学习基于 Hadoop 之上的 SQL 解决方案技术

*   01 老汤大数据课程体系介绍.mp4 06:21

*   02 课程内容.mp4 10:13

*   03 Thrift的学习方法

*   04 通过和socket编程模型进行对比来引出Thrift的作用.mp4 16:37

*   05 Thrift的使用方法(了解即可).mp4 17:15

*   06 课程数据准备.mp4 07:40

*   07 Hive安装的三种模式.mp4 11:55

*   08 Hive的嵌入式安装.mp4 15:25

*   09 Hive的本地模式安装.mp4 18:51

*   10 Hive配置纠错

*   11 Hive CLI的用法.mp4 14:45

*   12 Hive beeline的用法.mp4 12:32

*   13 代码里JDBC的方式访问Hive.mp4 11:24

*   14 Spark SQL兼容Hive配置.mp4 13:07

*   15 通过beeline访问Spark SQL.mp4 09:51

*   16 通过JDBC访问Spark SQL.mp4 06:21

*   17 Spark SQL代码中写SQL读写Hive.mp4 12:14

*   18 通过table和saveAsTable两个接口读写Hive.mp4 14:28

*   19 Spark SQL本地调试读写Hive.mp4 08:51

*   20 案例业务讲解.mp4 14:40

*   21 ETL job详细讲解.mp4 17:10

*   22 机器学习推荐功能job详细讲解.mp4 13:33

*   23 Spark SQL和Hive的各自职责.mp4 12:13

*   24 Hive-Impala课程内容.mp4 04:53

*   25 DDL-DB.mp4 19:34

*   26 DDL-table-ROW FORMAT.mp4 34:51

*   27 DDL-table-STORAGE FORMAT.mp4 32:01

*   28 DDL-table-表的种类.mp4 23:54

*   29 DDL-table-数据类型.mp4 20:10

*   30 DDL-table-分区表.mp4 43:01

*   31 DDL-table-表与分区的修改.mp4 24:45

*   32 DML-LOAD DATA INTO TABLE.mp4 12:03

*   33 DML-INSERT DATA INTO TABLE.mp4 20:05

*   34 DML-动态分区.mp4 06:12

*   35 DML-Hive表数据导入到文件系统.mp4 09:29

*   36 Bucket Table.mp4 14:20

*   37 Skewd Table.mp4 13:35

*   38 CREATE TABLE语法总结.mp4 08:09

*   39 Hive On Hbase.mp4 27:56

*   40 练习--MapReduce和Hive处理分析数据.mp4 18:58

*   41 练习--Spark和Hive处理分析数据.mp4 10:20

*   42 练习--Hive ETL以及分析数据.mp4 09:29

*   43 Spark和Hive版本兼容问题.mp4 08:48

*   44 Hive On MR执行流程.mp4 10:49

*   45 Hive的remote metastore模式安装.mp4 18:36

*   46 HiveServer2的使用.mp4 19:29

*   47 python3开发环境的搭建.mp4 12:55

*   48 python3网络爬虫的工具.mp4 23:05

*   49 项目结构.mp4 12:18

*   50 编写爬虫程序一.mp4 38:11

*   51 编写爬虫程序二.mp4 23:41

*   52 ETL(一).mp4 24:32

*   53 ETL(二).mp4 30:18

*   54 DQL-内置单行函数.mp4 18:40

*   55 DQL-自定义UDF.mp4 06:04

*   56 CASE WHEN和CTE查询.mp4 08:20

*   57 DQL-UDAF和UDT.mp4 10:25

*   58 Hive自定义UDAF

*   59 DQL-Join相关.mp4 10:57

*   60 DQL-高级聚合函数.mp4 12:19

*   61 DQL-分析函数语法.mp4 26:29

*   62 DQL-分析函数之first_value与last_valu.mp4 06:58

*   63 DQL-分析函数之lead与lag.mp4 08:39

*   64 面试题_Hive统计连续三天都登录的用户

*   65 DQL-分析函数之排名和切片.mp4 06:49

*   66 DQL-分析函数之序列分析函数.mp4 07:49

*   67 数据可视化-python matplotlib.mp4 10:03

*   68 数据可视化-SpringBoot和JDBC.mp4 29:14

*   69 数据可视化-SpringBoot和JdbcTemplate.mp4 15:19

*   70 项目部署.mp4 46:48

*   71 Hive支持delete和update操作的说明

*   72 面试题_hive命令如何传递参数

*   73 面试题_Hive数据去重

*   74 Spark SQL支持的窗口函数

*   75 Hive总结和深入

*   76 Apache版本和CDH版本对比.mp4 10:56

*   77 CDH版本上写代码需要注意的点.mp4 11:25

*   78 Oozie定义工作流一.mp4 30:44

*   79 Oozie定义工作流二.mp4 10:03

*   80 Hue的功能.mp4 10:17

*   81 Impala和Hive使用同一个Metastore.mp4 11:10

*   82 Impala与Hive复杂类型的查询区别.mp4 08:46

*   83 impala-shell的使用.mp4 05:07

*   84 Impala与Hive之间的些许差别.mp4 21:56

*   85 JDBC访问Impala.mp4 05:59

*   86 Impala原理.mp4 09:03

*   87 SQL On Hadoop试卷

*   88 模块重点内容文字总结