大数据工程师2023版体系课百度云盘分享

2023版大数据工程师管理系统课网络资源介绍：影视资源大小：23.7 GB 更新：2023-08-25

大数据技术已经成为高薪职位的象征，是一项前景广阔的热门技术

2023年版，强大的专业技能陪伴您突破网络热点商业规划，从新手入手直达工程师职称水平，把握DT时期挖金神器！

课程内容文件目录

├──{1}–环节1：进入大数据技术

| ├──{1}–先攻破Linux，先攻破精大数据技术

| | └──{1}–第1章 笑江湖大数据技术成长体系课[必读]

| ├──{3}–HDFS应用HDFSHadop

| | ├──{2}–第2章 基本操作HDFS

| | └──{3}–第3章 HDFSFS实际操作Java

| └──{4}–HDFS核心过程分析HDFSHDOP

| | ├──{3}–第3章 高端HDFS

| | └──{4}–第4章 [扩展具体内容]HDFS编写数据信息源代码分析

├──{2}–链接2：PB级离线数据计算分析存储方案

| ├──{1}–用于获取的企业级解决方案

| | └──{6}–第6章 【福利加气站】

| └──{5}–快速启动NoSQL数据库系统HBasee

| | ├──{1}–第1章 更好地了解HBasee

| | ├──{3}–第3章 深层次HBase架构设计原理

| | ├──{4}–第4章 HBase高端使用方法

| | └──{5}–第5章 HBase优化方案和扩展具体内容

├──{3}–环节三：Spark+综合项目：电子商务数据仓库设计与实战演练

| ├──{2}–Spark快速上手

| | ├──{1}–第1章 第一次见Spark

| | ├──{2}–第2章 解释Spark的工作和架构设计原理

| | ├──{3}–第3章 Spark实战演练:英语单词统计分析

| | ├──{4}–第4章 Action开发设计的Transformation和实战演练

| | ├──{5}–第5章 RDD分布式锁

| | ├──{6}–第6章 TopN网络主播统计分析

| | └──{7}–第7章 招聘面试和核心复盘

| ├──{3}–Spark性能调优的道和术

| | ├──{1}–第1章 三种每日任务提交方式Spark每日任务提交方式

| | ├──{2}–第2章 Shuffle机制分析

| | ├──{3}–第3章 Spark之checkpoint

| | ├──{4}–第4章 Spark程序流程性能调优公司级良好实践

| | ├──{5}–第5章 Spark性能调优算法提升

| | ├──{6}–第6章 SparkSqll快速启动

| | └──{7}–第7章 Spark实战演练和核心复盘

| ├──{4}–Spark3.x扩展具体内容

| | ├──{1}–第1章 快速启动Sparkapark应用程序 3.x

| | ├──{2}–第2章 Spark 3.x版本号中澳特色的原理与应用

| | └──{3}–第3章 SparkSQL 集成化 Hive

| └──{6}–综合项目：电子商务数据仓库电子商务订单数量仓库

| | ├──{1}–第1章 电子商务订单数仓需求分析报告

| | ├──{2}–第2章 需要设计和开发

| | ├──{3}–第3章 订单信息拉链表实战演练

| | ├──{4}–第4章 同步完成大数据可视化和线程

| | ├──{5}–第5章 新项目核心复盘

| | └──{6}–第6章 在数字仓库中使用数据信息压缩格式和存储格式

├──{4}–环节4：高频实时数据处理+海量信息全文搜索计划

| ├──{10}–搜索引擎Elasticsearch

| | ├──{1}–第1章 更好地了解Elasticsearch

| | ├──{2}–第2章 Elasticsearch快速应用

| | ├──{3}–第3章 Elasticsearch中文分词详细说明

| | ├──{4}–第4章 Elasticsearch查看详细说明

| | └──{5}–第5章 Elasticsearch最高级的特性

| ├──{11}–Es+HBase仿搜索引擎新项目

| | └──{5}–第5章 新项目过程中遇到的典型案例

| ├──{2}–快速启动时序数据库Redis

| | ├──{1}–第1章 更好地了解Rediss

| | ├──{2}–第2章 Redis核心实践活动

| | ├──{3}–第3章 Redis封装工具

| | ├──{4}–第4章 Redis高端特性

| | └──{5}–第5章 Redis核心复盘

| ├──{3}–Flink快速上手

| | ├──{1}–第1章 第一次见Flink

| | ├──{2}–第2章 实战演练:流处理和批处理命令软件开发

| | ├──{3}–第3章 Flink集群部署应用

| | ├──{4}–第4章 Datastreamm，Flink核心API API

| | ├──{5}–第5章 Datasettet，Flink核心API API

| | ├──{6}–第6章 Table API和SQL

| | └──{7}–第7章 Flink核心复盘

| ├──{4}–Flink高端先进之路

| | ├──{1}–第1章 Window和Time在Flink中的详细描述

| | ├──{2}–第2章 Watermark在Flink中的深入分析

| | ├──{3}–第3章 Flink中的并行度详细说明

| | ├──{4}–第4章 Flink之Kafka conector专题讲座

| | ├──{5}–第5章 SparkStreaming迅速上手

