微专业：大数据开发工程师，构建复杂大数据分析系统(170G) 价值3800元

{1}–零基础复习课

{1}–Java基础复习课

[1.1]–媒体资料库的故事.mp4

[1.10]–城堡游戏.mp4

[1.11]–消除代码复制.mp4

[1.12]–封装.mp4

[1.13]–可扩展性.mp4

[1.14]–框架加数据.mp4

[1.2]–继承.mp4

[1.3]–子类父类关系.mp4

[1.4]–子类父类关系II.mp4

[1.5]–多态变量.mp4

[1.6]–向上造型.mp4

[1.7]–多态.mp4

[1.8]–Object类.mp4

[1.9]–DoME的新类型.mp4

{2}–MySQL基础复习课

{1}–初识MySQL

{10}–MySQL程序开发

{2}–MySQL数据类型

{3}–MySQL数据对象

{4}–MySQL权限管理

{5}–实践课：数据库对象

{6}–SQL语言进阶

{7}–内置函数

{8}–触发器与存储过程

{9}–实践课：SQL进阶应用

{3}–Linux快速入门（赵强老师）

[3.2]–01-01-Linux简介.mp4

[3.3]–01-02-安装Linux.mp4

[3.4]–01-03-vi编辑器的使用.mp4

[3.5]–01-04-文件目录的操作.mp4

[3.6]–01-05-Linux的权限管理.mp4

[3.7]–01-06-在Linux上安装JDK.mp4

{4}–Linux复习课

{1}–第一节Linux入门

{2}–第二节Linux的安装

{3}–第三节Linux文件与目录结构

{4}–第四节Linux的VI文件编写命令

{5}–第五节Linux网络配置和系统管理操作

{6}–第六节Linux常用基本命令

{7}–第七节Linux软件包管理

{8}–第八节Shell编程

{5}–Python基础复习课

{1}–开课前准备

{2}–变量和数据类型

{3}–数据类型

{4}–程序控制

{5}–函数

{6}–类

{10}–网易严选项目实战

{1}–电商严选数据仓库实战

{10}–案例实战3——订单及履约管理

{4}–电商发展概况&维度建模简介

{5}–维度建模基础技术

{6}–维度建模进阶及高级技术

{7}–数仓架构及规范

{8}–案例实战1——订单及库存管理

{9}–案例实战2——订单及库存管理（主题域设计进阶）

#1.2#–【下载】代码下载.pdf

#1.3#–【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据.pdf

{2}–电商严选实时数仓实战

{3}–实时数仓基础

{4}–严选实时数仓

{5}–交易域建模实战

{6}–流量域建模实战

{7}–维表实战

{8}–实时应用-数据大屏-开发

{9}–实时应用-数据大屏-流量

#2.2#–【下载】代码下载.pdf

{3}–电商严选用户画像实战

{3}–用户画像基础

{4}–用户画像建模

{5}–用户属性画像

{6}–用户行为画像

{7}–用户偏好画像和群体用户画像

{8}–用户画像应用与总结

#3.2#–【下载】代码下载.pdf

{11}–网易有道项目实战

{11}–网易有道项目实战

{2}–网易有道广告实时数据处理实战

{3}–网易有道广告离线数据处理实战

{4}–网易有道广告精准投放推荐系统

#1#–【课前准备】有道广告项目实战数据包.pdf

{12}–网易游戏项目实战

{12}–网易游戏项目实战

{1}–图计算应用

{2}–实时数据处理实战

{3}–多数据源游戏业务实时分析

{13}–网易云音乐项目实战

{13}–网易云音乐项目实战

{1}–网易云音乐搜索业务实时特征实战

{2}–网易云音乐每日推歌实战

{3}–网易云音乐推荐算法应用

{13}–延伸学习

{1}–预备课

#1.2#–知识积累参考资料.pdf

#1.3#–Google3论文中文版.pdf

[1.1]–大数据直播分享.mp4

课件.txt

{2}–项目实战汇总

[2.1]–【直播0809】数据质量保障体系建设.mp4

[2.2]–【直播1030】使用FlinkSQLAPI提高开发效率.mp4

{2}–Hadoop

{1}–Hadoop背景知识与起源

#1.1#–【下载】课程中的安装包.pdf

[1.3]–1.1.1-Hadoop课程概述.mp4

[1.4]–1.1.2-实验环境简介.mp4

[1.5]–1.1.3-大数据中几个基本概念.mp4

[1.6]–1.1.4-Google的基本思想.mp4

[1.7]–1.1.5-Google的论文一GFS.mp4

[1.8]–1.1.6-Google的论文二MapReduce.mp4

[1.9]–1.1.7-Google的论文三BigTable.mp4

{10}–ZooKeeper与HA

[10.10]–1.10.9-搭建HDFS的联盟.mp4

[10.2]–1.10.1-主从架构的单点故障问题.mp4

