在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。大数据开发工程师作为数据世界的构建者和探索者，正变得越来越重要。网易云微专业推出的“大数据开发工程师”课程，旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的高级技术人才。
课程概述
//下栽のke：yydsit_come/course/detail/1249286274804142140
“大数据开发工程师”课程是网y云微专业针对有志于进入大数据领域的专业人士设计的系统性培训项目。本课程涵盖了大数据生态系统的核心组件，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。
课程目标
- 理解大数据的基本概念和原理。
- 掌握大数据技术栈，包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
- 学会使用大数据工具进行数据挖掘和分析。
- 能够设计和实施大数据解决方案。
- 培养解决实际问题时的数据驱动思维。
课程内容
第一章：大数据基础
- 数据科学简介
- 大数据技术概览
- 数据采集和预处理
第二章：Hadoop生态系统
- Hadoop分布式文件系统(HDFS)
- MapReduce编程模型
- YARN资源管理
第三章：分布式计算框架Spark
- Spark核心概念
- Spark SQL和DataFrames
- Spark Streaming实时数据处理
第四章：数据仓库Hive
- Hive数据模型
- HiveQL查询语言
- Hive与MapReduce的集成
第五章：NoSQL数据库HBase
- HBase数据模型
- HBase架构和API
- HBase与Spark的集成
第六章：数据挖掘与机器学习
- 数据挖掘基础
- 机器学习算法概览
- 大数据环境下的机器学习应用
第七章：数据可视化与BI
- 数据可视化工具介绍
- 构建交互式数据仪表板
- 数据驱动的决策支持
第八章：大数据项目实战
- 实际项目案例分析
- 大数据处理流程设计
- 解决方案的部署与优化
网易-大数据开发工程师/
├──{1}–零基础复习课
| ├──{1}–Java基础复习课
| | ├──[1.10]–城堡游戏.mp4 28.98M
| | ├──[1.11]–消除代码复制.mp4 11.13M
| | ├──[1.12]–封装.mp4 62.08M
| | ├──[1.13]–可扩展性.mp4 78.69M
| | ├──[1.14]–框架加数据.mp4 48.57M
| | ├──[1.1]–媒体资料库的故事.mp4 57.57M
| | ├──[1.2]–继承.mp4 140.99M
| | ├──[1.3]–子类父类关系.mp4 61.30M
| | ├──[1.4]–子类父类关系II.mp4 89.08M
| | ├──[1.5]–多态变量.mp4 40.45M
| | ├──[1.6]–向上造型.mp4 138.72M
| | ├──[1.7]–多态.mp4 31.50M
| | ├──[1.8]–Object类.mp4 47.58M
| | └──[1.9]–DoME的新类型.mp4 20.85M
| ├──{2}–MySQL基础复习课
| | ├──{10}–MySQL程序开发
| | ├──{1}–初识MySQL
| | ├──{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 32.26M
| | ├──[3.3]–01-02-安装Linux.mp4 64.53M
| | ├──[3.4]–01-03-vi编辑器的使用.mp4 23.97M
| | ├──[3.5]–01-04-文件目录的操作.mp4 59.15M
| | ├──[3.6]–01-05-Linux的权限管理.mp4 60.87M
| | └──[3.7]–01-06-在Linux上安装JDK.mp4 34.38M
| ├──{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
├──{2}–Hadoop
| ├──{10}–ZooKeeper与HA
| | ├──[10.10]–1.10.9-搭建HDFS的联盟.mp4 344.98M
| | ├──[10.2]–1.10.1-主从架构的单点故障问题.mp4 26.35M
| | ├──[10.3]–1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构.mp4 27.19M
| | ├──[10.4]–1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式.mp4 39.61M
| | ├──[10.5]–1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀.mp4 85.37M
| | ├──[10.6]–1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示.mp4 56.79M
| | ├──[10.7]–1.10.6-Hadoop的HA架构.mp4 53.56M
| | ├──[10.8]–1.10.7-配置实现Hadoop的HA.mp4 512.33M
| | └──[10.9]–1.10.8-什么是HDFS的联盟.mp4 45.44M
| ├──{11}–HUE
| | ├──[11.2]–1.11.1-HUE简介和Demo.mp4 14.09M
| | ├──[11.3]–1.11.2-安装所需的rpm包.mp4 29.07M
