课程目录.体系课-大数据工程师2023版
│
├─{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慕课人？.pdf
│ │
│ ├─{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
│ │ │
│ │ └─{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
│ │ (1.3.3.2)–3-5 【扩展内容】HDFS写数据过程分析.pdf
│ │
│ └─{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
│ │ [1.4.3.2]–3-2 HDFS的安全模式.mp4
│ │
│ └─{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
│
├─{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
│ │ (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
│ │ (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
│ │
│ └─{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
│ │ (2.5.1.2)–1-2 列式存储简介.pdf
│ │ (2.5.1.3)–1-3 列式存储的优点.pdf
│ │ (2.5.1.4)–1-4 HBase典型应用场景.pdf
│ │ (2.5.1.5)–1-5 HBase应用案例.pdf
│ │ (2.5.1.6)–1-6 HBase的优缺点总结.pdf
│ │
│ ├─{3}–第3章 深入HBase架构原理
│ │ (2.5.3.1)–3-2 HBase物理架构.pdf
│ │
│ ├─{4}–第4章 HBase高级用法
│ │ (2.5.4.1)–4-1 列族高级设置.pdf
│ │ (2.5.4.2)–4-7 HBase连接池.pdf
│ │
│ └─{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
│ (2.5.5.2)–5-3 【扩展】Hive 与 HBase 整合.pdf
│ (2.5.5.3)–5-4 【扩展】Phoenix（凤凰）.pdf
│ (2.5.5.4)–5-5 【扩展】协处理器coprocessor.pdf
│ (2.5.5.5)–5-6 【扩展】Elasticsearch + HBase.pdf
│ (2.5.5.6)–5-7 【扩展】HBase实现分页功能.pdf
│ (2.5.5.7)–5-8 【扩展】封装HBaseUtils工具类.pdf
│ (2.5.5.8)–5-9 HBase常见问题总结.pdf
│
├─{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
│ │ │ [3.2.1.2]–1-2 Spark Standalone集群安装部署.mp4
│ │ │ [3.2.1.3]–1-3 Spark ON YARN集群安装部署.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.2.2.2]–2-2 什么是RDD.mp4
│ │ │ [3.2.2.3]–2-3 Spark架构原理.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.2.3.2]–3-2 WordCount之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.3.3]–3-3 WordCount之Java代码.mp4
│ │ │ [3.2.3.4]–3-4 Spark任务的三种提交方式.mp4
│ │ │ [3.2.3.5]–3-5 Spark开启historyServer服务.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.2.4.2]–4-2 Transformation和Action介绍.mp4
│ │ │ [3.2.4.3]–4-3 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.4.4]–4-4 Transformation操作开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.4.5]–4-5 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4
│ │ │ [3.2.4.6]–4-6 Transformation操作开发实战之Java代码(.mp4
│ │ │ [3.2.4.8]–4-8 Action操作开发实战之Java代码.mp4
│ │ │
│ │ ├─{5}–第5章 RDD持久化
│ │ │ [3.2.5.1]–5-1 RDD持久化原理.mp4
│ │ │ [3.2.5.2]–5-2 RDD持久化开发实战之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.5.3]–5-3 RDD持久化开发实战之Java代码.mp4
│ │ │ [3.2.5.4]–5-4 共享变量之Broadcast Variable的使用.mp4
│ │ │ [3.2.5.5]–5-5 共享变量之Accumulator的使用.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.2.6.2]–6-2 TopN主播统计代码实现之Scala代码.mp4
│ │ │ [3.2.6.3]–6-3 TopN主播统计代码实现之Java代码.mp4
│ │ │
│ │ └─{7}–第7章 面试与核心复盘
│ │ [3.2.7.1]–7-1 面试题.mp4
│ │ [3.2.7.2]–7-2 本周总结+寄语.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [3.3.1.2]–1-2 Stage.mp4
│ │ │ [3.3.1.3]–1-3 Spark任务的三种提交模式.mp4
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章 Shuffle机制分析
│ │ │ [3.3.2.1]–2-1 Shuffle介绍.mp4
