夸克网盘
10积分
本课程是一套面向大数据开发工程师的全栈实战体系，内容覆盖Hadoop、Spark、Flink三大核心计算框架，并深度结合网易有道、严选、游戏及云音乐等真实业务场景，帮助学习者从基础夯实到源码级理解，逐步构建完整的大数据开发能力。
课程结构设计科学，从零基础复习课起步，系统梳理Java核心语法、MySQL数据库操作、Linux环境配置与Shell编程、Python基础等必备技能，确保不同起点的学员都能顺利衔接后续进阶内容。在Hadoop模块中，课程不仅讲解HDFS、MapReduce、Yarn的架构原理与运行机制，还通过大量实操案例演示集群搭建、分布式计算、数据仓库Hive、列式数据库HBase、数据采集工具Sqoop与Flume、协调服务ZooKeeper等组件的实际应用，并配有源码级解析，帮助学员理解底层设计思想。
NoSQL部分聚焦Redis与MongoDB，涵盖数据类型、持久化、集群部署、高可用方案等核心知识点；Kafka模块则从理论到实践，深入讲解消息队列的Topic与分区机制、生产者与消费者API开发、流处理应用以及架构注册表与Ksql等高级特性。Scala语言作为Spark的基础，课程同样安排了从语法基础到函数式编程、面向对象、类型参数与设计模式的完整教学，为后续Spark学习打下扎实根基。
Spark模块是课程的重中之重，内容涵盖RDD、PairRDD、DataFrame等核心抽象，以及Spark SQL、Spark Streaming、结构化流等实时计算组件，并结合实际项目案例进行源码剖析与调优实践。Flink部分则聚焦流处理框架的关键技术，包括窗口计算、状态管理、容错机制等，帮助学员掌握新一代实时计算引擎的核心能力。
整套课程以项目驱动为导向，每个阶段均配有真实业务场景的实战练习与源码课件，学员通过亲手搭建集群、编写分布式程序、优化任务性能，能够真正将理论知识转化为解决实际问题的能力。无论是希望转行进入大数据领域的初学者，还是寻求技术进阶的在职工程师，都能从这套课程中获得系统、深入、可落地的实战经验。
[1.1]--媒体资料库的故事.mp457.57MB[1.2]--继承.mp4140.99MB[1.3]--子类父类关系.mp461.3MB[1.4]--子类父类关系II.mp489.08MB[1.5]--多态变量.mp440.45MB[1.6]--向上造型.mp4138.72MB[1.7]--多态.mp431.5MB[1.8]--Object类.mp447.58MB[1.9]--DoME的新类型.mp420.85MB[1.10]--城堡游戏.mp428.98MB[1.11]--消除代码复制.mp411.13MB[1.12]--封装.mp462.08MB[1.13]--可扩展性.mp478.69MB[1.14]--框架加数据.mp448.57MB
#2.1.3#--安装方式参考.pdf20.2KB#2.1.4#--课程使用的命令.pdf22.25KB#2.1.6#--课程用到的命令.pdf26.08KB#2.1.8#--SQL基础教程.pdf14.59KB#2.1.9#--课程SQL.pdf36.07KB[2.1.1]--认识MySQL.mp4248.58MB[2.1.2]--轻松安装MySQL.mp4280.22MB[2.1.5]--MySQL数据库连接.mp4445.58MB[2.1.7]--SQL语言入门.mp4293.65MB#2.2.3#--课堂案例SQL.pdf21.05KB[2.2.1]--MySQL数据类型(上).mp492.15MB[2.2.2]--MySQL数据类型(下).mp4117.74MB#2.3.2#--MySQL数据对象教学案例SQL.pdf23.28KB[2.3.1]--MySQL数据对象.mp4332.22MB#2.4.2#--MySQL权限管理教学案例SQL.pdf16.67KB[2.4.1]--MySQL权限管理.mp4186.57MB#2.5.3#--课程案例SQL.pdf23.83KB[2.5.1]--数据库对象（上）.mp4129.83MB[2.5.2]--数据库对象（下）.mp4148.04MB#2.6.3#--课程涉及建表SQL（上）.pdf38.93KB#2.6.4#--课程涉及建表SQL（下）.pdf25.63KB[2.6.1]--SQL语言进阶（上）.mp4255.35MB[2.6.2]--SQL语言进阶（下）.mp4178.57MB#2.7.2#--内置函数教学案例SQL.pdf31.31KB[2.7.1]--内置函数.mp4626.02MB#2.8.2#--触发器与存储过程示例.pdf18.55KB[2.8.1]--触发器与存储过程.mp4145.25MB#2.9.3#--课程案例SQL.pdf83.6KB#2.9.4#--课程用到的工具.pdf17.84KB[2.9.1]--SQL进阶（上）.mp4327.36MB[2.9.2]--SQL进阶（下）.mp4324.87MB#2.10.3#--MySQL字符集案例SQL.pdf31.31KB#2.10.5#--Java程序连接MySQL代码示例.pdf46.88KB#2.10.7#--DAO框架代码示例.pdf17.53KB[2.10.1]--MySQL字符集(上).mp4125.63MB[2.10.2]--MySQL字符集(下).mp4155.55MB[2.10.4]--程序连接MySQL.mp4254.37MB[2.10.6]--DAO框架的使用.mp4518.71MB[3.2]--01-01-Linux简介.mp432.26MB[3.3]--01-02-安装Linux.mp464.53MB[3.4]--01-03-vi编辑器的使用.mp423.97MB[3.5]--01-04-文件目录的操作.mp459.15MB[3.6]--01-05-Linux的权限管理.mp460.87MB[3.7]--01-06-在Linux上安装JDK.mp434.38MB[4.1.1]--Linux入门.mp420.29MB[4.2.1]--Linux的安装.mp4119.79MB[4.3.1]--Linux文件与目录结构.mp421.63MB[4.4.1]--Linux的vi文件编写命令.mp451.29MB[4.5.1]--查看网络IP和网关.mp44.97MB[4.5.2]--网络IP的修改IP和IP映射.mp459.26MB[4.5.3]--找回密码.mp411.16MB[4.5.4]--克隆配置.mp415.16MB[4.6.1]--帮助命令.mp418.29MB[4.6.2]--ls和touch及mv命令.mp445.67MB[4.6.3]--Linux命令文件删除修改拷贝权限管理.mp436.56MB[4.6.4]--日期类型.mp467.19MB[4.6.5]--用户组命令