狂野大数据 3期4期5期6期7期

欢迎来到几米课堂✨！本次重磅推出的《狂野大数据实战特训营》，打破传统大数据课程的理论桎梏，以“高强度实战+前沿技术攻坚+大厂场景复刻”为核心，打造“狂野”技术特训模式，助力大数据从业者突破技术瓶颈，冲刺大厂高薪岗位！

* 博学谷狂野大数 - 课件资料/

* NOSQL阶段

* pyspark阶段

* pyspark预习资料

* python阶段

* 保险项目

* 数仓实现过程(从0到1).sql

* 新零售项目串讲/

* 01_新零售串讲/

* Python大数据SQL面试宝典2022V2.2-大厂SQL核心题(封面第三版).pdf

* 亿品新零售离线项目架构.png

* 亿品新零售离线项目架构.pos

* 笔记/

* 01_新零售串讲.assets/

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* 01_新零售串讲.md

* 视频/

* 01-今日内容说明.avi

* 02-项目的背景说明.avi

* 03-新零售项目的架构描述(图示).avi

* 04-新零售项目的整体架构描述操作.avi

* 05-项目的基本情况_阶段划分.avi

* 06-项目的基本情况_数据量以及集群规模.avi

* 07-项目中各个分层具体操作描述(上).avi

* 08-项目中各个分层具体操作描述(下).avi

* 课件/

* 1-项目介绍与环境准备_V1.1.pdf

* 2-数据仓库.pdf

* 3-数仓工具.pdf

* 4-sqoop教程_V1.1.pdf

* 5-OLTP-DWD-V1.1.pdf

* 6-DWB实现-V1.1.pdf

* 7-DWS实现-V1.1.pdf

* 8-Presto.pdf

* 9.DM-V1.2.pdf

* 10-RPT-导出-展现.pdf

* 11-调度.pdf

* 02_新零售串讲/

* 不要错过.png

* 代码

* 图片_20220505_230320

* 笔记/

* 02_新零售串讲课程笔记.md

* 课件

* 资料/

* yp_dwd_incr.sh

* yp_ods_incr.sh

* 资料获取.txt

* 项目一云平台环境.txt

* 03_新零售串讲/

* 代码

* 图片/

* Bucket Map Join (2).png

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* Map Join 优化.png

* Map Join 优化.pos

* 为什么说索引可能提升效率.png

* 为什么说索引可能提升效率.pos

* 商品分类的说明.png

* 商品分类的说明.pos

* 拉链表的实现流程分析.png

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* 销售主题宽表实现_日期+品牌(第二类别).png

* 销售主题宽表实现_日期+品牌.pos

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* 销售主题日统计宽表实现流程.pos

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* 默认Join实现流程.pos

* 笔记/

* 03_新零售串讲课程笔记.assets/

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* 03_新零售串讲课程笔记.md

* 视频/

* 01-课前回顾和今日内容.avi

* 02-拉链表的实现流程分析(上).avi

* 03-拉链表的实现流程分析(中).avi

* 04-拉链表的实现流程分析(下).avi

* 05-拉链表的实操.avi

* 06-Join的优化_原生reduce端Join操作.avi

* 07-Join的优化_mapJoin.avi

* 08-Join的优化_bucketMapJoin和 SMBMapJoin.avi

* 09-DWB层三个业务宽表实现.avi

* 10-DWS层_销售主题的需求分析说明.avi

* 11-DWS层_销售主题的去重分析说明.avi

* 12-下午内容的总结.avi

* 13-DWS层销售主题的日统计宽表的实现(第一步去重).avi

* 14-DWS层销售主题的日统计宽表(维度实现).avi

* 15-DWS层销售主题的日统计宽表(指标上).avi

* 16-DWS层销售主题的日统计宽表(指标统计下).avi

* 17-数据倾斜_Join的数据倾斜解决方案.avi

* 18-数据倾斜_groupby的数据倾斜解决.avi

* 19-如何发现数据倾斜的问题.avi

* 20-HIVE的索引的介绍.avi

* 21-Presto中特殊优化方案.avi

* 课件

* 资料

* 狂野大数据4期-Flink 基础课程/

* FFA-2021-分享PPT

* Java 8 实战.pdf

* VehicleLinux/

* Node01.zip

* Node02.zip

* Node03.zip

* 导入讲师提供虚拟机.pdf

* flink-stream（flink_12_20220730代码）

* flink_01_20220712

* flink_02_20220714

* flink_03_20220717

* flink_04_20220717

* flink_05_20220719_Ⅱ

* flink_06_20220721

* flink_07_20220723

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* flink_19_20220813

* flink_20_20220813

* repository/

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* aopalliance

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* avalon-framework

* backport-util-concurrent

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* 全部讲义和软件/

* 00-Apache_Flink _课程概述.docx

* 01-Flink 基础入门.docx

* 02-Flink流批一体API开发.docx

* 03-Flink高级API开发.docx

* 04-Flink高级特性和新特性.docx

* 05-基于Flink1.13的Table API & SQL的全面解析.docx

* 软件/

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* flink-1.13.1-src.tgz

* flink-cdc/

* Flink-CDC 详解 0710.pdf

* flink-cdc-connectors-master.zip

* flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar

* mysql-connector-java-8.0.16.jar

* flink-hadoop3依赖包/

* flink-shaded-hadoop-3-uber.zip

* 解压zip包至Maven仓库【org-apache-flink】目录.txt

* hadoop3/

* commons-cli-1.4.jar

* flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.1.0-327-9.0.jar

* mysql-connector-java-5.1.49.jar

* mysql-connector-java-8.0.26.jar

* 词频统计Jar包/

* StreamWordCount.jar

* WordCount.jar

* 集成hive依赖jar包/

* antlr-runtime-3.5.2.jar

* commons-cli-1.4.jar

* flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.1.0-327-9.0.jar

* flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.13.2.jar

* hive-exec-3.1.2.jar

* libfb303-0.9.3.jar

* 狂野大数据4期授课资料/

* 01-Linux服务器（2022-11-01）/

* 直播串讲调查问卷 - linux.qs

* 讲义/

* 1-Linux服务器.docx

* 课程内容.xmind

* 资料/

* CRT/

* CRT连接不上问题.txt

* SecureCRT6-绿色版.rar

* 安装版/

* 02.SecureCRT and SecureFX v7.3.1 x86 x64/

* SecureCrt.v.7.0注册机及注册方法/

* 01.jpg

* 02.jpg

* 03.jpg

* 04.jpg

* 05.jpg

* 06.jpg

* 07.jpg

* 08.jpg

* 09.jpg

* 10.jpg

* 注册方法.txt

* scrt_sfx731-x64.exe

* scrt_sfx731-x86.exe

* 注册机/

* SecureCRT v7.0 注册机/

* readme.txt

* SecureFX v7.0 注册机/

* SecureFX.v.7.0-kg.exe

* backup

* mfc100u.dll文件丢失修复工具/

* mfc100u.dll修复助手.exe

* CRT连接Linux文档.doc

* CRT连接不上问题.txt

* CentOS-7-x86_64-DVD-1908.iso

* Mac-VMware Fusion/

* VMware Fusion Pro 11.5.1 for Mac.dmg

* 序列号.txt

* 文件密码.txt

* Notepad++.zip

* SunloginClient_12.5.0.43486_x64.exe

* vmware16pro/

* VMware-workstation-full-16.1.0-17198959.exe

* 序列号16.txt

* 卸载VMware/

* 04-vmware软件卸载.doc

* ccsetup569-断网激活_C2YW-XZT7-A4SE-UD89-YZPC.exe

* 原始虚拟机-Centos7.7.rar

* 向日葵/

* SunloginClient_12.5.0.43486_x64.exe

* 02-Linux服务器(2022-01-13)/

* CRT连接不上问题.txt

* 讲义/

* 1-Linux服务器.docx

* 资料/

* jdk-8u241-linux-x64.tar.gz

* 03-Linux服务器(2022-01-15)/

* 笔记/

* MySQL和Shell.md

* image/

* image-20220115143207338.png

* 讲义/

* 1-Linux服务器.docx

* 资料/

* Typora - Installer _OFgm.exe

* itcast_shop.sql

* mysql-5.7.29-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz

* 光速搜索.exe

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 04-Linux服务器(2022-01-18）/

* 讲义/

* 1-Linux服务器.docx

* 资料

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 05-Zookeeper（2022-01-20）/

* 1-Linux作业.docx

* Gitee管理使用手册/

* Git-2.29.2.3-64-bit.exe

* TortoiseGit-2.11.0.0-64bit.msi

* gitee仓库服务器地址.txt

* gitee作业学生手册.md

* gitee作业管理员手册.md

* image/

* image-20201221093817590.png

* image-20201221093903791.png

* image-20201221094246527.png

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* image-20201222111753500.png

* image-20201222111835301.png

* typora-setup-x64.exe

* gitee提交作业演示视频.mp4

* 仓库地址.txt

* 笔记/

* Zookeeper框架.md

* image/

* 1

* image-20220120201536095.png

* image-20220120213305062.png

* image-20220120213832267.png

* image-20220120221422458.png

* 讲义/

* 2-Zookeeper框架.docx

* 资料/

* Gitee管理使用手册/

* Git-2.29.2.3-64-bit.exe

* TortoiseGit-2.11.0.0-64bit.msi

* gitee仓库服务器地址.txt

* gitee作业学生手册.md

* gitee作业管理员手册.md

* image/

* image-20201221093817590.png

* image-20201221093903791.png

* image-20201221094246527.png

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* image-20201221101314656.png

* image-20201221101937013.png

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* image-20201222111753500.png

* image-20201222111835301.png

* typora-setup-x64.exe

* zookeeper-3.4.6.tar.gz

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 06-Zookeeper和Hadoop(2022-01-22)/

* maven资料/

* apache-maven-3.5.2.zip

* maven安装视频/

* 07-Maven-概念.avi

* 08-Maven-仓库和左表.avi

* 09-Maven-安装maven.avi

* 10-Maven-使用maven建立项目.avi

* maven笔记/

* Maven仓库.md

* image/

* image-20211224101419432.png

* image-20211224101653216.png

* image-20211224101759791.png

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* image-20211224173501204.png

* image-20220105092358997.png

* image-20220105094138027.png

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* image-20220105105558864.png

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* image-20220105114820213.png

* image-20220105114842237.png

* image-20220105165921253.png

* image-20220105170100063.png

* 代码/

* 06_zookeeper/

* 06_zookeeper.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* zookeeper/

* ZKUtils2.java

* ZKUtils.java

* ZookeeperDemo01.java

* ZookeeperDemo02.java

* ZookeeperDemo03.java

* ZookeeperDemo04.java

* resources/

* zk.properties

* test/

* java

* target/

* classes/

* cn/

* itcast/

* zookeeper/

* ZKUtils2$1.class

* ZKUtils2$2.class

* ZKUtils2.class

* ZKUtils.class

* ZookeeperDemo01.class

* ZookeeperDemo02$1.class

* ZookeeperDemo02$2.class

* ZookeeperDemo02.class

* ZookeeperDemo03.class

* ZookeeperDemo04.class

* ZookeeperDemo05Watcher$1.class

* ZookeeperDemo05Watcher$2.class

* ZookeeperDemo05Watcher.class

* zk.properties

* generated-sources/

* annotations

* 画图/

* Hadoop版本关系.bmp

* Zookeeper的Leader选举-时机1.bmp

* 集群和分布式.bmp

* 笔记/

* 笔记-Hadoop/

* Hadoop框架.md

* image/

* image-20220122205753451.png

* image-20220122210120317.png

* image-20220122222108151.png

* 笔记-Zookeeper/

* Zookeeper框架.md

* image/

* 1

* image-20220120201536095.png

* image-20220120213305062.png

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* image-20220122192348706.png

* image-20220122193815898.png

* 讲义/

* 3-大数据开篇与Hadoop搭建.docx

* 4-HDFS入门与应用开发.docx

* 资料/

* hadoop-3.1.4-bin-snappy-CentOS7.tar.gz

* hadoop-3.1.4-src-注释版.rar

* hadoop集群搭建配置参考.xml

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 07-Hadoop(2022-01-25)/

* 图片/

* Hadoop的编译原理.bmp

* 蒙特卡洛求PI值.bmp

* 笔记/

* 笔记-Hadoop/

* Hadoop框架.md

* image/

* image-20220122205753451.png

* image-20220122210120317.png

* image-20220122222108151.png

* 笔记-Zookeeper/

* Zookeeper框架.md

* image/

* 1

* image-20220120201536095.png

* image-20220120213305062.png

* image-20220120213832267.png

* image-20220120221422458.png

* image-20220122192348706.png

* image-20220122193815898.png

* 讲义/

* 3-大数据开篇与Hadoop搭建.docx

* 4-HDFS入门与应用开发.docx

* 资料/

* hadoop-3.1.4-bin-snappy-CentOS7.tar.gz

* hadoop集群搭建配置参考.xml

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 08-Hadoop-HDFS(2022-01-27)/

* 图片/

* HDFS的架构.bmp

* NameNode的各种架构.bmp

* 笔记/

* 笔记-HDFS/

* HDFS.md

* image/

* image-20220122205753451.png

* image-20220122210120317.png

* image-20220122222108151.png

* image-20220127203207871.png

* image-20220127204234380.png

* image-20220127210025819.png

* image-20220127211018639.png

* image-20220127211952710.png

* image-20220127215209884.png

* 讲义/

* 3-大数据开篇与Hadoop搭建.docx

* 4-HDFS入门与应用开发.docx

* 资料/

* 1.数据集/

* weibo_data_1.txt

* weibo_data_2.txt

* 蔡徐坤微博数据集/

* caixukun.csv

* caixukun_new.csv

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 09-Hadoop-HDFS(2022-02-10)/

* MSVCR100.dll问题解决/

* msvcr100.dll

* vcredist_x64.exe

* 解决方法.txt

* 代码/

* 09_hdfs_api/

* 09_hdfs_api.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* hdfs/

* HDFSDemo01.java

* resources

* test/

* java

* target/

* classes/

* cn/

* itcast/

* hdfs/

* HDFSDemo01.class

* generated-sources/

* annotations

* 图片/

* 1-HDFS的写数据流程.jpg

* 2-HDFS的读文件流程.bmp

* 笔记/

* HDFS.md

* image/

* 1-HDFS的写数据流程.jpg

* 2-HDFS的读文件流程.bmp

* image-20220122205753451.png

* image-20220122210120317.png

* image-20220122222108151.png

* image-20220127203207871.png

* image-20220127204234380.png

* image-20220127210025819.png

* image-20220127211018639.png

* image-20220127211952710.png

* image-20220127215209884.png

* image-20220210213201629.png

* 讲义/

* 4-HDFS讲义.docx

* 资料/

* hadoop-3.1.4-src.tar.gz

* hadoop-3.1.4_winutils.zip

* log4j.properties

* 10-Hadoop-HDFS(2022-02-12)/

* 代码/

* 09_hdfs_api/

* 09_hdfs_api.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* hdfs/

* HDFSDemo01.java

* resources/

* log4j.properties

* test/

* java

* target/

* classes/

* cn/

* itcast/

* hdfs/

* HDFSDemo01.class

* log4j.properties

* generated-sources/

* annotations

* 图片/

* 联邦机制.bmp

* 笔记/

* HDFS.md

* image/

* 1-HDFS的写数据流程.jpg

* 2-HDFS的读文件流程.bmp

* image-20220122205753451.png

* image-20220122210120317.png

* image-20220122222108151.png

* image-20220127203207871.png

* image-20220127204234380.png

* image-20220127210025819.png

* image-20220127211018639.png

* image-20220127211952710.png

* image-20220127215209884.png

* image-20220210213201629.png

* image-20220212161358640.png

* image-20220212195607067.png

* 讲义/

* 4-HDFS讲义.docx

* HA+联邦环境搭建.doc

* 资料/

* HA+联邦环境搭建.doc

* hadoop-HA集群搭建.txt

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 11-MapReduce(2022-02-15)/

* 代码/

* 11_mapreduce01/

* 11_mapreduce01.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* mapreduce_wordcount/

* WordCountDriver1.java

* WordCountMapper.java

* WordCountReducer.java

* resources/

* log4j.properties

* test/

* java

* target/

* 11_mapreduce01-1.0-SNAPSHOT.jar

* classes/

* cn/

* itcast/

* mapreduce_wordcount/

* WordCountDriver1.class

* WordCountMapper.class

* WordCountReducer.class

* log4j.properties

* generated-sources/

* annotations

* maven-archiver/

* pom.properties

* maven-status/

* maven-compiler-plugin/

* compile/

* default-compile/

* createdFiles.lst

* inputFiles.lst

* testCompile/

* default-testCompile/

* inputFiles.lst

* 图片/

* 00-单词统计案例2.bmp

* 00-单词统计案例.bmp

* 笔记/

* MapReduce笔记.md

* image

* 讲义/

* 5-1-MapReduce入门.docx

* 5-2-MapReduce编程模型.docx

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 12-MapReduce(2022-02-17)/

* 代码/

* 12_mapreduce/

* 12_mapreduce.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* mapreduce_javabean/

* CovidCountBean.java

* CovidDriver2.java

* CovidDriver.java

* CovidMapper.java

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* resources/

* log4j.properties

* test/

* java

* target/

* classes/

* cn/

* itcast/

* mapreduce_javabean/

* CovidCountBean.class

* CovidDriver2.class

* CovidDriver.class

* CovidMapper.class

* CovidReducer.class

* log4j.properties

* generated-sources/

* annotations

* 图片/

* 新冠统计.bmp

* 笔记/

* MapReduce笔记.md

* image

* 讲义/

* 5-1-MapReduce入门.docx

* 5-2-MapReduce编程模型.docx

* 资料/

* us-covid19-counties.dat

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 13-MapReduce(2022-02-19)/

* 代码/

* 13_mapreduce03/

* 13_mapreduce03.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* mapreduce_combiner/

* WordCountDriver1.java

* WordCountMapper.java

* WordCountReducer.java

* mapreduce_grouping/

* CovidBean.java

* GroupingDriver.java

* GroupingMapper.java

* GroupingReducer.java

* MyGrouping.java

* mapreduce_partition/

* MyPartitionDriver.java

* MyPartitionMapper.java

* MyPartitionReducer.java

* MyPartitioner.java

* TestDemo.java

* mapreduce_sort/

* CovidBean.java

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* resources/

* log4j.properties

* test/

* java

* target/

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* itcast/

* mapreduce_combiner/

* WordCountDriver1.class

* WordCountMapper.class

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* mapreduce_grouping/

* CovidBean.class

* GroupingDriver.class

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* mapreduce_partition/

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* MyPartitioner.class

* TestDemo.class

* mapreduce_sort/

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* CovidSortDriver.class

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* CovidSortReducer.class

* log4j.properties

* generated-sources/

* annotations

* 图片/

* 1-案例-分区.bmp

* 2-案例-排序.bmp

* 3-案例-分组.bmp

* 4-MapReduce的架构.bmp

* MapReduce的splits切片.bmp

* MapReduce的执行过程.jpg

* 笔记/

* MapReduce笔记.md

* image/

* image-20220219141009341.png

* 讲义/

* 5-1-MapReduce入门.docx

* 5-2-MapReduce编程模型.docx

* 5-3-MapReduce高阶.docx

* 6-Yarn框架.docx

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 14-yarn和Hive(2022-02-22)/

* 图片/

* Yarn执行过程.png

* yarn执行过程.bmp

* 笔记/

* Yarn笔记.md

* image/

* image-20220222202117594.png

* image-20220222202450663.png

* image-20220222212715825.png

* image-20220222220901054.png

* image-20220222220937626.png

* 讲义/

* 6-Yarn框架.docx

* 7-Hive讲义.docx

* 资料/

* Hive-3.1.2安装.txt

* HiveJar/

* ST4-4.0.4.jar

* accumulo-core-1.6.0.jar

* accumulo-fate-1.6.0.jar

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* activation-1.1.jar

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* ant-1.9.1.jar

* ant-launcher-1.9.1.jar

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* apache-curator-2.6.0.pom

* asm-3.1.jar

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* bonecp-0.8.0.RELEASE.jar

* calcite-avatica-1.6.0.jar

* calcite-core-1.6.0.jar

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* commons-cli-1.2.jar

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* curator-recipes-2.6.0.jar

* datanucleus-api-jdo-4.2.1.jar

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* derby-10.10.2.0.jar

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* geronimo-annotation_1.0_spec-1.1.1.jar

* geronimo-jaspic_1.0_spec-1.0.jar

* geronimo-jta_1.1_spec-1.1.1.jar

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* hadoop-client-2.7.5.jar

* hadoop-common-2.7.5.jar

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* hbase-common-1.1.1.jar

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* hbase-hadoop2-compat-1.1.1.jar

* hbase-hadoop-compat-1.1.1.jar

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* hbase-server-1.1.1.jar

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* hive-jdbc-2.1.0.jar

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* hive-orc-2.1.0.jar

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* hive-service-2.1.0.jar

* hive-service-rpc-2.1.0.jar

* hive-shims-0.23-2.1.0.jar

* hive-shims-2.1.0.jar

* hive-shims-common-2.1.0.jar

* hive-shims-scheduler-2.1.0.jar

* hive-storage-api-2.1.0.jar

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* httpclient-4.4.jar

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* jackson-core-2.4.2.jar

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* jetty-all-7.6.0.v20120127.jar

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* jsp-api-2.0.jar

* jsp-api-2.1-6.1.14.jar

* jsp-api-2.1.jar

* jsr305-3.0.0.jar

* jta-1.1.jar

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* libfb303-0.9.3.jar

* libthrift-0.9.3.jar

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* log4j-api-2.4.1.jar

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* mail-1.4.1.jar

* maven-scm-api-1.4.jar

* maven-scm-provider-svn-commons-1.4.jar

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* metrics-core-3.1.0.jar

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* metrics-jvm-3.1.0.jar

* my_udtf.jar

* mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar

* myudf.jar

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* paranamer-2.3.jar

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* plexus-utils-1.5.6.jar

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* servlet-api-2.5-6.1.14.jar

* slider-core-0.90.2-incubating.jar

* snappy-0.2.jar

* snappy-java-1.0.5.jar

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* 讲义测试数据/

* course.txt

* order.txt

* score.txt

* student.txt

* teacher.txt

* 建表语句.txt

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 15-Hive(2022-02-24)/

* 笔记/

* Hive笔记.md

* image/

* image-20220224193821843.png

* image-20220224200123840.png

* image-20220224201335209.png

* image-20220224201410020.png

* image-20220224203348652.png

* 讲义/

* 7-Hive讲义.docx

* 资料/

* Hive-3.1.2安装.txt

* HiveJar/

* ST4-4.0.4.jar

* accumulo-core-1.6.0.jar

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* hive-metastore-2.1.0.jar

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* jetty-all-server-7.6.0.v20120127.jar

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* 讲义测试数据/

* course.txt

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* student.txt

* teacher.txt

* 建表语句.txt

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 16-Hive(2020-02-26)/

* Hive的操作sql.sql

* 图片/

* 内部表和外部表的区别.bmp

* 分桶表作用.bmp

* 笔记/

* Hive笔记.md

* image/

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* image-20220224200123840.png

