Python+大数据年度钻石教程更新14阶段完结(106.64G)

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Python+大数据年度钻石教程更新14阶段完结(106.64G)

〖课程介绍〗:

Python+大数据年度钻石教程更新14阶段完结(106.64G)

〖课程目录〗:
  01、阶段一 Python大数据开发基础  
├──01、第一章 大数据介绍及开发环境  
|   ├──1-1 大数据介绍  
|   ├──1-2 linux介绍及虚拟机网络配置  
|   └──1-3 linux目录介绍  
├──02、第二章 linux命令  
|   ├──2-1 linux命令（一）  
|   ├──2-2 vim编辑器的使用  
|   └──2-3 linux命令（二）  
├──03、第三章 MySQL数据库  
|   ├──3-1 mysql和datagrip的介绍  
|   ├──3-2 数据定义语言的使用  
|   ├──3-3 数据操作语言的使用  
|   ├──3-4 数据库约束  
|   ├──3-5 数据库查询  
|   ├──3-6 运算与排序  
|   ├──3-7 函数，分组和二次过滤  
|   ├──3-8 数据库的多种连接查询  
|   └──3-9 数据库练习回顾  
├──04、第四章 excel的使用  
|   └──4-1 excel的相关操作  
├──05、第五章 kettle的使用  
|   └──5-1 kettle的使用  
├──06、第六章 数据分析及可视化  
|   ├──6-1 finebi的初步使用  
|   ├──6-2 集团分析项目  
|   └──6-3 数据抽取和统计分析  
├──07、第七章 大数据框架与数仓基础  
|   ├──7-1 Hadoop的介绍，配置和集群的使用  
|   ├──7-2 hdfs的介绍，使用和特特点  
|   ├──7-3 数据仓库的介绍  
|   ├──7-4 数据仓库的基本使用  
|   └──7-5 作业讲解  
└──08、第八章 数仓实战项目  
|   ├──8-1 数仓实战之滴滴出行  
|   ├──8-2 数仓实战之智能电商分析平台（一）  
|   ├──8-3 数仓实战之智能电商分析平台（二）  
|   ├──8-4 flume的介绍和使用  
|   └──8-5 数仓实战之智能电商分析平台（三）  
02、阶段二 Python基础编程  
├──01、第一章 Python基础语法  
|   ├──1-1 Python概述  
|   ├──1-10 while循环  
|   ├──1-11 while循环嵌套  
|   ├──1-12 for循环  
|   ├──1-13 循环else  
|   ├──1-14 字符串定义、切片  
|   ├──1-15 字符串查找、替换、合并  
|   ├──1-16 字符串删除、判断  
|   ├──1-17 列表定义  
|   ├──1-18 列表的操作使用  
|   ├──1-19 元组定义使用  
|   ├──1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置  
|   ├──1-20 字典定义使用  
|   ├──1-21 集合定义使用  
|   ├──1-22 公共方法与推导式  
|   ├──1-23 函数基本使用  
|   ├──1-24 函数作用域  
|   ├──1-25 总结复习  
|   ├──1-26 不定长参数与组包拆包  
|   ├──1-27 引用类型  
|   ├──1-28 案例-学员管理系统  
|   ├──1-29 递归与复习  
|   ├──1-3 Python变量与注释  
|   ├──1-30 文件基本操作  
|   ├──1-31 文件操作案例  
|   ├──1-4 变量使用与debug工具  
|   ├──1-5 Python格式化输出  
|   ├──1-6 输入与类型转化  
|   ├──1-7 Python运算符  
|   ├──1-8 Python分支语句  
|   └──1-9 分支总结与复习  
└──02、第二章 Python面向对象编程  
|   ├──2-1 类定义与初始化  
|   ├──2-10 Python模块与包  
|   ├──2-11 学员管理系统-面向对象版本  
|   ├──2-2 总结与复习  
|   ├──2-3 示例属性操作  
|   ├──2-4 魔法方法  
|   ├──2-5 面向对象案例  
|   ├──2-6 面向对象封装与继承  
|   ├──2-7 面向对象多态  
|   ├──2-8 类属性方法  
|   └──2-9 Python异常处理  
03、阶段三 Python进阶编程  
├──01、第一章 多任务编程-进程  
|   ├──1-1 多任务的介绍  
|   ├──1-2 多进程的使用  
|   ├──1-3 进程执行带有参数的任务  
|   └──1-4 进程的注意点  
├──02、第二章 多任务编程-线程  
|   ├──2-1 多线程的使用  
|   ├──2-2 多进程的使用  
|   ├──2-3 线程的注意点  
|   └──2-4 进程和线程对比  
├──03、第三章 网络编程  
|   ├──3-1 socket的介绍  
|   ├──3-2 TCP客户端程序开发  
|   └──3-3 多任务版TCP服务端程序开发  
├──04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器  
|   ├──4-1 HTTP协议  
|   ├──4-2 查看HTTP协议的通信过程  
|   ├──4-3 搭建Python自带静态Web服务器  
|   └──4-4 静态Web服务器-面向对象开发  
├──05、第五章 html+css基础  
|   ├──5-1 html的介绍  
|   ├──5-2 初识常用的html标签  
|   ├──5-3 资源路径  