| | ├──[11.4]–1.11.3-配置HUE.mp4 96.07M
| | └──[11.5]–1.11.4-第二阶段小节.mp4 18.75M
| ├──{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 167.22M
| ├──{1}–Hadoop背景知识与起源
| | ├──#1.1#–【下载】课程中的安装包.pdf 23.11kb
| | ├──[1.3]–1.1.1-Hadoop课程概述.mp4 126.28M
| | ├──[1.4]–1.1.2-实验环境简介.mp4 126.32M
| | ├──[1.5]–1.1.3-大数据中几个基本概念.mp4 269.18M
| | ├──[1.6]–1.1.4-Google的基本思想.mp4 15.22M
| | ├──[1.7]–1.1.5-Google的论文一GFS.mp4 350.40M
| | ├──[1.8]–1.1.6-Google的论文二MapReduce.mp4 341.35M
| | └──[1.9]–1.1.7-Google的论文三BigTable.mp4 64.67M
| ├──{2}–搭建Hadoop环境
| | ├──#2.8#–【下载】Hadoop环境搭建实验步骤.pdf 83.60kb
| | ├──[2.2]–1.2.1-Hadoop的目录结构.mp4 58.05M
| | ├──[2.3]–1.2.2-搭建Hadoop的本地模式.mp4 101.34M
| | ├──[2.4]–1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式.mp4 98.33M
| | ├──[2.5]–1.2.4-免密码登录的原理和配置.mp4 54.73M
| | └──[2.6]–1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式.mp4 433.14M
| ├──{3}–Hadoop的体系架构
| | ├──[3.2]–1.3.1-Hadoop的体系架构概述.mp4 26.31M
| | ├──[3.3]–1.3.2-NameNode的职责.mp4 76.13M
| | ├──[3.4]–1.3.3-DataNode的职责.mp4 30.24M
| | ├──[3.5]–1.3.4-SecondaryNameNode的职责.mp4 95.63M
| | ├──[3.6]–1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程.mp4 147.64M
| | ├──[3.7]–1.3.6-Yan的资源分配方式.mp4 25.52M
| | ├──[3.8]–1.3.7-HBase的体系架构简介.mp4 54.98M
| | └──[3.9]–1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案.mp4 25.21M
| ├──{4}–HDFS
| | ├──[4.10]–1.4.9-HDFS的回收站.mp4 46.95M
| | ├──[4.11]–1.4.10-HDFS的配额.mp4 45.97M
| | ├──[4.12]–1.4.11-HDFS的快照.mp4 66.57M
| | ├──[4.13]–1.4.12-HDFS的安全模式和权限.mp4 26.00M
| | ├──[4.14]–1.4.13-HDFS集群简介.mp4 30.75M
| | ├──[4.15]–1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象.mp4 72.66M
| | ├──[4.16]–1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池.mp4 190.69M
| | ├──[4.17]–1.4.16-什么是RPC.mp4 68.50M
| | ├──[4.2]–1.4.1.HDFS课程概述.mp4 30.02M
| | ├──[4.3]–1.4.2-通过WebConsole访问HDFS.mp4 41.69M
| | ├──[4.4]–1.4.3-通过命令行操作HDFS.mp4 76.30M
| | ├──[4.5]–1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限.mp4 322.18M
| | ├──[4.6]–1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据.mp4 134.23M
| | ├──[4.7]–1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息.mp4 122.78M
| | ├──[4.8]–1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理.mp4 63.70M
| | └──[4.9]–1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理.mp4 48.37M
| ├──{5}–MapReduce
| | ├──#5.28#–【直播笔记】第一阶段小结.pdf 83.60kb
| | ├──[5.10]–1.5.9-字符串的排序.mp4 68.99M
| | ├──[5.11]–1.5.10-对象的排序.mp4 59.08M
| | ├──[5.12]–1.5.11-什么是分区.mp4 61.79M
| | ├──[5.13]–1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区.mp4 69.99M
