课程内容：
1. 大数据概论和职业规划
2. Linux服务器系统
3. HDFS分布式文件系统
4. Hive数据仓库
5. Zeppelin框架
6. Sqoop框架
7. Superset框架
8. Hive数仓实战项目之滴滴出行
适用人群：
1、零基础小白，有计算机基础即可。
2、目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。
3、大数据行业有持续兴趣的人员。
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.目录.
├─001-020.
│ ├─01.计算机发展历史和java语言发展历史.mp4.
│ ├─02.jdk的安装和卸载-环境变量的配置.mp4.
│ ├─03.dos命令介绍.mp4.
│ ├─04.编译器和解释器的使用.mp4.
│ ├─05.第一个java程序.mp4.
│ ├─06.实现换行功能和java程序常见问题.mp4.
│ ├─07.java注释.mp4.
│ ├─08.反编译工具的使用.mp4.
│ ├─09.java程序详解.mp4.
│ ├─10.一个文件中多个类，一个类中多个方法.mp4.
│ ├─11.java程序执行流程.mp4.
│ ├─12.转义字符.mp4.
│ ├─13.标识符.mp4.
│ ├─14.变量.mp4.
│ ├─15.变量的种类和作用范围.mp4.
│ ├─16.进制转换.mp4.
│ ├─17.java数据类型概述.mp4.
│ ├─18.整数类型及取值范围解析.mp4.
│ ├─19.char类型及取值范围.mp4.
│ ├─20.浮点类型概述和取值范围.mp4.
├─021-040.
│ ├─21.布尔boolean类型概述.mp4.
│ ├─22.数据类型转换.mp4.
│ ├─23.运算符概述-算术运算符.mp4.
│ ├─24.赋值运算符.mp4.
│ ├─25.关系运算符.mp4.
│ ├─26.逻辑运算符.mp4.
│ ├─27.位运算符.mp4.
│ ├─28.三目运算符.mp4.
│ ├─29.notepad 安装使用.mp4.
│ ├─30.编程风格.mp4.
│ ├─31.流程语句概述.mp4.
│ ├─32.if语句和键盘录入.mp4.
│ ├─33.if双分支语句.mp4.
│ ├─34.if多分支.mp4.
│ ├─35.if语句的省略写法.mp4.
│ ├─36.if练习.mp4.
│ ├─37.swicth语句.mp4.
│ ├─38.while循环.mp4.
│ ├─39.while循环练习.mp4.
│ ├─40.dowhile循环.mp4.
├─041-060.
│ ├─41.for循环概述.mp4.
│ ├─42.嵌套循环.mp4.
│ ├─43.for练习-镂空图案.mp4.
│ ├─44.for循环的省略.mp4.
│ ├─45.for循环嵌套打印九九乘法表.mp4.
│ ├─46.格式化打印流printf.mp4.
│ ├─47.break-continue-return-.mp4.
│ ├─48.goto标签.mp4.
│ ├─49.方法定义和返回值.mp4.
│ ├─50.方法的参数.mp4.
│ ├─51.方法的重载.mp4.
│ ├─52.递归.mp4.
│ ├─53.递归内存图.mp4.
│ ├─54.Eclipse安装使用.mp4.
│ ├─55.数组入门.mp4.
│ ├─56.数组的内存图解.mp4.
│ ├─57.获得数组中的元素.mp4.
│ ├─58.数组的动态初始化.mp4.
│ ├─59.数组-动静结合初始化.mp4.
│ ├─60.随机数Math类.mp4.
├─061-080.
│ ├─61.数组的遍历.mp4.
│ ├─62.增强for循环.mp4.
│ ├─63.数组常用操作求和-平均数.mp4.
│ ├─64.数组常用操作-求最大最小数.mp4.
│ ├─65.求最大数最小数优化操作.mp4.
│ ├─66.数组选择排序.mp4.
│ ├─67.数组选择排序的优化.mp4.
│ ├─68.冒泡排序原理.mp4.
│ ├─69.冒泡排序的优化.mp4.
│ ├─70.Arrays工具类.mp4.
│ ├─71.Arrays类排序和二分法查找.mp4.
│ ├─72.认识二维数组-内存图.mp4.
│ ├─73.二维数组的声明.mp4.
│ ├─74.二维数组的遍历.mp4.
│ ├─75.数组“扩容.mp4.
│ ├─76.海牛部落后台系统概述.mp4.
│ ├─77.海牛部落app后台系统开发-01.mp4.
│ ├─78.海牛部落app后台系统开发-02.mp4.
│ ├─79.如何把程序打成可执行jar包.mp4.
│ ├─80.包的学习.mp4.
├─081-100.
│ ├─081.面向过程和面向对象概述.mp4.
│ ├─082.类和对象概述.mp4.
│ ├─083.封装一个类.mp4.
│ ├─084.合理的封装一个类.mp4.
│ ├─085-创建对象内存图-this关键字.mp4.
│ ├─086.static关键字.mp4.
│ ├─087.static关键字-代码块和静态代码块.mp4.
│ ├─088.面向对象之继承.mp4.
│ ├─089.super关键字.mp4.
│ ├─090.权限.mp4.
│ ├─091.方法重写.mp4.
│ ├─092.Object.mp4.
│ ├─093.final关键字.mp4.
│ ├─094.final关键字02.mp4.
│ ├─095.面向对象之多态.mp4.
│ ├─096.多态练习.mp4.
│ ├─097.多态练习2.mp4.
│ ├─098.面向对象之组合.mp4.
│ ├─099.抽象类概述.mp4.
│ ├─100.抽象类练习.mp4.
├─101-120.
│ ├─101.接口概述.mp4.
│ ├─102.类和接口-接口和接口.mp4.
│ ├─103.接口和抽象类的区别.mp4.
│ ├─104.Comparable接口-实现对象的比较01.mp4.
│ ├─105.Comparable接口-实现对象的比较02.mp4.
│ ├─106.内存分析.mp4.
│ ├─107.垃圾回收机制.mp4.
│ ├─108.内部类概述.mp4.
│ ├─109.成员内部类.mp4.
│ ├─110.局部内部类.mp4.