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* 讲义/

* 7-Hive讲义.docx

* 资料/

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* 讲义测试数据/

* course.txt

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* 建表语句.txt

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 17-Hive(2022-03-01)/

* 代码/

* java/

* pack01_package/

* Student.java

* pack02_object/

* Student.java

* Test01Demo.java

* Test02DemoEquals.java

* pack03_string/

* Demo1String.java

* Demo2String.java

* Demo3String.java

* sias/

* edu/

* cn/

* Student.java

* 代码.zip

* 笔记/

* Hive笔记.md

* image/

* image-20220224193821843.png

* image-20220224200123840.png

* image-20220224201335209.png

* image-20220224201410020.png

* image-20220224203348652.png

* image-20220301215353350.png

* image-20220301222403842.png

* image-20220301222425625.png

* 讲义/

* 7-Hive讲义.docx

* 资料/

* RunJar.sh

* yarn-site.xml

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 附-【模板】直播调查问卷.qs.bak

* 18-Hive(2022-03-03)/

* 笔记/

* Hive笔记.md

* image/

* image-20220224193821843.png

* image-20220224200123840.png

* image-20220224201335209.png

* image-20220224201410020.png

* image-20220224203348652.png

* image-20220301215353350.png

* image-20220301222403842.png

* image-20220301222425625.png

* image-20220303200341076.png

* image-20220303201309253.png

* image-20220303201435817.png

* image-20220303203720202.png

* 讲义/

* 7-Hive讲义.docx

* 课堂的HiveSQL.sql

* 资料/

* 1-滴滴出行.hql

* 滴滴预处理.png

* 项目数据/

* cancel_order.csv

* evaluate.csv

* order.csv

* pay.csv

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 19-Hive(2022-03-05)/

* 19_udf-1.0-SNAPSHOT.jar

* log.data

* 代码/

* 19_udf/

* 19_udf(1).iml

* 19_udf.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* cn/

* itcast/

* udf/

* MyUDF.java

* MyUDTF.java

* resources

* test/

* java

* target/

* 19_udf-1.0-SNAPSHOT.jar

* classes/

* cn/

* itcast/

* udf/

* MyUDF.class

* MyUDTF.class

* generated-sources/

* annotations

* maven-archiver/

* pom.properties

* maven-status/

* maven-compiler-plugin/

* compile/

* default-compile/

* createdFiles.lst

* inputFiles.lst

* testCompile/

* default-testCompile/

* inputFiles.lst

* 数仓实战之滴滴出行/

* 01/

* ppt/

* 第五章-数仓实战之滴滴出行.pptx

* 第四章-Hive实战和Zeppelin框架.pptx

* 代码/

* 2-Hive实战-滴滴出行.hql

* 视频/

* 05-滴滴出行案例-业务背景.avi

* 06-滴滴出行案例-项目架构.avi

* 07-滴滴出行案例-日志数据集介绍.avi

* 08-滴滴出行案例-数据仓库分层.avi

* 09-滴滴出行案例-数据表创建.avi

* 10-滴滴出行案例-数据的加载.avi

* 11-滴滴出行案例-数据预处理需求-分析.avi

* 12-滴滴出行案例-数据预处理需求-操作.avi

* 13-滴滴出行案例-数据预处理需求-宽表数据加载.avi

* 14-滴滴出行案例-指标分析-1.avi

* 15-滴滴出行案例-指标分析-2.avi

* 16-滴滴出行案例-指标分析-3.avi

* 资料/

* 项目数据/

* cancel_order.csv

* evaluate.csv

* order.csv

* pay.csv

* 02/

* ppt/

* 第五章-数仓实战之滴滴出行2.pptx

* 代码/

* 2-Hive实战-滴滴出行.hql

* 视频/

* 01-数仓实战之滴滴出行.avi

* 02-数仓实战之滴滴出行-指标分析-不同地域的订单分析.avi

* 03-数仓实战之滴滴出行-指标分析-不同地域的订单分析-数据加载.avi

* 04-数仓实战之滴滴出行-指标分析-不同年龄段和不同时段的订单分析.avi

* 05-数仓实战之滴滴出行-指标分析-不同年龄段和不同时段的订单分析-数据加兹安.avi

* 06-数仓实战之滴滴出行-指标分析-不同职业订单topn.avi

* 07-数仓实战之滴滴出行-指标分析-取消订单占比.avi

* 08-数仓实战之滴滴出行-sqoop安装和体验.avi

* 09-数仓实战之滴滴出行-sqoop的导出-1.avi

* 10-数仓实战之滴滴出行-sqoop的导出-2.avi

* 11-数仓实战之滴滴出行-sqoop的导出-3.avi

* 12-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-启动和登录.avi

* 13-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-连接数据库.avi

* 14-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-图表1.avi

* 15-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-图表2.avi

* 16-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-图表3.avi

* 17-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-图表4.avi

* 18-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-图表5.avi

* 19-数仓实战之滴滴出行-superset数据可视化-看板.avi

* 资料/

* SQLyog-8.32(sn)/

* GdiPlus.dll

* Key.txt

* Keywords.db

* SJASchemas/

* datasync-alltables.xml

* datasync-seltables.xml

* exportjob-alltables.xml

* exportjob-seltables.xml

* exportjobs-alldbs.xml

* notification.xml

* odbcimport-dsnless.xml

* odbcimport-general.xml

* odbcimport-withtrigger.xml

* odbcimport-withwhere.xml

* SQLyog.chm

* SQLyog.dll

* SQLyog.exe

* SQLyogTunnel.php

* SciLexer.dll

* htmlayout.dll

* plink.exe

* shfolder.dll

* sja.exe

* sn.txt

* SQLyog-8.32(sn).rar

* 资料/

* 项目数据/

* cancel_order.csv

* evaluate.csv

* order.csv

* pay.csv

* 配套虚拟机/

* node1.zip

* node3.zip

* 新建文本文档.txt

* 笔记/

* Hive笔记.md

* image/

* image-20220224193821843.png

* image-20220224200123840.png

* image-20220224201335209.png

* image-20220224201410020.png

* image-20220224203348652.png

* image-20220301215353350.png

* image-20220301222403842.png

* image-20220301222425625.png

* image-20220303200341076.png

* image-20220303201309253.png

* image-20220303201435817.png

* image-20220303203720202.png

* 讲义/

* 7-Hive讲义.docx

* 课程SQL.sql

* 资料/

* 2-数仓实战之亚马逊全球跨境电商分析平台.hql

* 10tables.sql

* access.log

* click-part-r-00000

* dim_holi.txt

* hive_big_table/

* 000000_0

* 000000_0_copy_1

* 000000_0_copy_2

* 000000_0_copy_3

* 000000_0_copy_4

* 000000_0_copy_5

* 000000_0_copy_6

* 000000_0_copy_7

* 000000_0_copy_8

* 000000_0_copy_9

* hive_have_null_id/

* 000000_0

* 000001_0

* 000002_0

* 000003_0

* 000004_0

* itcast_orders_append_update.sql

* ods_create_table.hql

* scrm_bi.sql

* web_log/

* pre/

* part-m-00000

* web_log.jar

* web_log_detail.sql

* web_log代码/

* 12_MapRedure03.iml

* pom.xml

* src/

* main/

* java/

* combiner/

* JobMain.java

* WordCountMapper.java

* WordCountReducer.java

* grouping/

* JobMain.java

* MyOrderGroupComparator.java

* OrderBean.java

* OrderMapper.java

* OrderReducer.java

* TestDemo.java

* mapreduce/

* JobMain.java

* MyPartitioner.java

* MyPartitionerMapper.java

* MyPartitionerReducer.java

* TestDemo.java

* mapreduce2/

* JobMain.java

* MyPartitionerMapper.java

* MyPartitionerReducer.java

* Student2.java

* Student.java

* noreduce/

* JobMain.java

* MyPartitionerMapper.java

* sort/

* JobMain.java

* SortBean.java

* SortBeanMapper.java

* SortBeanReducer.java

* Test.java

* web_log/

* stage1_preprocess/

* WebLogBean.java

* WebLogParser.java

* WeblogPreProcess.java

* stage2_pageviews/

* ClickStreamPageView.java

* PageViewsBean.java

* stage3_visits/

* ClickStreamVisit.java

* VisitBean.java

* resources/

* log4j.properties

* test/

* java

* target/

* 12_MapRedure03-1.0-SNAPSHOT.jar

* classes/

* META-INF/

* 12_MapRedure03.kotlin_module

* combiner/

* JobMain.class

* WordCountMapper.class

* WordCountReducer.class

* grouping/

* JobMain.class

* MyOrderGroupComparator.class

* OrderBean.class

* OrderMapper.class

* OrderReducer.class

* TestDemo.class

* log4j.properties

* mapreduce/

* JobMain.class

* MyPartitioner.class

* MyPartitionerMapper.class

* MyPartitionerReducer.class

* TestDemo.class

* mapreduce2/

* JobMain.class

* MyPartitionerMapper.class

* MyPartitionerReducer$1.class

* MyPartitionerReducer.class

* Student2.class

* Student.class

* noreduce/

* JobMain.class

* MyPartitionerMapper.class

* sort/

* JobMain.class

* SortBean.class

* SortBeanMapper.class

* SortBeanReducer.class

* Test.class

* web_log/

* stage1_preprocess/

* WebLogBean.class

* WebLogParser.class

* WeblogPreProcess$WeblogPreProcessMapper.class

* WeblogPreProcess.class

* stage2_pageviews/

* ClickStreamPageView$ClickStreamMapper.class

* ClickStreamPageView$ClickStreamReducer$1.class

* ClickStreamPageView$ClickStreamReducer.class

* ClickStreamPageView.class

* PageViewsBean.class

* stage3_visits/

* ClickStreamVisit$ClickStreamVisitMapper.class

* ClickStreamVisit$ClickStreamVisitReducer$1.class

* ClickStreamVisit$ClickStreamVisitReducer.class

* ClickStreamVisit.class

* VisitBean.class

* generated-sources/

* annotations

* maven-archiver/

* pom.properties

* maven-status/

* maven-compiler-plugin/

* compile/

* default-compile/

* createdFiles.lst

* inputFiles.lst

* testCompile/

* default-testCompile/

* inputFiles.lst

* 网站流量日志分析：项目脚本-配置代码/

* 1-HiveSQl/

* 1、ods层建表语句.txt

* 2、ods数据导入.txt

* 3、ods层明细宽表.txt

* 4、流量统计分析-- sql.txt

* 5、受访分析--sql.txt

* 6、访客分析--sql.txt

* 7、访客visit分析--sql.txt

* 8、hive级联求和.txt

* 8、路径转换(漏斗模型)--sql.txt

* dim_time_dat.txt

* azkaban-web-click-flow/

* etl-detail/

* detail.job

* detail.sh

* detail.zip

* loaddata/

* load-weblog.job

* load-weblog.sh

* loaddata.zip

* preprocess/

* 1、mv_to_work_dir/

* movetopreworkdir.sh

* mv_to_work_dir.job

* mv_to_work_dir.zip

* 2、log_wash/

* log_wash(1).sh

* log_wash.job

* log_wash.zip

* weblog.jar

* 3、log_click/

* log_click.job

* log_click.sh

* log_click.zip

* weblog.jar

* pv/

* pv.job

* pv.sh

* pv.zip

* test/

* load-weblog.job

* load-weblog.sh

* test.zip

* azkaban调度脚本/

* 1.job

* 2.job

* 3.job

* 4.job

* 4.sh

* 5.job

* 5.sql

* 6.job

* 6.sh

* diaodu.zip

* weblogparser.jar

* step-1-nginx日志文件切割/

* crontab表达式.txt

* nginx_log.sh

* step-2-flume配置/

* TaildirSource-hdfs.conf

* movetopreworkdir.sh

* step-3-运行预处理/

* log_click.sh

* log_preprocess.sh

* weblog.jar

* step-4-加载数据到ODS/

* load_ods_table.sh

* step-5-etl脚本/

* etl_detail.sh

* etl_pvs_hour.sh

* step-6-sqoop导出结果/

* sqoop_export.sh

* user_agent/

* Hive自定义函数的使用——useragent解析 - CSDN博客.mhtml

* user-agent-utils-release-1.20.zip

* 常用浏览器(PC_移动)user-agent参考对照表 - 常用参考表对照表 - 脚本之家在线工具.mhtml

* 漏斗模型原始数据/

* 000000_0.ips

* GenerateLog.py

* click-part-r-00000

* mylog.log

* 网络日志表模型-三张表.bmp

* 附-【模板】直播调查问卷.qs

* 20-其他资料/

* 4期/

* 00-项目一_新零售项目预习资料及虚拟机/

* 新零售虚拟机/

* xin_ling_shou.zip

* 新零售项目预习资料/

* 第01章：项目介绍与环境准备/

* 01.预习课件/

* 项目介绍与环境准备.pdf

* 02.相关文档/

* CM集群、CDH6.2.1集群搭建手册.docx

* 报表需求文档.xlsx

* 新零售--业务系统表关系图.png

* 新零售--业务系统表概况.xmind

* 第02章：数仓工具及数据仓库设计/

* 01.预习课件/

* 1.数仓工具.pdf

* 2.数据仓库.pdf

* 02.相关文档/

* Apache Sqoop.docx

* 大数据分析交互平台Hue教程.docx

* 数据仓库工具箱维度建模权威指南（第3版）.pdf

* 数据仓库生命周期工具箱.pdf

* 新零售_数仓分层示意图.png

* 第03章：ODS层与DWD层构建/

* 01.预习课件/

* OLTP-DWD.pdf

* 02.相关文档/

* DataGrip连接Hive驱动包/

* 2.1.0/

* commons-lang-2.6.jar

* guava-25.1-jre.jar

* hadoop-auth-2.7.3.jar

* hadoop-common-2.7.3.jar

* hive-common-2.1.0.jar

* hive-jdbc-2.1.0.jar

* hive-metastore-2.1.0.jar

* hive-serde-2.1.0.jar

* hive-service-2.1.0.jar

* hive-service-rpc-2.1.0.jar

* hive-shims-2.1.0.jar

* httpclient-4.4.jar

* httpclient-4.5.8.jar

* httpcore-4.4.jar

* jcl-over-slf4j-1.7.25.jar

* libthrift-0.9.3.jar

* slf4j-api-1.7.5.jar

* yp_xls/

* 00_SOURCE/

* dump-yipin.sql

* 01_ODS/

* create_ods_table.sh

* create_ods_table.sql

* sqoop_import.sh

* sqoop_import_full.sh

* sqoop_import_inc.sh

* 02_DWD/

* DT/

* create_dim_table.sql

* insert-dim-拉链表.sql

* insert-dim.sql

* FT/

* create_fact_table.sql

* insert-fact.sql

* create_db.sql

* 03_DWB/

* create_dwb_tables.sql

* insert_dwb.sql

* 04_DWS/

* create_dws_tables.sql

* insert_dws_sale.sql

* insert_dws_sku.sql

* insert_dws_user.sql

* 05_DM/

* create_dm_tables.sql

* insert_dm_sale.sql

* insert_dm_sku.sql

* insert_dm_user.sql

* 06_RPT/

* create_rpt_db.sql

* create_rpt_sale_tables.sql

* create_rpt_sku.sql

* create_rpt_user.sql

* insert_rpt_sale.sql

* insert_rpt_sku.sql

* insert_rpt_user.sql

* 07_export2MySQL/

* Presto-mysql配置.txt

* create_olap_db(mysql).sql

* create_rpt_sale_tables(presto).sql

* create_rpt_sku_tables(presto).sql

* create_rpt_user_tables(presto).sql

* export_presto2mysql(presto).sql

* Conf/

* 1、Hive注释信息中文乱码解决.sql

* 2、Hive优化相关配置参数.sql

* 拉链表相关/

* 拉链表.sql

* 拉链表的实现过程.png

* 数据集/

* update.txt

* zipper.txt

* 渐变维--拉链表--背景、设计、实现.pptx

* 第04章：DWB层构建及Presto/

* 01.预习课件/

* DWB实现.pdf

* Presto.pdf

* 02.相关文档/

* Presto分区写入问题.txt

* presto-cli-0.245.1-executable.jar

* presto-jdbc-0.245.1.jar

* presto-server-0.245.1.tar.gz

* 分桶测试数据/

* dept01.txt

* emp01.txt

* 第05章：DWS层构建/

* 01.预习课件/

* DWS构建.pdf

* 02.相关文档/

* 01_cookie.txt

* 02_order.txt

* 03_order.txt

* Centos-7.repo

* 第06章：DM层构建/

* 01.预习课件/

* DM层构建.pdf

* 02.相关文档

* 第07章：RPT层构建/

* 01.预习课件/

* RPT-导出-展现.pdf

* 02.相关文档

* 第08章：任务流调度及可视化/

* 01.预习课件/

* Apache Oozie.docx

* FineBI Windows版本安装手册.docx

* FineBI介绍.pptx

* 02.相关文档/

* windows-x64_FineBI5_1-CN.exe

* 后续讲义/

* 4-HDFS讲义.docx

* 5-1-MapReduce入门.docx

* 5-2-MapReduce编程模型.docx

* 5-3-MapReduce高阶.docx

* 6-Yarn框架.docx

* 7-Hive讲义.docx

* 资料/

* covid19/

* beans/

* CovidBean.java

* CovidCountBean.java

* etl/

* ETLDriver.java

* ETLMapper.java

* partitionsum/

* CovidPartitionDriver.java

* CovidPartitionMapper.java

* CovidPartitionReducer.java

* StatePartitioner.java

* sortsum/

* CovidSortSumDriver.java

* CovidSortSumMapper.java

* CovidSortSumReducer.java

* sum/

* CovidSumDriver.java

* CovidSumMapper.java

* CovidSumReducer.java

* top/

* n/

* CovidTopNDriver.java

* CovidTopNMapper.java

* CovidTopNReducer.java

* one/

* CovidGroupingComparator.java

* CovidTop1Driver.java

* CovidTop1Mapper.java

* CovidTop1Reducer.java

* log4j.properties

* pom.xml

* 数据集/

* us-covid19-counties.dat

* uscovid198505.zip

* 安装到Hive的集群虚拟机/

* hive配置好的hive.zip

* node1.zip

* node2.zip

* node3.zip

* 狂野大数据-4期

* 第二阶段试题讲解.mp4

* 博学谷狂野大数据核心课/

* 狂野大数据 - 前置课/

* 01 第一章 java基础语法-V10.0(大数据训练营)/

* 00 资料/

* 01 1-1 Java基础语法.txt

* 01 环境搭建+入门/

* 01 01_Java语言背景介绍

* 02 02_Java语言跨平台原理

* 03 03_JRE和JDK

* 04 04_JDK的下载和安装

* 05 05_常用DOS命令

* 06 06_Path环境变量的配置

* 07 07_HelloWorld案例的编写和执行

* 08 08_HelloWorld案例详解

* 09 09_HelloWorld案例常见问题

* 10 10_Notepad软件的安装和使用

* 11 11_注释

* 12 12_关键字

* 02 数据类型及转换/

* 01 13_常量

* 02 14_变量的介绍

* 03 15_数据类型

* 04 16_变量的定义和使用

* 05 17_变量的注意事项

* 06 18_键盘录入

* 07 19_标识符

* 08 01_隐式转换

* 09 02_强制转换

* 10 03_类型转换案例

* 03 运算符/

* 01 04_算数运算符

* 02 05_字符的+操作

* 03 06_字符串的+操作

* 04 07_案例_数值拆分

* 05 08_自增自减运算符

* 06 09_赋值运算符

* 07 10_关系运算符

* 08 11_逻辑运算符

* 09 12_短路逻辑运算符

* 10 13_三元运算符

* 11 14_案例_三个和尚

* 04 条件控制语句/

* 01 15_流程控制语句-顺序结构

* 02 16_if语句格式1

* 03 17_if语句格式2

* 04 18_if语句格式3

* 05 19_案例_考试奖励

* 06 01-分支语句switch语句

* 07 02-switch案例-减肥计划

* 08 03-switch语句case穿透

* 05 循环/

* 01 04-循环语句-for循环

* 02 05-for循环案例-输出数据1-5和5-1

* 03 06-for循环案例-求1-5数据和

* 04 07-for循环案例-求1-100偶数和

* 05 08-for循环案例-水仙花数

* 06 09-for循环案例-每行打印2个水仙花数(统计)