| | ├──[5.14]–1.5.13-什么是Combiner.mp4 46.16M
| | ├──[5.15]–1.5.14-什么是Shuffle.mp4 43.47M
| | ├──[5.16]–1.5.15-数据去重.mp4 132.53M
| | ├──[5.17]–1.5.16-关系型数据库中的多表查询.mp4 79.70M
| | ├──[5.18]–1.5.17-分析等值连接的数据处理过程.mp4 116.55M
| | ├──[5.19]–1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序.mp4 58.27M
| | ├──[5.20]–1.5.19-分析自连接的数据处理过程.mp4 97.05M
| | ├──[5.21]–1.5.20-实现MapReduce的自连接.mp4 59.42M
| | ├──[5.22]–1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程.mp4 85.83M
| | ├──[5.23]–1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序.mp4 66.60M
| | ├──[5.24]–1.5.23-使用MRUnit进行单元测试.mp4 95.43M
| | ├──[5.25]–1.5.24-第一个阶段小结.mp4 45.65M
| | ├──[5.27]–【直播8月30日】Hadoop第一阶段.mp4 1.60G
| | ├──[5.2]–1.5.1-MapReduce课程概述.mp4 122.44M
| | ├──[5.3]–1.5.2-分析WordCount数据处理的过程.mp4 71.59M
| | ├──[5.4]–1.5.3-开发自己的WordCount程序.mp4 113.20M
| | ├──[5.5]–1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程.mp4 122.24M
| | ├──[5.6]–1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额.mp4 71.16M
| | ├──[5.7]–1.5.6-Hadoop的序列化机制.mp4 111.62M
| | ├──[5.8]–1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额.mp4 46.33M
| | └──[5.9]–1.5.8-数字的排序.mp4 87.51M
| ├──{6}–Hbase
| | ├──#6.9#–【补充】hamcrest-core-1.3.jar.pdf 83.60kb
| | ├──[6.10]–1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂.mp4 29.51M
| | ├──[6.11]–1.6.9-HBase的过滤器.mp4 116.94M
| | ├──[6.12]–1.6.10-HBase上的MapReduce.mp4 107.52M
| | ├──[6.2]–1.6.1-NoSQL数据库简介.mp4 69.27M
| | ├──[6.3]–1.6.2-HBase的体系架构和表结构.mp4 105.54M
| | ├──[6.4]–1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式.mp4 122.99M
| | ├──[6.5]–1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA.mp4 128.05M
| | ├──[6.6]–1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示.mp4 28.01M
| | ├──[6.7]–1.6.6-通过命令行操作HBase.mp4 145.74M
| | └──[6.8]–1.6.7-使用Java操作HBase.mp4 106.40M
| ├──{7}–Hive
| | ├──[7.10]–1.7.9-Hive的查询.mp4 54.20M
| | ├──[7.11]–1.7.10-Hive的Java客户端.mp4 137.04M
| | ├──[7.12]–1.7.11-Hive的自定义函数.mp4 55.12M
| | ├──[7.2]–1.7.1-数据分析引擎和Hive简介.mp4 81.10M
| | ├──[7.3]–1.7.2-Hive的体系架构.mp4 31.24M
| | ├──[7.4]–1.7.3-搭建Hive的嵌入模式.mp4 80.25M
| | ├──[7.5]–1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式.mp4 68.01M
| | ├──[7.6]–1.7.5-Hive的内部表.mp4 72.73M
| | ├──[7.7]–1.7.6-Hive的分区表.mp4 97.40M
| | ├──[7.8]–1.7.7-Hive的外部表.mp4 38.67M
| | └──[7.9]–1.7.8-Hive的桶表和视图.mp4 108.65M
| ├──{8}–Pig
| | ├──[8.2]–1.8.1-Pig简介和安装配置.mp4 73.28M
| | ├──[8.3]–1.8.2-Pig的常用命令.mp4 23.39M
| | ├──[8.4]–1.8.3-Pig的数据模型.mp4 34.94M
| | ├──[8.5]–1.8.4-使用PigLatin语句处理数据.mp4 191.24M
