課程介紹

課程來自于 馬士兵-大數(shù)據(jù)全棧工程師（視頻+課件）
馬士兵教育創(chuàng)立于2016年，致力于JAVA、架構(gòu)師、Python、人工智能、AIOT、網(wǎng)絡(luò)安全、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等IT技術(shù)培訓(xùn)，提倡“復(fù)雜問題簡單說”！

文件目錄

001.hadoop-大數(shù)據(jù)啟蒙-初識(shí)HDFS.mp4
大數(shù)據(jù)一課課件.zip
002.hadoop-HDFS理論基礎(chǔ)讀寫流程.mp4
003.hadoop-HDFS集群搭建-偽分布式模式 1.mp4
003.hadoop-HDFS集群搭建-偽分布式模式 2.mp4
004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 2.mp4
004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 1.mp4
005.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式驗(yàn)證.mp4
006.hadoop-HDFS權(quán)限、企業(yè)級(jí)搭建、idea+maven開發(fā)HDFS 1.mp4
006.hadoop-HDFS權(quán)限、企業(yè)級(jí)搭建、idea+maven開發(fā)HDFS 2.mp4
007.hadoop-MapReduce原理精講、輕松入門.mp4
008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 1.mp4
008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 2.mp4
009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea開發(fā)MR的wC程序 2.mp4
009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea開發(fā)MR的wC程序 1.mp4
010.hadoop-MapReduce作業(yè)提交方式、源碼-客戶端提交源碼 1.mp4
010.hadoop-MapReduce作業(yè)提交方式、源碼-客戶端提交源碼 2.mp4
011.hadoop-MapReduce源碼-MapTask-input源碼精講.mp4
012.adoop-MapReduce源碼-MapTask-output和ReduceTask精講 2.mp4
012.adoop-MapReduce源碼-MapTask-output和ReduceTask精講 1.mp4
013.hadoop-MapReduce開發(fā)-分組取TopN-AP精煉 1.mp4
013.hadoop-MapReduce開發(fā)-分組取TopN-AP精煉 2.mp4
014.hadoop-MapReduce開發(fā)推薦系統(tǒng)大數(shù)據(jù)思維模式.mp4
015 Hive的架構(gòu)介紹及遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫模式安裝 1.mp4
015 Hive的架構(gòu)介紹及遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫模式安裝 2.mp4
016 Hive的遠(yuǎn)程元數(shù)據(jù)服務(wù)模式安裝及Hive SOL 1.mp4
016 Hive的遠(yuǎn)程元數(shù)據(jù)服務(wù)模式安裝及Hive SOL 2.mp4
017.Hive erde，HiveServer2，Hive函數(shù) 1.mp4
017.Hive erde，HiveServer2，Hive函數(shù) 2.mp4
018.Hive參數(shù)設(shè)置、運(yùn)行方式、動(dòng)態(tài)分區(qū)、分桶 1.mp4
018.Hive參數(shù)設(shè)置、運(yùn)行方式、動(dòng)態(tài)分區(qū)、分桶 2.mp4
019.Hive視圖、索引、權(quán)限管理 2.mp4
019.Hive視圖、索引、權(quán)限管理 1.mp4
020.Hivet化、文件類型、HiveServer2高可用 1.mp4
020.Hivet化、文件類型、HiveServer2高可用 2.mp4
021.HBase架構(gòu)介紹、數(shù)據(jù)模型 2.mp4
021.HBase架構(gòu)介紹、數(shù)據(jù)模型 1.mp4
022.HBase偽分布式及完全分布式安裝、HBase基本命令 1.mp4
022.HBase偽分布式及完全分布式安裝、HBase基本命令 2.mp4
023.HBase Java API、Protocol Buffer簡單介紹 2.mp4
023.HBase Java API、Protocol Buffer簡單介紹 1.mp4
024.HBase與MapReduce整合、Hbase表設(shè)計(jì) 1.mp4
024.HBase與MapReduce整合、Hbase表設(shè)計(jì) 2.mp4
025.Hbase優(yōu)化及LSM樹 1.mp4
025.Hbase優(yōu)化及LSM樹 2.mp4
026.Hadoop項(xiàng)目-需求介紹及數(shù)據(jù)源產(chǎn)生流程需求介紹及數(shù)據(jù)流圖 1.mp4
026.Hadoop項(xiàng)目-需求介紹及數(shù)據(jù)源產(chǎn)生流程需求介紹及數(shù)據(jù)流圖 2.mp4