[10.3]–1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构.mp4

[10.4]–1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式.mp4

[10.5]–1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀.mp4

[10.6]–1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示.mp4

[10.7]–1.10.6-Hadoop的HA架构.mp4

[10.8]–1.10.7-配置实现Hadoop的HA.mp4

[10.9]–1.10.8-什么是HDFS的联盟.mp4

{11}–HUE

[11.2]–1.11.1-HUE简介和Demo.mp4

[11.3]–1.11.2-安装所需的rpm包.mp4

[11.4]–1.11.3-配置HUE.mp4

[11.5]–1.11.4-第二阶段小节.mp4

{12}–Flume

{1}–课前准备

{2}–Flume基本概念

{3}–Flume的源Source

{4}–Flume的Channel

{5}–Flume的Sink

{6}–Flume的拦截器Channel和Sink组

{7}–Flume实战案例

{14}–直播课

[14.1]–Hadoop第二阶段直播.mp4

{2}–搭建Hadoop环境

#2.8#–【下载】Hadoop环境搭建实验步骤.pdf

[2.2]–1.2.1-Hadoop的目录结构.mp4

[2.3]–1.2.2-搭建Hadoop的本地模式.mp4

[2.4]–1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式.mp4

[2.5]–1.2.4-免密码登录的原理和配置.mp4

[2.6]–1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式.mp4

{3}–Hadoop的体系架构

[3.2]–1.3.1-Hadoop的体系架构概述.mp4

[3.3]–1.3.2-NameNode的职责.mp4

[3.4]–1.3.3-DataNode的职责.mp4

[3.5]–1.3.4-SecondaryNameNode的职责.mp4

[3.6]–1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程.mp4

[3.7]–1.3.6-Yan的资源分配方式.mp4

[3.8]–1.3.7-HBase的体系架构简介.mp4

[3.9]–1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案.mp4

{4}–HDFS

[4.10]–1.4.9-HDFS的回收站.mp4

[4.11]–1.4.10-HDFS的配额.mp4

[4.12]–1.4.11-HDFS的快照.mp4

[4.13]–1.4.12-HDFS的安全模式和权限.mp4

[4.14]–1.4.13-HDFS集群简介.mp4

[4.15]–1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象.mp4

[4.16]–1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池.mp4

[4.17]–1.4.16-什么是RPC.mp4

[4.2]–1.4.1.HDFS课程概述.mp4

[4.3]–1.4.2-通过WebConsole访问HDFS.mp4

[4.4]–1.4.3-通过命令行操作HDFS.mp4

[4.5]–1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限.mp4

[4.6]–1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据.mp4

[4.7]–1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息.mp4

[4.8]–1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理.mp4

[4.9]–1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理.mp4

{5}–MapReduce

#5.28#–【直播笔记】第一阶段小结.pdf

[5.10]–1.5.9-字符串的排序.mp4

[5.11]–1.5.10-对象的排序.mp4

[5.12]–1.5.11-什么是分区.mp4

[5.13]–1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区.mp4

[5.14]–1.5.13-什么是Combiner.mp4

[5.15]–1.5.14-什么是Shuffle.mp4