│ │ │ [3.3.2.2]–2-2 三种Shuffle机制分析.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–第3章 Spark之checkpoint
│ │ │ [3.3.3.1]–3-1 checkpoint概述.mp4
│ │ │ [3.3.3.2]–3-2 checkpoint和持久化的区别.mp4
│ │ │ [3.3.3.3]–3-3 checkpoint代码开发(Scala+Java).mp4
│ │ │ [3.3.3.5]–3-5 checkpoint源码分析之写操作.mp4
│ │ │ [3.3.3.6]–3-6 checkpoint源码分析之读操作.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.3.4.1]–4-1 Spark程序性能优化分析.mp4
│ │ │ [3.3.4.2]–4-2 高性能序列化类库Kryo的使用.mp4
│ │ │ [3.3.4.3]–4-3 持久化或者checkpoint.mp4
│ │ │ [3.3.4.4]–4-4 JVM垃圾回收调忧.mp4
│ │ │ [3.3.4.5]–4-6 数据本地化.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.3.5.2]–5-2 算子优化之foreachPartition.mp4
│ │ │ [3.3.5.4]–5-4 算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4
│ │ │
│ │ ├─{6}–第6章 极速上手SparkSql
│ │ │ [3.3.6.1]–6-1 SparkSql快速上手使用.mp4
│ │ │ [3.3.6.2]–6-2 DataFrame常见算子操作.mp4
│ │ │ [3.3.6.3]–6-3 DataFrame的sql操作.mp4
│ │ │ [3.3.6.4]–6-4 RDD转换为DataFrame之反射方式.mp4
│ │ │ [3.3.6.5]–6-5 RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4
│ │ │ [3.3.6.6]–6-6 load和save操作.mp4
│ │ │ [3.3.6.7]–6-7 SaveMode的使用.mp4
│ │ │ [3.3.6.8]–6-8 内置函数介绍.mp4
│ │ │
│ │ └─{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
│ │ [3.3.7.2]–7-2 实战：TopN主播统计-2.mp4
│ │ [3.3.7.3]–7-3 本周总结+寄语.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [3.4.1.2]–1-2 基于Spark3.x版本开发代码.mp4
│ │ │ [3.4.1.3]–1-3 在大数据集群中集成Spark3.x环境.mp4
│ │ │ [3.4.1.4]–1-4 向YARN集群中提交Spark3.x代码.mp4
│ │ │ [3.4.1.5]–1-5 向YARN集群中提交Spark2.x代码.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [3.4.2.11]–2-11 动态分区裁剪DPP(应用)-1.mp4
│ │ │ [3.4.2.12]–2-12 动态分区裁剪DPP(应用)-2.mp4
│ │ │ [3.4.2.13]–2-13 Spark3.x其他新特性分析.mp4
│ │ │ [3.4.2.1]–2-1 Spark1.x~3.x的演变历史.mp4
│ │ │ [3.4.2.2]–2-2 Spark 3.x新特性概述.mp4
│ │ │ [3.4.2.3]–2-3 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(原理).mp4
│ │ │ [3.4.2.4]–2-4 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-1.mp4
│ │ │ [3.4.2.5]–2-5 AQE之自适应调整Shuffle分区数量(应用)-2.mp4
│ │ │ [3.4.2.6]–2-6 AQE之动态调整Join策略(原理).mp4
│ │ │ [3.4.2.7]–2-7 AQE之动态调整Join策略(应用).mp4
│ │ │ [3.4.2.8]–2-8 AQE之动态优化倾斜的Join(原理).mp4
│ │ │
│ │ └─{3}–第3章 SparkSQL 集成 Hive
│ │ [3.4.3.1]–3-1 在SparkSQL命令行中集成Hive.mp4
│ │ [3.4.3.2]–3-2 在SparkSQL代码中集成Hive.mp4
│ │ [3.4.3.3]–3-3 使用insertInto向Hive表中写入数据.mp4
│ │ [3.4.3.4]–3-4 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-1.mp4
│ │ [3.4.3.5]–3-5 使用saveAsTable向Hive表中写入数据-2.mp4
│ │ [3.4.3.6]–3-6 使用SparkSQL向Hive表中写入数据.mp4
│ │ [3.4.3.7]–3-7 向集群中提交代码.mp4
│ │
│ └─{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
│ │ [3.6.1.2]–1-2 商品订单数据数仓需求分析.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ [3.6.2.11]–2-11 需求四之app层开发.mp4
│ │ [3.6.2.12]–2-12 需求四之开发脚本.mp4
│ │ [3.6.2.1]–2-1 需求一之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.2]–2-2 需求一之dws层开发.mp4
│ │ [3.6.2.3]–2-3 需求一之开发脚本.mp4
│ │ [3.6.2.4]–2-4 需求二之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.5]–2-5 需求二之app层开发.mp4
│ │ [3.6.2.6]–2-6 需求二之开发脚本.mp4
