课程介绍

课程目录

• {10}–网易严选项目实战
• {1}–电商严选数据仓库实战
• {10}–案例实战3——订单及履约管理
• {4}–电商发展概况&维度建模简介
• {5}–维度建模基础技术
• {6}–维度建模进阶及高级技术
• {7}–数仓架构及规范
• {8}–案例实战1——订单及库存管理
• {9}–案例实战2——订单及库存管理（主题域设计进阶）
• #1.2#–【下载】代码下载
• #1.3#–【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据
• {2}–电商严选实时数仓实战
• {3}–实时数仓基础
• {4}–严选实时数仓
• {5}–交易域建模实战
• {6}–流量域建模实战
• {7}–维表实战
• {8}–实时应用-数据大屏-开发
• {9}–实时应用-数据大屏-流量
• #2.2#–【下载】代码下载
• {3}–电商严选用户画像实战
• {3}–用户画像基础
• {4}–用户画像建模
• {5}–用户属性画像
• {6}–用户行为画像
• {7}–用户偏好画像和群体用户画像
• {8}–用户画像应用与总结
• #3.2#–【下载】代码下载
• 看看我
• 课程总结
• 面试合集.txt
• 软件下载.txt
• 下载必看.txt
• 资料2
• {11}–网易有道项目实战
• 看看我
• 课程总结
• 面试合集.txt
• 软件下载.txt
• 下载必看.txt
• 资料2
• {12}–网易游戏项目实战
• 看看我
• 课程总结
• 面试合集.txt
• 软件下载.txt
• 下载必看.txt
• 资料2
• {13}–网易云音乐项目实战
• {13}–延伸学习
• {1}–预备课
• #1.2#–知识积累参考资料
• #1.3#–Google3论文中文版
• [1.1]–大数据直播分享
• 课件.txt
• {2}–项目实战汇总
• [2.1]–【直播0809】数据质量保障体系建设
• [2.2]–【直播1030】使用FlinkSQLAPI提高开发效率
• {1}–零基础复习课
• {1}–Java基础复习课
• [1.10]–城堡游戏
• [1.11]–消除代码复制
• [1.12]–封装
• [1.13]–可扩展性
• [1.14]–框架加数据
• [1.1]–媒体资料库的故事
• [1.2]–继承
• [1.3]–子类父类关系
• [1.4]–子类父类关系II
• [1.5]–多态变量
• [1.6]–向上造型
• [1.7]–多态
• [1.8]–Object类
• [1.9]–DoME的新类型
• {2}–MySQL基础复习课
• {10}–MySQL程序开发
• {1}–初识MySQL
• {2}–MySQL数据类型
• {3}–MySQL数据对象
• {4}–MySQL权限管理
• {5}–实践课：数据库对象
• {6}–SQL语言进阶
• {7}–内置函数
• {8}–触发器与存储过程
• {9}–实践课：SQL进阶应用
• {3}–Linux快速入门（赵强老师）
• [3.2]–01-01-Linux简介
• [3.3]–01-02-安装Linux
• [3.4]–01-03-vi编辑器的使用
• [3.5]–01-04-文件目录的操作
• [3.6]–01-05-Linux的权限管理
• [3.7]–01-06-在Linux上安装JDK
• {4}–Linux复习课
• {1}–第一节Linux入门
• {2}–第二节Linux的安装
• {3}–第三节Linux文件与目录结构
• {4}–第四节Linux的VI文件编写命令
• {5}–第五节Linux网络配置和系统管理操作
• {6}–第六节Linux常用基本命令
• {7}–第七节Linux软件包管理
• {8}–第八节Shell编程
• {5}–Python基础复习课
• {1}–开课前准备
• {2}–变量和数据类型
• {3}–数据类型
• {4}–程序控制
• {5}–函数
• {6}–类
• {2}–Hadoop
• {10}–ZooKeeper与HA
• [10.10]–1.10.9-搭建HDFS的联盟
• [10.2]–1.10.1-主从架构的单点故障问题
• [10.3]–1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构
• [10.4]–1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式
• [10.5]–1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀
• [10.6]–1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示
• [10.7]–1.10.6-Hadoop的HA架构
• [10.8]–1.10.7-配置实现Hadoop的HA
• [10.9]–1.10.8-什么是HDFS的联盟
• {11}–HUE
• [11.2]–1.11.1-HUE简介和Demo
• [11.3]–1.11.2-安装所需的rpm包
• [11.4]–1.11.3-配置HUE
• [11.5]–1.11.4-第二阶段小节
• {12}–Flume
• {1}–课前准备
• {2}–Flume基本概念
• {3}–Flume的源Source
