黑马 Python+大数据年度钻石会员|价值24980|14阶段|完结

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〖课程介绍〗:

以往的数据开发课程，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高、入门难。为了帮助梦想进入数据开发行业的零基础学员找到适宜的入门途径，大数据学科现引入Python语言，课程全新升级——Python大数据开发。
Python语言简单易懂，适合零基础学员入门，而且他在国际市场也得到越来越多企业的青睐。作为一门胶水语言，Python在所有编程语言排名上升快，第三方库多，是数据科学家喜欢的语言之一。同时在大数据、数据挖掘、机器 、实时计算、网络爬虫等领域都有其贡献值，Python近年来成为大数据体系下的第一工具语言。Python和大数据的结合势不可挡且未来可期。
学习Python大数据开发，以Python技术栈处理中小型数据集，以大数据技术栈处理海量规模数据，成为全能的企业级数据开发人才。

Python+大数据年度钻石教程更新14阶段完结(106.64G)

Python+大数据年度钻石教程更新14阶段完结

〖课程目录〗:
01、阶段一 Python大数据开发基础
├──01、第一章 大数据介绍及开发环境
| ├──1-1 大数据介绍
| ├──1-2 linux介绍及虚拟机网络配置
| └──1-3 linux目录介绍
├──02、第二章 linux命令
| ├──2-1 linux命令（一）
| ├──2-2 vim编辑器的使用
| └──2-3 linux命令（二）
├──03、第三章 MySQL数据库
| ├──3-1 mysql和datagrip的介绍
| ├──3-2 数据定义语言的使用
| ├──3-3 数据操作语言的使用
| ├──3-4 数据库约束
| ├──3-5 数据库查询
| ├──3-6 运算与排序
| ├──3-7 函数，分组和二次过滤
| ├──3-8 数据库的多种连接查询
| └──3-9 数据库练习回顾
├──04、第四章 excel的使用
| └──4-1 excel的相关操作
├──05、第五章 kettle的使用
| └──5-1 kettle的使用
├──06、第六章 数据分析及可视化
| ├──6-1 finebi的初步使用
| ├──6-2 集团分析项目
| └──6-3 数据抽取和统计分析
├──07、第七章 大数据框架与数仓基础
| ├──7-1 Hadoop的介绍，配置和集群的使用
| ├──7-2 hdfs的介绍，使用和特特点
| ├──7-3 数据仓库的介绍
| ├──7-4 数据仓库的基本使用
| └──7-5 作业讲解
└──08、第八章 数仓实战项目
| ├──8-1 数仓实战之滴滴出行
| ├──8-2 数仓实战之智能电商分析平台（一）
| ├──8-3 数仓实战之智能电商分析平台（二）
| ├──8-4 flume的介绍和使用
| └──8-5 数仓实战之智能电商分析平台（三）
02、阶段二 Python基础编程
├──01、第一章 Python基础语法
| ├──1-1 Python概述
| ├──1-10 while循环
| ├──1-11 while循环嵌套
| ├──1-12 for循环
| ├──1-13 循环else
| ├──1-14 字符串定义、切片
| ├──1-15 字符串查找、替换、合并
| ├──1-16 字符串删除、判断
| ├──1-17 列表定义
| ├──1-18 列表的操作使用
| ├──1-19 元组定义使用
| ├──1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置
| ├──1-20 字典定义使用
| ├──1-21 集合定义使用
| ├──1-22 公共方法与推导式
| ├──1-23 函数基本使用
| ├──1-24 函数作用域
| ├──1-25 总结复习
| ├──1-26 不定长参数与组包拆包
| ├──1-27 引用类型
| ├──1-28 案例-学员管理系统
| ├──1-29 递归与复习
| ├──1-3 Python变量与注释
| ├──1-30 文件基本操作
| ├──1-31 文件操作案例
| ├──1-4 变量使用与debug工具
| ├──1-5 Python格式化输出
| ├──1-6 输入与类型转化
| ├──1-7 Python运算符
| ├──1-8 Python分支语句
| └──1-9 分支总结与复习
└──02、第二章 Python面向对象编程
| ├──2-1 类定义与初始化
| ├──2-10 Python模块与包
| ├──2-11 学员管理系统-面向对象版本
| ├──2-2 总结与复习
| ├──2-3 示例属性操作
| ├──2-4 魔法方法
| ├──2-5 面向对象案例
| ├──2-6 面向对象封装与继承
| ├──2-7 面向对象多态
| ├──2-8 类属性方法
| └──2-9 Python异常处理
03、阶段三 Python进阶编程
├──01、第一章 多任务编程-进程
| ├──1-1 多任务的介绍
| ├──1-2 多进程的使用
| ├──1-3 进程执行带有参数的任务
| └──1-4 进程的注意点
├──02、第二章 多任务编程-线程
| ├──2-1 多线程的使用
| ├──2-2 多进程的使用
| ├──2-3 线程的注意点
| └──2-4 进程和线程对比
├──03、第三章 网络编程
| ├──3-1 socket的介绍
| ├──3-2 TCP客户端程序开发
| └──3-3 多任务版TCP服务端程序开发
├──04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器
| ├──4-1 HTTP协议
| ├──4-2 查看HTTP协议的通信过程
| ├──4-3 搭建Python自带静态Web服务器
| └──4-4 静态Web服务器-面向对象开发
├──05、第五章 html+css基础
| ├──5-1 html的介绍
| ├──5-2 初识常用的html标签
| ├──5-3 资源路径
| ├──5-4 css的介绍
| └──5-5 css选择器
├──06、第六章 JavaScript
| ├──6-1 JavaScript的介绍
| ├──6-2 变量和数据类型
| ├──6-3 函数定义和调用
| ├──6-4 条件语句
| ├──6-5 数组及操作方法
| ├──6-6 循环语句
| └──6-7 字符串拼接
├──07、第七章 jQuery