│ ├─111.静态内部类.mp4.
│ ├─112.匿名内部类.mp4.
│ ├─113.Eclipse-调试程序-Debug.mp4.
│ ├─114.字符串-String类概述.mp4.
│ ├─115.不可变字符串-String类方法和源码分析.mp4.
│ ├─116.String类为什么不可变.mp4.
│ ├─117.可变字符串概述.mp4.
│ ├─118.可变字符串常用方法学习.mp4.
│ ├─119.可变字符串常用方法2.mp4.
│ ├─120.StringBuffer和StringBuilder的异同.mp4.
├─121-140.
│ ├─121.包装类学习.mp4.
│ ├─122.Date类.mp4.
│ ├─123.DateFormat类.mp4.
│ ├─124.SimpleDateFormat类.mp4.
│ ├─125.Math类、Random类学习.mp4.
│ ├─126.BigInteger类学习.mp4.
│ ├─127.枚举Enum.mp4.
│ ├─128-集合-容器概述.mp4.
│ ├─129.Collection接口.mp4.
│ ├─130.List接口学习.mp4.
│ ├─131.迭代器原理.mp4.
│ ├─132.ArrayList学习.mp4.
│ ├─133.泛型.mp4.
│ ├─134.Vector.mp4.
│ ├─135.LinkedList.mp4.
│ ├─136.Set接口概述.mp4.
│ ├─137.hashCode.mp4.
│ ├─138.HashSet.mp4.
│ ├─139.TreeSet.mp4.
│ ├─140.Comparator外部比较器.mp4.
├─141-160.
│ ├─141.红黑二叉树.mp4.
│ ├─142.LinkedHashSet.mp4.
│ ├─143.集合练习.mp4.
│ ├─144.集合练习2.mp4.
│ ├─145.Map接口概述.mp4.
│ ├─146.Map的遍历.mp4.
│ ├─147.HashMap.mp4.
│ ├─148.HashTable.mp4.
│ ├─149.TreeMap.mp4.
│ ├─150.Collections.mp4.
│ ├─151.海牛部落app改进版.mp4.
│ ├─152.集合总结.mp4.
│ ├─153.异常概述.mp4.
│ ├─154.异常处理机制-throws.mp4.
│ ├─155.异常处理机制-try-catch.mp4.
│ ├─156.try-catch的多种形式.mp4.
│ ├─157.finally语句.mp4.
│ ├─158.Exception.mp4.
│ ├─159.throw学习.mp4.
│ ├─160.File类常用方法.mp4.
├─161-180.
│ ├─161.模拟Dos的dir操作.mp4.
│ ├─162.递归删除目录和文件.mp4.
│ ├─163.IO流概述.mp4.
│ ├─164.字节输入流.mp4.
│ ├─165.字节输出流.mp4.
│ ├─166.流的关闭.mp4.
│ ├─167.文件的复制.mp4.
│ ├─168.文件复制加速.mp4.
│ ├─169.字符流学习.mp4.
│ ├─170.缓冲流.mp4.
│ ├─171.转换流.mp4.
│ ├─172.数据流.mp4.
│ ├─173.对象流.mp4.
│ ├─174.序列化和反序列化.mp4.
│ ├─175.类版本控制.mp4.
│ ├─176.分割和合并文件.mp4.
│ ├─177.多线程概述.mp4.
│ ├─178.创建线程.mp4.
│ ├─179.创建线程的第二种方式.mp4.
│ ├─180.线程的五种状态.mp4.
├─181-204.
│ ├─181.线程不同步问题.mp4.
│ ├─182.线程同步锁.mp4.
│ ├─183.同步方法.mp4.
│ ├─184.静态同步方法.mp4.
│ ├─185.死锁.mp4.
│ ├─186.线程优先级.mp4.
│ ├─187.线程之间的通信-yield.mp4.
│ ├─188.线程之间的通信.mp4.
│ ├─189.生产者消费者模式.mp4.
│ ├─190.等待唤醒机制.mp4.
│ ├─191.等待唤醒机制2-守护线程.mp4.
│ ├─192.如何杀死线程.mp4.
│ ├─193.产生线程的第三种方式.mp4.
│ ├─194.反射概述reflect.mp4.
│ ├─195.类加载和得到Class类的三种方式.mp4.
│ ├─196.Class对象的简易操作.mp4.
│ ├─197.反射获取和操作属性.mp4.
│ ├─198.反射获取和操作方法.mp4.
│ ├─199.反射获取和操作构造器Constructor.mp4.
│ ├─200.网络编程概述.mp4.
│ ├─201.Socket套接字.mp4.
│ ├─202.服务器和客户端实现通信.mp4.
│ ├─203.线程服务器.mp4.
│ ├─204.-URL.mp4.
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Javascript 设计模式系统讲解与应用
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. .电商项目_大数据实时处理(SparkStreaming版).
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. 2021-12-19. . .大数据/云计算. . 645. .
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.课程简介：.
项目为使用Spark Streaming技术开发的大数据实时处理平台，主要用于互联网电商企业对各种用户行为进行复杂的分析，将统计分析的结果以接口或图形化的方式展示出来，辅助产品经理、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务，最终达成用大数据技术帮助公司提升业绩、营业额以及市场占有率的目标。.
.课程目录：.
