本套课程来自大数据开发工程师（完结），，本套课程文件总计37.9G，附课程相关资料

本套大数据课程中的技术体系包含目前主流的Hadoop、Spark、Flink三大技术生态圈，涵盖了企业中最常见的技术组件，可以满足大家在公司中的工作需求

Q:这套课程要学多久？学完能达到什么水平呢？

本套大数据学完的时间，和每个人的基础、接受能力和时间安排都有关，一般情况下，如果能保证每天听课1小时，练习至少2个小时，3~4个月是可以学完的。建议保持连续学习，这样学习效果更好，以及通过视频配套的思维导图做好预习，电子书巩固视频内容。学完后可以达到大数据中级工程师水平，满足绝大部分公司的大数据岗位需求

Q:这套大数据课程中学的东西工作中够用吗？

足够用的，目前本套大数据课程中的技术体系包含目前主流的Hadoop、Spark、Flink三大技术生态圈，涵盖了企业中最常见的技术组件，可以满足大家在公司中的工作需求

Q:我目前是java程序员，大数据属于零基础，能学的会吗？

可以的，java程序员学习大数据是具有天然优势的，大数据中的技术框架大部分都是基于java开发的，学习起来很容易上手。 并且我们本套课程配套的有完整的电子书，方便大家及时查漏补缺，以及本套视频教程带有配套字幕，学起来也会更加轻松

课程目录

• 1-阶段一：走进大数据
• 第01周 学好大数据先攻克Linux
• 第1章笑傲大数据成长体系课
• 1-1笑傲大数据：总体介绍
• 第2章Linux虚拟机安装配置
• 2-1如何安装Linux虚拟机 – 01
• 2-2使用Vmware安装Linux虚拟机 – 01
• 2-3使用克隆的方式创建Linux虚拟机 – 01
• 2-4使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式一 – 01
• 2-5使用SecureCRT连接Linux虚拟机之方式二 – 01
• 2-6SecureCRT配置修改 – 01
• 第3章Linux极速上手
• 3-10Linux常见高级命令之三剑客(sed) – 01
• 3-11Linux常见高级命令之三剑客(awk) – 01
• 3-1Linux常见高级命令之vi的使用 – 01
• 3-2Linux常见高级命令之wc的使用 – 01
• 3-3Linux常见高级命令之sort的使用 – 01
• 3-4Linux常见高级命令之uniq的使用 – 01
• 3-5Linux常见高级命令之head的使用 – 01
• 3-6Linux常见高级命令之date的使用 – 01
• 3-7Linux常见高级命令之ps和netstat的使用 – 01
• 3-8Linux常见高级命令之jps+top+kill的使用 – 01
• 3-9Linux常见高级命令之三剑客(grep) – 01
• 第4章Linux试炼之配置与shell实战
• 4-10shell扩展 – 01
• 4-11Linux中的定时器crontab – 01
• 4-1Linux高级配置之静态ip设置 – 01
• 4-2Linux高级配置之hostname设置 – 01
• 4-3Linux高级配置之防火墙设置 – 01
• 4-4开发执行第一个shell脚本 – 01
• 4-5shell中变量的定义 – 01
• 4-6shell中四种变量的使用 – 01
• 4-7shell中的循环和判断之for循环 – 01
• 4-8shell中的循环和判断之while循环 – 01
• 4-9shell中的循环和判断之if判断 – 01
• 第5章Linux总结与走进大数据
• 5-1实战：在Linux上安装配置JDK – 01
• 5-2Linux总结 – 01
• 5-3什么是大数据 – 01
• 5-4大数据产生的背景 – 01
• 5-5大数据的4V特征 – 01
• 5-6大数据的行业应用 – 01
• 附件
• 01-Linux快速上手使用-PPT (1)
• 01-学好大数据先攻克Linux-网就业班 (1)
• 1 Linux虚拟机安装配置丨网教程
• 2 Linux基础命令的使用【选修】丨网教程
• 3 Linux极速上手丨网教程
• 4 Linux试炼之配置与shell实战丨网教程
• 5 Linux总结与走进大数据丨网教程
• 6 作业丨网教程
• 第02周 大数据起源之初识Hadoop
• 第1章初识Hadoop
• 1-1什么是Hadoop – 01
• 1-2Hadoop发行版及核心组件介绍 – 01