| | ├──{6}–第6章 Flink核心复盘

| | └──{7}–第7章 【福利加气站】

| ├──{5}–Flink1.在状态下应用15个新特性及其应用

| | ├──{1}–第1章 详细介绍Flink最新版本的新特性

| | ├──{2}–第2章 快速启动Flink应用程序 1.15

| | └──{3}–第3章 State(情况)应用和管理

| ├──{6}–Flink1.15状态下的容错机制和一致性

| | ├──{1}–第1章 State(情况)容错机制与一致性

| | ├──{2}–第2章 深入分析Checkpoint和State的底层原理

| | └──{3}–第3章 Kafka-connector新API的应用

| ├──{7}–FlinkSQL(1.15)快速上手

| | ├──{1}–第1章 Flink 快速理解SQL

| | ├──{2}–第2章 Flink 详细说明SQL中手表的类型

| | ├──{3}–第3章 Flink SQL常见的数据类型

| | ├──{4}–第4章 Flink 详细说明SQL中列类型

| | ├──{5}–第5章 Flink 详细说明SQLDML句子

| | ├──{6}–第6章 Flink Catalogo在SQL中

| | ├──{7}–第7章 Flink 如何适应HiveesQL？

| | └──{8}–第8章 Flink SQL Client手机客户端专用工具

| ├──{8}–FlinkSQL双流JOIN详细说明

| | ├──{10}–第10章 Flink SQL扩展具体内容

| | ├──{1}–第1章 Flink SQL双流 简述Join

| | ├──{2}–第2章 Flink SQL双流 Join一般Join

| | ├──{3}–第3章 Flink SQL双流 JoinJoin的时间范围

| | ├──{4}–第4章 Flink SQL双流 Join快照更新Join

| | ├──{5}–第5章 Flink SQL双流 Join的维度表Join

| | ├──{6}–第6章 Flink SQL双流 Join二维数组爆裂

| | ├──{7}–第7章 Flink SQL双流 Join表函数公式Join

| | ├──{8}–第8章 Flink SQL双流 Join的对话框 Join

| | └──{9}–第9章 Flink SQL 汇总双流JOIN

| └──{9}–即时OLAP模块Clickhouse

| | ├──{1}–第1章 OLAP统计分析模块总体简介

| | ├──{2}–第2章 更好地了解Clickhouse

| | ├──{3}–第3章 快速应用Clickhouse

| | ├──{4}–第4章 ClickHouse核心的具体内容

| | ├──{5}–第5章 clickhouse分布式集群

| | └──{6}–第6章 ClickHouse数据统计

├──{5}–环节5:综合项目:三度关联推荐算法+数据中台

| ├──{2}–实时数仓-Flink 收集CDC数据

| | ├──{1}–第1章 Flink 快速了解CDC

| | ├──{2}–第2章 Flink CDC之MySQL CDC

| | ├──{3}–第3章 MySQL CDC适用于最先进的特性

| | └──{4}–第4章 MySQL 扩展CDC的具体内容

| ├──{3}–强烈推荐V1.00三度关联网络直播平台

| | ├──{1}–第1章 项目简介及演试

| | ├──{2}–第2章 新项目的技术选择

| | ├──{3}–第3章 快速启动Neo4j图数据库应用

| | ├──{4}–第4章 采集模块分析

| | ├──{5}–第5章 数据收集+收集+分发+落盘

| | ├──{6}–第6章 数值计算核心指标分析

| | ├──{7}–第7章 计算数据信息核心指数

| | └──{8}–第8章 新项目核心复盘

| └──{4}–强烈推荐V2.00

| | ├──{1}–第1章 V1.V2.0架构模式分析

| | ├──{2}–第2章 V2.数据信息核心指数0架构设计计算

| | ├──{3}–第3章 数据信息接口标准的开发

| | ├──{4}–第4章 数据展现

| | ├──{5}–第5章 扩大和完善新项目

| | └──{6}–第6章 新项目核心复盘

└──源代码

| ├──bigdata_course_materials-master.zip 18.55M

| ├──data_screen-master.zip 17.07kb

| ├──db-sparkstreaming-master.zip 11.14kb

| ├──db_clickhouse-master.zip 8.24kb

| ├──db_data_warehouse-master.zip 26.97kb

| ├──db_flink-master.zip 66.33kb

| ├──db_flink15-master.zip 102.59kb

| ├──db_flinkcdc-master.zip 39.21kb

| ├──db_fullsearch-master.zip 5.64M

| ├──db_kafka-master.zip 8.83kb

| ├──db_redis-master.zip 8.97kb

| ├──db_spark3-master.zip 21.03kb

| ├──flink-1.15.0-src-master.zip 49.21M

| └──hadoop-3.2.0-src-master.zip 43.14M