大数据工程师体系课2023版：0基础进阶挑战高薪

{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