• 第2章Hadoop的两种安装方式
• 2-1Hadoop伪分布集群安装部署 – 01
• 2-2Hadoop伪分布集群安装部署 – 01
• 2-3Hadoop分布式集群安装部署 – 01
• 2-4Hadoop分布式集群安装部署 – 01
• 2-5Hadoop的客户端节点 – 01
• 附件
• 02-大数据起源之Hadoop-PPT (1)
• 02-大数据起源之初识Hadoop-网就业班 (1)
• 1 初始Hadoop丨网教程 (1)
• 2 Hadoop的安装方式丨网教程 (1)
• 3 作业丨网教程 (1)
• 第03周 Hadoop之HDFS的使用
• 第1章HDFS介绍
• 1-1HDFS介绍 –
• 1-2HDFS的Shell介绍 –
• 第2章HDFS基础操作
• 2-1HDFS的常见Shell操作 –
• 2-2HDFS案例实操 –
• 第3章Java操作HDFS
• 3-1Java代码操作HDFS –
• 3-2Java代码操作HDFS –
• 附件
• 03-Hadoop之HDFS的使用-网就业班 (1)
• 03-网-学习资料预览 (1)
• 1 HDFS介绍丨网教程
• 2 HDFS基础操作丨网教程
• 3 Java操作HDFS丨网教程
• 第04周 Hadoop之HDFS核心进程剖析
• 第1章初识NameNode
• 1-1NameNode介绍-
• 1-2NameNode深入-
• 第2章NameNode进阶
• 2-1SecondaryNameNode介绍
• 2-2DataNode介绍
• 2-3NameNode总结
• 第3章HDFS高级
• 3-1HDFS的回收站
• 3-2HDFS的安全模式
• 3-3实战：定时上传数据至HDFS
• 3-4HDFS的高可用和高扩展
• 3-5本周总结+寄语
• 附件
• 04-Hadoop之HDFS核心进程剖析-网就业班 (1)
• 04-网-学习资料预览 (1)
• 1 初始NameNode丨网教程 (1)
• 2 NameNode进阶丨网教程 (1)
• 3 HDFS高级丨网教程 (1)
• 4 Hadoop核心复盘丨网教程 (1)
• 大数据起源之Hadoop-1.xmind
• 第05周 Hadoop之初识MR
• 第1章初识MapReduce
• 1-1MapReduce介绍
• 1-2MapReduce执行原理
• 第2章实战：WordCount
• 2-1WordCount案例图解
• 2-2实战：WordCount案例开发
• 2-3实战：WordCount案例开发
• 第3章深入MapReduce
• 3-1MapReduce任务日志查看
• 3-2停止Hadoop集群中的任务
• 3-3MapReduce程序扩展
• 第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出
• 4-1Shuffle执行过程分析
• 4-2Hadoop中的序列化机制
• 4-3InputFormat层级分析
• 4-4InputFormat之getSplits源码剖析
• 4-5InputFormat之getSplits源码剖析
• 4-6InputFormat之RecordReader源码剖析
• 4-7OutputFormat源码剖析
• 附件
• 05-Hadoop之初识MR-网就业班 (2)
• 05-网-学习资料预览 (2)
• 1 初始MapReduce丨网教程 (1)
• 2 实战：WordCount丨网教程 (1)
• 3 深入MapReduce丨网教程 (1)
• 4 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出丨网教程 (1)
• 2-阶段二：PB级离线数据计算分析方案
• 第06周 拿来就用的企业级解决方案
• 第1章剖析小文件问题与企业级解决方案
• 1-1小文件问题之SequenceFile
• 1-2小文件问题之SequenceFile
• 1-3小文件问题之MapFile
• 1-4案例：小文件存储和计算
• 第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案
• 2-1数据倾斜问题分析
• 2-2数据倾斜案例实战
• 2-3数据倾斜案例实战
• 第3章YARN实战
• 3-1YARN的基本情况介绍
• 3-2YARN中的调度器分析
• 3-3案例：YARN多资源队列配置和使用