│ │ [3.6.2.7]–2-7 需求三之需求分析.mp4
│ │ [3.6.2.9]–2-9 需求三之开发脚本.mp4
│ │
│ ├─{3}–第3章 订单拉链表实战
│ │ [3.6.3.1]–3-1 什么是拉链表.mp4
│ │ [3.6.3.2]–3-2 如何制作拉链表.mp4
│ │ [3.6.3.3]–3-3 【实战】基于订单表的拉链表实现-1.mp4
│ │ [3.6.3.4]–3-4 【实战】基于订单表的拉链表实现-2.mp4
│ │ [3.6.3.5]–3-5 【实战】基于订单表的拉链表实现-3.mp4
│ │ [3.6.3.6]–3-6 拉链表的性能问题分析.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ [3.6.4.2]–4-2 数据可视化之Zepplin的使用.mp4
│ │ [3.6.4.3]–4-3 任务调度之Crontab调度器的使用.mp4
│ │ [3.6.4.4]–4-4 任务调度之Azkaban的安装部署.mp4
│ │ [3.6.4.5]–4-5 任务调度之Azkaban提交独立任务.mp4
│ │ [3.6.4.6]–4-6 任务调度之Azkaban提交依赖任务.mp4
│ │ [3.6.4.7]–4-7 任务调度之在数仓中使用Azkaban.mp4
│ │ [3.6.4.8]–4-8 项目优化.mp4
│ │
│ ├─{5}–第5章 项目核心复盘
│ │ [3.6.5.1]–5-1 本周总结.mp4
│ │
│ └─{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
│
├─{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
│ │ │ [4.10.1.2]–1-2 MySQL VS Elasticsearch.mp4
│ │ │ [4.10.1.3]–1-3 Elasticsearch核心概念.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.10.2.2]–2-2 Elasticsearch单机安装步骤.mp4
│ │ │ [4.10.2.3]–2-3 Elasticsearch集群安装步骤.mp4
│ │ │ [4.10.2.4]–2-4 Elasticsearch集群监控管理工具-cerebr.mp4
│ │ │ [4.10.2.5]–2-5 使用RestAPI的方式操作ES的索引库.mp4
│ │ │ [4.10.2.6]–2-6 使用RestAPI的方式操作ES的索引.mp4
│ │ │ [4.10.2.8]–2-8 使用JavaAPI的方式操作ES的索引.mp4
│ │ │
│ │ ├─{3}–第3章 Elasticsearch分词详解
│ │ │ (4.10.3.1)–3-2 分词器的作用.pdf
│ │ │ (4.10.3.2)–3-3 分词器的工作流程.pdf
│ │ │ (4.10.3.3)–3-4 停用词.pdf
│ │ │ (4.10.3.4)–3-5 中文分词方式.pdf
│ │ │ (4.10.3.5)–3-6 常见的中文分词器.pdf
│ │ │ [4.10.3.1]–3-1 Elasticsearch分词及倒排索引介绍.mp4
│ │ │ [4.10.3.2]–3-7 Elasticsearch集成中文分词插件(es-ik).mp4
│ │ │ [4.10.3.3]–3-8 Elasticsearch添加自定义词库.mp4
│ │ │ [4.10.3.4]–3-9 Elasticsearch添加热更新词库.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–第4章 Elasticsearch查询详解
│ │ │ (4.10.4.1)–4-2 searchType详解.pdf
│ │ │ (4.10.4.2)–4-7 评分依据(了解).pdf
│ │ │ (4.10.4.3)–4-8 ES中分页的性能问题.pdf
│ │ │ [4.10.4.1]–4-1 Elasticsearch Search查询.mp4
│ │ │ [4.10.4.2]–4-3 Elasticsearch query过滤功能-1.mp4
│ │ │ [4.10.4.3]–4-4 Elasticsearch query过滤功能-2.mp4
│ │ │ [4.10.4.5]–4-6 Elasticsearch 高亮功能.mp4
│ │ │ [4.10.4.6]–4-9 Elasticsearch聚合案例-1.mp4
│ │ │ [4.10.4.7]–4-10 Elasticsearch聚合案例-2.mp4
│ │ │ [4.10.4.8]–4-11 Elasticsearch获取所有分组数据.mp4
│ │ │
│ │ └─{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
│ │ (4.10.5.2)–5-6 ES的索引库别名(了解).pdf
│ │ (4.10.5.3)–5-8 ES优化策略.pdf
│ │ [4.10.5.1]–5-1 Elasticsearch中的settings.mp4
│ │ [4.10.5.2]–5-2 Elasticsearch中的mapping.mp4
│ │ [4.10.5.4]–5-4 Elasticsearch的routing路由功能.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [4.2.1.2]–1-2 Redis的安装部署.mp4
│ │ │ [4.2.1.3]–1-3 Redis基础命令.mp4
│ │ │ [4.2.1.4]–1-4 Redis多数据库特性.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.2.2.2]–2-2 Redis常用数据类型之Hash.mp4
│ │ │ [4.2.2.3]–2-3 Redis常用数据类型之List.mp4
│ │ │ [4.2.2.4]–2-4 Redis常用数据类型之Set.mp4
│ │ │ [4.2.2.5]–2-5 Redis常用数据类型之Sorted Set.mp4
│ │ │ [4.2.2.6]–2-6 案例：存储高一班的学员信息.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.2.3.2]–3-2 Java代码操作Redis之连接池.mp4
