任务调度之在数仓中使用 Azkaban.mp4 70.93MB
│ │ └─[3.6.4.8]--4-8 项目优化.mp4 25.94MB
│ ├─{5}-- 第 5 章 项目核心复盘
│ │ └─[3.6.5.1]--5-1 本周总结.mp4 29.04MB
│ └─{6}-- 第 6 章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用
│ └─[3.6.6.1]--6-1 数据存储格式和压缩格式在数仓中的应用.mp4 9.06MB
├─{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
│ │ │ ├─[4.10.1.1]--1-1 Elasticsearch 简介.mp4 24.05MB
│ │ │ ├─[4.10.1.2]--1-2 MySQL VS Elasticsearch.mp4 16.59MB
│ │ │ └─[4.10.1.3]--1-3 Elasticsearch 核心概念.mp4 18.91MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 快速上手使用 Elasticsearch
│ │ │ ├─[4.10.2.1]--2-1 Elasticsearch 安装包配置文件分析.mp4 37.33MB
│ │ │ ├─[4.10.2.2]--2-2 Elasticsearch 单机安装步骤.mp4 58.24MB
│ │ │ ├─[4.10.2.3]--2-3 Elasticsearch 集群安装步骤.mp4 58.94MB
│ │ │ ├─[4.10.2.4]--2-4 Elasticsearch 集群监控管理工具 -cerebr.mp4 35.88MB
│ │ │ ├─[4.10.2.5]--2-5 使用 RestAPI 的方式操作 ES 的索引库.mp4 61.94MB
│ │ │ ├─[4.10.2.6]--2-6 使用 RestAPI 的方式操作 ES 的索引.mp4 130.42MB
│ │ │ └─[4.10.2.8]--2-8 使用 JavaAPI 的方式操作 ES 的索引.mp4 126.32MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Elasticsearch 分词详解
│ │ │ ├─(4.10.3.1)--3-2 分词器的作用.pdf 28.58KB
│ │ │ ├─(4.10.3.2)--3-3 分词器的工作流程.pdf 22.13KB
│ │ │ ├─(4.10.3.3)--3-4 停用词.pdf 65.35KB
│ │ │ ├─(4.10.3.4)--3-5 中文分词方式.pdf 26.33KB
│ │ │ ├─(4.10.3.5)--3-6 常见的中文分词器.pdf 49.05KB
│ │ │ ├─[4.10.3.1]--3-1 Elasticsearch 分词及倒排索引介绍.mp4 35.63MB
│ │ │ ├─[4.10.3.2]--3-7 Elasticsearch 集成中文分词插件(es-ik).mp4 60.09MB
│ │ │ ├─[4.10.3.3]--3-8 Elasticsearch 添加自定义词库.mp4 41.67MB
│ │ │ └─[4.10.3.4]--3-9 Elasticsearch 添加热更新词库.mp4 48.14MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Elasticsearch 查询详解
│ │ │ ├─(4.10.4.1)--4-2 searchType 详解.pdf 237KB
│ │ │ ├─(4.10.4.2)--4-7 评分依据(了解).pdf 47.43KB
│ │ │ ├─(4.10.4.3)--4-8 ES 中分页的性能问题.pdf 277.88KB
│ │ │ ├─[4.10.4.1]--4-1 Elasticsearch Search 查询.mp4 33.89MB
│ │ │ ├─[4.10.4.2]--4-3 Elasticsearch query 过滤功能 -1.mp4 92.03MB
│ │ │ ├─[4.10.4.3]--4-4 Elasticsearch query 过滤功能 -2.mp4 94.45MB
│ │ │ ├─[4.10.4.5]--4-6 Elasticsearch 高亮功能.mp4 54.82MB
│ │ │ ├─[4.10.4.6]--4-9 Elasticsearch 聚合案例 -1.mp4 38.92MB
│ │ │ ├─[4.10.4.7]--4-10 Elasticsearch 聚合案例 -2.mp4 39.3MB
│ │ │ └─[4.10.4.8]--4-11 Elasticsearch 获取所有分组数据.mp4 25.59MB
│ │ └─{5}-- 第 5 章 Elasticsearch 的高级特性
│ │ ├─(4.10.5.1)--5-5 ES 的索引库模板(了解).pdf 54.35KB
│ │ ├─(4.10.5.2)--5-6 ES 的索引库别名(了解).pdf 76.22KB
│ │ ├─(4.10.5.3)--5-8 ES 优化策略.pdf 187.04KB
│ │ ├─[4.10.5.1]--5-1 Elasticsearch 中的 settings.mp4 28.64MB
│ │ ├─[4.10.5.2]--5-2 Elasticsearch 中的 mapping.mp4 77.29MB
│ │ └─[4.10.5.4]--5-4 Elasticsearch 的 routing 路由功能.mp4 28.34MB
│ ├─{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
│ │ └─(4.11.5.1)--5-1 项目中遇到的典型问题.pdf 179.81KB
│ ├─{2}-- 极速上手内存数据库 Redis
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 快速了解 Redis
│ │ │ ├─[4.2.1.1]--1-1 快速了解 Redis.mp4 16.71MB
│ │ │ ├─[4.2.1.2]--1-2 Redis 的安装部署.mp4 40.22MB
│ │ │ ├─[4.2.1.3]--1-3 Redis 基础命令.mp4 70.2MB
│ │ │ └─[4.2.1.4]--1-4 Redis 多数据库特性.mp4 24.95MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Redis 核心实践
│ │ │ ├─[4.2.2.1]--2-1 Redis 常用数据类型之 String.mp4 46.57MB
│ │ │ ├─[4.2.2.2]--2-2 Redis 常用数据类型之 Hash.mp4 49.18MB
│ │ │ ├─[4.2.2.3]--2-3 Redis 常用数据类型之 List.mp4 32.11MB
│ │ │ ├─[4.2.2.4]--2-4 Redis 常用数据类型之 Set.mp4 23.02MB
│ │ │ ├─[4.2.2.5]--2-5 Redis 常用数据类型之 Sorted Set.mp4 39.24MB