• 第4章Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】
• 4-1Hadoop官方文档使用指南
• 4-2Hadoop在CDH中的使用
• 4-3Hadoop在HDP中的使用
• 第5章Hadoop核心复盘
• 5-1本周总结+寄语
• 附件
• 06-网-学习资料预览
• 06-拿来就用的企业级解决方案-网就业班
• 1 剖析小文件问题与企业级解决方案丨网教程
• 2 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案丨网教程
• 3 YARN实战丨网教程
• 4 Hadoop官方文档使用指北丨网教程
• 5 Hadoop核心复盘丨网教程
• 大数据起源之Hadoop-2.xmind
• 第07周 Flume从0到高手一站式养成记
• 第1章极速入门Flume
• 1-1快速了解Flume
• 1-2Flume的三大核心组件
• 1-3Flume安装部署
• 第2章极速上手Flume使用
• 2-1Flume的HelloWorld
• 2-2案例：采集文件内容上传至HDFS
• 2-3案例：采集网站日志上传至HDFS
• 第3章精讲Flume高级组件
• 3-1Flume高级组件之SourceInterceptors
• 3-2Flume高级组件之ChannelSelectors
• 3-3Flume高级组件之SinkProcessors
• 第4章Flume出神入化篇
• 4-1各种自定义组件
• 4-2Flume优化
• 4-3Flume进程监控
• 第5章Flume核心复盘
• 5-1本周总结+寄语
• 附件
• 07-Flume从0到高手一站式养成记-网就业班
• 07-网-学习资料预览
• 1 极速入门Flume丨网教程
• 2 极速上手Flume使用丨网教程
• 3 精讲Flume高级组件丨网教程
• 4 Flume出神入化篇丨网教程
• 5 Flume核心复盘丨网教程
• 数据采集之Flume.xmind
• 第08周 数据仓库Hive从入门到小牛
• 第1章快速了解Hive
• 1-1快速了解Hive
• 第2章数据库与数据仓库区别
• 2-1数据库和数据仓库的区别
• 2-2Hive安装部署
• 第3章Hive基础使用
• 3-1Hive使用方式之命令行方式
• 3-2Hive使用方式之JDBC方式
• 3-3Set命令的使用
• 3-4Hive的日志配置
• 第4章Hive核心实战
• 4-10Hive数据处理综合案例（下）
• 4-1Hive中数据库的操作
• 4-2Hive中表的操作
• 4-3Hive中数据类型的应用
• 4-4Hive中数据类型的应用
• 4-5Hive表类型之内部表+外部表
• 4-6Hive表类型之内部分区表
• 4-7Hive表类型之外部分区表
• 4-8Hive表类型之桶表+视图
• 4-9Hive数据处理综合案例（上）
• 第5章Hive高级函数实战
• 5-1Hive高级函数之分组排序取TopN
• 5-2Hive高级函数之行转列
• 5-3Hive高级函数之列转行
• 5-4Hive的排序函数
• 5-5Hive的分组和去重函数
• 第6章Hive技巧与核心复盘
• 6-1一个SQL语句分析
• 6-2Hive的Web工具-HUE
• 6-3本周总结+寄语
• 附件
• 08-网-学习资料预览
• 08-数据仓库Hive从入门到小牛-网就业班
• 1 快速了解Hive丨网教程
• 2 数据库与数据仓库区别丨网教程
• 3 Hive基础使用丨网教程
• 4 Hive核心实战丨网教程
• 5 Hive高级函数实战丨网教程
• 6 Hive技巧与核心复盘丨网教程
• 3-阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战
• 第09周 7天极速掌握Scala语言
• 第1章Scala极速入门
• 1-1快速了解Scala
• 1-2Scala环境安装配置
• 第2章Scala基础语法
• 2-1Scala中的变量和数据类型
• 2-2Scala中的表达式和循环
• 2-3Scala集合体系之Set
• 2-4Scala集合体系之List
• 2-5Scala集合体系之Map
• 2-6Scala中的Array和Tuple
• 2-7Scala集合总结
• 2-8Scala中函数的使用
• 第3章Scala面向对象
• 3-1Scala面向对象之类的使用
• 3-2Scala面向对象之对象和伴生对象
