比屋教育 大数据高薪实战班(1、2、3期)

资源简介

比屋教育,秉承“活学活用”的教育理念,集合资深专家讲师团队,依托完善的线上教学管控平台,专注于大数据、云计算、互联网架构师等领域的职业技能培训,着力培养满足互联网企业实际需求的高端人才。

《比屋教育 大数据高薪实战班(1、2、3期)》

资源目录

├00-大数据免费课
│  ├第1章-大数据概况及Hadoop生态系统
│  │  ├1.什么是大数据和大数据分析.mp4
│  │  ├10.hdfs组件和数据备份策略.mp4
│  │  ├11.hdfs文件读写原理和常用命令使用.mp4
│  │  ├12.HDFS的java客户端.mp4
│  │  ├13.代码测试.mp4
│  │  ├14.课堂总结.mp4
│  │  ├2.分布式运算原理.mp4
│  │  ├3.hadoop的基本介绍.mp4
│  │  ├4.hadoop基本架构.mp4
│  │  ├5.hadoop生态圈介绍.mp4
│  │  ├6.hadoop环境搭建.mp4
│  │  ├7.安装环境测试和hdp环境介绍.mp4
│  │  ├8.Namnode和SNameNode .mp4
│  │  ├9.DataNode讲解.mp4
│  ├第2章-MapReduce原理及编程
│  │  ├1.mapreduce的基本介绍.mp4
│  │  ├10.hadoop数据类型.mp4
│  │  ├11.Mapper和Reducer讲解.mp4
│  │  ├12.分布式缓存和Speculative.mp4
│  │  ├13作业讲解.mp4
│  │  ├14.作业测试和总结.mp4
│  │  ├2.mapreduce数据分析详细介绍.mp4
│  │  ├3.mapreduce-wordCount需求讲解.mp4
│  │  ├4.mapreduce实战mapper开发.mp4
│  │  ├5.mapreduce实战reduce和job开发.mp4
│  │  ├6.程序打包运行和总结.mp4
│  │  ├7.案例总结和原理剖析.mp4
│  │  ├8.分区原理和源码分析.mp4
│  │  ├9.什么是逻辑块.mp4
│  ├第3章-Apache Hive基础实战
│  │  ├1.hive简介.mp4
│  │  ├10.hive的严格模式和动态分区.mp4
│  │  ├11.Hive数据分桶.mp4
│  │  ├2.hive实现WordCount及元数据管理.mp4
│  │  ├3.hive体系结构.mp4
│  │  ├4.hive数据类型和数据库操作.mp4
│  │  ├5.内部表和外部表的区别.mp4
│  │  ├6.hive外部表的详细操作.mp4
│  │  ├7.CTAS和CTE.mp4
│  │  ├8.临时表及对表的基本操作.mp4
│  │  ├9.hive静态分区讲解.mp4
│  ├第4章 Apache Spark基础及架构
│  │  ├1.Spark基本介绍.mp4
│  │  ├2.ApacheSpark安装配置.mp4
│  │  ├3.RDD的基本介绍.mp4
│  │  ├4.Spark案例入门.mp4
│  │  ├5.Spark执行流程和组建介绍.mp4
│  │  ├6.分区,SC,SparkSession,核心数据集.mp4
│  │  ├7.RDD分区,宽窄数据变换.mp4
│  │  ├8.windows平台配置Spark开发环境.mp4
│  │  ├9.RDD算子操作.mp4
│  ├第5章 Spark SQL精华及与实战
│  │  ├1.SparkSQL历史发展.mp4
│  │  ├10.自定义UDF和UDAF.mp4
│  │  ├2.SparkSQL执行优化策略.mp4
│  │  ├3.SparkSQL程序入口.mp4
│  │  ├4.SparkSQL案例讲解.mp4
│  │  ├5.DataSet案例演示.mp4
│  │  ├6.RDD转换DataFrame.mp4
│  │  ├7.RDD转换DataFrame方式二.mp4
│  │  ├8.加载多种数据源.mp4
│  │  ├9.读取mysql和hive的数据.mp4
│  ├第6章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析
│  │  ├1.SparkStreming简介.mp4
│  │  ├2.saprkStream运行机制.mp4
│  │  ├3.SparkStreaming处理流程和入口.mp4
│  │  ├4.自定义数据源.mp4
│  │  ├5.updateStateByKey算子讲解.mp4
│  │  ├6.MapWithState算子讲解.mp4
│  ├第7章-Apache Flink基础及架构
│  │  ├1.ApacheFlink的简介.mp4
│  │  ├2.Flink架构和入门案例开发.mp4
│  │  ├3.Flink案例进阶之代码抽取.mp4
│  │  ├4.Flink核心概念行度运算和WEB监控.mp4
│  │  ├5.Flink集群构建.mp4
│  │  ├6.Flink集群模式发布和TaskSlot原理.mp4
│  │  ├7.Flink四种数据传输策略和四层结构图.mp4
│  ├第8章-Apache Flink高阶之状态存储-容错-数据恢复
│  │  ├1.状态数据丢失处理之StateBackend概述.mp4