027.Hadoop項(xiàng)目-java端和js端數(shù)據(jù)產(chǎn)生代碼講解及flume簡單介紹 1.mp4
027.Hadoop項(xiàng)目-java端和js端數(shù)據(jù)產(chǎn)生代碼講解及flume簡單介紹 2.mp4
028.Hadoop項(xiàng)目-Flume講解及數(shù)據(jù)清洗模塊準(zhǔn)備工作 1.mp4
028.Hadoop項(xiàng)目-Flume講解及數(shù)據(jù)清洗模塊準(zhǔn)備工作 2.mp4
029.Hadoop項(xiàng)目-數(shù)據(jù)清洗代碼分析、hive與hbase整合、指標(biāo)分析思路 1.mp4
029.Hadoop項(xiàng)目-數(shù)據(jù)清洗代碼分析、hive與hbase整合、指標(biāo)分析思路 2.mp4
030.Hadoop項(xiàng)目-手敲用戶新增指標(biāo)模塊代碼 1.mp4
030.Hadoop項(xiàng)目-手敲用戶新增指標(biāo)模塊代碼 2.mp4
031.Hadoop項(xiàng)目-MR輸出數(shù)據(jù)到mysql的輸出格式化類、sqo0p的簡單介紹 2.mp4
031.Hadoop項(xiàng)目-MR輸出數(shù)據(jù)到mysql的輸出格式化類、sqo0p的簡單介紹 1.mp4
032.Hadoop項(xiàng)目-Hive SQL分析用戶瀏覽深度代碼講解及腳本編寫 1.mp4
032.Hadoop項(xiàng)目-Hive SQL分析用戶瀏覽深度代碼講解及腳本編寫 2.mp4
033.redis介紹及NIO原理介紹 1.mp4
033.redis介紹及NIO原理介紹 2.mp4
034.redis的string類型&amp；bitmap 2.mp4
034.redis的string類型&amp；bitmap 1.mp4
035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 1.mp4
035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 2.mp4
036.redis消息訂閱、pipeline、事務(wù)、modules、布隆過濾器、緩存LRU 2.mp4
036.redis消息訂閱、pipeline、事務(wù)、modules、布隆過濾器、緩存LRU 1.mp4
037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&amp；AOF混合使用 1.mp4
037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&amp；AOF混合使用 2.mp4
038.redis的集群：主從復(fù)制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01.mp4
039.redis的集群：主從復(fù)制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02.mp4
040.redis開發(fā)：spring.data.redis、連接、序列化、high-low api.mp4
041.zookeeper介紹、安裝、shellcli使用，基本概念驗(yàn)證.mp4
042.zookeeper原理知識(shí)，paxos、zab、角色功能、API開發(fā)基礎(chǔ).mp4
043.zookeeper案例：分布式配置注冊(cè)發(fā)現(xiàn)、分布式鎖、ractive模式編程.mp4
044.scala語言、函數(shù)式編程、數(shù)據(jù)集處理、iterator設(shè)計(jì)模式實(shí)現(xiàn).mp4
045.scala語言、流程控制、高級(jí)函數(shù).mp4
046.scala語言、集合容器、iterator設(shè)計(jì)模式源碼分析.mp4
047.scala語言、match，case class、implicitt、spark wordcount.mp4
048.spark-core、復(fù)習(xí)hadoop生態(tài)、梳理術(shù)語、hadoopRDD源碼分析.mp4
049.spark-core、wordcount案例源碼分析、圖解.mp4
050.spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源碼分析.mp4
051.spark-core、聚合計(jì)算API、combineByKey、分區(qū)調(diào)優(yōu).mp4
052.spark-core、二次排序、分組取TOpN、算子綜合應(yīng)用.mp4
053.spark-core、集群框架圖解、角色功能介紹、官網(wǎng)學(xué)習(xí)、搭建.mp4
054.spark-core、history服務(wù)、standaloneHA、資源調(diào)度參數(shù).mp4
055.spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、資源調(diào)度參數(shù)、優(yōu)化jars.mp4
056.spark-core-源碼、RpcEnv、standaloneMaster啟動(dòng)分析.mp4
057.spark-core-源碼、Worker啟動(dòng)、sparksubmit提交、Driver啟動(dòng).mp4
058.spark-core-源碼、Application注冊(cè)、Executor資源申請(qǐng).mp4
059.spark-core-源碼、sparkContext、DAGScheduler、stage劃分.mp4
060.spark-core-源碼、Taskscheduler、Executor運(yùn)行Task、SparkEnv.mp4
