微专业:大数据开发工程师,构建复杂大数据分析系统
本套课程大数据开发工程师(微专业),构建复杂大数据分析系统,课程官方售价3800元,本次更新共分为13个部分,文件大小共计170.13G。本套课程设计以企业真实的大数据架构和案例为出发点,强调将大数据思维与实践相结合。项目实操接入网易云,提供真实的大数据开发环境,帮助全方位掌控大数据技能,文章底部附下载地址。
课程优势:
1.真实案例教学:通过一个真实的案例进行串联,让你完全了解开发过程中的数据流变化,对比传统培训不同案例用不同的数据源现状,本课程让你体验的是真实的开发流程和业务知识;
2.分布式集群教学:分布式集群的价格极其昂贵,大多数培训课程建议学员在单机搭建,但这种人为屏蔽分布式系统的优势和复杂性的做法,让学员在实际工作中对于错误定位、性能调优上的能力明显落后于其他人,为了避免此类情况,我们提供类似真实工作环境的分布式集群环境;
3.工作流程为重点教学:本课程召集了网易内部各大数据部门的核心开发人员,梳理了通用的大数据工作流程融入到教学中,学完后除了掌握基本的大数据技能外,还能掌握整套工作流程及方法,避免了在面试中的知识碎片化及无法针对场景应用对应大数据技能的现象;
4.一线的工程师教学:一线工程师在实际生产经验及大数据框架的优劣,框架存在的bug及框架未来新的特性了解上有着无可比拟的优势,通过一线工程师的教学,你可以直接了解他们遇到过的各种开发及性能调优问题,站在前人的基础上在大数据工作上走的更稳健。
课程文件目录:大数据开发工程师 [170.13G]
{1}–零基础复习课
{1}–Java基础复习课
[1.1]–媒体资料库的故事.mp4
[1.10]–城堡游戏.mp4
[1.11]–消除代码复制.mp4
[1.12]–封装.mp4
[1.13]–可扩展性.mp4
[1.14]–框架加数据.mp4
[1.2]–继承.mp4
[1.3]–子类父类关系.mp4
[1.4]–子类父类关系II.mp4
[1.5]–多态变量.mp4
[1.6]–向上造型.mp4
[1.7]–多态.mp4
[1.8]–Object类.mp4
[1.9]–DoME的新类型.mp4
{2}–MySQL基础复习课
{1}–初识MySQL
{10}–MySQL程序开发
{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.mp4
[3.3]–01-02-安装Linux.mp4
[3.4]–01-03-vi编辑器的使用.mp4
[3.5]–01-04-文件目录的操作.mp4
[3.6]–01-05-Linux的权限管理.mp4
[3.7]–01-06-在Linux上安装JDK.mp4
{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
{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.pdf
#1.3#–【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据.pdf
{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.pdf
{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.pdf
{11}–网易有道项目实战
{11}–网易有道项目实战
{2}–网易有道广告实时数据处理实战
{3}–网易有道广告离线数据处理实战
{4}–网易有道广告精准投放推荐系统
#1#–【课前准备】有道广告项目实战数据包.pdf
{12}–网易游戏项目实战
{12}–网易游戏项目实战
{1}–图计算应用
{2}–实时数据处理实战
{3}–多数据源游戏业务实时分析
{13}–网易云音乐项目实战
{13}–网易云音乐项目实战
{1}–网易云音乐搜索业务实时特征实战
{2}–网易云音乐每日推歌实战
{3}–网易云音乐推荐算法应用
{13}–延伸学习
{1}–预备课
#1.2#–知识积累参考资料.pdf
#1.3#–Google3论文中文版.pdf
[1.1]–大数据直播分享.mp4
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.mp4
[2.2]–【直播1030】使用FlinkSQLAPI提高开发效率.mp4
{2}–Hadoop
{1}–Hadoop背景知识与起源
#1.1#–【下载】课程中的安装包.pdf
[1.3]–1.1.1-Hadoop课程概述.mp4
[1.4]–1.1.2-实验环境简介.mp4
[1.5]–1.1.3-大数据中几个基本概念.mp4
[1.6]–1.1.4-Google的基本思想.mp4
[1.7]–1.1.5-Google的论文一GFS.mp4
[1.8]–1.1.6-Google的论文二MapReduce.mp4
[1.9]–1.1.7-Google的论文三BigTable.mp4
{10}–ZooKeeper与HA
