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黑馬Python+大數(shù)據(jù)14階段完整版教程
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黑馬Python+大數(shù)據(jù)14階段完整版教程
以往的數(shù)據(jù)開發(fā)課程，需要一定的Java基礎(chǔ)和工作經(jīng)驗，門檻高、入門難。為了幫助夢想進入數(shù)據(jù)開發(fā)行業(yè)的零基礎(chǔ)學員找到適宜的入門途徑，大數(shù)據(jù)學科現(xiàn)引入Python語言，課程全新升級——Python大數(shù)據(jù)開發(fā)。 Python語言簡單易懂，適合零基礎(chǔ)學員入門，而且他在國際市場也得到越來越多企業(yè)的青睞。作為一門膠水語言，Python在所有編程語言排名上升快，第三方庫多，是數(shù)據(jù)科學家喜歡的語言之一。同時在大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器 、實時計算、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等領(lǐng)域都有其貢獻值，Python近年來成為大數(shù)據(jù)體系下的第一工具語言。Python和大數(shù)據(jù)的結(jié)合勢不可擋且未來可期。 學習Python大數(shù)據(jù)開發(fā)，以Python技術(shù)棧處理中小型數(shù)據(jù)集，以大數(shù)據(jù)技術(shù)棧處理海量規(guī)模數(shù)據(jù)，成為全能的企業(yè)級數(shù)據(jù)開發(fā)人才。 [attach]8688[/attach] [attach]8689[/attach] [attach]8690[/attach] 〖資源目錄〗: ├──01、階段一 Python大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ) | ├──01、第一章 大數(shù)據(jù)介紹及開發(fā)環(huán)境 | | ├──1-1 大數(shù)據(jù)介紹 | | ├──1-2 linux介紹及虛擬機網(wǎng)絡(luò)配置 | | └──1-3 linux目錄介紹 | ├──02、第二章 linux命令 | | ├──2-1 linux命令（一） | | ├──2-2 vim編輯器的使用 | | └──2-3 linux命令（二） | ├──03、第三章 MySQL數(shù)據(jù)庫 | | ├──3-1 mysql和datagrip的介紹 | | ├──3-2 數(shù)據(jù)定義語言的使用 | | ├──3-3 數(shù)據(jù)操作語言的使用 | | ├──3-4 數(shù)據(jù)庫約束 | | ├──3-5 數(shù)據(jù)庫查詢 | | ├──3-6 運算與排序 | | ├──3-7 函數(shù)，分組和二次過濾 | | ├──3-8 數(shù)據(jù)庫的多種連接查詢 | | └──3-9 數(shù)據(jù)庫練習回顧 | ├──04、第四章 excel的使用 | | └──4-1 excel的相關(guān)操作 | ├──05、第五章 kettle的使用 | | └──5-1 kettle的使用 | ├──06、第六章 數(shù)據(jù)分析及可視化 | | ├──6-1 finebi的初步使用 | | ├──6-2 集團分析項目 | | └──6-3 數(shù)據(jù)抽取和統(tǒng)計分析 | ├──07、第七章 大數(shù)據(jù)框架與數(shù)倉基礎(chǔ) | | ├──7-1 Hadoop的介紹，配置和集群的使用 | | ├──7-2 hdfs的介紹，使用和特特點 | | ├──7-3 數(shù)據(jù)倉庫的介紹 | | ├──7-4 數(shù)據(jù)倉庫的基本使用 | | └──7-5 作業(yè)講解 | └──08、第八章 數(shù)倉實戰(zhàn)項目 | | ├──8-1 數(shù)倉實戰(zhàn)之滴滴出行 | | ├──8-2 數(shù)倉實戰(zhàn)之智能電商分析平臺（一） | | ├──8-3 數(shù)倉實戰(zhàn)之智能電商分析平臺（二） | | ├──8-4 flume的介紹和使用 | | └──8-5 數(shù)倉實戰(zhàn)之智能電商分析平臺（三） ├──02、階段二 Python基礎(chǔ)編程 | ├──01、第一章 Python基礎(chǔ)語法 | | ├──1-1 Python概述 | | ├──1-10 while循環(huán) | | ├──1-11 while循環(huán)嵌套 | | ├──1-12 for循環(huán) | | ├──1-13 循環(huán)else | | ├──1-14 字符串定義、切片 | | ├──1-15 字符串查找、替換、合并 | | ├──1-16 字符串刪除、判斷 | | ├──1-17 列表定義 | | ├──1-18 列表的操作使用 | | ├──1-19 元組定義使用 | | ├──1-2 Pyhton解釋器與Pycharm安裝配置 | | ├──1-20 字典定義使用 | | ├──1-21 集合定義使用 | | ├──1-22 公共方法與推導式 | | ├──1-23 函數(shù)基本使用 | | ├──1-24 函數(shù)作用域 | | ├──1-25 總結(jié)復習 | | ├──1-26 不定長參數(shù)與組包拆包 | | ├──1-27 引用類型 | | ├──1-28 