| | ├──[8.6]–1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数.mp4 72.00M
| | └──[8.7]–1.8.6-Pig的自定义加载函数.mp4 73.71M
| └──{9}–Sqoop
| | ├──[9.2]–1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境.mp4 147.22M
| | ├──[9.3]–1.9.2-Sqoop的原理和安装配置.mp4 33.57M
| | └──[9.4]–1.9.3-使用Sqoop采集数据.mp4 326.91M
├──{3}–NoSQL数据库
| ├──{1}–Redis
| | ├──#1.13#–【下载】部署RedisCluster.pdf 83.60kb
| | ├──[1.10]–2.1.9-Redis主从复制.mp4 297.03M
| | ├──[1.11]–2.1.10.Redis的分片.mp4 46.92M
| | ├──[1.12]–2.1.11-Redis的HA哨兵机制.mp4 219.81M
| | ├──[1.14]–2.1.12-RedisCluster.mp4 96.25M
| | ├──[1.2]–2.1.1-Redis简介.mp4 55.55M
| | ├──[1.3]–2.1.2-Redis的安装配置和基本操作.mp4 189.78M
| | ├──[1.4]–2.1.3-Redis数据类型和案例分析.mp4 21.00M
| | ├──[1.5]–2.1.4-Redis的事务.mp4 33.75M
| | ├──[1.6]–2.1.5-Redis的锁机制.mp4 30.10M
| | ├──[1.7]–2.1.6-Redis的消息机制.mp4 41.02M
| | ├──[1.8]–2.1.7-RDB的持久化.mp4 166.89M
| | └──[1.9]–2.1.8-AOF的持久化.mp4 65.81M
| └──{2}–MongoDB
| | ├──[2.10]–3.1.9-MongoDB的批处理.mp4 9.68M
| | ├──[2.2]–3.1.1-MongoDB简介.mp4 63.36M
| | ├──[2.3]–3.1.2-MongoDB的安装和配置.mp4 70.38M
| | ├──[2.4]–3.1.3-MongoDB的体系架构.mp4 72.49M
| | ├──[2.5]–3.1.4-使用MongoShell.mp4 126.67M
| | ├──[2.6]–3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件.mp4 124.78M
| | ├──[2.7]–3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型.mp4 67.27M
| | ├──[2.8]–3.1.7-使用MongoDB的Web控制台.mp4 21.27M
| | └──[2.9]–3.1.8-MongoDB的CRUD操作.mp4 383.65M
├──{4}–Kafka
| ├──{10}–Kafka的架构注册表和Ksql
| | ├──[10.1]–3.9.1.1Java的Avro（一）.mp4 36.46M
| | ├──[10.2]–3.9.1.2Java的Avro（二）.mp4 132.26M
| | ├──[10.3]–3.9.1.3Java的Avro（三）.mp4 105.74M
| | ├──[10.4]–3.9.2.1Kafka注册表（一）.mp4 31.11M
| | ├──[10.5]–3.9.2.2Kafka注册表（二）.mp4 48.13M
| | ├──[10.6]–3.9.2.3Kafka注册表（三）.mp4 99.39M
| | ├──[10.7]–3.9.2.4Kafka注册表（四）.mp4 98.12M
| | └──[10.8]–3.9.3Ksql.mp4 282.07M
| ├──{11}–Kafka的运维管理
| | ├──[11.1]–3.10.1Kafka的安全性.mp4 918.52M
| | ├──[11.2]–3.10.2.1Kafka的集群和容灾（一）.mp4 137.33M
| | ├──[11.3]–3.10.2.2Kafka的集群和容灾（二）.mp4 428.83M
| | └──[11.4]–3.10.3Kafka的监控.mp4 140.03M
| ├──{2}–Kafka理论
| | ├──[2.1]–3.1.1什么是Kafka.mp4 63.80M
| | ├──[2.2]–3.1.2Kafka的Topic.mp4 74.74M
| | ├──[2.3]–3.1.3Kafka的Brokers.mp4 32.11M
| | └──[2.4]–3.1.4Kafka的主题复制.mp4 42.64M
| ├──{3}–Kafka环境安装
| | ├──[3.1]–3.2.1安装Kafka（Ubuntu）.mp4 102.79M
| | ├──[3.2]–3.2.2安装kafka（Centos）.mp4 238.28M
| | ├──[3.3]–3.2.3安装kafka（Windows）.mp4 391.55M
| | └──[3.4]–3.2.4安装kafka（Confluent）.mp4 135.17M
| ├──{4}–Kafka的生产者消费者
| | ├──[4.1]–3.3.1Kafka的生产者命令.mp4 64.57M
| | ├──[4.2]–3.3.2Kafka的消费key.mp4 26.54M
| | ├──[4.3]–3.3.3Kafka的消费者.mp4 81.21M
| | └──[4.4]–3.3.4Broker发现和zk.mp4 70.90M