[10.10]–1.10.9-搭建HDFS的联盟.mp4
[10.2]–1.10.1-主从架构的单点故障问题.mp4
[10.3]–1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构.mp4
[10.4]–1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式.mp4
[10.5]–1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀.mp4
[10.6]–1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示.mp4
[10.7]–1.10.6-Hadoop的HA架构.mp4
[10.8]–1.10.7-配置实现Hadoop的HA.mp4
[10.9]–1.10.8-什么是HDFS的联盟.mp4
{11}–HUE
[11.2]–1.11.1-HUE简介和Demo.mp4
[11.3]–1.11.2-安装所需的rpm包.mp4
[11.4]–1.11.3-配置HUE.mp4
[11.5]–1.11.4-第二阶段小节.mp4
{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.mp4
{2}–搭建Hadoop环境
#2.8#–【下载】Hadoop环境搭建实验步骤.pdf
[2.2]–1.2.1-Hadoop的目录结构.mp4
[2.3]–1.2.2-搭建Hadoop的本地模式.mp4
[2.4]–1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式.mp4
[2.5]–1.2.4-免密码登录的原理和配置.mp4
[2.6]–1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式.mp4
{3}–Hadoop的体系架构
[3.2]–1.3.1-Hadoop的体系架构概述.mp4
[3.3]–1.3.2-NameNode的职责.mp4
[3.4]–1.3.3-DataNode的职责.mp4
[3.5]–1.3.4-SecondaryNameNode的职责.mp4
[3.6]–1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程.mp4
[3.7]–1.3.6-Yan的资源分配方式.mp4
[3.8]–1.3.7-HBase的体系架构简介.mp4
[3.9]–1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案.mp4
{4}–HDFS
[4.10]–1.4.9-HDFS的回收站.mp4
[4.11]–1.4.10-HDFS的配额.mp4
[4.12]–1.4.11-HDFS的快照.mp4
[4.13]–1.4.12-HDFS的安全模式和权限.mp4
[4.14]–1.4.13-HDFS集群简介.mp4
[4.15]–1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象.mp4
[4.16]–1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池.mp4
[4.17]–1.4.16-什么是RPC.mp4
[4.2]–1.4.1.HDFS课程概述.mp4
[4.3]–1.4.2-通过WebConsole访问HDFS.mp4
[4.4]–1.4.3-通过命令行操作HDFS.mp4
[4.5]–1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限.mp4
[4.6]–1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据.mp4
[4.7]–1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息.mp4
[4.8]–1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理.mp4
[4.9]–1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理.mp4
{5}–MapReduce
#5.28#–【直播笔记】第一阶段小结.pdf
[5.10]–1.5.9-字符串的排序.mp4
[5.11]–1.5.10-对象的排序.mp4
[5.12]–1.5.11-什么是分区.mp4
[5.13]–1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区.mp4
[5.14]–1.5.13-什么是Combiner.mp4
[5.15]–1.5.14-什么是Shuffle.mp4
[5.16]–1.5.15-数据去重.mp4
