【年度钻石会员】Java零基础大数据

本课程专门为0基础学员而设计，共包括八个大阶段，从java基础开始，内容精准聚焦大数据开发过程中所需的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖了

* 阶段一大数据基础+Java语言编程/

* 第一章大数据操作系统基础/

* 大数据操作系统基础(一)/

* 01-大数据概念

* 02-大数据的特点

* 03-大数据的应用场景

* 04-大数据的处理流程

* 05-大数据部门组织结构

* 06-计算机原理

* 07-计算机软件和硬件的介绍

* 08-操作系统的概述

* 09-Linux系统的概述

* 10-Linux系统的发行版

* 11-VMware的安装

* 12-Centos的安装

* 13-使用VMware打开Centos

* 14-虚拟化技术开启

* 15-虚拟机的网络配置

* 16-使用finalshell连接Linux

* 17-Linux的目录结构

* 18-学习Linux命令的原因

* 19-Linux命令-ls命令

* 20-Linux命令-pwd、mkdir、rm命令

* 21-Linux命令-cd命令

* 22-Linux命令-touch命令

* 23-Linux命令-mv命令

* 24-Linux命令-cp命令

* 大数据操作系统基础(二)/

* 01-虚拟机环境问题和快照保存

* 02-快照的删除和恢复

* 03-Linux命令-解压命令

* 04-Linux命令-压缩命令

* 05-Linux命令-find命令

* 06-Linux命令-grep和which命令

* 07-Linux命令-ps和kill命令

* 08-Linux命令-管道命令

* 09-Linux命令-用户管理命令

* 10-Linux权限控制介绍

* 11-Linux权限控制-chmod命令

* 12-Linux网络管理命令

* 13-Linux的其他命令-ln、clear、history

* 14-VI编辑器-介绍

* 15-VI编辑器-命令行模式

* 16-VI编辑器-底行模式

* 17-通过nodepad++连接Linux

* 18-Mysql数据库-概述

* 19-Mysql数据库-常见数据库介绍

* 20-Mysql数据库-数据库登录

* 21-Mysql数据库-使用DataGrip连接Mysql

* 22-Mysql数据库-使用DataGrip连接Mysql-问题说明

* 第二章大数据关系型数据库/

* 关系型数据库(一)/

* 01-SQL的概述

* 02-SQL语言的分类

* 03-SQL的语法和数据类型

* 04-SQL操作-DDL命令-数据库操作

* 05-SQL操作-DDL命令-表的基本操作

* 06-SQL操作-DDL命令-修改表结构

* 07-SQL操作-DML命令-insert指令

* 08-SQL操作-DML命令-update指令

* 09-SQL操作-DML命令-delete命令

* 10-SQL操作-练习

* 11-SQL约束-主键约束

* 12-SQL约束-非空约束

* 13-SQL约束-唯一约束

* 14-SQL约束-外键约束

* 关系型数据库(二)/

* 01-SQL操作-DQL命令-简单查询

* 02-SQL操作-DQL命令-条件判断语法

* 03-SQL操作-DQL命令-条件查询1

* 04-SQL操作-DQL命令-条件查询2

* 05-SQL操作-DQL命令-排序查询

* 06-SQL操作-DQL命令-聚合函数

* 07-SQL操作-DQL命令-分组查询

* 08-SQL操作-DQL命令-分组查询-having关键字

* 09-SQL操作-DQL命令-分页查询

* 10-SQL操作-DQL命令-insert into select语句

* 关系型数据库(三)/

* 01-表与表之间的关系

* 02-外键约束概念

* 03-外键约束的操作

* 04-外键约束的数据插入和删除

* 05-多表查询-交叉连接查询

* 06-多表查询-内连接查询

* 07-多表查询-外连接

* 08-多表查询-子查询1

* 09-多表查询-子查询2

* 10-多表查询-子查询3

* 11-索引的概念

* 12-索引的分类

* 13-索引的操作-普通索引

* 14-索引的操作-唯一索引和主键索引

* 15-索引的注意事项

* 16-开窗函数介绍

* 17-开窗函数的用法

* 18-开窗函数求TopN

* 第三章大数据可视化ETL平台/

* 可视化ETL平台/

* 01-数据仓库的概念

* 02-ETL的概念

* 03-Kettle的介绍

* 04-Kettle的安装

* 05-Kettle的入门案例

* 06-案例1-设置Excel输入组件

* 07-案例2-设置Mysql输出组件

* 08-设置数据库共享连接

* 09-案例3-设置myql输入和mysql输出组件

* 10-案例4-设置mysql输入和插入更新组件

* 11-案例5-设置mysql输入组件和删除组件

* 12-案例6-设置排序组件

* 13-案例7-设置switch_case组件

* 第四章大数据BI可视化开发/

* BI可视化开发/

* 01-案例8-设置sql脚本组件

* 02-案例9-设置kettle转换参数

* 03-案例10-设置kettle作业定时

* 04-Kettle的Linux部署-使用Pan来执行转任务

* 05-Kettle的Linux部署-使用Kitchen来执行转任务

* 06-Superset的介绍

* 07-Superset的安装和登录

* 08-Superset的入门案例

* 09-Superset案例1-统计每天的销售额

* 10-Superset案例2-统计每天每个渠道的销售额

* 11-Superset案例3-根据日期、区域、渠道、产品统计订单总额

* 12-Superset案例4-根据日期、区域统计订单总额（数据透视表）

* 13-Superset看板系统

* 第五章大数据电商数据仓库实战/

* 电商数据仓库实战/

* 01-综合案例-背景介绍

* 02-综合案例-电商操作流程和原理介绍

* 03-综合案例-电商系统术语介绍

* 04-综合案例-解决方案

* 05-综合案例-架构说明

* 06-综合案例-DataGrip环境搭建

* 07-综合案例-表字段介绍

* 08-综合案例-业务数据抽取方案

* 09-综合案例-业务数据抽取实施

* 10-综合案例-数据抽取-作业操作

* 11-综合案例-数据分析-统计每天的订单金额、订单总笔数

* 12-综合案例-数据分析-统计当天下过订单的不同用户总数

* 13-综合案例-统计不同支付方式订单总额和订单笔数分析

* 14-综合案例-统计用户订单笔数Top5

* 15-综合案例-统计不同分类的订单金额和总笔数-自关联

* 16-综合案例-统计不同分类的订单金额和总笔数-自关联分类表

* 17-综合案例-统计不同分类的订单金额和总笔数-sql编写

* 18-综合案例-统计不同分类的订单金额和总笔数-sql优化

* 19-综合案例-设置作业

* 20-综合案例-数据可视化-订单销售总额和总笔数开发

* 21-综合案例-数据可视化-订单支付方式分析开发

* 22-综合案例-数据可视化-订单笔数TOP5用户

* 23-综合案例-数据可视化-订单商品分类分析

* 24-综合案例-看板开发

* 第六章大数据Java语言编程-编程基础/

* 编程基础(一)/

* 01.今日内容介绍

* 02.计算机基本概述

* 03.语言介绍

* 04.为什么要学习Java语言

* 05.Java语言介绍

* 06.JDK的下载安装和卸载

* 07.path环境变量的配置

* 08.HelloWorld入门案例(掌握)

* 09.编写HelloWorld案例常见问题

* 10.开发工具解释

* 11.IDEA的安装和首次启动设置

* 12.IDEA中的模块和项目之间的关系图解

* 13.HelloWorld案例(IDEA版)_必须掌握

* 14.IDEA的基本设置和快捷键

* 15.如何导入和删除模块

* 16.注释(掌握)

* 17.关键字解释

* 18.常量解释

* 19.变量入门

* 20.定义基本类型的变量并打印

* 21.变量的注意事项

* 编程基础(二)/

* 01.昨日内容回顾

* 02.标识符

* 03.自动类型转换

* 04.强制类型转换

* 05.扩展_常量和变量相加

* 06.ASCII码表简介

* 07.算术运算符

* 08.自增和自减运算符

* 09.赋值运算符

* 10.关系运算符

* 11.逻辑运算符入门

* 12.短路逻辑运算符

* 13.三元运算符入门

* 14.三元案例_判断老虎体重是否相同

* 15.三元案例_获取三个和尚的最高身高

* 16.Scanner入门

* 17.键盘录入版和尚身高

* 18.Scanner练习_获取指定数字的各个位数

* 19.顺序结构

* 20.if语句之单分支

* 21.if语句之双分支

* 22.if双分支案例_判断奇偶数

* 23.if多分支案例_打印星期

* 24.if多分支案例_发放奖励

* 25.if多分支案例之获取三个整数的最大值

* 26.if使用的小技巧

* 27.switch语句入门

* 28.case穿透

* 29.switch的思考题

* 30.switch语句_发放奖励

* 编程基础(三)/

* 01.Day02作业第6题讲解

* 02.Day02作业第7题讲解

* 03.循环简介

* 04.for循环入门

* 05.for循环案例_打印数字

* 06.for循环案例_求和思想

* 07.for循环案例_求偶数和

* 08.for循环案例_求水仙花数

* 09.for循环案例_计数思想

* 10.while循环入门

* 11.while循环案例_求和思想

* 12.while循环案例_珠穆朗玛峰问题

* 13.do.while循环(了解)

* 14.三种循环之间的区别(理解)

* 15.break的作用

* 16.continue的入门案例

* 17.控制跳转语句_思考题

* 18.循环嵌套_年月案例

* 19.循环嵌套_打印矩形

* 20.循环嵌套_打印正三角形

* 21.循环嵌套_打印倒三角形

* 22.循环嵌套_打印99乘法表

* 23.Math获取随机数_入门

* 编程基础(四)/

* 01.数组简介

* 02.数组的基本用法

* 03.一个数组的内存图_了解

* 04.两个数组的内存图

* 05.两个数组指向同一个地址

* 06.数组的两个常见小问题

* 07.数组的常见操作_遍历数组

* 08.数组的常见操作_获取最大值

* 09.数组的常见操作_反转数组

* 10.方法简介

* 11.无参无返回值的方法

* 12.方法调用图解

* 13.有参无返回值的方法

* 14.无参有返回值的方法_案例一(求和)

* 15.无参有返回值的方法_案例二(求奇偶数)

* 16.有参有返回值的方法_案例一(求和)

* 17.有参有返回值的方法_案例二(判断奇偶数)

* 18.有参有返回值的方法_案例三(求最大值)

* 19.方法练习_遍历数组

* 20.方法练习_获取数组元素最大值

* 21.方法练习_模拟计算器

* 22.方法重载入门

* 23.方法重载的思考题

* 24.基本类型作为形参的情况

* 25.引用类型作为形参的情况

* 26.遍历数组

* 27.Debug断点调试

* 第七章大数据Java语言编程-面向对象/

* 面向对象(一)/

* 01.面向对象简介

* 02.类和对象入门

* 03.如何使用类中的内容

* 04.手机类的定义和使用

* 05.一个对象的内存图(了解)

* 06.两个对象的内存图(了解)

* 07.两个引用指向同一个对象的内存图(了解)

* 08.成员变量和局部变量的区别

* 09.private关键字讲解

* 10.加入private后的标准代码

* 11.封装的概述和好处

* 12.this关键字入门

* 13.加入this关键字后的标准版的JavaBean代码

* 14.构造方法入门

* 15.构造方法的注意事项

* 面向对象(二)/

* 00.昨日作业讲解

* 02.非继承版(人类案例)

* 03.继承版(人类案例)

* 04.Java中继承的特点

* 05.继承中成员变量的访问特点

* 06.super关键字详解

* 07.继承关系中的构造方法的特点

* 08.继承关系中的成员方法的访问特点

* 09.方法重写详解

* 10.人类案例(继承版_标准版本)

* 11.多态入门

* 12.多态中的成员访问特点

* 13.多态的好处和弊端

* 14.向上转型和向下转型

* 15.动物案例_多态版

* 16.扩展内容_多态在实际开发中的应用

* 17.扩展内容_instanceof关键字

* 第八章大数据Java语言编程-常用类API/

* 常用类API(一)/

* 01.Day06作业第二题讲解

* 02.final关键字的用法

* 03.扩展_final关键字的常见面试题

* 04.static关键字入门

* 05.静态方法的访问特点

* 06.抽象类入门

* 07.抽象类的特点

* 08.抽象类的成员特点

* 09.老师类案例_抽象类版

* 10.接口入门

* 11.接口中的成员特点

* 12.抽象类和接口的区别

* 13.运动员和教练类案例(思路分析)

* 14.运动员和教练类案例(代码实现)

* 15.包详解

* 16.权限修饰符

* 17.扩展_Object#toString()方法

* 18.面向对象总结

* 常用类API(二)/

* 01.Day07作业第一题讲解

* 02.Day07作业第3题讲解

* 03.Scanner接收字符串

* 04.使用Scanner的小技巧

* 05.Object类的toString()方法介绍

* 06.Object类的equals()方法

* 07.String类的构造方法

* 08.String类创建对象的特点

* 09.比较字符串是否相等

* 10.String扩展_字符串拼接问题

* 11.String案例_模拟用户登录

* 12.String案例_遍历字符串

* 13.String案例_统计各类型字符的次数

* 14.String案例_字符串拼接

* 15.String案例_字符串反转

* 16.通过API帮助文档查看String类中的方法.