│  │  ├2.StateBackends三种实现方式.mp4
│  │  ├3.如何实现容错和仅一次语义.mp4
│  │  ├4.程序自动恢复数据与核心参数剖析.mp4
│  │  ├5.集群模式下数据容错剖析和多备份.mp4
├01-授课视频(试看)
│  ├直播授课
│  │  ├Video_2021-09-07_220009.mp4
│  ├线下授课
│  │  ├Apache Flink高阶之window分类-自定义窗口
│  │  │  ├1.window的概述和四种类型.wmv
│  │  │  ├2.window的源码理解和会话窗口案例实践.wmv
│  │  │  ├3.底层原理之自定义widnwo.wmv
│  │  │  ├4.基于Trigger和Evictor自定义窗口函数.wmv
│  │  │  ├5.增量聚合及aggregate的使用.wmv
│  │  │  ├6.全量聚合和window的4种Join实现.wmv
│  ├视频录制
│  │  ├Apache Hive基础实战
│  │  │  ├1.hive简介.wmv
│  │  │  ├10.hive的严格模式和动态分区.wmv
│  │  │  ├11.Hive数据分桶.wmv
│  │  │  ├2.hive实现WordCount及元数据管理.wmv
│  │  │  ├3.hive体系结构.wmv
│  │  │  ├4.hive数据类型和数据库操作.wmv
│  │  │  ├5.内部表和外部表的区别.wmv
│  │  │  ├6.hive外部表的详细操作.wmv
│  │  │  ├7.CTAS和CTE.wmv
│  │  │  ├8.临时表及对表的基本操作.wmv
│  │  │  ├9.hive静态分区讲解.wmv
│  │  ├大数据概况及Hadoop生态系统
│  │  │  ├1.什么是大数据和大数据分析.wmv
│  │  │  ├10.hdfs组件和数据备份策略.wmv
│  │  │  ├11.hdfs文件读写原理和常用命令使用.wmv
│  │  │  ├12.HDFS的java客户端.wmv
│  │  │  ├13.代码测试.wmv
│  │  │  ├14.课堂总结.wmv
│  │  │  ├2.分布式运算原理.wmv
│  │  │  ├3.hadoop的基本介绍.wmv
│  │  │  ├4.hadoop基本架构.wmv
│  │  │  ├5.hadoop生态圈介绍.mp4
│  │  │  ├6.hadoop环境搭建.mp4
│  │  │  ├7.安装环境测试和hdp环境介绍.wmv
│  │  │  ├8.Namnode和SNameNode .wmv
│  │  │  ├9.DataNode讲解.wmv
├02-大数据架构课(1期)
│  ├第一阶段(大数据生态圈核心技术)
│  │  ├第10章-Apache Sqoop介绍及数据迁移
│  │  │  ├第10章-Apache Sqoop介绍及数据迁移.pdf
│  │  ├第12章-离线数据仓库项目实战开发
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│  │  │  ├video
│  │  │  │  ├1.数据仓库概述和原理.wmv
│  │  │  │  ├2.基于大数据构建数据仓库.wmv
│  │  │  │  ├3.数据仓库构建流程.wmv
│  │  │  │  ├4.数据仓库建模基本理论.wmv
│  │  │  │  ├5.完整数据仓库案例演示.wmv
│  │  │  ├第1章数据仓库项目开发.md
│  │  │  ├第1章数据仓库项目开发.pdf
│  │  ├第13章-离线数据仓库项目实战开发
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│  │  │  │  ├1.PB级数据仓库构建步骤.wmv
│  │  │  │  ├2.创建表的流程和规范.wmv
│  │  │  │  ├3.企业级开发规范详解.wmv
│  │  │  │  ├4.平台架构设计和资源评估.wmv
│  │  │  ├第2章-离线数据仓库开发.md
│  │  │  ├第2章-离线数据仓库开发.pdf
│  │  ├第14章-离线数据仓库项目实战开发
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│  │  │  │  ├1.ODS层数据表创建.wmv
│  │  │  │  ├2.ODS层数据导入.wmv
│  │  │  │  ├3.DWD层表创建和数据ETL.wmv
│  │  │  │  ├4.DWS层用户行为宽表创建.wmv
│  │  │  │  ├5.ADS层数据指标分析.wmv
│  │  │  │  ├6.ADS层数据指标分析2.wmv
│  │  │  │  ├7.订单拉链表设计.wmv
│  │  │  ├第3章数据仓库项目开发.md
│  │  │  ├第3章数据仓库项目开发.pdf
│  │  ├第1章-大数据概况及Hadoop生态系统
│  │  │  ├1.什么是大数据和大数据分析.wmv
│  │  │  ├10.hdfs组件和数据备份策略.wmv
│  │  │  ├11.hdfs文件读写原理和常用命令使用.wmv
│  │  │  ├12.HDFS的java客户端.wmv