[5.17]–1.5.16-关系型数据库中的多表查询.mp4
[5.18]–1.5.17-分析等值连接的数据处理过程.mp4
[5.19]–1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序.mp4
[5.2]–1.5.1-MapReduce课程概述.mp4
[5.20]–1.5.19-分析自连接的数据处理过程.mp4
[5.21]–1.5.20-实现MapReduce的自连接.mp4
[5.22]–1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程.mp4
[5.23]–1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序.mp4
[5.24]–1.5.23-使用MRUnit进行单元测试.mp4
[5.25]–1.5.24-第一个阶段小结.mp4
[5.27]–【直播8月30日】Hadoop第一阶段.mp4
[5.3]–1.5.2-分析WordCount数据处理的过程.mp4
[5.4]–1.5.3-开发自己的WordCount程序.mp4
[5.5]–1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程.mp4
[5.6]–1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额.mp4
[5.7]–1.5.6-Hadoop的序列化机制.mp4
[5.8]–1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额.mp4
[5.9]–1.5.8-数字的排序.mp4
{6}–Hbase
#6.9#–【补充】hamcrest-core-1.3.jar.pdf
[6.10]–1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂.mp4
[6.11]–1.6.9-HBase的过滤器.mp4
[6.12]–1.6.10-HBase上的MapReduce.mp4
[6.2]–1.6.1-NoSQL数据库简介.mp4
[6.3]–1.6.2-HBase的体系架构和表结构.mp4
[6.4]–1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式.mp4
[6.5]–1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA.mp4
[6.6]–1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示.mp4
[6.7]–1.6.6-通过命令行操作HBase.mp4
[6.8]–1.6.7-使用Java操作HBase.mp4
{7}–Hive
[7.10]–1.7.9-Hive的查询.mp4
[7.11]–1.7.10-Hive的Java客户端.mp4
[7.12]–1.7.11-Hive的自定义函数.mp4
[7.2]–1.7.1-数据分析引擎和Hive简介.mp4
[7.3]–1.7.2-Hive的体系架构.mp4
[7.4]–1.7.3-搭建Hive的嵌入模式.mp4
[7.5]–1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式.mp4
[7.6]–1.7.5-Hive的内部表.mp4
[7.7]–1.7.6-Hive的分区表.mp4
[7.8]–1.7.7-Hive的外部表.mp4
[7.9]–1.7.8-Hive的桶表和视图.mp4
{8}–Pig
[8.2]–1.8.1-Pig简介和安装配置.mp4
[8.3]–1.8.2-Pig的常用命令.mp4
[8.4]–1.8.3-Pig的数据模型.mp4
[8.5]–1.8.4-使用PigLatin语句处理数据.mp4
[8.6]–1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数.mp4
[8.7]–1.8.6-Pig的自定义加载函数.mp4
{9}–Sqoop
[9.2]–1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境.mp4
[9.3]–1.9.2-Sqoop的原理和安装配置.mp4
[9.4]–1.9.3-使用Sqoop采集数据.mp4
{3}–NoSQL数据库
{1}–Redis
#1.13#–【下载】部署RedisCluster.pdf
[1.10]–2.1.9-Redis主从复制.mp4
[1.11]–2.1.10.Redis的分片.mp4
[1.12]–2.1.11-Redis的HA哨兵机制.mp4
[1.14]–2.1.12-RedisCluster.mp4
[1.2]–2.1.1-Redis简介.mp4
[1.3]–2.1.2-Redis的安装配置和基本操作.mp4