• {4}–Flume的Channel
• {5}–Flume的Sink
• {6}–Flume的拦截器Channel和Sink组
• {7}–Flume实战案例
• {14}–直播课
• [14.1]–Hadoop第二阶段直播
• {1}–Hadoop背景知识与起源
• #1.1#–【下载】课程中的安装包
• [1.3]–1.1.1-Hadoop课程概述
• [1.4]–1.1.2-实验环境简介
• [1.5]–1.1.3-大数据中几个基本概念
• [1.6]–1.1.4-Google的基本思想
• [1.7]–1.1.5-Google的论文一GFS
• [1.8]–1.1.6-Google的论文二MapReduce
• [1.9]–1.1.7-Google的论文三BigTable
• {2}–搭建Hadoop环境
• #2.8#–【下载】Hadoop环境搭建实验步骤
• [2.2]–1.2.1-Hadoop的目录结构
• [2.3]–1.2.2-搭建Hadoop的本地模式
• [2.4]–1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式
• [2.5]–1.2.4-免密码登录的原理和配置
• [2.6]–1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式
• {3}–Hadoop的体系架构
• [3.2]–1.3.1-Hadoop的体系架构概述
• [3.3]–1.3.2-NameNode的职责
• [3.4]–1.3.3-DataNode的职责
• [3.5]–1.3.4-SecondaryNameNode的职责
• [3.6]–1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程
• [3.7]–1.3.6-Yan的资源分配方式
• [3.8]–1.3.7-HBase的体系架构简介
• [3.9]–1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案
• {4}–HDFS
• [4.10]–1.4.9-HDFS的回收站
• [4.11]–1.4.10-HDFS的配额
• [4.12]–1.4.11-HDFS的快照
• [4.13]–1.4.12-HDFS的安全模式和权限
• [4.14]–1.4.13-HDFS集群简介
• [4.15]–1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象
• [4.16]–1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池
• [4.17]–1.4.16-什么是RPC
• [4.2]–1.4.1.HDFS课程概述
• [4.3]–1.4.2-通过WebConsole访问HDFS
• [4.4]–1.4.3-通过命令行操作HDFS
• [4.5]–1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限
• [4.6]–1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据
• [4.7]–1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息
• [4.8]–1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理
• [4.9]–1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理
• {5}–MapReduce
• #5.28#–【直播笔记】第一阶段小结
• [5.10]–1.5.9-字符串的排序
• [5.11]–1.5.10-对象的排序
• [5.12]–1.5.11-什么是分区
• [5.13]–1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区
• [5.14]–1.5.13-什么是Combiner
• [5.15]–1.5.14-什么是Shuffle
• [5.16]–1.5.15-数据去重
• [5.17]–1.5.16-关系型数据库中的多表查询
• [5.18]–1.5.17-分析等值连接的数据处理过程
• [5.19]–1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序
• [5.20]–1.5.19-分析自连接的数据处理过程
• [5.21]–1.5.20-实现MapReduce的自连接
• [5.22]–1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程
• [5.23]–1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序
• [5.24]–1.5.23-使用MRUnit进行单元测试
• [5.25]–1.5.24-第一个阶段小结
• [5.27]–【直播8月30日】Hadoop第一阶段
• [5.2]–1.5.1-MapReduce课程概述
• [5.3]–1.5.2-分析WordCount数据处理的过程
• [5.4]–1.5.3-开发自己的WordCount程序