[5.16]–1.5.15-数据去重.mp4

[5.17]–1.5.16-关系型数据库中的多表查询.mp4

[5.18]–1.5.17-分析等值连接的数据处理过程.mp4

[5.19]–1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序.mp4

[5.2]–1.5.1-MapReduce课程概述.mp4

[5.20]–1.5.19-分析自连接的数据处理过程.mp4

[5.21]–1.5.20-实现MapReduce的自连接.mp4

[5.22]–1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程.mp4

[5.23]–1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序.mp4

[5.24]–1.5.23-使用MRUnit进行单元测试.mp4

[5.25]–1.5.24-第一个阶段小结.mp4

[5.27]–【直播8月30日】Hadoop第一阶段.mp4

[5.3]–1.5.2-分析WordCount数据处理的过程.mp4

[5.4]–1.5.3-开发自己的WordCount程序.mp4

[5.5]–1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程.mp4

[5.6]–1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额.mp4

[5.7]–1.5.6-Hadoop的序列化机制.mp4

[5.8]–1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额.mp4

[5.9]–1.5.8-数字的排序.mp4

{6}–Hbase

#6.9#–【补充】hamcrest-core-1.3.jar.pdf

[6.10]–1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂.mp4

[6.11]–1.6.9-HBase的过滤器.mp4

[6.12]–1.6.10-HBase上的MapReduce.mp4

[6.2]–1.6.1-NoSQL数据库简介.mp4

[6.3]–1.6.2-HBase的体系架构和表结构.mp4

[6.4]–1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式.mp4

[6.5]–1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA.mp4

[6.6]–1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示.mp4

[6.7]–1.6.6-通过命令行操作HBase.mp4

[6.8]–1.6.7-使用Java操作HBase.mp4

{7}–Hive

[7.10]–1.7.9-Hive的查询.mp4

[7.11]–1.7.10-Hive的Java客户端.mp4

[7.12]–1.7.11-Hive的自定义函数.mp4

[7.2]–1.7.1-数据分析引擎和Hive简介.mp4

[7.3]–1.7.2-Hive的体系架构.mp4

[7.4]–1.7.3-搭建Hive的嵌入模式.mp4

[7.5]–1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式.mp4

[7.6]–1.7.5-Hive的内部表.mp4

[7.7]–1.7.6-Hive的分区表.mp4

[7.8]–1.7.7-Hive的外部表.mp4

[7.9]–1.7.8-Hive的桶表和视图.mp4

{8}–Pig

[8.2]–1.8.1-Pig简介和安装配置.mp4

[8.3]–1.8.2-Pig的常用命令.mp4

[8.4]–1.8.3-Pig的数据模型.mp4

[8.5]–1.8.4-使用PigLatin语句处理数据.mp4

[8.6]–1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数.mp4

[8.7]–1.8.6-Pig的自定义加载函数.mp4

{9}–Sqoop

[9.2]–1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境.mp4

[9.3]–1.9.2-Sqoop的原理和安装配置.mp4

[9.4]–1.9.3-使用Sqoop采集数据.mp4

{3}–NoSQL数据库

{1}–Redis

#1.13#–【下载】部署RedisCluster.pdf

[1.10]–2.1.9-Redis主从复制.mp4

[1.11]–2.1.10.Redis的分片.mp4

[1.12]–2.1.11-Redis的HA哨兵机制.mp4

[1.14]–2.1.12-RedisCluster.mp4