* 17.StringBuilder入门案例

* 18.StringBuilder的添加和反转方法

* 19.StringBuilder和String的相互转换

* 20.StringBuilder案例_拼接数组元素

* 21.StringBuilder案例_反转字符串

* 常用类API(三)/

* 01.冒泡排序原理分析

* 02.冒泡排序代码实现

* 03.Arrays工具类介绍

* 04.包装类简介

* 05.int和String之间如何相互转换

* 06.扩展_其他基本类型和String之间的转换

* 07.案例_字符串数字排序

* 08.JDK1.5特性_自动拆装箱

* 09.Date入门

* 10.Date类的构造方法

* 11.SimpleDateFormat的格式化操作

* 12.SimpleDateFormat的解析操作

* 13.DateUtils工具类的定义

* 14.Calendar入门

* 15.Calendar类的成员变量和成员方法

* 16.获取某年的2月有多少天

* 17.内部类介绍

* 18.匿名内部类的入门案例

* 19.匿名内部类的使用场景和小技巧

* 第九章大数据Java语言编程-集合操作/

* 集合操作(一)/

* 01.Day09作业第六题讲解

* 02.Day09作业扩展第一题

* 03.Day09作业扩展第二题

* 04.集合的体系图

* 05.Collection集合入门

* 06.Collection集合中的常用方法

* 07.遍历集合

* 08.Collection集合存储自定义对象并遍历

* 09.List集合入门

* 10.List集合的特有成员方法

* 11.List集合的独有遍历方式

* 12.List集合存储自定义类型的对象并遍历

* 13.列表迭代器

* 14.并发修改异常详解

* 15.扩展_CopyOnWriteArrayList集合

* 16.增强for入门

* 17.增强for遍历List集合

* 18.增强for遍历List集合_存储自定义类型的对象

* 19.栈和队列介绍

* 20.数组和链表介绍

* 21.ArrayList集合存储字符串并遍历

* 22.ArrayList集合存储自定义对象并遍历

* 23.LinkedList集合入门

* 24.LinkedList集合的特有方法

* 集合操作(二)/

* 01.Day10作业第4题讲解

* 02.Set集合入门

* 03.哈希值详解

* 04.HashSet集合入门

* 05.HashSet集合保证元素唯一性的原理

* 06.数据结构之哈希表

* 07.HashSet存储自定义对象并保证唯一性

* 08.LinkedHashSet集合详解

* 09.可变参数

* 10.Map集合入门

* 11.Map集合的成员方法详解

* 12.Map集合的获取功能

* 13.Map集合的遍历方式1_根据键获取其对应的值

* 14.Map集合的遍历方式2_根据键值对获取其对应的键和值

* 15.Map案例_键是String值是Student

* 16.Map案例_键是Student值是String

* 17.Map案例_ArrayList嵌套HashMap集合

* 18.Map案例_HashMap嵌套ArrayList集合

* 19.Map案例_统计字符个数

* 20.Collections工具类的成员方法解释

* 21.模拟斗地主发牌_无序的牌

* 22.模拟斗地主发牌_有序的牌_思路分析

* 23.模拟斗地主发牌_有序的牌_代码实现

* 第十章大数据Java语言编程-IO操作/

* IO操作(一)/

* 01.案例_获取10个不重复的随机数

* 02.Lambda表达式初体验

* 03.Lambda表达式的标准格式

* 04.Lambda表达式练习1_无参无返回方法

* 05.Lambda表达式练习2_有参无返回方法

* 06.Lambda表达式练习3_有参有返回值方法

* 07.Lambda表达式的省略模式

* 08.Lambda表达式的注意事项

* 09.异常简介

* 10.try.catch方式处理异常

* 11.声明抛出异常

* 12.关于异常的思考题

* 13.File类的构造方法

* 15.File类的创建功能

* 16.File类的判断功能

* 17.File类的获取功能

* 18.File类的删除功能

* 19.IO流的简介

* 20.字节输出流讲解

* 21.字节输出流的两个小问题

* 22.try.catch方式解决IO流异常

* 23.try.with.resource语句

* 24.创建空文件

* 25.字节输入流一次读取一个字节

* 26.字节输入流一次读取一个字节数组

* 27,字节流拷贝文本文件

* 28.图片加密

* 30.字节流拷贝文件的四种方式

* 字节缓冲流（补充）/

* 25-缓冲流-一次读写一个字节代码实现

* 26-缓冲流-一次读写一个字节原理

* 27-缓冲流-一次读写一个字节数组

* IO操作(二)/

* 01.字符流的由来

* 02.编解码问题

* 03.普通的字符流一次读写一个字符

* 04.高效字符流入门

* 05.字符流拷贝文件的6种方式(了解)

* 06.高效字符流一次读写一行

* 07.序列化流

* 08.反序列化流

* 09.serialVersionUID和transient关键字

* 10.commons-io第三方jar包的使用

* 11.多线程入门

* 12.多线程并行和并发的区别

* 13.单线程程序演示

* 14.Java程序是否是多线程版

* 15.多线程的实现方式一_继承Thread类

* 16.多线程的原理

* 17.多线程的实现方式二_实现Runnable接口

* 18.匿名内部类实现多线程

* 19.模拟卖票案例_继承Thread类版

* 20.多线程模拟卖票出现非法值的原因

* 21.多线程模拟卖票_问题解决

* 22.多线程模拟卖票_实现Runnable接口版

* 第十一章大数据Java语言编程-Java基础增强/

* Java基础增强(一)/

* 02.死锁详解

* 03.多线程的生命周期

* 04.线程安全的类

* 05.线程的优先级

* 06.线程控制之加入线程

* 07.线程控制之守护线程

* 08.Lock锁简介

* 09.实现线程池_提交Runnable接口任务

* 10.实现线程池_提交Callable接口任务

* 11.生产者和消费者设计模式介绍

* 12.生产者和消费者设计模式_代码实现

* 13.设计模式相关内容介绍

* 14.网编介绍

* 15.IP地址介绍

* 16.InetAddress类讲解

* 17.端口号和协议

* 18.UDP协议_发送端代码

* 19.UDP协议_接收端代码实现

* 20.UDP协议案例_键盘录入数据然后发送

* 21.TCP协议之客户端代码实现

* 22.TCP协议之服务器端接收客户端发送的数据

* 23.TCP协议之客户端和服务器端之一句话的交情

* 24.TCP协议之客户端接收键盘录入_然后发送给服务器端打印

* 25.服务器端接收数据写入到文件

* Java基础增强(二)/

* 01.网编案例_客户端给服务器端上传文件

* 02.网编案例_客户端上传文件_接收服务器端回执信息

* 03.网编案例_多线程版服务器端

* 04.Junit单元测试入门

* 05.Junit单元测试相关注解

* 06.类加载的过程

* 07.类加载器详解

* 08.类加载器的检查和运行顺序

* 09.反射入门_获取字节码文件对象

* 10.反射_获取类的构造方法

* 11.反射_通过公共的构造方法创建对象

* 12.反射_通过私有的构造方法创建对象

* 13.反射_获取成员变量并使用

* 14.反射_获取私有成员变量并使用

* 15.反射_获取成员方法

* 16.反射_获取成员方法并使用

* 17.反射案例_越过泛型检查

* 18.Properties集合类讲解

* 19.反射案例_执行执行类的指定方法

* 20.注解入门

* 21.自定义注解

* 22.使用自定义注解

* 23.通过反射获取注解信息

* 24.xml入门

* 25.xml文件中可以写啥

* 26.dtd约束演示

* 27.schema约束演示

* 28.命名空间(了解)

* 第十二章大数据java基础综合_jdbc/

* 大数据java基础综合_jdbc/

* 01-今日内容

* 02-数据库的基本介绍

* 03-在window中安装MySQL

* 04-如何卸载mysql以及如何连接mysql操作

* 05-jdbc的基本介绍

* 06-jdbc的入门案例操作

* 07-JDBC的API详解(上)

* 08-JDBC的API详解(下)

* 09-使用原始JDBC实现增加数据操作

* 10-提取jdbc的工具类操作

* 11-jdbc的工具类的基本使用操作

* 12-SQL注入问题的引入

* 13-SQL注入问题的解决

* 14-使用预编译的方式来实现对数据库的CURD

* 15-C3P0连接池的基本使用操作

* 16-C3P0连接池的工具类的提前

* 17-事务的基本概念以及如何在mysql中操作事务

* 18-事务的四大特性

* 19-事务的隔离性问题说明和解决方案

* 20-jdbc中如何事务操作

* 21-总结

* 第十三章大数据java基础综合_maven/

* 大数据java基础综合_maven/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-maven的基本介绍

* 03-安装maven软件

* 04-配置maven的本地仓库方案

* 05-idea中集成maven的操作

* 06-idea中创建一个无骨架的javase的项目

* 07-idea中创建一个有骨架的javase项目

* 08-idea中创建一个有骨架的web工程

* 09-idea中创建一个无骨架的web工程

* 10-maven的常用命令

* 11-maven的插件说明

* 12-maven插件的总结

* 13-maven的如何导入依赖操作

* 14-maven中依赖范围的讲解

* 15-maven项目中聚合工程

* 16-总结

* 17_扩展_web的介绍和前端技术说明

* 18-html和css以及javascript的基本介绍

* 19-css选择器的介绍

* 第十四章大数据java基础综合_爬虫综合案例(一)/

* 大数据java基础综合_爬虫综合案例/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-爬虫的基本概念和爬虫的作用

* 03-爬虫的分类讲解

* 04-爬虫的执行流程

* 05-爬墙有爬取数的爬取策略的说明

* 06-http协议中请求部分说明

* 07-http协议中响应部分的讲解

* 08-如何使用jdk发送get请求操作

* 09-如何使用JDK发送post请求

* 10-使用httpClient发送get请求操作

* 11-使用httpClient发送post请求操作

* 12-使用jsoup如何获取document的四种方式

* 13-jsoup解析数据_获取传智播客中所有的课程信息

* 14-jsoup解析数据_获取163新闻的数据

* 15-综合案例_起点爬虫(上)

* 16-综合案例_起点爬虫(中)

* 17-综合案例_起点爬虫(下)

* 18-总结

* 第十五章大数据java基础综合_爬虫综合案例(二)/

* 大数据java基础综合_爬虫综合案例/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-需求说明和项目的准备工作

* 03-jd爬虫_发送请求获取数据(首页)

* 04-jd爬虫_图片数据的下载操作

* 05-jd爬虫_解析数据和封装数据操作

* 06-jd爬虫_保存数据操作

* 07-完成获取下一页的数据并完成最终的测试

* 08-分页的错误说明

* 09-优化工作_将各个阶段抽取成一个个单独方法

* 10-使用线程池来优化爬虫程序_线程池构建思路

* 11-线程池构建再次说明

* 12-如何选择用于存储100页的URL的容器

* 13-如何保证线程安全的两种措施

* 14-最终的优化程序实现以及综合测试

* 15-监控线程的实现

* 16-今日总结(上)

* 17-今日总结(下)

* 阶段作业大数据基础+Java语言编程-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段二 Hadoop 技术栈/

