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大数据工程师零基础入门到就业教程 |
大数据工程师零基础入门到就业教程 ├──{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】 | | ├──{2}--第2章Linux虚拟机安装配置 | | ├──{3}--第3章Linux极速上手 | | ├──{4}--第4章Linux试炼之配置与shell实战 | | └──{5}--第5章Linux总结与走进大数据 | ├──{2}--大数据起源之初识Hadoop | | ├──{1}--第1章初识Hadoop | | └──{2}--第2章Hadoop的两种安装方式 | ├──{3}--Hadoop之HDFS的使用 | | ├──{1}--第1章HDFS介绍 | | ├──{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 | | ├──{1}--第1章初识NameNode | | ├──{2}--第2章NameNode进阶 | | ├──{3}--第3章HDFS高级 | | └──{4}--第4章【扩展内容】HDFS写数据源码剖析 | └──{5}--Hadoop之初识MR | | ├──{1}--第1章初识MapReduce | | ├──{2}--第2章实战:WordCount | | ├──{3}--第3章深入MapReduce | | └──{4}--第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出 ├──{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 | | ├──{1}--第1章剖析小文件问题与企业级解决方案 | | ├──{2}--第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案 | | ├──{3}--第3章YARN实战 | | ├──{4}--第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】 | | ├──{5}--第5章Hadoop核心复盘 | | └──{6}--第6章【福利加油站】 | ├──{2}--Flume从0到高手一站式养成记 | | ├──{1}--第1章极速入门Flume | | ├──{2}--第2章极速上手Flume使用 | | ├──{3}--第3章精讲Flume高级组件 | | ├──{4}--第4章Flume出神入化篇 | | └──{5}--第5章Flume核心复盘 | ├──{3}--数据仓库Hive从入门到小牛 | | ├──{1}--第1章快速了解Hive | | ├──{2}--第2章数据库与数据仓库区别 | | ├──{3}--第3章Hive基础使用 | | ├──{4}--第4章Hive核心实战 | | ├──{5}--第5章Hive高级函数实战 | | └──{6}--第6章Hive技巧与核心复盘 | ├──{4}--Hive扩展内容 | | ├──{1}--第1章常见数据压缩格式的使用 | | └──{2}--第2章常见数据存储格式的使用 | └──{5}--快速上手NoSQL数据库HBase | | ├──{1}--第1章快速了解HBase | | ├──{2}--第2章快速上手使用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 | ├──{1}--7天极速掌握Scala语言 | | ├──{1}--第1章Scala极速入门 | | ├──{2}--第2章Scala基础语法 | | ├──{3}--第3章Scala面向对象 | | ├──{4}--第4章Scala函数式编程 | | ├──{5}--第5章Scala高级特性 | | └──{6}--第6章Scala核心复盘 | ├──{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Spark3.x | | ├──{2}--第2章Spark3.x版本中新特性的原理及应用 | | └──{3}--第3章SparkSQL集成Hive | ├──{5}--综合项目:电商数据仓库之用户行为数仓 | | ├──{1}--第1章电商数据仓库效果展示 | | ├──{2}--第2章数据仓库前置技术 | | ├──{3}--第3章电商数仓技术选型 | | ├──{4}--第4章数据生成与采集 | | ├──{5}--第5章用户行为数仓设计与实现 | | └──{6}--第6章项目核心复盘 | └──{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 | ├──{1}--消息队列之Kafka从入门到小牛 | | ├──{1}--第1章初识Kafka | | ├──{2}--第2章Kafka集群安装部署 | | ├──{3}--第3章Kafka使用初体验 | | ├──{4}--第4章Kafka核心扩展内容 | | ├──{5}--第5章Kafka核心之存储和容错机制 | | ├──{6}--第6章Kafka生产消费者实战 | | ├──{7}--第7章Kafka技巧篇 | | ├──{8}--第8章Kafka小试牛刀实战篇 | | └──{9}--第9章Kafka核心复盘 | ├──{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DataStreamAPI | | ├──{5}--第5章Flink核心API之DataSetAPI | | ├──{6}--第6章Flink核心API之TableAPI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KafkaConnector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 | | ├──{2}--第2章快速上手使用Flink1.15 | | └──{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}--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 | └──{8}--Es+HBase仿百度搜索引擎项目 | | ├──{1}--第1章企业中快速复杂查询痛点分析 | | ├──{2}--第2章仿百度搜索引擎项目架构设计 | | ├──{3}--第3章ES高级特性扩展 | | └──{4}--第4章开发仿百度搜索引擎项目 └──{5}--阶段五:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台 | ├──{1}--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 | ├──{2}--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 | └──{3}--数据中台大屏 | | ├──{1}--第1章数据中台的前世今生 | | ├──{2}--第2章数据中台架构 | | ├──{3}--第3章什么样的企业适合建设数据中台 | | ├──{4}--第4章数据中台企业级解决方案 | | ├──{5}--第5章项目总结 | | ├──{6}--第6章数据中台之数据加工总线 | | ├──{7}--第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发 | | ├──{8}--第8章数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发 | | └──{9}--第9章后期展望
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