[1.4]–2.1.3-Redis数据类型和案例分析.mp4
[1.5]–2.1.4-Redis的事务.mp4
[1.6]–2.1.5-Redis的锁机制.mp4
[1.7]–2.1.6-Redis的消息机制.mp4
[1.8]–2.1.7-RDB的持久化.mp4
[1.9]–2.1.8-AOF的持久化.mp4
{2}–MongoDB
[2.10]–3.1.9-MongoDB的批处理.mp4
[2.2]–3.1.1-MongoDB简介.mp4
[2.3]–3.1.2-MongoDB的安装和配置.mp4
[2.4]–3.1.3-MongoDB的体系架构.mp4
[2.5]–3.1.4-使用MongoShell.mp4
[2.6]–3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件.mp4
[2.7]–3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型.mp4
[2.8]–3.1.7-使用MongoDB的Web控制台.mp4
[2.9]–3.1.8-MongoDB的CRUD操作.mp4
{4}–Kafka
{10}–Kafka的架构注册表和Ksql
[10.1]–3.9.1.1Java的Avro(一).mp4
[10.2]–3.9.1.2Java的Avro(二).mp4
[10.3]–3.9.1.3Java的Avro(三).mp4
[10.4]–3.9.2.1Kafka注册表(一).mp4
[10.5]–3.9.2.2Kafka注册表(二).mp4
[10.6]–3.9.2.3Kafka注册表(三).mp4
[10.7]–3.9.2.4Kafka注册表(四).mp4
[10.8]–3.9.3Ksql.mp4
{11}–Kafka的运维管理
[11.1]–3.10.1Kafka的安全性.mp4
[11.2]–3.10.2.1Kafka的集群和容灾(一).mp4
[11.3]–3.10.2.2Kafka的集群和容灾(二).mp4
[11.4]–3.10.3Kafka的监控.mp4
{2}–Kafka理论
[2.1]–3.1.1什么是Kafka.mp4
[2.2]–3.1.2Kafka的Topic.mp4
[2.3]–3.1.3Kafka的Brokers.mp4
[2.4]–3.1.4Kafka的主题复制.mp4
{3}–Kafka环境安装
[3.1]–3.2.1安装Kafka(Ubuntu).mp4
[3.2]–3.2.2安装kafka(Centos).mp4
[3.3]–3.2.3安装kafka(Windows).mp4
[3.4]–3.2.4安装kafka(Confluent).mp4
{4}–Kafka的生产者消费者
[4.1]–3.3.1Kafka的生产者命令.mp4
[4.2]–3.3.2Kafka的消费key.mp4
[4.3]–3.3.3Kafka的消费者.mp4
[4.4]–3.3.4Broker发现和zk.mp4
{5}–Kafka的命令行使用
[5.1]–3.4.1Topic相关.mp4
[5.2]–3.4.2生产者相关.mp4
[5.3]–3.4.3消费者相关.mp4
[5.4]–3.4.4offset部分.mp4
[5.5]–3.4.5图形UI.mp4
{6}–Kafka的生产者开发API
[6.1]–3.5.1Kafka开发环境准备.mp4
[6.2]–3.5.2生产者模型.mp4
[6.3]–3.5.3生产者的序列化.mp4
[6.4]–3.5.4生产者的自定义分区.mp4
{7}–Kafka的消费者API
[7.1]–3.6.1.1JavaAPI介绍(一).mp4
[7.10]–3.6.3.2组协调器和反序列化(二).mp4
[7.11]–3.6.3.3组协调器和反序列化(三).mp4
[7.12]–3.6.3.4组协调器和反序列化(四).mp4
[7.2]–3.6.1.2JavaAPI介绍(二).mp4
[7.3]–3.6.1.3JavaAPI介绍(三).mp4
[7.4]–3.6.1.4JavaAPI介绍(四).mp4
[7.5]–3.6.2.1API同步异步接收(一).mp4
[7.6]–3.6.2.2-3API同步异步接收(二、三).mp4
[7.7]–3.6.2.4API同步异步接收(四).mp4
[7.8]–3.6.2.5API同步异步接收(五).mp4
[7.9]–3.6.3.1组协调器和反序列化(一).mp4
{8}–Kafka的连接器
[8.1]–3.7.1Kafka的Connect功能.mp4
[8.2]–3.7.2.1Kafka的Connect使用(一).mp4
[8.3]–3.7.2.2Kafka的Connect使用(二).mp4
[8.4]–3.7.2.3Kafka的Connect使用(三).mp4
{9}–Kafka的流处理
[9.1]–3.8.1Kafka的流基本组件.mp4
[9.10]–3.8.4.4流编程实战下(四).mp4
[9.11]–3.8.4.5流编程实战下(五).mp4