│ │ │ [4.2.3.3]–3-3 提取RedisUtils工具类.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–第4章 Redis高级特性
│ │ │ [4.2.4.1]–4-1 Redis高级特性之expire.mp4
│ │ │ [4.2.4.2]–4-2 Redis高级特性之pipeline和info.mp4
│ │ │ [4.2.4.3]–4-3 Redis持久化之RDB.mp4
│ │ │ [4.2.4.4]–4-4 Redis持久化之AOF.mp4
│ │ │ [4.2.4.5]–4-5 Redis的安全策略.mp4
│ │ │ [4.2.4.6]–4-6 Redis监控命令-monitor.mp4
│ │ │
│ │ └─{5}–第5章 Redis核心复盘
│ │ [4.2.5.1]–5-1 Redis架构演进过程.mp4
│ │ [4.2.5.2]–5-2 本周总结+寄语.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.3.2.2]–2-2 Flink Streaming程序开发-Java.mp4
│ │ │ [4.3.2.3]–2-3 Flink Batch程序开发-Scala.mp4
│ │ │ [4.3.2.4]–2-4 Flink Batch程序开发-Java.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.3.3.2]–3-2 Flink ON YARN的两种方式.mp4
│ │ │ [4.3.3.3]–3-3 向集群中提交Flink任务.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–第4章 Flink核心API之DataStream API
│ │ │ [4.3.4.1]–4-1 Flink核心API介绍.mp4
│ │ │ [4.3.4.2]–4-2 DataStream API之DataSource.mp4
│ │ │ [4.3.4.3]–4-3 DataStream API之Transformatio.mp4
│ │ │ [4.3.4.4]–4-4 DataStream API之Transformatio.mp4
│ │ │ [4.3.4.5]–4-5 DataStream API之Transformatio.mp4
│ │ │ [4.3.4.6]–4-6 DataStream API之Transformatio.mp4
│ │ │ [4.3.4.7]–4-7 DataStream API之Transformatio.mp4
│ │ │ [4.3.4.8]–4-8 DataStream API之Transformatio.mp4
│ │ │ [4.3.4.9]–4-9 DataStream API之DataSink.mp4
│ │ │
│ │ ├─{5}–第5章 Flink核心API之DataSet API
│ │ │ [4.3.5.1]–5-1 DataSet API之Transformation-m.mp4
│ │ │ [4.3.5.2]–5-2 DataSet API之Transformation-j.mp4
│ │ │ [4.3.5.3]–5-3 DataSet API之Transformation-o.mp4
│ │ │ [4.3.5.4]–5-4 DataSet API之Transformation-c.mp4
│ │ │ [4.3.5.5]–5-5 DataSet API之Transformation-f.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.3.6.3]–6-3 TableAPI和SQL的使用.mp4
│ │ │ [4.3.6.4]–6-4 使用DataStream创建表.mp4
│ │ │ [4.3.6.5]–6-5 使用DataSet创建表.mp4
│ │ │ [4.3.6.6]–6-6 将表转换成DataStream.mp4
│ │ │ [4.3.6.7]–6-7 将表转换成DataSet.mp4
│ │ │
│ │ └─{7}–第7章 Flink核心复盘
│ │ [4.3.7.1]–7-1 本周总结+寄语.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [4.4.1.2]–1-2 TimeWindow的使用.mp4
│ │ │ [4.4.1.4]–1-4 自定义Window的使用.mp4
│ │ │ [4.4.1.5]–1-5 Window中的增量聚合和全量聚合.mp4
│ │ │ [4.4.1.6]–1-6 Flink中的Time.mp4
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章 Flink中的Watermark深入剖析
│ │ │ [4.4.2.1]–2-1 Watermark的分析.mp4
│ │ │ [4.4.2.2]–2-2 开发Watermark代码.mp4
│ │ │ [4.4.2.3]–2-3 开发Watermark代码.mp4
│ │ │ [4.4.2.4]–2-4 通过数据跟踪观察Watermark.mp4
│ │ │ [4.4.2.5]–2-5 Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4
│ │ │ [4.4.2.6]–2-6 延迟数据的三种处理方式.mp4
│ │ │ [4.4.2.7]–2-7 在多并行度下的Watermark应用.mp4
│ │ │ [4.4.2.8]–2-8 Watermark案例总结.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.4.3.2]–3-2 并行度案例分析.mp4
│ │ │
│ │ ├─{4}–第4章 Flink之Kafka Connector专题
│ │ │ [4.4.4.1]–4-1 KafkaConsumer的使用.mp4
│ │ │ [4.4.4.2]–4-2 KafkaConsumer消费策略设置.mp4
│ │ │ [4.4.4.3]–4-3 KafkaConsumer的容错.mp4
│ │ │ [4.4.4.4]–4-4 KafkaProducer的使用.mp4
│ │ │ [4.4.4.5]–4-5 KafkaProducer的容错.mp4
│ │ │
│ │ ├─{5}–第5章 SparkStreaming快速上手