|   ├──5-4 css的介绍  
|   └──5-5 css选择器  
├──06、第六章 JavaScript  
|   ├──6-1 JavaScript的介绍  
|   ├──6-2 变量和数据类型  
|   ├──6-3 函数定义和调用  
|   ├──6-4 条件语句  
|   ├──6-5 数组及操作方法  
|   ├──6-6 循环语句  
|   └──6-7 字符串拼接  
├──07、第七章 jQuery  
|   ├──7-1 jQuery的介绍  
|   ├──7-2 jQuery选择器  
|   ├──7-3 选择集过滤  
|   ├──7-4 获取和设置元素内容  
|   ├──7-5 jQuery事件  
|   ├──7-6 JavaScript对象  
|   ├──7-7 json  
|   ├──7-8 ajax  
|   └──7-9 综合案例  
├──08、第八章 闭包和装饰器  
|   ├──8-1 闭包  
|   ├──8-2 装饰器  
|   ├──8-3 装饰器的使用  
|   └──8-4 通用装饰器的使用  
├──09、第九章 正则表达式  
|   ├──9-1 with语句  
|   ├──9-2 深拷贝和浅拷贝  
|   ├──9-3 re的模块介绍  
|   ├──9-4 匹配单个字符  
|   └──9-5 匹配多个字符  
├──10、第十章 mini-Web  
|   ├──10-1 Web应用概述  
|   ├──10-2 应用程序开发  
|   ├──10-3 路由列表功能开发  
|   └──10-4 logging日志  
└──11、第十一章 数据埋点  
|   ├──11-1 埋点形式  
|   ├──11-2 埋点方案  
|   └──11-3 埋点实践  
04、阶段四 SQL  
├──01、第一章 窗口函数  
|   ├──1-1 窗口函数简介与基本用法  
|   ├──1-2 OVER(PARTITION BY)  
|   ├──1-3 排序函数  
|   ├──1-4 window frames 自定义窗口  
|   ├──1-5 分析函数  
|   ├──1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY  
|   └──1-7 窗口函数避坑指南  
└──02、第二章 数据报表  
|   ├──2-1 数据介绍  
|   ├──2-2 使用SQL进行数据汇总  
|   ├──2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组  
|   ├──2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式  
|   ├──2-5 计算多个指标  
|   └──2-6 分组对比  
05、阶段五 Python数据处理与分析实战  
├──01、第一章 Python 数据分析简介  
|   ├──1-1 Python 数据分析环境搭建  
|   └──1-2 Python 数据分析简介  
├──02、第二章 Pandas快速入门  
|   ├──2-1 Pandas快速入门  
|   ├──2-2 Series 和 Dataframe  
|   ├──2-3 Dataframe 增删改  
|   ├──2-4 Dataframe 查询  
|   └──2-5 租房数据分析示例  
├──03、第三章 pandas数据清洗  
|   ├──3-1 数据组合-concat  
|   ├──3-2 数据组合-merge  
|   ├──3-3 缺失值处理  
|   ├──3-4 数据整理  
|   └──3-5 Pandas 数据类型  
├──04、第四章 pandas数据处理  
|   ├──4-1 Apply自定义函数  
|   ├──4-2 数据分组操作  
|   ├──4-3 数据分组操作-透视  
|   ├──4-4 数据分组操作-会员数据分析 1  
|   ├──4-5 数据分组操作-会员数据分析 2  
|   ├──4-6 Dataframe 数据类型  
|   └──4-7 Dataframe 数据类型案例  
├──05、第五章 Python数据可视化  
|   ├──5-1 Matplotlib 绘图  
|   ├──5-2 Pandas 绘图  
|   ├──5-3 Seaborn 绘图  
|   └──5-4 Pyecharts 绘图  
└──06、第六章 pandas综合案例  
|   ├──6-1 案例1  Appstore 数据分析  
|   ├──6-2 案例2 优衣库销售数据分析  
|   └──6-3 案例3 RFM 用户分群1  
06、阶段六 Hadoop生态体系  
├──01、第一章 linux  
|   ├──1-1 linux环境搭建  
|   ├──1-2 linux文件系统  
|   ├──1-3 vi编辑器  
|   ├──1-4 linux用户与权限  
|   ├──1-5 大数据集群环境搭建  
|   ├──1-6 linux软件安装方式  
|   └──1-7 shell  
├──02、第二章 Zookeeper  
|   ├──2-1 大数据导论  
|   └──2-2 Zookeeper  
├──03、第三章 Hadoop  
|   ├──3-1 hadoop简介  
|   ├──3-2 hadoop环境搭建  
|   ├──3-3 Hadoop_HDFS  
|   ├──3-4 Hadoop_MapReduce  
|   ├──3-5 Hadoop_YARN  
|   └──3-6 Hadoop_HA  
└──04、第四章 Hive  
|   ├──4-1 数据仓库介绍  
|   ├──4-2 Hive介绍和安装  
|   ├──4-3 Hive_DDL语法  
|   ├──4-4 Hive_DML语法  
|   ├──4-5 Hive_DQL语法  