[9.12]–3.8.4.6流编程实战下(六).mp4
[9.2]–3.8.2流操作.mp4
[9.3]–3.8.3.1流编程实战上(一).mp4
[9.4]–3.8.3.2流编程实战上(二).mp4
[9.5]–3.8.3.3流编程实战上(三).mp4
[9.6]–3.8.3.4流编程实战上(四).mp4
[9.7]–3.8.4.1流编程实战下(一).mp4
[9.8]–3.8.4.2流编程实战下(二).mp4
[9.9]–3.8.4.3流编程实战下(三).mp4
{5}–Scala
{1}–scala概述
#1.1#–Scala语言基础PDF下载.pdf
#1.3#–随堂源代码下载.pdf
[1.2]–Scala开发环境准备.pdf
[1.4]–2.1.1scala概述-01Scala概述.mp4
[1.5]–2.1.2scala概述-02开发环境.mp4
[1.6]–2.1.3scala概述-03包的引入和定义.mp4
{10}–scala函数式编程
#10.1#–随堂源代码下载.pdf
[10.2]–2.10.1scala函数式编程-01模式匹配.mp4
[10.3]–2.10.2scala函数式编程-02样例类.mp4
[10.4]–2.10.3scala函数式编程-03匿名函数.mp4
[10.5]–2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包.mp4
[10.6]–2.10.5scala函数式编程-05return表达式.mp4
[10.7]–2.10.6scala函数式编程-06偏函数.mp4
[10.8]–2.10.7scala函数式编程-07柯里化.mp4
[10.9]–2.10.8scala函数式编程-08高阶函数.mp4
{11}–类型参数
#11.1#–随堂源代码下载.pdf
[11.2]–2.11.1类型参数-01泛型类.mp4
[11.3]–2.11.2类型参数-02泛型函数.mp4
[11.4]–2.11.3类型参数-03类型边界.mp4
[11.5]–2.11.4类型参数-04视图界定.mp4
{12}–scala设计模式
#12.1#–随堂源代码下载.pdf
[12.2]–2.12.1scala设计模式-01创建型.mp4
[12.3]–2.12.2scala设计模式-02结构型.mp4
[12.4]–2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象.mp4
[12.5]–2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等.mp4
{2}–scala基础语法
#2.1#–随堂源代码下载.pdf
[2.2]–2.2.1scala基础语法-01变量与常量.mp4
[2.3]–2.2.2scala基础语法-02常用数据类型.mp4
[2.4]–2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作.mp4
[2.5]–2.2.4scala基础语法-04正则表达式.mp4
[2.6]–2.2.5scala基础语法-05文件读写.mp4
{3}–scala运算符
#3.1#–随堂源代码下载.pdf
[3.2]–2.3.1scala运算符.mp4
{4}–Scala程序控制结构
#4.1#–随堂源代码下载.pdf
[4.2]–2.4.1Scala程序控制结构.mp4
{5}–Scala函数
#5.1#–随堂源代码下载.pdf
[5.2]–2.5.1Scala函数.mp4
{6}–面向对象(基础)
#6.6#–随堂源代码下载.pdf
[6.1]–2.6.1面向对象(基础)-01类和对象.mp4
[6.2]–2.6.2面向对象(基础)-02构造器.mp4
[6.3]–2.6.3面向对象(基础)-03继承.mp4
[6.4]–2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类.mp4
[6.5]–2.6.5面向对象(基础)-05抽象.mp4
{7}–面向对象(高级)
#7.3#–随堂源代码下载.pdf
[7.1]–2.7.1面向对象(高级)-01特质.mp4
[7.2]–2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换.mp4
{8}–数据结构(基础)
#8.5#–随堂源代码下载.pdf
[8.1]–2.8.1数据结构(基础)-01数组.mp4
[8.2]–2.8.2数据结构(基础)-02元组.mp4
[8.3]–2.8.3数据结构(基础)-03列表.mp4
[8.4]–2.8.4数据结构(基础)-04集合.mp4
{9}–数据结构(高级)
#9.1#–随堂源代码下载.pdf
[9.2]–2.9.1数据结构(高级)-01映射.mp4
[9.3]–2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作.mp4
[9.4]–2.9.3数据结构(高级)-03迭代器.mp4