• [5.5]–1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程
• [5.6]–1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额
• [5.7]–1.5.6-Hadoop的序列化机制
• [5.8]–1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额
• [5.9]–1.5.8-数字的排序
• {6}–Hbase
• #6.9#–【补充】hamcrest-core-1.3.jar
• [6.10]–1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂
• [6.11]–1.6.9-HBase的过滤器
• [6.12]–1.6.10-HBase上的MapReduce
• [6.2]–1.6.1-NoSQL数据库简介
• [6.3]–1.6.2-HBase的体系架构和表结构
• [6.4]–1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式
• [6.5]–1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA
• [6.6]–1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示
• [6.7]–1.6.6-通过命令行操作HBase
• [6.8]–1.6.7-使用Java操作HBase
• {7}–Hive
• [7.10]–1.7.9-Hive的查询
• [7.11]–1.7.10-Hive的Java客户端
• [7.12]–1.7.11-Hive的自定义函数
• [7.2]–1.7.1-数据分析引擎和Hive简介
• [7.3]–1.7.2-Hive的体系架构
• [7.4]–1.7.3-搭建Hive的嵌入模式
• [7.5]–1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式
• [7.6]–1.7.5-Hive的内部表
• [7.7]–1.7.6-Hive的分区表
• [7.8]–1.7.7-Hive的外部表
• [7.9]–1.7.8-Hive的桶表和视图
• {8}–Pig
• [8.2]–1.8.1-Pig简介和安装配置
• [8.3]–1.8.2-Pig的常用命令
• [8.4]–1.8.3-Pig的数据模型
• [8.5]–1.8.4-使用PigLatin语句处理数据
• [8.6]–1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数
• [8.7]–1.8.6-Pig的自定义加载函数
• {9}–Sqoop
• [9.2]–1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境
• [9.3]–1.9.2-Sqoop的原理和安装配置
• [9.4]–1.9.3-使用Sqoop采集数据
• {3}–NoSQL数据库
• {1}–Redis
• #1.13#–【下载】部署RedisCluster
• [1.10]–2.1.9-Redis主从复制
• [1.11]–2.1.10.Redis的分片
• [1.12]–2.1.11-Redis的HA哨兵机制
• [1.14]–2.1.12-RedisCluster
• [1.2]–2.1.1-Redis简介
• [1.3]–2.1.2-Redis的安装配置和基本操作
• [1.4]–2.1.3-Redis数据类型和案例分析
• [1.5]–2.1.4-Redis的事务
• [1.6]–2.1.5-Redis的锁机制
• [1.7]–2.1.6-Redis的消息机制
• [1.8]–2.1.7-RDB的持久化
• [1.9]–2.1.8-AOF的持久化
• {2}–MongoDB
• [2.10]–3.1.9-MongoDB的批处理
• [2.2]–3.1.1-MongoDB简介
• [2.3]–3.1.2-MongoDB的安装和配置
• [2.4]–3.1.3-MongoDB的体系架构
• [2.5]–3.1.4-使用MongoShell
• [2.6]–3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件
• [2.7]–3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型
• [2.8]–3.1.7-使用MongoDB的Web控制台
• [2.9]–3.1.8-MongoDB的CRUD操作
• {4}–Kafka
• {10}–Kafka的架构注册表和Ksql
• [10.1]–3.9.1.1Java的Avro（一）
• [10.2]–3.9.1.2Java的Avro（二）
• [10.3]–3.9.1.3Java的Avro（三）
• [10.4]–3.9.2.1Kafka注册表（一）
• [10.5]–3.9.2.2Kafka注册表（二）
• [10.6]–3.9.2.3Kafka注册表（三）
• [10.7]–3.9.2.4Kafka注册表（四）
• [10.8]–3.9.3Ksql