.mp49.22MB[4.6.6]--Linux查找文件命令.mp450.09MB[4.6.7]--Linux文件压缩和解压操作命令.mp420.8MB[4.6.8]--线程和分区方法.mp425.89MB[4.6.9]--任务管理.mp48.19MB[4.7.1]--Liunx软件包管理.mp428.26MB[4.8.1]--Shell概述.mp419.15MB[4.8.2]--Shell的变量.mp415.09MB[4.8.3]--Shell的传递参数.mp426.59MB[4.8.4]--Shell的基本运算符.mp416.88MB[4.8.5]--Shell的流程控制.mp469.93MB[4.8.6]--Shell的常用函数.mp411.9MB[4.8.7]--Shell的常用工具函数.mp44.38MB[5.1.1]--Python下载与配置.mp4545.69MB[5.2.1]--变量.mp436.89MB[5.2.2]--初识数据类型.mp427.08MB[5.3.1]--数字型.mp424.54MB[5.3.2]--字符串.mp462.51MB[5.3.3]--列表.mp458.74MB[5.3.4]--元组.mp412.04MB[5.3.5]--字典.mp4103.04MB[5.3.6]--集合.mp432.33MB[5.4.1]--布尔表达式.mp468.93MB[5.4.2]--if条件判断.mp495.52MB[5.4.3]--while循环.mp444.85MB[5.4.4]--for循环.mp455.51MB[5.5.1]--计算机的函数概念.mp4209.35MB[5.5.2]--函数的定义和调用.mp473.63MB[5.6.1]--类的概念.mp493.37MB[5.6.2]--类的使用.mp4186.64MB[5.6.3]--self的使用.mp426.51MB#1.1#--【下载】课程中的安装包.pdf23.11KB[1.3]--1.1.1-Hadoop课程概述.mp4126.28MB[1.4]--1.1.2-实验环境简介.mp4126.32MB[1.5]--1.1.3-大数据中几个基本概念.mp4269.18MB[1.6]--1.1.4-Google的基本思想.mp415.22MB[1.7]--1.1.5-Google的论文一GFS.mp4350.4MB[1.8]--1.1.6-Google的论文二MapReduce.mp4341.35MB[1.9]--1.1.7-Google的论文三BigTable.mp464.67MB#2.8#--【下载】Hadoop环境搭建实验步骤.pdf83.6KB[2.2]--1.2.1-Hadoop的目录结构.mp458.05MB[2.3]--1.2.2-搭建Hadoop的本地模式.mp4101.34MB[2.4]--1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式.mp498.33MB[2.5]--1.2.4-免密码登录的原理和配置.mp454.73MB[2.6]--1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式.mp4433.14MB[3.2]--1.3.1-Hadoop的体系架构概述.mp426.31MB[3.3]--1.3.2-NameNode的职责.mp476.13MB[3.4]--1.3.3-DataNode的职责.mp430.24MB[3.5]--1.3.4-SecondaryNameNode的职责.mp495.63MB[3.6]--1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程.mp4147.64MB[3.7]--1.3.6-Yan的资源分配方式.mp425.52MB[3.8]--1.3.7-HBase的体系架构简介.mp454.98MB[3.9]--1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案.mp425.21MB[4.2]--1.4.1.HDFS课程概述.mp430.02MB[4.3]--1.4.2-通过WebConsole访问HDFS.mp441.69MB[4.4]--1.4.3-通过命令行操作HDFS.mp476.3MB[4.5]--1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限.mp4322.18MB[4.6]--1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据.mp4134.23MB[4.7]--1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息.mp4122.78MB[4.8]--1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理.mp463.7MB[4.9]--1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理.mp448.37MB[4.10]--1.4.9-HDFS的回收站.mp446.95MB[4.11]--1.4.10-HDFS的配额.mp445.97MB[4.12]--1.4.11-HDFS的快照.mp466.57MB[4.13]--1.4.12-HDFS的安全模式和权限.mp426MB[4.14]--1.4.13-HDFS集群简介.mp430.75MB[4.15]--1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象.mp472.66MB[4.16]--1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池.mp4190.69MB[4.17]--1.4.16-什么是RPC.mp468.5MB#5.28#--【直播笔记】第一阶段小结.pdf83.6KB[5.2]--1.5.1-MapReduce课程概述.mp4122.44MB[5.3]--1.5.2-分析WordCount数据处理的过程.mp471.59MB[5.4]--1.5.3-开发自己的WordCount程序.mp4113.2MB[5.5]--1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程.mp4122.24MB[5.6]--1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额.mp471.16MB[5.7]--1.5.6-Hadoop的序列化机制.mp4111