│ │ │ └─[4.2.2.6]--2-6 案例：存储高一班的学员信息.mp4 17.53MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Redis 封装工具类技巧
│ │ │ ├─[4.2.3.1]--3-1 Java 代码操作 Redis 之单连接.mp4 37.18MB
│ │ │ ├─[4.2.3.2]--3-2 Java 代码操作 Redis 之连接池.mp4 34.79MB
│ │ │ └─[4.2.3.3]--3-3 提取 RedisUtils 工具类.mp4 22.06MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Redis 高级特性
│ │ │ ├─[4.2.4.1]--4-1 Redis 高级特性之 expire.mp4 24.88MB
│ │ │ ├─[4.2.4.2]--4-2 Redis 高级特性之 pipeline 和 info.mp4 63.81MB
│ │ │ ├─[4.2.4.3]--4-3 Redis 持久化之 RDB.mp4 17.76MB
│ │ │ ├─[4.2.4.4]--4-4 Redis 持久化之 AOF.mp4 47.53MB
│ │ │ ├─[4.2.4.5]--4-5 Redis 的安全策略.mp4 36.72MB
│ │ │ └─[4.2.4.6]--4-6 Redis 监控命令 -monitor.mp4 24.92MB
│ │ └─{5}-- 第 5 章 Redis 核心复盘
│ │ ├─[4.2.5.1]--5-1 Redis 架构演进过程.mp4 51.83MB
│ │ └─[4.2.5.2]--5-2 本周总结 + 寄语.mp4 33.68MB
│ ├─{3}--Flink 快速上手篇
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 初识 Flink
│ │ │ └─[4.3.1.1]--1-1 快速了解 Flink.mp4 70.98MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 实战：流处理和批处理程序开发
│ │ │ ├─[4.3.2.1]--2-1 Flink Streaming 程序开发 -Scala.mp4 76.95MB
│ │ │ ├─[4.3.2.2]--2-2 Flink Streaming 程序开发 -Java.mp4 20.68MB
│ │ │ ├─[4.3.2.3]--2-3 Flink Batch 程序开发 -Scala.mp4 41.22MB
│ │ │ └─[4.3.2.4]--2-4 Flink Batch 程序开发 -Java.mp4 27.54MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Flink 集群安装部署
│ │ │ ├─[4.3.3.1]--3-1 Flink Standalone 集群安装部署.mp4 62.99MB
│ │ │ ├─[4.3.3.2]--3-2 Flink ON YARN 的两种方式.mp4 86.07MB
│ │ │ └─[4.3.3.3]--3-3 向集群中提交 Flink 任务.mp4 59.69MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Flink 核心 API 之 DataStream API
│ │ │ ├─[4.3.4.1]--4-1 Flink 核心 API 介绍.mp4 12.08MB
│ │ │ ├─[4.3.4.2]--4-2 DataStream API 之 DataSource.mp4 49.83MB
│ │ │ ├─[4.3.4.3]--4-3 DataStream API 之 Transformatio.mp4 43.27MB
│ │ │ ├─[4.3.4.4]--4-4 DataStream API 之 Transformatio.mp4 46.63MB
│ │ │ ├─[4.3.4.5]--4-5 DataStream API 之 Transformatio.mp4 48.8MB
│ │ │ ├─[4.3.4.6]--4-6 DataStream API 之 Transformatio.mp4 68.89MB
│ │ │ ├─[4.3.4.7]--4-7 DataStream API 之 Transformatio.mp4 51.12MB
│ │ │ ├─[4.3.4.8]--4-8 DataStream API 之 Transformatio.mp4 123.88MB
│ │ │ └─[4.3.4.9]--4-9 DataStream API 之 DataSink.mp4 90.68MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 Flink 核心 API 之 DataSet API
│ │ │ ├─[4.3.5.1]--5-1 DataSet API 之 Transformation-m.mp4 60.62MB
│ │ │ ├─[4.3.5.2]--5-2 DataSet API 之 Transformation-j.mp4 69MB
│ │ │ ├─[4.3.5.3]--5-3 DataSet API 之 Transformation-o.mp4 58.79MB
│ │ │ ├─[4.3.5.4]--5-4 DataSet API 之 Transformation-c.mp4 19.81MB
│ │ │ └─[4.3.5.5]--5-5 DataSet API 之 Transformation-f.mp4 57.76MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 Flink 核心 API 之 Table API 和 SQL
│ │ │ ├─[4.3.6.2]--6-2 创建 TableEnvironment 对象.mp4 59.27MB
│ │ │ ├─[4.3.6.3]--6-3 TableAPI 和 SQL 的使用.mp4 96.77MB
│ │ │ ├─[4.3.6.4]--6-4 使用 DataStream 创建表.mp4 64.09MB
│ │ │ ├─[4.3.6.5]--6-5 使用 DataSet 创建表.mp4 34.95MB
│ │ │ ├─[4.3.6.6]--6-6 将表转换成 DataStream.mp4 73.01MB
│ │ │ └─[4.3.6.7]--6-7 将表转换成 DataSet.mp4 25.55MB
│ │ └─{7}-- 第 7 章 Flink 核心复盘
│ │ └─[4.3.7.1]--7-1 本周总结 + 寄语.mp4 36.84MB
│ ├─{4}--Flink 高级进阶之路
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 Flink 中的 Window 和 Time 详解
│ │ │ ├─[4.4.1.1]--1-1 Window 的概念和类型.mp4 18.14MB
│ │ │ ├─[4.4.1.2]--1-2 TimeWindow 的使用.mp4 65.22MB