• 3-3Scala面向对象之apply方法
• 3-4Scala面向对象之main方法的使用
• 3-5Scala面向对象之接口的使用
• 第4章Scala函数式编程
• 4-1Scala函数式编程介绍
• 4-2Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数
• 4-3Scala函数式编程之常用高阶函数的使用
• 第5章Scala高级特性
• 5-1Scala高级特性之模式匹配
• 5-2Scala高级特性之隐式转换
• 第6章Scala核心复盘
• 6-1本周总结+寄语
• 附件
• 09-7天极速掌握Scala语言-网就业班 (1)
• 09-网-学习资料预览 (1)
• 1 Scala极速入门丨网教程 (1)
• 2 Scala基础语法丨网教程 (1)
• 3 Scala面向对象丨网教程 (1)
• 4 Scala函数式编程丨网教程 (1)
• 5 Scala高级特性丨网教程 (1)
• 6 Scala核心复盘丨网教程 (1)
• Scala快速上手.xmind
• 第10周 Spark快速上手-上传版
• 第1章初识Spark
• 1-1快速了解Spark
• 1-2SparkStandalone集群安装部署
• 1-3SparkONYARN集群安装部署
• 第2章解读Spark工作与架构原理
• 2-1Spark工作原理分析
• 2-2什么是RDD
• 2-3Spark架构原理
• 第3章Spark实战：单词统计
• 3-1Spark项目开发环境配置
• 3-2WordCount之Scala代码
• 3-3WordCount之Java代码
• 3-4Spark任务的三种提交方式
• 3-5Spark开启historyServer服务
• 第4章Transformation与Action开发实战
• 4-1创建RDD的三种方式
• 4-2Transformation和Action介绍
• 4-3Transformation操作开发实战之Scala代码(
• 4-4Transformation操作开发实战之Scala代码(
• 4-5Transformation操作开发实战之Java代码(上
• 4-6Transformation操作开发实战之Java代码(下
• 4-7Action操作开发实战之Scala代码
• 4-8Action操作开发实战之Java代码
• 第5章RDD持久化
• 5-1共享变量之Accumulator的使用
• 5-2RDD持久化开发实战之Scala代码
• 5-3共享变量之BroadcastVariable的使用
• 第6章TopN主播统计
• 6-1TopN主播统计需求分析
• 6-2TopN主播统计代码实现之Scala代码
• 6-3TopN主播统计代码实现之Java代码
• 第7章面试与核心复盘
• 7-1面试题
• 7-2本周总结+寄语
• 附件
• 1 初识Spark丨网教程 (1)
• 10-Spark快速上手-网就业班 (1)
• 10-网-学习资料预览 (1)
• 2 解读Spark工作与架构原理丨网教程 (1)
• 3 Spark实战：单词统计丨网教程 (1)
• 4 Transformation与Action开发丨网教程 (1)
• 5 RDD持久化丨网教程 (1)
• 6 TopN主播统计丨网教程 (1)
• 7 面试与核心复盘丨网教程 (1)
• 内存计算引擎之Spark.xmind
• 第11周 Spark性能优化的道与术
• 附件
• 1 Spark三种任务提交模式丨网教程
• 11-Spark性能优化的道与术-网就业班
• 11-网-学习资料预览
• 2 Shuffle机制分析丨网教程
• 3 Spark之checkpoint丨网教程
• 4 Spark程序性能优化企业级最佳实践丨网教程
• 5 Spark性能优化之算子优化丨网教程
• 6 极速上手SparkSql丨网教程
• 7 Spark实战与核心复盘丨网教程
• 1-1宽依赖和窄依赖
• 1-2Stage
• 1-3Spark任务的三种提交模式
• 2-1Shuffle介绍
• 2-2三种Shuffle机制分析
• 3-1checkpoint概述
• 3-2checkpoint和持久化的区别
• 3-3checkpoint代码开发(Scala+Java)
• 3-4checkpoint代码执行分析
• 3-5checkpoint源码分析之写操作
• 3-6checkpoint源码分析之读操作
• 4-1Spark程序性能优化分析