|   ├──4-6 Hive其他功能介绍  
|   ├──4-7 Hive函数高阶应用  
|   ├──4-8 Hive窗口函数  
|   └──4-9 Hive调优  
07、阶段七 离线数仓项目-知行教育  
├──1-1 知行教育数仓项目介绍  
|   ├──01-教育项目的基本介绍 .mp4  62.29M
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  26.83M
|   ├──02-教育项目的架构流程说明 .mp4  124.58M
|   └──02-教育项目的业务流程 .mp4  72.99M
├──1-10 访问咨询主题看板_数据清洗  
|   ├──06-访问咨询主题看板_数据采集操作以及hiveserver2服务异常 .mp4  153.87M
|   ├──07-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(SQL实现,未解决转换) .mp4  34.52M
|   ├──08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决) .mp4  53.26M
|   └──09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现) .mp4  75.30M
├──1-11 访问咨询主题看板_数据分析  
|   ├──10-访问咨询主题看板_数据分析(总访问量统计) .mp4  85.00M
|   ├──11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面) .mp4  32.83M
|   └──12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计) .mp4  74.52M
├──1-12 访问咨询主题看板_数据导出  
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  23.99M
|   ├──13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出) .mp4  86.97M
|   ├──14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量) .mp4  107.09M
|   └──15-今日总结 .mp4  36.32M
├──1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗  
|   ├──02-访问咨询主题看板_新增数据模拟 .mp4  48.60M
|   ├──03- 访问咨询主题看板_增量数据采集操作(sqoop脚本编写以及shell讲解) .mp4  125.05M
|   ├──04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写 .mp4  103.29M
|   ├──05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作 .mp4  32.01M
|   ├──06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置) .mp4  47.55M
|   └──07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作 .mp4  127.15M
├──1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析  
|   ├──08-访问咨询主题_增量数据统计分析(SQL实现以及思考点)(上) .mp4  74.27M
|   ├──09-上午内容的总结 .mp4  38.73M
|   ├──10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决) .mp4  107.45M
|   ├──11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试) .mp4  119.49M
|   └──12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作 .mp4  96.39M
├──1-15 意向用户主题看板_需求分析  
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  27.23M
|   ├──13-意向用户主题看板_需求分析(前三个) .mp4  135.78M
|   ├──14-意向用户主题看板_需求分析(后三个) .mp4  97.76M
|   ├──15-意向用户主题看板_需求分析总结 .mp4  99.52M
|   ├──16-意向用户主题看板_业务数据准备 .mp4  55.98M
|   └──17-今日总结 .mp4  35.71M
├──1-16 意向用户主题看板_建模分析  
|   ├──02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD) .mp4  119.33M
|   └──03-意向用户主题看板_建模分析(后三层) .mp4  108.74M
├──1-17 分桶表  
|   ├──04-分桶表的基本介绍以及作用说明 .mp4  106.01M
|   ├──05-分桶表的作用_抽样函数的说明 .mp4  54.00M
|   ├──06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join .mp4  42.80M
|   ├──07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join .mp4  104.21M
|   ├──08-上午内容总结 .mp4  38.10M
