网易云微专业-大数据开发工程师|价值14500元|重磅首发|课件齐全|13章完结无秘

课程目录 H-28531:大数据开发工程师
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├─{10}–网易严选项目实战
│  ├─{1}–电商严选数据仓库实战
│  │      #1.2#–【下载】代码下载.pdf
│  │      #1.3#–【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据.pdf
│  │      
│  ├─{2}–电商严选实时数仓实战
│  │      #2.2#–【下载】代码下载.pdf
│  │      
│  └─{3}–电商严选用户画像实战
│          #3.2#–【下载】代码下载.pdf
│          
├─{11}–网易有道项目实战
│      {11}–网易有道项目实战.zip
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├─{12}–网易游戏项目实战
│      {12}–网易游戏项目实战.zip
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├─{13}–延伸学习
│  ├─{1}–预备课
│  │      #1.2#–知识积累参考资料.pdf
│  │      #1.3#–Google3论文中文版.pdf
│  │      [1.1]–大数据直播分享.mp4
│  │      课件.txt
│  │      
│  └─{2}–项目实战汇总
│          [2.1]–【直播0809】数据质量保障体系建设.mp4
│          [2.2]–【直播1030】使用FlinkSQLAPI提高开发效率.mp4
│          
├─{13}–网易云音乐项目实战
│      {13}–网易云音乐项目实战.zip
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├─{1}–零基础复习课
│  ├─{1}–Java基础复习课
│  │      [1.10]–城堡游戏.mp4
│  │      [1.11]–消除代码复制.mp4
│  │      [1.12]–封装.mp4
│  │      [1.13]–可扩展性.mp4
│  │      [1.14]–框架加数据.mp4
│  │      [1.1]–媒体资料库的故事.mp4
│  │      [1.2]–继承.mp4
│  │      [1.3]–子类父类关系.mp4
│  │      [1.4]–子类父类关系II.mp4
│  │      [1.5]–多态变量.mp4
│  │      [1.6]–向上造型.mp4
│  │      [1.7]–多态.mp4
│  │      [1.8]–Object类.mp4
│  │      [1.9]–DoME的新类型.mp4
│  │      
│  └─{3}–Linux快速入门(赵强老师)
│          [3.2]–01-01-Linux简介.mp4
│          [3.3]–01-02-安装Linux.mp4
│          [3.4]–01-03-vi编辑器的使用.mp4
│          [3.5]–01-04-文件目录的操作.mp4
│          [3.6]–01-05-Linux的权限管理.mp4
│          [3.7]–01-06-在Linux上安装JDK.mp4
│          
├─{2}–Hadoop
│  ├─{10}–ZooKeeper与HA
│  │      [10.10]–1.10.9-搭建HDFS的联盟.mp4
│  │      [10.2]–1.10.1-主从架构的单点故障问题.mp4
│  │      [10.3]–1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构.mp4
│  │      [10.4]–1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式.mp4
│  │      [10.5]–1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀.mp4
│  │      [10.6]–1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示.mp4
│  │      [10.7]–1.10.6-Hadoop的HA架构.mp4
│  │      [10.8]–1.10.7-配置实现Hadoop的HA.mp4
│  │      [10.9]–1.10.8-什么是HDFS的联盟.mp4
│  │      
│  ├─{11}–HUE
│  │      [11.2]–1.11.1-HUE简介和Demo.mp4
│  │      [11.3]–1.11.2-安装所需的rpm包.mp4
│  │      [11.4]–1.11.3-配置HUE.mp4
│  │      [11.5]–1.11.4-第二阶段小节.mp4
│  │      
│  ├─{14}–直播课
│  │      [14.1]–Hadoop第二阶段直播.mp4
│  │      
│  ├─{1}–Hadoop背景知识与起源
│  │      #1.1#–【下载】课程中的安装包.pdf
│  │      [1.3]–1.1.1-Hadoop课程概述.mp4
│  │      [1.4]–1.1.2-实验环境简介.mp4
│  │      [1.5]–1.1.3-大数据中几个基本概念.mp4
│  │      [1.6]–1.1.4-Google的基本思想.mp4
│  │      [1.7]–1.1.5-Google的论文一GFS.mp4
│  │      [1.8]–1.1.6-Google的论文二MapReduce.mp4
│  │      [1.9]–1.1.7-Google的论文三BigTable.mp4
│  │      