* 第一章大数据linux基础/

* linux基础/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-计算机基本介绍

* 03-linux系统基本介绍以及虚拟化软件介绍

* 04-vmware的卸载

* 05-vmware的安装操作

* 06-centos7.7安装操作

* 07-安装CRT并且连接虚拟机操作

* 08-linux的目录结构说明

* 09-linux的相关命令的基本说明

* 10-linux命令_ll、pwd、mkdir、rm、cd

* 11-linux命令_文件操作命令

* 12-linux命令_压缩和解压缩的操作

* 13-linux命令_文件查找命令

* 14-linux命令_文件下载的命令

* 15-linux命令k_系统管理命令

* 16-linux命令_用户的创建和删除命令

* 17-linux命令_权限的设置操作

* 18-linux命令_网络和服务的命令

* 19-linux命令_其他命令操作

* 20-linux命令_vi编辑命令

* 21-vmware三种上网模式

* 22-虚拟机的静态ip设置

* 23-linux防火墙的操作内容

* 24-linux文件上传的两种方式

* 25-linux安装mysql

* 25-linux安装mysql(1)

* 26-linux安装jdk的操作

* 27-总结

* 第二章大数据linux高级(一)/

* linux高级/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-linux高级命令_重定向操作

* 03-linux高级命令_cut命令

* 04-linux高级命令_wc命令

* 05-linux高级命令_awk基本使用

* 06-linux高级命令_awk的分隔符号和内容匹配操作

* 07-linux高级命令_段内容判断操作

* 08-linux高级命令_awk中NR和NF操作

* 09-linux高级命令_awk分段求和操作(begin操作)

* 10-linux高级命令_awk综合练习

* 11-shell编程_基本介绍和入门案例

* 12-shell脚本的三种运行方式

* 13-shell的数据类型说明

* 14-shell的变量操作_用户变量

* 15-shell的环境变量的内容

* 16-shell的特殊变量的讲解

* 17-shell的字符串的操作_字符串特点和字符串的拼接操作

* 18-shell的字符串的讲解_获取长度截取字符串以及查找字符操作

* 19-shell的运算符的操作内容

* 20-总结

* 第三章大数据linux高级(二)/

* linux高级/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-if的基本介绍以及if格式案例操作

* 03-if与esle的相关的结构说明和操作案例

* 04-if与elif_else的相关的结构说明和操作案例

* 05-for循环的第一种格式的操作案例

* 06-for循环第二种格式的操作案例

* 07-while循环的基本操作案例

* 08-如何实现死循环操作

* 09-case判断语句的操作案例

* 10-跳出循环的操作(break和continue操作)

* 11-对while进行continue操作的问题解决

* 12-shell函数的基本定义操作以及如何返回数据内容

* 13-shell带有参数的函数操作

* 14-数组的基本介绍以及相关的操作

* 15-如何遍历数组的操作

* 16-改错(上午函数部分返回值的解决方案)

* 17-shell中select语句的操作选项

* 18-shell中如何在一个脚本中加载另一个脚本的操作

* 19-shell的综合案例_猜字小游戏

* 20-如何实现数据库的备份操作以及需求的讲解说明

* 21-如何实现数据库的备份脚本的编写

* 22-如何实现定时执行备份的操作案例

* 23-今日总结

* 第四章大数据环境统一与zookeeper/

* 大数据环境统一与zookeeper??/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-基于第一台拷贝出后两台虚拟机操作

* 03-内存的配置和修改另两台mac地址操作

* 04-配置三台虚拟机ip地址和通过CRT连接三台虚拟机

* 05-设置主机名和域名的映射关系匹配

* 06-下课时发生问题的解决

* 07-三台虚拟机的防火墙和深层防火墙的关闭

* 08-ssh免密登录的执行原理流程说明

* 09-ssh免密配置操作项

* 10-时钟同步的操作(第一种方式实现)

* 11-vmware的中检测jdk以及vmware的快照机制说明

* 12-离线时钟同步策略

* 13-zookeeper的基本介绍

* 14-zookeeper的架构说明及其分布式和集群的概念说明

* 15-zookeeper的五大特性

* 16.zookeeper的集群的配置操作

* 17-zookeeper的可视化的说明以及如何进入命令行客户端

* 18-zookeeper的数据模型

* 19-zookeeper的节点类型

* 20-zookeeper中shell操作_如何创建节点

* 21-zookeeper中相关的shell命令的操作说明

* 21-zookeeper的watch机制说明

* 22-使用java操作zookeeper_创建节点

* 23-使用java操作zookeeper_修改数据和删除数据操作

* 24-使用java操作zookeeper_查询数据

* 25-zookeeper的选举策略

* 26-总结

* 第五章大数据hadoop介绍与集群安装/

* day09_hadoop介绍与集群安装/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-什么是大数据以及大数据的特点

* 03-数据的类型

* 04-大数据的应用场景和业务分析的流程

* 05分布式的技术说明

* 06-hadoop的发展历程

* 07-hadoop的四大特性

* 08-hadoop的特性和hadoop的发行版本

* 09-hadoop1.x的基础架构

* 10-hadoop的元数据的说明信息

* 11-hadoop的2.x的架构(单节点架构)

* 12-hadoop2.x的高可用的架构说明

* 13-hadoop3.x的新特性的简要说明

* 14-集群的基本介绍以及三种部署方式说明

* 15-hadoop集群安装之前需要进行编译操作(不需要做)

* 15-hadoop的编译后版本和官方编译版本区别说明

* 16-hadoop的目录结构的介绍操作

* 17-使用notepad++连接虚拟机的操作

* 18-hadoop的配置文件的修改操作

* 19-hadoop的目录的创建和环境变量的配置操作

* 20-hadoop的界面启动操作方案

* 21-如何在window中使用域名的方式来访问hadoop集群

* 22-hadoop的初体验的操作

* 23-总结

* 第六章大数据HDFS(一)/

* 大数据HDFS/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-HDFS基本的介绍

* 03-HDFS的设计目标及其应用场景

* 04-HDFS的架构说明

* 05-HDFS副本机架感知原理

* 06-HDFS的shell基本命令(上)

* 07-HDFS的shell基本命令(下)

* 08-hdfs的安全模式

* 09-hdfs的基准测试内容

* 10-namenode的基本原理

* 11-datanode的基本原理

* 12-HDFS的写入数据的流程

* 13-HDFS的读取数据的流程

* 14-HDFS的SNN的元数据辅助管理操作

* 15-HDFS的元数据的辅助管理基本内容

* 16-如何使用SNN来恢复元数据操作

* 17-总结

* 第七章大数据HDFS(二)/

* 大数据HDFS(二)/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-JAVA操作Hadoop的windows环境的配置

* 04-java操作HADOOP_如何获取FileSystem文件系统对象

* 05-java操作HDFS_获取某个路径下所有的文件

* 06-java操作HDFS_如何创建一个文件夹

* 07-java操作HDFS_如何创建一个文件

* 08-java操作HDFS_完成文件下载的操作

* 09-java操作HDFS_完成文件的下载操作

* 10-java操作HDFS_完成小文件合并成大文件的操作

* 11-java操作HDFS_权限的操作内容

* 12=服务器之间或者集群之间数据拷贝工作

* 13-HDFS中归档文件的说明

* 14-HDFS的快照的机制

* 15-HDFS的垃圾桶的机制

* 16-HDFS的高可用基本介绍

* 17-高可用的配置操作

* 18-高可用启动和测试操作

* 19-hadoop的联邦机制

* 20-总结

* 第八章大数据MapReduce(一)/

* mapreduce/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-MapReduce思想_分而治之

* 03-MapReduce的设计构思

* 04-MapReduce的编程规范说明_八大步骤

* 05-如何实现map和reduce操作

* 06-wordCount案例的实现流程说明

* 07-wordCount的map和reduce的程序编写

* 08-wordCount的驱动类编写

* 09-运行方式_第一种

* 10-运行方式_第二种分布式的运行操作

* 11-wordCount小总结

* 12-MapReduce的分区的概念

* 13-阐述需求, 了解如何实现自定义分区

* 14-如何自定义分区操作

* 15-分区案例_map和reduce实现操作

* 16-分区案例_驱动类的实现操作

* 17-分区案例_分区mr两种测试

* 18-序列化操作以及如何排序的概念说明

* 19-自定义一个pojo实现序列化和排序的操作

* 20-排序的案例操作_MR实现

* 21-排序案例MR_代码测试操作

* 22-总结

* 第九章大数据MapReduce(二)/

* mapreduce/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-昨日wordCount的案例流程回顾

* 03-combinner基本概念及其需求的流程分析工作

* 04-combinner操作_没有combinner实现案例操作

* 05-combinner操作_使用combinner完成案例操作

* 06-mapTask的并行机制

* 07-map阶段的整个执行流程

* 08-reduce阶段的整个执行流程

* 09-MapReduce的工作机制的总结

* 10-将课件中工作机制重新梳理一下

* 11-分组的基本介绍

* 12-MapReduce中分区和分组的区别, 以及分组的细化

* 13-自定义分组的需求流程分析

* 14-分组的案例进行自定义各个组件

* 15-分组的案例的驱动类的编写以及测试操作

* 16-mr的综合案例_案例一_需求一流程分析

* 17-mr的综合案例_案例一_需求一代码实现

* 18-mr的综合案例_案例一_需求二代码实现

* 19-总结

* 第十章大数据MapReduce与yarn/

* mapreduce和yarn/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-求共同好友的思路说明

* 03-求共同好友_求某一个用户在那些用户好友列表中MR实现

* 04-求共同好友_最终实现操作

* 05-案例二_倒排索引的介绍,引出需求

* 06-案例二_倒排索引的MR实现

* 07-mapTask的并行度机制

* 08-MapReduce的性能优化策略

* 09-yarn集群的基本介绍

* 10-yarn集群中课件中描述的信息

* 11-yarn运行机制说明

* 12-yarn的三种调度器

* 13-yarn常用参数说明

* 14-总结

* 第十一章大数据hive(一)/

* hive/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-数据仓库的基本概念及其数仓的主要特征

* 03-数据仓库和数据库的区别

* 04-数据仓库的分层架构和数据仓库的ETL工作

* 05-数据仓库的分层总结

* 06-hive的基本介绍及其特点

* 07-hive的架构和hive的元数据的存储方案

* 08-hive的安装的三种方式的说明

* 09-hive的安装中内嵌模式(了解)

* 10-hive的安装操作(最终安装版本)

* 11-hive的三种连接方式

* 12-hive的客户端的一键启动脚本

* 13-hive中关于数据库的相关的操作

* 14-如何创建表的语法说明

* 15-关于内部表的相关的操作

* 16-关于外部表的相关的操作

* 17内部表和外部表的区别说明

* 18-复杂类型_array类型

* 19-复杂类型_map和struct操作

* 20-内部表和外部表的互转操作

* 21-分区表的相关的操作(上)

* 22-分区表的相关的操作(下)

* 23-分区表的综合练习

* 24-桶表的基本介绍与操作

* 25-修改表结构操作

* 26-mysql密码处理操作

* 第十二章大数据hive(二)/

* hive/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-如何进行数据的导入操作

* 03-如何正确启动hive的步骤

* 04-如何导出数据操作

* 05-hive的查询的语法说明

* 06-hive的查询操作(上)

* 07-hive的查询操作(下)

* 08-hive的查询的操作_数据准备工作

* 09-hive查询操作_需求一

* 10-hive的查询操作_需求2和需求3

* 11-hive的查询操作_需求4,5操作

* 12-hive的参数的三种传递操作

* 13-hive的函数_数值,字符串以及日期函数

* 14-hive的函数_条件函数

* 15-hive的函数_转换函数操作

* 16-hive的函数_行转列的操作

* 17-hive的表生成函数_explode以及侧视图说明

* 18-hive的函数_reflect函数

* 19-hive的分析函数_row_number和rank以及dense_rank

* 20-hive的分析函数_ntile函数

* 21-hive的分析函数_sum_avg_max...

* 22-hive的分析函数_lag和lead以及...