│ │ │ ├─[4.4.1.4]--1-4 自定义 Window 的使用.mp4 41.11MB
│ │ │ ├─[4.4.1.5]--1-5 Window 中的增量聚合和全量聚合.mp4 18.26MB
│ │ │ └─[4.4.1.6]--1-6 Flink 中的 Time.mp4 12.55MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Flink 中的 Watermark 深入剖析
│ │ │ ├─[4.4.2.1]--2-1 Watermark 的分析.mp4 45.28MB
│ │ │ ├─[4.4.2.2]--2-2 开发 Watermark 代码.mp4 79.88MB
│ │ │ ├─[4.4.2.3]--2-3 开发 Watermark 代码.mp4 52.85MB
│ │ │ ├─[4.4.2.4]--2-4 通过数据跟踪观察 Watermark.mp4 50.55MB
│ │ │ ├─[4.4.2.5]--2-5 Watermark+EventTime 处理乱序数据.mp4 22.75MB
│ │ │ ├─[4.4.2.6]--2-6 延迟数据的三种处理方式.mp4 82.99MB
│ │ │ ├─[4.4.2.7]--2-7 在多并行度下的 Watermark 应用.mp4 22.36MB
│ │ │ └─[4.4.2.8]--2-8 Watermark 案例总结.mp4 6.45MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Flink 中的并行度详解
│ │ │ ├─[4.4.3.1]--3-1 并行度介绍及四种设置方式.mp4 16.86MB
│ │ │ └─[4.4.3.2]--3-2 并行度案例分析.mp4 19.84MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Flink 之 Kafka Connector 专题
│ │ │ ├─[4.4.4.1]--4-1 KafkaConsumer 的使用.mp4 57.06MB
│ │ │ ├─[4.4.4.2]--4-2 KafkaConsumer 消费策略设置.mp4 22.46MB
│ │ │ ├─[4.4.4.3]--4-3 KafkaConsumer 的容错.mp4 59.99MB
│ │ │ ├─[4.4.4.4]--4-4 KafkaProducer 的使用.mp4 90.77MB
│ │ │ └─[4.4.4.5]--4-5 KafkaProducer 的容错.mp4 31.11MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 SparkStreaming 快速上手
│ │ │ ├─[4.4.5.1]--5-1 SparkStreaming 的 WordCount 程序开发.mp4 92.64MB
│ │ │ └─[4.4.5.2]--5-2 SparkStreaming 整合 Kafka.mp4 96.57MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 Flink 核心复盘
│ │ │ └─[4.4.6.1]--6-1 本周总结 + 寄语.mp4 39.77MB
│ │ └─{7}-- 第 7 章【福利加油站】│ │ ├─(4.4.7.1)--7-6【加餐】疑难问题 - 课程内容典型疑难问题整理【第二弹】.pdf 910.06KB
│ │ ├─(4.4.7.2)--7-7【加餐】面试题 - 课程内容常见面试题整理【第二弹】.pdf 319.79KB
│ │ ├─[4.4.7.1]--7-1【加餐】天猫双 11 大屏的由来.mp4 44.84MB
│ │ ├─[4.4.7.2]--7-2【加餐】双 11 大屏需求分析及架构设计.mp4 19.94MB
│ │ ├─[4.4.7.3]--7-3【加餐】双 11 大屏指标核心代码开发 -1.mp4 65.64MB
│ │ ├─[4.4.7.4]--7-4【加餐】双 11 大屏指标核心代码开发 -2.mp4 68.11MB
│ │ └─[4.4.7.5]--7-5【加餐】双 11 大屏从 0~1 全流程跑通.mp4 38.16MB
│ ├─{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
│ │ │ └─(4.5.1.1)--1-1 Flink 最近几个版本的新特性介绍.pdf 48.74KB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 快速上手使用 Flink 1.15
│ │ │ ├─[4.5.2.1]--2-1 开发 Flink1.15 版本批流一体化代码.mp4 92.87MB
│ │ │ ├─[4.5.2.2]--2-2 在已有的大数据集群中集成 Flink1.15 版本的环境.mp4 22.44MB
│ │ │ └─[4.5.2.3]--2-3 向 YARN 中同时提交多个 Flink 版本的代码.mp4 106.67MB
│ │ └─{3}-- 第 3 章 State(状态)的使用与管理
│ │ ├─[4.5.3.10]--3-10 KeyedState 的使用形式总结.mp4 89.14MB
│ │ ├─[4.5.3.11]--3-11 OperatorState 原理分析.mp4 47.18MB
│ │ ├─[4.5.3.12]--3-12 OperatorState 案例之 ListState 的使.mp4 140.46MB
│ │ ├─[4.5.3.13]--3-13 OperatorState 案例之 UnionListSt.mp4 18.98MB
│ │ ├─[4.5.3.15]--3-15 OperatorState 案例之 BroadcastSt.mp4 98.38MB
│ │ ├─[4.5.3.1]--3-1 什么是 State(状态).mp4 50.79MB
│ │ ├─[4.5.3.2]--3-2 State 相关概念整体概览.mp4 13.61MB
│ │ ├─[4.5.3.3]--3-3 State(状态)的类型介绍.mp4 62.21MB
│ │ ├─[4.5.3.4]--3-4 KeyedState 原理分析.mp4 32.23MB
│ │ ├─[4.5.3.5]--3-5 KeyedState 案例之温度告警(ValueState.mp4 96.59MB
│ │ ├─[4.5.3.6]--3-6 KeyedState 案例之温度告警(ValueState.mp4 67.97MB
│ │ ├─[4.5.3.7]--3-7 KeyedState 案例之直播间数据统计(MapStat.mp4 101.03MB
│ │ ├─[4.5.3.8]--3-8 KeyedState 案例之订单数据补全(ListStat.mp4 87.19MB
│ │ └─[4.5.3.9]--3-9 KeyedState 案例之订单数据补全(ListStat.mp4 65.67MB
│ ├─{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