├──视频.
| ├──001_尚硅谷_实时电商项目_项目介绍.avi 14.11M.
| ├──002_尚硅谷_实时电商项目_离线架构回顾.avi 48.53M.
| ├──003_尚硅谷_实时电商项目_实时架构讲解.avi 44.06M.
| ├──004_尚硅谷_实时电商项目_项目需求介绍.avi 48.70M.
| ├──005_尚硅谷_实时电商项目_模拟生成数据.avi 54.10M.
| ├──006_尚硅谷_实时电商项目_SpringBoot介绍.avi 34.61M.
| ├──007_尚硅谷_实时电商项目_SpringBoot程序创建.avi 104.36M.
| ├──008_尚硅谷_实时电商项目_创建LoggerController接收模拟器生成数据.avi 137.50M.
| ├──009_尚硅谷_实时电商项目_利用logback将日志数据落盘.avi 108.82M.
| ├──010_尚硅谷_实时电商项目_将日志发送到kafka对应的主题中.avi 133.98M.
| ├──011_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 61.89M.
| ├──012_尚硅谷_实时电商项目_打包日志处理程序到单台Linux上运行.avi 102.36M.
| ├──013_尚硅谷_实时电商项目_负载均衡介绍.avi 86.95M.
| ├──014_尚硅谷_实时电商项目_Nginx安装和启动.avi 115.30M.
| ├──015_尚硅谷_实时电商项目_Nginx配置文件说明.avi 66.79M.
| ├──016_尚硅谷_实时电商项目_Nginx常用应用场景.avi 88.98M.
| ├──017_尚硅谷_实时电商项目_整体流程测试.avi 91.73M.
| ├──018_尚硅谷_实时电商项目_编写脚本启动Nginx以及日志服务.avi 42.40M.
| ├──019_尚硅谷_实时电商项目_日活业务介绍.avi 75.04M.
| ├──020_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾.avi 75.95M.
| ├──021_尚硅谷_实时电商项目_ElasticSearch介绍.avi 174.56M.
| ├──022_尚硅谷_实时电商项目_RestFul编程风格.avi 40.26M.
| ├──023_尚硅谷_实时电商项目_特点.avi 127.67M.
| ├──024_尚硅谷_实时电商项目_Lucene、Nutch、ElasticSearch关系.avi 56.12M.
| ├──025_尚硅谷_实时电商项目_ElasticSearch安装以及单节点启动测试.avi 163.61M.
| ├──026_尚硅谷_实时电商项目_Kibana安装以及测试.avi 161.69M.
| ├──027_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 65.66M.
| ├──028_尚硅谷_实时电商项目_相关概念介绍.avi 259.14M.
| ├──029_尚硅谷_实时电商项目_对索引的操作.avi 100.99M.
| ├──030_尚硅谷_实时电商项目_对文档的操作1.avi 129.92M.
| ├──031_尚硅谷_实时电商项目_对文档的操作2.avi 132.87M.
| ├──032_尚硅谷_实时电商项目_按分词查询.avi 83.44M.
| ├──033_尚硅谷_实时电商项目_查询操作1.avi 130.71M.
| ├──034_尚硅谷_实时电商项目_查询操作2.avi 58.93M.
| ├──035_尚硅谷_实时电商项目_聚合操作.avi 63.44M.
| ├──036_尚硅谷_实时电商项目_ik分词器.avi 76.05M.
| ├──037_尚硅谷_实时电商项目_自定义词库（本地）.avi 38.87M.
| ├──038_尚硅谷_实时电商项目_自定义词库（远程）.avi 80.03M.
| ├──039_尚硅谷_实时电商项目_mapping.avi 132.19M.
| ├──040_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 127.19M.
| ├──041_尚硅谷_实时电商项目_别名.avi 95.78M.
| ├──042_尚硅谷_实时电商项目_索引模板.avi 113.28M.
| ├──043_尚硅谷_实时电商项目_JestFactory对象的创建.avi 180.29M.
| ├──044_尚硅谷_实时电商项目_向ES中插入单条数据方式1.avi 79.79M.
| ├──045_尚硅谷_实时电商项目_向ES中插入单条数据方式2.avi 93.61M.
| ├──046_尚硅谷_实时电商项目_根据id查询索引中的单条文档.avi 31.14M.
| ├──047_尚硅谷_实时电商项目_根据查询条件查询多条文档1.avi 98.88M.
| ├──048_尚硅谷_实时电商项目_根据查询条件查询多条文档2.avi 138.93M.
| ├──049_尚硅谷_实时电商项目_日活业务介绍.avi 33.34M.
| ├──050_尚硅谷_实时电商项目_搭建日活开发环境.avi 78.68M.
| ├──051_尚硅谷_实时电商项目_读取配置文件的工具类.avi 46.54M.
| ├──052_尚硅谷_实时电商项目_读取Kafka数据的工具类.avi 93.82M.
| ├──053_尚硅谷_实时电商项目_获取Redis客户端工具类.avi 81.32M.
| ├──054_尚硅谷_实时电商项目_编写SparkStreaming程序消费kafka数据.avi 151.81M.
| ├──055_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 56.68M.
| ├──056_尚硅谷_实时电商项目_已经登录设备去重思路分析.avi 72.09M.
| ├──057_尚硅谷_实时电商项目_通过Redis对已经登录的数据进行去重方式1.avi 73.10M.
| ├──058_尚硅谷_实时电商项目_通过Redis对已经登录的数据进行去重方式2.avi 92.72M.
| ├──059_尚硅谷_实时电商项目_将采集到的数据批量保存到ES中业务实现.avi 152.83M.
| ├──060_尚硅谷_实时电商项目_批量保存ES代码的实现.avi 80.41M.
| ├──061_尚硅谷_实时电商项目_去重和保存到ES总结.avi 45.96M.
| ├──062_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾1.avi 117.85M.
| ├──063_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾2.avi 65.36M.
| ├──064_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾3.avi 138.38M.
| ├──065_尚硅谷_实时电商项目_kafka内容回顾4.avi 74.28M.
| ├──066_尚硅谷_实时电商项目_精准一次性消费方案分析.avi 103.23M.
| ├──067_尚硅谷_实时电商项目_手动提交偏移量+幂等性处理分析.avi 35.87M.
| ├──068_尚硅谷_实时电商项目_从Redis中获取偏移量.avi 99.68M.
| ├──069_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 93.80M.
| ├──070_尚硅谷_实时电商项目_从指定偏移量读取Kafka数据并获取偏移量位置.avi 121.02M.
| ├──071_尚硅谷_实时电商项目_保存偏移量到Redis.avi 107.21M.
| ├──072_尚硅谷_实时电商项目_关于去重.avi 61.78M.
| ├──073_尚硅谷_实时电商项目_通过kibana进行可视化展示.avi 134.92M.
| ├──074_尚硅谷_实时电商项目_发布查询接口架构介绍.avi 86.07M.
| ├──075_尚硅谷_实时电商项目_搭建项目架构.avi 100.44M.