• 4-2高性能序列化类库Kryo的使用
• 4-3持久化或者checkpoint
• 4-4JVM垃圾回收调忧
• 4-5提高并行度
• 4-6提高并行度
• 4-7数据本地化
• 5-1算子优化之mapPartitions
• 5-2算子优化之foreachPartition
• 5-3算子优化之repartition的使用
• 5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey
• 6-1SparkSql快速上手使用
• 6-2DataFrame常见算子操作
• 6-3DataFrame的sql操作
• 6-4RDD转换为DataFrame之反射方式
• 6-5RDD转换为DataFrame之编程方式
• 6-6load和save操作
• 6-7SaveMode的使用
• 6-8内置函数介绍
• 7-1实战：TopN主播统计
• 7-2实战：TopN主播统计
• 7-3本周总结+寄语
• 第12周 综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓一手
• 第1章电商数据仓库效果展示一手
• 1-1项目效果展示 – 01(002938)一手
• 1-2项目的由来 – 01(002938)一手
• 第2章数据仓库前置技术一手
• 2-1什么是数据仓库 – 01一手
• 2-2数据仓库基础知识 – 01一手
• 2-3数据仓库分层 – 01一手
• 2-4典型数仓系统架构分析 – 01一手
• 第3章电商数仓技术选型一手
• 3-1技术选型 – 01一手
• 3-2整体架构设计 – 01一手
• 3-3服务器资源规划 – 01一手
• 第4章数据生成与采集一手
• 4-1生成用户行为数据【客户端数据】 – 01一手
• 4-2生成商品订单相关数据【服务端数据】 – 01一手
• 4-3采集用户行为数据【客户端数据】 – 01一手
• 4-4Sqoop安装部署 – 01一手
• 4-5Sqoop之数据导入功能 – 01一手
• 4-6Sqoop之数据导出功能 – 01一手
• 4-7采集商品订单相关数据【服务端数据】 – 01一手
• 4-8采集商品订单相关数据【服务端数据】 – 01一手
• 第5章用户行为数仓设计与实现一手
• 5-10需求二之需求分析 – 01一手
• 5-11需求二之app层开发 – 01一手
• 5-12需求二之开发脚本 – 01一手
• 5-13需求三之需求分析 – 01一手
• 5-14需求三之dws层和app层开发 – 01一手
• 5-15需求三之开发脚本 – 01一手
• 5-16需求四之需求分析 – 01一手
• 5-17需求四之app层开发 – 01一手
• 5-18需求四之开发脚本 – 01一手
• 5-19需求五之需求分析 – 01一手
• 5-1用户行为数据数仓开发之ods层开发 – 01一手
• 5-20需求五之dws层开发 – 01一手
• 5-21需求五之app层开发 – 01一手
• 5-22需求五之结果验证 – 01一手
• 5-23需求六之需求分析 – 01一手
• 5-24需求六之dws层和app层开发 – 01一手
• 5-25需求六之开发脚本 – 01一手
• 5-26用户行为数据数仓表和任务脚本总结 – 01一手
• 5-2用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取 – 01一手
• 5-3用户行为数据数仓开发之dwd层开发 – 01一手
• 5-4用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取 – 01一手
• 5-5用户行为数据数仓需求分析 – 01一手
• 5-6需求一之需求分析 – 01一手
• 5-7需求一之dws层开发 – 01一手
• 5-8需求一之app层开发 – 01一手
• 5-9需求一之开发脚本 – 01一手
• 第6章项目核心复盘一手
• 6-1本周总结 – 01一手
• 附件一手
• 1 电商数据仓库效果展示丨网教程一手
• 12-1 网-学习资料预览一手
• 12-2 网-学习资料预览一手
• 12-综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓-网就业班一手
• 2 数据仓库前置技术丨网教程一手
• 3 电商数仓技术选型丨网教程一手
• 4 数据生成与采集丨网教程一手
• 5 用户行为数仓设计与实现丨网教程一手