案例-學員管理系統(tǒng) | | ├──1-29 遞歸與復習 | | ├──1-3 Python變量與注釋 | | ├──1-30 文件基本操作 | | ├──1-31 文件操作案例 | | ├──1-4 變量使用與debug工具 | | ├──1-5 Python格式化輸出 | | ├──1-6 輸入與類型轉(zhuǎn)化 | | ├──1-7 Python運算符 | | ├──1-8 Python分支語句 | | └──1-9 分支總結(jié)與復習 | └──02、第二章 Python面向?qū)ο缶幊?br /> | | ├──2-1 類定義與初始化 | | ├──2-10 Python模塊與包 | | ├──2-11 學員管理系統(tǒng)-面向?qū)ο蟀姹?br /> | | ├──2-2 總結(jié)與復習 | | ├──2-3 示例屬性操作 | | ├──2-4 魔法方法 | | ├──2-5 面向?qū)ο蟀咐?br /> | | ├──2-6 面向?qū)ο蠓庋b與繼承 | | ├──2-7 面向?qū)ο蠖鄳B(tài) | | ├──2-8 類屬性方法 | | └──2-9 Python異常處理 ├──03、階段三 Python進階編程 | ├──01、第一章 多任務(wù)編程-進程 | | ├──1-1 多任務(wù)的介紹 | | ├──1-2 多進程的使用 | | ├──1-3 進程執(zhí)行帶有參數(shù)的任務(wù) | | └──1-4 進程的注意點 | ├──02、第二章 多任務(wù)編程-線程 | | ├──2-1 多線程的使用 | | ├──2-2 多進程的使用 | | ├──2-3 線程的注意點 | | └──2-4 進程和線程對比 | ├──03、第三章 網(wǎng)絡(luò)編程 | | ├──3-1 socket的介紹 | | ├──3-2 TCP客戶端程序開發(fā) | | └──3-3 多任務(wù)版TCP服務(wù)端程序開發(fā) | ├──04、第四章 HTTP協(xié)議和靜態(tài)Web服務(wù)器 | | ├──4-1 HTTP協(xié)議 | | ├──4-2 查看HTTP協(xié)議的通信過程 | | ├──4-3 搭建Python自帶靜態(tài)Web服務(wù)器 | | └──4-4 靜態(tài)Web服務(wù)器-面向?qū)ο箝_發(fā) | ├──05、第五章 html+css基礎(chǔ) | | ├──5-1 html的介紹 | | ├──5-2 初識常用的html標簽 | | ├──5-3 資源路徑 | | ├──5-4 css的介紹 | | └──5-5 css選擇器 | ├──06、第六章 JavaScript | | ├──6-1 JavaScript的介紹 | | ├──6-2 變量和數(shù)據(jù)類型 | | ├──6-3 函數(shù)定義和調(diào)用 | | ├──6-4 條件語句 | | ├──6-5 數(shù)組及操作方法 | | ├──6-6 循環(huán)語句 | | └──6-7 字符串拼接 | ├──07、第七章 jQuery | | ├──7-1 jQuery的介紹 | | ├──7-2 jQuery選擇器 | | ├──7-3 選擇集過濾 | | ├──7-4 獲取和設(shè)置元素內(nèi)容 | | ├──7-5 jQuery事件 | | ├──7-6 JavaScript對象 | | ├──7-7 json | | ├──7-8 ajax | | └──7-9 綜合案例 | ├──08、第八章 閉包和裝飾器 | | ├──8-1 閉包 | | ├──8-2 裝飾器 | | ├──8-3 裝飾器的使用 | | └──8-4 通用裝飾器的使用 | ├──09、第九章 正則表達式 | | ├──9-1 with語句 | | ├──9-2 深拷貝和淺拷貝 | | ├──9-3 re的模塊介紹 | | ├──9-4 匹配單個字符 | | └──9-5 匹配多個字符 | ├──10、第十章 mini-Web | | ├──10-1 Web應(yīng)用概述 | | ├──10-2 應(yīng)用程序開發(fā) | | ├──10-3 路由列表功能開發(fā) | | └──10-4 logging日志 | └──11、第十一章 數(shù)據(jù)埋點 | | ├──11-1 埋點形式 | | ├──11-2 埋點方案 | | └──11-3 埋點實踐 ├──04、階段四 SQL | ├──01、第一章 窗口函數(shù) | | ├──1-1 窗口函數(shù)簡介與基本用法 | | ├──1-2 OVER(PARTITION BY) | | ├──1-3 排序函數(shù) | | ├──1-4 window frames 自定義窗口 | | ├──1-5 分析函數(shù) | | ├──1-6 PARTITION BY 與 ORDER BY | | └──1-7 窗口函數(shù)避坑指南 | └──02、第二章 數(shù)據(jù)報表 | | ├──2-1 數(shù)據(jù)介紹 | | ├──2-2 使用SQL進行數(shù)據(jù)匯總 | | ├──2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY將數(shù)據(jù)分組 | | ├──2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表達式 | | ├──2-5 計算多個指標 | | └──2-6 分組對比 ├──05、階段五 Python數(shù)據(jù)處理與分析實戰(zhàn) | ├──01、第一章 Python 數(shù)據(jù)分析簡介 | | ├──1-1 Python 數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建 | | └──1-2 Python 數(shù)據(jù)分析簡介 | ├──02、第二章 Pandas快速入門 | | ├──2-1 Pandas快速入門 | | ├──2-2 Series 和 Dataframe | | ├──2-3 Dataframe 增刪改 | | ├──2-4 Dataframe 查詢 | | └──2-5 租房數(shù)據(jù)分析示例 | ├──03、第三章 pandas數(shù)據(jù)清洗 | | ├──3-1 數(shù)據(jù)組合-concat | | ├──3-2 數(shù)據(jù)組合-merge | | ├──3-3 缺失值處理 | | ├──3-4 數(shù)據(jù)整理 | | └──3-5 Pandas 數(shù)據(jù)類型 | ├──04、第四章 pandas數(shù)據(jù)處理 | | ├──4-1 Apply自定義函數(shù) | | ├──4-2 數(shù)據(jù)分組操作 | | ├──4-3 數(shù)據(jù)分組操作-透視 | | ├──4-4 數(shù)據(jù)分組操作-會員數(shù)據(jù)分析 1 | | ├──4-5 數(shù)據(jù)分組操作-會員數(shù)據(jù)分析 2 | | ├──4-6 Dataframe 數(shù)據(jù)類型 | | └──4-7 Dataframe 數(shù)據(jù)類型案例 | ├──05、第五章 Python數(shù)據(jù)可視化 | | ├──5-1 Matplotlib 繪圖 | | ├──5-2 Pandas 繪圖 | | ├──5-3 Seaborn 繪圖 | | └──5-4 Pyecharts 繪圖 | └──06、第六章 pandas綜合案例 | | ├──6-1 案例1 Appstore 數(shù)據(jù)分析 | | ├──6-2 案例2 優(yōu)衣庫銷售數(shù)據(jù)分析 | | └──6-3 案例3 RFM 用戶分群1 ├──06、階段六 Hadoop生態(tài)體系 | ├──01、第一章 linux | | ├──1-1 linux環(huán)境搭建 | | ├──1-2 linux文件系統(tǒng) | | ├──1-3 vi編輯器 | | ├──1-4 linux用戶與權(quán)限 | | ├──1-5 大數(shù)據(jù)集群環(huán)境搭建 | | ├──1-6 linux軟件安裝方式 | | └──1-7 shell | ├──02、第二章 Zookeeper | | ├──2-1 大數(shù)據(jù)導論 | | └──2-2 Zookeeper | ├──03、第三章 Hadoop | | ├──3-1 hadoop簡介 | | ├──3-2 hadoop環(huán)境搭建 | | ├──3-3 Hadoop_HDFS | | ├──3-4 Hadoop_MapReduce | | ├──3-5 Hadoop_YARN | | └──3-6 Hadoop_HA | └──04、第四章 Hive | | ├──4-1 數(shù)據(jù)倉庫介紹 | | ├──4-2 Hive介紹和安裝 | | ├──4-3 Hive_DDL語法 | | ├──4-4 Hive_DML語法 | | ├──4-5 Hive_DQL語法 | | ├──4-6 Hive其他功能介紹 | | ├──4-7 Hive函數(shù)高階應(yīng)用 | | ├──4-8 Hive窗口函數(shù) | | └──4-9 Hive調(diào)優(yōu) ├──07、階段七 離線數(shù)倉項目-知行教育 | ├──1-1 知行教育數(shù)倉項目介紹 | | ├──01-教育項目的基本介紹.mp4 62.29M | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 26.83M | | ├──02-教育項目的架構(gòu)流程說明.mp4 124.58M | | └──02-教育項目的業(yè)務(wù)流程.mp4 72.99M | ├──1-10 訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗 | | ├──06-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)采集操作以及hiveserver2服務(wù)異常.mp4 153.87M | | ├──07-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作(SQL實現(xiàn),未解決轉(zhuǎn)換).mp4 34.52M | | ├──08-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換(轉(zhuǎn)換解決).mp4 53.26M | | └──09-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作(最終實現(xiàn)).mp4 75.30M | ├──1-11 訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析 | | ├──10-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析(總訪問量統(tǒng)計).mp4 85.00M | | ├──11-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析(統(tǒng)計各個受訪頁面).mp4 32.83M | | └──12-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)分析(咨詢量統(tǒng)計).mp4 74.52M | ├──1-12 訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)導出 | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 23.99M | | ├──13-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)導出操作(咨詢量導出).mp4 86.97M | | ├──14-訪問咨詢主題看板_數(shù)據(jù)導出操作(訪問量).mp4 107.09M | | └──15-今日總結(jié).mp4 36.32M | ├──1-13 訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集清洗 | | ├──02-訪問咨詢主題看板_新增數(shù)據(jù)模擬.mp4 48.60M | | ├──03- 訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集操作(sqoop腳本編寫以及shell講解).mp4 125.05M | | ├──04-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集的shell腳本的編寫.mp4 103.29M | | ├──05-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集shell腳本測試操作.mp4 32.01M | | ├──06-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)采集操作(oozie配置).mp4 47.55M | | └──07-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作.mp4 127.15M | ├──1-14 訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)分析 | | ├──08-訪問咨詢主題_增量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析(SQL實現(xiàn)以及思考點)(上).mp4 74.27M | | ├──09-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 38.73M | | ├──10-訪問咨詢主題看板_增量統(tǒng)計分析操作(問題解決).mp4 107.45M | | ├──11-訪問咨詢主題看板_增量統(tǒng)計分析(shell腳本編寫和測試).mp4 119.49M | | └──12-訪問咨詢主題看板_增量數(shù)據(jù)導出操作.mp4 96.39M | ├──1-15 意向用戶主題看板_需求分析 | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 27.23M | | ├──13-意向用戶主題看板_需求分析(前三個).mp4 135.78M | | ├──14-意向用戶主題看板_需求分析(后三個).mp4 97.76M | | ├──15-意向用戶主題看板_需求分析總結(jié).mp4 99.52M | | ├──16-意向用戶主題看板_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準備.mp4 55.98M | | └──17-今日總結(jié).mp4 35.71M | ├──1-16 意向用戶主題看板_建模分析 | | ├──02-意向用戶主題看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD).mp4 119.33M | | └──03-意向用戶主題看板_建模分析(后三層).mp4 108.74M | ├──1-17 分桶表 | | ├──04-分桶表的基本介紹以及作用說明.mp4 106.01M | | ├──05-分桶表的作用_抽樣函數(shù)的說明.mp4 54.00M | | ├──06-分桶表的作用_提升查詢效率(多表)_map join.mp4 42.80M | | ├──07-分桶表的作用_提升查詢的效率(多表)_bucket map join.mp4 104.21M | | ├──08-上午內(nèi)容總結(jié).mp4 38.10M | | └──09-分桶表的作用_提升查詢的效率(多表)SMB join操作.mp4 72.16M | ├──1-18 意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)采集清洗 | | ├──10-意向用戶主題看板_建模操作.mp4 118.43M | | ├──11-意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)采集(DIM).mp4 94.13M | | ├──12-意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)采集(ODS層).mp4 151.17M | | └──13-意向用戶主題看板_數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換操作(涵蓋采樣以及查看執(zhí)行計劃).mp4 