│  ├─{2}–搭建Hadoop环境
│  │      #2.8#–【下载】Hadoop环境搭建实验步骤.pdf
│  │      [2.2]–1.2.1-Hadoop的目录结构.mp4
│  │      [2.3]–1.2.2-搭建Hadoop的本地模式.mp4
│  │      [2.4]–1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式.mp4
│  │      [2.5]–1.2.4-免密码登录的原理和配置.mp4
│  │      [2.6]–1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式.mp4
│  │      
│  ├─{3}–Hadoop的体系架构
│  │      [3.2]–1.3.1-Hadoop的体系架构概述.mp4
│  │      [3.3]–1.3.2-NameNode的职责.mp4
│  │      [3.4]–1.3.3-DataNode的职责.mp4
│  │      [3.5]–1.3.4-SecondaryNameNode的职责.mp4
│  │      [3.6]–1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程.mp4
│  │      [3.7]–1.3.6-Yan的资源分配方式.mp4
│  │      [3.8]–1.3.7-HBase的体系架构简介.mp4
│  │      [3.9]–1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案.mp4
│  │      
│  ├─{4}–HDFS
│  │      [4.10]–1.4.9-HDFS的回收站.mp4
│  │      [4.11]–1.4.10-HDFS的配额.mp4
│  │      [4.12]–1.4.11-HDFS的快照.mp4
│  │      [4.13]–1.4.12-HDFS的安全模式和权限.mp4
│  │      [4.14]–1.4.13-HDFS集群简介.mp4
│  │      [4.15]–1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象.mp4
│  │      [4.16]–1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池.mp4
│  │      [4.17]–1.4.16-什么是RPC.mp4
│  │      [4.2]–1.4.1.HDFS课程概述.mp4
│  │      [4.3]–1.4.2-通过WebConsole访问HDFS.mp4
│  │      [4.4]–1.4.3-通过命令行操作HDFS.mp4
│  │      [4.5]–1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限.mp4
│  │      [4.6]–1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据.mp4
│  │      [4.7]–1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息.mp4
│  │      [4.8]–1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理.mp4
│  │      [4.9]–1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理.mp4
│  │      
│  ├─{5}–MapReduce
│  │      #5.28#–【直播笔记】第一阶段小结.pdf
│  │      [5.10]–1.5.9-字符串的排序.mp4
│  │      [5.11]–1.5.10-对象的排序.mp4
│  │      [5.12]–1.5.11-什么是分区.mp4
│  │      [5.13]–1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区.mp4
│  │      [5.14]–1.5.13-什么是Combiner.mp4
│  │      [5.15]–1.5.14-什么是Shuffle.mp4
│  │      [5.16]–1.5.15-数据去重.mp4
│  │      [5.17]–1.5.16-关系型数据库中的多表查询.mp4
│  │      [5.18]–1.5.17-分析等值连接的数据处理过程.mp4
│  │      [5.19]–1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序.mp4
│  │      [5.20]–1.5.19-分析自连接的数据处理过程.mp4
│  │      [5.21]–1.5.20-实现MapReduce的自连接.mp4
│  │      [5.22]–1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程.mp4
│  │      [5.23]–1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序.mp4
│  │      [5.24]–1.5.23-使用MRUnit进行单元测试.mp4
│  │      [5.25]–1.5.24-第一个阶段小结.mp4
│  │      [5.27]–【直播8月30日】Hadoop第一阶段.mp4
│  │      [5.2]–1.5.1-MapReduce课程概述.mp4
│  │      [5.3]–1.5.2-分析WordCount数据处理的过程.mp4
│  │      [5.4]–1.5.3-开发自己的WordCount程序.mp4
│  │      [5.5]–1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程.mp4