| ├──7-1 jQuery的介绍
| ├──7-2 jQuery选择器
| ├──7-3 选择集过滤
| ├──7-4 获取和设置元素内容
| ├──7-5 jQuery事件
| ├──7-6 JavaScript对象
| ├──7-7 json
| ├──7-8 ajax
| └──7-9 综合案例
├──08、第八章 闭包和装饰器
| ├──8-1 闭包
| ├──8-2 装饰器
| ├──8-3 装饰器的使用
| └──8-4 通用装饰器的使用
├──09、第九章 正则表达式
| ├──9-1 with语句
| ├──9-2 深拷贝和浅拷贝
| ├──9-3 re的模块介绍
| ├──9-4 匹配单个字符
| └──9-5 匹配多个字符
├──10、第十章 mini-Web
| ├──10-1 Web应用概述
| ├──10-2 应用程序开发
| ├──10-3 路由列表功能开发
| └──10-4 logging日志
└──11、第十一章 数据埋点
| ├──11-1 埋点形式
| ├──11-2 埋点方案
| └──11-3 埋点实践
04、阶段四 SQL
├──01、第一章 窗口函数
| ├──1-1 窗口函数简介与基本用法
| ├──1-2 OVER(PARTITION BY)
| ├──1-3 排序函数
| ├──1-4 window frames 自定义窗口
| ├──1-5 分析函数
| ├──1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY
| └──1-7 窗口函数避坑指南
└──02、第二章 数据报表
| ├──2-1 数据介绍
| ├──2-2 使用SQL进行数据汇总
| ├──2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组
| ├──2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式
| ├──2-5 计算多个指标
| └──2-6 分组对比
05、阶段五 Python数据处理与分析实战
├──01、第一章 Python 数据分析简介
| ├──1-1 Python 数据分析环境搭建
| └──1-2 Python 数据分析简介
├──02、第二章 Pandas快速入门
| ├──2-1 Pandas快速入门
| ├──2-2 Series 和 Dataframe
| ├──2-3 Dataframe 增删改
| ├──2-4 Dataframe 查询
| └──2-5 租房数据分析示例
├──03、第三章 pandas数据清洗
| ├──3-1 数据组合-concat
| ├──3-2 数据组合-merge
| ├──3-3 缺失值处理
| ├──3-4 数据整理
| └──3-5 Pandas 数据类型
├──04、第四章 pandas数据处理
| ├──4-1 Apply自定义函数
| ├──4-2 数据分组操作
| ├──4-3 数据分组操作-透视
| ├──4-4 数据分组操作-会员数据分析 1
| ├──4-5 数据分组操作-会员数据分析 2
| ├──4-6 Dataframe 数据类型
| └──4-7 Dataframe 数据类型案例
├──05、第五章 Python数据可视化
| ├──5-1 Matplotlib 绘图
| ├──5-2 Pandas 绘图
| ├──5-3 Seaborn 绘图
| └──5-4 Pyecharts 绘图
└──06、第六章 pandas综合案例
| ├──6-1 案例1 Appstore 数据分析
| ├──6-2 案例2 优衣库销售数据分析
| └──6-3 案例3 RFM 用户分群1
06、阶段六 Hadoop生态体系
├──01、第一章 linux
| ├──1-1 linux环境搭建
| ├──1-2 linux文件系统
| ├──1-3 vi编辑器
| ├──1-4 linux用户与权限
| ├──1-5 大数据集群环境搭建
| ├──1-6 linux软件安装方式
| └──1-7 shell
├──02、第二章 Zookeeper
| ├──2-1 大数据导论
| └──2-2 Zookeeper
├──03、第三章 Hadoop
| ├──3-1 hadoop简介
| ├──3-2 hadoop环境搭建
| ├──3-3 Hadoop_HDFS
| ├──3-4 Hadoop_MapReduce
| ├──3-5 Hadoop_YARN
| └──3-6 Hadoop_HA
└──04、第四章 Hive
| ├──4-1 数据仓库介绍
| ├──4-2 Hive介绍和安装
| ├──4-3 Hive_DDL语法
| ├──4-4 Hive_DML语法
| ├──4-5 Hive_DQL语法
| ├──4-6 Hive其他功能介绍
| ├──4-7 Hive函数高阶应用
| ├──4-8 Hive窗口函数
| └──4-9 Hive调优
07、阶段七 离线数仓项目-知行教育
├──1-1 知行教育数仓项目介绍
| ├──01-教育项目的基本介绍 .mp4 62.29M
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 26.83M
| ├──02-教育项目的架构流程说明 .mp4 124.58M
| └──02-教育项目的业务流程 .mp4 72.99M
├──1-10 访问咨询主题看板_数据清洗
| ├──06-访问咨询主题看板_数据采集操作以及hiveserver2服务异常 .mp4 153.87M
| ├──07-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(SQL实现,未解决转换) .mp4 34.52M
| ├──08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决) .mp4 53.26M
| └──09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现) .mp4 75.30M
├──1-11 访问咨询主题看板_数据分析
| ├──10-访问咨询主题看板_数据分析(总访问量统计) .mp4 85.00M
| ├──11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面) .mp4 32.83M
| └──12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计) .mp4 74.52M