.62MB[5.8]--1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额.mp446.33MB[5.9]--1.5.8-数字的排序.mp487.51MB[5.10]--1.5.9-字符串的排序.mp468.99MB[5.11]--1.5.10-对象的排序.mp459.08MB[5.12]--1.5.11-什么是分区.mp461.79MB[5.13]--1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区.mp469.99MB[5.14]--1.5.13-什么是Combiner.mp446.16MB[5.15]--1.5.14-什么是Shuffle.mp443.47MB[5.16]--1.5.15-数据去重.mp4132.53MB[5.17]--1.5.16-关系型数据库中的多表查询.mp479.7MB[5.18]--1.5.17-分析等值连接的数据处理过程.mp4116.55MB[5.19]--1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序.mp458.27MB[5.20]--1.5.19-分析自连接的数据处理过程.mp497.05MB[5.21]--1.5.20-实现MapReduce的自连接.mp459.42MB[5.22]--1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程.mp485.83MB[5.23]--1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序.mp466.6MB[5.24]--1.5.23-使用MRUnit进行单元测试.mp495.43MB[5.25]--1.5.24-第一个阶段小结.mp445.65MB[5.27]--【直播8月30日】Hadoop第一阶段.mp41.6GB#6.9#--【补充】hamcrest-core-1.3.jar.pdf83.6KB[6.2]--1.6.1-NoSQL数据库简介.mp469.27MB[6.3]--1.6.2-HBase的体系架构和表结构.mp4105.54MB[6.4]--1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式.mp4122.99MB[6.5]--1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA.mp4128.05MB[6.6]--1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示.mp428.01MB[6.7]--1.6.6-通过命令行操作HBase.mp4145.74MB[6.8]--1.6.7-使用Java操作HBase.mp4106.4MB[6.10]--1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂.mp429.51MB[6.11]--1.6.9-HBase的过滤器.mp4116.94MB[6.12]--1.6.10-HBase上的MapReduce.mp4107.52MB[7.2]--1.7.1-数据分析引擎和Hive简介.mp481.1MB[7.3]--1.7.2-Hive的体系架构.mp431.24MB[7.4]--1.7.3-搭建Hive的嵌入模式.mp480.25MB[7.5]--1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式.mp468.01MB[7.6]--1.7.5-Hive的内部表.mp472.73MB[7.7]--1.7.6-Hive的分区表.mp497.4MB[7.8]--1.7.7-Hive的外部表.mp438.67MB[7.9]--1.7.8-Hive的桶表和视图.mp4108.65MB[7.10]--1.7.9-Hive的查询.mp454.2MB[7.11]--1.7.10-Hive的Java客户端.mp4137.04MB[7.12]--1.7.11-Hive的自定义函数.mp455.12MB[8.2]--1.8.1-Pig简介和安装配置.mp473.28MB[8.3]--1.8.2-Pig的常用命令.mp423.39MB[8.4]--1.8.3-Pig的数据模型.mp434.94MB[8.5]--1.8.4-使用PigLatin语句处理数据.mp4191.24MB[8.6]--1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数.mp472MB[8.7]--1.8.6-Pig的自定义加载函数.mp473.71MB[9.2]--1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境.mp4147.22MB[9.3]--1.9.2-Sqoop的原理和安装配置.mp433.57MB[9.4]--1.9.3-使用Sqoop采集数据.mp4326.91MB[10.2]--1.10.1-主从架构的单点故障问题.mp426.35MB[10.3]--1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构.mp427.19MB[10.4]--1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式.mp439.61MB[10.5]--1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀.mp485.37MB[10.6]--1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示.mp456.79MB[10.7]--1.10.6-Hadoop的HA架构.mp453.56MB[10.8]--1.10.7-配置实现Hadoop的HA.mp4512.33MB[10.9]--1.10.8-什么是HDFS的联盟.mp445.44MB[10.10]--1.10.9-搭建HDFS的联盟.mp4344.98MB[11.2]--1.11.1-HUE简介和Demo.mp414.09MB[11.3]--1.11.2-安装所需的rpm包.mp429.07MB[11.4]--1.11.3-配置HUE.mp496.07MB[11.5]--1.11.4-第二阶段小节.mp418.75MB#12.1.1#--【下载】软件安装包.pdf18.48KB#12.1.3#--【下载】笔记&代码.pdf83.6KB[12.2