* 07 10-循环语句-while循环

* 08 11-while循环案例-珠穆朗玛峰

* 09 12-循环语句-dowhile循环

* 10 13-三种循环的区别

* 11 14-死循环

* 12 15-跳转控制语句

* 13 16-减肥计划改进版-循环标号

* 06 随机数+开发工具/

* 01 17-Random基本使用

* 02 18-猜数字

* 03 01-IDEA的概述和安装

* 04 02-IDEA中的项目结构

* 05 03-IDEA中的第一个代码

* 06 04-IDEA常用快捷键

* 07 05-IDEA操作模块

* 08 06-IDEA打开关闭项目-类名包名修改

* 07 数组/

* 01 07-数组介绍

* 02 08-数组的定义格式

* 03 09-数组的动态初始化

* 04 10-数组元素访问

* 05 11-Java内存分配-一个数组内存图

* 06 12-两个数组内存图

* 07 13-多个数组指向相同内存图

* 08 14-数组的静态初始化

* 09 15-数组操作的两个常见问题

* 10 16-数组遍历

* 11 17-数组获取最大值

* 12 18-数组元素求和

* 13 19-数组基本查找

* 14 20-评委打分

* 08 方法与debug/

* 01 01-方法概述

* 02 02-方法的定义和调用

* 03 03-方法的调用过程

* 04 04-方法练习-奇偶数判断

* 05 05-带参数方法的定义和调用

* 06 06-形参和实参

* 07 07-带参数方法的练习-打印n-m之间所有的奇数

* 08 08-带返回值方法的定义和调用

* 09 09-带返回值方法的练习-求两个数的最大值

* 10 10-方法通用格式

* 11 11-方法的注意事项

* 12 12-方法重载

* 13 13-方法重载练习

* 14 14-方法参数传递基本数据类型

* 15 15-方法参数传递引用数据类型

* 16 16-数组遍历

* 17 17-获取数组最大值

* 18 18-方法同时获取数组最大值和最小值

* 19 01-Debug介绍与操作流程

* 20 02-Debug查看循环求偶数和

* 21 03-Debug查看方法参数传递

* 09 进制/

* 01 04-进制的介绍与书写格式

* 02 05-任意进制到十进制的转换

* 03 06-进制转换-十进制到任意进制转换

* 04 07-快速进制转换法

* 05 08-原码反码补码

* 06 09-位运算-基本位运算符

* 07 10-位运算-位移运算符

* 08 11-数据交换

* 09 12-数组反转

* 10 二维数组/

* 01 13-二维数组概述

* 02 14-二维数组动态初始化

* 03 15-二维数组访问元素的细节问题

* 04 16-二维数组静态初始化

* 05 17-二维数组遍历

* 06 18-二维数组求和

* 02 第二章面向对象基础/

* 00 资料/

* 01 02.面向对象基础.zip

* 01 面向对象基础-上/

* 01 01-面向过程和面向对象思想对比

* 02 02-类和对象的关系

* 03 03-类的定义

* 04 04-对象的创建和使用

* 05 05-案例-手机类的创建和使用

* 06 06-单个对象内存图

* 07 07-两个对象内存图

* 08 08-两个引用指向同一个对象内存图

* 09 09-成员变量和局部变量的区别

* 02 面向对象基础-下/

* 01 10-private关键字

* 02 11-private关键字的使用

* 03 12-this关键字

* 04 13-this内存原理

* 05 14-封装

* 06 15-构造方法的格式和执行时机

* 07 16-构造方法的作用

* 08 17-构造方法的注意事项

* 09 18-标准类的代码编写和使用

* 03 第三章 API基础/

* 00 资料/

* 01 03.API基础.zip

* 01 String类/

* 01 01-API概述-帮助文档的使用

* 02 02-键盘录入字符串

* 03 03-String概述

* 04 04-String类常见构造方法

* 05 05-创建字符串对象的区别对比

* 06 06-String特点-常见面试题

* 07 07-字符串的比较

* 08 08-用户登陆案例

* 09 09-字符串的遍历

* 10 10-统计字符次数

* 11 11-手机号屏蔽-字符串截取

* 12 12-敏感词替换-字符串替换

* 13 13-切割字符串

* 14 14-String方法小结

* 02 StringBuilder/

* 01 15-StringBuilder概述

* 02 16-StringBuilder的构造方法

* 03 17-StringBuilder常用的成员方法

* 04 18-StringBuilder提高效率的原理

* 05 19-对称字符串案例-String和StringBuilder之间的转换

* 06 20-StringBuilder拼接字符串案例

* 04 第四章集合基础/

* 00 资料/

* 01 04.集合基础.zip

* 01 集合-ArrayList/

* 01 01-集合和数组的区别对比

* 02 02-ArrayList的构造方法和添加方法

* 03 03-ArrayLIst常用成员方法

* 04 04-集合存储字符串并遍历

* 05 05-集合存储学生对象并遍历

* 06 06-键盘录入学生信息到集合

* 07 07-集合删除元素

* 08 08-集合数据筛选

* 02 学生管理系统/

* 01 09-学生管理系统项目演示

* 02 10-实现步骤分析和学生类的代码编写

* 03 11-菜单搭建

* 04 12-添加学生逻辑-基本实现

* 05 13-查看学生代码实现

* 06 14-判断学号是否存在的方法定义

* 07 15-删除学生代码实现

* 08 16-修改学生代码实现

* 09 17-解决添加学生学号的重复问题

* 05 第五章面向对象进阶/

* 00 资料/

* 01 06.面向对象进阶.zip

* 01 分类和static/

* 01 01-案例驱动教学模式介绍

* 02 02-分类思想

* 03 03-包的概述和定义

* 04 04-包的注意事项和类访问

* 05 05-需求说明和效果演示

* 06 06-环境搭建

* 07 07-菜单搭建

* 08 08-基本添加功能-思路分析

* 09 09-基本添加功能-代码实现

* 10 10-添加功能-加入学号判断

* 11 11-添加功能-问题分析

* 12 12-static关键字特点

* 13 13-static注意事项-学号存在问题解决

* 14 14-查看学生-代码实现

* 15 15-删除功能-代码实现

* 16 16-修改功能-代码实现

* 17 17-学生管理系统代码优化

* 02 老师管理系统/

* 01 18-老师管理系统-环境搭建

* 02 19-老师管理系统菜单搭建

* 03 20-老师管理系统-添加功能

* 04 21-老师管理系统-查询功能

* 05 22-老师管理系统-删除功能

* 06 23-老师管理系统-修改功能

* 07 24-老师管理系统-代码优化

* 03 继承-上/

* 01 01-继承入门

* 02 02-继承的好处和弊端

* 03 03-继承的特点

* 04 04-继承中成员变量的访问特点

* 05 05-this和super访问成员的格式

* 06 06-继承中成员方法的访问特点

* 07 07-方法重写概述和应用场景

* 08 08-方法重写的注意事项

* 09 09-权限修饰符

* 04 继承-下/

* 01 10-继承中构造方法的访问特点

* 02 11-构造方法的访问特点-父类没有空参构造方法

* 03 12-代码优化和内存图解

* 04 13-黑马信息管理系统-集成改进

* 05 14-抽象类入门

* 06 15-抽象类的注意事项

* 07 16-模板设计模式

* 08 17-final关键字

* 09 18-黑马信息管理系统-抽象类改进

* 10 19-代码块

* 11 20-黑马信息管理系统-代码块改进

* 05 接口/

* 01 01-黑马信息管理系统-集合改进

* 02 02-黑马信息管理系统-抽取公共Dao

* 03 03-接口的介绍

* 04 04-接口的定义和特点

* 05 05-接口中的成员特点

* 06 06-JDK8版本中成员的特点-默认方法

* 07 07-JDK8版本中接口成员的特点-静态方法

* 08 08-JDK9版本中接口成员的特点-私有方法

* 09 09-类和接口的关系

* 10 10-黑马信息管理系统改进-接口改进

* 06 多态与内部类/

* 01 11-黑马信息管理系统-问题分析-多态引入

* 02 12-多态的前提条件

* 03 13-多态中成员访问的特点

* 04 14-多态的好处和弊端

* 05 15-多态中的转型

* 06 16-多态中转型存在的风险和解决方案

* 07 17-黑马信息管理系统-多态改进

* 08 18-内部类-成员内部类

* 09 19-私有成员内部类-静态成员内部类

* 10 20-局部内部类

* 11 21-匿名内部类

* 12 22-匿名内部类的使用场景

* 07 Lambda表达式/

* 01 23-Lambda初体验和函数式编程思想

* 02 24-Lambda表达式的格式说明和前提条件

* 03 25-Lambda练习-带参数无返回值

* 04 26-Lambda练习-无参数有返回值

* 05 27-Lambda练习-带参数带返回值

* 06 28-Lambda的省略模式

* 07 29-匿名内部类和Lambda表达式的区别

* 06 第六章常用API&异常/

* 00 资料/

* 01 07.常用API&异常.zip

* 01 API的基本使用与Object类/

* 01 01-API-基本使用

* 02 02-API-Math

* 03 03-API-system

* 04 04-Object-toString

* 05 05-Object-equals

* 06 06-Object-面试题

* 07 07-API-Objects

* 02 BigDecimal类与Integer类/

* 01 08-BigDecimal-构造

* 02 09-BigDecimal-四则运算

* 03 10-BigDecimal-特殊方法

* 04 11-基本数据类型包装类

* 05 12-Integer-获得对象

* 06 13-Integer-自动装箱和自动拆箱

* 07 14-Integer-类型转换

* 08 15-Integer-练习

* 03 数组的高级操作与递归/

* 01 16-数组的高级操作-二分查找思路分析

* 02 17-数组的高级操作-二分查找代码实现

* 03 18-数组的高级操作-冒泡排序思路分析

* 04 19-数组的高级操作-冒泡排序代码实现

* 05 20-递归-概念

* 06 21-递归-求阶乘代码实现

* 07 22-递归-内存图

* 08 23-数组的高级操作-快排核心思路分析

* 09 24-数组的高级操作-快排核心代码实现.avi

* 10 25-数组的高级操作-快排完整实现.avi

* 11 26-Arrays

* 04 时间日期类/

* 01 01-时间日期类-概述

* 02 02-时间日期类-Date构造方法

* 03 03-时间日期类-Date成员方法

* 04 04-时间日期类-simpledateformat

* 05 05-时间日期类-练习

* 06 06-时间日期类-JDK8的体验

* 07 07-JDK8时间类-获取时间对象

* 08 08-JDK8时间类-获取时间中的每个值

* 09 09-JDK8时间类-转换方法

* 10 10-JDK8时间类-格式化和解析

* 11 11-JDK8时间类-plus系列的方法

* 12 12-JDK8时间类-minus系列的方法

* 13 13-JDK8时间类-with系列的方法

* 14 14-JDK8时间类-时间间隔对象

* 15 15-JDK8时间类-小结

* 05 异常/

* 01 16-异常的体系结构和异常的分类

* 02 17-虚拟机默认处理异常的方式

* 03 18-throws声明异常

* 04 19-声明异常的注意事项

* 05 20-throw抛出异常

* 06 21-try...catch自己处理异常

* 07 22-try...catch的常见问题

* 08 23-throwable成员方法

* 09 24-异常的小练习

* 10 25-自定义异常.avi

* 07 第七章集合/

* 00 资料/

* 01 08.集合.zip

* 01 Collection/

* 01 01-集合概述-集合与数组的对比

* 02 02-集合概述-集合体系结构

* 03 03-Collection-常见成员方法

* 04 04-Collection-迭代器基本使用

* 05 05-Collection-迭代器原理分析

* 06 06-Collection-迭代器删除方法

* 07 07-增强for-基本格式

* 08 08-增强for-注意点

* 09 09-Collection-练习

* 02 List与LinkedList/

* 01 10-List-概述和基本使用

* 02 11-List-特有方法

* 03 12-数据结构-栈和队列

* 04 13-数据结构-数组和链表

* 05 14-ArrayList-源码解析

* 06 15-LinkedList-基本运用

* 07 16-LinkedList-特有功能

* 08 17-LinkedList-源码解析

* 03 泛型/

* 01 18-泛型-概述

* 02 19-泛型-泛型类的使用

* 03 20-泛型-自定义泛型类

* 04 21-泛型-泛型方法的使用

* 05 22-泛型-自定义泛型方法

* 06 23-泛型-泛型接口

* 07 24-泛型-通配符

* 08 01-Set-概述

* 09 02-Set-基本使用

* 10 03-TreeSet-基本使用

* 11 04-TreeSet-自然排序

* 12 05-自然排序-练习

* 13 06-TreeSet-比较器排序

* 14 07-TreeSet-两种比较方式的对比

* 04 数据结构&平衡二叉树/

* 01 08-数据结构-二叉树

* 02 09-数据结构-二叉查找树

* 03 10-数据结构-二叉查找树添加节点

* 04 11-数据结构-平衡二叉树

* 05 12-平衡二叉树-左旋

* 06 13-平衡二叉树-右旋

* 07 14-平衡二叉树-小结

* 08 15-平衡二叉树-左左和左右

* 09 16-平衡二叉树-右右和右左

* 10 17-小结

* 05 红黑树&HashSet/

* 01 18-红黑树-概述

* 02 19-红黑树-红黑规则

* 03 20-红黑树-添加节点的默认颜色

* 04 21-红黑树-添加节点后如何保证红黑规则1

* 05 22-红黑树-添加节点后如何保证红黑规则2

* 06 23-红黑树-练习

* 07 24-HashSet-基本使用

* 08 25-HashSet-哈希值

* 09 26-HashSet-JDK7底层原理解析

* 10 27-HashSet-JDK8底层优化

* 11 28-HashSet-练习

* 12 29-HashSet-小结

* 06 HashMap&TreeMap/

* 01 01-Map-基本使用

* 02 02-Map-常用方法

* 03 03-Map-第一种遍历方式

* 04 04-Map-第二种遍历方式

* 05 05-HashMap-原理解析

* 06 06-HashMap-练习

* 07 07-TreeMap-原理解析

* 08 08-TreeMap-练习

* 09 09-可变参数

* 10 10-创建不可变的集合

* 07 Stream流/

* 01 11-Stream流-初体验

* 02 12-Stream流-思想特点

* 03 13-Stream流-获取方法

* 04 14-中间方法-filter

* 05 15-其他常用中间方法

* 06 16-Stream流-终结方法

* 07 17-Stream流-不能直接修改数据源中的数据

* 08 18-收集方法-toList和toSet

* 09 19-收集方法-toMap

* 10 20-Stream流-练习

* 08 第八章 IO流/

* 00 资料/

* 01 09.IO流.zip

* 01 File/

* 01 01-File和IO的概述

* 02 02-File的构造方法

* 03 03-绝对路径和相对路径

* 04 04-File的创建功能

* 05 05-File的删除方法

* 06 06-File的获取和判断方法

* 07 07-File的listFile方法

* 08 08-File练习一

* 09 09-File练习二

* 10 10-File练习二的递归分析

* 11 11-File练习三

* 02 字节流/

* 01 12-IO的概述

* 02 13-IO的分类

* 03 14-字节流-字节输出流快速入门

* 04 15-字节流-注意事项

* 05 16-字节流-一次写多个数据

* 06 17-字节流-两个问题

* 07 18-字节流-trycatch捕获异常

* 08 19-字节流-小结

* 09 20-字节流-字节输入流基本学习

* 10 21-字节流-读多个字节

* 11 22-字节流-文件复制

* 12 23-字节流-定义小数组拷贝

* 13 24-字节流-小数组拷贝原理

* 03 缓冲流/

* 01 25-缓冲流-一次读写一个字节代码实现

* 02 26-缓冲流-一次读写一个字节原理

* 03 27-缓冲流-一次读写一个字节数组

* 04 28-小结

* 04 字符流&字符缓冲流/

* 01 01-字节流操作文本文件出现乱码的问题

* 02 02-字符流-编码表

* 03 03-字符流-编码和解码的方法

* 04 04-字节流读取中文出现乱码的原因

* 05 05-字符流-读取中文的过程

* 06 06-字符流-写出数据

* 07 07-字符流-写出数据的注意事项

* 08 08-字符流-flush和close方法

* 09 09-字符流-读取数据

* 10 10-字符流-练习

* 11 11-字符缓冲输入流-读取数据

* 12 12-字符缓冲输出流-输出数据

* 13 13-缓冲流-特有方法

* 14 14-缓冲流-练习

* 15 15-IO流-小结

* 05 转换流&对象操作流&Properties/

* 01 16-转换流-概念

* 02 17-转换流-指定编码读写

* 03 18-对象操作流-基本特点

* 04 19-对象操作流-序列化

* 05 20-对象操作流-反序列化

* 06 21-对象操作流-两个注意点.avi

* 07 22-对象操作流-两个注意点2.avi

* 08 23-对象操作流-练习

* 09 24-Properties-概述

* 10 25-Properties-作为map集合的基本使用

* 11 26-Properties-特有方法

* 12 27-Properties-load

* 13 28-Properties-store

* 09 第九章多线程/

* 00 资料/

* 01 10.多线程.zip

* 01 多线程/

* 01 01-多线程概述-初步了解多线程

* 02 02-多线程概述-并发和并行

* 03 03-多线程概述-进程和线程

* 04 04-多线程的实现方式-继承Thread

* 05 05-多线程的实现方式-两个小问题

* 06 06-多线的实现方式-实现Runnable接口

* 07 07-多线程的实现方式-实现callable接口

* 08 08-三种实现方式的对比

* 09 09-Thread方法-设置获取名字

* 10 10-Thread方法-获得线程对象

* 11 11-Thread方法-sleep

* 12 12-Thread方法-线程的优先级

* 13 13-Thread方法-守护线程

* 02 线程安全问题/

* 01 14-线程安全问题-卖票案例实现

* 02 15-线程安全问题-原因分析

* 03 16-线程安全问题-同步代码块

* 04 17-线程安全问题-锁对象唯一

* 05 18-线程安全问题-同步方法

* 06 19-线程安全问题-lock

* 07 20-死锁

* 03 生产者和消费者/

* 01 21-生产者和消费者思路分析

* 02 22-生产者和消费者-代码实现

* 03 23-生产者和消费者-代码改写

* 04 24-阻塞队列-基本使用

* 05 25-阻塞队列-实现等待唤醒机制

* 04 线程池&volatile/

* 01 01-线程状态

* 02 02-线程池-基本原理

* 03 03-线程池-Executors默认线程池

* 04 04-线程池-Executors创建指定上限的线程池

* 05 05-线程池-ThreadPoolExecutor

* 06 06-线程池-参数详解

* 07 07-线程池-非默认任务拒绝策略

* 08 08-volatile-问题

* 09 09-volatile解决

* 10 10-synchronized解决

* 05 原子性&并发工具类/

* 01 11-原子性

* 02 12-volatile关键字不能保证原子性

* 03 13-原子性_AtomicInteger

* 04 14-AtomicInteger-内存解析

* 05 15-AtomicInteger-源码解析

* 06 16-悲观锁和乐观锁

* 07 17-并发工具类-Hashtable

* 08 18-并发工具类-ConcurrentHashMap基本使用

* 09 19-并发工具类-ConcurrentHashMap1.7原理

* 10 20-并发工具类-ConcurrentHashMap1.8原理

* 11 21-并发工具类-CountDownLatch

* 12 22-并发工具类-Semaphore

* 10 第十章网络编程-V10.0(大数据训练营)/

* 00 资料/

* 01 资料.txt

* 01 网络编程入门/

* 01 01-网络编程三要素-概述

* 02 02-网络编程三要素-IP

* 03 03-网络编程-常见命令

* 04 04-网络编程-Inetaddress类

* 05 05-网络编程三要素-端口

* 06 06-网络编程三要素-协议

* 02 UDP通讯程序/

* 01 07-UDP-发送端

* 02 08-UDP-接收端

* 03 09-UDP练习

* 04 10-UDP-三种通讯方式

* 05 11-UDP-组播代码实现

* 06 12-UDP-广播代码实现

* 03 TCP通讯程序/

* 01 13-TCP-客户端

* 02 14-TCP-服务器

* 03 15-TCP-原理分析

* 04 16-TCP-三次握手

* 05 17-TCP-四次挥手

* 06 18-TCP-练习1

* 07 19-TCP-练习2

* 04 服务端优化/

* 01 01-服务端优化-循环

* 02 02-服务端优化-UUID

* 03 03-服务端优化-多线程

* 04 04-服务端优化-线程池

* 05 NIO/

* 01 05-NIO-初步了解

* 02 06-NIO-与BIO的区别对比

* 03 07-NIO-三大模块

* 04 08-NIO-创建缓冲区对象

* 05 09-NIO缓冲区-添加数据图解

* 06 10-NIO缓冲区-添加数据代码

* 07 11-NIO缓冲区-获取数据图解

* 08 12-NIO缓冲区-获取数据代码

* 09 13-NIO通道-客户端

* 10 14-NIO通道-服务端通道思路分析

* 11 15-NIO通道-服务端通道代码实现

* 12 16-NIO通道-练习

* 13 17-NIO通道-练习问题的解决方案

* 14 18-NIO选择器-基本概念

* 15 19-NIO选择器-改写服务端的思路分析

* 16 20-NIO选择器-改写服务端的代码实现

* 06 非阻塞的HTTP服务器/

* 01 21-HTTP协议-简介

* 02 22-URL

* 03 23-抓包工具

* 04 24-HTTP协议-请求行

* 05 25-HTTP协议-请求头

* 06 26-HTTP协议-请求协议小结

* 07 27-HTTP协议-响应行

* 08 28-HTTP协议-响应头

* 09 29-HTTP协议-响应协议小结

* 10 30-HTTP服务器-搭建

* 11 31-HTTP服务器-HttpRequest类

* 12 32-HTTP服务器-解析字符串

* 13 33-HTTP服务器-HttpResponse类

* 14 34-HTTP服务器-响应数据

* 15 35-HTTP服务器-响应ico图标

* 16 36-HTTP服务器-响应其他文件

* 17 37-HTTP服务器-服务端健壮性处理

* 18 38-HTTP服务器-访问不存在的资源

* 11 第十一章基础加强-V10.0(大数据训练营)/

* 00 资料/

* 01 网盘地址.txt

* 01 类加载器/

* 01 01-类加载器-初步了解

* 02 02-类加载器-类加载时机

* 03 03-类加载的过程-加载

* 04 04-类加载的过程-链接

* 05 05-类加载的过程-初始化和小结

* 06 06-类加载器-分类

* 07 07-类加载器-双亲委派模型

* 08 08-类加载器-常用方法

* 02 反射/

* 01 09-反射-概述

* 02 10-反射-获取class对象

* 03 11-反射-获取Constructor对象

* 04 12-反射-利用Constructor创建对象

* 05 13-反射-小结

* 06 14-反射-获取Field对象

* 07 15-反射-利用Field赋值和获取值

* 08 16-反射-获取Method对象

* 09 17-反射-利用Method对象运行方法

* 03 http服务器改写/

* 01 18-http服务器改写-静态资源和动态资源

* 02 19-http服务器改写-准备工作

* 03 20-http服务器改写-浏览器请求动态资源

* 04 21-http服务器改写-main方法优化

* 05 22-http服务器改写-servlet类优化

* 06 23-http服务器改写-多个动态资源

* 07 24-http服务器改写-反射+配置文件优化

* 08 25-http服务器改写-servlet忘记实现HttpServlet接口

* 09 26-http服务器改写-响应404

* 04 xml/

* 01 01-xml-作为配置文件的优势

* 02 02-xml-概述

* 03 03-xml-标签的规则

* 04 04-xml-语法规则

* 05 05-xml-DOM解析思想

* 06 06-xml-解析的准备工作

* 07 07-xml-解析代码实现

* 05 DTD/

* 01 08-DTD入门案例-编写DTD

* 02 09-DTD入门案例-引入DTD

* 03 10-DTD约束-三种引入方式

* 04 11-DTD语法规则-定义元素

* 05 12-DTD语法规则-定义属性

* 06 schema/

* 01 13-schema-schema和dtd的区别

* 02 14-schema入门案例-编写schema

* 03 15-schema入门案例-引入schema

* 04 16-schema入门案例-定义属性

* 07 服务器改进/

* 01 17-服务器改进-准备xml文件

* 02 18-服务器改进-解析思路

* 03 19-服务器改进-解析servlet标签

* 04 20-服务器改进-解析servlet-mapping标签

* 08 枚举/

* 01 21-枚举-什么是枚举

* 02 22-枚举-定义格式

* 03 23-枚举-枚举的特点

* 04 24-枚举-枚举的方法

* 09 注解/

* 01 25-注解-注解的优势

* 02 26-注解-注解的概述