│  │      [5.6]–1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额.mp4
│  │      [5.7]–1.5.6-Hadoop的序列化机制.mp4
│  │      [5.8]–1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额.mp4
│  │      [5.9]–1.5.8-数字的排序.mp4
│  │      
│  ├─{6}–Hbase
│  │      #6.9#–【补充】hamcrest-core-1.3.jar.pdf
│  │      [6.10]–1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂.mp4
│  │      [6.11]–1.6.9-HBase的过滤器.mp4
│  │      [6.12]–1.6.10-HBase上的MapReduce.mp4
│  │      [6.2]–1.6.1-NoSQL数据库简介.mp4
│  │      [6.3]–1.6.2-HBase的体系架构和表结构.mp4
│  │      [6.4]–1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式.mp4
│  │      [6.5]–1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA.mp4
│  │      [6.6]–1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示.mp4
│  │      [6.7]–1.6.6-通过命令行操作HBase.mp4
│  │      [6.8]–1.6.7-使用Java操作HBase.mp4
│  │      
│  ├─{7}–Hive
│  │      [7.10]–1.7.9-Hive的查询.mp4
│  │      [7.11]–1.7.10-Hive的Java客户端.mp4
│  │      [7.12]–1.7.11-Hive的自定义函数.mp4
│  │      [7.2]–1.7.1-数据分析引擎和Hive简介.mp4
│  │      [7.3]–1.7.2-Hive的体系架构.mp4
│  │      [7.4]–1.7.3-搭建Hive的嵌入模式.mp4
│  │      [7.5]–1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式.mp4
│  │      [7.6]–1.7.5-Hive的内部表.mp4
│  │      [7.7]–1.7.6-Hive的分区表.mp4
│  │      [7.8]–1.7.7-Hive的外部表.mp4
│  │      [7.9]–1.7.8-Hive的桶表和视图.mp4
│  │      
│  ├─{8}–Pig
│  │      [8.2]–1.8.1-Pig简介和安装配置.mp4
│  │      [8.3]–1.8.2-Pig的常用命令.mp4
│  │      [8.4]–1.8.3-Pig的数据模型.mp4
│  │      [8.5]–1.8.4-使用PigLatin语句处理数据.mp4
│  │      [8.6]–1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数.mp4
│  │      [8.7]–1.8.6-Pig的自定义加载函数.mp4
│  │      
│  └─{9}–Sqoop
│          [9.2]–1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境.mp4
│          [9.3]–1.9.2-Sqoop的原理和安装配置.mp4
│          [9.4]–1.9.3-使用Sqoop采集数据.mp4
│          
├─{3}–NoSQL数据库
│  ├─{1}–Redis
│  │      #1.13#–【下载】部署RedisCluster.pdf
│  │      [1.10]–2.1.9-Redis主从复制.mp4
│  │      [1.11]–2.1.10.Redis的分片.mp4
│  │      [1.12]–2.1.11-Redis的HA哨兵机制.mp4
│  │      [1.14]–2.1.12-RedisCluster.mp4
│  │      [1.2]–2.1.1-Redis简介.mp4
│  │      [1.3]–2.1.2-Redis的安装配置和基本操作.mp4
│  │      [1.4]–2.1.3-Redis数据类型和案例分析.mp4
│  │      [1.5]–2.1.4-Redis的事务.mp4
│  │      [1.6]–2.1.5-Redis的锁机制.mp4
│  │      [1.7]–2.1.6-Redis的消息机制.mp4
│  │      [1.8]–2.1.7-RDB的持久化.mp4
│  │      [1.9]–2.1.8-AOF的持久化.mp4
│  │      
│  └─{2}–MongoDB
│          [2.10]–3.1.9-MongoDB的批处理.mp4
│          [2.2]–3.1.1-MongoDB简介.mp4
│          [2.3]–3.1.2-MongoDB的安装和配置.mp4
│          [2.4]–3.1.3-MongoDB的体系架构.mp4
│          [2.5]–3.1.4-使用MongoShell.mp4
│          [2.6]–3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件.mp4
│          [2.7]–3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型.mp4
│          [2.8]–3.1.7-使用MongoDB的Web控制台.mp4
│          [2.9]–3.1.8-MongoDB的CRUD操作.mp4