├──1-12 访问咨询主题看板_数据导出
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 23.99M
| ├──13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出) .mp4 86.97M
| ├──14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量) .mp4 107.09M
| └──15-今日总结 .mp4 36.32M
├──1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗
| ├──02-访问咨询主题看板_新增数据模拟 .mp4 48.60M
| ├──03- 访问咨询主题看板_增量数据采集操作(sqoop脚本编写以及shell讲解) .mp4 125.05M
| ├──04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写 .mp4 103.29M
| ├──05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作 .mp4 32.01M
| ├──06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置) .mp4 47.55M
| └──07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作 .mp4 127.15M
├──1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析
| ├──08-访问咨询主题_增量数据统计分析(SQL实现以及思考点)(上) .mp4 74.27M
| ├──09-上午内容的总结 .mp4 38.73M
| ├──10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决) .mp4 107.45M
| ├──11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试) .mp4 119.49M
| └──12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作 .mp4 96.39M
├──1-15 意向用户主题看板_需求分析
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 27.23M
| ├──13-意向用户主题看板_需求分析(前三个) .mp4 135.78M
| ├──14-意向用户主题看板_需求分析(后三个) .mp4 97.76M
| ├──15-意向用户主题看板_需求分析总结 .mp4 99.52M
| ├──16-意向用户主题看板_业务数据准备 .mp4 55.98M
| └──17-今日总结 .mp4 35.71M
├──1-16 意向用户主题看板_建模分析
| ├──02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD) .mp4 119.33M
| └──03-意向用户主题看板_建模分析(后三层) .mp4 108.74M
├──1-17 分桶表
| ├──04-分桶表的基本介绍以及作用说明 .mp4 106.01M
| ├──05-分桶表的作用_抽样函数的说明 .mp4 54.00M
| ├──06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join .mp4 42.80M
| ├──07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join .mp4 104.21M
| ├──08-上午内容总结 .mp4 38.10M
| └──09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作 .mp4 72.16M
├──1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗
| ├──10-意向用户主题看板_建模操作 .mp4 118.43M
| ├──11-意向用户主题看板_数据采集(DIM) .mp4 94.13M
| ├──12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层) .mp4 151.17M
| └──13-意向用户主题看板_数据清洗转换操作(涵盖采样以及查看执行计划) .mp4 190.24M
├──1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 35.62M
| ├──14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现) .mp4 91.33M
| ├──15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试) .mp4 100.46M
| ├──16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现) .mp4 14.99M
| ├──17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作 .mp4 92.94M
| └──18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作 .mp4 187.94M
├──1-2 项目环境搭建
| ├──03-cloudera manager的基本介绍 .mp4 75.47M
| ├──04-cloudera manager的架构以及功能描述 .mp4 56.30M
| ├──05-教育项目的环境初始化工作 .mp4 104.05M
| ├──06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作 .mp4 27.25M
| ├──07-教育项目的环境注意事项 .mp4 57.80M
| ├──08-教育项目_数据仓库的基本概念 .mp4 46.45M
| └──09-上午内容的总结 .mp4 46.09M
├──1-20 拉链表