│  │  │  ├13.代码测试.wmv
│  │  │  ├14.课堂总结.wmv
│  │  │  ├2.分布式运算原理.wmv
│  │  │  ├3.hadoop的基本介绍.wmv
│  │  │  ├4.hadoop基本架构.wmv
│  │  │  ├5.hadoop生态圈介绍.mp4
│  │  │  ├6.hadoop环境搭建.mp4
│  │  │  ├7.安装环境测试和hdp环境介绍.wmv
│  │  │  ├8.Namnode和SNameNode .wmv
│  │  │  ├9.DataNode讲解.wmv
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│  │  │  ├第一章 大数据概况及Hadoop生态系统.md
│  │  │  ├第一章 大数据概况及Hadoop生态系统.pdf
│  │  ├第2章-MapReduce原理及编程
│  │  │  ├1.mapreduce的基本介绍.wmv
│  │  │  ├10.hadoop数据类型.wmv
│  │  │  ├11.Mapper和Reducer讲解.wmv
│  │  │  ├12.分布式缓存和Speculative.wmv
│  │  │  ├13作业讲解.wmv
│  │  │  ├14.作业测试和总结.wmv
│  │  │  ├2.mapreduce数据分析详细介绍.wmv
│  │  │  ├3.mapreduce-wordCount需求讲解.wmv
│  │  │  ├4.mapreduce实战mapper开发.wmv
│  │  │  ├5.mapreduce实战reduce和job开发.wmv
│  │  │  ├6.程序打包运行和总结.wmv
│  │  │  ├7.案例总结和原理剖析.wmv
│  │  │  ├8.分区原理和源码分析.wmv
│  │  │  ├9.什么是逻辑块.wmv
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│  │  │  ├第二章-MapReduce原理及编程.md
│  │  │  ├第二章-MapReduce原理及编程.pdf
│  │  ├第3章-Apache Hive基础实战
│  │  │  ├1.hive简介.wmv
│  │  │  ├10.hive的严格模式和动态分区.wmv
│  │  │  ├11.Hive数据分桶.wmv
│  │  │  ├2.hive实现WordCount及元数据管理.wmv
│  │  │  ├3.hive体系结构.wmv
│  │  │  ├4.hive数据类型和数据库操作.wmv
│  │  │  ├5.内部表和外部表的区别.wmv
│  │  │  ├6.hive外部表的详细操作.wmv
│  │  │  ├7.CTAS和CTE.wmv
│  │  │  ├8.临时表及对表的基本操作.wmv
│  │  │  ├9.hive静态分区讲解.wmv
│  │  │  ├imgs
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│  │  │  ├第三章-Apache Hive基础实战.md
│  │  │  ├第三章-Apache Hive基础实战.pdf
│  │  ├第4章-Apache Hive进阶实战
│  │  │  ├1.explode和lateralView讲解.wmv
│  │  │  ├10.Hive的集合set,list.wmv
│  │  │  ├11.数据分片.wmv
│  │  │  ├12.PERCENT_RANK讲解.wmv
│  │  │  ├13.FIRST_VALUE,LAST_VALUE.wmv
│  │  │  ├14.窗口函数-行类窗口的讲解.wmv
│  │  │  ├15.范围类窗口函数.wmv
│  │  │  ├2.hive的select虚拟列和基本的Join.wmv
│  │  │  ├3.hive虚拟列和基本的数据Join.wmv
│  │  │  ├4.hive的基本join操作.wmv
│  │  │  ├5.hive的LOAD和insert的使用.wmv
│  │  │  ├6.hive的数据迁移.wmv
│  │  │  ├7.按照position进行排序.wmv
│  │  │  ├8.sortBy,DistributeBy.wmv
│  │  │  ├9.GroupBy和having.wmv
│  │  │  ├Apache Hive进阶实战.pdf
│  │  ├第5章-Apache Hive高级实战
│  │  │  ├1.hive的事务讲解.wmv
│  │  │  ├2.MERGE语法的使用.wmv
│  │  │  ├3.hive的自定义 函数.wmv
│  │  │  ├4.hive性能优化.wmv
│  │  │  ├5.本地运行和JVM重用.wmv
│  │  │  ├6.总结.wmv
│  │  │  ├Apache Hive高级实战.pdf
│  │  ├第6章-项目实战-日志数据分析
│  │  │  ├1.需求讲解和环境准备.wmv
│  │  │  ├2.日志数据ETL开发(1).mp4
│  │  │  ├3.日志数据ETL开发(2).wmv
│  │  │  ├4.日志数据ETL开发(3).wmv
│  │  │  ├5.日志数据ETL开发(4).wmv