• {11}–Kafka的运维管理
• [11.1]–3.10.1Kafka的安全性
• [11.2]–3.10.2.1Kafka的集群和容灾（一）
• [11.3]–3.10.2.2Kafka的集群和容灾（二）
• [11.4]–3.10.3Kafka的监控
• {2}–Kafka理论
• [2.1]–3.1.1什么是Kafka
• [2.2]–3.1.2Kafka的Topic
• [2.3]–3.1.3Kafka的Brokers
• [2.4]–3.1.4Kafka的主题复制
• {3}–Kafka环境安装
• [3.1]–3.2.1安装Kafka（Ubuntu）
• [3.2]–3.2.2安装kafka（Centos）
• [3.3]–3.2.3安装kafka（Windows）
• [3.4]–3.2.4安装kafka（Confluent）
• {4}–Kafka的生产者消费者
• [4.1]–3.3.1Kafka的生产者命令
• [4.2]–3.3.2Kafka的消费key
• [4.3]–3.3.3Kafka的消费者
• [4.4]–3.3.4Broker发现和zk
• {5}–Kafka的命令行使用
• [5.1]–3.4.1Topic相关
• [5.2]–3.4.2生产者相关
• [5.3]–3.4.3消费者相关
• [5.4]–3.4.4offset部分
• [5.5]–3.4.5图形UI
• {6}–Kafka的生产者开发API
• [6.1]–3.5.1Kafka开发环境准备
• [6.2]–3.5.2生产者模型
• [6.3]–3.5.3生产者的序列化
• [6.4]–3.5.4生产者的自定义分区
• {7}–Kafka的消费者API
• [7.10]–3.6.3.2组协调器和反序列化（二）
• [7.11]–3.6.3.3组协调器和反序列化（三）
• [7.12]–3.6.3.4组协调器和反序列化（四）
• [7.1]–3.6.1.1JavaAPI介绍（一）
• [7.2]–3.6.1.2JavaAPI介绍（二）
• [7.3]–3.6.1.3JavaAPI介绍（三）
• [7.4]–3.6.1.4JavaAPI介绍（四）
• [7.5]–3.6.2.1API同步异步接收（一）
• [7.6]–3.6.2.2-3API同步异步接收（二、三）
• [7.7]–3.6.2.4API同步异步接收（四）
• [7.8]–3.6.2.5API同步异步接收（五）
• [7.9]–3.6.3.1组协调器和反序列化（一）
• {8}–Kafka的连接器
• [8.1]–3.7.1Kafka的Connect功能
• [8.2]–3.7.2.1Kafka的Connect使用（一）
• [8.3]–3.7.2.2Kafka的Connect使用（二）
• [8.4]–3.7.2.3Kafka的Connect使用（三）
• {9}–Kafka的流处理
• [9.10]–3.8.4.4流编程实战下（四）
• [9.11]–3.8.4.5流编程实战下（五）
• [9.12]–3.8.4.6流编程实战下（六）
• [9.1]–3.8.1Kafka的流基本组件
• [9.2]–3.8.2流操作
• [9.3]–3.8.3.1流编程实战上（一）
• [9.4]–3.8.3.2流编程实战上（二）
• [9.5]–3.8.3.3流编程实战上（三）
• [9.6]–3.8.3.4流编程实战上（四）
• [9.7]–3.8.4.1流编程实战下（一）
• [9.8]–3.8.4.2流编程实战下（二）
• [9.9]–3.8.4.3流编程实战下（三）
• {5}–Scala
• {10}–scala函数式编程
• #10.1#–随堂源代码下载
• [10.2]–2.10.1scala函数式编程-01模式匹配
• [10.3]–2.10.2scala函数式编程-02样例类
• [10.4]–2.10.3scala函数式编程-03匿名函数
• [10.5]–2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包
• [10.6]–2.10.5scala函数式编程-05return表达式
• [10.7]–2.10.6scala函数式编程-06偏函数
• [10.8]–2.10.7scala函数式编程-07柯里化
• [10.9]–2.10.8scala函数式编程-08高阶函数
• {11}–类型参数
• #11.1#–随堂源代码下载
• [11.2]–2.11.1类型参数-01泛型类
• [11.3]–2.11.2类型参数-02泛型函数
• [11.4]–2.11.3类型参数-03类型边界
• [11.5]–2.11.4类型参数-04视图界定
• {12}–scala设计模式
• #12.1#–随堂源代码下载
• [12.2]–2.12.1scala设计模式-01创建型
• [12.3]–2.12.2scala设计模式-02结构型
• [12.4]–2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象
• [12.5]–2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等
• {1}–scala概述
• #1.1#–Scala语言基础PDF下载
• #1.3#–随堂源代码下载
• [1.2]–Scala开发环境准备