│ │ │ ├─[4.6.1.10]--1-10 从 Savepoint 进行恢复之正常恢复.mp4 16.05MB
│ │ │ ├─[4.6.1.14]--1-14 State 的生存时间的原理及使用.mp4 131.72MB
│ │ │ ├─[4.6.1.15]--1-15 Window 中的数据存在哪里.mp4 16.05MB
│ │ │ ├─[4.6.1.1]--1-1 State 的容错与一致性介绍.mp4 32.76MB
│ │ │ ├─[4.6.1.2]--1-2 如何实现 Flink 任务的端到端一致性.mp4 50.89MB
│ │ │ ├─[4.6.1.3]--1-3 Checkpoint 机制的原理及核心配置.mp4 116.68MB
│ │ │ ├─[4.6.1.4]--1-4 保存多个 Checkpoint.mp4 28.33MB
│ │ │ ├─[4.6.1.5]--1-5 从 Checkpoint 进行恢复 - 手动恢复.mp4 124.27MB
│ │ │ ├─[4.6.1.6]--1-6 从 Checkpoint 进行恢复 - 自动恢复.mp4 34.49MB
│ │ │ ├─[4.6.1.7]--1-7 Savepoint 详解之算子唯一标识.mp4 51.62MB
│ │ │ ├─[4.6.1.8]--1-8 Savepoint 详解之算子最大并行度.mp4 65.67MB
│ │ │ └─[4.6.1.9]--1-9 手工触发 Savepoint.mp4 32.07MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Checkpoint 与 State 底层原理深度剖析
│ │ │ ├─[4.6.2.1]--2-1 Checkpoint 的生成和恢复过程.mp4 30.76MB
│ │ │ ├─[4.6.2.2]--2-2 Checkpoint Barrier 原理分析.mp4 21.93MB
│ │ │ ├─[4.6.2.3]--2-3 Kafka+Flink+Kafka 实现端到端一致性.mp4 49.89MB
│ │ │ └─[4.6.2.4]--2-4 Flink+Kafka 相关源码分析.mp4 17.13MB
│ │ └─{3}-- 第 3 章 Kafka-connector 新 API 的使用
│ │ ├─[4.6.3.1]--3-1 KafkaSource 源码分析.mp4 50.74MB
│ │ ├─[4.6.3.2]--3-2 KafkaSource 实战应用.mp4 116.04MB
│ │ ├─[4.6.3.4]--3-4 KafkaSink 实战应用.mp4 34.8MB
│ │ └─[4.6.3.5]--3-5 KafkaSink 开启 Checkpoint 时的数据延迟问.mp4 100.87MB
│ ├─{7}--FlinkSQL(1.15)快速上手
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 Flink SQL 快速理解
│ │ │ ├─[4.7.1.1]--1-1 Flink SQL 快速理解(离线计算 + 实时计算).mp4 29.13MB
│ │ │ ├─[4.7.1.2]--1-2 Flink SQL 解析引擎之 Calcite 分析.mp4 27.03MB
│ │ │ ├─[4.7.1.3]--1-3 Flink SQL 之 DDL 案例(FileSystem+P.mp4 112.71MB
│ │ │ └─[4.7.1.4]--1-4 Flink SQL 之 DDL 案例(Kafka+Kafka).mp4 145.86MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Flink SQL 中的表类型详解
│ │ │ ├─[4.7.2.1]--2-1 Flink SQL 中的静态表和动态表.mp4 19MB
│ │ │ ├─[4.7.2.2]--2-2 Flink SQL 中的连续查询概念解释.mp4 49.02MB
│ │ │ ├─[4.7.2.3]--2-3 Flink SQL 动态表转换为 Append-only 流.mp4 72.38MB
│ │ │ ├─[4.7.2.4]--2-4 Flink SQL 动态表转换为 Retract 流.mp4 42.76MB
│ │ │ ├─[4.7.2.5]--2-5 Flink SQL 动态表转换为 Upsert 流.mp4 43.15MB
│ │ │ └─[4.7.2.6]--2-6 Flink SQL 中的版本表和时态表函数.mp4 25.16MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Flink SQL 常见的数据类型
│ │ │ ├─[4.7.3.1]--3-1 Flink SQL 常见的数据类型（1）.mp4 94.95MB
│ │ │ └─[4.7.3.2]--3-2 Flink SQL 常见的数据类型（2）.mp4 60.85MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Flink SQL 中的列类型详解
│ │ │ ├─[4.7.4.1]--4-1 Flink SQL 中常规列和元数据列介绍.mp4 38.97MB
│ │ │ ├─[4.7.4.2]--4-2 Flink SQL 中元数据列的使用.mp4 67.52MB
│ │ │ └─[4.7.4.3]--4-3 Flink SQL 中计算列介绍.mp4 23.31MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 Flink SQL 中的 DML 语句详解
│ │ │ ├─[4.7.5.1]--5-1 Flink SQL 中的 DML 语句介绍.mp4 13.61MB
│ │ │ ├─[4.7.5.2]--5-2 Flink SQL 滚动窗口的使用.mp4 111.28MB
│ │ │ ├─[4.7.5.3]--5-3 Flink SQL 滑动窗口的使用.mp4 31.07MB
│ │ │ └─[4.7.5.4]--5-4 Flink SQL 滚动窗口 +Watermark 的使用.mp4 31.63MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 Flink SQL 中的 Catalog
│ │ │ ├─[4.7.6.1]--6-1 Flink SQL 中的 Catalog 介绍.mp4 21.36MB
│ │ │ ├─[4.7.6.2]--6-2 Flink SQL 中 Catalog 的使用（1）.mp4 98.89MB
│ │ │ ├─[4.7.6.3]--6-3 Flink SQL 中 Catalog 的使用（2）.mp4 50.95MB
│ │ │ └─[4.7.6.4]--6-4 Flink SQL 中 Catalog 的使用（3）.mp4 83.45MB
│ │ ├─{7}-- 第 7 章 Flink SQL 如何兼容 Hive
│ │ │ ├─[4.7.7.1]--7-1 Flink SQL 如何兼容 Hive SQL 函数.mp4 70.85MB
│ │ │ └─[4.7.7.2]--7-2 Flink SQL 如何兼容 Hive SQL 语法.mp4 67.71MB