061.spark-core-源碼、MemoryManager、BlockManager.mp4
062.spark-core-源碼、Dependency、SortShuffleManager.mp4
063.spark-core-源碼、SortShuffleWriter、內(nèi)存緩沖區(qū)buffer.mp4
064.spark-core-源碼、SortShuffleWriter、內(nèi)存緩沖區(qū)buffer.mp4
065.spark-core-源碼、UnsafeShufleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外.mp4
066.spark-core-源碼、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整調(diào)度.mp4
067.spark-core-源碼、RDD持久化、檢查點(diǎn)、廣播變量、累加器.mp4
068.spark-core-源碼、RDD持久化、檢查點(diǎn)、廣播變量、累加器.mp4
069.spark-sql、大數(shù)據(jù)中的SQL組成原理.mp4
070.spark-sql、datafram到dataset開發(fā).mp4
071.spark-sql、整合hive的metastore搭建企業(yè)級(jí)數(shù)合1.mp4
072.spark-sql、整合hive的metastore搭建企業(yè)級(jí)數(shù)倉2.mp4
073.spark-sql、復(fù)雜sql、函數(shù)、自定義函數(shù)、開窗over函數(shù)、OLAP.mp4
074.spark-sql-源碼、sql解析、dataset到rdd的執(zhí)行計(jì)劃.mp4
075.spark-sql-源碼、antlr4的sql解析、AST語法樹的邏輯到物理轉(zhuǎn)換.mp4
076.spark-sql-源碼、邏輯計(jì)劃、優(yōu)化器、物理計(jì)劃、轉(zhuǎn)換RDD.mp4
077.spark-streaming、流式計(jì)算之微批計(jì)算原理及standalone.mp4
078.spark-streaming、api、ha、檢查點(diǎn)、窗口等機(jī)制.mp4
079.spark-streaming、整合MQ-kafka開發(fā).mp4
080.spark-streaming、源碼分析、流式微批任務(wù)的調(diào)度原理.mp4
081.spark-streaming.mp4
082.機(jī)器學(xué)習(xí)介紹、原理及應(yīng)用場(chǎng)景.mp4
083.線性回歸算法的原理及參數(shù)優(yōu)化方案.mp4
084.基于Spark MLlib訓(xùn)練回歸算法模型.mp4
085.邏輯回歸算法的原理及算法公式推導(dǎo).mp4
086.KNN識(shí)別手寫數(shù)字與KMeans聚類算法原理.mp4
087.KNN手寫數(shù)字識(shí)別及KMeans算法原理.mp4
088.手寫KMeans聚類算法及實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)微博營銷案例.mp4
089.分析KMeans精準(zhǔn)營銷案例代碼及KMeans在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用.mp4
090.邏輯回歸算法原理及公式推導(dǎo).mp4
091.邏輯回歸算法原理及公式推導(dǎo).mp4
092.邏輯回歸算法及實(shí)現(xiàn)百度路況預(yù)測(cè)功能.mp4
093.百度地圖實(shí)時(shí)路況及路況預(yù)測(cè).mp4
094.決策樹算法的原理.mp4
095.隨機(jī)森林算法與算法總結(jié).mp4
096.推薦系統(tǒng)的來龍去脈與推薦架構(gòu).mp4
097.推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及構(gòu)建推薦系統(tǒng)訓(xùn)練集.mp4
098.推薦系統(tǒng)代碼實(shí)現(xiàn)及測(cè)試.mp4
099.實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)在線推薦微服務(wù).mp4
100.基于節(jié)目的推薦系統(tǒng)，架構(gòu)剖析，數(shù)據(jù)遷移.mp4
101.提取節(jié)目的關(guān)鍵詞，構(gòu)建節(jié)目畫像.mp4
102.基于TextRank算法+TF-IDF算法提取關(guān)鍵詞.mp4
103.構(gòu)建節(jié)目畫像與用戶畫像.mp4
104.構(gòu)建用戶畫像及性能調(diào)優(yōu).mp4
105.基于節(jié)目畫像計(jì)算節(jié)目的相似度.mp4
106.Spark調(diào)優(yōu)總結(jié)及word2vec算法原理.mp4
107.基于物品畫像計(jì)算相似度.mp4
108.實(shí)現(xiàn)基于模型的召回策略.mp4
109.構(gòu)建特征中心及模型召回實(shí)現(xiàn).mp4
111.訓(xùn)練排序模型及搭建推薦系統(tǒng)微服務(wù).mp4
112.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目一大總結(jié).mp4
113.Flink初始及搭建集群環(huán)境.mp4
114.Flink基于Yarn多種啟動(dòng)方式.mp4
115.Flink運(yùn)行架構(gòu)及并行度設(shè)置.mp4