│  │  │  ├第六章-项目实战-日志数据分析.pdf
│  │  ├第7章-项目实战-用户消费行为数据分析
│  │  │  ├1.项目需求和数据模型讲解.wmv
│  │  │  ├10.交易维度指标分析(6).wmv
│  │  │  ├11.商家维度指标分析(7).wmv
│  │  │  ├12.评分维度指标分析(8).wmv
│  │  │  ├13.数据可视化.wmv
│  │  │  ├2.数据清洗之数据加密和过滤.wmv
│  │  │  ├3.数据清洗2.wmv
│  │  │  ├4.客户维度数据分析.wmv
│  │  │  ├5.交易维度指标分析(1).wmv
│  │  │  ├6.交易维度指标分析(2).wmv
│  │  │  ├7.交易维度指标分析(3).wmv
│  │  │  ├8.交易维度指标分析(4).wmv
│  │  │  ├9.交易维度指标分析(5).wmv
│  │  │  ├项目实战-案例分析之消费数据_带分层.pdf
│  │  ├第8章-NoSQL综述和Apache HBase基础
│  │  │  ├1.NoSql的基本概念.wmv
│  │  │  ├2.Nosql的分类和存储区别.wmv
│  │  │  ├3.Hbaes介绍.wmv
│  │  │  ├4.Hbase的用例.wmv
│  │  │  ├5.Hbase的物理架构.wmv
│  │  │  ├6.Hbase表和RegionServer的关系.wmv
│  │  │  ├7.hbase的rows.wmv
│  │  │  ├8.Hbase数据管理和体系结构优势.wmv
│  │  │  ├9.Hbase的Shell操作和总结.wmv
│  │  ├第9章-Apache HBase API介绍及性能优化
│  │  │  ├1.Hbase的javaAPI.wmv
│  │  │  ├10.Minor和Major压缩测路,总结.wmv
│  │  │  ├2.使用java客户端插入数据.wmv
│  │  │  ├3.使用java客户端扫描数据.wmv
│  │  │  ├4.使用Java客户端删除操作.wmv
│  │  │  ├5.代码测试.wmv
│  │  │  ├6.RestAPI的使用.wmv
│  │  │  ├7.Phoenix的使用.wmv
│  │  │  ├8.使用Hive关联Hbase表.wmv
│  │  │  ├9.名称空间,授权,数据压缩.wmv
│  │  │  ├第九章-Apache HBase API介绍及性能优化.pdf
│  ├第二阶段(大数据高级开发核心技术)
│  │  ├kafka
│  │  │  ├1.KafkaProducer原理.wmv
│  │  │  ├1.kafka集群版安装.wmv
│  │  │  ├1.读取kafka数据消费到hbase.wmv
│  │  │  ├2.Kafka的ISR和ACKS.wmv
│  │  │  ├2.kafka集群构建.wmv
│  │  │  ├2.UserConsumer业务代码编写.wmv
│  │  │  ├3.consuler的机制.wmv
│  │  │  ├3.Kafka的主题介绍.wmv
│  │  │  ├3.代码测试.wmv
│  │  │  ├4.Kafka高效读写.wmv
│  │  │  ├5.Producer案例实现1.wmv
│  │  │  ├6.Producer案例实现2.wmv
│  │  │  ├7.代码测试.wmv
│  │  ├第10章-Apache Flink基础及架构
│  │  │  ├1.ApacheFlink的简介.wmv
│  │  │  ├2.Flink架构和入门案例开发.wmv
│  │  │  ├3.Flink案例进阶之代码抽取.wmv
│  │  │  ├4.Flink核心概念行度运算和WEB监控.wmv
│  │  │  ├5.Flink集群构建.wmv
│  │  │  ├6.Flink集群模式发布和TaskSlot原理.wmv
│  │  │  ├7.Flink四种数据传输策略和四层结构图.wmv
│  │  ├第11章-Apache Flink进阶之算子和状态管理
│  │  │  ├1.Flink自定义数据源.wmv
│  │  │  ├10.基于状态的数据合并案例开发.wmv
│  │  │  ├2.Flink常规算子讲解.wmv
│  │  │  ├3.Flink核心算子讲解.wmv
│  │  │  ├4.Sink操作及托管状态和原始状态.wmv
│  │  │  ├5.OperatorState和KeyedState.wmv
│  │  │  ├6.ValueState状态案例演示.wmv
│  │  │  ├7.KeyedState之ListState案例演示.wmv
│  │  │  ├8.KeyedState之MapState案例演示.wmv
│  │  │  ├9.Reduc和Aggregat案例演示.wmv
│  │  ├第12章-Apache Flink高阶之状态存储-容错-数据恢复
│  │  │  ├1.状态数据丢失处理之StateBackend概述.wmv
│  │  │  ├2.StateBackends三种实现方式.wmv
│  │  │  ├3.如何实现容错和仅一次语义.wmv
│  │  │  ├4.程序自动恢复数据与核心参数剖析.wmv
│  │  │  ├5.集群模式下数据容错剖析和多备份.wmv