.1]--12.1.1什么是Flume，为什么需要FLume.mp439.29MB[12.2.2]--12.1.2FlumeAgent的内部原理.mp425.32MB[12.2.3]--12.1.3Flume之间的相互通信.mp421.3MB[12.2.4]--12.1.4Flume的环境安装.mp4151.23MB[12.3.1]--12.2.1源Source介绍.mp480.03MB[12.3.2]--12.2.2Netcat源Source.mp4819.03MB[12.3.3]--12.2.3exec源Source.mp4306.55MB[12.3.4]--12.2.4avro源Source.mp496.43MB[12.4.1]--12.3.1事物工作流.mp490.28MB[12.4.2]--12.3.2内存Channel.mp4121.29MB[12.5.1]--12.4.1Sink的生命周期.mp434.38MB[12.5.2]--12.4.2HDFSSink.mp442.92MB[12.5.3]--12.4.3HDFSSink实战.mp4146.59MB[12.6.1]--12.5.1拦截器.mp4125.94MB[12.6.2]--12.5.2Channel选择器.mp4470.46MB[12.6.3]--12.5.3Sink组.mp471.83MB[12.7.1]--12.6.0实战案例介绍.mp432.3MB[12.7.2]--12.6.1实战案例1.mp441.14MB[12.7.3]--12.6.2实战案例2.mp487.93MB[12.7.4]--12.6.3实战案例3.mp4175.96MB[12.7.5]--12.6.4实战案例4.mp448.99MB[12.7.6]--12.6.5实战案例5.mp4100.47MB[14.1]--Hadoop第二阶段直播.mp4167.22MB#1.13#--【下载】部署RedisCluster.pdf83.6KB[1.2]--2.1.1-Redis简介.mp455.55MB[1.3]--2.1.2-Redis的安装配置和基本操作.mp4189.78MB[1.4]--2.1.3-Redis数据类型和案例分析.mp421MB[1.5]--2.1.4-Redis的事务.mp433.75MB[1.6]--2.1.5-Redis的锁机制.mp430.1MB[1.7]--2.1.6-Redis的消息机制.mp441.02MB[1.8]--2.1.7-RDB的持久化.mp4166.89MB[1.9]--2.1.8-AOF的持久化.mp465.81MB[1.10]--2.1.9-Redis主从复制.mp4297.03MB[1.11]--2.1.10.Redis的分片.mp446.92MB[1.12]--2.1.11-Redis的HA哨兵机制.mp4219.81MB[1.14]--2.1.12-RedisCluster.mp496.25MB[2.2]--3.1.1-MongoDB简介.mp463.36MB[2.3]--3.1.2-MongoDB的安装和配置.mp470.38MB[2.4]--3.1.3-MongoDB的体系架构.mp472.49MB[2.5]--3.1.4-使用MongoShell.mp4126.67MB[2.6]--3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件.mp4124.78MB[2.7]--3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型.mp467.27MB[2.8]--3.1.7-使用MongoDB的Web控制台.mp421.27MB[2.9]--3.1.8-MongoDB的CRUD操作.mp4383.65MB[2.10]--3.1.9-MongoDB的批处理.mp49.68MB[2.1]--3.1.1什么是Kafka.mp463.8MB[2.2]--3.1.2Kafka的Topic.mp474.74MB[2.3]--3.1.3Kafka的Brokers.mp432.11MB[2.4]--3.1.4Kafka的主题复制.mp442.64MB[3.1]--3.2.1安装Kafka（Ubuntu）.mp4102.79MB[3.2]--3.2.2安装kafka（Centos）.mp4238.28MB[3.3]--3.2.3安装kafka（Windows）.mp4391.55MB[3.4]--3.2.4安装kafka（Confluent）.mp4135.17MB[4.1]--3.3.1Kafka的生产者命令.mp464.57MB[4.2]--3.3.2Kafka的消费key.mp426.54MB[4.3]--3.3.3Kafka的消费者.mp481.21MB[4.4]--3.3.4Broker发现和zk.mp470.9MB[5.1]--3.4.1Topic相关.mp4119.17MB[5.2]--3.4.2生产者相关.mp4298.99MB[5.3]--3.4.3消费者相关.mp4111.3MB[5.4]--3.4.4offset部分.mp4109.67MB[5.5]--3.4.5图形UI.mp4199.88MB[6.1]--3.5.1Kafka开发环境准备.mp449.39MB[6.2]--3.5.2生产者模型.mp4169.58MB[6.3]--3.5.3生产者的序列化.mp4608.07MB[6.4]--3.5.4生产者的自定义分区.mp4153.28MB[7.1]--3.6.1.1JavaAPI介绍（一）.mp4201.62MB[7.2]--3.6.1.2JavaAPI介绍（二）.mp440.42MB[7.3]--3.6.1.3JavaAPI介绍（三）.mp433.03MB[7.4]--3.6.1.4JavaAPI介绍（四）.mp455.61MB[7.5]--3.6.2.1API同步异步接收（一）.mp4111.22MB[7.6]--3.6.2.2-3API同步异步接收（二、三）.mp480.25MB[7.7]--3.6.2.4API同步异步接收（四）.mp4105.09MB[7.8]--3.6.2.5API同步异步接收（五）.mp4152.27MB[7.9]--3.6.3.1组协调器和反序列化（一）.mp4109.25MB[7.10]--3.6.3.2组协调器和反序列化（二）.mp471.58MB[7.11]--3.6.3.3组协调器和反序列化（三）.mp4387.85MB[7.12]--3.6.3.4组协调器和反序列化（四）.mp4141MB[8.1]--3.7.1Kafka的Connect功能.mp459.43MB[8.2]--3.7.2.1Kafka的Connect使用（一）.mp4239.31MB[8.