| ├──076_尚硅谷_实时电商项目_获取当前日活数的Service方法实现.avi 110.77M.
| ├──077_尚硅谷_实时电商项目_获取日活Controller处理.avi 76.50M.
| ├──078_尚硅谷_实时电商项目_获取分时日活数Service方法实现.avi 100.82M.
| ├──079_尚硅谷_实时电商项目_获取分时日活数Controller处理.avi 77.15M.
| ├──080_尚硅谷_实时电商项目_前端访问数据接口测试.avi 66.13M.
| ├──081_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 15.71M.
| ├──082_尚硅谷_实时电商项目_首单业务分析.avi 122.30M.
| ├──083_尚硅谷_实时电商项目_canal使用场景.avi 73.19M.
| ├──084_尚硅谷_实时电商项目_canal工作原理.avi 38.65M.
| ├──085_尚硅谷_实时电商项目_MySQL前期准备工作.avi 135.81M.
| ├──086_尚硅谷_实时电商项目_canal配置以及单机测试.avi 143.17M.
| ├──087_尚硅谷_实时电商项目_canal高可用.mp4 24.11M.
| ├──088_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾.avi 59.11M.
| ├──089_尚硅谷_实时电商项目_使用canal进行分流处理.avi 164.13M.
| ├──090_尚硅谷_实时电商项目_封装向Kafka发送数据工具类并对canal分流进行测试.avi 79.63M.
| ├──091_尚硅谷_实时电商项目_maxwell的安装以及配置.avi 132.93M.
| ├──092_尚硅谷_实时电商项目_编写BaseDBMaxwellApp对数据进行分流.avi 153.52M.
| ├──093_尚硅谷_实时电商项目_总结.avi 18.09M.
| ├──094_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 35.08M.
| ├──095_尚硅谷_实时电商项目_Hbase回顾1.avi 166.87M.
| ├──096_尚硅谷_实时电商项目_Hbase回顾2.avi 159.88M.
| ├──097_尚硅谷_实时电商项目_Phoenix客户端连接工具.avi 39.23M.
| ├──098_尚硅谷_实时电商项目_封装Phoenix查询工具类.avi 138.60M.
| ├──099_尚硅谷_实时电商项目_客户端工具问题解决.avi 94.18M.
| ├──100_尚硅谷_实时电商项目_从kafka订单主题中读取数据.avi 119.98M.
| ├──101_尚硅谷_实时电商项目_判断是否首单方案1.avi 64.37M.
| ├──102_尚硅谷_实时电商项目_判断是否首单方案2.avi 99.54M.
| ├──103_尚硅谷_实时电商项目_更新Phoenix中用户消费状态.avi 109.65M.
| ├──104_尚硅谷_实时电商项目_Phoenix客户端连接工具2.avi 37.90M.
| ├──105_尚硅谷_实时电商项目_尚硅谷大数据_实时项目_同批次状态修正.avi 94.84M.
| ├──106_尚硅谷_实时电商项目_总结.avi 37.30M.
| ├──107_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 83.53M.
| ├──108_尚硅谷_实时电商项目_维度表关联分析.avi 139.07M.
| ├──109_尚硅谷_实时电商项目_省份维度表的处理1.avi 95.51M.
| ├──110_尚硅谷_实时电商项目_省份维度表的处理2.avi 119.71M.
| ├──111_尚硅谷_实时电商项目_用户维度表的处理1.avi 117.50M.
| ├──112_尚硅谷_实时电商项目_用户维度表的处理2.avi 87.09M.
| ├──113_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾.avi 63.95M.
| ├──114_尚硅谷_实时电商项目_和省份维度关联思路.avi 29.50M.
| ├──115_尚硅谷_实时电商项目_和省份维度关联方案1.avi 115.89M.
| ├──116_尚硅谷_实时电商项目_和省份维度关联方案2.avi 91.23M.
| ├──117_尚硅谷_实时电商项目_和用户维度关联.avi 73.77M.
| ├──118_尚硅谷_实时电商项目_保存订单数据到ES中.avi 98.44M.
| ├──119_尚硅谷_实时电商项目_使用Kibana进行可视化.avi 105.12M.
| ├──120_尚硅谷_实时电商项目_总结.avi 25.39M.
| ├──121_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 58.67M.
| ├──122_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊介绍.avi 68.46M.
| ├──123_尚硅谷_实时电商项目_从Kafka中读取订单明细数据.avi 65.12M.
| ├──124_尚硅谷_实时电商项目_维度表的创建.avi 115.31M.
| ├──125_尚硅谷_实时电商项目_维度数据处理代码实现.avi 114.86M.
| ├──126_尚硅谷_实时电商项目_订单明细和商品维度关联.avi 67.25M.
| ├──127_尚硅谷_实时电商项目_订单明细和维度关联测试.avi 63.39M.
| ├──128_尚硅谷_实时电商项目_订单和订单明细数据写回Kafka.avi 100.20M.
| ├──129_尚硅谷_实时电商项目_OrderWideApp接收双流数据测试.avi 142.27M.
| ├──130_尚硅谷_实时电商项目_双流Join问题解决方案.avi 141.12M.
| ├──131_尚硅谷_实时电商项目_双流Join代码实现.avi 140.72M.
| ├──132_尚硅谷_实时电商项目_双流合并测试.avi 67.97M.
| ├──133_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊需求.avi 91.64M.
| ├──134_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊思路介绍.avi 41.23M.
| ├──135_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊代码实现.avi 178.32M.
| ├──136_尚硅谷_实时电商项目_实付分摊测试.avi 53.66M.
| ├──137_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 131.23M.
| ├──138_尚硅谷_实时电商项目_ClickHouse介绍.avi 139.27M.
| ├──139_尚硅谷_实时电商项目_安装前准备工作.avi 40.28M.
| ├──140_尚硅谷_实时电商项目_单机安装.avi 98.02M.
| ├──141_尚硅谷_实时电商项目_数据类型.avi 125.29M.
| ├──142_尚硅谷_实时电商项目_三个属性讲解.avi 119.22M.
| ├──143_尚硅谷_实时电商项目_二级索引.avi 51.35M.