│  │  ├第13章-Apache Flink高阶之WaterMark原理剖析与应用
│  │  │  ├1.TimeWindow的窗口运行机制.wmv
│  │  │  ├2.Time的三种类型和EventTime案例实践.wmv
│  │  │  ├3.引入WaterMark解决案例的遗留问题.wmv
│  │  │  ├4.Watermark触发机制与核心原理.wmv
│  │  │  ├5.基于watermark数据丢失的三种解决方案.wmv
│  │  │  ├6.多并行度watermark的触发机制.wmv
│  │  ├第14章-Apache Flink高阶之window分类-自定义窗口-源码剖析-Join
│  │  │  ├1.window的概述和四种类型.wmv
│  │  │  ├2.window的源码理解和会话窗口案例实践.wmv
│  │  │  ├3.底层原理之自定义widnwo.wmv
│  │  │  ├4.基于Trigger和Evictor自定义窗口函数.wmv
│  │  │  ├5.增量聚合及aggregate的使用.wmv
│  │  │  ├6.全量聚合和window的4种Join实现.wmv
│  │  ├第15章-Apache Flink实时报表案例开发
│  │  │  ├1.FLink企业实战之需求讲解.wmv
│  │  │  ├2.FLink企业实战之业务代码实现.wmv
│  │  │  ├3.多并行度情况下数据传输策略引发的问题.wmv
│  │  │  ├4.多并行度情况下数据缺失解决方案.wmv
│  │  │  ├5.企业实战-实时报表需求讲解.wmv
│  │  │  ├6.企业实战-实时报表业务代码实现.wmv
│  │  │  ├7.FlinkOnYarn启动程序的二中方案.wmv
│  │  ├第1章 Scala编程基础
│  │  │  ├1.scala基本介绍.wmv
│  │  │  ├10.数组的操作.wmv
│  │  │  ├11.Set和Map的操作.wmv
│  │  │  ├12.枚举和Null.wmv
│  │  │  ├13.Noting,Nil,None,Option.wmv
│  │  │  ├14.Success,Failure.wmv
│  │  │  ├15.SuccessAndFailure.wmv
│  │  │  ├16.高阶函数.wmv
│  │  │  ├17.嵌套函数.wmv
│  │  │  ├18.柯里化.wmv
│  │  │  ├19.函数赋值和下划线的使用.wmv
│  │  │  ├2.scala输出hello World!.wmv
│  │  │  ├3.变量和常量.wmv
│  │  │  ├4.函数.wmv
│  │  │  ├5.循环.wmv
│  │  │  ├6.map和filter方法讲解.wmv
│  │  │  ├7.break代码块.wmv
│  │  │  ├8.数据类型和Tuple的讲解.wmv
│  │  │  ├9.collection的介绍.wmv
│  │  ├第2章 Scala编程进阶
│  │  │  ├1.Trait讲解.wmv
│  │  │  ├10.scala中嵌入Java代码.wmv
│  │  │  ├11.scala总结.wmv
│  │  │  ├2.Class和伴生对象.wmv
│  │  │  ├3.caseClass定义.wmv
│  │  │  ├4.CaseClass和Enumeration的区别.wmv
│  │  │  ├5.apply和unapply.wmv
│  │  │  ├6.Mixin多继承调用关系.wmv
│  │  │  ├7.列表生成式.wmv
│  │  │  ├8.正则表达式讲解.wmv
│  │  │  ├9.匹配分组.wmv
│  │  ├第3章 Apache Spark基础及架构
│  │  │  ├1.Spark基本介绍.wmv
│  │  │  ├2.ApacheSpark安装配置.wmv
│  │  │  ├3.RDD的基本介绍.wmv
│  │  │  ├4.Spark案例入门.wmv
│  │  │  ├5.Spark执行流程和组建介绍.wmv
│  │  │  ├6.分区,SC,SparkSession,核心数据集.wmv
│  │  │  ├7.RDD分区,宽窄数据变换.wmv
│  │  │  ├8.windows平台配置Spark开发环境.wmv
│  │  │  ├9.RDD算子操作.wmv
│  │  ├第4章 Apache Spark分布式计算原理
│  │  │  ├1.Lineage和DAG的介绍.wmv
│  │  │  ├2.RDD的Lineage和DAG和数据迁移.wmv
│  │  │  ├3.Spark的cache和checkpoint.wmv
│  │  │  ├4.广播变量的使用.wmv
│  │  │  ├5.分区的控制和数据倾斜.wmv
│  │  │  ├6.spark加载CSV和Json数据文件.wmv
│  │  ├第5章 Spark SQL精华及与实战(1)
│  │  │  ├1.SparkSQL历史发展.wmv
│  │  │  ├10.自定义UDF和UDAF.wmv
│  │  │  ├2.SparkSQL执行优化策略.wmv
│  │  │  ├3.SparkSQL程序入口.wmv
│  │  │  ├4.SparkSQL案例讲解.wmv