* 03 27-注解-自定义注解

* 04 28-注解-特殊属性value

* 05 29-注解-自定义注解练习

* 06 30-注解-元注解

* 07 31-注解-改写服务器

* 08 32-注解-完成paesr方法

* 10 管理系统与服务器集成/

* 01 01-管理系统与服务器集成-准备工作

* 02 02-管理系统与服务器集成-业务分析

* 03 03-代码实现-HttpRequest类

* 04 04-代码实现-DynamicResourceProcess类

* 05 05-代码实现-StudentServlet类

* 06 06-代码实现-查询学生

* 07 07-代码实现-添加学生

* 11 单元测试/

* 01 08-单元测试-概述

* 02 09-单元测试-基本使用

* 03 10-单元测试-三个常用注解before，test，after

* 12 日志技术/

* 01 11-日志技术-日志技术与输出语句的区别

* 02 12-日志技术-体系结构和Log4J

* 03 13-日志技术-Log4J入门案例

* 04 14-日志技术-Log4J三个核心

* 05 15-日志技术-配置文件详解

* 06 16-日志技术-Log4j在项目中的应用

* 07 17-案例综合总结

* 12 第十二章 Linux/

* 00 资料/

* 01 SecureCRT.rar

* 02 1-12 Linux.txt

* 01 初识Linux/

* 01 01-操作系统简介

* 02 02-初识Linux-发展历程

* 03 03-初识Linux-特点

* 04 04-初识Linux-Linux与其他操作系统的区别

* 05 05-初识Linux-发行版本

* 02 Linux安装与使用/

* 01 06-虚拟机-简介

* 02 07-虚拟机-安装

* 03 09-虚拟机-CentOS下载和安装

* 04 10-启动虚拟机-CentOS设置

* 05 11-启动虚拟机-静态IP配置

* 06 12-CRT-安装注册和配置

* 07 13-CentOS-目录和文件

* 08 14-CentOS-时间同步

* 09 15-CentOS-克隆系统和还原系统

* 10 16-CentOS-拍摄快照和还原快照

* 03 系统与设置命令/

* 01 17-Linux用户相关命令-账号管理

* 02 18-Linux用户相关命令-用户组

* 03 19-Linux用户相关命令-管理用户gpasswd

* 04 20-系统管理相关命令-date,logname,su

* 05 21-系统管理相关命令-id,sudo

* 06 22-进程相关命令-top,ps,kill

* 07 23-关机和重启命令-shutdown,reboot

* 08 24-系统管理的其他命令-who,timedatectl,clear

* 04 Linux的目录管理/

* 01 25-目录管理命令-ls,pwd,cd

* 02 26-目录管理命令-mkdir,rmdir,rm

* 03 27-目录管理命令-cp,mv

* 04 28-文件基本属性

* 05 29-更改属主和属组-chgrp,chown

* 06 30-更改权限-chmod

* 07 31-练习

* 05 文件管理/

* 01 01-文件管理-touch

* 02 02-文件管理-vi和vim的介绍

* 03 03-文件管理-vim三种模式切换

* 04 04-文件查看-cat,less

* 05 05-文件查看-tail,head

* 06 06-文件查看-grep

* 07 07-vim定位行

* 08 08-vim异常处理

* 09 09-文件管理-echo命令

* 10 10-awk语法-过滤和切割

* 11 11-awk语法-切割后按照指定方式展示

* 12 12-awk语法-toupper,tolower,length

* 13 13-awk语法-计算

* 14 14-软连接

* 15 15-查找命令-find

* 06 压缩命令/

* 01 16-压缩命令-gzip,gunzip

* 02 17-压缩命令-tar

* 03 18-压缩命令-zip,unzip

* 04 19-压缩命令-bzip2,bunzip2

* 07 网络与磁盘管理/

* 01 20-网络管理-ifconfig

* 02 21-网络管理-ping,netstat

* 03 22-磁盘管理-lsblk,df

* 04 23-磁盘管理-mount

* 05 24-yum-基本使用

* 06 25-yum-更改yum源

* 07 26-yum和rpm工具的区别

* 08 shell/

* 01 27-初识shell

* 02 28-shell-第一个脚本文件l

* 03 29-shell语法-注释

* 04 30-shell语法-变量

* 05 31-shell语法-数组

* 06 32-shell语法-运算符

* 07 33-shell语法-字符串运算符

* 08 34-shell语法-关系运算符

* 09 35-shell语法-布尔运算符

* 10 36-shell语法-逻辑运算符

* 11 37-shell语法-if

* 12 38-shell语法-选择语句

* 13 39-shell语法-for循环

* 14 40-shell语法-while循环

* 15 41-shell语法-函数

* 16 42-shell语法-函数练习

* 13 第十三章 MYSQL-v10.0(大数据训练营)/

* 00 资料/

* 01 mycat对应资料.txt

* 02 狂野大数据前置课程资料.txt

* 01 数据库基本概念/

* 01 01-数据库基本概念-数据库的介绍

* 02 02-数据库基本概念-数据库的安装

* 02 DDL/

* 01 03-DDL-数据库、数据表、数据的关系

* 02 04-DDL-SQL的介绍

* 03 05-DDL-数据库的查询和创建

* 04 06-DDL-数据库的修改、删除、使用

* 05 07-DDL-数据表的查询

* 06 08-DDL-数据表的创建

* 07 09-DDL-数据表的修改

* 08 10-DDL-数据表的删除

* 03 DML/

* 01 11-DML-新增表数据

* 02 12-DML-修改和删除表数据

* 04 DQL/

* 01 13-DQL-查询数据准备和查询语法介绍

* 02 14-DQL-查询全部

* 03 15-DQL-条件查询

* 04 16-DQL-聚合函数查询

* 05 17-DQL-排序查询

* 06 18-DQL-分组查询

* 07 19-DQL-分页查询

* 05 约束/

* 01 20-约束-约束的介绍

* 02 21-约束-主键约束

* 03 22-约束-主键自增约束

* 04 23-约束-唯一约束

* 05 24-约束-非空约束

* 06 01-约束-外键约束

* 07 02-约束-外键级联操作

* 06 多表操作/

* 01 03-多表操作-一对一

* 02 04-多表操作-一对多

* 03 05-多表操作-多对多

* 04 06-多表操作-多表查询的数据准备

* 05 07-多表操作-内连接查询

* 06 08-多表操作-外连接查询

* 07 09-多表操作-子查询

* 08 10-多表操作-自关联查询

* 09 11-多表操作-多表查询练习01

* 10 12-多表操作-多表查询练习02

* 11 13-多表操作-多表查询练习03

* 07 视图/

* 01 14-视图-视图的介绍

* 02 15-视图-视图的创建和查询

* 03 16-视图-视图的修改和删除

* 08 备份和恢复/

* 01 17-备份和恢复-命令行方式

* 02 18-备份和恢复-图形化工具方式

* 09 存储过程和函数/

* 01 01-存储过程和函数-存储过程和函数的介绍

* 02 02-存储过程和函数-创建和调用存储过程

* 03 03-存储过程和函数-查看和删除存储过程

* 04 04-存储过程和函数-变量的使用

* 05 05-存储过程和函数-if语句的使用

* 06 06-存储过程和函数-参数传递的使用

* 07 07-存储过程和函数-while循环的使用

* 08 08-存储过程和函数-存储函数的使用

* 10 触发器/

* 01 09-触发器-触发器的介绍

* 02 10-触发器-INSERT型触发器

* 03 11-触发器-UPDATE型触发器

* 04 12-触发器-DELETE型触发器

* 05 13-触发器-查看和删除触发器

* 11 事务/

* 01 14-事务-事务的介绍

* 02 15-事务-事务的基本使用

* 03 16-事务-事务的提交方式

* 04 17-事务-事务的四大特征

* 05 18-事务-事务的隔离级别

* 06 19-事务-脏读的问题演示和解决

* 07 20-事务-不可重复读的问题演示和解决

* 08 21-事务-幻读的问题演示和解决

* 09 22-事务-事务隔离级别的小结

* 12 存储引擎/

* 01 01-存储引擎-存储引擎的介绍

* 02 02-存储引擎-存储引擎的操作

* 03 03-存储引擎-存储引擎的使用建议

* 13 索引/

* 01 04-索引-索引的介绍

* 02 05-索引-创建和查询索引

* 03 06-索引-添加和删除索引

* 04 07-索引-索引的原理之磁盘存储的特点

* 05 08-索引-索引的原理之BTree数据结构

* 06 09-索引-索引的原理之B+Tree数据结构

* 07 10-索引-索引的设计原则

* 14 锁/

* 01 11-锁-锁的介绍

* 02 12-锁-InnoDB共享锁

* 03 13-锁-InnoDB排他锁

* 04 14-锁-MyISAM读锁

* 05 15-锁-MyISAM写锁

* 06 16-锁-悲观锁和乐观锁

* 15 MyCat/

* 01 17-MyCat-MyCat的介绍

* 02 18-MyCat-安装MyCat

* 03 19-MyCat-克隆虚拟机准备集群环境

* 04 20-MyCat-主从复制

* 05 21-MyCat-读写分离

* 06 22-MyCat-水平拆分

* 07 23-MyCat-垂直拆分

* 14 第十四章 JDBC/

* 00 资料/

* 01 05.JDBC.zip

* 01 jdbc快速入门/

* 01 01-jdbc的概念

* 02 02-jdbc快速入门

* 02 jdbc功能类详解/

* 01 03-jdbc功能类详解-DriverManager

* 02 04-jdbc功能类详解-Connection

* 03 05-jdbc功能类详解-Statement

* 04 06-jdbc功能类详解-ResultSet

* 03 jdbc案例/

* 01 07-jdbc案例-需求介绍和数据准备

* 02 08-jdbc案例-需求一查询所有学生信息

* 03 09-jdbc案例-需求二根据id查询学生信息

* 04 10-jdbc案例-需求三添加学生信息

* 05 11-jdbc案例-需求四修改学生信息

* 06 12-jdbc案例-需求五删除学生信息

* 04 jdbc工具类/

* 01 13-jdbc工具类-配置文件的编写

* 02 14-jdbc工具类-工具类的编写

* 03 15-jdbc工具类-优化学生案例

* 04 16-jdbc工具类-学生表操作整合页面

* 05 sql注入攻击/

* 01 17-jdbc-sql注入攻击的演示

* 02 18-jdbc-sql注入攻击的解决

* 06 jdbc管理事务/

* 01 19-jdbc-jdbc管理事务的介绍

* 02 20-jdbc-jdbc管理事务的演示

* 07 连接池/

* 01 01-连接池-数据库连接池的概念

* 02 02-连接池-自定义数据库连接池

* 03 03-连接池-自定义数据库连接池的测试

* 04 04-连接池-归还连接之继承方式

* 05 05-连接池-归还连接之装饰设计模式

* 06 06-连接池-归还连接之适配器设计模式

* 07 07-动态代理

* 08 08-连接池-归还连接之动态代理方式

* 09 09-连接池-C3P0连接池的使用

* 10 10-连接池-C3P0连接池的配置演示

* 11 11-连接池-Druid连接池的使用

* 12 12-连接池-连接池的工具类

* 08 JDBC框架/

* 01 13-JDBC框架-框架背景介绍

* 02 14-JDBC框架-数据库的源信息

* 03 15-JDBC框架-update方法的实现

* 04 16-JDBC框架-update方法的测试

* 05 17-JDBC框架-查询功能的前期准备

* 06 18-JDBC框架-BeanHandler实现类

* 07 19-JDBC框架-queryForObject的实现和测试

* 08 20-JDBC框架-BeanListHandler实现类

* 09 21-JDBC框架-queryForList的实现和测试

* 10 22-JDBC框架-ScalarHandler实现类

* 11 23-JDBC框架-queryForScalar的实现和测试

* 15 第十五章 Maven基础/

* 00 资料/

* 01 12.Maven基础.zip

* 01 Maven基本概念/

* 01 01-Maven简介-Maven的概念与作用

* 02 02-Maven下载与安装-下载安装与环境变量配置

* 03 03-Maven基本概念-仓库

* 04 04-Maven基本概念-坐标

* 05 05-Maven基本概念-仓库配置

* 02 第一个Maven程序/

* 01 06-第一个Maven程序-Maven项目结构

* 02 07-第一个Maven程序-Maven项目构建

* 03 08-第一个Maven程序-插件创建Maven工程

* 04 09-第一个Maven程序-Idea版创建Maven工程（3.6.1版）

* 05 10-第一个Maven程序-Idea版使用模板（骨架）创建Maven工程（3.6.1版）

* 06 11-第一个Maven程序-tomcat插件安装与web工程启动

* 03 依赖管理与生命周期/

* 01 12-依赖管理-依赖配置与依赖传递

* 02 13-依赖管理-依赖范围

* 03 14-生命周期与插件-生命周期与插件

* 狂野大数据 - 进修课/

* 01 阶段一中级进修课-技术点/

* 01 第一章 Hadoop集群配置Kerberos安全认证机制/

* 01 Kerberos简介/

* 01 01-Kerberos简介

* 02 环境准备/

* 01 02-环境搭建-01-配置网络和主机名

* 02 02-环境搭建-02-配置ntp设置用户以及上传软件包

* 03 Kerberos搭建/

* 01 03-01-KerberosServer配置

* 02 03-02-Kerberos客户端配置

* 03 03-03-规划为Hadoop中各个服务分配Kerberos的principal

* 04 配置HDFS/

* 01 04-01-配置HDFS-创建Kerberos对应的账户设置Keytab文件

* 02 04-02-配置HDFS-编译executor-container

* 03 04-03-配置HDFS-配置lib-native本地运行库

* 04 04-04-配置HDFS-配置core-site-hdfs-size以及env.sh等配置文件

* 05 04-05-配置HDFS-配置https证书以及ssl配置文件

* 06 04-06-配置HDFS-启动HDFS测试

* 05 配置YARN/

* 01 05-配置YARN并启动测试

* 06 配置HIVE/

* 01 06-配置和启动测试HIVE

* 07 使用代码集成测试/

* 01 07-使用Java代码集成测试

* 02 第二章 HDP 集群环境安装配置/

* 01 环境检查/

* 01 01-前言

* 02 安装前的环境配置/

* 01 02-环境配置-01

* 02 02-环境配置-02

* 03 02-环境配置-03

* 03 部署HDP相关软件包的yum仓库/

* 01 03-Ambari-HDP需要的软件包配置到yum本地库中

* 04 安装AmbariServer/

* 01 04-安装Ambari-Server

* 05 在Ambari Server UI中进行基础安装配置/

* 01 05-通过Ambari-Server-UI部署集群

* 06 测试以及安装其他服务/

* 01 06-01-添加hadoop组件并测试

* 02 06-02-添加HBase并测试

* 03 06-03-添加Yarn和MR并测试

* 04 06-04-添加Kafka并测试

* 05 06-05-添加Spark并测试

* 03 第三章 CDH 集群环境安装配置/

* 01 准备/

* 01 1.大数据架构和技术选型

* 02 2.基础环境准备-1

* 03 3.基础环境准备-2

* 02 Cloudera Manager/

* 01 4.CM的产生背景和应用场景

* 02 5.CM介绍

* 03 6.集群服务规划

* 04 7.CM基础环境准备

* 05 8.CM基础环境准备-扩展资源

* 06 9.CM基础环境准备-3

* 07 10.CM基础环境准备-4

* 08 11.CM安装Server和Agent

* 09 12.CM安装Service服务

* 03 CDH组件安装/

* 01 13.CM安装HDFS服务

* 02 14.CM添加Yarn服务

* 03 15.CM添加Zookeeper服务

* 04 16.CM添加Hive服务

* 05 17.CM添加oozie服务

* 06 18.CM添加Sqoop服务

* 07 19.CM添加HBase服务

* 08 20.CM添加Spark服务

* 09 21.CM添加Hue服务

* 10 22.CM添加新服务器

* 04 第四章 kettle入门教程/

* 00 资料/

* 01 Kettle课程资料.txt

* 01 kettle入门/

* 01 01 kettle简介

* 02 02 kettle下载

* 03 03 kettle部署

* 04 04 kettle简介

* 05 05 kettle快速体验

* 06 06 执行结果

* 07 07 kettle核心概念

* 02 kettle输入控件/

* 01 01 CSV文件输入

* 02 02 文本文件输入

* 03 03 Excel输入

* 04 04 多文件合并

* 05 05 get data from xml

* 06 06 json input

* 07 07 生产记录

* 08 08 表输入

* 03 kettle输出控件/

* 01 01 Excel输出

* 02 02 文本文件输出

* 03 03 SQL文件输出

* 04 04 表输出

* 05 05 更新

* 06 06 插入更新

* 07 07 删除

* 04 kettle转换控件/

* 01 01 concat fields

* 02 02 值映射

* 03 03 增加常量

* 04 04 增加序列

* 05 05 字段选择

* 06 06 计算器

* 07 07 字符串剪切、替换、操作

* 08 08 去除重复记录、排序记录

* 09 09 唯一行（哈希值）

* 10 10 拆分字段

* 11 11 列拆分为多行

* 12 12 列转行

* 13 13 行转列

* 14 14 行扁平化

* 05 kettle应用控件/

* 01 01 替换NULL值

* 02 02 写日志

* 06 kettle流程控件/

* 01 01 switch case

* 02 02 过滤记录

* 03 03 空操作

* 04 04 中止

* 07 kettle查询控件/

* 01 01 Http client

* 02 02 数据库查询

* 03 03 数据库连接

* 04 04 流查询

* 08 kettle连接控件/

* 01 01 合并记录

* 02 02 记录关联（笛卡尔积）

* 03 03 记录集关联

* 09 kettle统计控件/

* 01 01 分组

* 10 kettle映射控件/

* 01 01 映射

* 11 kettle脚本控件/

* 01 01 javascript 代码

* 02 02 java代码

* 03 03 执行SQL脚本

* 12 kettle作业和参数/

* 01 01 作业

* 02 02 全局参数

* 03 03 常量传递

* 04 04 转换命名参数

* 05 05 设置变量、获取变量

* 06 06 作业中设置变量

* 07 07 发送邮件

* 05 第五章 kettle 8.2 ETL项目实战教程/

* 00 资料/

* 01 kettle2.txt

* 01 sakila项目简介/

* 01 01 sakila业务简介

* 02 02 sakila数据库的表和总体设计规范

* 03 03 sakila数据库表之间的关系和字段

* 04 04 创建sakila数据库和插入数据

* 05 05 维度建模的基本概念

* 06 06 维度建模的三种模式和命名规范

* 07 07 管理维度表各种键和缓慢变化维的处理

* 08 09 sakila数据仓库模型简介

* 09 10 创建sakila_dwh数据仓库的库和表

* 02 加载日期维度/

* 01 01 dim_date表结构

* 02 02 生成十年记录和增加日期序列

* 03 03 生成日期date

* 04 04 生成短、中、长、全日期

* 05 05 生成天在年和月的第几天、星期名称和缩写、一年的第几周和一月的第几周

* 06 06 生成月份、月的名称、月的缩写、两位和四位的年

* 07 07 生成季度和季度名称

* 08 08 生成是否周的第一天和周的最后一天

* 09 09 是否为月的第一天和最后一天、年季度、年月份、年月缩写、日期代理键

* 10 10 加载数据到日期维度表

* 03 加载时间维度/

* 01 01 时间维度表结构

* 02 02 生成时数据

* 03 03 生成分秒的数据、进行时分秒的笛卡儿积关联输出

* 04 04 生成时间属性、加载时间维度表数据

* 04 加载员工维度/

* 01 01 员工维度表结构

* 02 02 获取员工维度表上次更新的时间

* 03 03 从员工表中加载最新数据、字段选择、值映射

* 04 04 加载SCD2的员工维度表数据

* 05 加载用户维度/

* 01 01 用户维度表结构

* 02 02 获取上次更新的时间、从customer表中加载最新的数据

* 03 03 构建映射、查询Address、City、Country表

* 04 04 判断是否有第二地址、地址连接、字段选择

* 05 05 字段选择、值映射、加载最新用户维度数据

* 06 加载商店维度/

* 01 01 商店维度表结构

* 02 02 加载商店维度数据

* 07 加载演员维度/

* 01 01 演员维度表结构

* 02 02 加载最新的演员维度数据

* 08 加载电影维度/

* 01 01 电影维度表结构

* 02 02 获取上次更新时间和最新表数据

* 03 03 查询语言和评级字段映射

* 04 04 将special_features列拆分为多行、添加常量Yes和No、将special_feature列转行

* 05 05 将special_feature的Null进行替换

* 06 06 获取电影分类的id和电影分类的名称

* 07 07 增加Yes常量、将category进行列转行

* 08 08 将category的null替换为No

* 09 09 加载处理好的数据到电影维度表

* 10 10 计算演员的权重因子、更新dim_film_actor_bridge维度表

* 09 加载租赁事实/

* 01 01 租赁事实表结构

* 02 02 加载租聘事实表数据、字段选择

* 03 03 处理租聘周期

* 04 04 获取film_key、customer_key、staff_key、store_key

* 05 05 添加常量count_rentals、加载事实表数据

* 10 加载作业/

* 01 01 构建load_rentals作业

* 06 第六章 kettle 8.2 大数据整合/

* 00 资料/

* 01 kettle3).txt

* 01 开发环境搭建/

* 01 01 安装环境简介

* 02 02-安装node-1虚拟机系统

* 03 03 使用SecureCRT连接操作系统

* 04 04 安装CDH安装环境所需依赖包

* 05 05 卸载Open jdk

* 06 06 关闭防火墙和安全防护

* 07 07 安装lrzsz

* 08 08 安装jdk

* 09 09 安装和配置并启动NTP服务

* 10 10 修改hosts文件

* 11 11 克隆出虚拟机node-2

* 12 12 克隆虚拟机node-3

* 13 13 修改node-1的内存信息、使用SecureCRT连接node-2和node-3

* 14 14 配置免密登录

* 15 15 mysql安装

* 16 16 mysql允许远程访问

* 17 17 创建hive和amon数据库

* 18 18 在node-1上安装Cloudera Manager 01

* 19 19 在node-1上安装Cloudera Manager 02

* 20 20 cm server 和 agent的启动

* 21 21 CDH的安装

* 02 kettle整合Hadoop/

* 01 01 Hadoop环境准备

* 02 02 kettle配置Hadoop的环境

* 03 03 Hadoop file input组件

* 04 04 Hadoop file output

* 03 kettle整合hive/

* 01 01 Hive数据的初始化

* 02 02 kettle配置Hive的环境

* 03 03 从hive中读取数据

* 04 04 把数据写入到hive

* 05 05 通过Hadoop copy files作业组件把数据加载到hive数据库中

* 06 06 执行Hive的HiveSQL语句

* 04 kettle整合hbase/

* 01 01 HBase初始化

* 02 02 HBase Input控件

* 03 03 HBase Output控件

* 07 第七章 Apache Druid/

* 01 druidi基础部分/

* 01 1-druid介绍

* 02 2-druid单机版安装

* 03 3-druid单机版加载&查询数据

* 04 4-druid重要概念roll-up

* 05 5-druid重要概念-列式存储

* 06 6-druid中的datasource与segment概念介绍

* 07 7-segment的存储结构

* 08 8-druid中的位图索引

* 09 9-druid架构及原理介绍

* 02 druid集群部署/

* 01 10druid集群搭建-historical配置

* 02 11druid集群搭建-middlemanager配置

* 03 12-druid集群搭建-broker节点配置

* 04 13-druid集群搭建coordinator&overlord

* 05 14-druid集群搭建启动验证

* 06 15-druid离线-本地索引方式加载数据

* 03 druid数据摄取/

* 01 16-druid离线-hadoopdruidindexer方式摄取数据

* 02 17-druid-实时摄取数据-kafkaindexingservice

* 03 01-druid数据查询-filter-selector

* 04 druid数据查询/

* 01 2-正则过滤器（regexfilter)

* 02 03-druid数据查询-(logical expression filter)

* 03 04-druid数据查询-filter-in过滤器

* 04 05-druid数据查询(boundfilter)

* 05 06-granularity-simple

* 06 07-granularity(duration&period)