116.Flink各種算子精講1.mp4
117.Flink各種算子精講2.mp4
118.Flink各種算子精講3 2.mp4
118.Flink各種算子精講3 1.mp4
119.基本函數(shù)類及富函數(shù)的使用.mp4
120.Elasticsearch核心概念.mp4
121.ES環(huán)境安裝、健康值檢查以及CRUD.mp4
122.ES環(huán)境安裝、健康值檢查以及CRUD.mp4
123.Flink Checkpoint及SavePoint精講.mp4
124.Flink Window窗口剖析1.mp4
125.上機(jī)實(shí)戰(zhàn)演練：ES查詢語法.mp4
126.Flink Window剖析2.mp4
127.Mapping和聚合查詢.mp4
128.Flink時(shí)間語義+Watermark.mp4
129.Flink Window剖析3.mp4
130.ES查詢之底層原理揭秘.mp4
第131節(jié) ES查詢之Scripting查詢.mp4
第132節(jié) Flink Table API 編程.mp4
第133節(jié) ES查詢之分詞器詳解.mp4
第134節(jié) Flink SQL編程.mp4
第135節(jié) Flink 復(fù)雜事件處理CEP.mp4
第136節(jié) ES查詢之前綴搜索、通配符搜索、正則搜索、模糊查詢串講.mp4
第137節(jié) CEP編程和Flink優(yōu)化.mp4
第138節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目1.mp4
第139節(jié) ES Java API.mp4
第140節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目2.mp4
第141節(jié) ES.mp4
142.本節(jié)無內(nèi)容
第143節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目3.mp4
第144節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目4.mp4
第145節(jié) ELK Stack-ES集群.mp4
第146節(jié) ELK Stack-ES集群.mp4
第147節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目5.mp4
第148節(jié) ELK-Beats&Logstash介紹.mp4
第149節(jié) ELK-Lostash架構(gòu)實(shí)戰(zhàn).mp4
第150節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目6.mp4
第151節(jié) ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana講解.mp4
第152節(jié) 交通實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目7.mp4
第153節(jié) ELK-使用Packetbeat監(jiān)控es集群.mp4
第154節(jié) ES進(jìn)階-relevance score原理及排序算法優(yōu)化.mp4
第155節(jié) ES進(jìn)階-Nested、Join及Term vector詳解.mp4
第156節(jié) ES進(jìn)階-Highlight及Suggest搜索推薦詳解.mp4
第157節(jié) ES進(jìn)階-深入探秘基于地理位置搜索.mp4
第158節(jié) ES進(jìn)階-案例分析：基于地理位置搜索的疫情地圖.mp4
第159節(jié) ES進(jìn)階-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析.mp4
第160節(jié) ES進(jìn)階-深入聚合搜索-完結(jié).mp4
第161節(jié) ES進(jìn)階-運(yùn)維篇之集群管理.mp4
第162節(jié) ES進(jìn)階-運(yùn)維篇之集群管理2以及hdfs安裝.mp4
第163節(jié) ES進(jìn)階-基于snapshot hdfs restore數(shù)據(jù)備份還原.mp4
第164節(jié) ES進(jìn)階-索引管理-1.mp4
第165節(jié) ES進(jìn)階-索引管理-2.mp4
第166節(jié) ES進(jìn)階-集群安全.mp4
第167節(jié) 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-搜索引擎框架原理.mp4
第168節(jié) 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-搜索推薦項(xiàng)目案例.mp4
第169節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)庫范式與ER實(shí)體關(guān)系模型建模.mp4
第170節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫之維度建模與數(shù)據(jù)倉庫分析模型.mp4
第171節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)倉庫分層設(shè)計(jì)與命名規(guī)范.mp4
第172節(jié) 音樂數(shù)倉平臺(tái)之項(xiàng)目架構(gòu)及數(shù)倉分層、主題設(shè)計(jì).mp4
第173節(jié) 數(shù)倉之歌曲影響力指數(shù)分析.mp4