|   └──09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作 .mp4  72.16M
├──1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗  
|   ├──10-意向用户主题看板_建模操作 .mp4  118.43M
|   ├──11-意向用户主题看板_数据采集(DIM) .mp4  94.13M
|   ├──12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层) .mp4  151.17M
|   └──13-意向用户主题看板_数据清洗转换操作(涵盖采样以及查看执行计划) .mp4  190.24M
├──1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理  
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  35.62M
|   ├──14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现) .mp4  91.33M
|   ├──15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试) .mp4  100.46M
|   ├──16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现) .mp4  14.99M
|   ├──17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作 .mp4  92.94M
|   └──18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作 .mp4  187.94M
├──1-2 项目环境搭建  
|   ├──03-cloudera manager的基本介绍 .mp4  75.47M
|   ├──04-cloudera manager的架构以及功能描述 .mp4  56.30M
|   ├──05-教育项目的环境初始化工作 .mp4  104.05M
|   ├──06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作 .mp4  27.25M
|   ├──07-教育项目的环境注意事项 .mp4  57.80M
|   ├──08-教育项目_数据仓库的基本概念 .mp4  46.45M
|   └──09-上午内容的总结 .mp4  46.09M
├──1-20 拉链表  
|   ├──02-拉链表的实现流程分析(上) .mp4  131.52M
|   ├──03-拉链表的实现流程分析(下) .mp4  140.52M
|   └──04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明 .mp4  51.53M
├──1-21 hive索引  
|   ├──01-今日内容说明 .mp4  16.21M
|   ├──05-索引的基本介绍 .mp4  56.92M
|   ├──06-hive索引的分类_原始索引和行组索引 .mp4  76.30M
|   └──07-hive的所有分类_布隆过滤索引 .mp4  69.97M
├──1-22 hive优化项目数据  
|   ├──02-hive的函数补充说明 .mp4  40.20M
|   ├──03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行) .mp4  58.56M
|   ├──04-hive的相关的优化_小文件合并操作 .mp4  72.52M
|   ├──05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝 .mp4  41.34M
|   ├──06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜 .mp4  74.24M
|   ├──07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜 .mp4  77.70M
|   ├──08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化 .mp4  52.21M
|   ├──09-hive的优化的总结说明 .mp4  50.92M
|   └──10-上午内容的总结 .mp4  35.47M
├──1-23 学生出勤主题看板_需求分析  
|   ├──11-学生出勤主题看板_需求分析(前四个) .mp4  199.44M
|   ├──12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个) .mp4  122.72M
|   ├──13-学生出勤主题看板_需求分析总结 .mp4  31.92M
|   └──14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作 .mp4  51.96M
├──1-24 学生出勤主题看板_建模  
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  16.26M
|   ├──15-学生出勤主题看板_建模分析操作 .mp4  96.63M
|   ├──16-学生出勤主题看板_建模操作 .mp4  114.28M
|   ├──17-学生出勤主题看板_数据采集操作 .mp4  95.36M
|   └──18-今日总结 .mp4  70.08M
├──1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理  
|   ├──02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上 .mp4  85.60M