│          
├─{4}–Kafka
│  ├─{10}–Kafka的架构注册表和Ksql
│  │      [10.1]–3.9.1.1Java的Avro(一).mp4
│  │      [10.2]–3.9.1.2Java的Avro(二).mp4
│  │      [10.3]–3.9.1.3Java的Avro(三).mp4
│  │      [10.4]–3.9.2.1Kafka注册表(一).mp4
│  │      [10.5]–3.9.2.2Kafka注册表(二).mp4
│  │      [10.6]–3.9.2.3Kafka注册表(三).mp4
│  │      [10.7]–3.9.2.4Kafka注册表(四).mp4
│  │      [10.8]–3.9.3Ksql.mp4
│  │      
│  ├─{11}–Kafka的运维管理
│  │      [11.1]–3.10.1Kafka的安全性.mp4
│  │      [11.2]–3.10.2.1Kafka的集群和容灾(一).mp4
│  │      [11.3]–3.10.2.2Kafka的集群和容灾(二).mp4
│  │      [11.4]–3.10.3Kafka的监控.mp4
│  │      
│  ├─{2}–Kafka理论
│  │      [2.1]–3.1.1什么是Kafka.mp4
│  │      [2.2]–3.1.2Kafka的Topic.mp4
│  │      [2.3]–3.1.3Kafka的Brokers.mp4
│  │      [2.4]–3.1.4Kafka的主题复制.mp4
│  │      
│  ├─{3}–Kafka环境安装
│  │      [3.1]–3.2.1安装Kafka(Ubuntu).mp4
│  │      [3.2]–3.2.2安装kafka(Centos).mp4
│  │      [3.3]–3.2.3安装kafka(Windows).mp4
│  │      [3.4]–3.2.4安装kafka(Confluent).mp4
│  │      
│  ├─{4}–Kafka的生产者消费者
│  │      [4.1]–3.3.1Kafka的生产者命令.mp4
│  │      [4.2]–3.3.2Kafka的消费key.mp4
│  │      [4.3]–3.3.3Kafka的消费者.mp4
│  │      [4.4]–3.3.4Broker发现和zk.mp4
│  │      
│  ├─{5}–Kafka的命令行使用
│  │      [5.1]–3.4.1Topic相关.mp4
│  │      [5.2]–3.4.2生产者相关.mp4
│  │      [5.3]–3.4.3消费者相关.mp4
│  │      [5.4]–3.4.4offset部分.mp4
│  │      [5.5]–3.4.5图形UI.mp4
│  │      
│  ├─{6}–Kafka的生产者开发API
│  │      [6.1]–3.5.1Kafka开发环境准备.mp4
│  │      [6.2]–3.5.2生产者模型.mp4
│  │      [6.3]–3.5.3生产者的序列化.mp4
│  │      [6.4]–3.5.4生产者的自定义分区.mp4
│  │      
│  ├─{7}–Kafka的消费者API
│  │      [7.1]–3.6.1.1JavaAPI介绍(一).mp4
│  │      [7.2]–3.6.1.2JavaAPI介绍(二).mp4
│  │      [7.3]–3.6.1.3JavaAPI介绍(三).mp4
│  │      [7.4]–3.6.1.4JavaAPI介绍(四).mp4
│  │      [7.5]–3.6.2.1API同步异步接收(一).mp4
│  │      [7.6]–3.6.2.2-3API同步异步接收(二、三).mp4
│  │      [7.7]–3.6.2.4API同步异步接收(四).mp4
│  │      [7.8]–3.6.2.5API同步异步接收(五).mp4
│  │      [7.9]–3.6.3.1组协调器和反序列化(一).mp4
│  │      [7.10]–3.6.3.2组协调器和反序列化(二).mp4
│  │      [7.11]–3.6.3.3组协调器和反序列化(三).mp4
│  │      [7.12]–3.6.3.4组协调器和反序列化(四).mp4
│  │      
│  ├─{8}–Kafka的连接器
│  │      [8.1]–3.7.1Kafka的Connect功能.mp4
│  │      [8.2]–3.7.2.1Kafka的Connect使用(一).mp4
│  │      [8.3]–3.7.2.2Kafka的Connect使用(二).mp4
│  │      [8.4]–3.7.2.3Kafka的Connect使用(三).mp4
│  │      
│  └─{9}–Kafka的流处理
│          [9.1]–3.8.1Kafka的流基本组件.mp4
│          [9.2]–3.8.2流操作.mp4
│          [9.3]–3.8.3.1流编程实战上(一).mp4
│          [9.4]–3.8.3.2流编程实战上(二).mp4
│          [9.5]–3.8.3.3流编程实战上(三).mp4
│          [9.6]–3.8.3.4流编程实战上(四).mp4
│          [9.7]–3.8.4.1流编程实战下(一).mp4
│          [9.8]–3.8.4.2流编程实战下(二).mp4
│          [9.9]–3.8.4.3流编程实战下(三).mp4
│          [9.10]–3.8.4.4流编程实战下(四).mp4
│          [9.11]–3.8.4.5流编程实战下(五).mp4
│          [9.12]–3.8.4.6流编程实战下(六).mp4
│          
├─{5}–Scala
│  ├─{10}–scala函数式编程