| ├──144_尚硅谷_实时电商项目_TTL设置.avi 38.85M.
| ├──145_尚硅谷_实时电商项目_ReplacingMergeTree.avi 52.32M.
| ├──146_尚硅谷_实时电商项目_SummingMergeTree.avi 43.57M.
| ├──147_尚硅谷_实时电商项目_SQL操作.avi 83.95M.
| ├──148_尚硅谷_实时电商项目_副本.avi 84.15M.
| ├──149_尚硅谷_实时电商项目_分片的读取和写入流程.avi 86.50M.
| ├──150_尚硅谷_实时电商项目_分片集群配置.avi 109.54M.
| ├──151_尚硅谷_实时电商项目_保存双流Join后的数据到ClickHouse中1.avi 94.77M.
| ├──152_尚硅谷_实时电商项目_保存双流Join后的数据到ClickHouse中2.avi 118.10M.
| ├──153_尚硅谷_实时电商项目_数据接口架构介绍.avi 55.24M.
| ├──154_尚硅谷_实时电商项目_配置文件属性说明.avi 47.25M.
| ├──155_尚硅谷_实时电商项目_Mapper接口的创建.avi 79.86M.
| ├──156_尚硅谷_实时电商项目_Mapper配置文件说明1.avi 41.32M.
| ├──157_尚硅谷_实时电商项目_没有得到分摊数据问题排查.avi 92.68M.
| ├──158_尚硅谷_实时电商项目_MyBatis映射文件配置.avi 80.45M.
| ├──159_尚硅谷_实时电商项目_上午内容回顾.avi 90.67M.
| ├──160_尚硅谷_实时电商项目_Service层处理代码.avi 94.82M.
| ├──161_尚硅谷_实时电商项目_Controller层处理代码及测试.avi 112.52M.
| ├──162_尚硅谷_实时电商项目_ADS层聚合思路.avi 97.35M.
| ├──163_尚硅谷_实时电商项目_数据库表创建以及查询MySQL工具类封装.avi 82.27M.
| ├──164_尚硅谷_实时电商项目_从MySQL中获取偏移量的工具类封装.avi 46.50M.
| ├──165_尚硅谷_实时电商项目_将数据写回到Kafka.avi 81.21M.
| ├──166_尚硅谷_实时电商项目_内容回顾.avi 152.25M.
| ├──167_尚硅谷_实时电商项目_从Kafka中读取dws层数据.avi 158.72M.
| ├──168_尚硅谷_实时电商项目_scalikejdbc工具介绍.avi 28.83M.
| ├──169_尚硅谷_实时电商项目_保存数据到MySQL（精准一次性第二种实现）.avi 136.72M.
| ├──170_尚硅谷_实时电商项目_发布数据接口程序介绍.avi 108.76M.
| ├──171_尚硅谷_实时电商项目_抽取方法避免踩坑.avi 75.43M.
| ├──172_尚硅谷_实时电商项目_发布数据查询接口.avi 93.91M.
| ├──173_尚硅谷_实时电商项目_DataV数据展示.avi 430.18M.
| └──174_尚硅谷_实时电商项目_阶段总结.avi 190.30M.
├──笔记.zip 12.58M.
├──代码.zip 28.98M.
└──资料.zip 1.77G.
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260集微信小程序全栈开发实战 满满的干货
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.大数据监控告警系统 - 飞猫客.
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. 2021-11-20. . .大数据/云计算. . 738. .
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.课程简介：.
这是一套集成了Prometheus+Grafana+睿象云的监控告警系统，融合了当下热门的监控系统Prometheus，使用了便捷的数据可视化工具Grafana，睿象云智能告警平台可接入各类告警信息，提供了丰富的告警形式。本套教程细致讲解了三大技术的部署配置与互相集成，手把手教你打造一个功能完善、界面美观、报警及时的监控系统。.
.课程目录：.
├──视频.
| ├──01_监控报警_课程介绍.mp4 8.69M.
| ├──02_监控报警_课程结构说明.mp4 5.50M.
| ├──03_监控报警_Prometheus特点.mp4 32.12M.
| ├──04_监控报警_架构组件说明.mp4 22.68M.
| ├──05_监控报警_Prometheus安装以及配置.mp4 39.35M.
| ├──06_监控报警_采集和告警组件的安装.mp4 64.82M.
| ├──07_监控报警_Prometheus以及相关组件的启动以及状态查看.mp4 24.79M.
| ├──08_监控报警_PromQL.mp4 68.88M.
| ├──09_监控报警_Prometheus集成Flink.mp4 72.26M.
| ├──10_监控报警_Grafana安装以及配置Prometheus作为数据源.mp4 33.97M.
| ├──11_监控报警_手动创建仪表盘.mp4 32.39M.
| ├──12_监控报警_添加相关仪表盘模板.mp4 42.73M.
| ├──13_监控报警_创建相关组件的启停脚本_.mp4 16.75M.
| ├──14_监控报警_任务失败监控案例.mp4 35.59M.
| ├──15_监控报警_睿象云集成Grafana.mp4 41.08M.
| └──16_监控报警_配置分派、通知策略以及报警测试.mp4 38.69M.
├──笔记.zip 3.78M.
├──代码.zip 5.93kb.
└──资料.zip 168.64M.
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从零开始自学《Linux运维工程师》
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.Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发 - 飞猫客.
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. .Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发.
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. 2021-06-09. . .大数据/云计算. . 1.64k. .
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第1章 Flink认知篇 7 节 | 58分钟.
本章中，将带领大家来一起认识大数据处业界中主流的分布式计算框架有哪些，进而引出为什么要学习的Flink框架、Flink是什么、发展史、特点；了解业务常见的实时处理框架有哪些，并知道在大厂中都在使用Flink做什么。帮助大家对Flink有初步得认识~~ ….
1-1 课前须知，这里有你需要了解得一切 (09:02).
1-2 课程目录 (01:39).
1-3 业界大数据分布式计算框架 (04:22).
1-4 初识Flink (10:47).
1-5 什么是Flink (12:12).
1-6 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用.
1-7 学习一个新框架的方法论 (19:58).
第2章 Flink本地开发快速上手篇 17 节 | 78分钟.