| ├──{5}–Kafka的命令行使用
| | ├──[5.1]–3.4.1Topic相关.mp4 119.17M
| | ├──[5.2]–3.4.2生产者相关.mp4 298.99M
| | ├──[5.3]–3.4.3消费者相关.mp4 111.30M
| | ├──[5.4]–3.4.4offset部分.mp4 109.67M
| | └──[5.5]–3.4.5图形UI.mp4 199.88M
| ├──{6}–Kafka的生产者开发API
| | ├──[6.1]–3.5.1Kafka开发环境准备.mp4 49.39M
| | ├──[6.2]–3.5.2生产者模型.mp4 169.58M
| | ├──[6.3]–3.5.3生产者的序列化.mp4 608.07M
| | └──[6.4]–3.5.4生产者的自定义分区.mp4 153.28M
| ├──{7}–Kafka的消费者API
| | ├──[7.10]–3.6.3.2组协调器和反序列化（二）.mp4 71.58M
| | ├──[7.11]–3.6.3.3组协调器和反序列化（三）.mp4 387.85M
| | ├──[7.12]–3.6.3.4组协调器和反序列化（四）.mp4 141.00M
| | ├──[7.1]–3.6.1.1JavaAPI介绍（一）.mp4 201.62M
| | ├──[7.2]–3.6.1.2JavaAPI介绍（二）.mp4 40.42M
| | ├──[7.3]–3.6.1.3JavaAPI介绍（三）.mp4 33.03M
| | ├──[7.4]–3.6.1.4JavaAPI介绍（四）.mp4 55.61M
| | ├──[7.5]–3.6.2.1API同步异步接收（一）.mp4 111.22M
| | ├──[7.6]–3.6.2.2-3API同步异步接收（二、三）.mp4 80.25M
| | ├──[7.7]–3.6.2.4API同步异步接收（四）.mp4 105.09M
| | ├──[7.8]–3.6.2.5API同步异步接收（五）.mp4 152.27M
| | └──[7.9]–3.6.3.1组协调器和反序列化（一）.mp4 109.25M
| ├──{8}–Kafka的连接器
| | ├──[8.1]–3.7.1Kafka的Connect功能.mp4 59.43M
| | ├──[8.2]–3.7.2.1Kafka的Connect使用（一）.mp4 239.31M
| | ├──[8.3]–3.7.2.2Kafka的Connect使用（二）.mp4 95.67M
| | └──[8.4]–3.7.2.3Kafka的Connect使用（三）.mp4 192.57M
| └──{9}–Kafka的流处理
| | ├──[9.10]–3.8.4.4流编程实战下（四）.mp4 1.07G
| | ├──[9.11]–3.8.4.5流编程实战下（五）.mp4 254.94M
| | ├──[9.12]–3.8.4.6流编程实战下（六）.mp4 71.00M
| | ├──[9.1]–3.8.1Kafka的流基本组件.mp4 149.55M
| | ├──[9.2]–3.8.2流操作.mp4 70.55M
| | ├──[9.3]–3.8.3.1流编程实战上（一）.mp4 85.85M
| | ├──[9.4]–3.8.3.2流编程实战上（二）.mp4 362.18M
| | ├──[9.5]–3.8.3.3流编程实战上（三）.mp4 90.18M
| | ├──[9.6]–3.8.3.4流编程实战上（四）.mp4 113.83M
| | ├──[9.7]–3.8.4.1流编程实战下（一）.mp4 240.50M
| | ├──[9.8]–3.8.4.2流编程实战下（二）.mp4 278.69M
| | └──[9.9]–3.8.4.3流编程实战下（三）.mp4 215.10M
├──{5}–Scala
| ├──{10}–scala函数式编程
| | ├──#10.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[10.2]–2.10.1scala函数式编程-01模式匹配.mp4 79.62M
| | ├──[10.3]–2.10.2scala函数式编程-02样例类.mp4 68.22M
| | ├──[10.4]–2.10.3scala函数式编程-03匿名函数.mp4 64.44M
| | ├──[10.5]–2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包.mp4 62.29M
| | ├──[10.6]–2.10.5scala函数式编程-05return表达式.mp4 127.67M
| | ├──[10.7]–2.10.6scala函数式编程-06偏函数.mp4 90.46M
| | ├──[10.8]–2.10.7scala函数式编程-07柯里化.mp4 51.57M
| | └──[10.9]–2.10.8scala函数式编程-08高阶函数.mp4 41.53M
| ├──{11}–类型参数
| | ├──#11.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[11.2]–2.11.1类型参数-01泛型类.mp4 91.45M
| | ├──[11.3]–2.11.2类型参数-02泛型函数.mp4 42.47M
| | ├──[11.4]–2.11.3类型参数-03类型边界.mp4 33.87M
| | └──[11.5]–2.11.4类型参数-04视图界定.mp4 69.93M
| ├──{12}–scala设计模式