|   ├──03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中 .mp4  94.81M
|   ├──04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下 .mp4  76.88M
|   ├──05-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_完整实现以及总结 .mp4  81.80M
|   ├──06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现 .mp4  66.32M
|   ├──07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上 .mp4  148.95M
|   ├──08-上午内容的总结 .mp4  27.04M
|   ├──09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中 .mp4  57.66M
|   ├──10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下 .mp4  45.04M
|   ├──11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作 .mp4  134.47M
|   ├──12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作 .mp4  69.22M
|   ├──13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现 .mp4  112.41M
|   └──14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作 .mp4  72.17M
├──1-26 finebi基本使用  
|   ├──15-商业BI基本介绍 .mp4  60.26M
|   ├──16-finebi的安装操作 .mp4  44.01M
|   ├──17-finebi的数据源以及数据准备工作 .mp4  61.47M
|   ├──18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建 .mp4  22.34M
|   ├──19-finebi实现图表展示操作_上 .mp4  74.91M
|   ├──20-finebi实现图表展示操作_下 .mp4  49.09M
|   └──21-今日总结 .mp4  14.11M
├──1-27 Git应用  
|   ├──01-git的历史和SVN对比说明 .mp4  67.06M
|   ├──02-GIT的工作流程 .mp4  7.54M
|   ├──03-GIT的安装操作 .mp4  28.19M
|   ├──04-git如何构建版本库 .mp4  12.13M
|   ├──05-git基本操作_自己玩的流程 .mp4  37.33M
|   ├──06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略) .mp4  18.37M
|   ├──07-git远程仓库的基本介绍 .mp4  40.58M
|   ├──08-git的远程仓库操作_如何配置免密以及如何推送到远端(命令) .mp4  57.08M
|   ├──09-git的远程仓库操作_基于图形化界面方式推送数据到远端 .mp4  27.59M
|   ├──10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发 .mp4  57.74M
|   ├──11-git的分支管理_基本概念介绍 .mp4  54.72M
|   ├──12-git的分支的管理_相关的操作 .mp4  29.50M
|   └──13-git如何在IDEA中使用操作 .mp4  55.23M
├──1-3 数据仓库  
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  20.96M
|   ├──02-教育项目的数仓分层架构说明 .mp4  107.70M
|   ├──10-数据仓库和数据集市基本介绍 .mp4  22.93M
|   ├──11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类 .mp4  80.05M
|   ├──12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷 .mp4  48.29M
|   ├──13-数仓建模的基本介绍 .mp4  74.03M
|   ├──14-事实表和维度表的基本介绍 .mp4  60.85M
|   ├──15-事实表和维度表的分类介绍 .mp4  119.19M
|   ├──16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念 .mp4  75.36M
|   ├──17-维度建模的三种数仓发展模型图解 .mp4  65.70M
|   ├──18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍 .mp4  86.37M
|   └──19-今日总结 .mp4  49.93M
├──1-4 Hue操作HDFS,Hive  
|   └──03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE .mp4  65.07M
├──1-5 oozie基本使用  
|   ├──04-oozie的基本介绍 .mp4  122.75M
|   └──05-oozie的基本使用操作 .mp4  46.79M
├──1-6 sqoop相关操作  
|   ├──06-sqoop的基本介绍 .mp4  76.82M
|   ├──07-sqoop的相关的操作_基本操作 .mp4  59.37M