本章中，将带领大家，通过Maven+IDEA构建基于Flink的开发环境，快速构建我们的第一个基于Flink的实时和离线分析案例。.
2-1 课程目录 (01:38).
2-2 Maven部署 (09:20).
2-3 IDEA社区版和旗舰版区别 (03:17).
2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目 (10:25).
2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目 (11:31).
2-6 Flink编程模型 (04:19).
2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析 (04:41).
2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一 (11:44).
2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二 (01:38).
2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三 (05:14).
2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析 (01:11).
2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现 (03:52).
2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构 (02:39).
2-14 基于Flink编程套路总结 (03:14).
2-15 本章重难点总结 (02:20).
2-16 【讨论题】关于数据结果的思考.
2-17 【任务题】Lambda 表达式版案例实现.
第3章 Flink部署篇10 节 | 53分钟.
本章中，将带领大家一起来完成Flink环境的部署，理解Flink的架构，如何提交作业到Flink集群运行，并认识Flink UI上核心参数的含义和使用策略。.
3-1 课程目录 (01:51).
3-2 【环境配置】云主机开通及配置.
3-3 Flink架构 (11:59).
3-4 Flink部署 (16:38).
3-5 Flink UI参数讲解 (04:53).
3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业 (09:53).
3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业 (03:56).
3-8 关于并行度的补充 (03:02).
3-9 【讨论题】知识梳理.
3-10 【任务题】Flink集群部署应用.
第4章 Flink实时处理核心API基础篇21 节 | 100分钟.
本章中，将向大家介绍，基于Flink的DataStream API内置的三大核心要素的编程：Source、Tranformation、Action.
4-1 课程目录 (01:24).
4-2 DataStream API概述 (07:38).
4-3 StreamExecutionEnvironment详解 (07:45).
4-4 Source概述 (08:56).
4-5 Source API编程之Socket及并行度 (05:11).
4-6 Source API编程之并行集合及并行度 (06:13).
4-7 【核心组件部署】ZooKeeper&Kafka部署.
4-8 Source API编程之对接Kafka数据 (07:18).
4-9 Transformation概述 (06:41).
4-10 Transformation算子之map (11:12).
4-11 Transformation算子之filter (05:19).
4-12 Transformation算子之flatMap (05:18).
4-13 Transformation算子之keyBy (06:47).
4-14 Transformation算子之reduce (08:42).
4-15 Sink概述 (02:31).
4-16 Sink之print&printToErr及并行度 (09:00).
4-17 【任务题】词频统计.
4-18 【任务题】Kafka消息的发送和接收.
4-19 【任务题】readTextFile的并行度.
4-20 【面试讨论题】Flink中的并行度.
4-21 【面试讨论题】Task Slot的理解.
第5章 Flink实时处理核心API进阶篇 20 节 | 100分钟.
本章中，将向大家介绍，基于Flink的DataStream API的三大核心要素的的高级特性，以及如何进行自定义功能的开发。.
5-1 课程目录 (03:18).
5-2 MapFunction&RichMapFunction认识 (06:19).
5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法 (07:25).
5-4 SourceFunction代码层级 (03:23).
5-5 自定义单并行度Source (09:15).
5-6 自定义多并行度Source (01:44).
5-7 自定义Source读取MySQL数据 (13:15).
5-8 Transformation算子之union (04:14).
5-9 Transformation算子之connect (07:37).
5-10 Transformation算子之CoMapFunction (06:10).
5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction (02:17).
5-12 自定义分区器 (10:22).
5-13 自定义MySQLSink功能实现 (10:33).
5-14 自定义MySQLSink需求分析 (04:20).
5-15 RedisSink功能实现 (09:02).
5-16 【核心组件部署】Redis部署.
5-17 【任务题】自定义RedisSink.
5-18 【任务题】自定义数据源.
5-19 【面试讨论题】Flink中的分区策略.
5-20 【面试讨论题】Flink DataStream中使用得算子.
第6章 【项目实战第一篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战23 节 | 92分钟.
本章节将实现项目实战的第一篇，从实时项目的架构、选型出发，介绍项目背景以及需求，并使用Flink已学知识点进行数据清洗、各种不同维度的功能开发、结果入库、自定义函数开发等.
6-1 课程目录 (03:17).
6-2 同类产品分析 (06:07).
6-3 项目架构 (06:15).
6-4 项目子工程创建 (01:41).
6-5 字段说明 (05:25).
6-6 用户行为日志类定义 (03:01).
6-7 功能一需求分析 (03:18).
6-8 功能一实现之数据清洗 (04:59).
6-9 功能一实现之统计分析 (04:56).
6-10 功能一实现之统计结果入Redis (05:30).
6-11 功能一实现之拓展 (04:08).
6-12 需求二之功能分析 (06:51).
6-13 需求二之IP解析测试 (06:30).
6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址 (04:55).
6-15 功能二实现之统计分析及入库 (03:35).
6-16 需求二之异步IO补充 (14:09).
6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼 (04:55).
6-18 重难点总结 (02:22).
6-19 【任务题】统计新老用户的数据分布（1）.
6-20 【任务题】统计新老用户的数据分布（2）.
6-21 【任务题】统计结果存储.
6-22 【面试讨论题】在数据清洗过程中做过的处理.
6-23 【面试讨论题】使用Flink做实时处理项目架构选型.
第7章 Flink时间语义及Window API篇23 节 | 94分钟.
本章中，我们将从流处理过程中的三大时间语义出发，通过场景及案例分析帮助大家理解时间三兄弟是什么意思、三兄弟对于业务逻辑处理的影响、Window的分类、以及基于增量的全量的Window Function编程。.
7-1 课程目录 (04:09).
7-2 时间三兄弟 (10:16).
7-3 时间三兄弟举例解释 (05:31).
7-4 初识Window (03:55).
7-5 Window分类 (08:19).
7-6 Window Assigner (04:16).
7-7 滚动窗口 (03:40).
7-8 滑动窗口 (03:20).
7-9 会话窗口 (03:04).
7-10 窗口生命周期 (04:45).
7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战 (11:03).
7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战 (04:21).