│ │ └─{8}-- 第 8 章 Flink SQL Client 客户端工具
│ │ ├─[4.7.8.1]--8-1 Flink SQL Client 客户端工具的使用.mp4 80.79MB
│ │ └─[4.7.8.2]--8-2 Flink SQL Client 直接执行 SQL 脚本文件.mp4 34.42MB
│ ├─{8}--FlinkSQL 双流 JOIN 详解
│ │ ├─{10}-- 第 10 章 Flink SQL 扩展内容
│ │ │ ├─[4.8.10.1]--10-1 FlinkSQL 之 State TTL.mp4 63.46MB
│ │ │ └─[4.8.10.2]--10-2 FlinkSQL 之 Checkpoint.mp4 115.93MB
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 Flink SQL 双流 Join 概述
│ │ │ ├─[4.8.1.1]--1-1 HiveSQL 离线 Join VS Flink SQL 双流.mp4 36.89MB
│ │ │ └─[4.8.1.2]--1-2 Flink SQL 双流 Join 底层原理.mp4 10.8MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Flink SQL 双流 Join 之普通 Join
│ │ │ ├─[4.8.2.10]--2-10 upsert-kafka 的原理介绍.mp4 22.05MB
│ │ │ ├─[4.8.2.11]--2-11 upsert-kafka 案例分析.mp4 37.06MB
│ │ │ ├─[4.8.2.12]--2-12 验证 upsert-kafka 的效果 -group by.mp4 48.26MB
│ │ │ ├─[4.8.2.13]--2-13 验证 upsert-kafka 的效果 -join.mp4 48.54MB
│ │ │ ├─[4.8.2.14]--2-14 Join 执行流程源码分析.mp4 36.48MB
│ │ │ ├─[4.8.2.15]--2-15 Group By 执行流程源码分析.mp4 21.27MB
│ │ │ ├─[4.8.2.16]--2-16 upsert-kafka 作为 Source 使用.mp4 123.68MB
│ │ │ ├─[4.8.2.17]--2-17 SQL92 与 SQL99 中 Join 的语法区别.mp4 28.85MB
│ │ │ ├─[4.8.2.1]--2-1 FlinkSQL 之普通 Join(Regular Join.mp4 23.44MB
│ │ │ ├─[4.8.2.2]--2-2 普通 Join(Regular Join)之 Inner J.mp4 10.1MB
│ │ │ ├─[4.8.2.3]--2-3 普通 Join(Regular Join)之 Left Jo.mp4 14.27MB
│ │ │ ├─[4.8.2.4]--2-4 普通 Join(Regular Join)之 Right J.mp4 11.33MB
│ │ │ ├─[4.8.2.5]--2-5 普通 Join(Regular Join)之 Full Jo.mp4 14.62MB
│ │ │ ├─[4.8.2.6]--2-6 普通 Join(Regular Join)案例实战之 Inn.mp4 153.81MB
│ │ │ ├─[4.8.2.7]--2-7 普通 Join(Regular Join)案例实战之 Lef.mp4 118.89MB
│ │ │ ├─[4.8.2.8]--2-8 普通 Join(Regular Join)案例实战之 Rig.mp4 31.17MB
│ │ │ └─[4.8.2.9]--2-9 普通 Join(Regular Join)案例实战之 Ful.mp4 17.94MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Flink SQL 双流 Join 之时间区间 Join
│ │ │ ├─[4.8.3.1]--3-1 FlinkSQL 之时间区间 Join(Interval J.mp4 58.21MB
│ │ │ ├─[4.8.3.2]--3-2 时间区间 Join(Interval Join)执行流程.mp4 136.24MB
│ │ │ ├─[4.8.3.3]--3-3 时间区间 Join(Interval Join)底层源码剖.mp4 95.23MB
│ │ │ ├─[4.8.3.4]--3-4 时间区间 Join(Interval Join)左边界 + 右.mp4 29.63MB
│ │ │ ├─[4.8.3.5]--3-5 时间区间 Join(Interval Join)案例实战之.mp4 76.12MB
│ │ │ ├─[4.8.3.6]--3-6 时间区间 Join(Interval Join)案例实战之.mp4 118.48MB
│ │ │ ├─[4.8.3.7]--3-7 时间区间 Join(Interval Join)案例实战之.mp4 119.59MB
│ │ │ └─[4.8.3.9]--3-9 时间区间 Join(Interval Join)案例实战之.mp4 22.96MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 Flink SQL 双流 Join 之快照 Join
│ │ │ ├─[4.8.4.1]--4-1 FlinkSQL 之快照 Join(Temporal Joi.mp4 28.33MB
│ │ │ ├─[4.8.4.2]--4-2 快照 Join(Temporal Join)案例实战之 In.mp4 163.3MB
│ │ │ ├─[4.8.4.3]--4-3 快照 Join(Temporal Join)案例实战之 Le.mp4 19.44MB
│ │ │ ├─[4.8.4.4]--4-4 两个普通动态表 (仅追加) 如何实现快照 Join.mp4 73.4MB
│ │ │ └─[4.8.4.5]--4-5 快照 Join(Temporal Join)核心源码分析.mp4 68.93MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 Flink SQL 双流 Join 之维表 Join
│ │ │ ├─[4.8.5.1]--5-1 FlinkSQL 之维表 Join(Lookup Join).mp4 27.51MB
│ │ │ ├─[4.8.5.2]--5-2 维表 Join(Lookup Join)案例实战之 Inne.mp4 164.64MB
│ │ │ └─[4.8.5.3]--5-3 维表 Join(Lookup Join)案例实战之 Left.mp4 9.95MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 Flink SQL 双流 Join 之数组炸裂
│ │ │ └─[4.8.6.1]--6-1 FlinkSQL 之数组炸裂(Array Expansio.mp4 57.81MB
│ │ ├─{7}-- 第 7 章 Flink SQL 双流 Join 之表函数 Join