│ │ │ [4.4.5.1]–5-1 SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4
│ │ │ [4.4.5.2]–5-2 SparkStreaming整合Kafka.mp4
│ │ │
│ │ ├─{6}–第6章 Flink核心复盘
│ │ │ [4.4.6.1]–6-1 本周总结+寄语.mp4
│ │ │
│ │ └─{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
│ │ (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
│ │ [4.4.7.1]–7-1 【加餐】天猫双11大屏的由来.mp4
│ │ [4.4.7.2]–7-2 【加餐】双11大屏需求分析及架构设计.mp4
│ │ [4.4.7.3]–7-3 【加餐】双11大屏指标核心代码开发-1.mp4
│ │ [4.4.7.4]–7-4 【加餐】双11大屏指标核心代码开发-2.mp4
│ │ [4.4.7.5]–7-5 【加餐】双11大屏从0~1全流程跑通.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [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
│ │ │ [4.5.2.3]–2-3 向YARN中同时提交多个Flink版本的代码.mp4
│ │ │
│ │ └─{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
│ │ [4.5.3.11]–3-11 OperatorState原理分析.mp4
│ │ [4.5.3.12]–3-12 OperatorState案例之ListState的使.mp4
│ │ [4.5.3.13]–3-13 OperatorState案例之UnionListSt.mp4
│ │ [4.5.3.15]–3-15 OperatorState案例之BroadcastSt.mp4
│ │ [4.5.3.1]–3-1 什么是State(状态).mp4
│ │ [4.5.3.2]–3-2 State相关概念整体概览.mp4
│ │ [4.5.3.3]–3-3 State(状态)的类型介绍.mp4
│ │ [4.5.3.4]–3-4 KeyedState原理分析.mp4
│ │ [4.5.3.5]–3-5 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4
│ │ [4.5.3.6]–3-6 KeyedState案例之温度告警(ValueState.mp4
│ │ [4.5.3.7]–3-7 KeyedState案例之直播间数据统计(MapStat.mp4
│ │ [4.5.3.8]–3-8 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4
│ │ [4.5.3.9]–3-9 KeyedState案例之订单数据补全(ListStat.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [4.6.1.14]–1-14 State的生存时间的原理及使用.mp4
│ │ │ [4.6.1.15]–1-15 Window中的数据存在哪里.mp4
│ │ │ [4.6.1.1]–1-1 State的容错与一致性介绍.mp4
│ │ │ [4.6.1.2]–1-2 如何实现Flink任务的端到端一致性.mp4
│ │ │ [4.6.1.3]–1-3 Checkpoint机制的原理及核心配置.mp4
│ │ │ [4.6.1.4]–1-4 保存多个Checkpoint.mp4
│ │ │ [4.6.1.5]–1-5 从Checkpoint进行恢复-手动恢复.mp4
│ │ │ [4.6.1.6]–1-6 从Checkpoint进行恢复-自动恢复.mp4
│ │ │ [4.6.1.7]–1-7 Savepoint详解之算子唯一标识.mp4
│ │ │ [4.6.1.8]–1-8 Savepoint详解之算子最大并行度.mp4
│ │ │ [4.6.1.9]–1-9 手工触发Savepoint.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.6.2.2]–2-2 Checkpoint Barrier原理分析.mp4
│ │ │ [4.6.2.3]–2-3 Kafka+Flink+Kafka实现端到端一致性.mp4
│ │ │ [4.6.2.4]–2-4 Flink+Kafka相关源码分析.mp4
│ │ │
│ │ └─{3}–第3章 Kafka-connector新API的使用
│ │ [4.6.3.1]–3-1 KafkaSource源码分析.mp4
│ │ [4.6.3.2]–3-2 KafkaSource实战应用.mp4
│ │ [4.6.3.4]–3-4 KafkaSink实战应用.mp4
│ │ [4.6.3.5]–3-5 KafkaSink开启Checkpoint时的数据延迟问.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [4.7.1.2]–1-2 Flink SQL解析引擎之Calcite分析.mp4
│ │ │ [4.7.1.3]–1-3 Flink SQL之DDL案例(FileSystem+P.mp4
│ │ │ [4.7.1.4]–1-4 Flink SQL之DDL案例(Kafka+Kafka).mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.7.2.2]–2-2 Flink SQL中的连续查询概念解释.mp4
│ │ │ [4.7.2.3]–2-3 Flink SQL动态表转换为Append-only流.mp4
│ │ │ [4.7.2.4]–2-4 Flink SQL动态表转换为Retract流.mp4
│ │ │ [4.7.2.5]–2-5 Flink SQL动态表转换为Upsert流.mp4
│ │ │ [4.7.2.6]–2-6 Flink SQL中的版本表和时态表函数.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.7.3.2]–3-2 Flink SQL常见的数据类型（2）.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.7.4.2]–4-2 Flink SQL中元数据列的使用.mp4