| ├──02-拉链表的实现流程分析(上) .mp4 131.52M
| ├──03-拉链表的实现流程分析(下) .mp4 140.52M
| └──04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明 .mp4 51.53M
├──1-21 hive索引
| ├──01-今日内容说明 .mp4 16.21M
| ├──05-索引的基本介绍 .mp4 56.92M
| ├──06-hive索引的分类_原始索引和行组索引 .mp4 76.30M
| └──07-hive的所有分类_布隆过滤索引 .mp4 69.97M
├──1-22 hive优化项目数据
| ├──02-hive的函数补充说明 .mp4 40.20M
| ├──03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行) .mp4 58.56M
| ├──04-hive的相关的优化_小文件合并操作 .mp4 72.52M
| ├──05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝 .mp4 41.34M
| ├──06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜 .mp4 74.24M
| ├──07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜 .mp4 77.70M
| ├──08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化 .mp4 52.21M
| ├──09-hive的优化的总结说明 .mp4 50.92M
| └──10-上午内容的总结 .mp4 35.47M
├──1-23 学生出勤主题看板_需求分析
| ├──11-学生出勤主题看板_需求分析(前四个) .mp4 199.44M
| ├──12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个) .mp4 122.72M
| ├──13-学生出勤主题看板_需求分析总结 .mp4 31.92M
| └──14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作 .mp4 51.96M
├──1-24 学生出勤主题看板_建模
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 16.26M
| ├──15-学生出勤主题看板_建模分析操作 .mp4 96.63M
| ├──16-学生出勤主题看板_建模操作 .mp4 114.28M
| ├──17-学生出勤主题看板_数据采集操作 .mp4 95.36M
| └──18-今日总结 .mp4 70.08M
├──1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理
| ├──02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上 .mp4 85.60M
| ├──03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中 .mp4 94.81M
| ├──04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下 .mp4 76.88M
| ├──05-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_完整实现以及总结 .mp4 81.80M
| ├──06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现 .mp4 66.32M
| ├──07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上 .mp4 148.95M
| ├──08-上午内容的总结 .mp4 27.04M
| ├──09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中 .mp4 57.66M
| ├──10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下 .mp4 45.04M
| ├──11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作 .mp4 134.47M
| ├──12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作 .mp4 69.22M
| ├──13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现 .mp4 112.41M
| └──14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作 .mp4 72.17M
├──1-26 finebi基本使用
| ├──15-商业BI基本介绍 .mp4 60.26M
| ├──16-finebi的安装操作 .mp4 44.01M
| ├──17-finebi的数据源以及数据准备工作 .mp4 61.47M
| ├──18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建 .mp4 22.34M
| ├──19-finebi实现图表展示操作_上 .mp4 74.91M
| ├──20-finebi实现图表展示操作_下 .mp4 49.09M
| └──21-今日总结 .mp4 14.11M
├──1-27 Git应用
| ├──01-git的历史和SVN对比说明 .mp4 67.06M
| ├──02-GIT的工作流程 .mp4 7.54M
| ├──03-GIT的安装操作 .mp4 28.19M
| ├──04-git如何构建版本库 .mp4 12.13M
| ├──05-git基本操作_自己玩的流程 .mp4 37.33M
| ├──06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略) .mp4 18.37M
| ├──07-git远程仓库的基本介绍 .mp4 40.58M
| ├──08-git的远程仓库操作_如何配置免密以及如何推送到远端(命令) .mp4 57.08M