│ │ │ ├─[4.8.7.1]--7-1 FlinkSQL 之表函数 Join(Table Funct.mp4 14.02MB
│ │ │ ├─[4.8.7.2]--7-2 表函数 Join(Table Function Join).mp4 78.54MB
│ │ │ └─[4.8.7.3]--7-3 时态表函数 Join(Temporal Table Fun.mp4 58.2MB
│ │ ├─{8}-- 第 8 章 Flink SQL 双流 Join 之窗口 Join
│ │ │ ├─[4.8.8.1]--8-1 FlinkSQL 之窗口 Join(Window Join).mp4 11.68MB
│ │ │ ├─[4.8.8.2]--8-2 窗口 Join VS 时间区间 Join.mp4 20.93MB
│ │ │ └─[4.8.8.3]--8-3 窗口 Join(Window Join)案例实战.mp4 121.43MB
│ │ └─{9}-- 第 9 章 Flink SQL 双流 JOIN 总结
│ │ └─[4.8.9.1]--9-1 FlinkSQL 双流 Join 总结.mp4 56.25MB
│ └─{9}-- 实时 OLAP 引擎之 ClickHouse
│ ├─{1}-- 第 1 章 OLAP 数据分析引擎整体概述
│ │ ├─[4.9.1.1]--1-1 OLAP 引擎的起源.mp4 10.97MB
│ │ ├─[4.9.1.2]--1-2 OLAP 引擎的分类.mp4 39.87MB
│ │ └─[4.9.1.3]--1-3 大数据领域 OLAP 引擎典型应用场景及选型依据.mp4 35.48MB
│ ├─{2}-- 第 2 章 快速了解 ClickHouse
│ │ ├─[4.9.2.1]--2-1 ClickHouse 的由来及概述.mp4 7.97MB
│ │ └─[4.9.2.2]--2-2 ClickHouse 的优缺点.mp4 26.04MB
│ ├─{3}-- 第 3 章 快速上手使用 ClickHouse
│ │ ├─[4.9.3.1]--3-1 ClickHouse 单机安装部署.mp4 128.84MB
│ │ ├─[4.9.3.2]--3-2 ClickHouse 节点基础环境修改及核心目录介绍.mp4 62.85MB
│ │ ├─[4.9.3.3]--3-3 ClickHouse 客户端之 Cli.mp4 87.28MB
│ │ ├─[4.9.3.4]--3-4 ClickHouse 客户端之 JDBC.mp4 45.23MB
│ │ └─[4.9.3.5]--3-5 ClickHouse 客户端之第三方工具.mp4 34.78MB
│ ├─{4}-- 第 4 章 ClickHouse 核心内容
│ │ ├─[4.9.4.10]--4-10 MergeTree 中的数据分区特性 -1.mp4 80.03MB
│ │ ├─[4.9.4.11]--4-11 MergeTree 中的数据分区特性 -2.mp4 78.61MB
│ │ ├─[4.9.4.12]--4-12 MergeTree 中的数据副本及数据 TTL 特性.mp4 127.24MB
│ │ ├─[4.9.4.1]--4-1 ClickHouse 数据类型之基础数据类型.mp4 116.03MB
│ │ ├─[4.9.4.2]--4-2 ClickHouse 数据类型之复合数据类型.mp4 27.36MB
│ │ ├─[4.9.4.3]--4-3 ClickHouse 数据类型之特殊数据类型.mp4 53.11MB
│ │ ├─[4.9.4.4]--4-4 ClickHouse 中数据库的操作.mp4 66.73MB
│ │ ├─[4.9.4.5]--4-5 ClickHouse 中表的 DDL 操作.mp4 50.04MB
│ │ ├─[4.9.4.6]--4-6 ClickHouse 中表的 DML 操作.mp4 104.11MB
│ │ ├─[4.9.4.7]--4-7 MergeTree(合并树)系列表引擎介绍.mp4 24.42MB
│ │ ├─[4.9.4.8]--4-8 MergeTree 建表语句详解.mp4 11.41MB
│ │ └─[4.9.4.9]--4-9 MergeTree 中的一级索引和二级索引.mp4 47.15MB
│ ├─{5}-- 第 5 章 ClickHouse 分布式集群
│ │ ├─[4.9.5.10]--5-10 JDBC 代码操作集群及集群的使用建议.mp4 44.22MB
│ │ ├─[4.9.5.1]--5-1 集群、副本、分片和分区概念解释.mp4 25.57MB
│ │ ├─[4.9.5.2]--5-2 集群基础环境安装部署 -1.mp4 113.76MB
│ │ ├─[4.9.5.3]--5-3 集群基础环境安装部署 -2.mp4 65.11MB
│ │ ├─[4.9.5.4]--5-4 副本特性的使用及副本写入流程.mp4 149.07MB
│ │ ├─[4.9.5.5]--5-5 分片特性的使用.mp4 56.69MB
│ │ ├─[4.9.5.6]--5-6 集群整体规划与配置.mp4 94.43MB
│ │ ├─[4.9.5.7]--5-7 分布式 DDL 语句.mp4 41.43MB
│ │ ├─[4.9.5.8]--5-8 Distributed 表引擎的原理及实战 -1.mp4 75.64MB
│ │ └─[4.9.5.9]--5-9 Distributed 表引擎的原理及实战 -2.mp4 26.93MB
│ └─{6}-- 第 6 章 ClickHouse 数据查询
│ ├─[4.9.6.1]--6-1 ClickHouse 完整查询语句介绍及 WITH 语句的使用.mp4 66.79MB
│ ├─[4.9.6.2]--6-2 ClickHouse 中 IN 语句的使用.mp4 98.67MB
│ └─[4.9.6.3]--6-3 ClickHouse 中 JOIN 语句的使用.mp4 68MB
├─{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
│ │ │ ├─[5.2.1.1]--1-1 Flink CDC 简介.mp4 30.16MB
│ │ │ └─[5.2.1.2]--1-2 Flink CDC 生态概览.mp4 9.94MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 Flink CDC 之 MySQL CDC
│ │ │ ├─[5.2.2.1]--2-1 MySQL CDC 介绍.mp4 15.45MB
│ │ │ ├─[5.2.2.2]--2-2 在 Linux 中安装 MySQL.mp4 105.37MB
│ │ │ ├─[5.2.2.3]--2-3 MySQL 开启 Binlog 功能.mp4 40.78MB
│ │ │ ├─[5.2.2.4]--2-4 基于 DataStreamAPI 采集 MySQL 数据输出到控.mp4 117.5MB
│ │ │ ├─[5.2.2.5]--2-5 基于 DataStreamAPI 采集 MySQL 数据输出到控.mp4 118.75MB
│ │ │ ├─[5.2.2.6]--2-6 基于 DataStreamAPI 采集 MySQL 数据输出到 K.mp4 45.78MB
