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。
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 │ │ │ ├code │ │ │ ├imgs │ │ │ │ ├1.jpg │ │ │ │ ├10.jpg │ │ │ │ ├11.jpg │ │ │ │ ├12.jpg │ │ │ │ ├13.jpg │ │ │ │ ├14.png │ │ │ │ ├15.png │ │ │ │ ├16.png │ │ │ │ ├17.png │ │ │ │ ├18.png │ │ │ │ ├19.png │ │ │ │ ├2.jpg │ │ │ │ ├20.png │ │ │ │ ├3.jpg │ │ │ │ ├4.jpg │ │ │ │ ├5.jpg │ │ │ │ ├6.jpg │ │ │ │ ├7.jpg │ │ │ │ ├8.jpg │ │ │ │ ├9.jpg │ │ │ ├resources │ │ │ │ ├数据文件1.zip │ │ │ │ ├数据文件2.rar │ │ │ ├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 │ │ │ ├code │ │ │ ├imgs │ │ │ │ ├1.jpg │ │ │ │ ├2.jpg │ │ │ │ ├3.jpg │ │ │ │ ├4.jpg │ │ │ │ ├5.jpg │ │ │ │ ├6.jpg │ │ │ ├resources │ │ │ ├video │ │ │ │ ├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 │ │ │ ├code │ │ │ ├imgs │ │ │ │ ├1.jpg │ │ │ │ ├2.jpg │ │ │ │ ├3.jpg │ │ │ │ ├4.jpg │ │ │ │ ├5.jpg │ │ │ │ ├6.jpg │ │ │ ├resources │ │ │ ├video │ │ │ │ ├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 │ │ │ ├img │ │ │ │ ├1.png │ │ │ │ ├10.png │ │ │ │ ├11.png │ │ │ │ ├12.png │ │ │ │ ├13.png │ │ │ │ ├14.png │ │ │ │ ├15.png │ │ │ │ ├2.png │ │ │ │ ├3.png │ │ │ │ ├4.png │ │ │ │ ├5.png │ │ │ │ ├6.png │ │ │ │ ├7.png │ │ │ │ ├8.png │ │ │ │ ├9.png │ │ │ ├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 │ │ │ ├img │ │ │ │ ├1.jpg │ │ │ │ ├10.png │ │ │ │ ├11.png │ │ │ │ ├12.png │ │ │ │ ├13.png │ │ │ │ ├14.png │ │ │ │ ├15.png │ │ │ │ ├16.png │ │ │ │ ├17.png │ │ │ │ ├18.png │ │ │ │ ├2.jpg │ │ │ │ ├3.png │ │ │ │ ├4.jpg │ │ │ │ ├5.jpg │ │ │ │ ├6.jpg │ │ │ │ ├7.png │ │ │ │ ├8.jpg │ │ │ │ ├9.jpg │ │ │ ├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 │ │ │ │ ├1.png │ │ │ │ ├10.png │ │ │ │ ├11.png │ │ │ │ ├2.png │ │ │ │ ├3.png │ │ │ │ ├4.png │ │ │ │ ├5.png │ │ │ │ ├6.png │ │ │ │ ├7.png │ │ │ │ ├8.png │ │ │ │ ├9.png │ │ │ │ ├hive的作用.png │ │ │ │ ├内部表和外部表的区别.png │ │ │ │ ├案例数据结构讲解.png │ │ │ ├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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