这门课值不值得学
大数据工程师集训营解决的是一类很具体的问题：你懂一点编程或数据库，但面对每天几亿条日志、几十 TB 的业务数据时，不知道怎么把它们稳定地收进来、存下去、算出来，最后交给业务方一张报表或一个接口。课程主线就是这条数据链路——从 Hadoop 生态的 HDFS 与 YARN 资源调度起步，过渡到 Spark、Flink 这类通用计算引擎，再落到广告曝光日志关联、海量数据处理这类真实业务场景。它不是给你讲概念，而是把企业里一条标准化的大数据项目流程拆开，让你看清每一步用什么工具、为什么这么选。如果你的工作已经涉及写 SQL、做后端或运维，想往数据工程方向转，这门课能把零散的知识拼成一张完整地图；如果你完全没碰过 Linux 命令行和任意一门编程语言，建议先补基础再来看，否则到 Flink 环节会很吃力。
建议先看哪几块
拿到资料后，别从第一个视频顺序啃，先挑三个地方切入。第一块是开头的 BAT 与 TMD 广告系统曝光和点击日志关联，这段十几分钟的视频能帮你快速建立"数据工程师到底在解决什么业务问题"的直觉，比直接看 Hadoop 架构图更接地气。第二块是 Spark 和 Flink 打造通用计算引擎的案例，它会让你理解为什么企业里不会只用一种计算框架，以及 Waterdrop 这类工具在整个链路里扮演什么角色。第三块是大数据工程师的学习路线与经验分享，相当于一张导航图，你能据此判断自己哪些环节薄弱、需要额外补哪些书。把这三块看完，再回到第一阶段 Hadoop 基础按顺序补，节奏会稳很多。资料里的 Flink 海量数据处理试听片段也值得先过一遍，它基本代表了整门课的难度天花板，看完再决定要不要投入时间。
学完能独立做什么
把这套资料完整跟下来，你应该能独立完成几件具体的事：搭一套单机的 Hadoop 测试环境，把本地文件上传到 HDFS 并用 YARN 跑一个简单任务；用 Spark 把广告曝光日志和点击日志按业务规则关联起来，输出一份可用的统计结果；用 Flink 处理一类流式数据场景，理解批和流在代码写法上的差异。更重要的是，你能在接到一个新数据需求时，判断它该走离线批处理还是实时流计算、数据量大概需要多少资源、哪些环节容易出问题。这些判断能力比单纯会用某个工具更值钱，也是这门课真正想给你的东西。资料配合练习的方式很简单：每看懂一个模块，就停下来把对应的代码或配置在本地环境跑一遍，跑通了再继续往下看，别只看视频不动手，这门课的坑几乎都出在环境配置和参数调试上，只有自己踩过一遍才算真正学会。
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课程目录
* 01 限时免费试听 Flink在海量数据处理场景中的案例剖析 下/
* 01 BAT & TMD大数据业务场景：广告系统曝光和点击日志的关联.mp4 (8.76 MB), 05:59
* 02 Spark和FLink案例：打造通用计算引擎Waterdrop.mp4 (19.57 MB), 13:40
* 03 大数据工程师：开发技能&学习路线&书籍推荐&经验分享.mp4 (10.63 MB), 06:54
* 04 大数据工程师集训营介绍和答疑.mp4 (32.49 MB), 17:22
* 02 第一阶段 大数据与Hadoop 基础(HDFS与YARN)/
* 01 在线视频：大数据与Hadoop生态介绍.mp4 (230.90 MB), 02:06:12
* 02 在线视频：大数据存储系统HDFS.mp4 (288.43 MB), 01:53:18
* 03 在线视频：分布式资源管理框架Yarn.mp4 (278.51 MB), 01:58:53
* 04 在线视频：分布式计算框架MapReduce与Hive SQL.mp4 (187.43 MB), 01:51:37
* 03 第二阶段 数据采集工具与消息队列Kafka/
* 01 在线视频：数据收集工具Flume、Beats介绍与原理.mp4 (119.11 MB), 59:23
* 02 在线视频：数据库同步工具Alibaba Canal介绍与原理.mp4 (122.22 MB), 59:15
* 03 在线视频：高吞吐消息队列Kafka介绍（一）.mp4 (204.35 MB), 01:24:56
* 04 在线视频：分布式数据库Hbase.mp4 (203.78 MB), 01:40:33
* 05 在线视频：数据采集工具与消息队列实战.mp4 (1.12 GB), 03:52:07
* 04 第三阶段 Spark流式计算实践/
* 01 在线视频：spark技术栈发展概述.mp4 (124.06 MB), 02:03:36
* 02 在线视频：流式计算简介及spark streaming.mp4 (226.85 MB), 01:53:55
* 03 在线视频：流式计算实战.mp4 (341.94 MB), 01:58:18
* 04 在线视频：spark运行模式及原理.mp4 (384.31 MB), 01:56:43
* 05 第四阶段：深入Spark SQL与核心原理/
* 01 在线视频：Spark sql讲解.mp4 (271.80 MB), 02:31:02
* 02 在线视频：Spark集群监控与问题排查.mp4 (302.77 MB), 02:13:54
* 03 在线视频：Spark core核心讲解与Spark性能调优.mp4 (224.35 MB), 01:41:25
* 04 在线视频：使用Spark开发一套通用的流和批计算引擎.mp4 (263.52 MB), 01:54:00
* 06 第五阶段 企业级项目：设计与搭建基于Hive、Presto的数据仓库与OLAP分析引擎/
* 01 在线视频：数据仓库基础.mp4 (251.82 MB), 02:01:26
* 02 在线视频：OLAP分析场景下的技术架构.mp4 (250.78 MB), 01:56:33
* 03 在线视频：数据仓库的数据治理与任务调度.mp4 (284.65 MB), 02:08:41
* 07 第六阶段 企业级项目：Flink实战——直播、短视频APP用户行为分析/
* 01 在线视频：Flink基础介绍.mp4 (420.34 MB), 02:19:52
* 02 在线视频：Flink核心特性讲解.mp4 (273.07 MB), 01:56:13
* 03 在线视频：开发用户行为分析的Flink程序.mp4 (339.06 MB), 02:13:47
* 08 第七阶段 企业级项目：ELK+Spark实现一个错误日志监控(搜索、分析、报警)平台/
* 01 在线视频：日志平台介绍及Elasticsearch基础.mp4 (256.28 MB), 02:00:25
* 02 在线视频：错误日志平台搭建.mp4 (407.45 MB), 02:01:13
* 03 在线视频：日志平台架构优化与Spark集成.mp4 (257.50 MB), 02:04:38
* 09 第八阶段 大数据求职面试辅导/
* 01 在线视频：大数据面试求职准备工作讲解.mp4 (264.35 MB), 01:58:33
* 02 在线视频：常见大数据面试题目解析.mp4 (257.95 MB), 01:54:28