* 23-总结

* 第十三章大数据hive(三)/

* hive/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-如何自定义hive的函数_UDF

* 03-如何自定义hive的函数_UDTF

* 04-hive的调优_hive的数据压缩方式

* 05-hive中_什么是行式存储什么是列式存储

* 06-数据仓库中各个层使用哪种格式来存储数据

* 07-hive的数据各个存储格式的效率测试

* 08-fetch的本地抓取策略

* 09-hive的本地模式操作

* 10-join的优化策略

* 11-SQL的优化方向

* 12-动态分区的调整介绍

* 13-动态分区的相关的实操

* 14-数据倾斜的问题的处理方案

* 15-hive的_并行执行,严格模式.jvm重用以及推测执行

* 16-总结

* 阶段作业 Hadoop 技术栈-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段三项目一在线教育/

* 第一章大数据-知行教育大数据分析平台/

* day01_知行教育大数据分析平台/

* 01-今日内容

* 02-项目的基本介绍及其项目的背景说明

* 03-项目的业务需求说明(上)

* 04-项目的业务需求说明(下)

* 05_整个项目的架构的说明

* 06-为什么要使用CDH版本软件

* 07-clouderamanager基本的介绍及其相关的功能说明

* 08-cloudera manager的虚拟机整体配置操作

* 09-数据仓库的基本介绍

* 10-数据仓库系统架构

* 11-维度分析的基本介绍

* 12-维度建模的基本概念

* 13-维度建模中事实表的基本介绍

* 14-维度建模中维度表的基本介绍

* 15-数仓发展经历的三种模型介绍

* 16-渐变维基本介绍说明

* 17-今日总结

* day02_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-为什么要进行数据分层以及回顾数仓三层架构

* 03-数据仓库细度分层方案

* 04-数据仓库细度分析_总结

* 05-通过一个案例简单描述一下数据仓库设计过程

* 06-hue的基本介绍及其通过HUE操作HDFS

* 07-通过hue操作hive

* 08-oozie的基本介绍及其和azkaban的对比

* 09-oozie的三种工作流及其配置的原理说明

* 10-使用hue操作oozie

* 11-对sqoop基本介绍

* 12-sqoop如何实现将数据全量导入到HDFS中操作

* 13-sqoop如何将数据全量导入到hive中

* 14-通过where子句将符合条件数据导入到HDFS中

* 15-通过query的方式将数据导入到hdfs中

* 16-增量导入数据到hive表中

* 17-sqoop的数据导出操作(hive_MySQL)

* 18-sqoop的常用参数说明

* 20-今日内容总结

* day03_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-访问咨询主题看板需求(1~4)

* 03-访问咨询主题看板需求(5~8)

* 04-访问咨询主题看板的原始数据结构说明

* 05-建模分析(分析维度和指标以及DWD表有那些字段)

* 06-建模分析(说明为什么不建立DWM层表数据)

* 07-建模分析(DWS层关于访问量的表结构分析)

* 08-建模分析(DWS层_关于咨询量的表结构设计)

* 09-维度建模的分析总结说明

* 10-维度建模分析_课下问题的说明

* 11-数仓中表使用何种数据格式以及使用何种压缩方案

* 12-全量和增量的说明

* 13-hive的分区介绍

* 14-建模操作_ODS层建模过程

* 15-建模操作_DW层建模过程

* 16-hive的参数优化(hdfs,yarn的基本配置)

* 17-hive的参数的优化方式

* 18-今日总结

* day04_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-数据采集_MySQL到hive(web_chat_ems)

* 03-数据采集_MySQL到hive(web_chat_text_ems)

* 04-访问量全量操作_从ODS到DWD(SQL基本实现)-解析数据问题未解决

* 05-访问量全量操作_从ODS到DWD(SQL基本实现)-解析数据问题以解决

* 06-访问量全量操作_从ODS到DWD操作(SQL的执行及其异常问题解决)

* 07-统计分析操作_根据地区统计各个时间的访问量

* 08-统计分析操作_根据搜索来源统计各个时间的访问量

* 09-统计分析操作_根据来源渠道统计各个时间的访问量

* 10-统计分析操作_根据会话来源页面及其中访问量统计各个时间的访问量

* 11-全量分析_数据导出MySQL的操作

* 12-咨询量统计_全量统计_根据地区来统计各时间段咨询量数据

* 13-咨询量统计_全量统计_根据来源渠道统计各个时间段的咨询量数据

* 14-咨询量统计_全量流程_数据导出操作

* 15-今日总结

* day05_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-增量流程的基本说明

* 03-为了实现增量过程模拟出上一天的数据

* 04-实现增量操作_数据采集(上)_SQL和sqoop的定义

* 05-实现增量操作_shell脚本编写

* 06-实现增量操作_数据采集shell脚本执行及其oozie的配置操作

* 07-实现增量操作_数据转换处理操作

* 08-实现正能量操作_数据统计分析和导出操作

* 09-意向客户主题看板_需求说明

* 10-导入原始数据以及对表基本说明

* 11-建模分析_DWD层字段分析

* 12-建模分析_DWM层表字段分析操作

* 13-建模分析_DWS层表字段分析操作

* 14-建模分析_总结

* 15-分桶表的作用

* 16-分桶表的创建及其如何加载数据到桶表说明

* 17-分桶表的作用_数据采样操作

* 18-如何开启mapJoin进行优化操作

* 19-bucketJoin和SMBjoin开启的前提要求说明

* 20-总结

* day06_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-分层操作_完成ODS层表构建操作

* 03-分层操作_完成DIM层表构建

* 04-分层操作_完成DWM与DWS层表构建

* 05-全量流程_DIM层数据采集工作

* 06-全量流程_ODS数据采集流程

* 07-全量流程_ODS到DWD层的数据转换操作(抽样实现)

* 08-全量流程_ODS到DWD层的总结

* 09-全量流程_DWD和DIM转换到DWM操作流程(表关联)

* 10-全量流程_DWD和DIM转换到DWM操作流程(字段与优化及其最终操作)

* 11-统计分析_DWM到DWS的基于维度的统计分析操作

* 12-增量流程_scd2的拉链表合并的流程

* 13-增量流程_拉链表的合并详细讲解(另一方式)

* 14-增量流程_课程中拉链表的增量实现操作

* 15-意向主题看板

* 16-总结

* day07_执行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-需求说明及其表结构说明

* day08_执行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-hive的索引_原始索引

* 03-hive的索引_行组索引操作

* 04-hive的索引_bloom filter index索引操作

* 05-报名用户主题看板_需求说明

* 06-报名用户主题看板_需求维度指标总部

* 07-报名用户主题看板_建模分析(ODS和DWD层)

* 08-报名用户主题看板_建模分析(DWD层操作)

* 09-报名用户主题看板_建模分析(DWS层)

* 10-报名用户主题看板_建模实现(ODS和DIM)

* 11-报名用户主题看板_建模实现(DWD,DWM,DWS)

* 12-报名用户主题看板_数据采集操作

* 13-hive中相关的函数说明

* 14-hive中的调优_hive的并行优化

* 15-hive的中调优_小文件合并优化

* 16-hive的调优_矢量化查询和读取零拷贝

* 17-huve的数据清洗的操作_ ODS到DWD层

* 18-hive调优_关联优化器(shuffle优化)

* 19-hive调优_数据倾斜问题解决

* 20-hive调优_合并优化操作(skewjoin中进行合并优化)

* 21-hive的调优_分组的数据倾斜解决方案

* 22-报名用户主题看板_数据处理(DWD_DWM)

* 23-报名用户主题看板_统计实现(DWM_DWS)

* day09_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-学生出勤主题看板_需求说明及其分析是否出勤说明

* 03-学生出勤主题看板_如何判断请假和旷课

* 04-学生出勤主题看板_表结构说明以及导入原始数据到MySQL

* 05-学生出勤主题看板_建模分析

* 06-学生出勤主题看板_建模操作_DIM层

* 07-学生出勤主题看板_建模操作_ODS层

* 08-学生出勤主题看板_建模操作_DWM层

* 09-学生出勤主题看板_建模操作_DWS与APP

* 10-学生出勤主题看板_全量统计_数据采集

* 11-学生出勤主题看板_全量统计_学生出勤数据(上午)