| | ├──#12.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[12.2]–2.12.1scala设计模式-01创建型.mp4 71.50M
| | ├──[12.3]–2.12.2scala设计模式-02结构型.mp4 78.63M
| | ├──[12.4]–2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象.mp4 196.10M
| | └──[12.5]–2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等.mp4 72.71M
| ├──{1}–scala概述
| | ├──#1.1#–Scala语言基础PDF下载.pdf 83.60kb
| | ├──#1.3#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[1.2]–Scala开发环境准备.pdf 1.22M
| | ├──[1.4]–2.1.1scala概述-01Scala概述.mp4 25.18M
| | ├──[1.5]–2.1.2scala概述-02开发环境.mp4 181.51M
| | └──[1.6]–2.1.3scala概述-03包的引入和定义.mp4 76.55M
| ├──{2}–scala基础语法
| | ├──#2.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[2.2]–2.2.1scala基础语法-01变量与常量.mp4 11.80M
| | ├──[2.3]–2.2.2scala基础语法-02常用数据类型.mp4 21.18M
| | ├──[2.4]–2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作.mp4 74.09M
| | ├──[2.5]–2.2.4scala基础语法-04正则表达式.mp4 59.40M
| | └──[2.6]–2.2.5scala基础语法-05文件读写.mp4 31.56M
| ├──{3}–scala运算符
| | ├──#3.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | └──[3.2]–2.3.1scala运算符.mp4 101.44M
| ├──{4}–Scala程序控制结构
| | ├──#4.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | └──[4.2]–2.4.1Scala程序控制结构.mp4 48.43M
| ├──{5}–Scala函数
| | ├──#5.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | └──[5.2]–2.5.1Scala函数.mp4 106.07M
| ├──{6}–面向对象(基础)
| | ├──#6.6#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[6.1]–2.6.1面向对象(基础)-01类和对象.mp4 114.16M
| | ├──[6.2]–2.6.2面向对象(基础)-02构造器.mp4 34.41M
| | ├──[6.3]–2.6.3面向对象(基础)-03继承.mp4 60.10M
| | ├──[6.4]–2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类.mp4 28.43M
| | └──[6.5]–2.6.5面向对象(基础)-05抽象.mp4 49.07M
| ├──{7}–面向对象(高级)
| | ├──#7.3#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[7.1]–2.7.1面向对象(高级)-01特质.mp4 24.88M
| | └──[7.2]–2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换.mp4 76.82M
| ├──{8}–数据结构(基础)
| | ├──#8.5#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[8.1]–2.8.1数据结构(基础)-01数组.mp4 91.22M
| | ├──[8.2]–2.8.2数据结构(基础)-02元组.mp4 16.47M
| | ├──[8.3]–2.8.3数据结构(基础)-03列表.mp4 35.60M
| | └──[8.4]–2.8.4数据结构(基础)-04集合.mp4 17.79M
| └──{9}–数据结构(高级)
| | ├──#9.1#–随堂源代码下载.pdf 83.60kb
| | ├──[9.2]–2.9.1数据结构(高级)-01映射.mp4 31.36M
| | ├──[9.3]–2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作.mp4 32.74M
| | ├──[9.4]–2.9.3数据结构(高级)-03迭代器.mp4 98.40M
| | └──[9.5]–2.9.4数据结构(高级)-04并行集合.mp4 23.08M
├──{6}–Spark
| ├──{2}–Spark基本概念
| | ├──[2.1]–4.1.1Spark起源和功能介绍.mp4 275.21M
| | ├──[2.2]–4.1.2Spark环境的准备和软件下载.mp4 221.46M
| | ├──[2.3]–4.1.3Ubuntu环境下的安装.mp4 57.36M
| | ├──[2.4]–4.1.4CentOS环境下的安装.mp4 106.27M