[1.2]–2.1.1-Redis简介.mp4

[1.3]–2.1.2-Redis的安装配置和基本操作.mp4

[1.4]–2.1.3-Redis数据类型和案例分析.mp4

[1.5]–2.1.4-Redis的事务.mp4

[1.6]–2.1.5-Redis的锁机制.mp4

[1.7]–2.1.6-Redis的消息机制.mp4

[1.8]–2.1.7-RDB的持久化.mp4

[1.9]–2.1.8-AOF的持久化.mp4

{2}–MongoDB

[2.10]–3.1.9-MongoDB的批处理.mp4

[2.2]–3.1.1-MongoDB简介.mp4

[2.3]–3.1.2-MongoDB的安装和配置.mp4

[2.4]–3.1.3-MongoDB的体系架构.mp4

[2.5]–3.1.4-使用MongoShell.mp4

[2.6]–3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件.mp4

[2.7]–3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型.mp4

[2.8]–3.1.7-使用MongoDB的Web控制台.mp4

[2.9]–3.1.8-MongoDB的CRUD操作.mp4

{4}–Kafka

{10}–Kafka的架构注册表和Ksql

[10.1]–3.9.1.1Java的Avro（一）.mp4

[10.2]–3.9.1.2Java的Avro（二）.mp4

[10.3]–3.9.1.3Java的Avro（三）.mp4

[10.4]–3.9.2.1Kafka注册表（一）.mp4

[10.5]–3.9.2.2Kafka注册表（二）.mp4

[10.6]–3.9.2.3Kafka注册表（三）.mp4

[10.7]–3.9.2.4Kafka注册表（四）.mp4

[10.8]–3.9.3Ksql.mp4

{11}–Kafka的运维管理

[11.1]–3.10.1Kafka的安全性.mp4

[11.2]–3.10.2.1Kafka的集群和容灾（一）.mp4

[11.3]–3.10.2.2Kafka的集群和容灾（二）.mp4

[11.4]–3.10.3Kafka的监控.mp4

{2}–Kafka理论

[2.1]–3.1.1什么是Kafka.mp4

[2.2]–3.1.2Kafka的Topic.mp4

[2.3]–3.1.3Kafka的Brokers.mp4

[2.4]–3.1.4Kafka的主题复制.mp4

{3}–Kafka环境安装

[3.1]–3.2.1安装Kafka（Ubuntu）.mp4

[3.2]–3.2.2安装kafka（Centos）.mp4

[3.3]–3.2.3安装kafka（Windows）.mp4

[3.4]–3.2.4安装kafka（Confluent）.mp4

{4}–Kafka的生产者消费者

[4.1]–3.3.1Kafka的生产者命令.mp4

[4.2]–3.3.2Kafka的消费key.mp4

[4.3]–3.3.3Kafka的消费者.mp4

[4.4]–3.3.4Broker发现和zk.mp4

{5}–Kafka的命令行使用

[5.1]–3.4.1Topic相关.mp4

[5.2]–3.4.2生产者相关.mp4

[5.3]–3.4.3消费者相关.mp4

[5.4]–3.4.4offset部分.mp4

[5.5]–3.4.5图形UI.mp4

{6}–Kafka的生产者开发API

[6.1]–3.5.1Kafka开发环境准备.mp4

[6.2]–3.5.2生产者模型.mp4

[6.3]–3.5.3生产者的序列化.mp4

[6.4]–3.5.4生产者的自定义分区.mp4

{7}–Kafka的消费者API

[7.1]–3.6.1.1JavaAPI介绍（一）.mp4

[7.10]–3.6.3.2组协调器和反序列化（二）.mp4

[7.11]–3.6.3.3组协调器和反序列化（三）.mp4

[7.12]–3.6.3.4组协调器和反序列化（四）.mp4

[7.2]–3.6.1.2JavaAPI介绍（二）.mp4

[7.3]–3.6.1.3JavaAPI介绍（三）.mp4

[7.4]–3.6.1.4JavaAPI介绍（四）.mp4

[7.5]–3.6.2.1API同步异步接收（一）.mp4

[7.6]–3.6.2.2-3API同步异步接收（二、三）.mp4

[7.7]–3.6.2.4API同步异步接收（四）.mp4

[7.8]–3.6.2.5API同步异步接收（五）.mp4

[7.9]–3.6.3.1组协调器和反序列化（一）.mp4

{8}–Kafka的连接器

[8.1]–3.7.1Kafka的Connect功能.mp4

[8.2]–3.7.2.1Kafka的Connect使用（一）.mp4

[8.3]–3.7.2.2Kafka的Connect使用（二）.mp4

[8.4]–3.7.2.3Kafka的Connect使用（三）.mp4

{9}–Kafka的流处理