3]--3.7.2.2Kafka的Connect使用（二）.mp495.67MB[8.4]--3.7.2.3Kafka的Connect使用（三）.mp4192.57MB[9.1]--3.8.1Kafka的流基本组件.mp4149.55MB[9.2]--3.8.2流操作.mp470.55MB[9.3]--3.8.3.1流编程实战上（一）.mp485.85MB[9.4]--3.8.3.2流编程实战上（二）.mp4362.18MB[9.5]--3.8.3.3流编程实战上（三）.mp490.18MB[9.6]--3.8.3.4流编程实战上（四）.mp4113.83MB[9.7]--3.8.4.1流编程实战下（一）.mp4240.5MB[9.8]--3.8.4.2流编程实战下（二）.mp4278.69MB[9.9]--3.8.4.3流编程实战下（三）.mp4215.1MB[9.10]--3.8.4.4流编程实战下（四）.mp41.07GB[9.11]--3.8.4.5流编程实战下（五）.mp4254.94MB[9.12]--3.8.4.6流编程实战下（六）.mp471MB[10.1]--3.9.1.1Java的Avro（一）.mp436.46MB[10.2]--3.9.1.2Java的Avro（二）.mp4132.26MB[10.3]--3.9.1.3Java的Avro（三）.mp4105.74MB[10.4]--3.9.2.1Kafka注册表（一）.mp431.11MB[10.5]--3.9.2.2Kafka注册表（二）.mp448.13MB[10.6]--3.9.2.3Kafka注册表（三）.mp499.39MB[10.7]--3.9.2.4Kafka注册表（四）.mp498.12MB[10.8]--3.9.3Ksql.mp4282.07MB[11.1]--3.10.1Kafka的安全性.mp4918.52MB[11.2]--3.10.2.1Kafka的集群和容灾（一）.mp4137.33MB[11.3]--3.10.2.2Kafka的集群和容灾（二）.mp4428.83MB[11.4]--3.10.3Kafka的监控.mp4140.03MB#1.1#--Scala语言基础PDF下载.pdf83.6KB#1.3#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[1.2]--Scala开发环境准备.pdf1.22MB[1.4]--2.1.1scala概述-01Scala概述.mp425.18MB[1.5]--2.1.2scala概述-02开发环境.mp4181.51MB[1.6]--2.1.3scala概述-03包的引入和定义.mp476.55MB#2.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[2.2]--2.2.1scala基础语法-01变量与常量.mp411.8MB[2.3]--2.2.2scala基础语法-02常用数据类型.mp421.18MB[2.4]--2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作.mp474.09MB[2.5]--2.2.4scala基础语法-04正则表达式.mp459.4MB[2.6]--2.2.5scala基础语法-05文件读写.mp431.56MB#3.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[3.2]--2.3.1scala运算符.mp4101.44MB#4.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[4.2]--2.4.1Scala程序控制结构.mp448.43MB#5.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[5.2]--2.5.1Scala函数.mp4106.07MB#6.6#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[6.1]--2.6.1面向对象(基础)-01类和对象.mp4114.16MB[6.2]--2.6.2面向对象(基础)-02构造器.mp434.41MB[6.3]--2.6.3面向对象(基础)-03继承.mp460.1MB[6.4]--2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类.mp428.43MB[6.5]--2.6.5面向对象(基础)-05抽象.mp449.07MB#7.3#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[7.1]--2.7.1面向对象(高级)-01特质.mp424.88MB[7.2]--2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换.mp476.82MB#8.5#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[8.1]--2.8.1数据结构(基础)-01数组.mp491.22MB[8.2]--2.8.2数据结构(基础)-02元组.mp416.47MB[8.3]--2.8.3数据结构(基础)-03列表.mp435.6MB[8.4]--2.8.4数据结构(基础)-04集合.mp417.79MB#9.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[9.2]--2.9.1数据结构(高级)-01映射.mp431.36MB[9.3]--2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作.mp432.74MB[9.4]--2.9.3数据结构(高级)-03迭代器.mp498.4MB[9.5]--2.9.4数据结构(高级)-04并行集合.mp423.08MB#10.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[10.2]--2.10.1scala函数式编程-01模式匹配.mp479.62MB[10.3]--2.10.2scala函数式编程-02样例类.mp468.22MB[10.4]--2.10.3scala函数式编程-03匿名函数.mp464.44MB[10.5]--2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包.mp462.29MB[10.6]--2.10.5scala函数式编程-05return表达式.mp4127.67MB[10.7]--2.10.6scala函数式编程-06偏函数.mp490.46MB[10.8]--2.10.7scala函数式编程-07柯里化.mp451.57MB[10.9]--2.10.8scala函数式编程-08高阶函数.mp441.53MB#11.