| ├──09-git的远程仓库操作_基于图形化界面方式推送数据到远端 .mp4 27.59M
| ├──10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发 .mp4 57.74M
| ├──11-git的分支管理_基本概念介绍 .mp4 54.72M
| ├──12-git的分支的管理_相关的操作 .mp4 29.50M
| └──13-git如何在IDEA中使用操作 .mp4 55.23M
├──1-3 数据仓库
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 20.96M
| ├──02-教育项目的数仓分层架构说明 .mp4 107.70M
| ├──10-数据仓库和数据集市基本介绍 .mp4 22.93M
| ├──11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类 .mp4 80.05M
| ├──12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷 .mp4 48.29M
| ├──13-数仓建模的基本介绍 .mp4 74.03M
| ├──14-事实表和维度表的基本介绍 .mp4 60.85M
| ├──15-事实表和维度表的分类介绍 .mp4 119.19M
| ├──16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念 .mp4 75.36M
| ├──17-维度建模的三种数仓发展模型图解 .mp4 65.70M
| ├──18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍 .mp4 86.37M
| └──19-今日总结 .mp4 49.93M
├──1-4 Hue操作HDFS,Hive
| └──03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE .mp4 65.07M
├──1-5 oozie基本使用
| ├──04-oozie的基本介绍 .mp4 122.75M
| └──05-oozie的基本使用操作 .mp4 46.79M
├──1-6 sqoop相关操作
| ├──06-sqoop的基本介绍 .mp4 76.82M
| ├──07-sqoop的相关的操作_基本操作 .mp4 59.37M
| ├──08-上午内容的总结 .mp4 20.62M
| ├──09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作 .mp4 148.29M
| ├──10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作 .mp4 68.35M
| ├──11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作 .mp4 79.48M
| └──12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数 .mp4 57.63M
├──1-7 访问咨询主题看板_需求分析
| ├──13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个) .mp4 112.73M
| ├──14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个) .mp4 52.67M
| └──15-访问咨询主题看板_需求分析总结 .mp4 31.35M
├──1-8 访问咨询主题看板_建模
| ├──01-课前回顾和今日内容 .mp4 28.48M
| ├──02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明) .mp4 139.68M
| ├──03-访问咨询主题看板_建模操作 .mp4 95.06M
| ├──16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作 .mp4 35.48M
| ├──17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层) .mp4 87.95M
| └──18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层) .mp4 158.13M
└──1-9 访问咨询主题看板_hive优化
| ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(上) .mp4 122.67M
| ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下) .mp4 103.00M
| └──05-上午内容的总结 .mp4 43.27M
08、阶段八 大数据Spark技术栈
└──第一章 PySpark
| ├──1-1 Spark概述
| ├──1-10 RDD创建
| ├──1-11 RDD算子
| ├──1-12 Spark综合案例1
| ├──1-13 Spark缓存机制
| ├──1-14 Spark案例-IP地址查询
| ├──1-15 Spark累加器和广播变量
| ├──1-16 Spark内核调度
| ├──1-17 SparkSQL简介
| ├──1-18 SparkSQL实操
| ├──1-19 SparkHive
| ├──1-2 Spark简介
| ├──1-20 SparkSQL底层执行原理
| ├──1-21 Spark自定义函数
| ├──1-3 pyspark安装
| ├──1-4 spark-standalone环境搭建
| ├──1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建
| ├──1-6 Spark单词统计
| ├──1-7 SparkOnYarn
| ├──1-8 Spark关键概念
| └──1-9 RDD详解
09、阶段九 Spark综合项目
└──第一章 一站式制造
| ├──1-1 项目介绍
| ├──1-10 DWS层构建
| ├──1-11 项目回顾（一）
| ├──1-12 DWB层构建
| ├──1-13 项目回顾（二）
| ├──1-14 ST层构建