[9.1]–3.8.1Kafka的流基本组件.mp4

[9.10]–3.8.4.4流编程实战下（四）.mp4

[9.11]–3.8.4.5流编程实战下（五）.mp4

[9.12]–3.8.4.6流编程实战下（六）.mp4

[9.2]–3.8.2流操作.mp4

[9.3]–3.8.3.1流编程实战上（一）.mp4

[9.4]–3.8.3.2流编程实战上（二）.mp4

[9.5]–3.8.3.3流编程实战上（三）.mp4

[9.6]–3.8.3.4流编程实战上（四）.mp4

[9.7]–3.8.4.1流编程实战下（一）.mp4

[9.8]–3.8.4.2流编程实战下（二）.mp4

[9.9]–3.8.4.3流编程实战下（三）.mp4

{5}–Scala

{1}–scala概述

#1.1#–Scala语言基础PDF下载.pdf

#1.3#–随堂源代码下载.pdf

[1.2]–Scala开发环境准备.pdf

[1.4]–2.1.1scala概述-01Scala概述.mp4

[1.5]–2.1.2scala概述-02开发环境.mp4

[1.6]–2.1.3scala概述-03包的引入和定义.mp4

{10}–scala函数式编程

#10.1#–随堂源代码下载.pdf

[10.2]–2.10.1scala函数式编程-01模式匹配.mp4

[10.3]–2.10.2scala函数式编程-02样例类.mp4

[10.4]–2.10.3scala函数式编程-03匿名函数.mp4

[10.5]–2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包.mp4

[10.6]–2.10.5scala函数式编程-05return表达式.mp4

[10.7]–2.10.6scala函数式编程-06偏函数.mp4

[10.8]–2.10.7scala函数式编程-07柯里化.mp4

[10.9]–2.10.8scala函数式编程-08高阶函数.mp4

{11}–类型参数

#11.1#–随堂源代码下载.pdf

[11.2]–2.11.1类型参数-01泛型类.mp4

[11.3]–2.11.2类型参数-02泛型函数.mp4

[11.4]–2.11.3类型参数-03类型边界.mp4

[11.5]–2.11.4类型参数-04视图界定.mp4

{12}–scala设计模式

#12.1#–随堂源代码下载.pdf

[12.2]–2.12.1scala设计模式-01创建型.mp4

[12.3]–2.12.2scala设计模式-02结构型.mp4

[12.4]–2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象.mp4

[12.5]–2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等.mp4

{2}–scala基础语法

#2.1#–随堂源代码下载.pdf

[2.2]–2.2.1scala基础语法-01变量与常量.mp4

[2.3]–2.2.2scala基础语法-02常用数据类型.mp4

[2.4]–2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作.mp4

[2.5]–2.2.4scala基础语法-04正则表达式.mp4

[2.6]–2.2.5scala基础语法-05文件读写.mp4

{3}–scala运算符

#3.1#–随堂源代码下载.pdf

[3.2]–2.3.1scala运算符.mp4

{4}–Scala程序控制结构

#4.1#–随堂源代码下载.pdf

[4.2]–2.4.1Scala程序控制结构.mp4

{5}–Scala函数

#5.1#–随堂源代码下载.pdf

[5.2]–2.5.1Scala函数.mp4

{6}–面向对象(基础)

#6.6#–随堂源代码下载.pdf

[6.1]–2.6.1面向对象(基础)-01类和对象.mp4

[6.2]–2.6.2面向对象(基础)-02构造器.mp4

[6.3]–2.6.3面向对象(基础)-03继承.mp4

[6.4]–2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类.mp4

[6.5]–2.6.5面向对象(基础)-05抽象.mp4

{7}–面向对象(高级)

#7.3#–随堂源代码下载.pdf

[7.1]–2.7.1面向对象(高级)-01特质.mp4

[7.2]–2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换.mp4

{8}–数据结构(基础)

#8.5#–随堂源代码下载.pdf

[8.1]–2.8.1数据结构(基础)-01数组.mp4

[8.2]–2.8.2数据结构(基础)-02元组.mp4

[8.3]–2.8.3数据结构(基础)-03列表.mp4

[8.4]–2.8.4数据结构(基础)-04集合.mp4

{9}–数据结构(高级)