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[11.2]--2.11.1类型参数-01泛型类.mp491.45MB[11.3]--2.11.2类型参数-02泛型函数.mp442.47MB[11.4]--2.11.3类型参数-03类型边界.mp433.87MB[11.5]--2.11.4类型参数-04视图界定.mp469.93MB#12.1#--随堂源代码下载.pdf83.6KB[12.2]--2.12.1scala设计模式-01创建型.mp471.5MB[12.3]--2.12.2scala设计模式-02结构型.mp478.63MB[12.4]--2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象.mp4196.1MB[12.5]--2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等.mp472.71MB[2.1]--4.1.1Spark起源和功能介绍.mp4275.21MB[2.2]--4.1.2Spark环境的准备和软件下载.mp4221.46MB[2.3]--4.1.3Ubuntu环境下的安装.mp457.36MB[2.4]--4.1.4CentOS环境下的安装.mp4106.27MB[2.5]--4.1.5Windows环境下的安装.mp4203.98MB[2.6]--4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark.mp4359.47MB[2.7]--4.1.7搭建PySpark的开发环境.mp495.71MB[2.8]--4.1.8云环境的使用.mp4222.92MB[3.1]--4.2.1rdd的介绍.mp443.32MB[3.2]--4.2.2rdd实战课程.mp4144.72MB[3.3]--4.2.3Flatmap案例使用.mp486.21MB[3.4]--4.2.4集合操作.mp4142.2MB[3.5]--4.2.5Action如何使用.mp469.18MB[3.6]--4.2.6cache和分区功能.mp4663.31MB[4.1]--4.3.1PairRdd的map和filter.mp4193.85MB[4.2]--4.3.2reducebykey和groupbykey.mp4262.82MB[4.3]--4.3.3keyby和countbykey.mp4283.19MB[4.4]--4.3.4combinebykey.mp4140.92MB[4.5]--4.3.5aggregatebykey.mp4104.08MB[4.6]--4.3.6foldbykey.mp4130.34MB[4.7]--4.3.7sortbykey.mp464.93MB[4.8]--4.3.8join.mp451.84MB[4.9]--4.3.9partition.mp4438.93MB[4.10]--4.3.10广播变量.mp4778.51MB[4.11]--4.3.11累加器.mp4159.42MB[5.1]--4.4.1什么是Spark的Dataframe.mp4178.48MB[5.2]--4.4.2什么是Dataframe的数据类型.mp4380.55MB[6.1]--4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接.mp4180.37MB[6.2]--4.5.2什么是SparkDF的链接.mp4332.72MB[7.1]--4.6.1什么是SparkSQL.mp4758.62MB[7.2]--4.6.2什么是Spark的数据源.mp490.35MB[8.1]--4.7.1Spark大数据集群环境准备.mp4237.25MB[8.2]--4.7.2spark-submit使用.mp4254.95MB[8.3]--4.7.3sparkonyarn使用.mp4233.82MB[8.4]--4.7.4spark性能调优和监控.mp4365.67MB[9.1]--4.8.1sparkstream介绍.mp4126.02MB[9.2]--4.8.2DStreamAPI使用.mp4167.68MB[9.3]--4.8.3StructureStream的使用.mp4780.49MB[9.4]--4.8.4Spark流和Kafka联动.mp4100.65MB[9.5]--4.8.5流处理的时间窗口.mp4106.73MB[2.1]--5.1.1-大数据实时计算框架简介.mp4147.95MB[2.2]--5.1.2-Storm的体系架构.mp443.2MB[2.3]--5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建.mp485.2MB[2.4]--5.1.4-Storm的全分布模式和HA.mp485.6MB[2.5]--5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数.mp4255.49MB[2.6]--5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据.mp426.13MB[3.1]--5.2.1-WordCount数据流动的过程.mp462.55MB[3.2]--5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序.mp4289.23MB[3.3]--5.2.3-部署和运行Storm任务.mp473.37MB[3.4]--5.2.4-Storm任务执行的过程.mp419.73MB[3.5]--5.2.5-Storm内部通信的机制.mp423.5MB[4.1]--5.3.1-典型的实时计算系统的架构.mp432.48MB[4.2]--5.3.2-集成Storm与Redis.mp463.54MB[4.3]--5.3.3-集成Storm与HDFS.mp4177.25MB[4.4]--5.3.4-集成Storm与HBase.mp458.81MB[2.1]--6.1.1-Flink的简介.mp4112.02MB[2.2]--6.1.2-Flink的体系架构.mp440.15MB[2.3]--6.1.3-部署Flink的Standalone的模式.mp4250.61MB[2.4]--6