│ │ │ ├─[5.2.2.7]--2-7 基于 Flink SQL 采集 MySQL 数据输出到控制台.mp4 60.5MB
│ │ │ ├─[5.2.2.8]--2-8 基于 Flink SQL 采集 MySQL 数据输出到 Kafka.mp4 30.3MB
│ │ │ └─[5.2.2.9]--2-9 MySQL CDC 自定义反序列化类.mp4 132.14MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 MySQL CDC 支持的高级特性
│ │ │ ├─[5.2.3.10]--3-10 采集没有主键的表 - 使用 DataStream API.mp4 48.37MB
│ │ │ ├─[5.2.3.11]--3-11 高级特性之 Exactly-Once 语义的介绍及验证 -1.mp4 88.93MB
│ │ │ ├─[5.2.3.12]--3-12 高级特性之 Exactly-Once 语义的介绍及验证 -2.mp4 55.7MB
│ │ │ ├─[5.2.3.13]--3-13 高级特性之动态加表介绍.mp4 7.21MB
│ │ │ ├─[5.2.3.14]--3-14 动态加表特性验证.mp4 80.54MB
│ │ │ ├─[5.2.3.15]--3-15 高级特性之分库分表介绍及验证.mp4 43.87MB
│ │ │ ├─[5.2.3.1]--3-1 MySQL CDC 支持的高级特性介绍.mp4 15.23MB
│ │ │ ├─[5.2.3.2]--3-2 高级特性之启动模式介绍.mp4 15.11MB
│ │ │ ├─[5.2.3.3]--3-3 启动模式在 DataStream API 下的配置.mp4 83.25MB
│ │ │ ├─[5.2.3.4]--3-4 启动模式在 Flink SQL API 下的配置.mp4 32.62MB
│ │ │ ├─[5.2.3.5]--3-5 高级特性之 DataStream Source+ 全增量一体.mp4 19.56MB
│ │ │ ├─[5.2.3.6]--3-6 高级特性之增量快照数据读取算法介绍.mp4 23.78MB
│ │ │ ├─[5.2.3.7]--3-7 增量快照数据读取算法在 DataStream API 下的验.mp4 70.29MB
│ │ │ ├─[5.2.3.8]--3-8 增量快照数据读取算法在 Flink SQL API 下的验证.mp4 26.98MB
│ │ │ └─[5.2.3.9]--3-9 采集没有主键的表 - 使用 Flink SQL API.mp4 20.13MB
│ │ └─{4}-- 第 4 章 MySQL CDC 扩展内容
│ │ └─[5.2.4.1]--4-1 MySQL CDC 可能遇到的问题及数据类型映射关系.mp4 30.65MB
│ ├─{3}-- 直播平台三度关系推荐 V1.0
│ │ ├─{1}-- 第 1 章 项目介绍及演示
│ │ │ └─[5.3.1.1]--1-1 项目介绍.mp4 11.72MB
│ │ ├─{2}-- 第 2 章 项目技术选型
│ │ │ ├─[5.3.2.1]--2-1 技术选型之数据采集.mp4 50.7MB
│ │ │ ├─[5.3.2.2]--2-2 技术选型之数据存储.mp4 17.91MB
│ │ │ ├─[5.3.2.3]--2-3 技术选型之数据计算 + 数据展现.mp4 15.03MB
│ │ │ └─[5.3.2.4]--2-4 项目整体架构设计.mp4 20.84MB
│ │ ├─{3}-- 第 3 章 Neo4j 图数据库快速上手使用
│ │ │ ├─[5.3.3.1]--3-1 Neo4j 介绍及安装部署.mp4 48.72MB
│ │ │ ├─[5.3.3.2]--3-2 Neo4j 之添加数据.mp4 75.19MB
│ │ │ ├─[5.3.3.3]--3-3 Neo4j 之查询数据.mp4 84.97MB
│ │ │ ├─[5.3.3.4]--3-4 Neo4j 之更新数据.mp4 25.83MB
│ │ │ └─[5.3.3.5]--3-5 Neo4j 之建立索引 + 批量导入数据.mp4 91.39MB
│ │ ├─{4}-- 第 4 章 数据采集模块分析
│ │ │ ├─[5.3.4.1]--4-1 数据采集架构详细设计.mp4 24.42MB
│ │ │ ├─[5.3.4.2]--4-2 数据来源分析.mp4 53.75MB
│ │ │ └─[5.3.4.3]--4-3 模拟产生数据.mp4 96.36MB
│ │ ├─{5}-- 第 5 章 数据采集 + 聚合 + 分发 + 落盘
│ │ │ ├─[5.3.5.1]--5-1 数据采集聚合.mp4 90.84MB
│ │ │ ├─[5.3.5.2]--5-2 数据分发.mp4 23.18MB
│ │ │ ├─[5.3.5.3]--5-3 数据落盘.mp4 92.77MB
│ │ │ └─[5.3.5.4]--5-4 采集服务端数据库数据.mp4 94.36MB
│ │ ├─{6}-- 第 6 章 数据计算核心指标分析
│ │ │ └─[5.3.6.1]--6-1 数据计算核心指标详细分析.mp4 69.47MB
│ │ ├─{7}-- 第 7 章 数据核心指标计算
│ │ │ ├─[5.3.7.10]--7-10 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据 -2.mp4 122.87MB
│ │ │ ├─[5.3.7.11]--7-11 三度关系数据导出到 MySQL.mp4 26.51MB
│ │ │ ├─[5.3.7.1]--7-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 25.43MB
│ │ │ ├─[5.3.7.2]--7-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据 -1.mp4 92.54MB
│ │ │ ├─[5.3.7.3]--7-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据 -2.mp4 93.28MB
│ │ │ ├─[5.3.7.4]--7-4 数据计算之实时维护粉丝关注数据 -3.mp4 158.26MB
│ │ │ ├─[5.3.7.5]--7-5 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 107.76MB
│ │ │ ├─[5.3.7.6]--7-6 数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4 52.65MB
│ │ │ ├─[5.3.7.7]--7-7 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级 -1.mp4 120.39MB
│ │ │ ├─[5.3.7.8]--7-8 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级 -2.mp4 75MB
│ │ │ └─[5.3.7.9]--7-9 数据计算之每周一计算三度关系推荐列表数据 -1.mp4 134.77MB
│ │ └─{8}-- 第 8 章 项目核心复盘