│  │      #10.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [10.2]–2.10.1scala函数式编程-01模式匹配.mp4
│  │      [10.3]–2.10.2scala函数式编程-02样例类.mp4
│  │      [10.4]–2.10.3scala函数式编程-03匿名函数.mp4
│  │      [10.5]–2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包.mp4
│  │      [10.6]–2.10.5scala函数式编程-05return表达式.mp4
│  │      [10.7]–2.10.6scala函数式编程-06偏函数.mp4
│  │      [10.8]–2.10.7scala函数式编程-07柯里化.mp4
│  │      [10.9]–2.10.8scala函数式编程-08高阶函数.mp4
│  │      
│  ├─{11}–类型参数
│  │      #11.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [11.2]–2.11.1类型参数-01泛型类.mp4
│  │      [11.3]–2.11.2类型参数-02泛型函数.mp4
│  │      [11.4]–2.11.3类型参数-03类型边界.mp4
│  │      [11.5]–2.11.4类型参数-04视图界定.mp4
│  │      
│  ├─{12}–scala设计模式
│  │      #12.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [12.2]–2.12.1scala设计模式-01创建型.mp4
│  │      [12.3]–2.12.2scala设计模式-02结构型.mp4
│  │      [12.4]–2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象.mp4
│  │      [12.5]–2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等.mp4
│  │      
│  ├─{1}–scala概述
│  │      #1.1#–Scala语言基础PDF下载.pdf
│  │      #1.3#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [1.2]–Scala开发环境准备.pdf
│  │      [1.4]–2.1.1scala概述-01Scala概述.mp4
│  │      [1.5]–2.1.2scala概述-02开发环境.mp4
│  │      [1.6]–2.1.3scala概述-03包的引入和定义.mp4
│  │      
│  ├─{2}–scala基础语法
│  │      #2.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [2.2]–2.2.1scala基础语法-01变量与常量.mp4
│  │      [2.3]–2.2.2scala基础语法-02常用数据类型.mp4
│  │      [2.4]–2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作.mp4
│  │      [2.5]–2.2.4scala基础语法-04正则表达式.mp4
│  │      [2.6]–2.2.5scala基础语法-05文件读写.mp4
│  │      
│  ├─{3}–scala运算符
│  │      #3.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [3.2]–2.3.1scala运算符.mp4
│  │      
│  ├─{4}–Scala程序控制结构
│  │      #4.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [4.2]–2.4.1Scala程序控制结构.mp4
│  │      
│  ├─{5}–Scala函数
│  │      #5.1#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [5.2]–2.5.1Scala函数.mp4
│  │      
│  ├─{6}–面向对象(基础)
│  │      #6.6#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [6.1]–2.6.1面向对象(基础)-01类和对象.mp4
│  │      [6.2]–2.6.2面向对象(基础)-02构造器.mp4
│  │      [6.3]–2.6.3面向对象(基础)-03继承.mp4
│  │      [6.4]–2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类.mp4
│  │      [6.5]–2.6.5面向对象(基础)-05抽象.mp4
│  │      
│  ├─{7}–面向对象(高级)
│  │      #7.3#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [7.1]–2.7.1面向对象(高级)-01特质.mp4
│  │      [7.2]–2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换.mp4
│  │      
│  ├─{8}–数据结构(基础)
│  │      #8.5#–随堂源代码下载.pdf
│  │      [8.1]–2.8.1数据结构(基础)-01数组.mp4
│  │      [8.2]–2.8.2数据结构(基础)-02元组.mp4
│  │      [8.3]–2.8.3数据结构(基础)-03列表.mp4
│  │      [8.4]–2.8.4数据结构(基础)-04集合.mp4
│  │      
