体系课-大数据工程师2022-价值3888元-重磅首发

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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