7-13 WindowFunction概述 (04:02).
7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战 (05:12).
7-15 WindowFunction补充 (03:04).
7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战 (10:19).
7-17 重难点总结 (04:14).
7-18 【任务题】会话窗口编程.
7-19 【任务题】滑动窗口编程.
7-20 【面试讨论题】数据倾斜解决方案.
7-21 【面试讨论题】对WindowFunction的认识.
7-22 【面试讨论题】对于时间语义的理解.
7-23 【面试讨论题】Flink中的窗口分析.
第8章 Flink Watermark11 节 | 64分钟.
本章中将对Flink的Window编程中最核心的Watermark进行介绍。会带领大家认识，基于EventTime、Window、Watermark的综合使用，以及如何处理延迟或者乱序数据 。.
8-1 课程目录 (02:57).
8-2 Watermark概述 (12:53).
8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟 (14:27).
8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟 (15:16).
8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失 (05:01).
8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据 (08:05).
8-7 重难点总结 (04:31).
8-8 【任务题】会话窗口编程.
8-9 【任务题】滑动窗口编程.
8-10 【面试讨论题】乱序数据解决方案.
8-11 【面试讨论题】Flink中水印得理解.
第9章 Flink状态管理篇27 节 | 150分钟.
本章带领大家学习在Flink流处理中为什么要引入State？State分类有哪些？如何自定义实现State功能？Flink中的Checkpoint机制有什么作用？重启策略以及StateBackend在生产上如何使用等等硬核内容。.
9-1 课程目录 (02:53).
9-2 状态能为什么带来什么 (09:06).
9-3 State分类 (16:10).
9-4 使用ValueState完成求平均数功能 (14:45).
9-5 使用MapState完成求平均数功能 (05:59).
9-6 Flink Checkpoint机制 (15:04).
9-7 Flink应用程序中开启checkpoint (05:32).
9-8 Restart Strategy (08:20).
9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow (07:35).
9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow (05:29).
9-11 Flink StateBackend (06:01).
9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend (05:59).
9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend (02:46).
9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend (05:35).
9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试 (02:49).
9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用 (05:12).
9-17 FsStateBackend HDFS功能测试 (02:32).
9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作 (07:28).
9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作 (03:47).
9-20 Checkpoint小结 (04:34).
9-21 Savepoints (09:26).
9-22 重难点总结 (02:23).
9-23 【任务题】使用ListState实现求平均数.
9-24 【任务题】RocksDBStateBackend应用.
9-25 【面试讨论题】Flink的容错机制.
9-26 【面试讨论题】Checkpoint和SavePoint的区别.
9-27 【面试讨论题】Flink中的状态存储.
第10章 【项目实战第二篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战13 节 | 64分钟.
本章节将实现项目实战的第二篇，将带领大家来学习在Flink中如何实现分组TopN的功能开发，以及使用Flink结合布隆过滤器，对项目实战第一篇的功能进行重构达到更好的性能。.
10-1 课程目录 (02:19).
10-2 功能一之需求分析 (09:22).
10-3 功能一之实现01 (04:08).
10-4 功能一之实现02 (14:50).
10-5 功能一之实现03 (11:06).
10-6 功能二之需求分析 (03:26).
10-7 功能二之实现01 (07:26).
10-8 功能二之实现02 (03:22).
10-9 重难点总结 (07:05).
10-10 【任务题】布隆过滤器的原理.
10-11 【任务题】ValueState应用.
10-12 【面试讨论题】布隆过滤器应用分析.
10-13 【面试讨论题】分组TopN的实现思路及数据倾斜的解决方案.
第11章 【项目实战第三篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战14 节 | 78分钟.
本章节将实现项目实战的第三篇，也是整个项目中最重要得一篇。不管是采用哪种实时处理框架，对于如何做到一次性精准消费都是一个非常重要且棘手的问题，这不仅是面试过程中也是在实际开发过程中必须要掌握的。本章节要彻底解决这些问题，并对代码进行重构封装，达到以后能完全复用的目的。….
11-1 课程目录 (02:46).
11-2 Flink对接Kafka数据入门 (11:20).
11-3 Flink整合Kafka代码开发 (11:55).
11-4 参数配置化并读取 (07:52).
11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发 (08:28).
11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本 (03:54).
11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本 (01:18).
11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本 (05:38).
11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis (06:55).
11-10 Flink ExactlyOnce图解 (08:39).
11-11 Flink两阶段提交 (08:46).
11-12 【任务题】自定义MySQL Sink.
11-13 【面试讨论题】Flink整合kafka的两阶段提交的认识.
11-14 【面试讨论题】Flink如何实现Exactly-Once.
第12章 初识ClickHouse24 节 | 109分钟.
本章节将介绍当前非常火的OLAP框架ClickHouse。会带领大家认识ClickHouse的适用场景、部署、如何使用CH的SQL语言对大数据场景进行统计分析表引擎、ClickHouse 核心 API编程，以及如何整合各种不同数据源数据。.
12-1 课程目录 (02:05).
12-2 背景需求 (03:39).
12-3 初识ClickHouse (08:17).
12-4 ClickHouse部署及快速入门 (10:59).
12-5 ClickHouse常用参数讲解 (02:53).
12-6 数据类型之Int和Float (08:45).
12-7 数据类型之Decimal (07:37).
12-8 数据类型之Bool (01:41).
12-9 数据类型之String&FixedString&UUID (07:35).
12-10 数据类型之Date&DateTime&DateTime64 (06:49).
12-11 数据类型之Array (01:53).
12-12 数据类型之Tuple (03:32).
12-13 数据类型之Nested (04:03).
12-14 数据库和表创建语法及数据库引擎 (05:38).
12-15 初识表引擎 (03:13).
12-16 表引擎之TinyLog (06:29).
12-17 表引擎之StripeLog (05:23).
12-18 表引擎之Log (03:01).
12-19 ClickHouse整合MySQL (10:18).
12-20 ClickHouse API编程 (04:55).
12-21 【任务题】ClickHouse的集群搭建.
12-22 【任务题】ClickHouse的数据处理.
12-23 【面试讨论题】谈谈对 ClickHouse 引擎得理解.