[9.5]–2.9.4数据结构(高级)-04并行集合.mp4
{6}–Spark
{2}–Spark基本概念
[2.1]–4.1.1Spark起源和功能介绍.mp4
[2.2]–4.1.2Spark环境的准备和软件下载.mp4
[2.3]–4.1.3Ubuntu环境下的安装.mp4
[2.4]–4.1.4CentOS环境下的安装.mp4
[2.5]–4.1.5Windows环境下的安装.mp4
[2.6]–4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark.mp4
[2.7]–4.1.7搭建PySpark的开发环境.mp4
[2.8]–4.1.8云环境的使用.mp4
{3}–基本RDD
[3.1]–4.2.1rdd的介绍.mp4
[3.2]–4.2.2rdd实战课程.mp4
[3.3]–4.2.3Flatmap案例使用.mp4
[3.4]–4.2.4集合操作.mp4
[3.5]–4.2.5Action如何使用.mp4
[3.6]–4.2.6cache和分区功能.mp4
{4}–PairRDD
[4.1]–4.3.1PairRdd的map和filter.mp4
[4.10]–4.3.10广播变量.mp4
[4.11]–4.3.11累加器.mp4
[4.2]–4.3.2reducebykey和groupbykey.mp4
[4.3]–4.3.3keyby和countbykey.mp4
[4.4]–4.3.4combinebykey.mp4
[4.5]–4.3.5aggregatebykey.mp4
[4.6]–4.3.6foldbykey.mp4
[4.7]–4.3.7sortbykey.mp4
[4.8]–4.3.8join.mp4
[4.9]–4.3.9partition.mp4
{5}–Dataframe基础
[5.1]–4.4.1什么是Spark的Dataframe.mp4
[5.2]–4.4.2什么是Dataframe的数据类型.mp4
{6}–Dataframe进阶
[6.1]–4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接.mp4
[6.2]–4.5.2什么是SparkDF的链接.mp4
{7}–SparkSQL
[7.1]–4.6.1什么是SparkSQL.mp4
[7.2]–4.6.2什么是Spark的数据源.mp4
{8}–Spark集群管理
[8.1]–4.7.1Spark大数据集群环境准备.mp4
[8.2]–4.7.2spark-submit使用.mp4
[8.3]–4.7.3sparkonyarn使用.mp4
[8.4]–4.7.4spark性能调优和监控.mp4
{9}–Spark流处理
[9.1]–4.8.1sparkstream介绍.mp4
[9.2]–4.8.2DStreamAPI使用.mp4
[9.3]–4.8.3StructureStream的使用.mp4
[9.4]–4.8.4Spark流和Kafka联动.mp4
[9.5]–4.8.5流处理的时间窗口.mp4
{7}–Storm
{2}–Storm基础
[2.1]–5.1.1-大数据实时计算框架简介.mp4
[2.2]–5.1.2-Storm的体系架构.mp4
[2.3]–5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建.mp4
[2.4]–5.1.4-Storm的全分布模式和HA.mp4
[2.5]–5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数.mp4
[2.6]–5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据.mp4
{3}–Storm应用开发
[3.1]–5.2.1-WordCount数据流动的过程.mp4
[3.2]–5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序.mp4
[3.3]–5.2.3-部署和运行Storm任务.mp4
[3.4]–5.2.4-Storm任务执行的过程.mp4
[3.5]–5.2.5-Storm内部通信的机制.mp4
{4}–集成Storm
[4.1]–5.3.1-典型的实时计算系统的架构.mp4
[4.2]–5.3.2-集成Storm与Redis.mp4
[4.3]–5.3.3-集成Storm与HDFS.mp4
[4.4]–5.3.4-集成Storm与HBase.mp4
{8}–Flink
{2}–Flink基础
[2.1]–6.1.1-Flink的简介.mp4
[2.10]–6.1.10-对比各种流式计算引擎.mp4
[2.2]–6.1.2-Flink的体系架构.mp4
[2.3]–6.1.3-部署Flink的Standalone的模式.mp4
[2.4]–6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式.mp4