• 6 项目核心复盘丨网教程一手
• 电商数仓项目-1一手.xmind
• 第13周 综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓
• 第1章商品订单数仓需求分析
• 1-1商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层
• 1-2商品订单数据数仓需求分析
• 第2章需求设计与实现
• 2-10需求四之需求分析
• 2-11需求四之app层开发
• 2-12需求四之开发脚本
• 2-1需求一之需求分析
• 2-2需求一之dws层开发
• 2-3需求一之开发脚本
• 2-4需求二之需求分析
• 2-5需求二之app层开发
• 2-6需求二之开发脚本
• 2-7需求三之需求分析
• 2-8需求三之dws层和app层开发
• 2-9需求三之开发脚本
• 第3章订单拉链表实战
• 3-1什么是拉链表
• 3-2如何制作拉链表
• 3-3【实战】基于订单表的拉链表实现
• 3-4【实战】基于订单表的拉链表实现
• 3-5【实战】基于订单表的拉链表实现
• 3-6拉链表的性能问题分析
• 3-7商品订单数据数仓表和任务脚本总结
• 第4章数据可视化和任务调度实现
• 4-1数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
• 4-2数据可视化之Zepplin的使用
• 4-3任务调度之Crontab调度器的使用
• 4-4任务调度之Azkaban的安装部署
• 4-5任务调度之Azkaban提交独立任务
• 4-6任务调度之Azkaban提交依赖任务
• 4-7任务调度之在数仓中使用Azkaban
• 4-8项目优化
• 第5章项目核心复盘
• 5-1本周总结
• 附件
• 1 商品订单数仓需求分析丨网教程
• 13-1 网-学习资料预览
• 13-2 网-学习资料预览
• 13-综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓-网就业班
• 2 需求设计与实现丨网教程
• 3 订单拉链表实战丨网教程
• 4 数据可视化和任务调度实现丨网教程
• 5 项目核心复盘丨网教程
• 电商数仓项目.xmind
• 第14周 消息队列之Kafka从入门到小牛
• 第1章初识Kafka
• 1-1什么是消息队列
• 1-2什么是Kafka
• 第2章Kafka集群安装部署
• 2-1Zookeeper安装部署之单机模式
• 2-2Zookeeper安装部署之集群模式
• 2-3Kafka安装部署之单机模式
• 2-4Kafka安装部署之集群模式
• 第3章Kafka使用初体验
• 3-1Kafka中Topic的操作
• 3-2Kafka中的生产者和消费者
• 3-3案例：QQ群聊天
• 第4章Kafka核心扩展内容
• 4-1Broker扩展内容
• 4-2Producer扩展内容
• 4-3Consumer扩展内容
• 第5章Kafka核心之存储和容错机制
• 5-1Topic+Partition+Message扩展内容
• 5-2存储策略
• 5-3容错机制
• 第6章Kafka生产消费者实战
• 6-1Java代码实现生产者代码
• 6-2Java代码实现消费者代码
• 6-3消费者代码扩展
• 6-4Consumer消费Offset查询
• 6-5Consumer消费顺序
• 6-6Kafka的三种语义
• 第7章Kafka技巧篇
• 7-1JVM参数调忧
• 7-2Replication参数调忧
• 7-3Log参数调忧
• 7-4KafkaTopic命名小技巧
• 7-5Kafka集群监控管理工具(CMAK)
• 第8章Kafka小试牛刀实战篇
• 8-1实战：Flume集成Kafka
• 8-2实战：Flume集成Kafka
• 8-3实战：Kafka集群平滑升级
• 第9章Kafka核心复盘
• 9-1本周总结+寄语
• 附件
• 1 初识Kafka丨网教程
• 14-网-学习资料预览
• 14-消息队列之Kafka从入门到小牛-网就业班
• 2 Kafka集群安装部署丨网教程
• 3 Kafka使用初体验丨网教程
• 4 Kafka核心扩展内容丨网教程
• 5 Kafka核心之存储和容错机制丨网教程
• 6 Kafka生产消费者实战丨网教程
• 7 Kafka技巧篇丨网教程
• 8 Kafka小试牛刀实战篇丨网教程
• 9 Kafka核心复盘丨网教程