* 12-学生出勤主题看板_全量统计_学生出勤数据统计

* 13-上午的内容的回顾

* 14-学生出勤主题看板_全量分析_班级出勤统计

* 15-学生出勤主题看板_全量分析_班级请假人数的计算

* 16-测试_班级出勤记录操作以及班级请假人数统计

* 17-执行班级的请假人数的SQL的实现以及操作

* 18-学生出勤主题看板_全量分析_班级的旷课人数统计

* day10_知行教育大数据分析平台/

* 01-课前回顾和今日内容

* 02-学生出勤主题看板_全量流程_生成DWS层的数据

* 03-学生出勤主题看板_全量流程_app层的实现操作

* 04-学生出勤主题看板_全量流程_数据导出以及增量说明

* 05-商业BI的基本结束

* 06-fineBi的安装过程

* 07-使用fineBI准备工作

* 08-使用fineBI实现报表_访问人数看板曲线

* 09-使用fineBI实现报表_对学科和校区展示处理

* 10-使用fineBI实现报表_有效线索量的报表展示

* 11-使用fineBI实现报表_学生出勤情况

* 12-使用fineBI实现报表_导出操作

* 13-git的基本结束

* 14-git的安装操作

* 15-git的基本使用操作

* 16-git的案例_提交一个java项目到本地版本库

* 17-git的远程仓库的基本结束

* 18-码云的ssh的免密配置

* 19-如何将本地的git版本库上传到码云共享仓库中

* 20-如何克隆版本库, 以及如何更新版本库

* 21-分支管理

* 22-如何在IDEA中使用git的操作

* 阶段作业项目一在线教育-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段四 NoSQL存储/

* 第一章大数据redis/

* redis/

* 001.NoSQL数据库发展历史简介

* 002.Redis介绍

* 003.Redis安装

* 004.String数据类型操作

* 005.对常用数据结构的操作

* 006.对位图Bitmaps的操作

* 007.HyperLogLog结构操作

* 008.离线架构和实时架构_Redis应用

* 009.Redis Java操作_Redis连接

* 010.Jedis String操作

* 011.Jedis的list_hash_set的操作

* 012.Redis的两种持久化策略

* 013.Redis的事务

* 014.Redis的过期策略和内存淘汰策略

* 015.主从复制架构

* 016.三台服务器搭建Redis主从复制

* 017.哨兵介绍与环境搭建

* 018.Redis的sentinel模式代码开发连接

* 019.Redis集群与分区策略

* 020.Redis集群的特点与集群的规划

* 021.Redis集群搭建

* 022.问题解决&学习技术三点

* 023.主从切换

* 024.JavaAPI操作redis集群

* 025.Redis缓存穿透

* 026.Redis的击穿和雪崩

* 027.常见Redis高频面试题总结

* 第二章大数据hbase/

* hbase/

* 001.Hadoop和HBase

* 002.HBase的应用场景

* 003.HBase对比mysq、对比Hive

* 004.HBase安装

* 005.参考硬件配置

* 006.HBase的数据模型

* 007.HBase_shell操作

* 008.计数器和简单scan扫描操作

* 009.使用RowFilter过滤器来进行过滤

* 010.使用列过滤器和组合过滤器

* 012.HBase计数器

* 013.HBase的管理命令

* 014.Java编程——建表操作

* 015.Java编程——插入数据操作

* 016.Java编程——根据rowkey获取数据

* 017.Java编程——scan + filter过滤操作

* 018.HBase的HMaster高可用

* 019.HBase的架构模型

* 020.昨日回顾_今日目标

* 021.案例介绍+环境搭建

* 022.名称空间

* 023.列蔟设计_版本设计_数据压缩

* 024.避免热点的关键操作

* 025.预分区

* 026.项目初始化

* 027.Java代码开发——随机生成一条数据

* 028.Java代码开发——生成rowkey

* 029.Java代码开发——将随机生成的数据推入到HBase

* 030.Java代码开发——实现getMessage数据接口

* 031.Apache Phoenix介绍

* 032.Phoenix安装

* 033.Phoenix的建表语法

* 034.Phoenix数据操作语法

* 035.Phoenix的分页查询

* 036.Phoenix预分区

* 037.Phoenix创建视图

* 038.Phoenix JDBC开发

* 039.Phoenix4种索引类型

* 040.Phoenix全局索引_覆盖索引

* 041.Phoenix本地索引_函数索引

* 042.关于Phoenix本地索引SALT_BUCKETS不支持问题

* 043.HBase的读流程

* 044.HBase的写数据流程和2.x_in_meory_compaction

* 045.写数据的两阶段合并

* 046.Region的管理

* 047.Master上下线

* 048.Bulkload和Mapper实现

* 049.Bulkload Driver开发和排错技巧

* 050.HBase协处理器

* 051.HBase事务

* 052.常见数据结构理解

* 053.LSM树

* 054.布隆过滤器BloomFilter

* 055.StoreFile结构

* 第三章大数据Elasticstack/

* ELASTICSEARCH/

* 001.ElasticSearach的简介

* 002.使用Lucence建立索引

* 003.使用Lucence查询关键字

* 004.ES的核心概念

* 005.ES集群安装

* 006.ES集群安装head插件_IK分词器

* 007.VSCode开发环境与IK分词器

* 008.创建索引avi

* 009.使用REST方式演示查询、创建文档

* 010.使用ES的scroll分页查询解决深分页的问题

* 011.构建Java ES项目_初始化连接

* 012.JavaAPI-添加职位数据到ES中

* 013.JavaAPI-ES查询_删除_搜索_分页

* 014.JavaAPI-使用scroll分页方式查询

* 015.JavaAPI-高亮查询

* 016.架构原理-节点类型分片和副本

* 017.索引的写入和读取过程

* 018.Elasticsearch准实时索引实现

* 019.ES_SQL简介

* 020.ES_SQL基础的查询

* 021.ES_SQL_JDBC查询

* 022.FileBeat基本应用

* 023.FileBeat的原理架构

* 024.Logstash

* 025.Logstash写ES、Grok插件

* 026.使用Grok解析所有的字段

* 027.上午总结

* 028.解决索引名称日期失效的问题

* 029.使用Logstash配合插件写入数据到ES中

* 030.Kibana介绍

* 031.Kibana索引模式和Discovery

* 032.Discovery组件

* 033.可视化展示

* 034.索引生命周期管理

* 第四章大数据kafka/

* kafka/

* 001.Kafka简介 - 消息队列

* 002.Kafka简介 - 应用背景

* 003.消息队列的两种模型

* 004.Kafka集群搭建

* 005.Kafka生产者、消费者测试、KafkaTool工具avi

* 006.Kafka的基准测试

* 007.JavaAPI - 生产者程序开发

* 008.JavaAPI - 消费者程序开发

* 009.JavaAPI - 生产者使用异步方式生产消息

* 010.Kafka中的重要概念

* 011.消费者组演示

* 012.Kafka幂等性

* 013.Kafka生产者的分区写入策略

* 014.Consumer Group Rebalance机制

* 015.消费者的分区分配策略

* 016.producer的ACK机制

* 017.高级API（High-Level API）、低级API（Low-Level API）

* 018.安装Kafka egale

* 019.leader和follower

* 020.topic中的partition的ar、isr、osr

* 021.controller介绍与leader选举

* 022.leader的负载均衡

* 023.Kafka读写流程

* 024.Kafka的物理存储

* 025.Kafka的消息不丢失

* 026.数据积压

* 027.日志清理

* 阶段作业 NoSQL存储-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段五 Spark技术栈/

* 第一章 scala/

* Scala基础语法/

* 00-[了解]-课程介绍

* 01-[了解]-Scala概述

* 02-[掌握]-Scala运行环境准备

* 03-[掌握]-Scala开发环境准备

* 04-[掌握]-Scala初体验

* 05-[掌握]-Scala基础语法-变量

* 06-[掌握]-Scala基础语法-数据类型

* 07-[掌握]-Scala基础语法-操作符

* 08-[掌握]-Scala基础语法-块表达式

* 09-[掌握]-Scala基础语法-判断

* 10-[掌握]-Scala基础语法-循环

* Scala函数定义/

* 11-[掌握]-Scala方法定义和语法细节

* 12-[掌握]-Scala函数定义格式

* 13-[理解]-Scala函数的本质

* Scala集合/

* 14-[了解]-Scala集合分类和继承体系

* 14-[掌握]-Scala集合-Array-基本使用

* 15-[掌握]-Scala集合-List-基本使用

* 16-[掌握]-Scala集合-Set-基本使用

* 17-[掌握]-Scala集合-Tuple-基本使用

* 18-[掌握]-Scala集合-Map-基本使用

* 19-[掌握]-Scala集合-Queue和Stack-基本使用

* 20-[掌握]-Scala集合-集合遍历-基本使用

* 21-[总结]-总结和作业

* Scala函数式编程/

* 01-[重点]-函数式编程API-遍历-过滤

* 02-[重点]-函数式编程API-排序

* 03-[重点]-函数式编程API-映射

* 04-[重点]-函数式编程API-扁平化映射

* 05-[重点]-函数式编程API-分组

* 06-[重点]-函数式编程API-聚合

* 07-[重点]-函数式编程API-折叠

* Scala综合练习/

* 08-[重点]-综合练习-WordCount-1-普通API

* 09-[重点]-综合练习-WordCount-2-函数式API

* 10-[重点]-综合练习-WordCount-3-加载文件数据

* 11-[重点]-综合练习-WordCount-4-加载文件夹数据

* Scala面向对象/

* 12-[理解]-面向对象-class定义

* 13-[理解]-面向对象-class-构造器

* 14-[理解]-面向对象-object-作为程序入口

* 15-[理解]-面向对象-object-作为伴生对象

* 16-[理解]-面向对象-object-作为工具类

* 17-[理解]-面向对象-object-提供apply

* 18-[理解]-面向对象-继承-关键字

* 19-[理解]-面向对象-继承-类型判断-转换-获取

* 20-[理解]-面向对象-继承-子父构造

* 21-[理解]-面向对象-继承-抽象类

* 22-[理解]-面向对象-Trait-作为接口

* 23-[理解]-面向对象-Trait-继承class

* 24-[理解]-面向对象-Trait-对象混入trait

* 25-[理解]-面向对象-Trait-trait构造

* 26-[理解]-面向对象-样例类

* 27-[理解]-面向对象-总结

* Scala模式匹配/

* 01-[掌握]-Scala-模式匹配

* 02-[掌握]-Scala-模式匹配-其他用法-Option

* 03-[掌握]-Scala-模式匹配-其他用法-偏函数

* 04-[掌握]-Scala-模式匹配-其他用法-unapply

* 05-[掌握]-Scala-模式匹配-其他用法-异常处理

* Scala隐式转换和正则表达式/

* 06-[掌握]-Scala-隐式转换

* 07-[掌握]-Scala-正则表达式

* Scala高阶函数/

* 08-[掌握]-Scala-高阶函数-函数回顾

* 09-[掌握]-Scala-高阶函数-闭包

* 10-[掌握]-Scala-高阶函数-柯里化

* Scala泛型/

* 11-[复习]-Java中的泛型回顾

* 12-[掌握]-Scala泛型-定义泛型类和泛型方法

* 13-[掌握]-Scala泛型-协变-逆变-非变

* 14-[掌握]-Scala泛型-泛型上下界

* 15-[总结]-总结和作业

* Actor/

* 01-[理解]-Actor引入

* 02-[掌握]-Actor的创建

* 03-[掌握]-Actor发送接收消息

* 04-[掌握]-Actor循环发送接收消息

* 05-[掌握]-Actor复用线程

* 06-[掌握]-Actor发送接收各种消息

* 07-[重点]-Actor-WordCount需求分析

* 08-[重点]-Actor-WordCount-代码实现

* Akka/

* 09-[了解]-Akka并发编程-Akka介绍

* 10-[掌握]-Akka并发编程-模拟简单的RPC通信

* 11-[掌握]-Akka并发编程-模拟Spark通信-需求分析和准备工作

* 12-[理解]-Akka并发编程-模拟Spark通信-Master代码实现

* 13-[理解]-Akka并发编程-模拟Spark通信-Worker代码实现

* 14-[总结]-总结和作业

* 第二章 spark/

* spark简介/

* 1-Spark课程内容介绍

* 2-大数据架构理解

* 3-Spark的引入

* 4-Spark的引入

* 5-Spark介绍

* 6-Spark相关知识的补充

* spark环境部署/

* 7-Spark的运行模式

* 8-Spark的local模式的详解

* 9-Spark的local模式读取文件演示

* 10-Spark的Wordcount的实战

* 11-Spark的WebUi

* 12-补充

* 13-Spark的Spark-submit提交任务

* 14-Spark的蒙特卡洛方法求解Pi

* 15-Spark的Standalone的模式详解

* 16-Spark的Standalone模式的搭建过程

* 17-Spark的Standalone提交任务

* 18-Spark的StandAloneHA的模式

* 19-基于IDEA开发的步骤

* 20-基于IDEA打包运行代码

* 21-基于Java的代码实战

* 22-总结复习

* 01-回顾1

* SparkOnYarn介绍/

* 02-回顾2-SparkBase

* 03-回顾-Spark的Wordcount回顾

* 04-读取HDFS的文件操作

* 05-今日重点知识

* 06-SparkOnYarn的配置

* 07-引入Spark的两种deploy方式

* 08-Spark的client模式

* 09-Spark的cluster模式

* 10-Spark两种模式的区别和联系

* 11-Spark的yarn的两种运行模式

* 12-Spark的两种模式的原理详解

* 13-Saprk提交的参数

* 14-Spark的main函数执行过程

* 15-Spark的TopK的代码思路及编写

* Spark_RDD/

* 16-RDD的简介

* 17-RDD的五大属性简介

* 18-Spark的五大属性详解

* 19-Spark的RDD的补充

* 20-Spark的makerdd和paralleise的区别

* 21-Spark的textFile的默认的分区

* 22-RDD的算子分类

* 23-RDD的单value类型的算子

* 24-RDD的双值类型的操作

* 25-RDD的重分区

* 26-总结

* 01-回顾1-SparkBase

* 02-回顾SparkCore

* 03-textFile的分区设置补充

* 04-hdfs和rdd的分区对应关系

* 05-RDD的key-value类型算子1

* 06-RDD的key-value类型算子操作2

* 07-RDD的key-value类型算子3

* 08-RDD的Action的操作

* 09-RDD的关键算子的操作1

* 10-RDD的关键算子操作2

* 11-RDD的关键算子的补充

* 综合案例/

* 12-Spark的案例实战PVUVTopK

* 13-Spark的IP地址查询案例分析

* 14-Spark的IP地址查询分析的广播变量

* 15-Spark的IP地址查询代码实战

* 16-Sougou分词测试

* 17-Sougou的热点分析

* 18-总结

* 缓存及容错机制/

* 01-SparkCore的回顾

* 02-Spark的Yarn的补充

* 03-Spark的依赖关系、

* 04-DAG理解

* 05-RDD的缓存

* 06-RDD的检查点机制

* 累加器和广播变量/

* 07-RDD的累加器

* 08-RDD的广播变量

* spark原理解析/

* 09-Spark的执行流程简介

* 10-Spark的执行流程细节1

* 11-Spark的完整流程分析

* 12-Spark的完整调度的源码分析(了解)