12-24 【面试讨论题】ClickHouse得选择必然性.
第13章 【项目实战终极篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战18 节 | 95分钟.
本章节将实现项目实战的第四篇，也就是终极一战！本章中第一个案例将使用Flink对接ClickHouse，将处理过的明细数据写入ClickHouse，后续统计分析直接使用SQL完成，借以大大提升开发效率以及降低开发成本；第二个案例将使用Flink CEP完成恶意攻击风控告警，提高安全性。….
13-1 课程目录 (01:34).
13-2 现存问题描述及分析 (07:10).
13-3 ReplacingMergeTree引擎的用法 (06:46).
13-4 CH表如何设计 (04:54).
13-5 CH ID生成策略 (09:40).
13-6 Flink整合CH插入数据 (10:29).
13-7 使用Flink进行数据清洗 (08:23).
13-8 Flink清洗后的数据落地到CH并进行各种维度的统计分析 (09:05).
13-9 全流程服务器测试 (05:34).
13-10 引入CEP (04:38).
13-11 CEP模式概述 (05:34).
13-12 CEP功能开发 (08:32).
13-13 CEP功能测试 (04:15).
13-14 前端UI展示 (07:35).
13-15 【任务题】数据写入ClickHouse.
13-16 【任务题】Flink on YARN运行全流程.
13-17 【任务题】使用CEP完成数据提取.
13-18 【面试讨论题】实时数据分析平台构建思路.
第14章 Flink DataSet篇16 节 | 71分钟.
前面的章节主要是用流的角度进行阐述，本章中将介绍如何使用Flink的DataSet API完成离线场景的开发。通过本章得学习，相信大家能更好得理解Flink是如何能够支持批流一体的解决方案的。.
14-1 课程目录 (01:53).
14-2 Flink批处理概述 (06:47).
14-3 对接数据源为csv格式的数据 (09:49).
14-4 对接数据源为压缩后的数据 (02:16).
14-5 对接数据源为子目录的数据 (03:19).
14-6 Transformation之map (05:42).
14-7 Transformation之mapPartition (03:04).
14-8 Transformation之distinct (02:47).
14-9 Transformation之first-n (07:37).
14-10 Sink (07:24).
14-11 Flink中分布式缓存的使用 (08:05).
14-12 Flink中计数器的使用 (07:37).
14-13 重难点总结 (04:34).
14-14 【任务题】实现join的功能.
14-15 【任务题】join和cross算子的编程.
14-16 【面试讨论题】Flink中使用分布式缓存的看法.
第15章 Flink Table&SQL API篇23 节 | 115分钟.
本章将介绍如何使用Table API进行业务处理，以及如何更方便的使用SQL的方式基于Flink进行处理。【注意：SQL的方式在生产上用的非常多，因为SQL对于开发人员来说，门槛极低，只要使用SQL就可以进行大数据的统计分析操作，这是一件极好极好的事情】 ….
15-1 课程目录 (03:32).
15-2 Flink Table API&SQL概述 (06:08).
15-3 Flink Table API&SQL编程模型 (08:03).
15-4 Flink SQL整合DataStream编程 (06:59).
15-5 Flink Table API整合DataStream编程 (03:24).
15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用 (06:34).
15-7 动态表和连续查询 (07:43).
15-8 图解连续查询 (05:24).
15-9 Table转Stream的方式 (07:06).
15-10 Flink Table API&SQL Connector概述 (03:38).
15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据 (08:45).
15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据 (04:33).
15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程 (16:13).
15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程 (05:03).
15-15 Flink UDF函数概述 (06:34).
15-16 Flink UDF函数编程实战 (08:24).
15-17 重难点总结 (06:10).
15-18 【任务题】实现数据的对接和Sink.
15-19 【任务题】实现EventTime结合滑动窗口的功能测试.
15-20 【任务题】完成IP解析的功能开发.
15-21 【面试讨论题】Flink项目中选择哪种访问方式.
15-22 【面试讨论题】Flink使用Kafka对接时的注意事项.
15-23 【面试讨论题】Flink SQL是如何实现SQL的解析的.
第16章 Flink版本升级篇9 节 | 65分钟.
本章中，将带领大家知晓大数本章节将介绍Flink版本升级时的注意事项：如，代码兼容性、服务器环境注意事项等。.
16-1 课程目录 (02:00).
16-2 开发环境准备 (04:16).
16-3 老版本keyBy的用法 (07:06).
16-4 新版本keyBy的用法 (02:44).
16-5 老版本WM的用法 (06:29).
16-6 新版本WM的用法 (08:14).
16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法 (16:10).
16-8 Flink on YARN运行及升级 (17:19).
16-9 【拓展阅读】Flink版本升级核心梳理.
第17章 【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战15 节 | 103分钟.
本章中，将拓展讲解基于Canal、Kafka、Flink来构建实时数仓，掌握数仓的常用分层方式，业务数据的实时采集、双流join等.
17-1 课程目录 (03:50).
17-2 实时数仓架构及分层 (16:59).
17-3 认识Canal (06:37).
17-4 Canal对接Kafka联调 (15:12).
17-5 使用TCP方式拉取Canal数据 (16:38).
17-6 双流JOIN设计思路 (07:27).
17-7 双流JOIN实现之对接数据 (09:19).
17-8 双流JOIN实现之设置WM (03:53).
17-9 双流JOIN实现之JOIN实现 (09:52).
17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案 (05:41).
17-11 实时数仓数据流转&命名规范 (06:33).
17-12 【任务题】基于Flink实现维表的join.
17-13 【任务题】双流join的测试.
17-14 【面试讨论题】如何基于UI配置方式完成项目设计.
17-15 【面试讨论题】maxwell和canal的区别.
第18章 总结和展望1 节 | 15分钟.
本章节将对课程讲解的核心内容进行总结，并提出对未来发展的展望。.
18-1 课程总结和回顾 (14:10).
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——/大数据Apache Hive3.0.
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├──4.Hive参数配置与函数、运算符使用.
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├──5.Hive函数重要应用案例.
| ├──1.讲义.
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| ├──2.图片.
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| ├──1.讲义.
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