* 07 08-aggregator之countAggregator&sumAggregator

* 08 09-aggregator-Min&MaxAggregator

* 09 10-aggregator-去重聚合器datasketch-aggregator

* 10 11-postAggregator-点击率

* 11 12-时间序列查询

* 12 13-topN查询

* 13 14-groupBy查询

* 05 druid项目实战/

* 01 15-druid项目介绍

* 02 16-druid项目日志模拟程序

* 03 17-模拟程序发送日志数据到kafka

* 04 18-项目案例预处理

* 05 19-flink生产消息到kafka

* 06 20-druid从kafka实时摄取数据

* 07 21-项目案例可视化

* 08 第八章电信信号强度诊断项目/

* 01 项目概述/

* 01 001-电信信号强度诊断项目-项目总体阶段介绍

* 02 002-电信信号强度诊断项目-第一阶段介绍

* 03 003-电信信号强度诊断项目-项目背景介绍

* 04 004-电信信号强度诊断项目-系统功能模块概述

* 05 005-电信信号强度诊断项目-系统功能模块概述总结

* 06 006-电信信号强度诊断项目-后端模块介绍概述总结

* 07 007-电信信号强度诊断项目-数据处理流程

* 08 008-电信信号强度诊断项目-逻辑架构介绍

* 09 009-电信信号强度诊断项目-历史数据介绍-networkqualityinfo

* 10 010-电信信号强度诊断项目-历史数据介绍-app_traffic

* 11 011-电信信号强度诊断项目-历史数据介绍-cell_strength

* 12 012-电信信号强度诊断项目-历史数据介绍-cell_strength

* 13 013-电信信号强度诊断项目-历史数据介绍-device与network

* 14 014-电信信号强度诊断项目-历史数据实例数据

* 15 015-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-首页面

* 16 016-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-信号覆盖

* 17 017-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-网络质量

* 18 018-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-数据连接

* 19 019-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-热门APP

* 20 020-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-热门手机

* 21 021-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-热门手机

* 22 022-电信信号强度诊断项目-详细需求介绍-个人用户

* 23 023-电信信号强度诊断项目-项目设计策略

* 24 024-电信信号强度诊断项目-技术选型

* 25 025-电信信号强度诊断项目-离线数据入库流程

* 26 026-电信信号强度诊断项目-离线数据计算及总结

* 27 027-电信信号强度诊断项目-实时业务数据采集、数据计算及总结

* 28 028-电信信号强度诊断项目-结果数据创建索引介绍及总结

* 29 029-电信信号强度诊断项目-地标的配置文件及浏览器兼容性

* 30 030-电信信号强度诊断项目-第一阶段总结

* 02 离线数据入库/

* 01 031-电信信号强度诊断项目-第二阶段目标及数据上传

* 02 032-电信信号强度诊断项目-创建表及数据入库

* 03 033-电信信号强度诊断项目-创建表及数据入库验证及总结

* 04 034-电信信号强度诊断项目-数据拆分需求及实现思路

* 05 035-电信信号强度诊断项目-数据拆分map代码

* 06 036-电信信号强度诊断项目-数据拆分reduce代码

* 07 037-电信信号强度诊断项目-数据拆分驱动代码

* 08 038-电信信号强度诊断项目-数据拆分效果

* 09 039-电信信号强度诊断项目-数据拆分总结

* 10 040-电信信号强度诊断项目-第二阶段总结

* 03 离线数据整理/

* 01 041-电信信号强度诊断项目-第三阶段概述及步骤

* 02 042-电信信号强度诊断项目-第三阶段补充

* 03 043-电信信号强度诊断项目-第三阶段目标总结

* 04 044-电信信号强度诊断项目- 实时业务SQL

* 05 045-电信信号强度诊断项目- 实时业务SQL总结

* 06 046-电信信号强度诊断项目- 首页用户分布SQL

* 07 047-电信信号强度诊断项目- 平均上行-下行速率SQL

* 08 048-电信信号强度诊断项目- 热门APP排名SQL

* 09 049-电信信号强度诊断项目- 热门手机流量排名SQL

* 10 050-电信信号强度诊断项目- 报表SQL整理思路介绍

* 11 051-电信信号强度诊断项目- 信号强度覆盖SQL

* 12 052-电信信号强度诊断项目- 剩余6个模块的SQL

* 13 053-电信信号强度诊断项目- 相同结果比表SQL整理

* 14 054-电信信号强度诊断项目- 相同结果比表SQL拆分

* 15 055-电信信号强度诊断项目- 结果表字段提取（确定）

* 16 056-电信信号强度诊断项目- 结果表字段补充

* 17 057-电信信号强度诊断项目-结果表NWQuality特殊字段的逻辑

* 18 058-电信信号强度诊断项目-结果表Signal_Strength特殊字段的逻辑

* 19 059-电信信号强度诊断项目-结果表app_traffic特殊字段的逻辑

* 20 060-电信信号强度诊断项目-结果表DataConnection特殊字段的逻辑

* 21 061-电信信号强度诊断项目-特殊字段逻辑总结

* 22 062-电信信号强度诊断项目-创建自定义逻辑工程

* 23 063-电信信号强度诊断项目-处理逻辑1-2及创建自定义逻辑主类

* 24 064-电信信号强度诊断项目-处理逻辑3-信号强度转化代码

* 25 065-电信信号强度诊断项目-处理逻辑3-信号强度转化代码运行效果

* 26 066-电信信号强度诊断项目-处理逻辑4-networktype转化需求整理

* 27 067-电信信号强度诊断项目-处理逻辑4-networktype转化代码1

* 28 068-电信信号强度诊断项目-处理逻辑4-networktype转化代码2

* 29 069-电信信号强度诊断项目-处理逻辑4-networktype转化效果及总结

* 30 070-电信信号强度诊断项目-处理逻辑5-lanmark转化需求及代码

* 31 071-电信信号强度诊断项目-处理逻辑5-补充

* 32 072-电信信号强度诊断项目-处理逻辑6-厂商型号拼接

* 33 073-电信信号强度诊断项目-处理逻辑7-os version拼接

* 34 074-电信信号强度诊断项目-处理逻辑8-包名是否为all

* 35 075-电信信号强度诊断项目-NWQuality提取数据SQL编写

* 36 076-电信信号强度诊断项目-NWQuality提取数据SQL运行效果

* 37 077-电信信号强度诊断项目-NWQuality提取数据总结

* 38 078-电信信号强度诊断项目-Signal_Strength提取数据SQL编写

* 39 079-电信信号强度诊断项目-Signal_Strength提取数据效果及总结

* 40 080-电信信号强度诊断项目-app_traffic-data_connection提取数据效果

* 41 081-电信信号强度诊断项目-tb_counts提取数据

* 42 082-电信信号强度诊断项目-结果表数据加工

* 43 083-电信信号强度诊断项目-phoenix介绍及安装

* 44 084-电信信号强度诊断项目-phoenix介绍及安装总结

* 45 085-电信信号强度诊断项目-phoenix使用方式

* 46 086-电信信号强度诊断项目-phoenix索引类型

* 47 087-电信信号强度诊断项目-phoenix测试索引准备数据

* 48 088-电信信号强度诊断项目-phoenix测试索引结论

* 49 089-电信信号强度诊断项目-创建结果表

* 50 090-电信信号强度诊断项目-结果表加载数据

* 51 090-电信信号强度诊断项目-业务类型整理

* 52 091-电信信号强度诊断项目-项目运行

* 53 092-电信信号强度诊断项目-项目代码结构介绍

* 54 093-电信信号强度诊断项目-NWQuality创建索引1

* 55 094-电信信号强度诊断项目-NWQuality创建索引2

* 56 095-电信信号强度诊断项目-NWQuality创建索引效果及总结

* 57 096-电信信号强度诊断项目-Signal_Strength创建索引

* 58 097-电信信号强度诊断项目-DataConnection-APP_TRAFFIC创建索引

* 59 098-电信信号强度诊断项目-验证索引生效

* 60 099-电信信号强度诊断项目-报表类型总结

* 61 100-电信信号强度诊断项目-echarts柱状图饼状图介绍

* 62 101-电信信号强度诊断项目-热力图代码介绍

* 63 102-电信信号强度诊断项目-瓷砖图代码介绍

* 64 103-电信信号强度诊断项目-街景图思路介绍

* 65 104-电信信号强度诊断项目-散点图介绍

* 66 105-电信信号强度诊断项目-第三阶段总结1-2步

* 67 106-电信信号强度诊断项目-第三阶段总结3-4步

* 68 107-电信信号强度诊断项目-第三阶段总结5步

* 69 108-电信信号强度诊断项目-第三阶段总结-界面类型

* 04 实时数据生成及计算/

* 01 109-电信信号强度诊断项目-第四阶段介绍

* 02 110-电信信号强度诊断项目-第四阶段介绍总结

* 03 111-电信信号强度诊断项目-开启mysqlbinlog-创建数据库及表

* 04 112-电信信号强度诊断项目-生成系统插入数据

* 05 113-电信信号强度诊断项目-生成系统插入数据2

* 06 114-电信信号强度诊断项目-canal安装部署

* 07 115-电信信号强度诊断项目-canal解析代码上

* 08 116-电信信号强度诊断项目-canal解析代码下

* 09 117-电信信号强度诊断项目-canal代码运行效果

* 10 118-电信信号强度诊断项目-Flume数据收集1

* 11 119-电信信号强度诊断项目-Flume数据收集2

* 12 120-电信信号强度诊断项目-Flume收集数据验证（历史数据收集成功）

* 13 121-电信信号强度诊断项目-Flume收集数据验证（实时数据收集成功）

* 14 122-电信信号强度诊断项目-实时计算流程介绍及创建项目

* 15 123-电信信号强度诊断项目-实时计算代码

* 16 124-电信信号强度诊断项目-实时计算动态效果

* 17 125-电信信号强度诊断项目-实时业务-数据成产收集总结

* 18 126-电信信号强度诊断项目-实时业务-数据计算总结

* 09 第九章 zeppelin实战/

* 01 zeppelin介绍/

* 01 01.【zeppelin实战】课程目标和课程内容介绍

* 02 02.【zeppelin实战】zeppelin介绍-基本介绍

* 03 03.【zeppelin实战】zeppelin介绍-zeppelin的使用场景

* 04 04.【zeppelin实战】zeppelin介绍-zeppelin的源码结构介绍

* 02 zeppelin的安装部署及入门案例/

* 01 05.【zeppelin实战】zeppelin的安装部署

* 02 06.【zeppelin实战】zeppelin的ui功能介绍

* 03 07.【zeppelin实战】zeppelin的入门案例

* 03 zeppelin的interperter/

* 01 08.【zeppelin实战】zeppelin的interperter介绍

* 02 09.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-shell的使用

* 03 10.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-创建mysql解释器

* 04 11.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-使用mysql解释器创建notebook

* 05 12.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-创建hive解释器

* 06 13.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-使用hive解释器创建notebook

* 07 14.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-使用spark standalone环境运行任务