* 13-Spark的容错机制

* 14-Sark的Shuffle

* 15-Spark的Shuffle的源码解读

* 16-SparkCore的读写MySQL

* 17-Spark的内核的调度总复习

* 18-Spark的参数设置

* 19-总结

* Spark_SQL简介/

* 01-回顾

* 02-今日重难点知识

* 03-Spark的内存模型

* 04-SparkSQL的引入

* 05-SparkSQL的演变之路

* 06-SparkSQL的数据结构的变化

* 07-SparksQL的数据结构

* DataFrame/

* 08-Spark的DataFrame的两种方式

* 09-SparkSQL的DF的两种查询方式

* 10-SparkSQL的花式查询

* 11-SparkSQL的动态编程

* 12-SparkSQL的其他方法创建DF

* DataSet/

* 13-Spark的DataSet的操作案例及数据类型转换

* 14-Spark的两种wordcount

* 15-Spark的全局的Session演示

* spark和hive整合/

* 16-Spark和Hive的整合

* 17-SparkSQL案例分析步骤1

* 18-案例分析

* 19-扩展：数据的读取

* 20-Spark和MySQL整合及其他数据写入

* 21-UDF函数

* 22-SparkSQL开窗函数

* 23-复习

* 01-SparkSQL的复习

* 02-问题处理及今日重点

* 03-SparkSQL整合HIve

* 04-SparkSQL和Hive的整合

* 05-SparkSQL的分区个数参数补充

* 06-SparkUDAF

* 07-SparkSQL的执行引擎

* 08-SparkSQL的执行总结

* 09-SparkSQL的其他客户端访问

* SparkStreaming简介/

* 10-SparkStreaming应用场景

* 11-SparkStreaming计算方式

* 12-SparkStreaming的数据结构引入

* 13-SparkStreaming的原理的初步

* 14-SparkStreaming的第一个程序

* SparkStreaming处理流程/

* 15-SparkStreaming的两种算子

* 16-SparkStreaming的transform的方法详解

* 17-SparkStreaming的有状态的计算案例实战

* 18-SparkStreaming的状态监控查看

* 19-SparkStreaming原理

* 20-SparkStreaming缓存和检查点补充

* 21-总结

* 01-SparkSQL回顾

* 02-SparkStreaming的回顾

* 03-SparkStreaming的双流Join

* 04-SparkStreaming的mapState

* 05-SparkStreaming的窗口的操作

* 06-SparkStreamiing窗口操作编程

* 07-SparkStreaming的windows函数操作

* 08-SparkSTreming的百度热词统计

* 09-SparkStreaming和SparkSQL的有状态的计算

* SparkStreaming对接数据源/

* 10-SparkStreaming处理HDFS文件系统的数据

* 11-SparkStreaming队列数据源

* 12-SparkStreaming自定义数据源

* 13-Kafka的复习

* 14-Kafka的0.8和0.10版本的区别和联系

* 15-SparkStreaming整合kafka的前序步骤

* 16-SparkStreaming的关键步骤1

* 17-SparkStreaming整合Kafka的完成整合

* 18-SparkStreamin整合Kafka得到offset并提交

* 19-代码重构

* 20-CheckPoint驱动器容错

* 21-MySQL存储偏移量

* 22-总结

* 01-回顾

* 优化及原理/

* 02-SparkStreaming注意的问题

* 03-SparkStreaming的反压机制了解

* structuredStreaming简介/

* 04-结构化流的引入

* 05-StructuredStreaming介绍

* structuredStreaming应用/

* 06-StructuredStreaming应用Scoeket

* 07-StructuredStreaming结构化流的数据源文本数据源

* 08-StructuredStreaming结构化流数据源Rate数据源

* 09-数据写入CSV的方法简介

* 10-结构化流的整体的三大步骤的复习

* 11-StructuredStreaming整合

* 12-结构化流的原理补充

* 13-StructedStreaming处理ETL数据

* 14-SQL实现方式补充

* 15-物联网设备的两种方法的实现

* 16-Json的补充

* 17-structuredStreaming写入Mysql方法1

* 18-foreachBatch写入MySQL

* 19-数据的去重操作

* 20-连续时间的处理模式了解

* 21-水位线的技术详解

* 22-延迟时间的处理方法

* 23-复习

* 阶段作业 Spark技术栈-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段六项目二千面电商用户画像项目/

* 第一章大数据-千面电商用户画像项目/

* profile_day01/

* 01_复习：Spark 框架综合回顾概述

* 02_企业级360°全方位用户画像：项目课程安排

* 03_企业级360°全方位用户画像：数仓、画像及推荐

* 04_企业级360°全方位用户画像：引入神策用户画像和初步认知

* 05_企业级360°全方位用户画像：用户画像应用场景

* 06_企业级360°全方位用户画像：标签存储（HBase和ES）

* 07_企业级360°全方位用户画像：用户标注（本体论）

* 08_企业级360°全方位用户画像：项目功能概述

* 09_企业级360°全方位用户画像：导入虚拟机

* 10_企业级360°全方位用户画像：项目工程导入和启动

* 11_企业级360°全方位用户画像：功能模块

* 12_企业级360°全方位用户画像：技术架构（离线）

* 13_企业级360°全方位用户画像：标签功能架构图

* 14_企业级360°全方位用户画像：标签梳理（分类）

* 15_标签系统WEB 平台：主分类标签（123级标签）

* 16_标签系统WEB 平台：业务标签(4级标签）

* 17_标签系统WEB 平台：新建属性标签

* 18_标签系统WEB 平台：其他功能说明

* 19_项目环境搭建：环境概述说明

* 20_项目环境搭建：框架回顾（一）

* 21_项目环境搭建：框架回顾（二）

* 22_项目工程搭建：创建Project和Module

* 23_用户画像业务数据导入：ETL总述

* 24_用户画像业务数据导入：数据调研和数据导入方案

* 25_用户画像业务数据导入：Hive创建业务表

* 26_用户画像业务数据导入：数据导入Hive表

* profile_day02/

* 01_上次课程内容回顾

* 02_今日课程内容提纲

* 03_用户画像业务数据导入：数据导入方案

* 04_用户画像业务数据导入：SQOOP导入HBase表

* 05_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs导入logs数据

* 06_用户画像业务数据导入：数据导入方式Put和BulkLoad

* 07_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs中BulkLoad

* 08_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（原理）

* 09_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（MR）

* 10_用户画像业务数据导入：BulkLoad加载批量数据（Spark）

* 11_用户画像标签数据存储

* 12_Oozie调度Spark2：回顾Oozie及工作流组成

* 13_Oozie调度Spark2：使用Hue创建工作流和调度器调度Spark2

* 14_Oozie Java Client API使用说明

* 15_Oozie Java Client API运行Workflow

* 16_Oozie Java Client API运行Coordinator

* 17_标签存储与计算：标签管理

* 18_标签存储与计算：标签存储设计

* 19_标签存储与计算：标签计算引擎

* 20_用户画像模块：模块划分及概述

* 21_用户画像模块：标签调度（导入）

* 22_用户画像模块：标签调度（测试及安装Install）

* 23_用户画像模块：标签管理平台（导入及测试）

* 24_用户画像模块：标签模型测试（新建标签和调度运行）

* 25_用户画像模块：标签模型计算（概述及流程

* 26_用户画像模块：标签模型计算（Module创建及设置）

* 27_标签开发流程：提交流程（标签规则）

* 28_标签开发流程：执行流程（4步骤）

* 29_Spark 交互HBase：读写表数据

* profile_day03/

* 01_额外：项目学习建议

* 02_上次课程内容回顾：业务数据迁移ETL

* 03_上次课程内容回顾：标签模型应用调度

* 04_上课课程内容回顾：项目模块及标签模型流程

* 05_今日课程内容提纲

* 06_标签模型开发【用户性别标签】：整体概述说明

* 07_标签模型开发【用户性别标签】：新建标签（4级和5级）

* 08_标签模型开发【用户性别标签】：编写模型主类（SparkSession构建）

* 09_工具类HBaseTools：方法声明定义

* 10_工具类HBaseTools：read加载数据(一）

* 11_工具类HBaseTools：read加载数据(二）

* 12_工具类HBaseTools：read加载数据(三）

* 13_工具类HBaseTools：write保存数据（一）

* 14_工具类HBaseTools：write保存数据（二）

* 15_标签模型开发【用户性别标签】：标签数据读取

* 16_标签模型开发【用户性别标签】：业务标签规则

* 17_标签模型开发【用户性别标签】：HBase数据源Meta和读取业务数据

* 18_标签模型开发【用户性别标签】：构建标签

* 19_标签模型开发【用户性别标签】：保存画像标签数据

* 20_标签模型开发【用户性别标签】：回顾标签模型开发步骤

* 21_标签模型开发【规则匹配类型标签开发概述】

* 22_标签模型开发【用户职业标签】：确立标签

* 23_标签模型开发【用户职业标签】：新建标签

* 24_标签模型开发【用户职业标签】：构建SparkSession（集成Hive）

* 25_标签模型开发【用户职业标签】：采用UDF函数打标签

* 26_标签模型开发【用户职业标签】：计算标签方式

* 27_标签模型开发【用户职业标签】：规则匹配类型标签工具类

* 28_标签模型开发【标签模板】：标签模型代码重构概述

* 29_标签模型开发【标签模板】：模板方法模式（Template）

* 30_标签模型开发【标签模板】：标签基类BasicModel结构

* 31_标签模型开发【标签模板】：标签基类BasicModel具体代码

* 32_标签模型开发【政治面貌标签】：需求分析及新建标签

* 33_标签模型开发【政治面貌标签】：编码实现和测试

* 34_标签模型开发【标签模板】：属性配置文件及解析

* 35_标签模型开发【标签模板】：创建SparkSession实例思路

* 36_标签模型开发【标签模板】：Typesafe获取某属性文件值

* 37_标签模型开发【标签模板】：工具类SparkUitls

* 38_标签模型开发【标签模板】：重构标签基类AbstractModel

* 39_标签模型开发【标签模板】：测试类（职业标签）

* profile_day04/

* 01_上次课程内容回顾：标签模型开发四步骤

* 02上次课程内容回顾：HBaseTools工具类

* 03_次课程内容回顾：规则匹配类型标签业务实现

* 04_上次课程内容回顾：标签模型基类

* 05_标签模型开发【用户国籍标签】：新建标签

* 06_标签模型开发【用户国籍标签】：模型开发测试

* 07_标签开发：【总述】标签模型开发相关数据

* 08_今日课程内容提纲

* 09_自定义外部数据源HBase：引入ExternalDataSource

* 10_自定义外部数据源HBase：External DataSource概述

* 11_自定义外部数据源HBase：BaseRelation接口

* 12_自定义外部数据源HBase：RelationProvider接口

* 13_自定义外部数据源HBase：定义类HBaseRelation和DefaultSource

* 14_自定义外部数据源HBase：实现加载load数据（一）

* 15_自定义外部数据源HBase：实现加载load数据（二）

* 16_自定义外部数据源HBase：实现保存save数据

* 17_自定义外部数据源HBase：注册数据源

* 18_自定义外部数据源HBase：修改标签基类AbstractModel

* 19_自定义外部数据源HBase：Spark与HBase交互三种方式封装

* 20_标签开发：统计型标签概述

* 21_标签模型开发【用户年龄段标签】：需求分析及新建标签

* 22_标签模型开发【用户年龄段标签】：标签实现思路分析

* 23_标签模型开发【用户年龄段标签】：计算标签（一）

* 24_标签模型开发【用户年龄段标签】：计算标签（二）

* 25_标签模型开发【消费周期标签】：需求分析

* 26_标签模型开发【消费周期标签】：新建标签

* 27_标签模型开发：导入业务订单数据

* 28_标签模型开发【消费周期标签】：提取属性标签规则

* 29_标签模型开发【消费周期标签】：标签实现思路分析和日期函数使用

* 30_标签模型开发【消费周期标签】：计算标签

* 31_标签模型开发【支付方式标签】：业务字段调研

* 32_标签模型开发【支付方式标签】：新建标签

* 33_标签模型开发【支付方式标签】：开窗函数使用（SQL和DSL）

* 34_标签模型开发【支付方式标签】：计算标签及测试

* profile_day05/

* 01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase

* 02_回顾用户画像：标签系统及模型开发步骤

* 03_回顾用户画像：标签模型开发业务逻辑流程

* 04_回顾用户画像：规则匹配类型标签和统计类型标签核心思路

* 05_回顾用户画像：职业标签模型快速开发

* 06_标签模型开发【订单数据相关】：其他标签（订单金额）

* 07_标签模型开发【订单数据相关】：其他标签（订单状态）

* 08_今日课程内容提纲

* 09_自定义外部数据源HBase：过滤条件需求引入

* 10_自定义外部数据源HBase：HBase Filter使用

* 11_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【思路分析】及【业务代码】

* 12_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【Condition类封装】

* 13_自定义外部数据源HBase：字段值过滤【测试功能】

* 14_自定义外部数据源HBase：业务标签规则rule传递WhereCondition思路

* 15_自定义外部数据源HBase：日期时间工具类DateUtils

* 16_自定义外部数据源HBase：解析WhereCondition动态生成日期范围

* 17_自定义外部数据源HBase：传递WhereCondition测试功能（一）

* 18_自定义外部数据源HBase：传递WhereCondition测试功能（二）

* 19_自定义外部数据源HBase：优化标签模型基类

* 20_推荐系统入门：推荐引入和协同过滤算法初识

* 21_推荐系统入门：推荐算法分类

* 22_推荐系统入门：协同过滤算法核心

* 23_推荐系统入门：ALS算法思想

* 24_推荐系统入门：矩阵因子模型预测和推荐

* 25_推荐系统入门：创建Maven Module

* 26_推荐系统入门：基于RDD 算法API讲解

* 27_推荐系统入门：构建电影推荐模型（一）

* 28_推荐系统入门：构建电影推荐模型（二）.wmv

* profile_day06/

* 01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase（加强版）

* 02_上次课程内容回顾：推荐算法ALS

* 03_今日课程内容提纲

* 04_机器学习入门：AI发展浪潮和机器学习核心三要素

* 05_机器学习入门：ML定义及数据特征features

* 06_机器学习入门：ML算法分类

* 07_机器学习入门：机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib

* 08_机器学习入门：相关术语概念

* 09_机器学习入门：鸢尾花数据【特征提取】

* 10_机器学习入门：鸢尾花数据【类别标签label索引化】

* 11_机器学习入门：鸢尾花数据【特征features标准化】

* 12_机器学习入门：鸢尾花数据构建逻辑回归分类模型

* 13_机器学习入门：线性回归算法概述

* 14_机器学习入门：线性回归算法实现之最小二乘法

* 15_机器学习入门：线性回归算法实现之梯度下降法

* 16_机器学习入门：波士顿房价预测模型（一）

* 17_机器学习入门：波士顿房价预测模型（二）

* 18_机器学习入门：逻辑回归分类算法概述（Sigmoid）函数

* profile_day07/

* 01_上次课程内容回顾：机器学习基础（概念）

* 02_上次课程内容回顾：线性回归和逻辑回归

* 03_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：案例背景及数据调研

* 04_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：加载数据（CSV格式）

* 05_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：特征工程

* 06_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：LR分类模型及预测评估

* 07_今日课程内容提纲

* 08_客户价值模型RFM：RFM概念.