190.24M | ├──1-19 意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)處理 | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 35.62M | | ├──14-意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)生成(SQL實現(xiàn)).mp4 91.33M | | ├──15-意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)生成(優(yōu)化的效率測試).mp4 100.46M | | ├──16-意向用戶主題看板_DWM層數(shù)據(jù)生產(chǎn)(最終實現(xiàn)).mp4 14.99M | | ├──17-意向用戶主題看板_DWS層數(shù)據(jù)生成操作.mp4 92.94M | | └──18-意向用戶主題看板_DWS層數(shù)據(jù)導出操作.mp4 187.94M | ├──1-2 項目環(huán)境搭建 | | ├──03-cloudera manager的基本介紹.mp4 75.47M | | ├──04-cloudera manager的架構(gòu)以及功能描述.mp4 56.30M | | ├──05-教育項目的環(huán)境初始化工作.mp4 104.05M | | ├──06-教育項目的環(huán)境搭建_如何連接以及基本操作.mp4 27.25M | | ├──07-教育項目的環(huán)境注意事項.mp4 57.80M | | ├──08-教育項目_數(shù)據(jù)倉庫的基本概念.mp4 46.45M | | └──09-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 46.09M | ├──1-20 拉鏈表 | | ├──02-拉鏈表的實現(xiàn)流程分析(上).mp4 131.52M | | ├──03-拉鏈表的實現(xiàn)流程分析(下).mp4 140.52M | | └──04-拉鏈表的實現(xiàn)流程_項目增量流程說明.mp4 51.53M | ├──1-21 hive索引 | | ├──01-今日內(nèi)容說明.mp4 16.21M | | ├──05-索引的基本介紹.mp4 56.92M | | ├──06-hive索引的分類_原始索引和行組索引.mp4 76.30M | | └──07-hive的所有分類_布隆過濾索引.mp4 69.97M | ├──1-22 hive優(yōu)化項目數(shù)據(jù) | | ├──02-hive的函數(shù)補充說明.mp4 40.20M | | ├──03-hive的相關(guān)優(yōu)化_并行優(yōu)化(并行編譯和并行執(zhí)行).mp4 58.56M | | ├──04-hive的相關(guān)的優(yōu)化_小文件合并操作.mp4 72.52M | | ├──05-hive的相關(guān)優(yōu)化_矢量化查詢和讀取零拷貝.mp4 41.34M | | ├──06-hive的數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化_group by 傾斜.mp4 74.24M | | ├──07-hive的數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化_join的數(shù)據(jù)傾斜.mp4 77.70M | | ├──08-hive的數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化_如何感知傾斜以及union優(yōu)化.mp4 52.21M | | ├──09-hive的優(yōu)化的總結(jié)說明.mp4 50.92M | | └──10-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 35.47M | ├──1-23 學生出勤主題看板_需求分析 | | ├──11-學生出勤主題看板_需求分析(前四個).mp4 199.44M | | ├──12-學生出勤主題看板_需求分析(后四個).mp4 122.72M | | ├──13-學生出勤主題看板_需求分析總結(jié).mp4 31.92M | | └──14-學生出勤主題看板_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準備工作.mp4 51.96M | ├──1-24 學生出勤主題看板_建模 | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 16.26M | | ├──15-學生出勤主題看板_建模分析操作.mp4 96.63M | | ├──16-學生出勤主題看板_建模操作.mp4 114.28M | | ├──17-學生出勤主題看板_數(shù)據(jù)采集操作.mp4 95.36M | | └──18-今日總結(jié).mp4 70.08M | ├──1-25 學生出勤看板_DWM層數(shù)據(jù)處理 | | ├──02-學生出勤主題看板_DWM層(學生出勤信息表處理)_上.mp4 85.60M | | ├──03-學生出勤主題看板_DWM層(學生出勤狀態(tài)信息表)_中.mp4 94.81M | | ├──04-學生出勤主題看板_DWM層(學生出勤狀態(tài)信息表)_下.mp4 76.88M | | ├──05-學生出勤主題看板_DWM層(學生出勤狀態(tài)信息表)_完整實現(xiàn)以及總結(jié).mp4 81.80M | | ├──06-學生出勤主題看板_DWM層(班級出勤人數(shù)表)_整體實現(xiàn).mp4 66.32M | | ├──07-學生出勤主題看板_DWM層(請假人數(shù)信息表)_上.mp4 148.95M | | ├──08-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 27.04M | | ├──09-學生出勤主題看板_DWM層(請假人數(shù)表)_中.mp4 57.66M | | ├──10-學生出勤主題看板_DWM層(學生請假人數(shù)表)_下.mp4 45.04M | | ├──11-學生出勤主題看板_DWM層(請假人數(shù)表)_最終實現(xiàn)操作.mp4 134.47M | | ├──12-學生出勤主題看板_DWM層(班級曠課人數(shù)表)_實現(xiàn)操作.mp4 69.22M | | ├──13-學生出勤主題看板_DWM層(匯總表)_實現(xiàn).mp4 112.41M | | └──14-學生出勤主題看板_DWS層實現(xiàn)操作.mp4 72.17M | ├──1-26 finebi基本使用 | | ├──15-商業(yè)BI基本介紹.mp4 60.26M | | ├──16-finebi的安裝操作.mp4 44.01M | | ├──17-finebi的數(shù)據(jù)源以及數(shù)據(jù)準備工作.mp4 61.47M | | ├──18-finebi的圖表展示操作_儀表盤構(gòu)建.mp4 22.34M | | ├──19-finebi實現(xiàn)圖表展示操作_上.mp4 74.91M | | ├──20-finebi實現(xiàn)圖表展示操作_下.mp4 49.09M | | └──21-今日總結(jié).mp4 14.11M | ├──1-27 Git應(yīng)用 | | ├──01-git的歷史和SVN對比說明.mp4 67.06M | | ├──02-GIT的工作流程.mp4 7.54M | | ├──03-GIT的安裝操作.mp4 28.19M | | ├──04-git如何構(gòu)建版本庫.mp4 12.13M | | ├──05-git基本操作_自己玩的流程.mp4 37.33M | | ├──06-git案例_如何提交代碼(如何設(shè)置忽略).mp4 18.37M | | ├──07-git遠程倉庫的基本介紹.mp4 40.58M | | ├──08-git的遠程倉庫操作_如何配置免密以及如何推送到遠端(命令).mp4 57.08M | | ├──09-git的遠程倉庫操作_基于圖形化界面方式推送數(shù)據(jù)到遠端.mp4 27.59M | | ├──10-git的遠程倉庫操作_如何拉取代碼及其協(xié)作開發(fā).mp4 57.74M | | ├──11-git的分支管理_基本概念介紹.mp4 54.72M | | ├──12-git的分支的管理_相關(guān)的操作.mp4 29.50M | | └──13-git如何在IDEA中使用操作.mp4 55.23M | ├──1-3 數(shù)據(jù)倉庫 | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 20.96M | | ├──02-教育項目的數(shù)倉分層架構(gòu)說明.mp4 107.70M | | ├──10-數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市基本介紹.mp4 22.93M | | ├──11-維度分析基本介紹_維度和指標的介紹以及分類.mp4 80.05M | | ├──12-維度分析基本介紹_分層分級以及下鉆和上卷.mp4 48.29M | | ├──13-數(shù)倉建模的基本介紹.mp4 74.03M | | ├──14-事實表和維度表的基本介紹.mp4 60.85M | | ├──15-事實表和維度表的分類介紹.mp4 119.19M | | ├──16-維度建模的三種模型(星型,雪花和星座)基本概念.mp4 75.36M | | ├──17-維度建模的三種數(shù)倉發(fā)展模型圖解.mp4 65.70M | | ├──18-維度建模_緩慢漸變維基本介紹.mp4 86.37M | | └──19-今日總結(jié).mp4 49.93M | ├──1-4 Hue操作HDFS,Hive | | └──03-HUE相關(guān)的操作_HDFS和HIVE.mp4 65.07M | ├──1-5 oozie基本使用 | | ├──04-oozie的基本介紹.mp4 122.75M | | └──05-oozie的基本使用操作.mp4 46.79M | ├──1-6 sqoop相關(guān)操作 | | ├──06-sqoop的基本介紹.mp4 76.82M | | ├──07-sqoop的相關(guān)的操作_基本操作.mp4 59.37M | | ├──08-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 20.62M | | ├──09-sqoop的相關(guān)的操作_全量導入到HDFS操作.mp4 148.29M | | ├──10-sqoop的相關(guān)的操作_全量導入到hive的操作.mp4 68.35M | | ├──11-sqoop的相關(guān)的操作_條件導入到HDFS和hive操作.mp4 79.48M | | └──12-sqoop的相關(guān)的操作_數(shù)據(jù)導出操作以及相關(guān)參數(shù).mp4 57.63M | ├──1-7 訪問咨詢主題看板_需求分析 | | ├──13-訪問咨詢主題看板_需求分析(前四個).mp4 112.73M | | ├──14-訪問咨詢主題看板_需求分析(后四個).mp4 52.67M | | └──15-訪問咨詢主題看板_需求分析總結(jié).mp4 31.35M | ├──1-8 訪問咨詢主題看板_建模 | | ├──01-課前回顧和今日內(nèi)容.mp4 28.48M | | ├──02-訪問咨詢主題看板_建模操作(前置說明).mp4 139.68M | | ├──03-訪問咨詢主題看板_建模操作.mp4 95.06M | | ├──16-訪問咨詢主題看板_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準備工作.mp4 35.48M | | ├──17-訪問咨詢主題看板_建模分析(前三層).mp4 87.95M | | └──18-訪問咨詢主題看板_建模分析(后三層).mp4 158.13M | └──1-9 訪問咨詢主題看板_hive優(yōu)化 | | ├──04-訪問咨詢主題看板_hive基礎(chǔ)優(yōu)化(上).mp4 122.67M | | ├──04-訪問咨詢主題看板_hive基礎(chǔ)優(yōu)化(下).mp4 103.00M | | └──05-上午內(nèi)容的總結(jié).mp4 43.27M ├──08、階段八 大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)棧 | └──第一章 PySpark | | ├──1-1 Spark概述 | | ├──1-10 RDD創(chuàng)建 | | ├──1-11 RDD算子 | | ├──1-12 Spark綜合案例1 | | ├──1-13 Spark緩存機制 | | ├──1-14 Spark案例-IP地址查詢 | | ├──1-15 Spark累加器和廣播變量 | | ├──1-16 Spark內(nèi)核調(diào)度 | | ├──1-17 SparkSQL簡介 | | ├──1-18 SparkSQL實操 | | ├──1-19 SparkHive | | ├──1-2 Spark簡介 | | ├──1-20 SparkSQL底層執(zhí)行原理 | | ├──1-21 Spark自定義函數(shù) | | ├──1-3 pyspark安裝 | | ├──1-4 spark-standalone環(huán)境搭建 | | ├──1-5 Spark的StandaloneHA環(huán)境搭建 | | ├──1-6 Spark單詞統(tǒng)計 | | ├──1-7 SparkOnYarn | | ├──1-8 Spark關(guān)鍵概念 | | └──1-9 RDD詳解 ├──09、階段九 Spark綜合項目 | └──第一章 一站式制造 | | ├──1-1 項目介紹 | | ├──1-10 DWS層構(gòu)建 | | ├──1-11 項目回顧（一） | | ├──1-12 DWB層構(gòu)建 | | ├──1-13 項目回顧（二） | | ├──1-14 ST層構(gòu)建 | | ├──1-15 AirFlow架構(gòu)解析 | | ├──1-16 AirFlow任務(wù)調(diào)度 | | ├──1-17 Spark核心概念回顧 | | ├──1-18 Prometheus架構(gòu)說明 | | ├──1-19 監(jiān)控插件安裝 | | ├──1-2 項目中docker使用 | | ├──1-20 Grafana使用 | | ├──1-21 項目總結(jié)二 | | ├──1-3 項目環(huán)境搭建 | | ├──1-4 項目數(shù)倉分層 | | ├──1-5 項目業(yè)務(wù)分析 | | ├──1-6 sqoop數(shù)據(jù)采集 | | ├──1-7 python數(shù)據(jù)采集 | | ├──1-8 項目ODS層創(chuàng)建 | | └──1-9 DWD層構(gòu)建 ├──10、階段十 java編程語言 | └──第一章 大數(shù)據(jù)java編程 | | ├──1-1 Java基礎(chǔ)語法 | | ├──1-10 多線程 | | ├──1-11 maven | | ├──1-12 HDFS | | ├──1-13 MapReduce | | ├──1-2 面向?qū)ο?br /> | | ├──1-3 java常用API | | ├──1-4 集合 | | ├──1-5 反射 | | ├──1-6 lambda表達式 | | ├──1-7 io流 | | ├──1-8 網(wǎng)絡(luò)編程 | | └──1-9 JDBC ├──11、階段十一 NoSQL與實時計算技術(shù) | ├──01、第一章 NoSQL-Redis | | ├──1-1 Redis的介紹與安裝 | | ├──1-2 Redis的基本命令 | | ├──1-3 Jedis | | ├──1-4 數(shù)據(jù)存儲設(shè)計與持久化 | | ├──1-5 Redis架構(gòu) | | └──1-6 Redis高級 | ├──02、第二章 NoSQL-kafka | | ├──2-1 消息隊列 | | ├──2-10 kafka原理 | | ├──2-11 一次性語義 | | ├──2-12 kafka監(jiān)測 | | ├──2-2 kafka簡介 | | ├──2-3 附錄 | | ├──2-4 kafka環(huán)境搭建 | | ├──2-5 kafka的基本命令 | | ├──2-6 kafka工具 | | ├──2-7 kafka API | | ├──2-8 消費分配策略 | | └──2-9 存儲機制 | ├──03、第三章 NoSQL-Hbase | | ├──3-1 Hbase簡介與環(huán)境部署 | | ├──3-10 Phoenix | | ├──3-11 二級索引 | | ├──3-2 Hbase基本命令 | | ├──3-3 Hbase JavaAPI | | ├──3-4 Hbase原理 | | ├──3-5 Hbase表設(shè)計 | | ├──3-6 BulkLoad | | ├──3-7 協(xié)處理器 | | ├──3-8 Hbase優(yōu)化 | | └──3-9 Hbase與其他組件的整合 | └──04、第四章 NoSQL-綜合案例 | | ├──4-1 綜合案例介紹 | | ├──4-2 Flume數(shù)據(jù)采集 | | ├──4-3 離線分析 | | ├──4-4 實時計算 | | └──4-5 可視化 ├──12、階段十二 面試強化就業(yè)加強課 | └──第一章 python+大數(shù)據(jù)面試加強 | | └──1-1 面試加強 ├──13、階段十三 大數(shù)據(jù)Flink技術(shù)棧 | ├──01、第一章 Flink基礎(chǔ) | | ├──1-1 流式計算簡介 | | ├──1-2 Flink簡介 | | ├──1-3 Flink環(huán)境部署 | | ├──1-4 Flink入門案例 | | └──1-5 Flink架構(gòu)體系 | ├──02、第二章 Flink流批一體API開發(fā) | | ├──2-1 流處理基本概念 | | ├──2-2 Flink的數(shù)據(jù)源 | | ├──2-3 Flink的轉(zhuǎn)換算子 | | ├──2-4 Flink的Sink操作 | | └──2-5 Flink與其他組件的整合 | ├──03、第三章 Flink高級API開發(fā) | | ├──3-1 四大基石Window | | ├──3-2 四大基石time | | ├──3-3 四大基石state | | └──3-4 四大基石checkpoint | ├──04、第四章 Flink高級特性 | | ├──4-1 異步io與兩端遞交 | | ├──4-2 ProcessFunction API | | ├──4-3 雙流join | | └──4-4 數(shù)據(jù)類型和序列化 | └──05、第五章 FlinkSQL | | ├──5-1 FlinkSQL簡介 | | ├──5-2 FlinkSQL連接外部系統(tǒng) | | ├──5-3 SQLClient | | ├──5-4 動態(tài)表 | | ├──5-5 FlinkSQL_窗口 | | ├──5-6 FlinkSQL_函數(shù) | | └──5-7 FlinkSQL連接外部系統(tǒng)及優(yōu)化 └──14、階段十四 Flink綜合項目 | ├──01、第一章 星途車聯(lián)網(wǎng)-項目基石與前瞻 | | ├──1-1 車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)背景介紹 | | ├──1-2 汽車行業(yè)和車輛類型 | | ├──1-3 車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈 | | ├──1-4 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)選型 | | ├──1-5 車聯(lián)網(wǎng)項目工程搭建 | | └──1-6 上報數(shù)據(jù)的格式解析 | ├──02、第二章 星途車聯(lián)網(wǎng)-原始終端數(shù)據(jù)實時ETL | | ├──2-1 數(shù)據(jù)推送到kafka | | ├──2-2 解析工具類走讀 | | ├──2-3 實時ETL | | ├──2-4 數(shù)據(jù)積壓與反壓 | | └──2-5 過濾數(shù)據(jù) | ├──03、第三章 星途車聯(lián)網(wǎng)-數(shù)據(jù)落地 | | ├──3-1 數(shù)據(jù)存儲_hive | | ├──3-2 數(shù)據(jù)存儲_Hbase | | └──3-3 HBase調(diào)優(yōu) | ├──04、第四章 星途車聯(lián)網(wǎng)-Phoenix on HBase即席查詢 | | ├──4-1 Phoenix簡介及常用命令 | | ├──4-2 HBase二級索引 | | ├──4-3 車聯(lián)網(wǎng)明細數(shù)據(jù)統(tǒng)計 | | └──4-4 Zeppelin簡介及使用 | ├──05、第五章 星途車聯(lián)網(wǎng)-車輛駕駛行為分析 | | ├──5-1 駕駛行程業(yè)務(wù)邏輯 | | └──5-2 駕駛行程指標分析 | ├──06、第六章 星途車聯(lián)網(wǎng)-電子圍欄分析 | | ├──6-1 電子圍欄簡介 | | ├──6-2 電子圍欄分析步驟 | | └──6-3 電子圍欄分析實現(xiàn) | ├──07、第七章 星途車聯(lián)網(wǎng)-遠程診斷實時故障分析 | | ├──7-1 實時故障業(yè)務(wù)邏輯 | | └──7-2 實時故障分析實現(xiàn) | └──08、第八章 星途車聯(lián)網(wǎng)-項目展示和任務(wù)調(diào)度 | | └──8-1 項目展示和任務(wù)調(diào)度
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