资源介绍：

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
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• db-sparkstreaming-master
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