* 09__客户价值模型RFM：RFM模型应用

* 10_客户价值模型RFM：标签管理平台新建标签

* 11_客户价值模型RFM：标签模型开发思路分析

* 12_客户价值模型RFM：依据订单数据计算RFM

* 13_客户价值模型RFM：依据规则进行RFM Score

* 14_客户价值模型RFM：牧师与村民模型

* 15_客户价值模型RFM：KMeans算法核心要点

* 16_客户价值模型RFM：KMeans聚类鸢尾花数据

* 17_客户价值模型RFM：聚类评估指标SSE

* 18_客户价值模型RFM：KMeans++算法

* 19_客户价值模型RFM：KMeansII算法

* 20_客户价值模型RFM：KMeans训练模型

* 21_客户价值模型RFM：计算标签（一）

* 22_客户价值模型RFM：计算标签（二）

* 23_客户价值模型RFM：类簇索引标签（工具类）

* 24_客户价值模型RFM：KMeans算法2个问题

* 25_客户价值模型RFM：KMeans算法肘部法则

* 26_客户价值模型RFM：KMeans算法轮廓系数

* 27_客户价值模型RFM：鸢尾花数据集演示肘部法确定K

* profile_day08/

* 01_上次课程内容回顾：聚类KMeans算法

* 02_上次课程内容回顾：客户价值模型RFM

* 03_今日课程内容提纲

* 04_客户价值模型RFM：算法模型构建流程步骤

* 05_客户价值模型RFM：模型调优概述

* 06_客户价值模型RFM：模型调优【特征归一化】

* 07_客户价值模型RFM：模型调优【调整超参数】

* 08_客户价值模型RFM：保存加载模型（一）

* 09_客户价值模型RFM：保存加载模型（二）

* 10_客户价值模型RFM：总述开发算法模型流程

* 11_用户活跃度模型RFE：用户活跃度及用户生命周期

* 12_用户活跃度模型RFE：RFE模型概述及实践应用

* 13_用户活跃度模型RFE：新建标签及标签模型类

* 14_用户活跃度模型RFE：加载访问日志数据计算RFE和打分

* 15_用户活跃度模型RFE：组合特征和训练模型

* 16_用户活跃度模型RFE：标签计算

* 17_用户活跃度模型RFE：KMeans算法模型标签计算

* 18_ID-Mapping：标识符引入及认识标识符

* 19_ID-Mapping：统一用户识别（构建连通图）

* 20_价格敏感度模型PSM：PSM概念和功能

* 21_价格敏感度模型PSM：PSM计算方式

* 22_价格敏感度模型PSM：使用KMeans对单值特征聚类

* 23_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑

* 24_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑

* 25_价格敏感度模型PSM：计算PSM值代码实现

* 26_价格敏感度模型PSM：训练KMeans聚类模型和打标签

* 27_价格敏感度模型PSM：算法中距离度量方法

* profile_day09/

* 01_上次课程内容回顾：算法模型调优

* 02_上次课程内容回顾：RFE和PSM标签

* 03_今日课程内容提纲

* 04_用户购物性别模型USG：USG模型概念理解

* 05_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（一）

* 06_用户购物性别模型USG：USG模型构建过程（二）

* 07_用户购物性别模型USG：决策树是什么

* 08_用户购物性别模型USG：决策树构造及优缺点

* 09_用户购物性别模型USG：决策树算法实现（ID3、C4.5和CART）

* 10_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（一）

* 11_用户购物性别模型USG：决策树分类官方案例（二）

* 12_用户购物性别模型USG：新建标签

* 13_用户购物性别模型USG：涉及订单表和维度表分析

* 14_用户购物性别模型USG：加载订单表和维度表数据

* 15_用户购物性别模型USG：构建维度表数据为WHEN条件语句

* 16_用户购物性别模型USG：标注数据和打标签

* 17_用户购物性别模型USG：训练算法模型并预测（一）

* 18_用户购物性别模型USG：训练算法模型并预测（二）

* 19_用户购物性别模型USG：Pipeline管道模型

* 20_用户购物性别模型USG：Pipeline 官方案例

* 21_用户购物性别模型USG：训练Pipeline模型

* 22_用户购物性别模型USG：训练验证分割和交叉验证区别

* 23_用户购物性别模型USG：模型超参数设置ParamGrid

* 24_用户购物性别模型USG：TrainValidationSplit模型调优

* 25_用户购物性别模型USG：CrossValidator模型调优

* profile_day10/

* 01_上次课程内容回顾：USG模型和决策树算法

* 02_上次课程内容回顾：管道Pipeline和模型调优

* 03_集成学习算法：Ensemble Algorithm概述

* 04_集成学习算法：Bagging算法和Boosting算法

* 05_集成学习算法：Bagging算法及随机森林RF

* 06_集成学习算法：Boosting 算法和梯度提升树GBT

* 07_今日课程内容提纲

* 08_业务数据多种数据源：多数据源概述

* 09_业务数据多种数据源：重构加载业务数据代码

* 10_业务数据多种数据源：加载MySQL表（MySQLMeta）

* 11_业务数据多种数据源：加载Hive表（HiveMeta）

* 12_业务数据多种数据源：加载HDFS文件（HDFSMeta）

* 13_用户购物偏好模型BP：Bp模型概述

* 14_用户购物偏好模型BP：推荐系统概述

* 15_用户购物偏好模型BP：推荐算法ALS

* 16_基于DataFrame API构建推荐模型：加载数据及数据转换、训练模型

* 17_基于DataFrame API构建推荐模型：模型推荐、评估和保存加载

* 18_用户购物偏好模型BP：如何获取用户对物品评分（思路分析）

* 19_用户购物偏好模型BP：新建标签（用户推荐商品）

* 20_用户购物偏好模型BP：标签模型实现思路步骤

* 21_用户购物偏好模型BP：提取用户对物品评分（点击物品次数）

* 22_用户购物偏好模型BP：构建ALS算法模型、评估和推荐

* 23_用户购物偏好模型BP：保存推荐商品至HBase表

* 24_总述全方位用户画像（一）

* 25_总述全方位用户画像（二）

* 阶段作业项目二千面电商用户画像项目-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段七 Flink技术栈/