第174節(jié) 數(shù)倉之歌手影響力指數(shù)分析.mp4
第175節(jié) 數(shù)倉之Sqoop全量增量數(shù)據(jù)導(dǎo)入.mp4
第176節(jié) 數(shù)倉之Azkaban任務(wù)流調(diào)度使用及原理.mp4
第177節(jié) 數(shù)倉之Superset BI可視化工具使用及原理.mp4
第178節(jié) 數(shù)倉之機(jī)器詳情ODS.EDS.DM分層設(shè)計(jì).mp4
第179節(jié) 數(shù)倉之機(jī)器詳情自動(dòng)化調(diào)度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第180節(jié) 數(shù)倉之用戶畫像表模型設(shè)計(jì).mp4
第181節(jié) 數(shù)倉之用戶畫像自動(dòng)化調(diào)度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第182節(jié) 數(shù)倉之高德api獲取機(jī)器上報(bào)位置.mp4
第183節(jié) 數(shù)倉之商戶、地區(qū)營收統(tǒng)計(jì)分析.mp4
第184節(jié) 數(shù)倉之營收分析自動(dòng)化調(diào)度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第185節(jié) 數(shù)倉之實(shí)時(shí)用戶、機(jī)器日志采集接口實(shí)現(xiàn).mp4
第186節(jié) 數(shù)倉之Flume實(shí)時(shí)日志采集實(shí)現(xiàn).mp4
第187節(jié) 數(shù)倉之實(shí)時(shí)用戶地區(qū)日活分析.mp4
第188節(jié) Cloudera Manager CDH 平臺(tái) 01.mp4
第189節(jié) Cloudera Manager CDH 平臺(tái) 02.mp4
第190節(jié) Cloudera Manager CDH 平臺(tái) 03.mp4
第191節(jié) Apache Kylin分析性數(shù)據(jù)倉庫 01.mp4
第192節(jié) Apache Kylin分析性數(shù)據(jù)倉庫 02.mp4
第193節(jié) Apache Kylin分析性數(shù)據(jù)倉庫 03.mp4
第194節(jié) ClickHouse 使用場(chǎng)景、特性與分布式搭建.mp4
第195節(jié) ClickHouse 數(shù)據(jù)類型詳解.mp4
第196節(jié) ClickHouse 數(shù)據(jù)庫引擎分類及操作.mp4
第197節(jié) ClickHouse 表引擎分類及MergeTree引擎詳解.mp4
第198節(jié) ClickHouse 視圖與SQL語法操作.mp4
第199節(jié) Kudu分布式存儲(chǔ)引擎架構(gòu)原理及搭建.mp4
第200節(jié) Kudu API操作及與其他框架整合.mp4
第202節(jié) Spark操作Kudu & Flink操作Kudu.mp4
第203節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-特性、架構(gòu)原理與集群搭建.mp4
第204節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-Processors介紹及頁面操作.mp4
第205節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-實(shí)時(shí)同步日志、MySQL數(shù)據(jù)到Hive.mp4
第206節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-實(shí)時(shí)監(jiān)控日志數(shù)據(jù)寫入Kafka及消費(fèi)Kafka.mp4
第207節(jié) NiFi 案例分析.mp4
第208節(jié) NiFi 案例分析2.mp4
第209節(jié) 數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)質(zhì)量管理.mp4
第210節(jié) 數(shù)據(jù)治理-元數(shù)據(jù)管理.mp4
第211節(jié) 數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)安全管理.mp4
第212節(jié) ETL工具Kettle-安裝及基本操作.mp4
第213節(jié) ETL工具Kettle-轉(zhuǎn)換核心.作業(yè)對(duì)象.mp4
第214節(jié) ETL工具Kettle-案例分析.mp4
第215節(jié) ETL工具Kettle-案例分析02.mp4
第216節(jié) ETL工具Kettle-案例分析03.mp4
第218節(jié) 數(shù)據(jù)同步工具Canal&Maxwell.mp4
第219節(jié) Phoenix-搭建及基本操作.mp4
第220節(jié) Phoenix-二級(jí)索引及JDBC連接.mp4
第221節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)演變及建設(shè)思路.mp4
第222節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-各大公司實(shí)時(shí)數(shù)倉實(shí)踐分享及項(xiàng)目介紹.mp4