│  │  │  ├5.DataSet案例演示.wmv
│  │  │  ├6.RDD转换DataFrame.wmv
│  │  │  ├7.RDD转换DataFrame方式二.wmv
│  │  │  ├8.加载多种数据源.wmv
│  │  │  ├9.读取mysql和hive的数据.wmv
│  │  ├第6章 Spark SQL精华及与实战(2)
│  │  │  ├11.自定义函数案例.wmv
│  │  │  ├12.窗口函数案例讲解.wmv
│  │  │  ├13.案例实现1.wmv
│  │  │  ├14.案例实现2.wmv
│  │  ├第7章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析(1)
│  │  │  ├1.SparkStreming简介.wmv
│  │  │  ├2.saprkStream运行机制.wmv
│  │  │  ├3.SparkStreaming处理流程和入口.wmv
│  │  │  ├4.自定义数据源.wmv
│  │  │  ├5.updateStateByKey算子讲解.wmv
│  │  │  ├6.MapWithState算子讲解.wmv
│  │  ├第8章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析(2)
│  │  │  ├10.Streaming程序的容错处理.wmv
│  │  │  ├7.transform案例讲解.wmv
│  │  │  ├8.窗口计算.wmv
│  │  │  ├9.foreachRDD案例讲解.wmv
│  │  ├第9章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析(3)
│  │  │  ├1.如何保证数据不丢失和优化机制.wmv
│  │  │  ├2.kafka整合0.8版本方案一.wmv
│  │  │  ├3.kafka整合0.8版本方案二.wmv
│  │  │  ├4.kafka整合0.8版本手动管理偏移量.wmv
│  │  │  ├5.kafka整合10版本手动管理偏移量.wmv
│  │  │  ├6.如何保证Exactly-Once.wmv
├03-大数据架构课(2期)
│  ├Flink实时运营系统
│  │  ├Video_2021-11-27_215949.wmv
│  │  ├Video_2021-11-28_115409.wmv
│  │  ├Video_2021-11-29_213337.mp4
│  ├第10章-Hive-数据仓库高阶精讲
│  │  ├Video_2021-07-28_220239.wmv
│  ├第11章-Hive-数据仓库高阶精讲
│  │  ├Video_2021-07-31_221020.mp4
│  ├第12章-项目实战-日志数据分析
│  │  ├Video_2021-08-01_221056.wmv
│  ├第13章-项目实战-用户消费行为数据分析01
│  │  ├Video_2021-08-02_220253.wmv
│  ├第14章-项目实战-用户消费行为数据分析02
│  │  ├Video_2021-08-07_220619.wmv
│  ├第15章-Nosql综述和ApacheHBase集群构建
│  │  ├Video_2021-08-08_222632.wmv
│  ├第16章-ApacheHBase基础和核心组件
│  │  ├Video_2021-08-09_220455.wmv
│  ├第17章-Apache Hbase 进阶及性能优化
│  │  ├Video_2021-08-14_220523.wmv
│  ├第18章-Apache Sqoop介绍及数据迁移
│  │  ├Video_2021-08-15_220638.wmv
│  ├第19章-ZooKeeper的核心设计和企业级应用
│  │  ├Video_2021-08-16_220727.wmv
│  ├第1章-开班典礼
│  │  ├Video_2021-07-05_214925.wmv
│  ├第20章-企业级离线数据仓库项目实战开发01
│  │  ├Video_2021-08-21_220233_剪辑.wmv
│  ├第21章-企业级离线数据仓库项目实战开发02
│  │  ├Video_2021-08-22_220736.wmv
│  ├第22章-企业级离线数据仓库项目实战开发03
│  │  ├Video_2021-08-23_220339.wmv
│  ├第23章-hadoop源码调优课程
│  │  ├Video_2021-08-28_220405.wmv
│  ├第24章-企业级离线数据仓库项目实战开发04
│  │  ├Video_2021-08-29_220553.wmv
│  ├第25章-企业级离线数据仓库项目实战开发05
│  │  ├Video_2021-08-30_214432.wmv
│  ├第26章-精通Scala编程语言01
│  │  ├Video_2021-08-30_220558.wmv
│  ├第27章-精通Scala编程语言02
│  │  ├Video_2021-09-04_220805.wmv
│  ├第28章-精通Scala编程语言03
│  │  ├Video_2021-09-05_220855.wmv
│  ├第29章-hadoop源码调优课程