| | ├──[2.5]–4.1.5Windows环境下的安装.mp4 203.98M
| | ├──[2.6]–4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark.mp4 359.47M
| | ├──[2.7]–4.1.7搭建PySpark的开发环境.mp4 95.71M
| | └──[2.8]–4.1.8云环境的使用.mp4 222.92M
| ├──{3}–基本RDD
| | ├──[3.1]–4.2.1rdd的介绍.mp4 43.32M
| | ├──[3.2]–4.2.2rdd实战课程.mp4 144.72M
| | ├──[3.3]–4.2.3Flatmap案例使用.mp4 86.21M
| | ├──[3.4]–4.2.4集合操作.mp4 142.20M
| | ├──[3.5]–4.2.5Action如何使用.mp4 69.18M
| | └──[3.6]–4.2.6cache和分区功能.mp4 663.31M
| ├──{4}–PairRDD
| | ├──[4.10]–4.3.10广播变量.mp4 778.51M
| | ├──[4.11]–4.3.11累加器.mp4 159.42M
| | ├──[4.1]–4.3.1PairRdd的map和filter.mp4 193.85M
| | ├──[4.2]–4.3.2reducebykey和groupbykey.mp4 262.82M
| | ├──[4.3]–4.3.3keyby和countbykey.mp4 283.19M
| | ├──[4.4]–4.3.4combinebykey.mp4 140.92M
| | ├──[4.5]–4.3.5aggregatebykey.mp4 104.08M
| | ├──[4.6]–4.3.6foldbykey.mp4 130.34M
| | ├──[4.7]–4.3.7sortbykey.mp4 64.93M
| | ├──[4.8]–4.3.8join.mp4 51.84M
| | └──[4.9]–4.3.9partition.mp4 438.93M
| ├──{5}–Dataframe基础
| | ├──[5.1]–4.4.1什么是Spark的Dataframe.mp4 178.48M
| | └──[5.2]–4.4.2什么是Dataframe的数据类型.mp4 380.55M
| ├──{6}–Dataframe进阶
| | ├──[6.1]–4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接.mp4 180.37M
| | └──[6.2]–4.5.2什么是SparkDF的链接.mp4 332.72M
| ├──{7}–SparkSQL
| | ├──[7.1]–4.6.1什么是SparkSQL.mp4 758.62M
| | └──[7.2]–4.6.2什么是Spark的数据源.mp4 90.35M
| ├──{8}–Spark集群管理
| | ├──[8.1]–4.7.1Spark大数据集群环境准备.mp4 237.25M
| | ├──[8.2]–4.7.2spark-submit使用.mp4 254.95M
| | ├──[8.3]–4.7.3sparkonyarn使用.mp4 233.82M
| | └──[8.4]–4.7.4spark性能调优和监控.mp4 365.67M
| └──{9}–Spark流处理
| | ├──[9.1]–4.8.1sparkstream介绍.mp4 126.02M
| | ├──[9.2]–4.8.2DStreamAPI使用.mp4 167.68M
| | ├──[9.3]–4.8.3StructureStream的使用.mp4 780.49M
| | ├──[9.4]–4.8.4Spark流和Kafka联动.mp4 100.65M
| | └──[9.5]–4.8.5流处理的时间窗口.mp4 106.73M
├──{7}–Storm
| ├──{2}–Storm基础
| | ├──[2.1]–5.1.1-大数据实时计算框架简介.mp4 147.95M
| | ├──[2.2]–5.1.2-Storm的体系架构.mp4 43.20M
| | ├──[2.3]–5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建.mp4 85.20M
| | ├──[2.4]–5.1.4-Storm的全分布模式和HA.mp4 85.60M
| | ├──[2.5]–5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数.mp4 255.49M
| | └──[2.6]–5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据.mp4 26.13M
| ├──{3}–Storm应用开发
| | ├──[3.1]–5.2.1-WordCount数据流动的过程.mp4 62.55M
| | ├──[3.2]–5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序.mp4 289.23M
| | ├──[3.3]–5.2.3-部署和运行Storm任务.mp4 73.37M
| | ├──[3.4]–5.2.4-Storm任务执行的过程.mp4 19.73M
| | └──[3.5]–5.2.5-Storm内部通信的机制.mp4 23.50M
| └──{4}–集成Storm
| | ├──[4.1]–5.3.1-典型的实时计算系统的架构.mp4 32.48M
| | ├──[4.2]–5.3.2-集成Storm与Redis.mp4 63.54M