• 消息队列之Kafka.xmind
• 第15周 极速上手内存数据库Redis
• 第1章快速了解Redis
• 1-1快速了解Redis
• 1-2Redis的安装部署
• 1-3Redis基础命令
• 1-4Redis多数据库特性
• 第2章Redis核心实践
• 2-1Redis常用数据类型之String
• 2-2Redis常用数据类型之Hash
• 2-3Redis常用数据类型之List
• 2-4Redis常用数据类型之Set
• 2-5Redis常用数据类型之SortedSet
• 2-6案例：存储高一班的学员信息
• 第3章Redis封装工具类技巧
• 3-1Java代码操作Redis之单连接
• 3-2Java代码操作Redis之连接池
• 3-3提取RedisUtils工具类
• 第4章Redis高级特性
• 4-1Redis高级特性之expire
• 4-2Redis高级特性之expire
• 4-3Redis高级特性之info
• 4-4Redis持久化之RDB
• 4-5Redis持久化之AOF
• 4-6Redis的安全策略
• 4-7Redis监控命令-monitor
• 第5章Redis核心复盘
• 5-1Redis架构演进过程
• 5-2本周总结+寄语
• 附件
• 1 快速了解Redis丨网教程
• 15-极速上手内存数据库Redis-网就业班
• 15-网-学习资料预览
• 2 Redis核心实践丨网教程
• 3 Redis封装工具类技巧丨网教程
• 4 Redis高级特性丨网教程
• 5 Redis核心复盘丨网教程
• 4-阶段四：高频实时数据处理方案
• 第16周 Flink快速上手篇
• 第1章初识Flink
• 1-1快速了解Flink
• 第2章实战：流处理和批处理程序开发
• 2-1FlinkStreaming程序开发-Scala
• 2-2FlinkStreaming程序开发-Java
• 2-3FlinkBatch程序开发-Scala
• 2-4FlinkBatch程序开发-Java
• 第3章Flink集群安装部署
• 3-1FlinkStandalone集群安装部署
• 3-2FlinkONYARN的第一种方式
• 3-3FlinkONYARN的第二种方式
• 3-4向集群中提交Flink任务
• 第4章Flink核心API之DataStreamAPI
• 4-1Flink核心API介绍
• 4-2DataStreamAPI之DataSource
• 4-3DataStreamAPI之Transformation
• 4-4DataStreamAPI之Transformation
• 4-5DataStreamAPI之Transformation
• 4-6DataStreamAPI之Transformation
• 4-7DataStreamAPI之Transformation
• 4-8DataStreamAPI之Transformation
• 4-9DataStreamAPI之DataSink
• 第5章Flink核心API之DataSetAPI
• 5-1DataSetAPI之Transformation-map
• 5-2DataSetAPI之Transformation-joi
• 5-3DataSetAPI之Transformation-out
• 5-4DataSetAPI之Transformation-cro
• 5-5DataSetAPI之Transformation-fir
• 第6章Flink核心API之TableAPI和SQL
• 6-1TableAPI和SQL介绍
• 6-2创建TableEnvironment对象
• 6-3TableAPI和SQL的使用
• 6-4使用DataStream创建表
• 6-5使用DataSet创建表
• 6-6将表转换成DataStream
• 6-7将表转换成DataSet
• 第7章Flink核心复盘
• 7-1本周总结+寄语
• 附件
• 1 初识Flink丨网教程
• 16-2 网-学习资料预览
• 16-Flink快速上手篇-网就业班
• 16-网-学习资料预览
• 2 实战：流处理和批处理程序开发丨网教程
• 3 Flink集群安装部署丨网教程
• 4 Flink核心API之DataStream丨网教程
• 5 Flink核心API之DataSet丨网教程
• 6 Flink核心API之Table API和SQ丨网教程
• 7 Flink核心复盘丨网教程
