大数据工程师2024版（已完结，视频+代码+电子书）

阶段一：走进大数据/

1-第1周 学好大数据先攻克Linux/

第1章 笑傲大数据成长体系课[必看]/

第2章 Linux虚拟机安装配置/

第3章 Linux极速上手/

第4章 Linux试炼之配置与shell实战/

第5章 Linux总结与走进大数据/

附件/

2-第2周 大数据起源之初识Hadoop/

第1章 初识Hadoop/

第2章 Hadoop的两种安装方式/

附件/

3-第3周 Hadoop之HDFS的使用/

第1章 HDFS介绍/

第2章 HDFS基础操作/

第3章 Java操作HDFS/

附件/

4-第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析/

第1章 初识NameNode/

第2章 NameNode进阶/

第3章 HDFS高级/

第4章 [扩展内容]HDFS写数据源码剖析/

附件/

5-第5周 Hadoop之初识MR/

第1章 初识MapReduce/

第2章 实战：WordCount/

第3章 深入MapReduce/

第4章 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出/

附件/

阶段三：Spark+电商离线数据仓库设计与实战/

1-第12周 7天极速掌握Scala语言/

第1章 Scala极速入门/

第2章 Scala基础语法/

第3章 Scala面向对象/

第4章 Scala函数式编程/

第5章 Scala高级特性/

第6章 Scala核心复盘/

附件/

2-第13周 Spark快速上手/

第1章 初识Spark/

第2章 解读Spark工作与架构原理/

第3章 Spark实战：单词统计/

第4章 Transformation与Action开发实战/

第5章 RDD持久化/

第6章 TopN主播统计/

第7章 面试与核心复盘/

附件/

3-第14周 Spark性能优化的道与术/

第1章 Spark三种任务提交模式/

第2章 Shuffle机制分析/

第3章 Spark之checkpoint/

第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践/

第5章 Spark性能优化之算子优化/

第6章 极速上手SparkSql/

第7章 Spark实战与核心复盘/

附件/

4-第15周 Spark3.x扩展内容/

第1章 快速上手使用Spark 3.x/

第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用/

第3章 SparkSQL 集成 Hive/

附件/

5-第16周 综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓/

第1章 电商数据仓库效果展示/

第2章 数据仓库前置技术/

第3章 电商数仓技术选型/

第4章 数据生成与采集/

第5章 用户行为数仓设计与实现/

第6章 项目核心复盘/

附件/

6-第17周 综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓/

第1章 商品订单数仓需求分析/

第2章 需求设计与实现/

第3章 订单拉链表实战/

第4章 数据可视化和任务调度实现/

第5章 项目核心复盘/

第6章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用/

附件/

阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案/

1-第6周 拿来就用的企业级解决方案/

第1章 剖析小文件问题与企业级解决方案/

第2章 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案/

第3章 YARN实战/

第4章 Hadoop官方文档使用指北[授人以鱼不如授人以渔]/

第5章 Hadoop核心复盘/

第6章 [福利加油站]/

附件/

2-第7周 Flume从0到高手一站式养成记/

第1章 极速入门Flume/

第2章 极速上手Flume使用/

第3章 精讲Flume高级组件/

第4章 Flume出神入化篇/

第5章 Flume核心复盘/

附件/

3-第8周 数据仓库Hive从入门到小牛/

第1章 快速了解Hive/

第2章 数据库与数据仓库区别/

第3章 Hive基础使用/

第4章 Hive核心实战/

第5章 Hive高级函数实战/

第6章 Hive技巧与核心复盘/

附件/

4-第9周 Hive扩展内容/

第1章 常见数据压缩格式的使用/

第2章 常见数据存储格式的使用/

附件/

5-第10周 快速上手NoSQL数据库HBase/

第1章 快速了解HBase/

第2章 快速上手使用HBase/

第3章 深入HBase架构原理/

第4章 HBase高级用法/

第5章 HBase调优策略和扩展内容/

附件/

6-第11周 数据分析引擎之Impala/

第1章 快速了解Impala/

第2章 快速上手使用Impala/

第3章 Impala高级内容/

附件/

阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案/

1-第18周 消息队列之Kafka从入门到小牛/

第1章 初识Kafka/

第2章 Kafka集群安装部署/

第3章 Kafka使用初体验/

第4章 Kafka核心扩展内容/

第5章 Kafka核心之存储和容错机制/

[认准一手完整 www.ukoou.com]

