• 大数据工程师2023版体系课资源简介:
  •  大数据已成为高薪岗位的代名词,更是前景无限的热门技术
  • 2023版,硬核技能带你攻克热点商业项目,从入门直达中级工程师水平,掌握DT时代淘金利器!
  • 课程目录
  • ├──{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