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式.mp4289.39MB[2.5]--6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别.mp486.97MB[2.6]--6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现.mp435.44MB[2.7]--6.1.7-Flink的HA.mp458.85MB[2.8]--6.1.8-FlinkUI界面介绍.mp414.25MB[2.9]--6.1.9-Flink的分布式缓存.mp465.07MB[2.10]--6.1.10-对比各种流式计算引擎.mp440.27MB[3.1]--6.2.1-Flink批处开发.mp466.12MB[3.2]--6.2.2-Flink流处理开发.mp4424.4MB[3.3]--6.2.3-使用Flink-Scala-Shell.mp466.12MB[3.4]--6.2.4-Flink的并行度分析.mp440.74MB[4.1]--6.3.1-map和flatMap和mapPartition.mp447.74MB[4.2]--6.3.2-filter与distinct.mp484.22MB[4.3]--6.3.3-Join操作.mp436.85MB[4.4]--6.3.4-笛卡尔积.mp472.48MB[4.5]--6.3.5-First-N分析.mp417.37MB[4.6]--6.3.6-外连接操作.mp4315.02MB[5.1]--6.4.1-基本的数据源示例.mp443.16MB[5.2]--6.4.2-自定义数据源.mp455.42MB[5.3]--6.4.3-内置的Connector.mp49.97MB[5.4]--6.4.4-DataStream的转换操作.mp484.36MB[5.5]--6.4.5-DataSink.mp4219.01MB[6.1]--6.5.1-广播变量.mp471.98MB[6.2]--6.5.2-累加器和计数器.mp466.68MB[7.1]--6.6.1-状态State.mp4108.37MB[7.2]--6.6.2-检查点的配置.mp444.97MB[7.3]--6.6.3-State的后端存储模式.mp410.97MB[7.4]--6.6.4-修改StateBackend的两种方式.mp416.76MB[7.5]--6.6.5-重启策略.mp414.09MB[8.1]--6.7.1-Flink的Table和SQL简介.mp414.06MB[8.2]--6.7.2-使用TableAPI.mp472.64MB[8.3]--6.7.3-使用FlinkSQL.mp440.86MB[8.4]--6.7.4-使用FlinkSQLClient.mp417.58MB[1.2]--1.1.1-平台介绍.mp419.04MB[2.1]--1.2.1-平台架构.mp45.06MB[2.2]--1.2.2-日志原始数据输入.mp416.81MB[2.3]--1.2.3-业务数据输入.mp48.59MB[2.4]--1.2.4-日志数据源生成.mp413.39MB[2.5]--1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid.mp410.28MB[2.6]--1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库.mp414.55MB[2.7]--1.2.7-基本KPI指标的计算.mp47.58MB[2.8]--1.2.8-数仓任务调度系统.mp48.95MB[2.9]--1.2.9-数据展示.mp413.46MB#3.1#--【资料下载】作业百度链接地址.pdf22.36KB[3.2]--1.3.1-NPS报告.mp420.77MB[3.3]--1.3.2-渠道留存报告.mp429.68MB[1.4.1]--1.1.1电商发展状况及数据应用场景.mp457.75MB[1.4.2]--1.1.2星型模式与OLAP多维数据库.mp424.29MB[1.4.3]--1.1.3Kimball的DWBI架构.mp412.65MB[1.5.1]--1.2.1维度建模基础概念.mp424.38MB[1.5.2]--1.2.2维度及事实类型.mp454.75MB[1.5.3]--1.2.3维度建模基本过程及思想.mp419.54MB[1.6.1]--1.3.1维度进阶与高级设计技术.mp4188.03MB[1.6.2]--1.3.2事实进阶与高级设计技术.mp490.93MB[1.6.3]--1.3.3避免常见的维度建模错误.mp429.5MB[1.7.1]--1.4.1数仓分层架构.mp430.18MB[1.7.2]--1.4.2数仓设计规范.mp432.54MB[1.8.1]--1.5.1项目背景及方案设计.mp425.72MB[1.8.2]--1.5.2库存主题域设计.mp467.06MB[1.8.3]--1.5.3交易主题域设计.mp4114.94MB[1.9.1]--1.6.1订单管理.mp424.25MB[1.9.2]--1.6.2销售增长曲线.mp413.67MB[1.9.3]--1.6.3模型开发实践.mp4175.17MB[1.10.1]--1.7.1出库(妥投)累积快照.mp4186.68MB[1.10.2]--1.7.2谈谈库存周转率、售罄率？.mp452.48MB[1.10.3]--1.7.3总结：维度建模项目经验.mp430.34MB#1.2#--【下载】代码下载.pdf83.6KB#1.3#--【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据.pdf83.6KB[2.3.1]--2.1.1实时数仓概念.mp418.44MB[2.3.2]--2.1.2相关技术框架.mp417.94MB[2.3.3]--2.1.3业界实现方案.mp421.58MB[2.4.1]--2.2.1业务背景和问题.mp410.18MB[2.4.2]--2.2.2数据建模.mp421.09MB[2.4.3]--2.2.3技术架构.mp436.39MB[2.5.1]--2.3.1业务过程介绍和环境准备.mp434.23MB[2.5.2]--2.3.2订单表设计和开发.mp491.91MB[2.5.3]--2.3.3订单明细表设计和开发.mp4107.13MB[2.6.1]--2.4.1流量域明细表.mp4276.22MB[2.7.1]--2.5.1商品维表开发.mp451.26MB[2.8.1]--2.6.1流水相关模型开发-1.mp458.49MB[2.8.2]--2.6.2维表关联优化.mp432.47MB[2.9.1