课程定位与基础门槛

这套体系课主要解决大数据开发岗位的技能断层问题，帮助学员从零搭建完整的工程化知识框架。它适合两类人群：一是计算机基础薄弱、希望转行进入数据领域的零基础学员；二是已有 Java 开发背景、但缺乏分布式系统和大数据组件实战经验的职场人士。课程不要求高深的数学功底，但要求具备基本的编程逻辑和 Linux 操作意识。

内容覆盖了从 Linux 环境搭建、Java 核心语法，到 Hadoop、Spark、Hive 等主流生态组件的完整链路。与速成班不同，这里强调的是企业级项目的完整落地，包括数据采集、清洗、存储、计算到可视化呈现的全流程。课程迭代速度快，紧跟国内大厂常用的技术栈组合，确保所学内容与招聘市场需求保持同步。

学习顺序与资料配合

建议按以下顺序推进：首先花足够时间夯实 Java 基础和 Linux 命令，这是后续所有组件学习的根基，切勿因熟悉而跳过；接着进入 Hadoop 模块，重点理解 HDFS 存储机制和 MapReduce 计算模型，这是大数据的“底层逻辑”；随后学习 Hive 数据仓库工具，掌握 SQL 在大规模数据上的应用；最后攻克 Spark 内存计算，这是当前面试和实战的高频考点。

配套的实战项目均源于真实业务场景，如用户行为日志分析、实时流量监控等。资料中的示例代码和脚本是练习的核心，建议不要只看不练。遇到报错时，先尝试通过日志自行排查，培养独立解决环境配置和代码问题的能力。对于有基础的学员，可快速过完前置内容，将主要精力集中在项目实战和性能调优部分，重点打磨部署流程和异常处理经验。

学完能独立做什么

完成全部课程并独立跑通项目后，你将具备以下实际工作能力：能够在一台或多台服务器上搭建和维护 Hadoop 集群；熟练使用 Hive 进行数据仓库分层建模和复杂 SQL 查询；利用 Spark 编写数据处理任务，应对批处理和流计算需求；理解数据在分布式环境下的流转过程，并能对常见性能瓶颈进行基础优化。

这些能力直接对应初级大数据开发工程师的岗位 JD，能支撑你胜任互联网、金融、电商等行业的数据处理与开发工作。需要明确的是，课程侧重“工程应用”而非“理论推导”，适合以就业落地或项目交付为目标的实践者。若你想深入研究分布式系统内核或参与开源贡献，建议在此基础上补充阅读官方源码和技术文档。

课程目录

eagle.png   2023-4-19 22:

13 上传 课程介绍： 多易教育教学团队成立多年来深知学生基础不同、工作需求不同对于学习的课程也会有所区别。目前开设班型：零基础大数据实战训练营、java大数据精英晋升、项目加强特训营。专注大数据开发培训,拥有涛哥、星哥、行哥、辉哥等一众业内名师,在大数据培训领域,受到广泛推崇,课程迭代更新速度快,老师讲授通俗易懂,综合项目无限贴近实战,教学实力业内一流。 课程目录： 代码文档资料 实时项目-day01 实时项目-day02 实时项目-day03 实时项目-day04 实时项目-day05 实时项目-day06 实时项目-day07 实时项目-day08 001项目日志采集架构.mp4
 221.72M 002Nginx的按照和使用.mp4
 215.95M 003Nginx-Kafka插件安装-1.mp4
 27.41M 004Nginx-Kafka插件安装-2.mp4
 325.12M 005Nginx-Kafka插件测试.mp4
 71.34M 006OpenResty的介绍和安装.mp4
 152.83M 007OpenResty的安装2.mp4
 49.02M 008OpenResty的基本配置.mp4
 162.95M 009OpenResty编写lua脚本1.mp4
 76.22M 010OpenResty编写lua脚本2.mp4
 159.88M 011Flink通用工具类编写.mp4
 392.14M 012项目需求.mp4
 277.41M 013数据预处理.mp4
 155.33M 014实时统计新老用户.mp4
 200.70M 015按照区域维度统计新老用户.mp4
 376.89M 016用户去重思路和案例.mp4
 260.89M 017使用布隆过滤器去重.mp4
 201.29M 018使用布隆过滤器计算新老用户.mp4
 387.21M 019计算新用户优化.mp4
 276.56M 020优化使用RockDB作为StateBackend.mp4
 102.99M 021clickhouse回顾.mp4
 189.80M 022clickhouse建表思路.mp4
 284.66M 023使用clickhouse进行用户多维度查询.mp4
 73.40M 024自定义Kafka反序列器生成唯一ID.mp4
 247.97M 025使用JdbcSink将数据写入clickhouse.mp4
 284.98M 026clickhouse数据入库.mp4
 665.76M 027观看直播人数统计需求.mp4
 48.37M 028观看直播人数统计实现.mp4
 517.05M 029直播人气值计算-1.mp4
 310.19M 030直播人气值计算-2.mp4
 152.34M 031写入clickhouse问题解决.mp4
 45.14M 032观看直播人数统计优化方案.mp4
 68.60M 033观看直播人数统计优化实现.mp4
 327.35M 034观看直播人数统计结果保存.mp4
 206.37M 035观看直播人数统计结果保存.mp4.mp4
 311.75M 036观看直播人数总结.mp4
 37.82M 037打赏礼物需求分析.mp4
 193.86M 038打赏礼物代码实现.mp4
 754.46M 039热门商品TopN需求分析.mp4
 196.44M 040热门商品TopN代码实现1.mp4
 347.49M 041热门商品TopN代码实现2.mp4
 386.31M 042业务库数据采集流程.mp4
 261.57M 043Canal的安装和配置.mp4
 424.29M 044Canal使用TCP编程发送数据.mp4
 174.86M 045业务库介绍.mp4
 369.46M 046业务数据导入到Kafka.mp4
 496.73M 047Canal问题解决和数据预处理.mp4
 136.90M 048订单表双流join和数据延迟问题.mp4
 454.89M 049修改源码解决双流join迟到数据.mp4
 967.78M 050热门商品问题补充.mp4
 111.45M 051订单双流join回顾.mp4
 159.70M 052拼图需求分析.mp4
 300.45M 053拼团三流join实现.mp4
 553.32M 054项目总结.mp4
 333.03M 055flinksql的使用-1.mp4
 271.77M 056flinksql的使用-2.mp4
 158.53M 057flinksql的使用-3.mp4
 242.10M 058flinksql的使用-4.mp4
 104.20M 059flinksql的使用-5.mp4
 91.29M 060flinksql的使用-6.mp4
 198.59M 061flinksql的使用-7.mp4
 135.72M 062flinksql的使用-8.mp4
 410.16M 063Flink结合Drools是动态查询ClickHouse测试.mp4
 235.54M 064动态规则原理讲解.mp4
 122.45M 065Drools的入门案例.mp4
 195.50M 066Flink结合Drools案例1.mp4
 295.70M 067将Drools规则代码保存到MySQL中.mp4
 229.50M 068统计广播State实时获取Drools规则数据.mp4
 260.62M 069Drool结合Flink的动态规则测试.mp4
 262.56M 070Drools动态调用查询Service.mp4
 361.35M 071Drools动态调用ClickHouse查询服务.mp4
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