|   ├──08-上午内容的总结 .mp4  20.62M
|   ├──09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作 .mp4  148.29M
|   ├──10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作 .mp4  68.35M
|   ├──11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作 .mp4  79.48M
|   └──12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数 .mp4  57.63M
├──1-7 访问咨询主题看板_需求分析  
|   ├──13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个) .mp4  112.73M
|   ├──14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个) .mp4  52.67M
|   └──15-访问咨询主题看板_需求分析总结 .mp4  31.35M
├──1-8 访问咨询主题看板_建模  
|   ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4  28.48M
|   ├──02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明) .mp4  139.68M
|   ├──03-访问咨询主题看板_建模操作 .mp4  95.06M
|   ├──16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作 .mp4  35.48M
|   ├──17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层) .mp4  87.95M
|   └──18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层) .mp4  158.13M
└──1-9 访问咨询主题看板_hive优化  
|   ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(上) .mp4  122.67M
|   ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下) .mp4  103.00M
|   └──05-上午内容的总结 .mp4  43.27M
08、阶段八 大数据Spark技术栈  
└──第一章 PySpark  
|   ├──1-1 Spark概述  
|   ├──1-10 RDD创建  
|   ├──1-11 RDD算子  
|   ├──1-12 Spark综合案例1  
|   ├──1-13 Spark缓存机制  
|   ├──1-14 Spark案例-IP地址查询  
|   ├──1-15 Spark累加器和广播变量  
|   ├──1-16 Spark内核调度  
|   ├──1-17 SparkSQL简介  
|   ├──1-18 SparkSQL实操  
|   ├──1-19 SparkHive  
|   ├──1-2 Spark简介  
|   ├──1-20 SparkSQL底层执行原理  
|   ├──1-21 Spark自定义函数  
|   ├──1-3 pyspark安装  
|   ├──1-4 spark-standalone环境搭建  
|   ├──1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建  
|   ├──1-6 Spark单词统计  
|   ├──1-7 SparkOnYarn  
|   ├──1-8 Spark关键概念  
|   └──1-9 RDD详解  
09、阶段九 Spark综合项目  
└──第一章 一站式制造  
|   ├──1-1 项目介绍  
|   ├──1-10 DWS层构建  
|   ├──1-11 项目回顾（一）  
|   ├──1-12 DWB层构建  
|   ├──1-13 项目回顾（二）  
|   ├──1-14 ST层构建  
|   ├──1-15 AirFlow架构解析  
|   ├──1-16 AirFlow任务调度  
|   ├──1-17 Spark核心概念回顾  
|   ├──1-18 Prometheus架构说明  
|   ├──1-19 监控插件安装  
|   ├──1-2 项目中docker使用  
|   ├──1-20 Grafana使用  
|   ├──1-21 项目总结二  
|   ├──1-3 项目环境搭建  
|   ├──1-4 项目数仓分层  
|   ├──1-5 项目业务分析  
|   ├──1-6 sqoop数据采集  
|   ├──1-7 python数据采集  
|   ├──1-8 项目ODS层创建  
|   └──1-9 DWD层构建  
10、阶段十 java编程语言  
└──第一章 大数据java编程  
|   ├──1-1 Java基础语法  
|   ├──1-10 多线程  
|   ├──1-11 maven  
|   ├──1-12 HDFS  
|   ├──1-13 MapReduce  
|   ├──1-2 面向对象  
|   ├──1-3 java常用API  
|   ├──1-4 集合  
|   ├──1-5 反射  
|   ├──1-6 lambda表达式  
|   ├──1-7 io流  
|   ├──1-8 网络编程  
|   └──1-9 JDBC  
11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术  
├──01、第一章 NoSQL-Redis  
|   ├──1-1 Redis的介绍与安装  