]--2.7.1uv与在线用户数.mp4320.57MB[2.9.2]--2.7.2近似计算.mp4161.84MB[2.9.3]--2.7.3数据补偿.mp453.96MB#2.2#--【下载】代码下载.pdf83.6KB[3.3.1]--3.1.1什么是用户画像_01.mp48.34MB[3.3.2]--3.1.2构建用户画像意义.mp417.95MB[3.3.3]--3.1.3用户标签体系.mp412.05MB[3.4.1]--3.2.1用户标签建模方法.mp431.22MB[3.4.2]--3.2.2用户画像技术架构.mp428.93MB[3.5.1]--3.3.1用户标签分类.mp413.84MB[3.5.2]--3.3.2数据收集和清洗.mp424.72MB[3.5.3]--3.3.3用户属性标签挖掘_1.mp480.79MB[3.6.1]--3.4.1用户行为日志数据采集和接入.mp416.3MB[3.6.2]--3.4.2用户活跃度标签统计分析_1.mp4298.31MB[3.7.1]--3.5.1用户类目兴趣.mp422.6MB[3.7.2]--3.5.2统一用户标识.mp413.37MB[3.7.3]--3.5.3用户人群画像.mp49.81MB[3.8.1]--3.6.1用户全生命周期精准营销.mp423.06MB[3.8.2]--3.6.2个性化推荐.mp424.02MB[3.8.3]--3.6.3用户画像总结.mp410.38MB#3.2#--【下载】代码下载.pdf83.6KB[2.2.1]--1.1.1广告业务简介及统计系统架构-广告业务简介及统计需求.pdf332.46KB[2.2.2]--1.1.1广告业务简介及统计需求.mp49.55MB[2.2.3]--1.1.2广告业务简介及统计系统架构-新统计架构应运而生.pdf796.04KB[2.2.4]--1.1.2新统计架构应运而生.mp425.71MB[2.3.1]--1.2.1组件选型-数据存储选型.pdf260.64KB[2.3.2]--1.2.1数据存储选型.mp410.37MB[2.3.3]--1.2.2组件选型-数据格式选型.pdf486.74KB[2.3.4]--1.2.2数据格式选型.mp4367.26MB[2.3.5]--1.2.3组件选型-数据再处理组件选型.pdf556.13KB[2.3.6]--1.2.3数据再处理组件选型.mp4114.62MB#2.4.1#--【课程代码下载】.pdf83.6KB[2.4.2]--1.3.1实时统计-Druid.pdf1.03MB[2.4.3]--1.3.1实时统计-Druid.mp4162.17MB[2.4.4]--1.3.2实时统计-实时统计数据注入.pdf684.81KB[2.4.5]--1.3.2实时统计数据注入-理论.mp4173.46MB[2.4.6]--1.3.2实时统计数据注入-实操.mp4145.16MB[2.4.7]--1.3.3实时统计-统计结果查询及数据看板.pdf894.72KB[2.4.8]--1.3.3统计结果查询及数据看板-理论.mp4152.43MB[2.4.9]--1.3.3统计结果查询及数据看板-实操.mp4288.18MB[3.2.1]--2.1.1-Kafka落地HDFS-理论.mp4199.5MB[3.2.2]--2.1.1-Kafka落地HDFS-实操.mp4315.05MB[3.2.3]--2.1.2批量统计.mp4292.1MB[3.2.4]--2.1.3服务高可用.mp471.28MB[3.3.1]--2.2.1监控系统.mp431.51MB[3.3.2]--2.2.2集群监控.mp431.67MB[3.4.1]--课前准备-zeppelin安装.pdf344.78KB[3.4.2]--2.3.1广告离线数据分析-ApacheZeppelin.mp443.16MB[3.4.3]--2.3.2广告离线数据分析-SparkonZeppelin实战.mp462.43MB[4.2.1]--3.1.1广告实时竞价RTB.mp424.62MB[4.3.1]--3.2.1用户画像介绍.mp4141.44MB[4.3.2]--3.2.2使用SparkML预测用户性别.mp4392.83MB[4.3.3]--3.2.3用户画像介绍在广告业务中的应用.mp414.53MB[4.4.1]--3.3.1Redis中使用Lua脚本.mp4291.33MB[4.4.2]--3.3.2用户画像在线库需求与设计.mp438.93MB[4.4.3]--3.3.3用户画像在线库服务端Lua脚本实现.mp4217.76MB[4.4.4]--3.3.4用户画像在线库基于Lettuce的客户端代码实现.mp4204.08MB#1#--【课前准备】有道广告项目实战数据包.pdf18.68KB#1.1.2#--【下载】第1、2节代码下载.pdf83.6KB#1.1.3#--【下载】第3、4节代码下载.pdf83.6KB#1.1.4#--【下载】图计算实验环境.pdf21.34KB[1.2.1]--1.1.1-图计算应用-图的基本概念-什么是图.mp4105.12MB[1.2.2]--1.1.2-图计算应用-图的基本概念-图的典型例子.mp4143.01MB[1.3.1]--1.2.1-图计算应用-图如何存储-图的数据结构表达.mp4115.27MB[1.3.2]--1.2.2.1-图数据库初识（第一部分图数据库概述）.mp493.81MB[1.3.3]--1.2.2.2-图数据库初识（第二部分neo4j入门介绍）.mp441.82MB[1.3.4]--1.2.2.3-图数据库初识（第三部分neo4j的安装和部署）.mp432.74MB[1.3.5]--1.2.2.4-图数据库初识（第四部分neo4j数据建模）.mp4141.66MB[1.3.6]--1.2.2.5-图数据库初识（第五部分neo4j数据导入）.mp427.81MB[1.3.7]--1.2.3.1-图数据库进阶（第一部分）.mp4122.76MB[1.3.8]--1.2.3.2-图数据库进阶（第二部分）.mp4138.45MB[1.3.9]--1.2.4-图数据库高级功能.mp485.98MB[1.4.1]--1.3.1-什么是图计算.mp422.86MB[1.4.2]--1.3.2_图计算框架的发展.mp425.42MB[1.5.1]--1.4.1_什么是图深度学习.mp428.75MB[1.5.2]--1.4.2-图开源深度学习框架.mp4307.34MB[1.5.3]--1.4.3.1-图深度学习的应用1.mp430.68MB[1.5.4]--1.4.3.2-图深度学习的应用2.mp4268.82MB#2.1.2#--【下载】实验环境、数据、代码下载.pdf18.04KB
课件.7z96.21GB