#9.1#–随堂源代码下载.pdf

[9.2]–2.9.1数据结构(高级)-01映射.mp4

[9.3]–2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作.mp4

[9.4]–2.9.3数据结构(高级)-03迭代器.mp4

[9.5]–2.9.4数据结构(高级)-04并行集合.mp4

{6}–Spark

{2}–Spark基本概念

[2.1]–4.1.1Spark起源和功能介绍.mp4

[2.2]–4.1.2Spark环境的准备和软件下载.mp4

[2.3]–4.1.3Ubuntu环境下的安装.mp4

[2.4]–4.1.4CentOS环境下的安装.mp4

[2.5]–4.1.5Windows环境下的安装.mp4

[2.6]–4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark.mp4

[2.7]–4.1.7搭建PySpark的开发环境.mp4

[2.8]–4.1.8云环境的使用.mp4

{3}–基本RDD

[3.1]–4.2.1rdd的介绍.mp4

[3.2]–4.2.2rdd实战课程.mp4

[3.3]–4.2.3Flatmap案例使用.mp4

[3.4]–4.2.4集合操作.mp4

[3.5]–4.2.5Action如何使用.mp4

[3.6]–4.2.6cache和分区功能.mp4

{4}–PairRDD

[4.1]–4.3.1PairRdd的map和filter.mp4

[4.10]–4.3.10广播变量.mp4

[4.11]–4.3.11累加器.mp4

[4.2]–4.3.2reducebykey和groupbykey.mp4

[4.3]–4.3.3keyby和countbykey.mp4

[4.4]–4.3.4combinebykey.mp4

[4.5]–4.3.5aggregatebykey.mp4

[4.6]–4.3.6foldbykey.mp4

[4.7]–4.3.7sortbykey.mp4

[4.8]–4.3.8join.mp4

[4.9]–4.3.9partition.mp4

{5}–Dataframe基础

[5.1]–4.4.1什么是Spark的Dataframe.mp4

[5.2]–4.4.2什么是Dataframe的数据类型.mp4

{6}–Dataframe进阶

[6.1]–4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接.mp4

[6.2]–4.5.2什么是SparkDF的链接.mp4

{7}–SparkSQL

[7.1]–4.6.1什么是SparkSQL.mp4

[7.2]–4.6.2什么是Spark的数据源.mp4

{8}–Spark集群管理

[8.1]–4.7.1Spark大数据集群环境准备.mp4

[8.2]–4.7.2spark-submit使用.mp4

[8.3]–4.7.3sparkonyarn使用.mp4

[8.4]–4.7.4spark性能调优和监控.mp4

{9}–Spark流处理

[9.1]–4.8.1sparkstream介绍.mp4

[9.2]–4.8.2DStreamAPI使用.mp4

[9.3]–4.8.3StructureStream的使用.mp4

[9.4]–4.8.4Spark流和Kafka联动.mp4

[9.5]–4.8.5流处理的时间窗口.mp4

{7}–Storm

{2}–Storm基础

[2.1]–5.1.1-大数据实时计算框架简介.mp4

[2.2]–5.1.2-Storm的体系架构.mp4

[2.3]–5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建.mp4

[2.4]–5.1.4-Storm的全分布模式和HA.mp4

[2.5]–5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数.mp4

[2.6]–5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据.mp4

{3}–Storm应用开发

[3.1]–5.2.1-WordCount数据流动的过程.mp4

[3.2]–5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序.mp4

[3.3]–5.2.3-部署和运行Storm任务.mp4

[3.4]–5.2.4-Storm任务执行的过程.mp4

[3.5]–5.2.5-Storm内部通信的机制.mp4

{4}–集成Storm

[4.1]–5.3.1-典型的实时计算系统的架构.mp4

[4.2]–5.3.2-集成Storm与Redis.mp4

[4.3]–5.3.3-集成Storm与HDFS.mp4

[4.4]–5.3.4-集成Storm与HBase.mp4

{8}–Flink

{2}–Flink基础

[2.1]–6.1.1-Flink的简介.mp4

[2.10]–6.1.10-对比各种流式计算引擎.mp4

[2.2]–6.1.2-Flink的体系架构.mp4