• [1.4]–2.1.1scala概述-01Scala概述
• [1.5]–2.1.2scala概述-02开发环境
• [1.6]–2.1.3scala概述-03包的引入和定义
• {2}–scala基础语法
• #2.1#–随堂源代码下载
• [2.2]–2.2.1scala基础语法-01变量与常量
• [2.3]–2.2.2scala基础语法-02常用数据类型
• [2.4]–2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作
• [2.5]–2.2.4scala基础语法-04正则表达式
• [2.6]–2.2.5scala基础语法-05文件读写
• {3}–scala运算符
• #3.1#–随堂源代码下载
• [3.2]–2.3.1scala运算符
• {4}–Scala程序控制结构
• #4.1#–随堂源代码下载
• [4.2]–2.4.1Scala程序控制结构
• {5}–Scala函数
• #5.1#–随堂源代码下载
• [5.2]–2.5.1Scala函数
• {6}–面向对象(基础)
• #6.6#–随堂源代码下载
• [6.1]–2.6.1面向对象(基础)-01类和对象
• [6.2]–2.6.2面向对象(基础)-02构造器
• [6.3]–2.6.3面向对象(基础)-03继承
• [6.4]–2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类
• [6.5]–2.6.5面向对象(基础)-05抽象
• {7}–面向对象(高级)
• #7.3#–随堂源代码下载
• [7.1]–2.7.1面向对象(高级)-01特质
• [7.2]–2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换
• {8}–数据结构(基础)
• #8.5#–随堂源代码下载
• [8.1]–2.8.1数据结构(基础)-01数组
• [8.2]–2.8.2数据结构(基础)-02元组
• [8.3]–2.8.3数据结构(基础)-03列表
• [8.4]–2.8.4数据结构(基础)-04集合
• {9}–数据结构(高级)
• #9.1#–随堂源代码下载
• [9.2]–2.9.1数据结构(高级)-01映射
• [9.3]–2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作
• [9.4]–2.9.3数据结构(高级)-03迭代器
• [9.5]–2.9.4数据结构(高级)-04并行集合
• {6}–Spark
• {2}–Spark基本概念
• [2.1]–4.1.1Spark起源和功能介绍
• [2.2]–4.1.2Spark环境的准备和软件下载
• [2.3]–4.1.3Ubuntu环境下的安装
• [2.4]–4.1.4CentOS环境下的安装
• [2.5]–4.1.5Windows环境下的安装
• [2.6]–4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark
• [2.7]–4.1.7搭建PySpark的开发环境
• [2.8]–4.1.8云环境的使用
• {3}–基本RDD
• [3.1]–4.2.1rdd的介绍
• [3.2]–4.2.2rdd实战课程
• [3.3]–4.2.3Flatmap案例使用
• [3.4]–4.2.4集合操作
• [3.5]–4.2.5Action如何使用
• [3.6]–4.2.6cache和分区功能
• {4}–PairRDD
• [4.10]–4.3.10广播变量
• [4.11]–4.3.11累加器
• [4.1]–4.3.1PairRdd的map和filter
• [4.2]–4.3.2reducebykey和groupbykey
• [4.3]–4.3.3keyby和countbykey
• [4.4]–4.3.4combinebykey
• [4.5]–4.3.5aggregatebykey
• [4.6]–4.3.6foldbykey
• [4.7]–4.3.7sortbykey
• [4.8]–4.3.8join
• [4.9]–4.3.9partition
• {5}–Dataframe基础
• [5.1]–4.4.1什么是Spark的Dataframe
• [5.2]–4.4.2什么是Dataframe的数据类型
• {6}–Dataframe进阶
• [6.1]–4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接
• [6.2]–4.5.2什么是SparkDF的链接
• {7}–SparkSQL
• [7.1]–4.6.1什么是SparkSQL
• [7.2]–4.6.2什么是Spark的数据源
• {8}–Spark集群管理
• [8.1]–4.7.1Spark大数据集群环境准备
• [8.2]–4.7.2spark-submit使用
• [8.3]–4.7.3sparkonyarn使用
• [8.4]–4.7.4spark性能调优和监控
• {9}–Spark流处理
• [9.1]–4.8.1sparkstream介绍
• [9.2]–4.8.2DStreamAPI使用
• [9.3]–4.8.3StructureStream的使用
• [9.4]–4.8.4Spark流和Kafka联动