[2.5]–6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别.mp4
[2.6]–6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现.mp4
[2.7]–6.1.7-Flink的HA.mp4
[2.8]–6.1.8-FlinkUI界面介绍.mp4
[2.9]–6.1.9-Flink的分布式缓存.mp4
{3}–Flink入门开发案例
[3.1]–6.2.1-Flink批处开发.mp4
[3.2]–6.2.2-Flink流处理开发.mp4
[3.3]–6.2.3-使用Flink-Scala-Shell.mp4
[3.4]–6.2.4-Flink的并行度分析.mp4
{4}–Flink的DataSetAPI
[4.1]–6.3.1-map和flatMap和mapPartition.mp4
[4.2]–6.3.2-filter与distinct.mp4
[4.3]–6.3.3-Join操作.mp4
[4.4]–6.3.4-笛卡尔积.mp4
[4.5]–6.3.5-First-N分析.mp4
[4.6]–6.3.6-外连接操作.mp4
{5}–Flink的DataStreamAPI
[5.1]–6.4.1-基本的数据源示例.mp4
[5.2]–6.4.2-自定义数据源.mp4
[5.3]–6.4.3-内置的Connector.mp4
[5.4]–6.4.4-DataStream的转换操作.mp4
[5.5]–6.4.5-DataSink.mp4
{6}–Flink高级特性
[6.1]–6.5.1-广播变量.mp4
[6.2]–6.5.2-累加器和计数器.mp4
{7}–状态管理和恢复
[7.1]–6.6.1-状态State.mp4
[7.2]–6.6.2-检查点的配置.mp4
[7.3]–6.6.3-State的后端存储模式.mp4
[7.4]–6.6.4-修改StateBackend的两种方式.mp4
[7.5]–6.6.5-重启策略.mp4
{8}–FlinkTable&SQL
[8.1]–6.7.1-Flink的Table和SQL简介.mp4
[8.2]–6.7.2-使用TableAPI.mp4
[8.3]–6.7.3-使用FlinkSQL.mp4
[8.4]–6.7.4-使用FlinkSQLClient.mp4
{9}–网易有道项目案例
{1}–平台介绍
[1.2]–1.1.1-平台介绍.mp4
{2}–系统架构和设计
[2.1]–1.2.1-平台架构.mp4
[2.2]–1.2.2-日志原始数据输入.mp4
[2.3]–1.2.3-业务数据输入.mp4
[2.4]–1.2.4-日志数据源生成.mp4
[2.5]–1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid.mp4
[2.6]–1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库.mp4
[2.7]–1.2.7-基本KPI指标的计算.mp4
[2.8]–1.2.8-数仓任务调度系统.mp4
[2.9]–1.2.9-数据展示.mp4
{3}–案例
#3.1#–【资料下载】作业百度链接地址.pdf
[3.2]–1.3.1-NPS报告.mp4
[3.3]–1.3.2-渠道留存报告.mp4
课件
09、网易有道项目案例
09、网易有道项目案例
10、网易严选项目实战
【数据】电商严选数据仓库实战.rar
001电商严选数据仓库实战.zip
002电商严选实时数仓实战.zip
002电商严选实时数仓实战代码.zip
代码.zip
11、网易有道项目实战
有道广告
course-showcase.zip
网易有道广告实时数据处理实战.zip
有道广告精准投放推荐系统.zip
有道广告离线数据处理实战.zip
12、网易游戏项目实战
002实时数据处理实战
003多数据源游戏业务分析
1-2图存储代码及资料.zip
3-4图深度学习代码.zip
course-showcase.zip
kudu-demo-master.zip
presto-demo-master.zip
多数据源游戏业务实时分析(1).zip
多数据源游戏业务实时分析.zip
实时数据处理实战课件.zip
图计算PPT.zip
网易有道广告实时数据处理实战.zip
有道广告精准投放推荐系统.zip
有道广告离线数据处理实战.zip
13、网易云音乐项目实战
001图计算
003推荐算法应用.zip
UserAction.zip
每日推歌实战.zip
网易云音乐搜索业务实时特征实战.zip
1-8课件
01、零基础复习课
02、Hadoop
03、NoSQL数据库
04、Kafka
05、Scala
06、Spark
07、Storm
08、Flink
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