│  └─{9}–数据结构(高级)
│          #9.1#–随堂源代码下载.pdf
│          [9.2]–2.9.1数据结构(高级)-01映射.mp4
│          [9.3]–2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作.mp4
│          [9.4]–2.9.3数据结构(高级)-03迭代器.mp4
│          [9.5]–2.9.4数据结构(高级)-04并行集合.mp4
│          
├─{6}–Spark
│  ├─{2}–Spark基本概念
│  │      [2.1]–4.1.1Spark起源和功能介绍.mp4
│  │      [2.2]–4.1.2Spark环境的准备和软件下载.mp4
│  │      [2.3]–4.1.3Ubuntu环境下的安装.mp4
│  │      [2.4]–4.1.4CentOS环境下的安装.mp4
│  │      [2.5]–4.1.5Windows环境下的安装.mp4
│  │      [2.6]–4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark.mp4
│  │      [2.7]–4.1.7搭建PySpark的开发环境.mp4
│  │      [2.8]–4.1.8云环境的使用.mp4
│  │      
│  ├─{3}–基本RDD
│  │      [3.1]–4.2.1rdd的介绍.mp4
│  │      [3.2]–4.2.2rdd实战课程.mp4
│  │      [3.3]–4.2.3Flatmap案例使用.mp4
│  │      [3.4]–4.2.4集合操作.mp4
│  │      [3.5]–4.2.5Action如何使用.mp4
│  │      [3.6]–4.2.6cache和分区功能.mp4
│  │      
│  ├─{4}–PairRDD
│  │      [4.1]–4.3.1PairRdd的map和filter.mp4
│  │      [4.2]–4.3.2reducebykey和groupbykey.mp4
│  │      [4.3]–4.3.3keyby和countbykey.mp4
│  │      [4.4]–4.3.4combinebykey.mp4
│  │      [4.5]–4.3.5aggregatebykey.mp4
│  │      [4.6]–4.3.6foldbykey.mp4
│  │      [4.7]–4.3.7sortbykey.mp4
│  │      [4.8]–4.3.8join.mp4
│  │      [4.9]–4.3.9partition.mp4
│  │      [4.10]–4.3.10广播变量.mp4
│  │      [4.11]–4.3.11累加器.mp4
│  │      
│  ├─{5}–Dataframe基础
│  │      [5.1]–4.4.1什么是Spark的Dataframe.mp4
│  │      [5.2]–4.4.2什么是Dataframe的数据类型.mp4
│  │      
│  ├─{6}–Dataframe进阶
│  │      [6.1]–4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接.mp4
│  │      [6.2]–4.5.2什么是SparkDF的链接.mp4
│  │      
│  ├─{7}–SparkSQL
│  │      [7.1]–4.6.1什么是SparkSQL.mp4
│  │      [7.2]–4.6.2什么是Spark的数据源.mp4
│  │      
│  ├─{8}–Spark集群管理
│  │      [8.1]–4.7.1Spark大数据集群环境准备.mp4
│  │      [8.2]–4.7.2spark-submit使用.mp4
│  │      [8.3]–4.7.3sparkonyarn使用.mp4
│  │      [8.4]–4.7.4spark性能调优和监控.mp4
│  │      
│  └─{9}–Spark流处理
│          [9.1]–4.8.1sparkstream介绍.mp4
│          [9.2]–4.8.2DStreamAPI使用.mp4
│          [9.3]–4.8.3StructureStream的使用.mp4
│          [9.4]–4.8.4Spark流和Kafka联动.mp4
│          [9.5]–4.8.5流处理的时间窗口.mp4
│          
├─{7}–Storm
│  ├─{2}–Storm基础
│  │      [2.1]–5.1.1-大数据实时计算框架简介.mp4
│  │      [2.2]–5.1.2-Storm的体系架构.mp4
│  │      [2.3]–5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建.mp4
│  │      [2.4]–5.1.4-Storm的全分布模式和HA.mp4
│  │      [2.5]–5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数.mp4
│  │      [2.6]–5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据.mp4
│  │      
│  ├─{3}–Storm应用开发
│  │      [3.1]–5.2.1-WordCount数据流动的过程.mp4
│  │      [3.2]–5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序.mp4
│  │      [3.3]–5.2.3-部署和运行Storm任务.mp4
│  │      [3.4]–5.2.4-Storm任务执行的过程.mp4
│  │      [3.5]–5.2.5-Storm内部通信的机制.mp4