|   ├──1-2 Redis的基本命令  
|   ├──1-3 Jedis  
|   ├──1-4 数据存储设计与持久化  
|   ├──1-5 Redis架构  
|   └──1-6 Redis高级  
├──02、第二章 NoSQL-kafka  
|   ├──2-1 消息队列  
|   ├──2-10 kafka原理  
|   ├──2-11 一次性语义  
|   ├──2-12 kafka监测  
|   ├──2-2 kafka简介  
|   ├──2-3 附录  
|   ├──2-4 kafka环境搭建  
|   ├──2-5 kafka的基本命令  
|   ├──2-6 kafka工具  
|   ├──2-7 kafka API  
|   ├──2-8 消费分配策略  
|   └──2-9 存储机制  
├──03、第三章 NoSQL-Hbase  
|   ├──3-1 Hbase简介与环境部署  
|   ├──3-10 Phoenix  
|   ├──3-11 二级索引  
|   ├──3-2 Hbase基本命令  
|   ├──3-3 Hbase JavaAPI  
|   ├──3-4 Hbase原理  
|   ├──3-5 Hbase表设计  
|   ├──3-6 BulkLoad  
|   ├──3-7 协处理器  
|   ├──3-8 Hbase优化  
|   └──3-9 Hbase与其他组件的整合  
└──04、第四章 NoSQL-综合案例  
|   ├──4-1 综合案例介绍  
|   ├──4-2 Flume数据采集  
|   ├──4-3 离线分析  
|   ├──4-4 实时计算  
|   └──4-5 可视化  
12、阶段十二 面试强化就业加强课  
└──第一章 python+大数据面试加强  
|   └──1-1 面试加强  
13、阶段十三 大数据Flink技术栈  
├──01、第一章 Flink基础  
|   ├──1-1 流式计算简介  
|   ├──1-2 Flink简介  
|   ├──1-3 Flink环境部署  
|   ├──1-4 Flink入门案例  
|   └──1-5 Flink架构体系  
├──02、第二章 Flink流批一体API开发  
|   ├──2-1 流处理基本概念  
|   ├──2-2 Flink的数据源  
|   ├──2-3 Flink的转换算子  
|   ├──2-4 Flink的Sink操作  
|   └──2-5 Flink与其他组件的整合  
├──03、第三章 Flink高级API开发  
|   ├──3-1 四大基石Window  
|   ├──3-2 四大基石time  
|   ├──3-3 四大基石state  
|   └──3-4 四大基石checkpoint  
├──04、第四章 Flink高级特性  
|   ├──4-1 异步io与两端递交  
|   ├──4-2 ProcessFunction API  
|   ├──4-3 双流join  
|   └──4-4 数据类型和序列化  
└──05、第五章 FlinkSQL  
|   ├──5-1 FlinkSQL简介  
|   ├──5-2 FlinkSQL连接外部系统  
|   ├──5-3 SQLClient  
|   ├──5-4 动态表  
|   ├──5-5 FlinkSQL_窗口  
|   ├──5-6 FlinkSQL_函数  
|   └──5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化  
14、阶段十四 Flink综合项目  
├──01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻  
|   ├──1-1 车联网行业背景介绍  
|   ├──1-2 汽车行业和车辆类型  
|   ├──1-3 车联网行业产业链  
|   ├──1-4 车联网技术选型  
|   ├──1-5 车联网项目工程搭建  
|   └──1-6 上报数据的格式解析  
├──02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL  
|   ├──2-1 数据推送到kafka  
|   ├──2-2 解析工具类走读  
|   ├──2-3 实时ETL  
|   ├──2-4 数据积压与反压  
|   └──2-5 过滤数据  
├──03、第三章 星途车联网-数据落地  
|   ├──3-1 数据存储_hive  
|   ├──3-2 数据存储_Hbase  
|   └──3-3 HBase调优  
├──04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询  
|   ├──4-1 Phoenix简介及常用命令  
|   ├──4-2 HBase二级索引  
|   ├──4-3 车联网明细数据统计  
|   └──4-4 Zeppelin简介及使用  
├──05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析  
|   ├──5-1 驾驶行程业务逻辑  
|   └──5-2 驾驶行程指标分析  
├──06、第六章 星途车联网-电子围栏分析  
|   ├──6-1 电子围栏简介  
|   ├──6-2 电子围栏分析步骤  
|   └──6-3 电子围栏分析实现  
├──07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析  
|   ├──7-1 实时故障业务逻辑  
|   └──7-2 实时故障分析实现  
└──08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度  
|   └──8-1 项目展示和任务调度        

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