| | ├──[4.3]–5.3.3-集成Storm与HDFS.mp4 177.25M
| | └──[4.4]–5.3.4-集成Storm与HBase.mp4 58.81M
├──{8}–Flink
| ├──{2}–Flink基础
| | ├──[2.10]–6.1.10-对比各种流式计算引擎.mp4 40.27M
| | ├──[2.1]–6.1.1-Flink的简介.mp4 112.02M
| | ├──[2.2]–6.1.2-Flink的体系架构.mp4 40.15M
| | ├──[2.3]–6.1.3-部署Flink的Standalone的模式.mp4 250.61M
| | ├──[2.4]–6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式.mp4 289.39M
| | ├──[2.5]–6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别.mp4 86.97M
| | ├──[2.6]–6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现.mp4 35.44M
| | ├──[2.7]–6.1.7-Flink的HA.mp4 58.85M
| | ├──[2.8]–6.1.8-FlinkUI界面介绍.mp4 14.25M
| | └──[2.9]–6.1.9-Flink的分布式缓存.mp4 65.07M
| ├──{3}–Flink入门开发案例
| | ├──[3.1]–6.2.1-Flink批处开发.mp4 66.12M
| | ├──[3.2]–6.2.2-Flink流处理开发.mp4 424.40M
| | ├──[3.3]–6.2.3-使用Flink-Scala-Shell.mp4 66.12M
| | └──[3.4]–6.2.4-Flink的并行度分析.mp4 40.74M
| ├──{4}–Flink的DataSetAPI
| | ├──[4.1]–6.3.1-map和flatMap和mapPartition.mp4 47.74M
| | ├──[4.2]–6.3.2-filter与distinct.mp4 84.22M
| | ├──[4.3]–6.3.3-Join操作.mp4 36.85M
| | ├──[4.4]–6.3.4-笛卡尔积.mp4 72.48M
| | ├──[4.5]–6.3.5-First-N分析.mp4 17.37M
| | └──[4.6]–6.3.6-外连接操作.mp4 315.02M
| ├──{5}–Flink的DataStreamAPI
| | ├──[5.1]–6.4.1-基本的数据源示例.mp4 43.16M
| | ├──[5.2]–6.4.2-自定义数据源.mp4 55.42M
| | ├──[5.3]–6.4.3-内置的Connector.mp4 9.97M
| | ├──[5.4]–6.4.4-DataStream的转换操作.mp4 84.36M
| | └──[5.5]–6.4.5-DataSink.mp4 219.01M
| ├──{6}–Flink高级特性
| | ├──[6.1]–6.5.1-广播变量.mp4 71.98M
| | └──[6.2]–6.5.2-累加器和计数器.mp4 66.68M
| ├──{7}–状态管理和恢复
| | ├──[7.1]–6.6.1-状态State.mp4 108.37M
| | ├──[7.2]–6.6.2-检查点的配置.mp4 44.97M
| | ├──[7.3]–6.6.3-State的后端存储模式.mp4 10.97M
| | ├──[7.4]–6.6.4-修改StateBackend的两种方式.mp4 16.76M
| | └──[7.5]–6.6.5-重启策略.mp4 14.09M
| └──{8}–FlinkTable&SQL
| | ├──[8.1]–6.7.1-Flink的Table和SQL简介.mp4 14.06M
| | ├──[8.2]–6.7.2-使用TableAPI.mp4 72.64M
| | ├──[8.3]–6.7.3-使用FlinkSQL.mp4 40.86M
| | └──[8.4]–6.7.4-使用FlinkSQLClient.mp4 17.58M
└──{9}–网易有道项目案例
| ├──{1}–平台介绍
| | └──[1.2]–1.1.1-平台介绍.mp4 19.04M
| ├──{2}–系统架构和设计
| | ├──[2.1]–1.2.1-平台架构.mp4 5.06M
| | ├──[2.2]–1.2.2-日志原始数据输入.mp4 16.81M
| | ├──[2.3]–1.2.3-业务数据输入.mp4 8.59M
| | ├──[2.4]–1.2.4-日志数据源生成.mp4 13.39M
| | ├──[2.5]–1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid.mp4 10.28M
| | ├──[2.6]–1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库.mp4 14.55M
| | ├──[2.7]–1.2.7-基本KPI指标的计算.mp4 7.58M
| | ├──[2.8]–1.2.8-数仓任务调度系统.mp4 8.95M
| | └──[2.9]–1.2.9-数据展示.mp4 13.46M
| └──{3}–案例
| | ├──#3.1#–【资料下载】作业百度链接地址.pdf 22.36kb
| | ├──[3.2]–1.3.1-NPS报告.mp4 20.77M
| | └──[3.3]–1.3.2-渠道留存报告.mp4 29.68M