大数据工程师体系课2022

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】

| | ├──{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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