│  │  ├Video_2021-09-07_220009.wmv
│  ├第2章-大数据概况及Hadoop生态系统
│  │  ├Video_2021-07-10_222441.wmv
│  ├第30章-精通Scala编程语言04
│  │  ├Video_2021-09-11_220147.wmv
│  ├第31章-精通Scala编程语言05
│  │  ├Video_2021-09-12_220249.wmv
│  ├第32章-精通Scala编程语言06
│  │  ├Video_2021-09-13_215340.wmv
│  ├第33章-ApacheSpark基础及架构
│  │  ├Video_2021-09-15_220058.wmv
│  │  ├无标题.png
│  │  ├无标题2.png
│  ├第34章-ApacheSpark基础及架构
│  │  ├Video_2021-09-16_220132.wmv
│  ├第35章-ApacheSpark基础及架构
│  │  ├Video_2021-09-17_220729.wmv
│  ├第36章-ApacheSpark进阶及优化
│  │  ├rdd执行顺序.png
│  │  ├Video_2021-09-25_220301.wmv
│  ├第37章-ApacheSpark分布式计算原理
│  │  ├Video_2021-09-26_221503.wmv
│  │  ├Video_2021-09-26_2215031.mp4
│  ├第38章-ApacheSpark企业级项目实战
│  │  ├Video_2021-09-27_215844.wmv
│  │  ├Video_2021-09-27_2158440.mp4
│  ├第39章-SparkSQL精华及实战基础
│  │  ├Video_2021-10-02_220126.wmv
│  ├第3章-Hadoop集群构建&核心模块讲解
│  │  ├Video_2021-07-11_221926.wmv
│  ├第40章-SparkSQL精华及实战进阶
│  │  ├Video_2021-10-03_220232.wmv
│  ├第41章-SparkSQL企业级项目实战
│  │  ├Video_2021-10-07_220925.wmv
│  ├第42章-Kafka基础
│  │  ├Video_2021-10-09_220106.wmv
│  ├第43章-Kafka进阶
│  │  ├Video_2021-10-10_220241.wmv
│  ├第44章-Spark Streaming的流数据处理和分析
│  │  ├Video_2021-10-11_220644.wmv
│  ├第45章-Spark Streaming的流数据进阶
│  │  ├Video_2021-10-15_220209.wmv
│  ├第46章-Apache Flume 基础及使用案例
│  │  ├Video_2021-10-16_220352.mp4
│  ├第47章-河马物流数据仓库
│  │  ├Video_2021-10-18_230203.wmv
│  ├第48章-河马物流数据仓库
│  │  ├Video_2021-10-23_225724.mp4
│  ├第49章-河马物流数据仓库
│  │  ├Video_2021-10-25_215945.wmv
│  ├第4章-MapReduce原理&优化&企业级案例实战
│  │  ├Video_2021-07-12_220536.wmv
│  ├第50章-河马物流数据仓库
│  │  ├Video_2021-10-26_220241.wmv
│  ├第51章-河马物流数据仓库
│  │  ├Video_2021-10-30_214402.wmv
│  ├第52章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-10-31_220624.wmv
│  ├第53章-Flink精品课程
│  │  ├task和taskSlots的关系.png
│  │  ├Video_2021-11-01_220108.wmv
│  ├第54章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-06_215800.wmv
│  ├第55章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-07_220041.mp4
│  ├第56章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-08_220134.mp4
│  ├第57章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-13_221833.mp4
│  ├第58章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-14_220326.wmv
│  ├第59章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-15_220143.mp4
│  ├第5章-Hive-数据仓库基础精讲
│  │  ├Video_2021-07-17_221319.wmv
│  ├第60章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-20_220230.mp4