* 08 15.【zeppelin实战】zeppelin的interperter-使用spark yarn环境运行任务

* 09 16.【zeppelin实战】zeppelin的可视化

* 04 zeppelin的自定义解析器/

* 01 17.【zeppelin实战】zeppelin的自定义解析器-mongodb环境安装

* 02 18.【zeppelin实战】zeppelin的自定义解析器-安装mongodb客户端并初始化数据

* 03 19.【zeppelin实战】zeppelin的自定义解析器-安装部署mongodb解析器

* 04 20.【zeppelin实战】zeppelin的自定义解析器-创建mongodb解析器和notebook

* 05 22.【zeppelin实战】zeppelin集成shiro权限认证

* 06 23.【zeppelin实战】zeppelin课程总结

* 10 第十章数据湖/

* 01 数据湖概念/

* 01 00-课程目标

* 02 01-1-1-企业的数据困扰

* 03 01-1-2-补充-结构化-半结构化-非结构化数据

* 04 01-2-数据湖的概念

* 05 01-3-数据湖-数仓-数据集市的区别

* 02 数据湖理论/

* 01 02-1-写时模式和读时模式

* 02 02-2-3种常见的数据湖实现方案

* 03 02-3-数据湖对企业的价值

* 04 02-4-数据湖概念的总结

* 05 02-5-数据湖的4个设计原则

* 03 数据处理、数据应用的几种架构/

* 01 03-Lambda架构的简单介绍

* 04 数据湖基于Hadoop、Spark的实现/

* 01 04-数据湖的核心以及和普通大数据分析平台的不同

* 05 Delta Lake - 数据湖核心的增强/

* 01 05-1-DeltaLake的简介和重点特性解读

* 02 05-2-DeltaLake的使用形式

* 06 Delta Lake - Quickstart/

* 01 06-1-DeltaLake创建表-读取表-覆盖表操作

* 02 06-2-DeltaLake有条件更新和合并操作

* 03 06-3-DeltaLake的数据版本控制

* 04 06-4-DeltaLake的事务日志

* 07 Delta Lake 操作/

* 01 07-1-DeltaLake表分区和追加

* 02 07-2-DeltaLake-Schema验证

* 03 07-3-DeltaLake-更新和删除对Parquet数据文件的影响

* 04 07-4-DeltaLake-vacuum方法

* 05 07-5-DeltaLake-表常用工具和阶段总结

* 08 Delta Lake 理论/

* 01 08-1-DeltaLake-事务日志概念回顾

* 02 08-2-DeltaLake-Schema演化相关概念回顾

* 03 08-3-DeltaLake-最佳实践和总结

* 09 企业数据湖应用案例分析/

* 01 09-1-案例需求分析

* 02 09-2-1-基础数据（中间数据）的准备

* 03 09-2-2-基础数据增加新列

* 04 09-2-3-统计每小时TOP10热门查询关键词

* 05 09-2-4-统计全天热门TOP100查询关键词

* 06 09-2-5-导出数据为普通parquet文件

* 07 09-3-第九章总结

* 10 基于AWS的云上数据湖实现方案介绍/

* 01 10-1-1云平台的基础概念

* 02 10-1-2-两类云平台和主流公有云平台介绍

* 03 10-1-3-IaaS-PaaS-SaaS的概念

* 04 10-1-4-云平台对企业的意义

* 05 10-2-1-AWS-S3简介

* 06 10-2-2-AWS-Athena分析框架简介

* 07 10-2-3-AWS-EMR-集群模式介绍

* 08 10-2-4-AWS-EMR-步骤运行模式介绍

* 09 10-2-5-AWS-Glue-ETl-简单介绍

* 10 10-2-6-AWS-其它辅助工具介绍和课程总结

* 11 第十一章 NiFi/

* 01 NiFi概念和入门/

* 01 1.Nifi是什么

* 02 2.NiFi核心概念

* 03 3.NiFi架构

* 04 4.NiFi的性能

* 05 5.NiFi关键特性

* 06 6.NiFi安装-1

* 07 7.NiFi安装-2

* 08 8.了解NiFi处理器

* 09 9.了解Nifi其他组件

* 10 10.应用场景1

* 11 11.应用场景2-1

* 12 12.应用场景2

* 13 13.处理器类别

* 14 14.FlowFile属性

* 15 15.NiFi模版

* 16 16.监控NiFi

* 17 17.NiFi数据来源

* 18 18.常见问题

* 19 19.入门总结

* 02 NiFi深入学习/

* 01 20.NiFi深入学习阶段大纲

* 02 21.Linux配置优化

* 03 22.NiFi集群知识点

* 04 23.内嵌ZK模式集群-1

* 05 24.内嵌ZK模式集群-2

* 06 25.外部ZK模式集群

* 07 26.NiFi集群知识点

* 08 27.NiFi集群总结

* 09 28.FlowFile生成器1

* 10 29.FlowFile生成器2

* 11 30.NiFi模版和组

* 12 31.FlowFile操作1

* 13 32.FlowFile操作2

* 14 33.使用表达式语言

* 15 34.NiFi监控1

* 16 35.NiFi监控2

* 17 36.NiFi监控总结

* 18 37.连接与关系

* 19 38.连接与关系总结

* 03 NiFi典型案例/

* 01 39.离线同步Mysql数据到HDFS1

* 02 40.离线同步Mysql数据到HDFS2

* 03 41.离线同步Mysql数据到HDFS3

* 04 42.Json内容转换为Hive所支持的文本格式1

* 05 43.Json内容转换为Hive所支持的文本格式2

* 06 44.实时同步Mysql到Hive-1

* 07 45.实时同步Mysql到Hive-2

* 08 46.实时同步Mysql到Hive-3

* 09 47.Kafka使用-知识点

* 10 48.Kafka生产者案例

* 11 49.Kafka消费者案例

* 12 第十二章 TiDB/

* 01 TiDB引入/

* 01 01-课程介绍

* 02 02-学习目标

* 03 03-数据库技术发展史

* 04 04-从MySQL到TiDB

* 05 05-TiDB概述

* 06 06-TiDB扩展知识-SQL-NoSQL-NewSQL-OLTP-OLAP

* 02 TiDB架构特性/

* 01 07-TiDB整体架构

* 02 08-TiDB核心特性

* 03 09-TiDB存储和计算能力的保证

* 03 TiDB安装部署/

* 01 10-TiDB安装部署方式选择

* 02 11-TiDB安装部署-Local单机版

* 03 12-TiDB安装部署-Docker集群版

* 04 13-其他依赖软件安装介绍

* 04 TiDB实践案例/

* 01 14-TiDB-SQL操作

* 02 15-TiDB-读取历史数据

* 03 16-TiDB-整合Spark-TiSpark

* 04 17-TiDB数据迁移-TiDB-Lightning-1

* 05 18-TiDB数据迁移-TiDB-Lightning-2

* 05 TiDB技术内幕/

* 01 19-TiDB技术内幕-存储

* 02 20-TiDB技术内幕-计算

* 03 21-TiDB技术内幕-调度

* 06 TiDB源码剖析/

* 01 22-TiDB源码阅读步骤

* 07 TiDB大厂实践/

* 01 23-TiDB大厂实践介绍

* 13 第十三章 superset可视化实战/

* 01 superset的介绍/

* 01 01.【superset可视化】课程目标和课程内容介绍

* 02 02.【superset可视化】BI与报表工具的区别

* 03 03.【superset可视化】superset的介绍

* 02 superset的安装部署及入门案例/

* 01 04.【superset可视化】superset的安装部署

* 02 05.【superset可视化】superset的入门案例

* 03 06.【superset可视化】superset的功能介绍

* 04 07.【superset可视化】mysql订单分析案例实战

* 05 08.【superset可视化】superset权限控制-权限介绍及匿名访问

* 06 09.【superset可视化】superset权限控制-角色介绍及管理操作

* 03 电商数据分析案例实战/

* 01 10.【superset可视化】电商数据分析案例实战-案例介绍

* 02 11.【superset可视化】电商数据分析案例实战-系统架构

* 03 12.【superset可视化】电商数据分析案例实战-准备数据集

* 04 13.【superset可视化】电商数据分析案例实战-安装sqoop数据同步工具

* 05 14.【superset可视化】电商数据分析案例实战-使用sqoop将mysql数据导入到hive中

* 06 15.【superset可视化】电商数据分析案例实战-hive数据分析-订单支付总额和笔数分析

* 07 16.【superset可视化】电商数据分析案例实战-hive数据分析-下订单用户总数分析

* 08 17.【superset可视化】电商数据分析案例实战-hive数据分析-支付方式订单总额及笔数分析

* 09 18.【superset可视化】电商数据分析案例实战-hive数据分析-订单笔数Top5用户分析

* 10 19.【superset可视化】电商数据分析案例实战-hive数据分析-商品分类订单总额及笔数分析

* 11 20.【superset可视化】电商数据分析案例实战-hive分析的结果数据导出到mysql中

* 12 21.【superset可视化】电商数据分析案例实战-可视化开发-配置superset数据源

* 13 22.【superset可视化】电商数据分析案例实战-可视化开发-订单销售总额和总数开发

* 14 23.【superset可视化】电商数据分析案例实战-可视化开发-不同支付方式订单总额及数量的开发

* 15 24.【superset可视化】电商数据分析案例实战-可视化开发-订单商品分类开发

* 16 25.【superset可视化】电商数据分析案例实战-可视化开发-订单分析看板开发

* 17 26.【superset可视化】电商数据分析案例实战-可视化开发-将图表组装到html页面

* 18 27.【superset可视化】课程总结

* 02 阶段二中级进修课-智慧学成项目和推荐系统项目/

* 01 第一章智慧学成-项目介绍环境搭建/

* 00 资料/

* 01 基于大数据的智慧学成项目资料下载1209.txt

* 01 项目介绍（智慧学成学习资料在此下载~）/

* 01 01-项目介绍-学习目标&项目背景和概述

* 02 02-项目介绍-业务流程

* 03 03-项目介绍-功能模块

* 04 04-项目介绍-技术架构

* 02 环境搭建/

* 01 05-环境搭建-学习目标&CDH组件介绍

* 02 06-环境搭建-CDH环境搭建

* 03 07-环境搭建-配置hosts

* 04 08-环境搭建-配置Maven

* 05 09-环境搭建-IDEA环境配置

* 06 10-环境搭建-导入Scala基础工程&基础工程介绍

* 07 11-环境搭建-wordcount代码编写及idea代码测试

* 08 12-环境搭建-wordcount任务提交到集群执行

* 09 13-Zeppelin简介、Zeppelin调式Spark程序

* 10 14-Hue简介、Hue操作hive及hdfs

* 02 第二章智慧学成-数据仓库与ETL/

* 01 数据仓库/

* 01 15-数据仓库-学习目标、数据仓库介绍

* 02 16-数据仓库-数据仓库的特点

* 03 17-数据仓库-维度分析

* 04 18-数据仓库-数据仓库建模

* 05 19-数据仓库-Hive创建数据仓库

* 02 ETL/

* 01 01-ETL-学习目标

* 02 02-ETL-ETL介绍

* 03 课程访问量需求分析/

* 01 03-ETL-课程访问量需求分析-

* 04 采集系统/

* 01 04-ETL-采集系统介绍

* 02 05-ETL-采集系统搭建

* 03 06-ETL-采集系统-测试采集课程访问量

* 05 NiFi/

* 01 07-ETL-NiFi介绍

* 02 08-ETL-快速入门

* 06 维度数据采集/

* 01 09-ETL-维度数据采集-维度介绍-

* 02 10-ETL-维度数据采集-导入学成在线业务数据

* 03 11-ETL-维度数据采集-导入NiFi源码&执行采集

* 04 12-ETL-维度数据采集-注意事项-NiFi采集乱码处理

* 05 13-ETL-维度数据采集-区域维度原文件上传HDFS&spark读取文件

* 06 14-ETL-维度数据采集-区域维度原文件数据与实体映射

* 07 15-ETL-维度数据采集-区域维度字段关联及区域维度数据入库

* 08 16-ETL-维度数据采集-区域维度-注意事项：winutils配置

* 07 课程访问量-数据清洗/

* 01 01-ETL-数据清洗-课程访问量事实表字段介绍&清洗逻辑介绍

* 02 02-ETL-数据清洗-课程访问量清洗-获取维度数据&原始数据

* 03 03-ETL-数据清洗-课程访问量清洗-过滤机器人&关联维度

* 04 04-ETL-数据清洗-课程访问量清洗-去重&保存到数据仓库

* 05 05-ETL-数据清洗-课程访问量清洗-测试

* 06 06-ETL-数据清洗-课程访问量清洗-使用NiFi生产数据并测试

* 03 第三章智慧学成-课程分析/

* 01 课程访问量-统计分析/

* 01 07-课程分析-学习目标

* 02 08-课程分析-课程访问量分析-功能概述&统计分析步骤

* 03 09-课程分析-课程访问量分析-步骤1：读取课程访问量事实表数据

* 04 10-课程分析-课程访问量分析-步骤2：课程访问量统计求和

* 05 11-课程分析-课程访问量分析-步骤3：课程访问量统计结果保存数据仓库

* 06 12-课程分析-课程访问量分析-使用NiFi将课程访问量分析结果同步到MySQl

* 07 13-课程分析-课程访问量分析-集成测试概述

* 08 14-课程分析-课程访问量分析-集成测试-数据清洗统计分析NiFi调度

* 09 15-课程分析-课程访问量分析-集成测试-联动（清洗、统计分析、同步到业务库）配置并测试

* 02 业务报表系统搭建/

* 01 16-业务报表系统搭建-Web前端使用说明&Yapi使用说明

* 02 17-业务报表系统搭建-使用业务后台接口展示业务报表

* 03 课程购买量-需求分析/

* 01 01-课程分析-课程购买量-需求分析

* 04 课程购买量-数据采集/

* 01 02-课程分析-课程购买量-采集字段及存储分析

* 02 03-课程分析-课程购买量-MySQL采集注意事项

* 03 04-课程分析-课程购买量-NiFi采集MySQL配置

* 04 05-课程分析-课程购买量-测试NiFi采集MySQL

* 05 06-课程分析-课程购买量-NiFi生产订单数据保存到MySQL&并进行实时采集

* 05 课程购买量-数据清洗/

* 01 07-课程分析-课程购买量-数据清洗-DWD（事实表）结构分析

* 02 08-课程分析-课程购买量-数据清洗-用户维度采集

* 06 课程购买量-统计分析/

* 01 09-课程分析-课程购买量-DWD代码-维度数据获取

* 02 10-课程分析-课程购买量-DWD代码-事实表数据封装

* 03 11-课程分析-课程购买量-DWD代码-保存到数据仓库

* 04 12-课程分析-课程购买量-DWD代码-测试清洗入库

* 05 13-课程分析-课程购买量-DWM层结构分析

* 06 14-课程分析-课程购买量-DWM代码-轻度聚合封装数据

* 07 15-课程分析-课程购买量-DWM代码-保存到数据仓库&测试入库

* 08 16-课程分析-课程购买量-统计分析

* 09 17-课程分析-课程购买量-使用NiFi将业务数据从数据仓库同步到MySQL

* 07 课程购买量-集成测试/

* 01 18-课程分析-课程购买量-集成测试-概述&NiFi调度数据清洗分析任务

* 02 19-课程分析-课程购买量-集成测试-联动配置&整流程测试

* 08 热门学科排名-需求分析/

* 01 01-热门学科排名-需求分析

* 02 02-热门学科排名-业务报表系统字段分析

* 09 热门学科排名-用户选课-数据采集/

* 01 03-热门学科排名-采集字段及存储分析

* 02 04-热门学科排名-NiFi采集用户选课数据&测试

* 03 05-热门学科排名-NiFi生产用户选课数据保存到MySQL&并进行实时采集

* 10 热门学科排名-用户选课-数据清洗/

* 01 06-热门学科排名-用户选课DWD层字段说明&清洗分析

* 02 07-热门学科排名-用户选课-DWD代码-获取维度数据&用户选课原始数据

* 03 08-热门学科排名-用户选课-DWD代码-事实表数据封装&保存到数据仓库

* 04 09-热门学科排名-用户选课-DWD代码-测试清洗入库

* 11 热门学科排名-维度数据采集/

* 01 10-热门学科排名-统计分析概述&课程分类维度采集

* 12 热门学科排名-统计分析/

* 01 11-热门学科排名-统计分析-销售量-周-统计分析步骤

* 02 12-热门学科排名-统计分析-销售量-周-代码-获取周区间日期

* 03 13-热门学科排名-统计分析-销售量-周-代码-根据日期获取数据并计算涨幅

* 04 14-热门学科排名-统计分析-销售量-周-代码-维度关联&保存到数据仓库

* 05 15-热门学科排名-统计分析-销售量-周-代码-抽取工具类&测试入库

* 06 16-热门学科排名-统计分析-销售量-月-统计分析步骤及代码编写

* 07 17-热门学科排名-统计分析-销售量-月-测试入库

* 08 18-热门学科排名-统计分析-学生人数-周-统计分析步骤

* 09 19-热门学科排名-统计分析-学生人数-周-代码-获取周区间&获取数据&计算涨幅

* 10 20-热门学科排名-统计分析-学生人数-周-代码-维度关联&保存到数据仓库

* 11 21-热门学科排名-统计分析-学生人数-周-代码-抽取工具类&测试入库

* 12 22-热门学科排名-统计分析-学生人数-月-统计分析步骤&代码编写

* 13 23-热门学科排名-统计分析-学生人数-月-测试入库

* 14 24-热门学科排名-统计分析-销售额-周-统计分析步骤&代码编写

* 15 25-热门学科排名-统计分析-销售额-周-测试入库

* 16 26-热门学科排名-统计分析-销售额-月-统计分析步骤&代码编写

* 17 27-热门学科排名-统计分析-销售额-月-测试入库

* 18 28-热门学科排名-统计分析-使用NiFi将业务数据从数据仓库同步到MySQL

* 13 热门学科排名-集成测试/

* 01 29-热门学科排名-集成测试-配置NiFi调度数据清洗分析任务

* 02 30-热门学科排名-集成测试-测试NiFi调度数据清洗分析

* 03 31-热门学科排名-集成测试-联动配置&测试

* 04 32-热门学科排名-集成测试-报表系统Web展示

* 04 第四章智慧学成-平板看台/

* 01 实时分析-需求分析/

* 01 01-实时分析-学习目标

* 02 02-实时分析-平台看板需求分析&实时分析应用场景

* 03 03-实时分析-实时分析技术方案

* 04 04-实时分析-指标与维度分析&数据存储分析

* 02 实时分析-今日访问量-数据采集/

* 01 05-实时分析-今日访问量-概述&数据采集

* 03 实时分析-今日访问量统计分析/

* 01 06-实时分析-今日访问量-统计分析逻辑

* 02 07-实时分析-今日访问量-代码-redis获取kafka的offset

* 03 08-实时分析-今日访问量-代码-SparkStreaming获取kafka中的数据

* 04 09-实时分析-今日访问量-代码-去重计算实时访问量&保存redis

* 05 10-实时分析-今日访问量-代码-redis中保存当前offset进度

* 06 11-实时分析-今日访问量-代码-测试

* 07 12-实时分析-今日访问量-NiFi生产数据&测试

* 04 实时分析-新增用户量-数据采集/

* 01 13-实时分析-新增用户量-概述&数据采集

* 05 实时分析-新增用户量统计分析/

* 01 14-实时分析-新增用户量-统计分析逻辑

* 02 15-实时分析-新增用户量-代码-实时计算新增用户量

* 03 16-实时分析-新增用户量-代码-测试

* 04 17-实时分析-新增用户量-NiFi生产数据&测试

* 06 实时分析-今日购买量数据采集/

* 01 18-实时分析-今日购买量-概述&数据采集

* 07 实时分析-今日购买量统计分析/

* 01 19-实时分析-今日购买量-统计分析逻辑&代码

* 02 20-实时分析-今日购买量-代码-测试

* 03 21-实时分析-今日购买量-NiFi生产数据&测试

* 08 实时分析-集成测试/

* 01 22-实时分析-集成测试-NiFi调度配置

* 02 23-实时分析-集成测试-测试&web展示

* 05 第五章智慧学成-即时查询/

* 01 即时查询-学习目标/

* 01 即时查询-学习目标

* 02 即时查询-需求分析/

* 01 即时查询-需求分析&技术方案

* 02 即时查询-技术方案-代码演示-保存-代码

* 03 即时查询-技术方案-代码演示-保存-测试

* 04 即时查询-技术方案-代码演示-查询-代码&测试

* 05 即时查询-采集分析&存储分析

* 03 即时查询-数据采集/

* 01 即时查询-数据采集-用户学习采集

* 02 即时查询-数据采集-课程视频维度采集

* 04 即时查询-统计分析/

* 01 即时查询-统计分析-概述&步骤1统计逻辑&中间表介绍

* 02 即时查询-统计分析-步骤1：代码-获取原始数据

* 03 即时查询-统计分析-步骤1：代码-注册udf函数

* 04 即时查询-统计分析-步骤1：代码-关联相关维度&统计学习时长

* 05 即时查询-统计分析-步骤1：代码-测试

* 06 即时查询-统计分析-步骤2：概述

* 07 即时查询-统计分析-步骤2：代码

* 08 即时查询-统计分析-步骤2：测试

* 09 即时查询-统计分析-使用hbase注意事项

* 10 即时查询-统计分析-NiFi生产数据-配置

* 11 即时查询-统计分析-NiFi生产数据-测试&代码测试

* 05 即时查询-集成测试/

* 01 即时查询-集成测试-配置

* 02 即时查询-集成测试-测试&web展示

* 06 第六章智慧学成-系统集成测试/

* 01 系统集成测试-学习目标/

* 01 系统集成测试-学习目标&概述

* 02 系统集成测试-代码重新打包/

* 01 系统集成测试-代码重新打包-代码修改

* 02 系统集成测试-代码重新打包-上传NiFi容器

* 03 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析/

* 01 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-概述&清理业务数据

* 02 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-即时查询

* 03 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-离线分析-课程访问量

* 04 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-离线分析-课程购买量

* 05 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-离线分析-热门学科排名

* 06 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-实时分析

* 07 系统集成测试-NiFi采集-清洗-统计分析-web展示

* 07 第七章智慧学成-项目就业指导/

* 01 智慧学成-项目就业指导/

* 01 项目就业指导-就业指导概述&项目功能模块

* 02 项目就业指导-技术构架&技术栈-1

* 03 项目就业指导-技术构架&技术栈-2

* 04 项目就业指导-数据仓库是如何设计的

* 05 项目就业指导-数据采集是如何实现的

* 06 项目就业指导-ETL是如何做的

* 07 项目就业指导-离线分析是如何实现的

* 08 项目就业指导-同比分析在项目的应用

* 09 项目就业指导-实时分析是如何做的

* 10 项目就业指导-如何从海量数据查询想的数据

* 11 项目就业指导-项目中任务调度是如何做的

* 08 第八章中级进修课-推荐系统项目/

* 01 业务理解及核心算法/

* 01 1-黑马电商资讯类推荐-课程安排

* 02 2-黑马电商资讯类推荐-业务理解

* 03 3-黑马电商资讯类推荐-技术栈分析

* 04 4-黑马电商资讯类推荐-项目架构分析

* 05 5-黑马电商资讯类推荐-技术和业务实现结合

* 06 6-黑马电商资讯类推荐-什么是推荐系统

* 07 7-黑马电商资讯类推荐-推荐场景及混合推荐

* 08 8-黑马电商资讯类推荐-推荐算法简介

* 09 9-黑马电商资讯类推荐-如何设计推荐系统

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-推荐引擎构建

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-项目开发环境支持

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-项目开发环境支持

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-大数据环境支持

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-ALS算法基础

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-PySprk的ALS参数理解

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-PySpark的ALS实战

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-PySpark的ALS实战

* 18 18-黑马电商资讯类推荐-ALS优化分析

* 02 推荐算法及数据导入/

* 01 1-黑马电商资讯类推荐-召回算法之关联规则

* 02 2-黑马电商资讯类推荐-召回算法之Apriori算法详解

* 03 3-黑马电商资讯类推荐-召回算法之Apriori算法举例

* 04 4-黑马电商资讯类推荐-召回算法之FPGrowth算法详解

* 05 5-黑马电商资讯类推荐-召回算法之FPGrowth树频繁项挖掘

* 06 6-黑马电商资讯类推荐-召回算法之FPGrowth算法举例

* 07 7-黑马电商资讯类推荐-召回算法之SparkMl实战FPGrowth算法

* 08 8-黑马电商资讯类推荐-排序算法之逻辑回归引入

* 09 9-黑马电商资讯类推荐-排序算法之逻辑回归详解

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-排序算法之逻辑回归注意事项及实战分析

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-排序算法之逻辑回归实战分类问题及总结

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-数据库迁移需求理解

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-Sqoop迁移MySql数据

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-Sqoop数据导入问题

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-Sqoop数据导入实战

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-Sqoop导入文章数据问题分析

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-定时执行Sqoop脚本详解

* 03 数据采集及离线计算部分/

* 01 01-黑马电商资讯类推荐-用户行为数据收集思路

* 02 02-黑马电商资讯类推荐-埋点参数的设计

* 03 03-黑马电商资讯类推荐-Flume日志收集实战

* 04 04-黑马电商资讯类推荐-进程管理工具使用

* 05 05-黑马电商资讯类推荐-Flume日志收集监控管理实操

* 06 06-黑马电商资讯类推荐-用户行为数据采集及总结

* 07 07-黑马电商资讯类推荐-离线业务分析

* 08 08-黑马电商资讯类推荐-文章画像理解

* 09 09-黑马电商资讯类推荐-离线模块项目构建

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-jiebe分词理解

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-jiebe分词补充

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-tfidf计算

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-Word2vec计算

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-Word2vec计算补充

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-TextRank计算

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-资讯文章画像TFIDF的计算步骤

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-资讯文章画像的数据Merge操作

* 18 18-黑马电商资讯类推荐-资讯文章画像数据合并实战

* 19 19-黑马电商资讯类推荐-资讯文章画像数据sentense字段组合

* 04 离线资讯文章画像计算部分/

* 01 01-黑马电商资讯类推荐-资讯类文章TfIdf计算

* 02 02-黑马电商资讯类推荐-Spark训练CV和IDF模型

* 03 03-黑马电商资讯类推荐-关键词的计算和处理

* 04 04-黑马电商资讯类推荐-TextRank计算介绍

* 05 05-黑马电商资讯类推荐-关键词的计算方法

* 06 06-黑马电商资讯类推荐-主题词的计算方法

* 07 07-黑马电商资讯类推荐-离线文章画像更新需求及实践

* 08 08-黑马电商资讯类推荐-定时更新画像实践

* 09 09-黑马电商资讯类推荐-ApScheduler使用方式详解

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-资讯类画像ApScheduler的调度

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-supervisor结合ApScheduler完成调度

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-问题重现及解决思路分析

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-word2vec与文章相似度计算

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-SparkMl文章相似度计算

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-SparkMl的Word2Vec模型训练及保存

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-任务执行问题的分析及解决方法

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-增量更新文章画像计算

* 18 18-黑马电商资讯类推荐-资讯类文章画像处理和结果分析

* 05 用户画像及召回推荐/

* 01 1-黑马电商资讯类推荐-文章相似度计算和结果分析

* 02 2-黑马电商资讯类推荐-LSH的计算方法

* 03 3-黑马电商资讯类推荐-资讯文章相似度计算实战

* 04 4-黑马电商资讯类推荐-资讯类文章相似度结果存储Hbase

* 05 5-黑马电商资讯类推荐-相似度增量更新执行

* 06 6-黑马电商资讯类推荐-用户画像需求分析

* 07 7-黑马电商资讯类推荐-用户画像数据需求分析

* 08 8-黑马电商资讯类推荐-用户画像数据整合实战

* 09 9--黑马电商资讯类推荐-时间衰减因子分析及思路

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-关键词及权重计算方法

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-用户画像权重计算机存储

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-用户基本信息画像简介

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-画像更新计算

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-apScheduler调度执行及总结

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-离线召回与排序需求分析

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-召回阶段需求分析及表设计

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-als召回推荐项目实战

* 18 18-黑马电商资讯类推荐-als召回算法结果处理

* 19 19-黑马电商资讯类推荐-als召回结果存储

* 20 20-黑马电商资讯类推荐-fpgrowth召回算法项目实战

* 06 实时业务计算分析/

* 01 01-黑马电商资讯类推荐-实时计算业务梳理-

* 02 02-黑马电商资讯类推荐-GRPC简介

* 03 03-黑马电商资讯类推荐-GRPC原理详解

* 04 04-黑马电商资讯类推荐-推荐系统GRPC接口定义

* 05 05-黑马电商资讯类推荐-推荐系统GRPC服务端代码编写

* 06 06-黑马电商资讯类推荐-代码测试

* 07 07-黑马电商资讯类推荐-ABTest简介

* 08 08-黑马电商资讯类推荐-推荐系统ABTest试验参数设置配置

* 09 09-黑马电商资讯类推荐-ABTest实现用户分流

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-推荐中心定义及逻辑梳理

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-推荐系统Hbase关键表设计

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-推荐系统推荐中心代码编写

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-推荐中心推荐中心代码编写

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-推荐中心流程测试

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-问题梳理及关键点总结

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-多路召回结果读取

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-新资讯文章召回读取

* 18 18-黑马电商资讯类推荐-热门文章召回读取

* 19 19-黑马电商资讯类推荐-召回结果和推荐中心整合

* 20 20-黑马电商资讯类推荐-召回结果过滤思路梳理及代码编写

* 21 21-黑马电商资讯类推荐-召回结果过滤代码编写

* 22 22-黑马电商资讯类推荐-召回结果待推荐代码编写

* 23 23-黑马电商资讯类推荐-召回和推荐中心整合测试

* 24 24-黑马电商资讯类推荐-推荐中心加入缓存逻辑梳理

* 25 25-黑马电商资讯类推荐-缓存代码编写1

* 26 26-黑马电商资讯类推荐-缓存代码编写2

* 27 27-黑马电商资讯类推荐-推荐中心和缓存整合

* 07 Ctr点击率预估排序/

* 01 01-黑马电商资讯类推荐-基于内容召回原理与实战

* 02 02-黑马电商资讯类推荐-基于内容召回测试及更新

* 03 03-黑马电商资讯类推荐-实时计算方法思路简介

* 04 04-黑马电商资讯类推荐-Flume+Kafka整合

* 05 05-黑马电商资讯类推荐-实时召回业务

* 06 06-黑马电商资讯类推荐-实时online推荐实战

* 07 07-黑马电商资讯类推荐-实时推荐测试

* 08 08-黑马电商资讯类推荐-热门文章召回

* 09 09-黑马电商资讯类推荐-新文章召回

* 10 10-黑马电商资讯类推荐-Spark性能调优

* 11 11-黑马电商资讯类推荐-离线排序模型构建思路

* 12 12-黑马电商资讯类推荐-SparkLR预估实战

* 13 13-黑马电商资讯类推荐-Ctr预估实战数据处理

* 14 14-黑马电商资讯类推荐-Ctr预估实战数据处理

* 15 15-黑马电商资讯类推荐-特征工程

* 16 16-黑马电商资讯类推荐-模型训练及数据处理

* 17 17-黑马电商资讯类推荐-模型分类效果评估

* 18 18-黑马电商资讯类推荐-离线Ctr用户特征中心更新实战

* 19 19-黑马电商资讯类推荐-离线Ctr文章特征中心更新实战

* 20 20-黑马电商资讯类推荐-特征存储及更新

* 21 21-黑马电商资讯类推荐-排序模型在线预测

* 22 22-黑马电商资讯类推荐-排序模型代码实战

* 23 23-黑马电商资讯类推荐-排序模型业务实战

* 24 24-黑马电商资讯类推荐-实时排序模型预测

* 25 25-黑马电商资讯类推荐-排序模型测试

* 26 26-黑马电商资讯类推荐-实时排序调度执行

* 08 简历指导/

* 01 01-简历指导

* 02 02-技能点撰写

* 03 03-项目架构及面试题部分

* 03 阶段三中级进修课-SparkMllib及用户画像项目/

* 01 第一章 SparkMllib&GRAPH/

* 01 Spark机器学习基础/

* 01 01-机器学习和大数据的区别(一)

* 02 02-机器学习和大数据的区别和联系(二)

* 03 03-机器学习和大数据的区别和联系(三)

* 04 04-人工智能和机器学习的区别

* 05 05-数据分析和数据挖掘联系

* 06 06-什么是机器学习问题

* 07 07-基于规则的学习和基于模型的学习方式

* 08 08-机器学习数据集概述1

* 09 09-机器学习数据集概述2

* 10 10-机器学习数据集概述3

* 11 11-机器学习问题分类

* 12 12-机器学习三要素强化

* 13 13-构建机器学习模型的流程

* 14 14-模型选择

* 15 15-交叉验证及经验和结构风险

* 02 SparkMllib库特征工程基础与实战(一)/

* 01 01-SparkMllib的功能

* 02 2-SparkMllib的版本

* 03 3-SparkMllib架构

* 04 4-环境搭建及RDD、DF、DS的转换实践

* 05 5-如何利用SparkMllib构建机器学习推荐架构

* 06 6.SparkMllib算法分类及应用场景

* 07 7-SparkMllib基础数据类型-localvector

* 08 8-SparkMllib基础数据类型-labelpoint

* 09 9.SparkMllib基础数据类型-libsvm数据读取

* 10 10.SparkMllib基础数据类型-localmatrix

* 11 11.SparkMllib基础数据类型-分布式行矩阵和行索引矩阵

* 12 12.SparkMllib基础数据类型-分块矩阵

* 13 13.SparkMllib均值和方差

* 14 14-SparkMllib相关系数

* 15 15-SparkMllib假设检验的卡方验证

* 16 16-SparkMllib假设检验和随机数的产生

* 17 17-特征提取tf-ifd

* 18 18-特征提取-word2vec实践

* 19 19-特征提取CountVector

* 03 SparkMllib库特征工程基础与实战(二)/

* 01 20-特征转化的二值化操作

* 02 21-特征转换-PCA操作

* 03 22-特征转换-类别型数据和数值型数据转换

* 04 23-特征转换-OneHot编码方式

* 05 24-特征转换-VectorIndexer转换操作

* 06 25-正则项

* 07 26-数值型数据处理的方法

* 08 27-Bucketizer分箱

* 09 28-ElementWise与SQLTransform实践

* 10 29-特征转换VectorAssemble

* 11 30-特征转换-QuantileDiscretizer

* 12 31-特征选择VectorSlicer

* 13 32-RFormula和卡方验证选择特征方法

* 14 33-卡方验证案例补充

* 15 36-案例实践2-Iris统计初步实践

* 16 37-案例实践2-Iris的rdd相关系数实践

* 17 38-案例实践2-iris的Dataframe数据统计

* 18 39-案例实践2-iris的SParkMllib特征工程实践

* 04 SparkMllib决策树算法基础与实战/

* 01 1-了解什么是决策树

* 02 2.基于规则建树

* 03 3-信息熵的理解

* 04 4-ID3算法步骤详解

* 05 5-ID3算法举例和C4.5算法改进

* 06 6-决策树的剪枝方式

* 07 7-电商购买数据集ID3算法对比实践

* 08 8-Cart树的回归树原理理解

* 09 9-Cart树算法案例讲解

* 10 10-Cart分类树原理及Gini系数

* 11 11-Cart分类树的案例

* 12 12-SparkMllib实战libsvm数据建模

* 13 13-SparkMl实战libsvm数据全流程讲解实战

* 14 14-SparkMllib相亲数据建模分析

* 15 15-SparkMllib实战iris鸢尾花实战

* 16 16-SparkMl实战Iris特征工程及建模实战1

* 05 SparkMllib高级模块与线性回归基础及实战/

* 01 1-SparkMllib的pipeline简介

* 02 2-Dataframe组件

* 03 3-Pipeline原理

* 04 4-通过set方法和ParamMap方法赋值超参数的选项

* 05 5-通过pipeline完成案例的代码编写

* 06 6-如何对模型选择与优化

* 07 7-超参数的网格搜索

* 08 8-简单交叉验证及模型选择

* 09 9-简单线性回归

* 10 10-最小二乘法解决简单线性回归原理

* 11 11-多元线性回归简介

* 12 12-最小二乘推导补充(补充)

* 13 13-线性回归的变体及各适用场景

* 14 14-SparkMl实战脂肪数据集的案例

* 15 15-SparkMl实战运输时间的预测分析

* 16 16-SparkMl实战libsvm数据的形式

* 17 16-SparkMllib基于RDD结构实战线性回归实例

* 18 17-Sparkml完成房价预测分析实战

* 06 SparkMllib聚类算法基础与实战/

* 01 1-什么是聚类

* 02 2-关于多种距离的度量简介

* 03 3-聚类算法核心思想

* 04 4-KMeans的举例

* 05 5-Kmens算法性能指标分析

* 06 6-KMeans特点及注意事项

* 07 7-SparkMLIB实战KMEans算法

* 08 8-SparkMLLIB实现药品数据得简单聚类

* 09 9-SparkMl实现基本数据的聚类分析实战

* 10 10-SparkMl和parkSql实现经纬度数据聚类分析实战

* 11 11-k-medoids了解

* 12 12-其他聚类思路-层次聚类方法

* 13 13-基于密度的聚类DBSCAN

* 14 14-GMM模型原理

* 15 15-聚类算法的总结：

* 16 16-SparkMllib实现对于层次聚类的分析

* 17 17-SparkMllib完成对于GMM高斯混合模型实践分析

* 18 18-SparkLDA实现了主题的提取实战

* 19 19-SparkML实现IRis鸢尾花的聚类算法实战

* 07 SparkGraphX理论基础与实战/

* 01 1-图基本概念以及图计算应用

* 02 2-SparkGraphX简介

* 03 3-SparkGraphX图算法

* 04 4-SparkGraphX抽象是RDPG---弹性分布式属性图

* 05 5-SparkGraphX架构层面及存储方式简介

* 06 6-SparkGraphX定义顶点操作

* 07 7-SparkGraphX构件图及查询的操作

* 08 8-图的基本数据结构

* 09 9-图的类型和图的存储方式简介

* 10 10-构建图的方法原理及源码了解创建过程

* 11 11-构建图的操作代码

* 12 12-社交网络数据的创建部分代码实战

* 13 13-图的基本信息--顶点、边、入度、出度

* 14 14-图的转换操作：mapVertices、mapEdges、mapTriplet

* 15 15-图的结构操作：reverse、subgraph、mask、groupGraph

* 16 16-图的关联操作

* 17 17-图的聚合以及图的操作API总结

* 08 SparkGraphX与SparkMllib综合实战/

* 01 1-PageRank算法的基本假设和理解

* 02 2-PageRank算法思想

* 03 3-PageRank算法深入

* 04 4-SparkGraphX通过社交网络数据完成重要节点的选择

* 05 5-通过wiki数据达到网页重要性的pagerank度量

* 06 6-通过PageRank算法得到网页排名的重要性

* 07 7-广度优先遍历

* 08 8-SparkGrphX实现最短路径

* 09 9-连通图和强联通图

* 10 10-SparkGraphx实战三角关系网络发现

* 11 11-SVD++原理

* 12 12-SVD++实战推荐算法预测

* 09 SparkGraphX基础实战/

* 01 001-了解最短路径算法

* 02 002-SparkGraphX实战-1

* 03 003-SparkGraphX实战-2

* 04 004-SparkGraphX社交网络案例实践

* 02 第二章用户画像项目-项目介绍/

* 00 资料/

* 01 用户画像.txt

* 01 项目介绍/

* 01 001-项目介绍-课程体系

* 02 002-项目介绍-什么是用户画像-应用场景-精细化运营

* 03 003-项目介绍-什么是用户画像-应用场景-推荐系统

* 04 004-项目介绍-什么是用户画像-概念

* 02 计算框架选型/

* 01 005-项目介绍-计算框架选型-离线数仓

* 02 006-项目介绍-计算框架选型-实时数仓

* 03 007-项目介绍-计算框架选型-离线画像

* 04 008-项目介绍-计算框架选型-实时画像

* 03 项目结构/

* 01 009-项目介绍-项目结构-项目功能

* 02 010-项目介绍-项目结构-项目架构

* 03 011-项目介绍-项目结构-项目情况

* 03 第三章用户画像项目-集群搭建/

* 01 集群介绍/

* 01 012_集群搭建_设计集群_资源预估

* 02 013_集群搭建_设计集群_完成

* 03 014_集群搭建_部署和管理集群的工具_介绍

* 04 015_集群搭建_部署和管理集群的工具_三种部署方式

* 02 自动化部署/

* 01 016_集群搭建_自动创建虚拟机_介绍Vagrant

* 02 017_集群搭建_自动创建虚拟机_初体验

* 03 018_集群搭建_自动创建虚拟机_Provision

* 04 019_集群搭建_自动创建虚拟机_创建集群

* 05 020_集群搭建_自动化部署_Ansible介绍

* 06 021_集群搭建_自动化部署_脚本结构

* 07 022_集群搭建_自动化部署_部署完成

* 04 第四章用户画像项目-数据抽取/

* 01 数据抽取介绍/

* 01 023_数据抽取_BulkLoad介绍

* 02 024_数据抽取_ToHive

* 03 025_数据抽取_ToHBase_工程创建

* 04 026_数据抽取_ToHBase_思路梳理

* 02 数据抽取实现/

* 01 027_数据抽取_ToHBase_SaveAsHFile

* 02 028_数据抽取_ToHBase_BulkLoad

* 03 029_数据抽取_ToHBase_任务执行

* 05 第五章用户画像项目-调度平台介绍/

* 01 调度平台/

* 01 030_调度平台_项目结构

* 02 031_调度平台_Oozie介绍

* 03 032_调度平台_Oozie组件

* 04 033_调度平台_访问流程

* 05 034_调度平台_调用Oozie的流程

* 06 第六章用户画像项目-匹配型标签/

* 01 SHC 介绍/

* 01 035_匹配型标签_SHC读取

* 02 036_匹配型标签_SHC写入

* 03 037_匹配型标签_SHC使用JSON的Catalog

* 02 性别标签/

* 01 038_匹配型标签_性别标签_标签处理流程

* 02 039_匹配型标签_性别标签_读取四级标签数据

* 03 040_匹配型标签_性别标签_标签转对象和读取五级标签

* 04 041_匹配型标签_性别标签_读取元数据

* 05 042_匹配型标签_性别标签_元数据分类

* 06 043_匹配型标签_性别标签_源数据读取

* 07 044_匹配型标签_性别标签_标签匹配

* 08 045_匹配型标签_性别标签_存入画像表

* 09 046_匹配型标签_优化点_SHC工具类

* 03 职业标签/

* 01 047_匹配型标签_职业标签_上线流程

* 02 048_匹配型标签_职业标签_读取标签

* 03 049_匹配型标签_职业标签_读取数据源

* 04 050_匹配型标签_职业标签_计算保存

* 04 其它标签/

* 01 051_匹配型标签_基类抽取_完成

* 02 052_匹配型标签_国籍标签

* 03 053_匹配型标签_政治面貌

* 04 054_匹配型标签_调度执行

* 07 第七章用户画像项目-存储选型/

* 01 MySQL/

* 01 055-项目介绍-存储选型-访问特点

* 02 056-项目介绍-存储选型-MySQL-查找二叉树

* 03 057-项目介绍-存储选型-MySQL-B树

* 04 058-项目介绍-存储选型-MySQL-B树-插入

* 05 059-项目介绍-存储选型-MySQL-B+树-问题1(950剪辑)

