大数据工程师 体系课-大数据工程师2022大数据工程师含金量本课程由@浅笑依然整理上传。
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课程介绍
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名师讲座网大数据工程师 体系课-大数据工程师2022目录如下：
阶段一：走进大数据1.学好大数据先攻克Linux{1}–第1章笑傲大数据成长体系课必看 {2}–第2章Linux虚拟机安装配置{3}–第3章Linux极速上手{4}–第4章Linux试炼之配置与shell实战{5}–第5章Linux总结与走进大数据2.大数据起源之初识Hadoop{1}–第1章初识Hadoop{2}–第2章Hadoop的两种安装方式3.Hadoop之HDFS的使用{1}–第1章HDFS介绍{2}–第2章HDFS基础操作{3}–第3章JAVA操作HDFS4.Hadoop之HDFS核心进程剖析{1}–第1章初识NameNode{2}–第2章NameNode进阶{3}–第3章HDFS高级{4}–第4章扩展内容 HDFS写数据源码剖析5.Hadoop之初识MR{1}–第1章初识MapReduce{2}–第2章实战：WordCount{3}–第3章深入MapReduce{4}–第4章精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出 阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案1.拿来就用的企业级解决方案{1}–第1章剖析小文件问题与企业级解决方案{2}–第2章剖析数据倾斜问题与企业级解决方案{3}–第3章YARN实战{4}–第4章Hadoop官方文档使用指北授人以鱼不如授人以渔 {5}–第5章Hadoop核心复盘{6}–第6章福利加油站 2.Flume从0到高手一站式养成记{1}–第1章极速入门Flume{2}–第2章极速上手Flume使用{3}–第3章精讲Flume高级组件{4}–第4章Flume出神入化篇{5}–第5章Flume核心复盘3.数据仓库Hive从入门到小牛{1}–第1章快速了解Hive{2}–第2章数据库与数据仓库区别{3}–第3章Hive基础使用{4}–第4章Hive核心实战{5}–第5章Hive高级函数实战{6}–第6章Hive技巧与核心复盘4.Hive扩展内容{1}–第1章常见数据压缩格式的使用{2}–第2章常见数据存储格式的使用5.快速上手NoSQL数据库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架构原理{4}–第4章HBase高级用法{5}–第5章HBase调优策略和扩展内容 阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战1.7天极速掌握Scala语言{1}–第1章Scala极速入门{2}–第2章Scala基础语法{3}–第3章Scala面向对象{4}–第4章Scala函数式编程{5}–第5章Scala高级特性{6}–第6章Scala核心复盘2.Spark快速上手{1}–第1章初识Spark{2}–第2章解读Spark工作与架构原理{3}–第3章Spark实战：单词统计{4}–第4章Transformation与Action开发实战{5}–第5章RDD持久化{6}–第6章TopN主播统计{7}–第7章面试与核心复盘3.Spark性能优化的道与术{1}–第1章Spark三种任务提交模式{2}–第2章Shuffle机制分析{3}–第3章Spark之checkpoint{4}–第4章Spark程序性能优化企业级最佳实践{5}–第5章Spark性能优化之算子优化{6}–第6章极速上手SparkSql{7}–第7章Spark实战与核心复盘4.Spark3.x扩展内容{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应用{3}–第3章SparkSQL集成Hive5.综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓{1}–第1章电商数据仓库效果展示{2}–第2章数据仓库前置技术{3}–第3章电商数仓技术选型{4}–第4章数据生成与采集{5}–第5章用户行为数仓设计与实现{6}–第6章项目核心复盘6.综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓{1}–第1章商品订单数仓需求分析{2}–第2章需求设计与实现{3}–第3章订单拉链表实战{4}–第4章数据可视化和任务调度实现{5}–第5章项目核心复盘{6}–第6章数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用 阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案1.消息队列之Kafka从入门到小牛{1}–第1章初识Kafka{2}–第2章Kafka集群安装部署{3}–第3章Kafka使用初体验{4}–第4章Kafka核心扩展内容{5}–第5章Kafka核心之存储和容错机制{6}–第6章Kafka生产消费者实战{7}–第7章Kafka技巧篇{8}–第8章Kafka小试牛刀实战篇{9}–第9章Kafka核心复盘2.极速上手内存数据库Redis{1}–第1章快速了解Redis{2}–第2章Redis核心实践{3}–第3章Redis封装工具类技巧{4}–第4章Redis高级特性{5}–第5章Redis核心复盘3.Flink快速上手篇{1}–第1章初识Flink{2}–第2章实战：流处理和批处理程序开发{3}–第3章Flink集群安装部署{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核心复盘4.Flink高级进阶之路{1}–第1章Flink中的Window和Time详解{2}–第2章Flink中的Watermark深入剖析{3}–第3章Flink中的并行度详解{4}–第4章Flink之KafkaConnector专题{5}–第5章SparkStreaming快速上手{6}–第6章Flink核心复盘{7}–第7章福利加油站 5.Flink1.15新特性及状态的使用{2}–第2章快速上手使用Flink1.15{3}–第3章State(状态)的使用与管理6.Flink1.15之状态的容错与一致性{1}–第1章State(状态)的容错与一致性{2}–第2章Checkpoint与State底层原理深度剖析{3}–第3章Kafka-connector新API的使用7.全文检索引擎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分词详解{4}–第4章Elasticsearch查询详解{5}–第5章Elasticsearch的高级特性8.Es+HBase仿百度搜索引擎项目{1}–第1章企业中快速复杂查询痛点分析{2}–第2章仿百度搜索引擎项目架构设计{3}–第3章ES高级特性扩展{4}–第4章开发仿百度搜索引擎项目 阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台1.直播平台三度关系推荐V1.0{1}–第1章项目介绍及演示{2}–第2章项目技术选型{3}–第3章Neo4j图数据库快速上手使用{4}–第4章数据采集模块分析{5}–第5章数据采集+聚合+分发+落盘{6}–第6章数据计算核心指标分析{7}–第7章数据核心指标计算{8}–第8章项目核心复盘2.直播平台三度关系推荐V2.0{1}–第1章V1.0架构方案分析及V2.0架构设计{2}–第2章V2.0架构之数据核心指标计算{3}–第3章数据接口定义及开发{4}–第4章数据展示{5}–第5章项目扩展优化{6}–第6章项目核心复盘3.数据中台大屏{1}–第1章数据中台的前世今生{2}–第2章数据中台架构{3}–第3章什么样的企业适合建设数据中台{4}–第4章数据中台企业级解决方案{5}–第5章项目总结{6}–第6章数据中台之数据加工总线{7}–第7章数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发{8}–第8章数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发{9}–第9章后期展望