| ├──1-15 AirFlow架构解析
| ├──1-16 AirFlow任务调度
| ├──1-17 Spark核心概念回顾
| ├──1-18 Prometheus架构说明
| ├──1-19 监控插件安装
| ├──1-2 项目中docker使用
| ├──1-20 Grafana使用
| ├──1-21 项目总结二
| ├──1-3 项目环境搭建
| ├──1-4 项目数仓分层
| ├──1-5 项目业务分析
| ├──1-6 sqoop数据采集
| ├──1-7 python数据采集
| ├──1-8 项目ODS层创建
| └──1-9 DWD层构建
10、阶段十 java编程语言
└──第一章 大数据java编程
| ├──1-1 Java基础语法
| ├──1-10 多线程
| ├──1-11 maven
| ├──1-12 HDFS
| ├──1-13 MapReduce
| ├──1-2 面向对象
| ├──1-3 java常用API
| ├──1-4 集合
| ├──1-5 反射
| ├──1-6 lambda表达式
| ├──1-7 io流
| ├──1-8 网络编程
| └──1-9 JDBC
11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术
├──01、第一章 NoSQL-Redis
| ├──1-1 Redis的介绍与安装
| ├──1-2 Redis的基本命令
| ├──1-3 Jedis
| ├──1-4 数据存储设计与持久化
| ├──1-5 Redis架构
| └──1-6 Redis高级
├──02、第二章 NoSQL-kafka
| ├──2-1 消息队列
| ├──2-10 kafka原理
| ├──2-11 一次性语义
| ├──2-12 kafka监测
| ├──2-2 kafka简介
| ├──2-3 附录
| ├──2-4 kafka环境搭建
| ├──2-5 kafka的基本命令
| ├──2-6 kafka工具
| ├──2-7 kafka API
| ├──2-8 消费分配策略
| └──2-9 存储机制
├──03、第三章 NoSQL-Hbase
| ├──3-1 Hbase简介与环境部署
| ├──3-10 Phoenix
| ├──3-11 二级索引
| ├──3-2 Hbase基本命令
| ├──3-3 Hbase JavaAPI
| ├──3-4 Hbase原理
| ├──3-5 Hbase表设计
| ├──3-6 BulkLoad
| ├──3-7 协处理器
| ├──3-8 Hbase优化
| └──3-9 Hbase与其他组件的整合
└──04、第四章 NoSQL-综合案例
| ├──4-1 综合案例介绍
| ├──4-2 Flume数据采集
| ├──4-3 离线分析
| ├──4-4 实时计算
| └──4-5 可视化
12、阶段十二 面试强化就业加强课
└──第一章 python+大数据面试加强
| └──1-1 面试加强
13、阶段十三 大数据Flink技术栈
├──01、第一章 Flink基础
| ├──1-1 流式计算简介
| ├──1-2 Flink简介
| ├──1-3 Flink环境部署
| ├──1-4 Flink入门案例
| └──1-5 Flink架构体系
├──02、第二章 Flink流批一体API开发
| ├──2-1 流处理基本概念
| ├──2-2 Flink的数据源
| ├──2-3 Flink的转换算子
| ├──2-4 Flink的Sink操作
| └──2-5 Flink与其他组件的整合
├──03、第三章 Flink高级API开发
| ├──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高级特性
| ├──4-1 异步io与两端递交
| ├──4-2 ProcessFunction API
| ├──4-3 双流join
| └──4-4 数据类型和序列化
└──05、第五章 FlinkSQL
| ├──5-1 FlinkSQL简介
| ├──5-2 FlinkSQL连接外部系统
| ├──5-3 SQLClient
| ├──5-4 动态表
| ├──5-5 FlinkSQL_窗口
| ├──5-6 FlinkSQL_函数
| └──5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化
14、阶段十四 Flink综合项目
├──01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻
| ├──1-1 车联网行业背景介绍
| ├──1-2 汽车行业和车辆类型
| ├──1-3 车联网行业产业链
| ├──1-4 车联网技术选型
| ├──1-5 车联网项目工程搭建
| └──1-6 上报数据的格式解析
├──02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL
| ├──2-1 数据推送到kafka
| ├──2-2 解析工具类走读
| ├──2-3 实时ETL
| ├──2-4 数据积压与反压
| └──2-5 过滤数据
├──03、第三章 星途车联网-数据落地
| ├──3-1 数据存储_hive
| ├──3-2 数据存储_Hbase
| └──3-3 HBase调优
├──04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询
| ├──4-1 Phoenix简介及常用命令
| ├──4-2 HBase二级索引
| ├──4-3 车联网明细数据统计
| └──4-4 Zeppelin简介及使用
├──05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析
| ├──5-1 驾驶行程业务逻辑
| └──5-2 驾驶行程指标分析
├──06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
| ├──6-1 电子围栏简介
| ├──6-2 电子围栏分析步骤
| └──6-3 电子围栏分析实现
├──07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析
| ├──7-1 实时故障业务逻辑
| └──7-2 实时故障分析实现
└──08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度
| └──8-1 项目展示和任务调度