* 06 060-项目介绍-存储选型-MySQL-B+树-问题2

* 07 061-项目介绍-存储选型-MySQL-总结

* 02 Hbase/

* 01 062-项目介绍-存储选型-HBase-LSM

* 02 063-项目介绍-存储选型-HBase-特点-回顾

* 03 064-项目介绍-存储选型-HBase-特点-优化1

* 04 065-项目介绍-存储选型-HBase-特点-优化2

* 05 066-项目介绍-存储选型-HBase-总结

* 06 067-项目介绍-存储选型-总结

* 08 第八章用户画像项目-统计型标签/

* 01 统计型标签/

* 01 068_统计型标签_年龄段

* 02 069_统计型标签_支付方式_统计数量

* 03 070_统计型标签_支付方式_分组的迷思

* 04 071_统计型标签_支付方式_完成

* 05 072_统计型标签_支付方式_最近

* 06 073_统计型标签_消费周期

* 09 第九章用户画像项目-机器学习入门/

* 01 机器学习介绍/

* 01 074_机器学习入门_什么是学习型算法

* 02 075_机器学习入门_概念

* 02 Zeppelin/

* 01 076_机器学习入门_Zeppelin_安装

* 02 077_机器学习入门_Zeppelin_介绍

* 03 078_机器学习入门_Zeppelin_基础使用

* 03 房价案例/

* 01 079_机器学习入门_房价预测_绘制价格直方图

* 02 080_机器学习入门_房价预测_绘制特征关系

* 03 081_机器学习入门_房价预测_算法选择

* 04 082_机器学习入门_房价预测_空值处理

* 05 083_机器学习入门_房价预测_顺序特征编码

* 06 084_机器学习入门_房价预测_组合特征

* 07 085_机器学习入门_房价预测_特征编码_查看特征

* 08 086_机器学习入门_房价预测_特征编码_Indexer

* 09 087_机器学习入门_房价预测_OneHot

* 10 088_机器学习入门_房价预测_生成特征列

* 11 089_机器学习入门_房价预测_模型建立

* 10 第十章用户画像项目-挖掘型标签/

* 01 RFM/

* 01 090_挖掘型标签_用户价值模型_需求

* 02 091_挖掘型标签_用户价值模型_RFM

* 03 092_挖掘型标签_用户价值模型_实现步骤

* 04 093_挖掘型标签_用户价值模型_求得RFM

* 05 094_挖掘型标签_用户价值模型_打分

* 06 095_挖掘型标签_用户价值模型_训练

* 07 095_挖掘型标签_用户价值模型_预测

* 08 096_挖掘型标签_用户价值模型_生成标签

* 09 097_挖掘型标签_用户活跃度模型

* 02 PSM/

* 01 098_挖掘型标签_价格敏感度_PSM求值思路

* 02 099_挖掘型标签_价格敏感度_PSM打分

* 03 100_挖掘型标签_价格敏感度_肘部法则

* 03 购物性别/

* 01 101_挖掘型标签_购物性别_决策树

* 02 102_挖掘型标签_购物性别_创建多源基类

* 03 103_挖掘型标签_购物性别_数据处理

* 04 104_挖掘型标签_购物性别_训练预测

* 05 105_挖掘型标签_购物性别_完结

* 04 阶段四中级进修课-千亿级电商数仓项目-离线部分/

* 01 第一章千亿级电商数仓项目-离线部分-数仓概述及kettle框架学习/

* 00 资料/

* 01 数仓离线与实时(1).txt

* 01 项目概述/

* 01 01-课程目标

* 02 02-电商行业与电商系统介绍

* 03 03-数仓项目整体技术架构介绍

* 04 04-数仓项目架构-kylin补充

* 05 05-数仓具体技术介绍与项目环境介绍

* 02 kettle安装及使用/

* 01 06-kettle的介绍与安装

* 02 07-kettle的入门案例

* 03 08-kettle输入组件之json输入与表输入

* 04 09-kettle输入组件之生成记录组件

* 05 10-kettle输出组件之文本文件输出

* 06 11-kettle输出组件之表输出插入更新删除组件

* 03 kettle整合大数据框架/

* 01 12-kettle整合hadoop

* 02 13-kettle-hadoopfileinput组件

* 03 14-kettle-hadoopfileoutput组件

* 04 15-kettle整合hive

* 05 16-kettle-hive表输入组件

* 06 17-kettle-hive表输出组件

* 07 18-kettle执行hivesql组件

* 04 kettle转换组件/

* 01 19-kettle转换组件之值映射增加序列字段选择

* 05 kettle流程控件/

* 01 20-kettle流程控件-switchcase组件

* 02 21-kettle流程控件-过滤记录组件

* 06 kettle连接组件/

* 01 22-kettle连接组件

* 07 kettle作业及linux部署/

* 01 23-kettle的作业介绍

* 02 24-kettle-转换命名参数

* 03 25-linux部署kettle

* 04 26-pansh执行转换任务

* 05 27-kitchensh执行转换任务

* 02 第二章千亿级电商数仓项目-离线部分-数仓分层设计及业务数据采集/

* 01 数仓理论/

* 01 01-课程目标与课程内容介绍

* 02 02-数仓维度建模设计

* 03 03-数仓为什么分层

* 04 04-数仓分层思想和作用

* 05 05-数仓中表的分类和同步策略

* 06 06-数仓中表字段介绍以及表关系梳理

* 02 项目环境初始化/

* 01 07-项目环境初始化

* 03 缓慢变化维/

* 01 08-缓慢变化维问题以及常见解决方案

* 02 09-商品案例-每日全量采集方案

* 03 10-每日全量案例实现

* 04 拉链表技术/

* 01 11-拉链表技术介绍

* 02 12-拉链表技术实现-第一次导入数据到拉链表

* 03 13-拉链表技术实现--历史数据更新

* 04 14-拉链表技术实现-新增数据插入以及合并

* 05 数据采集/

* 01 15-商品维度数据第一次全量导入拉链表

* 02 16-商品维度数据第二次增量导入

* 03 17-周期性事实表同步操作

* 04 18-其余表增量抽取

* 03 第三章千亿级数仓-离线部分-订单业务指标实现/

* 01 订单时间维度指标实现/

* 01 01-今日课程内容和课程目标

* 02 02-订单时间维度指标需求分析

* 03 03-使用kettle生成日期维度数据

* 04 04-订单指标时间维度分析--每个季度

* 05 05-订单指标时间维度-每个月-每个周-休息日节假日工作日

* 02 订单指标区域维度商品分类维度实现/

* 01 06-订单指标区域维度和分类维度需求分析

* 02 07-店铺区域维度数据拉宽

* 03 08-商品分类表维度数据拉宽

* 04 09-事实表维度数据拉宽操作

* 05 10-全国无商品分类维度指标统计

* 06 11-全国一级商品分类维度指标开发

* 07 12-大区二级商品分类维度指标统计

* 03 用户订单行为指标/

* 01 13-用户订单行为指标需求分析

* 02 14-ETL处理-订单时间标志宽表处理

* 03 15-用户订单行为指标开发一

* 04 16-指标开发第二部分

* 05 17-指标开发第四部分

* 06 18-创建ads层指标表存储数据

* 04 第四章千亿级电商数仓项目-离线部分-日志数据采集及ETL处理/

* 01 数据采集-flume0/

* 01 01-今日课程目标与课程内容介绍

* 02 02-网站流量日志获取方式介绍

* 03 03-埋点js自定义采集原理分析

* 04 04-网站流量日志-flume采集

* 05 05-flume采集核心配置介绍

* 06 06-flume采集程序启动验证

* 07 07-flume采集输出hdfs目录分析

* 08 08-flume自定义拦截器代码编写- (1)

* 09 08-flume自定义拦截器代码编写- (2)

* 02 ETL处理-点击流模型/

* 01 10-ETL处理pageview-visit模型介绍及实现思路

* 02 11-ETL处理-创建hive表接收ETL处理后数据

* 03 12-ETL处理代码-普通版本-数据清洗过滤实现

* 04 13-ETL处理代码-普通版本-pageview模型实现

* 05 14-ETL处理代码-visit模型以及程序运行验证

* 06 15-ETL处理代码-数据倾斜解决思路

* 07 16-ETL处理代码-数据倾斜版本-rangepartitioner均匀分区实现

* 08 17-ETL处理代码-数据倾斜版本-第一次生成sessionid

* 09 18-ETL处理代码-数据倾斜版本-使用累加器修复分区边界

* 10 19-ETL处理代码-数据倾斜版本-边界修复验证

* 11 20-ETL处理代码-数据倾斜版本-最终实现以及验证

* 05 第五章千亿级电商数仓项目-离线部分-流量指标开发/

* 01 流量指标开发/

* 01 01-今日课程目标与课程内容介绍

* 02 02-生成明细表数据

* 03 03-流量分析常见指标-基础级-复合级指标

* 04 04-常见流量分析模型

* 05 05-基础级指标统计

* 06 06-基础级指标多维统计分析

* 07 07-复合指标统计

* 08 08-分组topn问题-开窗函数

* 09 09-受访分析

* 10 10-访客分析

* 11 11-访客visit分析

* 12 12-数据导出

* 02 工作流调度/

* 01 13-工作流调度和实现方式

* 02 14-数据导出脚本编写-第一部分

* 03 15-数据导出脚本编写-第二部分

* 04 16-增量抽取数据脚本编写

* 05 17-flume启动停止脚本与数据预处理脚本

* 06 18-ETL以及指标计算脚本编写

* 07 19-azkaban定时调度job编写

* 06 第六章千亿级电商数仓项目-离线部分-Apache kylin/

* 01 kylin介绍与入门/

* 01 01今日课程目标与课程内容介绍

* 02 02-kylin简介以及应用场景

* 03 03-kylin的优势以及数据流程图

* 04 04-kylin的安装

* 05 05-kylin入门案例

* 06 06-kylin入门案例结果验证

* 07 07-kylin入门案例-多张表

* 08 08-kylin入门案例-一张事实表多张维度表

* 02 kylin工作原理/

* 01 09-kylin维度和度量以及cube与cuboid

* 02 10-kylin工作原理-技术架构

* 03 kylin增量构建与碎片管理/

* 01 11-kylin全量构建与增量构建介绍

* 02 12-增量构建model准备

* 03 13-kylin中cube增量构建演示

* 04 14-kylin增量构建restapi方式

* 05 15-kylin碎片管理-手动合并

* 06 16-kylin碎片管理-手动删除segment

* 07 17-kylin碎片管理自动合并策略及案例

* 08 18-kylin自动保留策略以及案例

* 09 19-jdbc方式查询kylin

* 07 第七章千亿级电商数仓项目-离线部分-Apache superset/

* 01 kylin优化/

* 01 01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize

* 02 02-cube优化-衍生维度

* 03 03-cube优化-聚合组

* 04 04-cube调优案例

* 02 数仓指标-kylin实现/

* 01 05-kylin接入数仓开发

* 03 Apache superset/

* 01 06-apache superset简介

* 02 07-superset的安装

* 03 08-superset入门案例

* 04 09-superset菜单功能介绍

* 05 10-superset订单案例实战

* 06 11-superset dashboard实战

* 07 12-superset的权限控制

* 08 13-superset业务开发

* 05 阶段五中级进修课-千亿级电商数仓项目-实时部分/

* 01 第一章千亿级电商数仓项目-实时部分-项目介绍及环境搭建/

* 00 资料/

* 01 数仓离线与实时.txt

* 01 实时计算应用场景及技术选型/

* 01 01.【实时数仓-01】课程目标

* 02 02.【实时数仓-01】实时计算应用场景和技术选型

* 03 03.【实时数仓-01】项目实施环境

* 02 项目背景及架构/

* 01 04.【实时数仓-01】需求分析介绍

* 02 05.【实时数仓-01】常见的软件工程模型

* 03 06.【实时数仓-01】实施方案

* 04 07.【实时数仓-01】实时数仓的整体架构

* 03 canal的介绍及安装部署/

* 01 08.【实时数仓-01】canal的介绍

* 02 09.【实时数仓-01】canal的安装部署

* 03 10.【实时数仓-01】canal的客户端代码编写

* 04 11.【实时数仓-01】canal的客户端测试

* 04 protobuf介绍及使用/

* 01 12.【实时数仓-01】potobuf数据格式化的引入

* 02 13.【实时数仓-01】protobuf的介绍及环境初始化

* 03 14.【实时数仓-01】protobuf的使用

* 04 15.【实时数仓-01】protobuf整合canalClient

* 05 canal架构及原理/

* 01 16.【实时数仓-01】mysql的主备原理

* 02 17.【实时数仓-01】canal的工作原理及架构

* 03 18.【实数数仓-01】canal的工作原理-客户端和服务端交互协议以及组件介绍

* 04 19.【实时数仓-01】canal的工作原理EventStore

* 05 20.【实时数仓-01】canal的工作原理Eventparser

* 02 第二章千亿级电商数仓项目-实时部分-canal客户端开发/

* 01 canal的高可用部署/

* 01 01.【实时数仓-02】课程目标

* 02 02.【实时数仓-02】canal服务端的ha设置及演示

* 03 03.【实时数仓-02】canal客户端的ha配置

* 02 canal客户端模块开发/

* 01 04.【实时数仓-02】项目开发-环境初始化

* 02 05.【实时数仓-02】项目开发-canal客户端-环境初始化

* 03 06.【实时数仓-02】项目开发-canal客户端-核心代码编写

* 04 07.【实时数仓-02】项目开发-canal客户端-自定义序列化

* 05 08.【实时数仓-02】项目开发-canal客户端-binlog的protobuf序列化实现

* 06 09.【实时数仓-02】项目开发-canal客户端-将binlog日志使用protobuf序列化后写入kafka集群

* 03 实时ETL模块开发环境初始化/

* 01 10.【实时数仓-02】项目开发-实时ETL-环境初始化

* 02 11.【实时数仓-02】项目开发-实时ETL-Flink流式计算程序的初始化

* 03 12.【实时数仓-02】项目开发-实时ETL-根据数据来源封装ETL基类

* 03 第三章千亿级电商数仓项目-实时部分-维度数据处理及logpasing框架使用/

* 01 实时ETL模块维度数据处理/

* 01 01.【实时数仓-03】课程目标

* 02 02.【实时数仓-03】实时ETL-Flink程序解析Kafka中的ProtoBuf

* 03 03.【实时数仓-03】实时ETL-维度数据的样例类定义

* 04 04.【实时数仓-03】实时ETL-维度数据的全量装载

* 05 05.【实时数仓-03】实时ETL-维度数据的增量更新

* 02 实时ETL模块-logparsing框架使用/

* 01 06.【实时数仓-03】实时ETL-点击流日志ETL引入logparsing框架介绍

* 02 07.【实时数仓-03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing官方案例介绍

* 03 08.【实时数仓-03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing入门案例

* 04 09.【实时数仓-03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing框架应用到点击流日志样例类中

* 04 第四章千亿级电商数仓项目-实时部分-点击流及订单业务数据开发/

* 01 实时ETL模块-点击流数据开发/

* 01 01.【实时数仓-04】课程目标

* 02 02.【实时数仓-04】实时ETL-点击流ETL-定义拉宽后的点击流对象样例类

* 03 03.【实时数仓-04】实时ETL-点击流ETL-实时拉宽实现方案

* 04 04.【实时数仓-04】实时ETL-点击流ETL-点击流日志转换成对象

* 05 05.【实时数仓-04】实时ETL-点击流ETL-将点击流对象转换成拉宽后的点击流对象

* 06 06.【实时数仓-04】实时ETL-点击流ETL-将拉宽后的点击流对象写入到kafka集群

* 07 07.【实时数仓-04】实时ETL-点击流ETL-阶段总结

* 02 实时ETL模块-订单明细数据开发/

* 01 08.【实时数仓-04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL需求分析

* 02 08.【实时数仓-04】实时ETL-订单ETL-订单实时ETL业务开发

* 03 09.【实时数仓-04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细样例类定义

* 04 10.【实时数仓-04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细异步请求关联维度表数据