第6章 Kafka生产消费者实战/

第7章 Kafka技巧篇/

第8章 Kafka小试牛刀实战篇/

第9章 Kafka核心复盘/

附件/

2-第19周 极速上手内存数据库Redis/

第1章 快速了解Redis/

第2章 Redis核心实践/

第3章 Redis封装工具类技巧/

第4章 Redis高级特性/

第5章 Redis核心复盘/

附件/

3-第20周 Flink快速上手篇/

第1章 初识Flink/

第2章 实战：流处理和批处理程序开发/

第3章 Flink集群安装部署/

第4章 Flink核心API之DataStream API/

第5章 Flink核心API之DataSet API/

第6章 Flink核心API之Table API和SQL/

第7章 Flink核心复盘/

附件/

4-第21周 Flink高级进阶之路/

第1章 Flink中的Window和Time详解/

第2章 Flink中的Watermark深入剖析/

第3章 Flink中的并行度详解/

第4章 Flink之Kafka Connector专题/

第5章 SparkStreaming快速上手/

第6章 Flink核心复盘/

第7章 [福利加油站]/

附件/

5-第22周 Flink1.15新特性及状态的使用/

第1章 Flink新版本新特性介绍/

第2章 快速上手使用Flink 1.15/

第3章 State(状态)的使用与管理/

附件/

6-第23周 Flink1.15之状态的容错与一致性/

第1章 State(状态)的容错与一致性/

第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析/

第3章 Kafka-connector新API的使用/

附件/

7-第24周 FlinkSQL(1.15)快速上手/

第1章 Flink SQL快速理解/

第2章 Flink SQL中的表类型详解/

第3章 Flink SQL常见的数据类型/

第4章 Flink SQL中的列类型详解/

第5章 Flink SQL中的DML语句详解/

第6章 Flink SQL中的Catalog/

第7章 Flink SQL如何兼容Hive/

第8章 Flink SQL Client客户端工具/

附件/

8-第25周 FlinkSQL双流JOIN详解/

第1章 Flink SQL双流 Join概述/

第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join/

第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join/

第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join/

第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join/

第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂/

第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join/

第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join/

第9章 Flink SQL 双流JOIN总结/

第10章 Flink SQL扩展内容/

附件/

9-第26周 全文检索引擎Elasticsearch/

第1章 快速了解Elasticsearch/

第2章 快速上手使用Elasticsearch/

第3章 Elasticsearch分词详解/

第4章 Elasticsearch查询详解/

第5章 Elasticsearch的高级特性/

附件/

10-第27周 Es+HBase仿百度搜索引擎项目/

第1章 企业中快速复杂查询痛点分析/

第2章 仿百度搜索引擎项目架构设计/

第3章 ES高级特性扩展/

第4章 开发仿百度搜索引擎项目/

第5章 项目中遇到的典型问题/

附件/

阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台/

1-第28周 直播平台三度关系推荐V1.0/

第1章 项目介绍及演示/

第2章 项目技术选型/

第3章 Neo4j图数据库快速上手使用/

第4章 数据采集模块分析/

@it资源网ukoou.com

第5章 数据采集+聚合+分发+落盘/

第6章 数据计算核心指标分析/

第7章 数据核心指标计算/

第8章 项目核心复盘/

附件/

2-第29周 直播平台三度关系推荐V2.0/

第1章 V1.0架构方案分析及V2.0架构设计/

第2章 V2.0架构之数据核心指标计算/

第3章 数据接口定义及开发/

第4章 数据展示/

第5章 项目扩展优化/

第6章 项目核心复盘/

附件/

3-第30周 数据中台大屏/

第1章 数据中台的前世今生/

第2章 数据中台架构/

第3章 什么样的企业适合建设数据中台/

第4章 数据中台企业级解决方案/

第5章 项目总结/

第6章 数据中台之数据加工总线/

第7章 数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发/

第8章 数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发/

第9章 后期展望/

附件/

阶段六：电商实时数据仓库(湖仓一体)设计与实战/

1-第31周 实时OLAP引擎之ClickHouse/

第1章 OLAP数据分析引擎整体概述/

第2章 快速了解ClickHouse/

第3章 快速上手使用ClickHouse/

第4章 ClickHouse核心内容/

第5章 ClickHouse分布式集群/

第6章 ClickHouse数据查询/

附件/

2-第32周 实时数仓-Kafka Eagle+DS/

第1章 Kafka Eagle快速理解/

第2章 Kafka Eagle常见功能的使用/

第3章 DolphinScheduler快速理解/

第4章 DolphinScheduler常见功能介绍/

第5章 DolphinScheduler案例实战/

附件/

3-第33周 实时数仓-Flink CDC数据采集/

第1章 Flink CDC快速理解/

第2章 Flink CDC之MySQL CDC/

第3章 MySQL CDC支持的高级特性/

第4章 MySQL CDC扩展内容/

附件/

4-第34周 实时数仓-Paimon(数据湖)快速上手/

第1章 Paimon快速理解/

第2章 快速上手使用Paimon/

第3章 Paimon中的表类型-全局维度/

第4章 Paimon中的表类型-存储维度/

附件/

5-第35周 实时数仓-Paimon(数据湖)高级进阶/

第1章 Paimon的核心操作/

第2章 CDC数据摄取/

第3章 Hive引擎集成Paimon/

第4章 Paimon底层存储文件深入剖析/

第5章 Paimon性能优化和管理维护/

附件/

6-第36周 实时数仓-湖仓一体项目/

第1章 数据仓库架构演变过程/

第2章 技术选型及架构设计/

第3章 实时数据仓库(湖仓一体)开发/

第4章 数据可视化/

第5章 任务调度/

附件/

7-第37周 一站式流式开发平台StreamPark/

第1章 快速了解Apache StreamPark/

第2章 StreamPark安装部署/

第3章 StreamPark核心模块介绍/

第4章 StreamPark案例实战/

附件/

资料代码/