• 新一代计算引擎之Flink.xmind
• 第17周 Flink高级进阶之路
• 1-1Window的概念和类型
• 1-2TimeWindow的使用
• 1-3CountWindow的使用
• 1-4自定义Window的使用
• 1-5Window中的增量聚合和全量聚合
• 1-6Flink中的Time
• 2-1Watermark的分析
• 2-2开发Watermark代码
• 2-3开发Watermark代码
• 2-4通过数据跟踪观察Watermark
• 2-5Watermark+EventTime处理乱序数据
• 2-6延迟数据的三种处理方式
• 2-7在多并行度下的Watermark应用
• 2-8Watermark案例总结
• 3-1并行度介绍及四种设置方式
• 3-2并行度案例分析
• 4-1KafkaConsumer的使用
• 4-2KafkaConsumer消费策略设置
• 4-3KafkaConsumer的容错
• 4-4KafkaProducer的使用
• 4-5KafkaProducer的容错
• 5-1SparkStreaming的WordCount程序开发
• 5-2SparkStreaming整合Kafka
• 6-1本周总结+寄语
• 第18周 直播平台三度关系推荐V1.0
• 1-1项目介绍
• 2-1技术选型之数据采集
• 2-2技术选型之数据存储
• 2-3技术选型之数据计算+数据展现
• 2-4项目整体架构设计
• 3-1Neo4j介绍及安装部署
• 3-2Neo4j之添加数据
• 3-3Neo4j之查询数据
• 3-4Neo4j之更新数据
• 3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据
• 4-1数据采集架构详细设计
• 4-2数据来源分析
• 4-3模拟产生数据
• 5-1数据采集聚合
• 5-2数据分发
• 5-3数据落盘
• 5-4采集服务端数据库数据
• 6-1数据计算核心指标详细分析
• 7-10数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-2
• 7-11三度关系数据导出到MySQL
• 7-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化
• 7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1
• 7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2
• 7-4数据计算之实时维护粉丝关注数据-3
• 7-5数据计算之每天定时更新主播等级
• 7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间
• 7-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1
• 7-8数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2
• 7-9数据计算之每周一计算三度关系推荐列数据-1
• 8-1总结(三度关系推荐系统V1.0)
• 5-阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台
• 第19周 直播平台三度关系推荐V2.0
• 1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计
• 2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化
• 2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1
• 2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2
• 2-4数据计算之每天定时更新主播等级
• 2-5数据计算之每天更新用户活跃时间
• 2-6数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1
• 2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2
• git-master
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