* 05 11.【实时数仓-04】实时ETL-订单明细ETL-异步IO的原理

* 06 12.【实时数仓-04】实时ETL-订单明细ETL-将订单明细数据写入到kafka集群

* 07 13.【实时数仓-04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL到hbase并测试

* 08 14.【实时数仓-04】实时ETL-商品数据ETL-商品表数据实时拉宽写入到kafka集群

* 03 实时ETL模块-商品购物车评论数据开发/

* 01 15.【实时数仓-04】实时ETL-购物车数据ETL-购物车数据实时拉宽写入到kafka集群

* 02 16.【实时数仓-04】实时ETL-评论数据ETL-评论数据实时拉宽写入到kafka集群

* 03 17.【实时数仓-04】实时ETL-导入数据模拟生成器

* 05 第五章千亿级电商数仓项目-实时部分-Phoenix及Druid部署/

* 01 Phoenix的安装部署及使用/

* 01 01.【实时数仓-05】课程目标

* 02 02.【实时数仓-05】Phoenix的介绍

* 03 03.【实时数仓-05】Phoenix的安装部署

* 04 04.【实时数仓-05】Phoenix的入门案例

* 05 05.【实时数仓-05】Phoenix创建与Hbase的映射

* 06 06.【实时数仓-05】使用Phoenix构建二级索引加快查询效率

* 07 07.【实时数仓-05】Phoenix-使用订单明细创建Phoenix映射表并jdbc连接Phoenix

* 02 Flink的程序优化/

* 01 08.【实时数仓-05】Flink的程序优化

* 03 Druid安装部署及使用/

* 01 09.【实时数仓-05】Druid的介绍

* 02 10.【实时数仓-05】Druid的安装和部署

* 03 11.【实时数仓-05】Druid-Druid的入门案例

* 04 12.【实时数仓-05】Druid-Druid的摄取本地文件案例

* 05 13.【实时数仓-05】Druid-Druid的摄取HDFS文件案例

* 06 14.【实时数仓-05】Druid-Druid的摄取Kafka流式数据案例

* 07 15.【实时数仓-05】Druid-Druid的摄取配置文件格式说明

* 08 16.【实时数仓-05】Druid-Druid的数据查询

* 06 第六章千亿级电商数仓项目-实时部分-Druid进行OLAP分析及superset可视化/

* 01 使用Druid进行OLAP分析/

* 01 01.【实时数仓-06】课程目标

* 02 02.【实时数仓-06】Druid-jdbc操作Druid

* 03 03.【实时数仓-06】Druid-点击流日志指标分析

* 04 04.【实时数仓-06】Druid-订单数指标分析

* 02 数仓可视化模块介绍/

* 01 05.【实时数仓-06】导入数据可视化项目模块

* 03 Druid的架构及原理/

* 01 06.【实时数仓-06】Druid的架构和原理-索引服务介绍

* 02 07.【实时数仓-06】Druid的架构和原理-存储服务和查询服务节点介绍

* 03 08.【实时数仓-06】Druid的架构和原理-Druid数据存储

* 04 Superset安装部署及使用/

* 01 09.【实时数仓-06】superset的介绍

* 02 10.【实时数仓-06】superset的安装部署

* 03 11.【实时数仓-06】superset的入门案例

* 04 12.【实时数仓-06】Mysql订单分析案例

* 05 13.【实时数仓-06】superset的权限介绍

* 06 14.【实时数仓-06】superset的自定义角色

* 狂野大数据 - 预习课/

* 01 01-Linux/

* 01 01-Linux的系统概述和发行版

* 02 02-Linux的系统的安装

* 03 03-Linux的系统启动

* 04 04-Linux和CRT连接

* 05 05-CRT实现文件的上传和下载

* 06 06-虚拟机的快照功能

* 07 07-Linux目录结构

* 08 08-Linux操作命令1

* 09 09-Linux操作命令2

* 10 10-Linux操作命令3

* 11 11-Linux操作命令4

* 12 12-Linux操作命令5

* 13 13-Linux操作命令6

* 14 14-vi编辑器

* 15 15-其他玲玲操作

* 16 16-虚拟机网络配置

* 17 17-jdk安装

* 18 18-Mysql的安装

* 02 02-Linux/

* 01 01-Shell的入门

* 02 02-Shell的变量定义

* 03 03-Shell的变量定义-readonly和unset

* 04 04-Shell的变量-环境变量

* 05 05-Shell的变量-特殊变量

* 06 06-Shell的变量-字符串

* 07 07-小结

* 08 08-算数运算

* 09 09-if语句-格式1

* 10 10-if语句-格式2

* 11 11-if语句-格式3

* 03 03-Linux/

* 01 01-Shell编程-for循环-格式1

* 02 02-Shell编程-for循环-格式2

* 03 04-Shell编程-死循环

* 04 05-Shell编程-case语句

* 05 06-Shell编程-break和continue语句

* 06 07-Shell编程-shell中的函数-格式

* 07 08-Shell编程-shell中的函数2-有形参有返回值函数

* 08 09-Shell编程-shell中的函数2-其他使用

* 09 10-Shell编程-数组-数组的基本操作

* 10 11-Shell编程-数组-数组的变量

* 11 12-Shell编程-select语句

* 12 13-Shell编程-shell脚本的相互调用

* 13 14-Shell编程-案例-猜字游戏

* 14 15-Shell编程-案例-安装jdk

* 15 16-Shell编程-案例-备份数据库

* 16 17-Shell编程-案例-备份数据库-定时执行

* 17 18-Shell编程-案例-备份数据库-定时执行-删除

* 18 19-三台虚拟机环境搭建-虚拟机克隆和内存设置

* 19 20-三台虚拟机环境搭建-修改Mac和ip地址

* 20 21-三台虚拟机环境搭建-修改主机名和域名映射

* 21 22-三台虚拟机环境搭建-关闭防火墙和Selinux

* 22 23-三台虚拟机环境搭建-免密登录

* 23 24-三台虚拟机环境搭建-时钟同步

* 24 25-三台虚拟机环境搭建-安装jdk

* 04 04-Zookeeper/

* 01 01-Zookeeper的基本介绍

* 02 02-Zookeeper的特性

* 03 03-Zookeeper的集群角色

* 04 04-Zookeeper的环境搭建

* 05 05-Zookeeper的数据模型

* 06 06-Zookeeper的节点类型avi

* 07 07-Zookeeper的节点操作

* 08 08-Zookeeper的节点属性

* 09 09-Zookeeper的应用-动态上下线

* 10 10-Zookeeper的一键启动和shell问题解决

* 05 05-Zookeeper/

* 01 01-Zookeeper的watch机制

* 02 02-Zookeeper的watch机制2

* 03 03-Zookeeper的JavaAPI操作-准备工作avi

* 04 04-Zookeeper的JavaAPI操作-创建节点

* 05 05-Zookeeper的JavaAPI操作-创建临时节点

* 06 06-Zookeeper的JavaAPI操作-其他节点操作

* 07 07-Zookeeper的JavaAPI操作-递归删除节点

* 08 08-Zookeeper的JavaAPI操作-watch机制

* 09 09-Zookeeper的JavaAPI操作-watch机制-监控子节点

* 10 10-Zookeeper的JavaAPI操作-选举机制

* 11 11-Zookeeper如何保证数据的一致性

* 课件资料/

* 课件资料-url合集.txt

* 狂野大数据 - 正式课 - 4期 /

* 03 狂野大数据 - 正式课/

* 01 第一章预科学习/

* 01 1-1 大数据技术转型必备知识与学习计划-1

* 01 1-1 大数据技术转型必备知识与学习计划-2

* 02 1-2 不可不谈：大数据与Java云计算AI的关系

* 03 1-3 海量数据：传统IT开发无法解决的瓶颈

* 04 1-4 分布式：大数据的私人订制

* 05 1-5 互联网大厂大数据开发的标配：实时计算

* 06 1-6 BI技术：大数据开发最后一公里

* 07 1-7 前置课程知识串讲1

* 08 1-8 前置课程知识串讲2

* 09 1-9 前置课程知识串讲3-1

* 09 1-9 前置课程知识串讲3-2

* 09 1-9 前置课程知识串讲3-3

* 10 1-10 前置课程知识串讲4

* 11 1-11 前置课程知识串讲5-1

* 11 1-11 前置课程知识串讲5-2

* 12 1-12 前置课程知识串讲6

* 13 1-13 前置课程知识串讲8

* 02 第二章狂野大数据直播/

* 01 2-1 开班仪式

* 02 2-2 Linux服务器

* 03 2-3 Linux服务器

* 04 2-4 Linux服务器

* 05 2-5 Linux服务器

* 06 2-6 Hadoop

* 07 2-7 Hadoop

* 08 2-8 Hadoop

* 09 2-9 Hadoop

* 10 2-10 Hadoop

* 11 2-11 Hadoop

* 12 2-12 Hadoop

* 13 2-13 Hadoop

* 14 2-14 Hadoop

* 15 2-15 Hadoop

* 16 2-16 Hadoop

* 17 2-17 Hadoop

* 18 2-18 Hadoop

* 19 2-19 Hive

* 20 2-20 Hive

* 21 2-21 Hive=

* 22 2-22 Hive

* 23 2-23 Hive

* 24 2-24 Hive-1

* 24 2-24 Hive-2

* 25 2-25 Hive

* 26 2-26 项目一

* 27 2-27 项目一

* 28 2-28 项目一

* 29 2-29 项目一

* 30 2-30 项目一

* 31 2-31 项目一.txt

* 32 2-32 项目一

* 33 2-33 项目一

* 34 2-34 项目一

* 35 2-35 项目一

* 36 2-36 项目一

* 37 2-37 项目一

* 38 2-38 项目一

* 39 2-39 项目一

* 40 2-40 项目一

* 41 2-41 项目一

* 42 2-42 项目一

* 43 2-43 项目一

* 03 第三章 NoSQL/

* 01 3-1 NoSQL

* 02 3-2 NoSQL

* 03 3-3 NoSQL

* 04 3-4 NoSQL

* 05 3-5 NoSQL

* 06 3-6 NoSQL

* 07 3-7 NoSQL

* 08 3-8 NoSQL

* 09 3-9 NoSQL

* 10 3-10 NoSQL

* 11 3-11 NoSQL

* 12 3-12 NoSQL

* 13 3-13 NoSQL

* 04 第四章项目一串讲/

* 01 4-1 项目一串讲

* 02 4-2 项目一串讲

* 03 4-3 项目一串讲

* 04 4-4 项目一串讲

* 05 第五章 Python/

* 01 5-1 Python.txt

* 02 5-2 Python.txt

* 03 5-3 Python.txt

* 04 5-4 Python.txt

* 05 5-5 Python.txt

* 06 5-6 Python

* 07 5-7 Python

* 08 5-8 Python

* 09 5-9 Python

* 10 5-10 Python

* 11 5-11 Python

* 06 第六章 PySpark/

* 01 6-1 PySpark.txt

* 02 6-2 PySpark.txt

* 03 6-3 PySpark

* 04 6-4 PySpark

* 05 6-5 PySpark-1

* 05 6-5 PySpark-2

* 06 6-6 PySpark

* 07 6-7 PySpark

* 08 6-8 PySpark

* 09 6-9 PySpark

* 10 6-10 PySpark

* 11 6-11 PySpark

* 12 6-12 PySpark

* 13 6-13 PySpark

* 14 6-14 PySpark

* 15 6-15 PySpark

* 07 第七章项目二/

* 01 7-1 项目二

* 02 7-2 项目二

* 03 7-3 项目二

* 04 7-4 项目二

* 05 7-5 项目二

* 06 7-6 项目二-1

* 06 7-6 项目二-2

* 07 7-7 项目二

* 08 7-8 项目二

* 09 7-9 项目二

* 10 7-10 就业指导课-1

* 10 7-10 就业指导课-2

* 11 7-11 项目二

* 12 7-12 项目二

* 13 7-13 项目二

* 14 7-14 就业指导课-1

* 14 7-14 就业指导课-2

* 15 7-15 项目二

* 16 7-16 项目二

* 08 第八章 Flink/

* 01 8-1 Flink

* 02 8-2 Flink

* 03 8-3 Flink-1

* 03 8-3 Flink-2

* 04 8-4 Flink

* 05 8-5 Flink

* 06 8-6 Flink-1

* 06 8-6 Flink-2

* 06 8-6 Flink-3

* 07 8-7 Flink-1

* 07 8-7 Flink-2

* 08 8-8 Flink

* 09 8-9 Flink

* 10 8-10 Flink-1

* 10 8-10 Flink-2

* 11 8-11 Flink

* 12 8-12 Flink

* 13 8-13 Flink

* 14 8-14 Flink

* 15 8-15 Flink

* 16 8-16 Flink

* 17 8-17 Flink

* 18 8-18 Flink

* 19 8-19 Flink

* 20 8-20 Flink

* 09 第九章面试加强课/

* 01 9-1 面试加强课-1

* 01 9-1 面试加强课-2

* 02 9-2 面试加强课

* 03 9-3 面试加强课

* 04 9-4 面试加强课

* 10 第十章项目三/

* 01 10-1 项目三

* 01 10-1 项目三(1)

* 02 10-2 项目三

* 02 10-2 项目三(1)

* 03 10-3 项目三

* 03 10-3 项目三(1)

* 04 10-4 项目三

* 04 10-4 项目三(1)

* 05 10-5 项目三

* 05 10-5 项目三(1)

* 06 10-6 项目三

* 06 10-6 项目三(1)

* 07 10-7 项目三

* 07 10-7 项目三(1)

* 08 10-8 项目三

* 08 10-8 项目三(1)

* 09 10-9 项目三

* 09 10-9 项目三(1)

* 10 10-10 项目三

* 10 10-10 项目三(1)

* 11 10-11 项目三

* 12 10-12 项目三

* 13 10-13 项目三

* 14 10-14 项目三

* 15 10-15 项目三

* 16 10-16 项目三

* 17 10-17 项目三

* 18 10-18 项目三.txt

* 19 10-19 加餐课-1

* 19 10-19 加餐课-2

* 20 10-20 加餐课

* 21 10-21 加餐课

* 22 10-22 加餐课

* 23 10-23 加餐课

* 24 10-24 加餐课-1

* 24 10-24 加餐课-2

* 狂野大数据 - 正式课 - 5期 /

* 01 第一章预科学习（五期）/

* 01 1-1 海量数据：传统IT开发无法解决的瓶颈

* 02 1-2 互联网大厂大数据开发的标配：实时计算

* 03 1-3 Java基础预科

* 04 1-4 Java基础预科

* 05 1-5 Java基础预科

* 06 1-6 Java基础预科

* 07 1-7 Java基础预科

* 08 1-8 Java基础预科

* 09 1-9 Java基础预科

* 02 第二章狂野大数据/

* 01 2-1 开班典礼

* 02 2-2 Linux-开发环境构建

* 03 2-3 Linux-开发环境构建

* 04 2-4 Linux-开发环境构建-1

* 04 2-4 Linux-开发环境构建-2

* 05 2-5 Linux-集群环境构建

* 06 2-6 Hadoop（1）

* 07 2-7 Hadoop（2）

* 08 2-8 Hadoop（3）

* 09 2-9 Hadoop（3）

* 10 2-10 Hadoop（4）

* 11 2-11 Hadoop（5）

* 12 2-12 Hadoop（6）

* 13 2-13 Hadoop（6）-1

* 13 2-13 Hadoop（6）-2

* 14 2-14 Hadoop（7）

* 15 2-15 Hadoop（8）-1

* 15 2-15 Hadoop（8）-2

* 16 2-16 Hadoop（9）

* 17 2-17 Hadoop（9）

* 18 2-18 Hadoop（10）-1

* 18 2-18 Hadoop（10）-2

* 18 2-18 Hadoop（10）-3

* 19 2-19 Hive(1)

* 20 2-20 Hive(2)-1

* 20 2-20 Hive(2)-2

* 21 2-21 Hive(2)

* 22 2-22 Hive(3)

* 23 2-23 Hive(4)

* 24 2-24 Hive(5)

* 25 2-25 Hive(6)

* 26 2-26 Hive(7)

* 27 2-27 Hive(7)-1

* 27 2-27 Hive(7)-2

* 28 2-28 项目一（1）

* 29 2-29 项目一（2）-1

* 29 2-29 项目一（2）-2

* 30 2-30 项目一（3）

* 31 2-31 项目一（3）

* 32 2-32 项目一（4）

* 33 2-33 项目一（5）

* 34 2-34 项目一（6）

* 35 2-35 项目一（6）

* 36 2-36 项目一（7）

* 37 2-37 项目一（8）

* 38 2-38 项目一（9）

* 39 2-39 项目一（9）

* 40 2-40 项目一（10）

* 41 2-41 项目一（11）

* 42 2-42 项目一（12）

* 43 2-43 项目一（12）

* 44 2-44 项目总结（13）

* 45 2-45 NoSQL（1）

* 46 2-46 NoSQL

* 47 2-47 NoSQL（4）

* 48 2-48 NoSQL（5）

* 49 2-49 NoSQL（6）

* 50 2-50 NoSQL（6）

* 51 2-51 NoSQL（7）

* 52 2-52 NoSQL（8）-1

* 52 2-52 NoSQL（8）-2

* 53 2-53 NoSQL（9）

* 54 2-54 NoSQL（9）-1

* 54 2-54 NoSQL（9）-2

* 55 2-55 NoSQL（10）

* 56 2-56 NoSQL（11）

* 57 2-57 NoSQL（11）

* 58 2-58 NoSQL（11）

* 59 2-59 NoSQL（12）

* 60 2-60 NoSQL（13）

* 61 2-61 NoSQL（14）

* 62 2-62 NoSQL（14）

* 63 2-63 Python（1）

* 64 2-64 Python（2）

* 65 2-65 Python（3）

* 66 2-66 Python（3）-1

* 66 2-66 Python（3）-2

* 67 2-67 Python（4）

* 68 2-68 Python（5）

* 69 2-69 PySpark（6）

* 70 2-70 PySpark（6）

* 71 2-71 PySpark（7）

* 72 2-72 PySpark（8）

* 73 2-73 PySpark（9）

* 74 2-74 PySpark（9）

* 75 2-75 PySpark（10）

* 76 2-76 PySpark（11）

* 77 2-77 PySpark（12）

* 78 2-78 PySpark（13）

* 79 2-79 PySpark（14）

* 80 2-80 PySpark（14）

* 81 2-81 PySpark

* 82 2-82 PySpark

* 83 2-83 就业指导

* 84 2-84 就业指导

* 85 2-85 就业指导

* 86 2-86 项目二

* 87 2-87 项目二

* 88 2-88 项目二

* 89 2-89 项目二

* 90 2-90 项目二

* 91 2-91 项目二

* 92 2-92 项目二

* 93 2-93 项目二

* 94 2-94 项目二

* 95 2-95 项目二

* 96 2-96 项目二

* 97 2-97 项目二

* 98 2-98 项目二

* 99 2-99 项目二

* 100 2-100 项目二

* 101 2-101 Flink

* 102 2-102 Flink-1

* 102 2-102 Flink-2

* 102 2-102 Flink-3

* 103 2-103 Flink

* 104 2-104 Flink

* 104 2-104 Flink(1)

* 105 2-105 Flink

* 106 2-106 Flink

* 107 2-107 Flink

* 108 2-108 Flink

* 109 2-109 Flink

* 110 2-110 Flink

* 111 2-111 Flink

* 112 2-112 Flink

* 113 2-113 面试加强课

* 114 2-114 面试加强课

* 115 2-115 面试加强课

* 116 2-116 面试加强课

* 117 2-117 项目三

* 118 2-118 项目三

* 119 2-119 项目三

* 120 2-120 项目三

* 121 2-121 项目三

* 122 2-122 项目三

* 123 2-123 项目三

* 124 2-124 项目三

* 125 2-125 项目三

* 126 2-126 项目三

* 127 2-127 项目三

* 128 2-128 项目三

* 129 2-129 项目三

* 130 2-130 项目三

* 131 2-131 项目三

* 132 2-132 项目三

* 03 第三章亚秒级实时计算进阶课/

* 01 3-1 Flink源码剖析-1

* 01 3-1 Flink源码剖析-2

* 01 3-1 Flink源码剖析-3

* 狂野大数据 - 正式课 - 6期/

* 01 阶段一狂野大数据/

* 01 第一章预科学习/

* 01 1-1 海量数据：传统IT开发无法解决的瓶颈

* 02 1-2 互联网大厂大数据开发的标配：实时计算

* 03 1-3 前置课程知识串讲1

* 04 1-4 前置课程知识串讲2

* 05 1-5 前置课程知识串讲3

* 06 1-6 前置课程知识串讲4

* 07 1-7 前置课程知识串讲5

* 08 1-8 前置课程知识串讲6-1

* 08 1-8 前置课程知识串讲6-2

* 09 1-9 前置课程知识串讲7

* 10 1-10 java-1

* 10 1-10 java-2

* 11 1-11 Java

* 12 1-12 Java

* 13 1-13 Java

* 14 1-14 Java

* 15 1-15 MySQL

* 16 1-16 MySQL

* 17 1-17 MySQL

* 18 1-18 Linux-1

* 18 1-18 Linux-2

* 19 1-19 Doris

* 20 1-20 Doris

* 21 1-21 Doris

* 22 1-22 Doris

* 23 1-23 开班典礼

* 02 第二章狂野大数据/

* 01 2-1 Linux服务期（1）

* 02 2-2 Linux服务期（2）

* 03 2-3 Linux服务期（3）

* 04 2-4 Linux服务期（3）

* 05 2-5 Hadoop（1）

* 06 2-6 Hadoop（2）-1

* 06 2-6 Hadoop（2）-2

* 07 2-7 Hadoop（3）

* 08 2-8 Hadoop（3）

* 09 2-9 Hadoop（4）

* 10 2-10 Hadoop（5）

* 11 2-11 Hadoop（6）

* 12 2-12 Hadoop（7）

* 13 2-13 Hadoop（8）

* 14 2-14 Hadoop（8）

* 15 2-15 Hadoop（9）

* 16 2-16 Hadoop（10）

* 17 2-17 Hive（1）

* 18 2-18 Hive（1）

* 19 2-19 Hive（2）

* 20 2-20 Hive（3）

* 21 2-21 Hive（4）

* 22 2-22 Hive（5）

* 23 2-23 Hive（6）

* 24 2-24 Hive（6）-1

* 24 2-24 Hive（6）-2

* 25 2-25 Hive（7）-1

* 25 2-25 Hive（7）-2

* 26 2-26 Hive（8）

* 27 2-27 项目一

* 28 2-28 项目一

* 29 2-29 项目一

* 30 2-30 项目一

* 31 2-31 项目一

* 32 2-32 项目一

* 33 2-33 项目一-1

* 33 2-33 项目一-2

* 34 2-34 项目一

* 35 2-35 项目一

* 36 2-36 项目一

* 37 2-37 项目一

* 38 2-38 项目一

* 39 2-39 项目一

* 40 2-40 项目一-1

* 40 2-40 项目一-2

* 41 2-41 项目一

* 42 2-42 项目一

* 43 2-43 项目一

* 44 2-44 项目一

* 45 2-45 项目一

* 46 2-46 项目一

* 47 2-47 项目一

* 48 2-48 NoSQL

* 49 2-49 NoSQL

* 50 2-50 NoSQL

* 51 2-51 NoSQL-1

* 51 2-51 NoSQL-2

* 52 2-52 NoSQL

* 53 2-53 NoSQL

* 54 2-54 NoSQL

* 55 2-55 NoSQL

* 56 2-56 NoSQL

* 57 2-57 NoSQL

* 58 2-58 NoSQL

* 59 2-59 NoSQL

* 60 2-60 NoSQL

* 61 2-61 NoSQL

* 62 2-62 NoSQL

* 63 2-63 Python

* 64 2-64 Python

* 65 2-65 Python

* 66 2-66 Python

* 67 2-67 Python

* 68 2-68 Python

* 69 2-69 Pandas

* 70 2-70 Pandas-1

* 70 2-70 Pandas-2

* 71 2-71 PySpark

* 72 2-72 PySpark

* 73 2-73 PySpark

* 74 2-74 PySpark

* 75 2-75 PySpark

* 76 2-76 PySpark

* 77 2-77 PySpark

* 78 2-78 PySpark

* 79 2-79 PySpark

* 80 2-80 PySpark

* 81 2-81 PySpark

* 82 2-82 PySpark

* 83 2-83 PySpark

* 84 2-84 PySpark

* 85 2-85 PySpark

* 86 2-86 PySpark

* 87 2-87 PySpark

* 88 2-88 PySpark

* 89 2-89 PySpark

* 90 2-90 项目二-用户画像解决方案

* 91 2-91 项目二-用户画像解决方案

* 92 2-92 项目二-用户画像解决方案

* 93 2-93 项目二-用户画像解决方案

* 94 2-94 项目二-用户画像解决方案-1

* 94 2-94 项目二-用户画像解决方案-2

* 95 2-95 项目二-用户画像解决方案

* 96 2-96 项目二-用户画像解决方案

* 97 2-97 项目二-用户画像解决方案

* 98 2-98 项目二-用户画像解决方案

* 99 2-99 项目二-用户画像解决方案-1

* 99 2-99 项目二-用户画像解决方案-2

* 100 2-100 项目二-用户画像解决方案

* 101 2-101 项目二-用户画像解决方案

* 102 2-102 项目二-用户画像解决方案

* 103 2-103 项目二-用户画像解决方案

* 104 2-104 项目二-用户画像解决方案

* 105 2-105 Flink

* 106 2-106 项目二-用户画像解决方案

* 107 2-107 Flink

* 108 2-108 Flink

* 109 2-109 Flink

* 110 2-110 Flink

* 111 2-111 Flink-1

* 111 2-111 Flink-2

* 112 2-112 Flink

* 113 2-113 Flink

* 114 2-114 Flink-1

* 114 2-114 Flink-2

* 115 2-115 Flink

* 116 2-116 就业指导课-1

* 116 2-116 就业指导课-2

* 116 2-116 就业指导课-3

* 117 2-117 Flink

* 118 2-118 Flink

* 119 2-119 Flink

* 120 2-120 Flink

* 121 2-121 Flink

* 122 2-122 Flink

* 123 2-123 Flink-1

* 123 2-123 Flink-2

* 124 2-124 Flink-1

* 124 2-124 Flink-2

* 124 2-124 Flink-3

* 124 2-124 Flink-4

* 125 2-125 Flink

* 126 2-126 Flink

* 127 2-127 面试加强课

* 128 2-128 面试加强课

* 129 2-129 面试加强课

* 130 2-130 面试加强课

* 131 2-131 项目三

* 132 2-132 项目三

* 133 2-133 项目三

* 134 2-134 项目三

* 135 2-135 项目三

* 136 2-136 项目三

* 137 2-137 项目三

* 138 2-138 项目三

* 139 2-139 车联网项目

* 140 2-140 常见面试题加强

* 141 2-141 一站制造项目-1

* 141 2-141 一站制造项目-2

* 141 2-141 一站制造项目-3

* 142 2-142 企业级数据仓库0-1构建

* 143 2-143 保险项目-1

* 143 2-143 保险项目-2

* 143 2-143 保险项目-3

* 144 2-144 常见面试题加强

* 03 第三章亚秒级实时计算进阶课/

* 01 3-1 Flink源码剖析-1

* 01 3-1 Flink源码剖析-2

* 01 3-1 Flink源码剖析-3

* 04 阶段作业狂野大数据-第1套试卷/

* 试卷.txt

* 狂野大数据 - 正式课 - 7期 /

* 01 阶段一狂野大数据/

* 01 第一章预科学习/

* 01 1-1 海量数据：传统IT开发无法解决的瓶颈

* 02 1-2 互联网大厂大数据常见的计算引擎

* 03 1-3 前置课程知识串讲

* 04 1-4 前置课程知识串讲-1

* 04 1-4 前置课程知识串讲-2

* 05 1-5 前置课程知识串讲

* 06 1-6 前置课程知识串讲

* 07 1-7 前置课程知识串讲

* 08 1-8 前置课程知识串讲

* 09 1-9 前置课程知识串讲

* 10 1-10 前置课程知识串讲-1

* 10 1-10 前置课程知识串讲-2

* 11 1-11 前置课程知识串讲

* 02 第二章狂野大数据/

* 01 2-1 Linux服务器-1

* 01 2-1 Linux服务器-2

* 02 2-2 Linux服务器

* 03 2-3 Linux服务器

* 04 2-4 Hadoop

* 05 2-5 Hadoop

* 06 2-6 Hadoop

* 07 2-7 Hadoop-1

* 07 2-7 Hadoop-2

* 08 2-8 Hadoop

* 09 2-9 Hadoop

* 10 2-10 Hadoop-1

* 10 2-10 Hadoop-2

* 11 2-11 Hadoop

* 12 2-12 Hive

* 13 2-13 Hive

* 14 2-14 Hadoop

* 15 2-15 Hadoop

* 16 2-16 Hadoop

* 17 2-17 Hive

* 18 2-18 Hive

* 19 2-19 Hive

* 20 2-20 Hadoop

* 21 2-21 Hive

* 22 2-22 Hive

* 23 2-23 Hive

* 24 2-24 Hive

* 25 2-25 Hive

* 26 2-26 Hive-1

* 26 2-26 Hive-2

* 27 2-27 Hive

* 28 2-28 Hive

* 29 2-29 Hive

* 30 2-30 Hive

* 31 2-31 项目一

* 32 2-32 项目一

* 33 2-33 项目一

* 34 2-34 项目一

* 35 2-35 项目一

* 36 2-36 项目一

* 37 2-37 项目一

* 38 2-38 项目一

* 39 2-39 项目一

* 40 2-40 项目一-1

* 40 2-40 项目一-2

* 41 2-41 项目一

* 42 2-42 项目一

* 43 2-43 NoSQL

* 44 2-44 NoSQL

* 45 2-45 NoSQL

* 46 2-46 NoSQL

* 47 2-47 NoSQL

* 48 2-48 NoSQL

* 49 2-49 NoSQL

* 50 2-50 NoSQL

* 51 2-51 NoSQL

* 52 2-52 NoSQL

* 53 2-53 NoSQL.mp4

* 54 2-54 NoSQL.mp4

* 55 2-55 Python.mp4

* 56 2-56 Python-1.mp4

* 57 2-57 Python

* 58 2-58 Python

* 59 2-59 Python

* 60 2-60 Python

* 61 2-61 Python.mp4

* 62 2-62 NoSQL-1.mp4

* 62 2-62 NoSQL-2.mp4

* 63 2-63 NoSQL.mp4

* 64 2-64 NoSQL.mp4

* 65 2-65 NoSQL.mp4

* 66 2-66 PySpark.mp4

* 67 2-67 PySpark.mp4

* 68 2-68 PySpark.mp4

* 69 2-69 PySpark

* 70 2-70 PySpark

* 71 2-71 PySpark

* 72 2-72 PySpark

* 73 2-73 PySpark

* 74 2-74 PySpark

* 75 2-75 PySpark

* 76 2-76 PySpark

* 77 2-77 PySpark

* 78 2-78 PySpark

* 79 2-79 PySpark

* 80 2-80 PySpark

* 81 2-81 PySpark

* 82 2-82 PySpark

* 83 2-83 PySpark

* 84 2-84 项目二

* 85 2-85 项目二

* 86 2-86 项目二

* 87 2-87 项目二

* 88 2-88 项目二

* 89 2-89 项目二

* 90 2-90 项目二

* 91 2-91 项目二

* 92 2-92 项目二

* 93 2-93 项目二

* 94 2-94 项目二.mp4

* 95 2-95 项目二.mp4

* 96 2-96 项目二.mp4

* 97 2-97 项目二.mp4

* 98 2-98 项目二-1.mp4

* 98 2-98 项目二-2.mp4

* 99 2-99 面试加强课-1.mp4

* 99 2-99 面试加强课-2.mp4

* 100 2-100 面试加强课.mp4

* 101 2-101 就业指导课.mp4

* 102 2-102 就业指导课.mp4

* 103 2-103 面试加强课.mp4

* 104 2-104 面试加强课.mp4

* 105 2-105 面试加强课.mp4

* 106 2-106 面试加强课.mp4

* 107 2-107 面试加强课.mp4

* 108 2-108 Flink.mp4

* 109 2-109 Flink.mp4

* 110 2-110 Flink-1.mp4

* 110 2-110 Flink-2.mp4

* 111 2-111 Flink.mp4

* 112 2-112 Flink.mp4

* 113 2-113 Flink.mp4

* 114 2-114 Flink.mp4

* 115 2-115 Flink.mp4

* 116 2-116 Flink.mp4

* 117 2-117 Flink.mp4

* 118 2-118 Flink.mp4

* 119 2-119 Flink.mp4

* 120 2-120 Flink.mp4

* 121 2-121 Flink.mp4

* 122 2-122 Flink.mp4

* 123 2-123 项目三.mp4

* 124 2-124 项目三.mp4

* 125 2-125 项目三

* 126 2-126 项目三-1

* 126 2-126 项目三-2

* 127 2-127 项目三

* 128 2-128 项目三

* 129 2-129 项目三

* 130 2-130 项目三

* 131 2-131 项目三

* 132 2-132 项目三

* 133 2-133 项目三

* 134 2-134 项目三

* 135 2-135 就业加餐课

* 136 2-136 就业加餐课

* 137 2-137 企业级数据仓库0-1构建

* 138 2-138 离线阶段常见面试笔试问题

* 139 2-139 常见的企业面试笔试真题

* 140 2-140 常见的企业面试笔试真题

* 03 第三章亚秒级实时计算进阶课/

* 01 3-1 Flink源码剖析-1

* 01 3-1 Flink源码剖析-2

* 01 3-1 Flink源码剖析-3