第223節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及日志數(shù)據(jù)處理.mp4
第224節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-實(shí)時(shí)數(shù)倉業(yè)務(wù)庫數(shù)據(jù)Flink編程處理.mp4
第225節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-實(shí)時(shí)數(shù)倉維度數(shù)據(jù)Flink編程處理.mp4
第226節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-實(shí)時(shí)數(shù)倉實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)歌曲和歌手熱度.mp4
第227節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-Flink代碼DM層處理及可視化展示.mp4
第228節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-guava包沖突解決及用戶上報(bào)位置實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì).mp4
第229節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-用戶實(shí)時(shí)登錄信息可視化及營收信息業(yè)務(wù)分析.mp4
第230節(jié) 時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-營收業(yè)務(wù)Flink代碼實(shí)現(xiàn)及可視化展示.mp4
第231節(jié) 實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目-實(shí)時(shí)數(shù)倉項(xiàng)目總結(jié).mp4
第232節(jié) Hudi表類型與查詢類型.mp4
第233節(jié) Hudi與Spark、Hive、Flink集成.mp4
第234節(jié) Apache Druid實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)庫.mp4
第235節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)庫范式與ER實(shí)體關(guān)系模型建模.mp4
第236節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)據(jù)倉庫之維度建模與數(shù)據(jù)倉庫分析模型.mp4
第237節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)據(jù)倉庫之?dāng)?shù)據(jù)倉庫分層設(shè)計(jì)與命名規(guī)范.mp4
第238節(jié) 項(xiàng)目輪播-音樂數(shù)倉平臺(tái)之項(xiàng)目架構(gòu)及數(shù)倉分層、主題設(shè)計(jì).mp4
第239節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之歌曲影響力指數(shù)分析.mp4
第240節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉業(yè)務(wù)之歌手影響力指數(shù)分析.mp4
第241節(jié) 項(xiàng)目輪播-Azkaban任務(wù)流調(diào)度使用及原理.mp4
第242節(jié) 項(xiàng)目輪播-Superset BI可視化工具使用及原理.mp4
第243節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之機(jī)器詳情ODS.EDS.DM分層設(shè)計(jì).mp4
第244節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之機(jī)器詳情自動(dòng)化調(diào)度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第245節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之用戶畫像表模型設(shè)計(jì).mp4
第246節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之用戶畫像自動(dòng)化調(diào)度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第247節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之高德api獲取機(jī)器上報(bào)位置.mp4
第248節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之商戶、地區(qū)營收統(tǒng)計(jì)分析.mp4
第249節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之營收分析自動(dòng)化調(diào)度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第250節(jié) 項(xiàng)目輪播-數(shù)倉平臺(tái)業(yè)務(wù)之實(shí)時(shí)用戶、機(jī)器日志采集接口實(shí)現(xiàn).mp4