• [9.5]–4.8.5流处理的时间窗口
• {7}–Storm
• {2}–Storm基础
• [2.1]–5.1.1-大数据实时计算框架简介
• [2.2]–5.1.2-Storm的体系架构
• [2.3]–5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建
• [2.4]–5.1.4-Storm的全分布模式和HA
• [2.5]–5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数
• [2.6]–5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据
• {3}–Storm应用开发
• [3.1]–5.2.1-WordCount数据流动的过程
• [3.2]–5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序
• [3.3]–5.2.3-部署和运行Storm任务
• [3.4]–5.2.4-Storm任务执行的过程
• [3.5]–5.2.5-Storm内部通信的机制
• {4}–集成Storm
• [4.1]–5.3.1-典型的实时计算系统的架构
• [4.2]–5.3.2-集成Storm与Redis
• [4.3]–5.3.3-集成Storm与HDFS
• [4.4]–5.3.4-集成Storm与HBase
• {8}–Flink
• {2}–Flink基础
• [2.10]–6.1.10-对比各种流式计算引擎
• [2.1]–6.1.1-Flink的简介
• [2.2]–6.1.2-Flink的体系架构
• [2.3]–6.1.3-部署Flink的Standalone的模式
• [2.4]–6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式
• [2.5]–6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别
• [2.6]–6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现
• [2.7]–6.1.7-Flink的HA
• [2.8]–6.1.8-FlinkUI界面介绍
• [2.9]–6.1.9-Flink的分布式缓存
• {3}–Flink入门开发案例
• [3.1]–6.2.1-Flink批处开发
• [3.2]–6.2.2-Flink流处理开发
• [3.3]–6.2.3-使用Flink-Scala-Shell
• [3.4]–6.2.4-Flink的并行度分析
• {4}–Flink的DataSetAPI
• [4.1]–6.3.1-map和flatMap和mapPartition
• [4.2]–6.3.2-filter与distinct
• [4.3]–6.3.3-Join操作
• [4.4]–6.3.4-笛卡尔积
• [4.5]–6.3.5-First-N分析
• [4.6]–6.3.6-外连接操作
• {5}–Flink的DataStreamAPI
• [5.1]–6.4.1-基本的数据源示例
• [5.2]–6.4.2-自定义数据源
• [5.3]–6.4.3-内置的Connector
• [5.4]–6.4.4-DataStream的转换操作
• [5.5]–6.4.5-DataSink
• {6}–Flink高级特性
• [6.1]–6.5.1-广播变量
• [6.2]–6.5.2-累加器和计数器
• {7}–状态管理和恢复
• [7.1]–6.6.1-状态State
• [7.2]–6.6.2-检查点的配置
• [7.3]–6.6.3-State的后端存储模式
• [7.4]–6.6.4-修改StateBackend的两种方式
• [7.5]–6.6.5-重启策略
• {8}–FlinkTable&SQL
• [8.1]–6.7.1-Flink的Table和SQL简介
• [8.2]–6.7.2-使用TableAPI
• [8.3]–6.7.3-使用FlinkSQL
• [8.4]–6.7.4-使用FlinkSQLClient
• 看看我
• 课程总结
• 面试合集.txt
• 软件下载.txt
• 下载必看.txt
• 资料2
• {1}–平台介绍
• [1.2]–1.1.1-平台介绍
• {2}–系统架构和设计
• [2.1]–1.2.1-平台架构
• [2.2]–1.2.2-日志原始数据输入
• [2.3]–1.2.3-业务数据输入
• [2.4]–1.2.4-日志数据源生成
• [2.5]–1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid
• [2.6]–1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库
• [2.7]–1.2.7-基本KPI指标的计算
• [2.8]–1.2.8-数仓任务调度系统
• [2.9]–1.2.9-数据展示
• {3}–案例
• #3.1#–【资料下载】作业百度链接地址
• [3.2]–1.3.1-NPS报告
• [3.3]–1.3.2-渠道留存报告
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