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大數(shù)據(jù)工程師零基礎入門到就業(yè)教程 |
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大數(shù)據(jù)工程師零基礎入門到就業(yè)教程 ├──{1}--階段一：走進大數(shù)據(jù) | ├──{1}--學好大數(shù)據(jù)先攻克Linux | | ├──{1}--第1章笑傲大數(shù)據(jù)成長體系課【必看】 | | ├──{2}--第2章Linux虛擬機安裝配置 | | ├──{3}--第3章Linux極速上手 | | ├──{4}--第4章Linux試煉之配置與shell實戰(zhàn) | | └──{5}--第5章Linux總結與走進大數(shù)據(jù) | ├──{2}--大數(shù)據(jù)起源之初識Hadoop | | ├──{1}--第1章初識Hadoop | | └──{2}--第2章Hadoop的兩種安裝方式 | ├──{3}--Hadoop之HDFS的使用 | | ├──{1}--第1章HDFS介紹 | | ├──{2}--第2章HDFS基礎操作 | | └──{3}--第3章Java操作HDFS | ├──{4}--Hadoop之HDFS核心進程剖析 | | ├──{1}--第1章初識NameNode | | ├──{2}--第2章NameNode進階 | | ├──{3}--第3章HDFS高級 | | └──{4}--第4章【擴展內(nèi)容】HDFS寫數(shù)據(jù)源碼剖析 | └──{5}--Hadoop之初識MR | | ├──{1}--第1章初識MapReduce | | ├──{2}--第2章實戰(zhàn)：WordCount | | ├──{3}--第3章深入MapReduce | | └──{4}--第4章精講Shuffle執(zhí)行過程及源碼分析輸入輸出 ├──{2}--階段二：PB級離線數(shù)據(jù)計算分析存儲方案 | ├──{1}--拿來就用的企業(yè)級解決方案 | | ├──{1}--第1章剖析小文件問題與企業(yè)級解決方案 | | ├──{2}--第2章剖析數(shù)據(jù)傾斜問題與企業(yè)級解決方案 | | ├──{3}--第3章YARN實戰(zhàn) | | ├──{4}--第4章Hadoop官方文檔使用指北【授人以魚不如授人以漁】 | | ├──{5}--第5章Hadoop核心復盤 | | └──{6}--第6章【福利加油站】 | ├──{2}--Flume從0到高手一站式養(yǎng)成記 | | ├──{1}--第1章極速入門Flume | | ├──{2}--第2章極速上手Flume使用 | | ├──{3}--第3章精講Flume高級組件 | | ├──{4}--第4章Flume出神入化篇 | | └──{5}--第5章Flume核心復盤 | ├──{3}--數(shù)據(jù)倉庫Hive從入門到小牛 | | ├──{1}--第1章快速了解Hive | | ├──{2}--第2章數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫區(qū)別 | | ├──{3}--第3章Hive基礎使用 | | ├──{4}--第4章Hive核心實戰(zhàn) | | ├──{5}--第5章Hive高級函數(shù)實戰(zhàn) | | └──{6}--第6章Hive技巧與核心復盤 | ├──{4}--Hive擴展內(nèi)容 | | ├──{1}--第1章常見數(shù)據(jù)壓縮格式的使用 | | └──{2}--第2章常見數(shù)據(jù)存儲格式的使用 | └──{5}--快速上手NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase | | ├──{1}--第1章快速了解HBase | | ├──{2}--第2章快速上手使用HBase | | ├──{3}--第3章深入HBase架構原理 | | ├──{4}--第4章HBase高級用法 | | └──{5}--第5章HBase調(diào)優(yōu)策略和擴展內(nèi)容 ├──{3}--階段三：Spark+綜合項目：電商數(shù)據(jù)倉庫設計與實戰(zhàn) | ├──{1}--7天極速掌握Scala語言 | | ├──{1}--第1章Scala極速入門 | | ├──{2}--第2章Scala基礎語法 | | ├──{3}--第3章Scala面向?qū)ο?br /> | | ├──{4}--第4章Scala函數(shù)式編程 | | ├──{5}--第5章Scala高級特性 | | └──{6}--第6章Scala核心復盤 | ├──{2}--Spark快速上手 | | ├──{1}--第1章初識Spark | | ├──{2}--第2章解讀Spark工作與架構原理 | | ├──{3}--第3章Spark實戰(zhàn)：單詞統(tǒng)計 | | ├──{4}--第4章Transformation與Action開發(fā)實戰(zhàn) | | ├──{5}--第5章RDD持久化 | | ├──{6}--第6章TopN主播統(tǒng)計 | | └──{7}--第7章面試與核心復盤 | ├──{3}--Spark性能優(yōu)化的道與術 | | ├──{1}--第1章Spark三種任務提交模式 | | ├──{2}--第2章Shuffle機制分析 | | ├──{3}--第3章Spark之checkpoint | | ├──{4}--第4章Spark程序性能優(yōu)化企業(yè)級最佳實踐 | | ├──{5}--第5章Spark性能優(yōu)化之算子優(yōu)化 | | ├──{6}--第6章極速上手SparkSql | | └──{7}--第7章Spark實戰(zhàn)與核心復盤 | ├──{4}--Spark3.x擴展內(nèi)容 | | ├──{1}--第1章快速上手使用Spark3.x | | ├──{2}--第2章Spark3.x版本中新特性的原理及應用 | | └──{3}--第3章SparkSQL集成Hive | ├──{5}--綜合項目：電商數(shù)據(jù)倉庫之用戶行為數(shù)倉 | | ├──{1}--第1章電商數(shù)據(jù)倉庫效果展示 | | ├──{2}--第2章數(shù)據(jù)倉庫前置技術 | | ├──{3}--第3章電商數(shù)倉技術選型 | | ├──{4}--第4章數(shù)據(jù)生成與采集 | | ├──{5}--第5章用戶行為數(shù)倉設計與實現(xiàn) | | └──{6}--第6章項目核心復盤 | └──{6}--綜合項目：電商數(shù)據(jù)倉庫之商品訂單數(shù)倉 | | ├──{1}--第1章商品訂單數(shù)倉需求分析 | | ├──{2}--第2章需求設計與實現(xiàn) | | ├──{3}--第3章訂單拉鏈表實戰(zhàn) | | ├──{4}--第4章數(shù)據(jù)可視化和任務調(diào)度實現(xiàn) | | ├──{5}--第5章項目核心復盤 | | └──{6}--第6章數(shù)據(jù)壓縮格式和存儲格式在數(shù)倉中的應用 ├──{4}--階段四：高頻實時數(shù)據(jù)處理+海量數(shù)據(jù)全文檢索方案 | ├──{1}--消息隊列之Kafka從入門到小牛 | | ├──{1}--第1章初識Kafka | | ├──{2}--第2章Kafka集群安裝部署 | | ├──{3}--第3章Kafka使用初體驗 | | ├──{4}--第4章Kafka核心擴展內(nèi)容 | | ├──{5}--第5章Kafka核心之存儲和容錯機制 | | ├──{6}--第6章Kafka生產(chǎn)消費者實戰(zhàn) | | ├──{7}--第7章Kafka技巧篇 | | ├──{8}--第8章Kafka小試牛刀實戰(zhàn)篇 | | └──{9}--第9章Kafka核心復盤 | ├──{2}--極速上手內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis | | ├──{1}--第1章快速了解Redis | | ├──{2}--第2章Redis核心實踐 | | ├──{3}--第3章Redis封裝工具類技巧 | | ├──{4}--第4章Redis高級特性 | | └──{5}--第5章Redis核心復盤 | ├──{3}--Flink快速上手篇 | | ├──{1}--第1章初識Flink | | ├──{2}--第2章實戰(zhàn)：流處理和批處理程序開發(fā) | | ├──{3}--第3章Flink集群安裝部署 | | ├──{4}--第4章Flink核心API之DataStreamAPI | | ├──{5}--第5章Flink核心API之DataSetAPI | | ├──{6}--第6章Flink核心API之TableAPI和SQL | | └──{7}--第7章Flink核心復盤 | ├──{4}--Flink高級進階之路 | | ├──{1}--第1章Flink中的Window和Time詳解 | | ├──{2}--第2章Flink中的Watermark深入剖析 | | ├──{3}--第3章Flink中的并行度詳解 | | ├──{4}--第4章Flink之KafkaConnector專題 | | ├──{5}--第5章SparkStreaming快速上手 | | ├──{6}--第6章Flink核心復盤 | | └──{7}--第7章【福利加油站】 | ├──{5}--Flink1.15新特性及狀態(tài)的使用 | | ├──{2}--第2章快速上手使用Flink1.15 | | └──{3}--第3章State(狀態(tài))的使用與管理 | ├──{6}--Flink1.15之狀態(tài)的容錯與一致性 | | ├──{1}--第1章State(狀態(tài))的容錯與一致性 | | ├──{2}--第2章Checkpoint與State底層原理深度剖析 | | └──{3}--第3章Kafka-connector新API的使用 | ├──{7}--全文檢索引擎Elasticsearch | | ├──{1}--第1章快速了解Elasticsearch | | ├──{2}--第2章快速上手使用Elasticsearch | | ├──{3}--第3章Elasticsearch分詞詳解 | | ├──{4}--第4章Elasticsearch查詢詳解 | | └──{5}--第5章Elasticsearch的高級特性 | └──{8}--Es+HBase仿百度搜索引擎項目 | | ├──{1}--第1章企業(yè)中快速復雜查詢痛點分析 | | ├──{2}--第2章仿百度搜索引擎項目架構設計 | | ├──{3}--第3章ES高級特性擴展 | | └──{4}--第4章開發(fā)仿百度搜索引擎項目 └──{5}--階段五：綜合項目：三度關系推薦系統(tǒng)+數(shù)據(jù)中臺 | ├──{1}--直播平臺三度關系推薦V1.0 | | ├──{1}--第1章項目介紹及演示 | | ├──{2}--第2章項目技術選型 | | ├──{3}--第3章Neo4j圖數(shù)據(jù)庫快速上手使用 | | ├──{4}--第4章數(shù)據(jù)采集模塊分析 | | ├──{5}--第5章數(shù)據(jù)采集+聚合+分發(fā)+落盤 | | ├──{6}--第6章數(shù)據(jù)計算核心指標分析 | | ├──{7}--第7章數(shù)據(jù)核心指標計算 | | └──{8}--第8章項目核心復盤 | ├──{2}--直播平臺三度關系推薦V2.0 | | ├──{1}--第1章V1.0架構方案分析及V2.0架構設計 | | ├──{2}--第2章V2.0架構之數(shù)據(jù)核心指標計算 | | ├──{3}--第3章數(shù)據(jù)接口定義及開發(fā) | | ├──{4}--第4章數(shù)據(jù)展示 | | ├──{5}--第5章項目擴展優(yōu)化 | | └──{6}--第6章項目核心復盤 | └──{3}--數(shù)據(jù)中臺大屏 | | ├──{1}--第1章數(shù)據(jù)中臺的前世今生 | | ├──{2}--第2章數(shù)據(jù)中臺架構 | | ├──{3}--第3章什么樣的企業(yè)適合建設數(shù)據(jù)中臺 | | ├──{4}--第4章數(shù)據(jù)中臺企業(yè)級解決方案 | | ├──{5}--第5章項目總結 | | ├──{6}--第6章數(shù)據(jù)中臺之數(shù)據(jù)加工總線 | | ├──{7}--第7章數(shù)據(jù)加工總線之SparkSQL計算引擎開發(fā) | | ├──{8}--第8章數(shù)據(jù)加工總線之FlinkSQL計算引擎開發(fā) | | └──{9}--第9章后期展望
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