│ │ │ [4.7.4.3]–4-3 Flink SQL中计算列介绍.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.7.5.2]–5-2 Flink SQL滚动窗口的使用.mp4
│ │ │ [4.7.5.3]–5-3 Flink SQL滑动窗口的使用.mp4
│ │ │ [4.7.5.4]–5-4 Flink SQL滚动窗口+Watermark的使用.mp4
│ │ │
│ │ ├─{6}–第6章 Flink SQL中的Catalog
│ │ │ [4.7.6.1]–6-1 Flink SQL中的Catalog介绍.mp4
│ │ │ [4.7.6.2]–6-2 Flink SQL中Catalog的使用（1）.mp4
│ │ │ [4.7.6.3]–6-3 Flink SQL中Catalog的使用（2）.mp4
│ │ │ [4.7.6.4]–6-4 Flink SQL中Catalog的使用（3）.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.7.7.2]–7-2 Flink SQL如何兼容Hive SQL语法.mp4
│ │ │
│ │ └─{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
│ │ [4.7.8.2]–8-2 Flink SQL Client直接执行SQL脚本文件.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ │ [4.8.10.2]–10-2 FlinkSQL之Checkpoint.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.1.2]–1-2 Flink SQL双流Join底层原理.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.2.11]–2-11 upsert-kafka案例分析.mp4
│ │ │ [4.8.2.12]–2-12 验证upsert-kafka的效果-group by.mp4
│ │ │ [4.8.2.13]–2-13 验证upsert-kafka的效果-join.mp4
│ │ │ [4.8.2.14]–2-14 Join执行流程源码分析.mp4
│ │ │ [4.8.2.15]–2-15 Group By执行流程源码分析.mp4
│ │ │ [4.8.2.16]–2-16 upsert-kafka作为Source使用.mp4
│ │ │ [4.8.2.17]–2-17 SQL92与SQL99中Join的语法区别.mp4
│ │ │ [4.8.2.1]–2-1 FlinkSQL之普通Join(Regular Join.mp4
│ │ │ [4.8.2.2]–2-2 普通Join(Regular Join)之Inner J.mp4
│ │ │ [4.8.2.3]–2-3 普通Join(Regular Join)之Left Jo.mp4
│ │ │ [4.8.2.4]–2-4 普通Join(Regular Join)之Right J.mp4
│ │ │ [4.8.2.5]–2-5 普通Join(Regular Join)之Full Jo.mp4
│ │ │ [4.8.2.6]–2-6 普通Join(Regular Join)案例实战之Inn.mp4
│ │ │ [4.8.2.7]–2-7 普通Join(Regular Join)案例实战之Lef.mp4
│ │ │ [4.8.2.8]–2-8 普通Join(Regular Join)案例实战之Rig.mp4
│ │ │ [4.8.2.9]–2-9 普通Join(Regular Join)案例实战之Ful.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.3.2]–3-2 时间区间Join(Interval Join)执行流程.mp4
│ │ │ [4.8.3.3]–3-3 时间区间Join(Interval Join)底层源码剖.mp4
│ │ │ [4.8.3.4]–3-4 时间区间Join(Interval Join)左边界+右.mp4
│ │ │ [4.8.3.5]–3-5 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
│ │ │ [4.8.3.6]–3-6 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
│ │ │ [4.8.3.7]–3-7 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
│ │ │ [4.8.3.9]–3-9 时间区间Join(Interval Join)案例实战之.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.4.2]–4-2 快照Join(Temporal Join)案例实战之In.mp4
│ │ │ [4.8.4.3]–4-3 快照Join(Temporal Join)案例实战之Le.mp4
│ │ │ [4.8.4.4]–4-4 两个普通动态表(仅追加)如何实现快照Join.mp4
│ │ │ [4.8.4.5]–4-5 快照Join(Temporal Join)核心源码分析.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.5.2]–5-2 维表Join(Lookup Join)案例实战之Inne.mp4
│ │ │ [4.8.5.3]–5-3 维表Join(Lookup Join)案例实战之Left.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.7.2]–7-2 表函数Join(Table Function Join).mp4
│ │ │ [4.8.7.3]–7-3 时态表函数Join(Temporal Table Fun.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [4.8.8.2]–8-2 窗口Join VS 时间区间Join.mp4
│ │ │ [4.8.8.3]–8-3 窗口Join(Window Join)案例实战.mp4
│ │ │
│ │ └─{9}–第9章 Flink SQL 双流JOIN总结
│ │ [4.8.9.1]–9-1 FlinkSQL双流Join总结.mp4
│ │