│  │      
│  └─{4}–集成Storm
│          [4.1]–5.3.1-典型的实时计算系统的架构.mp4
│          [4.2]–5.3.2-集成Storm与Redis.mp4
│          [4.3]–5.3.3-集成Storm与HDFS.mp4
│          [4.4]–5.3.4-集成Storm与HBase.mp4
│          
├─{8}–Flink
│  ├─{2}–Flink基础
│  │      [2.1]–6.1.1-Flink的简介.mp4
│  │      [2.2]–6.1.2-Flink的体系架构.mp4
│  │      [2.3]–6.1.3-部署Flink的Standalone的模式.mp4
│  │      [2.4]–6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式.mp4
│  │      [2.5]–6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别.mp4
│  │      [2.6]–6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现.mp4
│  │      [2.7]–6.1.7-Flink的HA.mp4
│  │      [2.8]–6.1.8-FlinkUI界面介绍.mp4
│  │      [2.9]–6.1.9-Flink的分布式缓存.mp4
│  │      [2.10]–6.1.10-对比各种流式计算引擎.mp4
│  │      
│  ├─{3}–Flink入门开发案例
│  │      [3.1]–6.2.1-Flink批处开发.mp4
│  │      [3.2]–6.2.2-Flink流处理开发.mp4
│  │      [3.3]–6.2.3-使用Flink-Scala-Shell.mp4
│  │      [3.4]–6.2.4-Flink的并行度分析.mp4
│  │      
│  ├─{4}–Flink的DataSetAPI
│  │      [4.1]–6.3.1-map和flatMap和mapPartition.mp4
│  │      [4.2]–6.3.2-filter与distinct.mp4
│  │      [4.3]–6.3.3-Join操作.mp4
│  │      [4.4]–6.3.4-笛卡尔积.mp4
│  │      [4.5]–6.3.5-First-N分析.mp4
│  │      [4.6]–6.3.6-外连接操作.mp4
│  │      
│  ├─{5}–Flink的DataStreamAPI
│  │      [5.1]–6.4.1-基本的数据源示例.mp4
│  │      [5.2]–6.4.2-自定义数据源.mp4
│  │      [5.3]–6.4.3-内置的Connector.mp4
│  │      [5.4]–6.4.4-DataStream的转换操作.mp4
│  │      [5.5]–6.4.5-DataSink.mp4
│  │      
│  ├─{6}–Flink高级特性
│  │      [6.1]–6.5.1-广播变量.mp4
│  │      [6.2]–6.5.2-累加器和计数器.mp4
│  │      
│  ├─{7}–状态管理和恢复
│  │      [7.1]–6.6.1-状态State.mp4
│  │      [7.2]–6.6.2-检查点的配置.mp4
│  │      [7.3]–6.6.3-State的后端存储模式.mp4
│  │      [7.4]–6.6.4-修改StateBackend的两种方式.mp4
│  │      [7.5]–6.6.5-重启策略.mp4
│  │      
│  └─{8}–FlinkTable&SQL
│          [8.1]–6.7.1-Flink的Table和SQL简介.mp4
│          [8.2]–6.7.2-使用TableAPI.mp4
│          [8.3]–6.7.3-使用FlinkSQL.mp4
│          [8.4]–6.7.4-使用FlinkSQLClient.mp4
│          
├─{9}–网易有道项目案例
│  ├─{1}–平台介绍
│  │      [1.2]–1.1.1-平台介绍.mp4
│  │      
│  ├─{2}–系统架构和设计
│  │      [2.1]–1.2.1-平台架构.mp4
│  │      [2.2]–1.2.2-日志原始数据输入.mp4
│  │      [2.3]–1.2.3-业务数据输入.mp4
│  │      [2.4]–1.2.4-日志数据源生成.mp4
│  │      [2.5]–1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid.mp4
│  │      [2.6]–1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库.mp4
│  │      [2.7]–1.2.7-基本KPI指标的计算.mp4
│  │      [2.8]–1.2.8-数仓任务调度系统.mp4
│  │      [2.9]–1.2.9-数据展示.mp4
│  │      
│  └─{3}–案例
│          #3.1#–【资料下载】作业百度链接地址.pdf
│          [3.2]–1.3.1-NPS报告.mp4
│          [3.3]–1.3.2-渠道留存报告.mp4
│          
└─课件
        09、网易有道项目案例.7z
        1-8 课件.7z
        10、网易严选项目实战.7z
        11、网易有道项目实战.7z
        12、网易游戏项目实战.7z
        13、网易云音乐项目实战.7z
        

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