│ │ └─[5.3.8.1]--8-1 总结(三度关系推荐系统 V1.0).mp4 32.31MB
│ └─{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
│ │ └─[5.4.1.1]--1-1 V1.0 架构问题分析及 V2.0 架构设计.mp4 24.41MB
│ ├─{2}-- 第 2 章 V2.0 架构之数据核心指标计算
│ │ ├─[5.4.2.10]--2-10 数据计算之每周一计算三度关系列表 -3.mp4 35.28MB
│ │ ├─[5.4.2.11]--2-11 数据计算之三度关系列表数据导出到 Redis.mp4 108.53MB
│ │ ├─[5.4.2.1]--2-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 13.86MB
│ │ ├─[5.4.2.2]--2-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据 -1.mp4 127.26MB
│ │ ├─[5.4.2.3]--2-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据 -2.mp4 99.74MB
│ │ ├─[5.4.2.4]--2-4 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 103.37MB
│ │ ├─[5.4.2.5]--2-5 数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4 53.43MB
│ │ ├─[5.4.2.6]--2-6 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级 -1.mp4 152.04MB
│ │ ├─[5.4.2.7]--2-7 数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级 -2.mp4 95.71MB
│ │ ├─[5.4.2.8]--2-8 数据计算之每周一计算三度关系列表 -1.mp4 105.99MB
│ │ └─[5.4.2.9]--2-9 数据计算之每周一计算三度关系列表 -2.mp4 112.75MB
│ ├─{3}-- 第 3 章 数据接口定义及开发
│ │ └─[5.4.3.1]--3-1 数据接口定义及开发.mp4 83.44MB
│ ├─{4}-- 第 4 章 数据展示
│ │ └─[5.4.4.1]--4-1 数据展示.mp4 11.59MB
│ ├─{5}-- 第 5 章 项目扩展优化
│ │ ├─[5.4.5.1]--5-1 项目中遇到的问题及优化.mp4 49.84MB
│ │ └─[5.4.5.2]--5-2 项目数据规模及集群规模相关指标分析.mp4 40.11MB
│ └─{6}-- 第 6 章 项目核心复盘
│ └─[5.4.6.1]--6-1 总结(三度关系推荐系统 V2.0).mp4 22.95MB
├─源码
│ ├─bigdata_course_materials-master.zip 18.55MB
│ ├─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 5.64MB
│ ├─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 49.21MB
│ └─hadoop-3.2.0-src-master.zip 43.14MB
├─电子书
│ ├─3 Linux 极速上手.pdf 8.16MB
│ ├─4 Linux 试炼之配置与 shell 实战.pdf 11.23MB
│ ├─5 Linux 总结与走进大数据.pdf 805.47KB
│ ├─6 面试题【作业】.pdf 311.03KB
│ ├─Flume 出神入化篇.pdf 3.17MB
│ ├─Hadoop 官方文档使用指北.pdf 7.41MB
│ ├─Hadoop 的安装方式.pdf 9.52MB
│ ├─HBase 调优策略和扩展内容.pdf 4.86MB
│ ├─HBase 高级用法.pdf 6.36MB
│ ├─HDFS 介绍.pdf 1.58MB
│ ├─HDFS 基础操作.pdf 2.07MB
│ ├─HDFS 高级.pdf 3.14MB
│ ├─Hive 基础使用.pdf 5.69MB
│ ├─Hive 技巧与核心复盘.pdf 785.89KB
│ ├─Hive 核心实战.pdf 17.44MB
│ ├─Hive 高级函数实战.pdf 4.18MB
│ ├─Impala 高级内容.pdf 12.21MB
│ ├─Java 操作 HDFS.pdf 3.8MB
│ ├─linux 基础命令的使用.pdf 4.49MB
│ ├─linux 虚拟机安装配置.pdf 11.07MB
│ ├─NameNode 进阶.pdf 2.34MB
│ ├─RDD 持久化.pdf 2.7MB
│ ├─Scala 函数式编程.pdf 1.89MB
│ ├─Scala 极速入门.pdf 2.08MB
│ ├─Scala 面向对象.pdf 6.14MB
│ ├─Scala 高级特性.pdf 1.61MB
│ ├─Spark 3.x 版本中新特性的原理及应用.pdf 21.13MB
│ ├─SparkSQL 集成 Hive.pdf 16.72MB
│ ├─Spark 实战：单词统计.pdf 8.57MB
│ ├─TopN 主播统计.pdf 3.91MB
│ ├─Transformation 与 Action 开发.pdf 7.44MB
│ ├─YARN 实战.pdf 3.93MB
│ ├─使用 Hive 时可能遇到的问题.pdf 3.09MB
│ ├─初识 Hadoop.pdf 1.83MB
│ ├─初识 MapReduce.pdf 2.88MB
│ ├─初识 NameNode.pdf 3.82MB
│ ├─初识 Spark.pdf 5.77MB
│ ├─剖析小文件问题与企业级解决方案.pdf 3.11MB
│ ├─剖析数据倾斜问题与企业级解决方案.pdf 5.52MB
│ ├─实战：WordCount.pdf 3.35MB
│ ├─常见数据压缩格式的使用.pdf 7.49MB
│ ├─常见数据存储格式的使用.pdf 14.44MB
│ ├─快速上手使用 HBase.pdf 9.6MB
│ ├─快速上手使用 Impala.pdf 11.25MB
│ ├─快速了解 HBase.pdf 20.26MB
│ ├─快速了解 Hive.pdf 1.28MB
│ ├─快速了解 Impala.pdf 1.51MB
│ ├─数据库与数据仓库区别.pdf 6.02MB
│ ├─极速上手 Flume 使用.pdf 10.61MB
│ ├─极速入门 Flume.pdf 2.82MB
│ ├─深入 HBase 架构原理.pdf 5.53MB
│ ├─深入 MapReduce.pdf 4.3MB
│ ├─精讲 Flume 高级组件.pdf 8.41MB
│ ├─精讲 Shuffle 执行过程及源码分析输入输出.pdf 6.41MB
│ ├─解读 Spark 工作与架构原理.pdf 1.55MB
│ └─面试与核心复盘.pdf 4.91MB
└─目录.txt -1.#INDB下载地址
正文完