│ └─{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
│ │ [4.9.1.2]–1-2 OLAP引擎的分类.mp4
│ │ [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
│ │
│ ├─{2}–第2章 快速了解ClickHouse
│ │ [4.9.2.1]–2-1 ClickHouse的由来及概述.mp4
│ │ [4.9.2.2]–2-2 ClickHouse的优缺点.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ [4.9.3.2]–3-2 ClickHouse节点基础环境修改及核心目录介绍.mp4
│ │ [4.9.3.3]–3-3 ClickHouse客户端之Cli.mp4
│ │ [4.9.3.4]–3-4 ClickHouse客户端之JDBC.mp4
│ │ [4.9.3.5]–3-5 ClickHouse客户端之第三方工具.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ [4.9.4.11]–4-11 MergeTree中的数据分区特性-2.mp4
│ │ [4.9.4.12]–4-12 MergeTree中的数据副本及数据TTL特性.mp4
│ │ [4.9.4.1]–4-1 ClickHouse数据类型之基础数据类型.mp4
│ │ [4.9.4.2]–4-2 ClickHouse数据类型之复合数据类型.mp4
│ │ [4.9.4.3]–4-3 ClickHouse数据类型之特殊数据类型.mp4
│ │ [4.9.4.4]–4-4 ClickHouse中数据库的操作.mp4
│ │ [4.9.4.5]–4-5 ClickHouse中表的DDL操作.mp4
│ │ [4.9.4.6]–4-6 ClickHouse中表的DML操作.mp4
│ │ [4.9.4.7]–4-7 MergeTree(合并树)系列表引擎介绍.mp4
│ │ [4.9.4.8]–4-8 MergeTree建表语句详解.mp4
│ │ [4.9.4.9]–4-9 MergeTree中的一级索引和二级索引.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ [4.9.5.1]–5-1 集群、副本、分片和分区概念解释.mp4
│ │ [4.9.5.2]–5-2 集群基础环境安装部署-1.mp4
│ │ [4.9.5.3]–5-3 集群基础环境安装部署-2.mp4
│ │ [4.9.5.4]–5-4 副本特性的使用及副本写入流程.mp4
│ │ [4.9.5.5]–5-5 分片特性的使用.mp4
│ │ [4.9.5.6]–5-6 集群整体规划与配置.mp4
│ │ [4.9.5.7]–5-7 分布式DDL语句.mp4
│ │ [4.9.5.8]–5-8 Distributed表引擎的原理及实战-1.mp4
│ │ [4.9.5.9]–5-9 Distributed表引擎的原理及实战-2.mp4
│ │
│ └─{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
│ [4.9.6.2]–6-2 ClickHouse中IN语句的使用.mp4
│ [4.9.6.3]–6-3 ClickHouse中JOIN语句的使用.mp4
│
├─{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
│ │ │ [5.2.1.2]–1-2 Flink CDC生态概览.mp4
│ │ │
│ │ ├─{2}–第2章 Flink CDC之MySQL CDC
│ │ │ [5.2.2.1]–2-1 MySQL CDC 介绍.mp4
│ │ │ [5.2.2.2]–2-2 在Linux中安装MySQL.mp4
│ │ │ [5.2.2.3]–2-3 MySQL开启Binlog功能.mp4
│ │ │ [5.2.2.4]–2-4 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4
│ │ │ [5.2.2.5]–2-5 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到控.mp4
│ │ │ [5.2.2.6]–2-6 基于DataStreamAPI采集MySQL数据输出到K.mp4
│ │ │ [5.2.2.7]–2-7 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到控制台.mp4
│ │ │ [5.2.2.8]–2-8 基于Flink SQL采集MySQL数据输出到Kafka.mp4
│ │ │ [5.2.2.9]–2-9 MySQL CDC自定义反序列化类.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [5.2.3.11]–3-11 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-1.mp4
│ │ │ [5.2.3.12]–3-12 高级特性之Exactly-Once语义的介绍及验证-2.mp4
│ │ │ [5.2.3.13]–3-13 高级特性之动态加表介绍.mp4
│ │ │ [5.2.3.14]–3-14 动态加表特性验证.mp4
│ │ │ [5.2.3.15]–3-15 高级特性之分库分表介绍及验证.mp4
│ │ │ [5.2.3.1]–3-1 MySQL CDC支持的高级特性介绍.mp4
│ │ │ [5.2.3.2]–3-2 高级特性之启动模式介绍.mp4
│ │ │ [5.2.3.3]–3-3 启动模式在DataStream API下的配置.mp4
│ │ │ [5.2.3.4]–3-4 启动模式在Flink SQL API下的配置.mp4
│ │ │ [5.2.3.5]–3-5 高级特性之DataStream Source+全增量一体.mp4
│ │ │ [5.2.3.6]–3-6 高级特性之增量快照数据读取算法介绍.mp4
│ │ │ [5.2.3.7]–3-7 增量快照数据读取算法在DataStream API下的验.mp4
│ │ │ [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
│ │ │ [5.2.3.9]–3-9 采集没有主键的表-使用Flink SQL API.mp4
│ │ │