│  ├第61章-Flink精品课程
│  │  ├Video_2021-11-21_220546.wmv
│  ├第6章-Hive-数据仓库基础精讲
│  │  ├Video_2021-07-18_220142.wmv
│  ├第7章-Hive-数据仓库进阶精讲
│  │  ├Video_2021-07-19_215651.wmv
│  ├第8章-Hive-数据仓库进阶精讲
│  │  ├Video_2021-07-24_221515.wmv
│  ├第9章-Hive-数据仓库高阶精讲
│  │  ├Video_2021-07-25_220412.wmv
│  ├配套画图
│  │  ├day01
│  │  ├day02
│  │  ├day03
│  │  │  ├dataNode保存数据块.png
│  │  │  ├mapreduce工作的机制.png
│  │  │  ├namenode.png
│  │  │  ├SecondaryNameNode理论.png
│  │  │  ├机架感知.png
│  │  │  ├笔记.txt
│  │  ├day04
│  │  │  ├mapreduce运行原理.png
│  │  │  ├map到redcue过程.png
│  │  │  ├map和reduce概要.png
│  │  │  ├图 3.png
│  │  ├day05
│  │  │  ├mapreduce分区.png
│  │  │  ├为什么要学习Hive.png
│  │  │  ├分布式缓存.png
│  │  ├day06
│  │  │  ├1.png
│  │  │  ├2.png
│  │  ├day07
│  │  │  ├1.png
│  │  │  ├2.png
│  │  ├day08
│  │  ├day11
│  │  │  ├数据倾斜.png
│  │  │  ├数据倾斜1.png
├04-大数据架构课(3期)
│  ├1.大数据概况及Hadoop生态系统.wmv
│  ├10.源码理解和自定义分区.wmv
│  ├11.分布式缓存和Speculative机制.wmv
│  ├12.Hive的基本简介和集群构建.wmv
│  ├13.Hive元数据管理.wmv
│  ├14.Hive的数据类型CTE和CTAS.wmv
│  ├15.Hive的动态分区和静态分区.wmv
│  ├16.Hive的分桶和视图讲解.wmv
│  ├17.Hive的进阶查询和数据迁移.wmv
│  ├18.Hive的进阶查询语法1.wmv
│  ├19.分析函数和窗口函数的使用.wmv
│  ├2.OLAP&OLTP&Hadoop组件讲解&基本配置.wmv
│  ├20.分析函数和窗口函数和窗口函数子句.wmv
│  ├21.Hive的事务和自定义函数.wmv
│  ├22.Hive的数据据倾斜和性能优化.wmv
│  ├23.项目需求分析和数据清洗.wmv
│  ├24.日志数据清洗过程1.wmv
│  ├25.日志数据清洗过程2.wmv
│  ├26.数据分析之常用指标计算.wmv
│  ├27.用户消费行为数据分析-1.wmv
│  ├28.用户消费行为数据分析-2.wmv
│  ├29.用户消费行为数据分析-3.wmv
│  ├3.HDFS上传数据原理剖析和单机版配置.wmv
│  ├30.用户消费行为数据分析-4.wmv
│  ├31.Nosql的综述.wmv
│  ├32.Aapache Hbase的简介和环境构建.wmv
│  ├33.HBase的存储机制.wmv
│  ├34.HBase的客户端操作.wmv
│  ├35.HBase数据操作详解.wmv
│  ├36.HBase的SQL支持和Hive支持.wmv
│  ├37.sqoop的基础入门.wmv
│  ├38.Sqoop数据迁移的实现.wmv
│  ├39.zookeeper的安装和基本参数解析.wmv
│  ├4.Hadoop环境BUG解决和集群配置.wmv
│  ├40.zookeeper数据数据结构和基本操作.wmv
│  ├41.zookeeper的Java客户端操作.wmv
│  ├42.zookeeper的基本代码结构和监听器应用.wmv
│  ├43.Zookeeper案例剖析.wmv
│  ├44.企业级数据仓库项目实战-1.wmv
│  ├45.企业级数据仓库项目实战-2.wmv
│  ├5.NameNode&DataNode&SNN进程原理剖析.wmv
│  ├6.Hadoop的存储和安全模式.wmv
│  ├7.MapReduce的基本介绍.wmv
│  ├8.MapReduce流程剖析.wmv
│  ├9.mapreduce案例编写和剖析.wmv
│  ├课程配图
│  │  ├第3章课堂画图
│  │  │  ├19.png
│  │  │  ├mapreduce的处理流程.png
│  │  │  ├保存小文件的问题.png
│  │  │  ├并行度和分布.png
│  │  │  ├无标题.png
│  │  │  ├无标题2.png
│  │  │  ├节点之间的关系.png
│  │  ├第4章课堂画图
│  │  │  ├画图
│  │  │  │  ├1.png
│  │  │  │  ├2.png

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