[2.3]–6.1.3-部署Flink的Standalone的模式.mp4

[2.4]–6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式.mp4

[2.5]–6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别.mp4

[2.6]–6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现.mp4

[2.7]–6.1.7-Flink的HA.mp4

[2.8]–6.1.8-FlinkUI界面介绍.mp4

[2.9]–6.1.9-Flink的分布式缓存.mp4

{3}–Flink入门开发案例

[3.1]–6.2.1-Flink批处开发.mp4

[3.2]–6.2.2-Flink流处理开发.mp4

[3.3]–6.2.3-使用Flink-Scala-Shell.mp4

[3.4]–6.2.4-Flink的并行度分析.mp4

{4}–Flink的DataSetAPI

[4.1]–6.3.1-map和flatMap和mapPartition.mp4

[4.2]–6.3.2-filter与distinct.mp4

[4.3]–6.3.3-Join操作.mp4

[4.4]–6.3.4-笛卡尔积.mp4

[4.5]–6.3.5-First-N分析.mp4

[4.6]–6.3.6-外连接操作.mp4

{5}–Flink的DataStreamAPI

[5.1]–6.4.1-基本的数据源示例.mp4

[5.2]–6.4.2-自定义数据源.mp4

[5.3]–6.4.3-内置的Connector.mp4

[5.4]–6.4.4-DataStream的转换操作.mp4

[5.5]–6.4.5-DataSink.mp4

{6}–Flink高级特性

[6.1]–6.5.1-广播变量.mp4

[6.2]–6.5.2-累加器和计数器.mp4

{7}–状态管理和恢复

[7.1]–6.6.1-状态State.mp4

[7.2]–6.6.2-检查点的配置.mp4

[7.3]–6.6.3-State的后端存储模式.mp4

[7.4]–6.6.4-修改StateBackend的两种方式.mp4

[7.5]–6.6.5-重启策略.mp4

{8}–FlinkTable&SQL

[8.1]–6.7.1-Flink的Table和SQL简介.mp4

[8.2]–6.7.2-使用TableAPI.mp4

[8.3]–6.7.3-使用FlinkSQL.mp4

[8.4]–6.7.4-使用FlinkSQLClient.mp4

{9}–网易有道项目案例

{1}–平台介绍

[1.2]–1.1.1-平台介绍.mp4

{2}–系统架构和设计

[2.1]–1.2.1-平台架构.mp4

[2.2]–1.2.2-日志原始数据输入.mp4

[2.3]–1.2.3-业务数据输入.mp4

[2.4]–1.2.4-日志数据源生成.mp4

[2.5]–1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid.mp4

[2.6]–1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库.mp4

[2.7]–1.2.7-基本KPI指标的计算.mp4

[2.8]–1.2.8-数仓任务调度系统.mp4

[2.9]–1.2.9-数据展示.mp4

{3}–案例

#3.1#–【资料下载】作业百度链接地址.pdf

[3.2]–1.3.1-NPS报告.mp4

[3.3]–1.3.2-渠道留存报告.mp4

课件

09、网易有道项目案例

09、网易有道项目案例

10、网易严选项目实战

【数据】电商严选数据仓库实战.rar

001电商严选数据仓库实战.zip

002电商严选实时数仓实战.zip

002电商严选实时数仓实战代码.zip

代码.zip

11、网易有道项目实战

有道广告

course-showcase.zip

网易有道广告实时数据处理实战.zip

有道广告精准投放推荐系统.zip

有道广告离线数据处理实战.zip

12、网易游戏项目实战

002实时数据处理实战

003多数据源游戏业务分析

1-2图存储代码及资料.zip

3-4图深度学习代码.zip

course-showcase.zip

kudu-demo-master.zip

presto-demo-master.zip

多数据源游戏业务实时分析(1).zip

多数据源游戏业务实时分析.zip

实时数据处理实战课件.zip

图计算PPT.zip

网易有道广告实时数据处理实战.zip

有道广告精准投放推荐系统.zip

有道广告离线数据处理实战.zip

13、网易云音乐项目实战

001图计算

003推荐算法应用.zip

UserAction.zip

每日推歌实战.zip

网易云音乐搜索业务实时特征实战.zip

1-8课件

01、零基础复习课

02、Hadoop

03、NoSQL数据库

04、Kafka

05、Scala

06、Spark

07、Storm

08、Flink