│ │ └─{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
│ │
│ ├─{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
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [5.3.2.2]–2-2 技术选型之数据存储.mp4
│ │ │ [5.3.2.3]–2-3 技术选型之数据计算+数据展现.mp4
│ │ │ [5.3.2.4]–2-4 项目整体架构设计.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [5.3.3.2]–3-2 Neo4j之添加数据.mp4
│ │ │ [5.3.3.3]–3-3 Neo4j之查询数据.mp4
│ │ │ [5.3.3.4]–3-4 Neo4j之更新数据.mp4
│ │ │ [5.3.3.5]–3-5 Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [5.3.4.2]–4-2 数据来源分析.mp4
│ │ │ [5.3.4.3]–4-3 模拟产生数据.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [5.3.5.2]–5-2 数据分发.mp4
│ │ │ [5.3.5.3]–5-3 数据落盘.mp4
│ │ │ [5.3.5.4]–5-4 采集服务端数据库数据.mp4
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │
│ │ ├─{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
│ │ │ [5.3.7.11]–7-11 三度关系数据导出到MySQL.mp4
│ │ │ [5.3.7.1]–7-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
│ │ │ [5.3.7.2]–7-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
│ │ │ [5.3.7.3]–7-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
│ │ │ [5.3.7.4]–7-4 数据计算之实时维护粉丝关注数据-3.mp4
│ │ │ [5.3.7.5]–7-5 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
│ │ │ [5.3.7.6]–7-6 数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4
│ │ │ [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
│ │ │ [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
│ │ │ [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
│ │ │
│ │ └─{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
│ │
│ └─{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
│ │
│ ├─{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
│ │ [5.4.2.11]–2-11 数据计算之三度关系列表数据导出到Redis.mp4
│ │ [5.4.2.1]–2-1 数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4
│ │ [5.4.2.2]–2-2 数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4
│ │ [5.4.2.3]–2-3 数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
│ │ [5.4.2.4]–2-4 数据计算之每天定时更新主播等级.mp4
│ │ [5.4.2.5]–2-5 数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4
│ │ [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
│ │ [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
│ │ [5.4.2.8]–2-8 数据计算之每周一计算三度关系列表-1.mp4
│ │ [5.4.2.9]–2-9 数据计算之每周一计算三度关系列表-2.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │
│ ├─{4}–第4章 数据展示
│ │ [5.4.4.1]–4-1 数据展示.mp4
│ │
│ ├─{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
│ │ [5.4.5.2]–5-2 项目数据规模及集群规模相关指标分析.mp4
│ │
│ └─{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
│
└─源码
bigdata_course_materials-master.zip
data_screen-master.zip
db-sparkstreaming-master.zip
db_clickhouse-master.zip
db_data_warehouse-master.zip
db_flink-master.zip
db_flink15-master.zip
db_flinkcdc-master.zip
db_fullsearch-master.zip
db_kafka-master.zip
db_redis-master.zip
db_spark3-master.zip
flink-1.15.0-src-master.zip
hadoop-3.2.0-src-master.zip
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