* 第一章 flink/

* flink安装部署及入门案例/

* 01.【Flink基础-day01】Flink课程介绍和课程特点

* 02.【Flink基础-day01】【了解】第一章：课程说明

* 03.【Flink基础-day01】【了解】第一章：流计算简介

* 04.【Flink基础-day01】【了解】第一章：Flink简介

* 05.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：Flink的重要角色

* 06.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：Flink编程模型及libraries支持

* 07.【Flink基础-day01】【了解】第一章：伪分布环境部署

* 08.【Flink基础-day01】【了解】第一章：完全分布式集群环境

* 09.【Flink基础-day01】【了解】第一章：完全分布式之高可用HA集群环境

* 10.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：yarn集群环境说明

* 11.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flink on yarn部署方式演示

* 12.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flink实现批处理的单词计数

* 13.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flink实现流处理的单词计数

* 14.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flinkLambda实现流处理的单词计数

* 15.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：使用批流一体API编程模型实现

* 16.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：Flink程序递交部署

* 17.【Flink基础-day01】知识点总结

* flink原理初探/

* 01.【Flink基础-day02】知识点回顾

* 02.【Flink基础-day02】【掌握】第一章：Flink运行时组件

* 03.【Flink基础-day02】【掌握】第一章：Flink运行时架构

* flink流式处理/

* 04.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：Flink流处理相关的概念

* 05.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于本地集合的source

* 06.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于文件的source

* 07.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于Socket的Source

* 08.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于随机生成DataSource

* 09.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于mysql的source操作

* 10.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：transformation操作-1

* 11.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：transformation操作-2

* 12.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：物理分区

* 13.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：数据输出Data Sinks

* 14.【Flink基础-day02】【掌握】知识点总结

* 01.【Flink基础-day03】知识点回顾

* 02.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：JDBCSink使用

* 03.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：kafka消费者使用

* 04.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：kafka生产者使用

* 05.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：redis连接器使用

* 06.【Flink基础-day03】【扩展】第二章：其他批处理的API

* 四大基石_window/

* 07.【Flink基础-day03】【了解】第三章：四大基石的介绍

* 08.【Flink基础-day03】【掌握】第三章：window的介绍及使用和窗口范围的划分

* 09.【Flink基础-day03】【了解】第三章：window的API操作

* 10.【Flink基础-day03】【掌握】第三章：Time Window 案例

* 11.【Flink基础-day03】【掌握】第三章：Count-Window 案例和会话窗口(Session Windows) 概念和案例

* 12.【Flink基础-day03】【掌握】第三章：窗口的增量聚合函数使用

* 13.【Flink基础-day03】【掌握】第三章：窗口的全量聚合函数使用

* 14.【Flink基础-day03】知识点总结

* 四大基石_time/

* 01.【Flink基础-day04】知识点回顾

* 02.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：水印的介绍

* 03.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：水印的生成策略

* 04.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：单调递增水印的演示（数据必须有序）

* 05.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：固定延迟水印的演示（数据必须有序）

* 06.【Flink基础-day04】【了解】第三章：自定义水印策略开发

* 07.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：多并行度下的水印操作

* 08.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：flink整合kafka实现水印操作

* 09.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：水印的延迟处理机制

* 四大基石_state/

* 10.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：状态的介绍

* 11.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：状态的API介绍

* 12.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：KeyedState的使用案例

* 13.【Flink基础-day04】【掌握】第三章：OperatorState的使用案例

* 14.【Flink基础-day04】知识点总结

* 01.【Flink基础-day05】知识点回顾

* 02.【Flink基础-day05】【掌握】State的TTL机制

* 03.【Flink基础-day05】【扩展】QueryableState的使用

* 04.【Flink基础-day05】【掌握】BroadcastState的使用

* 四大基石_checkpoint/

* 05.【Flink基础-day05】【掌握】checkpoint的介绍

* 06.【Flink基础-day05】【掌握】checkpoint的使用

* 07.【Flink基础-day05】【掌握】checkpoint的重启策略

* 08.【Flink基础-day05】【掌握】savepoint的使用

* 09.【Flink基础-day05】【扩展】flink的任务链

* 10.【Flink基础-day05】知识点总结

* 语义一致性/

* 01.【Flink基础-day06】知识点回顾

* 02.【Flink基础-day06】flink一致性语义的介绍

* 03.【Flink基础-day06】flink基于kafka实现一次性语义的代码分析

* 04.【Flink基础-day06】flink基于kafka代码

* 05.【Flink基础-day06】flink基于mysql代码

* 06.【Flink基础-day06】flink实现processfunction

* 07.【Flink基础-day06】flink实现具有增量聚合的processwindowfunction

* 08.【Flink基础-day06】flink的双流join介绍

* 09.【Flink基础-day06】flink的双流join代码演示

* 10.【Flink基础-day06】flink的数据类型和自定义序列化及反序列化

* 11.【Flink基础-day06】知识点总结

* flinkSQL_1/

* 01.【FlinkSQL-day07】整体概述

* 02.【FlinkSQL-day07】环境初始化和程序结构分析

* 03.【FlinkSQL-day07】将DataStream转换成Table对象演示

* 04.【FlinkSQL-day07】将查询结果写入到文件中

* 05.【FlinkSQL-day07】将查询结果写入到kafka中

* 06.【FlinkSQL-day07】将查询结果写入到mysql中

* 07.【FlinkSQL-day07】flinksql整合hive

* 08.【FlinkSQL-day07】flinksqlclient递交作业的步骤分析

* 09.【FlinkSQL-day07】flinksqlapi使用hivecatalog

* 10.【FlinkSQL-day07】flinksqlclient消费kafka数据实时写入到hive中

* 11.【FlinkSQL-day07】动态表的概念理解

* 12.【FlinkSQL-day07】flinksql使用处理时间

* 13.【FlinkSQL-day07】知识点总结

* flinkSQL_2/

* 01.【FlinkSQL-day08】知识点回顾

* 02.【FlinkSQL-day08】flinksql使用事件时间

* 03.【FlinkSQL-day08】flinksql使用时区-1

* 04.【FlinkSQL-day08】flinksql使用时区-2

* 05.【FlinkSQL-day08】flinksql理解时态表的概念

* 06.【FlinkSQL-day08】flinksql时态表函数在批计算场景使用

* 07.【FlinkSQL-day08】flinksql时态表函数在流计算场景代码实现

* 08.【FlinkSQL-day08】flinksql时态表join操作

* 09.【FlinkSQL-day08】flinksql使用窗口的介绍

* 10.【FlinkSQL-day08】flinksql使用滚动窗口的示例

* 11.【FlinkSQL-day08】flinksql使用其他窗口的示例

* 12.【FlinkSQL-day08】知识点总结

* flinkSQL_3/

* 01.【FlinkSQL-day09】知识点回顾

* 02.【FlinkSQL-day09】flinksql的多维数据分析

* 03.【FlinkSQL-day09】flinksql的多维数据分析-topN

* 04.【FlinkSQL-day09】flinksql的over window

* 05.【FlinkSQL-day09】flinksql的tableapi操作window

* 06.【FlinkSQL-day09】flinksql的函数介绍和标量函数使用

* 07.【FlinkSQL-day09】flinksql的表函数实现

* 08.【FlinkSQL-day09】flinksql的其他函数实现

* 09.【FlinkSQL-day09】flinksql的外部连接器（扩展）

* 10.【FlinkSQL-day09】flinksql的优化点概述

* 阶段作业 Flink技术栈-第1套试卷/

* 试卷

* 阶段八项目三星途车联网/

* 第一章大数据-星途车联网/

* day01/

* 01.【星途车联网】day01-项目的内容介绍及章节规划

* 02.【星途车联网】day01-车联网行业介绍

* 03.【星途车联网】day01-车联网项目探索和发现

* 04.【星途车联网】day01-项目整体架构

* 05.【星途车联网】day01-项目技术架构及逻辑架构图

* 06.【星途车联网】day01-数据流转过程分析

* 07.【星途车联网】day01-服务器及数据量的计算和数据格式分析

* 08.【星途车联网】day01-项目环境的搭建

* 09.【星途车联网】day01-解析简单的json字符串

* 10.【星途车联网】day01-解析复杂的json字符串

* 11.【星途车联网】day01-解析复杂的json字符串优化后的写法

* 12.【星途车联网】day01-知识点总结

* day02/

* 01.【星途车联网】day02-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day02-分析数据采集上报过程以及编写kafka的生产者和消费者代码

* 03.【星途车联网】day02-流式处理模块的初始化

* 04.【星途车联网】day02-梳理实时ETL开发的流程步骤

* 05.【星途车联网】day02-编写时间处理的工具类

* 06.【星途车联网】day02-工具类的编写

* 07.【星途车联网】day02-json解析工具类的编写

* 08.【星途车联网】day02-flink流式处理程序消费kafka数据测试

* 09.【星途车联网】day02-对流式计算程序的任务进行封装公共类

* 10.【星途车联网】day02-etl任务的设计及反压的原理介绍

* 11.【星途车联网】day02-知识点总结

* day03/

* 01.【星途车联网】day03-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day03-消费kafka数据过滤出来正常数据和异常数据

* 03.【星途车联网】day03-StreamingFileSink的介绍

* 04.【星途车联网】day03-StreamingFileSink的使用案例

* 05.【星途车联网】day03-使用StreamingFileSink的将正常和异常数据分别写入到hdfs中

* 06.【星途车联网】day03-hive创建分区映射hdfs数据所在目录加载到hive表中

* 07.【星途车联网】day03-回顾rowkey的设计原则和设计方法

* 08.【星途车联网】day03-将数据写入到hbase的流程分析

* 09.【星途车联网】day03-将数据实时的写入到hbase中

* 10.【星途车联网】day03-buffredmuator写入优化

* 11.【星途车联网】day03-使用优化后的buffredmuator方案将数据实时写入到hbase表中

* 12.【星途车联网】day03-buffredmuator源码分析

* 13.【星途车联网】day03-知识点总结

* day04/

* 01.【星途车联网】day04-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day04-回顾hbase的预写日志

* 03.【星途车联网】day04-回顾hbase的编码和压缩

* 04.【星途车联网】day04-Phoenix的介绍

* 05.【星途车联网】day04-Phoenix的常用操作

* 06.【星途车联网】day04-hbase的二级索引介绍

* 07.【星途车联网】day04-车辆明细表数据的实时写入

* 08.【星途车联网】day04-基于车辆明细表数据进行数据统计

* 09.【星途车联网】day04-zepplin介绍和使用场景

* 10.【星途车联网】day04-zepplinUI介绍

* 11.【星途车联网】day04-zepplin与mysql和hive的整合案例

* 12.【星途车联网】day04-zepplin集成Phoenix进行即席查询

* 13.【星途车联网】day04-知识点总结

* day05/

* 01.【星途车联网】day05-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day05-驾驶行程存储分层设计

* 03.【星途车联网】day05-驾驶行程业务实现逻辑分析

* 04.【星途车联网】day05-驾驶行程业务添加水印处理

* 05.【星途车联网】day05-驾驶行程采样数据自定义窗口开发

* 06.【星途车联网】day05-驾驶行程采样数据实时写入到hbase中

* 07.【星途车联网】day05-驾驶行程数据处理分析

* 08.【星途车联网】day05-驾驶行程数据自定义窗口开发

* 09.【星途车联网】day05-驾驶行程数据实时写入到hbase

* 10.【星途车联网】day05-驾驶行程数据离线同步到mysql数据库

* 11.【星途车联网】day05-知识点总结

* day06/

* 01.【星途车联网】day06-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day06-电子围栏的介绍和应用场景

* 03.【星途车联网】day06-电子围栏的数据结构介绍

* 04.【星途车联网】day06-电子围栏业务开发流程梳理

* 05.【星途车联网】day06-电子围栏业务开发步骤编写

* 06.【星途车联网】day06-将电子围栏规则应用到原始数据流

* 07.【星途车联网】day07-测试两点之间距离的工具类

* 08.【星途车联网】day07-将电子围栏规则与原始数据进行拉宽操作并测试

* 09.【星途车联网】day07-分析电子围栏状态的切换逻辑

* 10.【星途车联网】day07-实现电子围栏状态的切换逻辑并测试

* 11.【星途车联网】day07-实现电子围栏分析结果写入到mysql并进行测试

* 12.【星途车联网】day07-知识点总结

* day07/

* 01.【星途车联网】day07-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day07-在线实时故障分析业务介绍

* 03.【星途车联网】day07-表结构介绍及高德地图解决逆地理坐标问题

* 04.【星途车联网】day07-在线实时异常告警分析流程

* 05.【星途车联网】day07-异步io实现高德逆地理位置查询的逻辑梳理

* 06.【星途车联网】day07-异步io实现高德逆地理位置查询并测试

* 07.【星途车联网】day07-实现自定义窗口函数区分出来异常字段和正常指标字段

* 08.【星途车联网】day07-将车辆基础信息数据应用到原始数据流流

* 09.【星途车联网】day07-在线实时故障分析结果实时写入到数据库中

* 10.【星途车联网】day07-知识点总结

* day08/

* 01.【星途车联网】day08-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day08-自定义告警规则业务分析和数据存储

* 03.【星途车联网】day08-存储介质mongodb的介绍

* 04.【星途车联网】day08-mongodb服务的部署

* 05.【星途车联网】day08-mongodb数据库及集合的常用操作

* 06.【星途车联网】day08-mongodb高阶操作

* 07.【星途车联网】day08-mongodb的索引介绍

* 08.【星途车联网】day08-mongodb的高阶操作

* 09.【星途车联网】day08-js实现mongodb的id自增操作

* 10.【星途车联网】day08-基于地理位置的查询

* 11.【星途车联网】day08-mongodb的客户端操作

* 12.【星途车联网】day08-知识点总结

* day09/

* 01.【星途车联网】day09-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day09-使用jdbc对mongodb的数据进行添加或更新

* 03.【星途车联网】day09-使用jdbc对mongodb的数据进行删除及高级查询

* 04.【星途车联网】day09-mongodb的副本集原理及演示

* 05.【星途车联网】day09-自定义告警规则业务分析及相关表结构介绍

* 06.【星途车联网】day09-自定义告警规则业务代码实现步骤分析

* 07.【星途车联网】day09-自定义告警规则业务代码实现水印及自定义窗口操作

* 08.【星途车联网】day09-加载自定义告警规则数据并进行广播

* 09.【星途车联网】day09-梳理自定义告警规则应用到原始拉宽数据流的逻辑

* 10.【星途车联网】day09-自定义规则计算表达式工具类

* 11.【星途车联网】day09-知识点总结

* day10/

* 01.【星途车联网】day10-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day10-将自定义告警规则应用到数据流拉宽分析结果模型数据

* 03.【星途车联网】day10-分析数据写入到mongodb的逻辑

* 04.【星途车联网】day10-分析数据写入到mongodb的实现

* 05.【星途车联网】day10-分析数据写入到mongodb的测试

* 06.【星途车联网】day10-离线指标分析业务介绍及课程目标

* 07.【星途车联网】day10-jdbc六大对象介绍以及各自使用场景

* 08.【星途车联网】day10-使用jdbcinputformat和jdbcoutformat案例演示

* 09.【星途车联网】day10-知识点总结

* day11/

* 01.【星途车联网】day11-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day11-编写数据汇总计算准备率实现逻辑

* 03.【星途车联网】day11-编写数据汇总计算准备率写入到mysql表中

* 04.【星途车联网】day11-多维度分析数据准备率写入到mysql表中

* 05.【星途车联网】day11-自定义告警类型和告警状态统计分析

* 06.【星途车联网】day11-车联网项目数仓分层

* 07.【星途车联网】day11-车辆动态监测分析

* 08.【星途车联网】day11-BI分析及介绍

* 09.【星途车联网】day11-superset入门案例

* 10.【星途车联网】day11-前端页面介绍

* 11.【星途车联网】day11-知识点总结

* day12/

* 01.【星途车联网】day12-知识点回顾

* 02.【星途车联网】day12-回顾flink应用程序的部署方式以及flinkonyarn部署

* 03.【星途车联网】day12-车联网任务分类的总结

* 04.【星途车联网】day12-ds介绍及安装部署

* 05.【星途车联网】day12-ds定义并调度任务

* 06.【星途车联网】day12-ds基本使用和项目管理界面操作

* 07.【星途车联网】day12-扩展了解充电桩业务

* 08.【星途车联网】day12-项目总结1

* 09.【星途车联网】day12-项目总结2

* 阶段作业项目三星途车联网-第1套试卷/

* 试卷