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拉勾训练营 大数据开发高薪训练营 14期。
【lagou-data_basic_sem_search】大数据开发高薪训练营 14期 - 带源码课件233.86GB
14、第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统8.13GB
人才职位画像匹配推荐系统8.13GB
6--任务六：职位召回&排序&推荐1.45GB
9--召回排序阶段-合并特征模型训练.mp4100.26MB8--召回排序阶段-投递行为合并职位向量与职位画像数据.mp492.2MB7--召回排序阶段-投递行为合并用户画像数据.mp498.2MB6--召回排序阶段-CTR预估模型.mp426.8MB5--召回排序阶段-基于内容召回.mp442.68MB4--召回排序阶段-ALS模型代码实现.mp489.55MB3--召回排序阶段-常见推荐算法介绍.mp4195.79MB2--召回排序阶段-召回表设计.mp445.7MB16--推荐流程-深度学习排序介绍.mp4142.9MB15--推荐流程-排序服务添加.mp4196.88MB14--推荐流程-读取召回数据服务实现.mp479.8MB13--推荐流程-grpc服务演示.mp4129.47MB12--推荐流程-grpc简介.mp475.75MB11--推荐流程-推荐核心逻辑与ABTest.mp433.97MB10--召回排序阶段-模型预测.mp480.67MB1--召回排序阶段介绍.mp454.31MB5--任务五：职位画像及用户画像2.34GB
9--职位画像构建-TextRank介绍.mp458.75MB8--职位画像构建-职位tfidf值保存.mp4199.62MB7--职位画像构建-准备关键词与idf映射关系数据.mp4139.87MB6--职位画像构建-获取CV&idf模型.mp4126.76MB5--职位画像构建-职位文本信息分词.mp4127.68MB4--职位画像构建-TF-IDF介绍.mp454.73MB3--职位画像构建-职位文本信息合并.mp459.92MB20--用户画像构建-用户标签权重计算及存储.mp4176.17MB2--职位画像构建-spark运行环境代码开发.mp4127MB19--用户画像构建-用户原始数据处理.mp4122.57MB18--用户画像构建-用户画像整体介绍.mp441.21MB17--职位画像构建-职位相似度存储hbase.mp453.97MB16--职位画像构建-职位相似度计算实现.mp498.2MB15--职位画像构建-局部敏感哈希介绍.mp4133.94MB14--职位画像构建-职位向量计算.mp4239.65MB13--职位画像构建-职位词向量计算.mp496.39MB12--职位画像构建-Word2Vec模型介绍.mp495.53MB11--职位画像构建-合并关键词与主题词.mp4314.01MB10--职位画像构建-TextRank代码实现.mp4113.22MB1--职位画像构建需求介绍.mp420.85MB4--任务四：SparkMLlib机器学习1.78GB
9--逻辑回归算法回顾.mp466.14MB8--线性回归的优化方法&梯度下降法.mp4124.22MB7--线性回归的损失函数.mp433.95MB6--线性回归适用场景以及特征与目标值关系.mp437.3MB5--投递行为案例-每个地区投递最多的职位topN.mp4271.79MB4--投递行为案例-总人数&总次数.mp466.25MB3--PySparkwordcount入门案例.mp497.58MB23--GBDT案例.mp4101.78MB22--GBDT介绍-梯度提升树.mp433.84MB21--GBDT介绍-回归决策树.mp4120.36MB20--boosting集成学习.mp429.12MB2--SparkMLlib开发准备.mp433.71MB19--随机森林案例代码.mp4107.29MB18--bagging集成与随机森林构造过程.mp425.59MB17--集成学习介绍.mp417.43MB16--决策树算法案例.mp4174.16MB15--决策树分类算法对比总结.mp415.31MB14--决策树算法分类原理-信息增益率&剪枝.mp452.71MB13--决策树算法分类原理-熵&信息增益&基尼系数.mp4113.63MB12--决策树算法分类原则回顾.mp466.11MB11--逻辑回归算法案例.mp4120.53MB10--线性回归案例.mp490.63MB1--SparkMLlib介绍.mp425.36MB3--任务三：SuperSet可视化219.28MB
3--Superset图表以及仪表盘.mp485.14MB2--Superset安装及入门案例.mp4113.1MB1--Superset简介.mp421.04MB2--任务二：OLAP指标分析2.3GB
9--Maxwell使用.mp4282.37MB8--业务数据全量导入-公司表&职位表.mp449.2MB7--业务数据全量导入-用户表.mp4273.98MB6--Phoenix创建业务维度表.mp426.78MB5--Phoenix使用及二级索引.mp4151.8MB4--Phoenix入门案例.mp4133.09MB3--Phoenix安装部署.mp496.28MB2--Phoenix简介.mp441.35MB16--指标计算实现.mp4118.38MB15--实时ETL-ETL代码实现结果验证.mp4187.45MB14--实时ETL-ETL逻辑实现.mp4215.2MB13--实时ETL-模拟用户行为数据.mp4156.2MB12--业务数据增量同步-结果验证.mp418.42MB11--业务数据增量同步-Sync代码实现.mp4332.62MB10--业务数据增量同步-flink对接kafka.mp4214.94MB1--业务数据初始化.mp457.53MB1--任务一：项目整体介绍38.55MB
2--项目整体介绍.mp438.55MB13、第十三阶段机器学习1.05GB
TensorFlow机器学习框架1.05GB
3--任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归322.13MB
4--TensorFLow实现机器学习_逻辑回归_04.mp4150.49MB3--TensorFLow实现机器学习_逻辑回归_03.mp436.49MB2--TensorFLow实现机器学习_逻辑回归_02.mp447.31MB1--TensorFLow实现机器学习_逻辑回归_01.mp487.84MB2--任务二：TensorFlow实现线性回归449.39MB
6--TensorFlow实现线性回归_part06.mp4123.6MB5--TensorFlow实现线性回归_part05.mp459.06MB4--TensorFlow实现线性回归_part04.mp467.38MB3--TensorFlow实现线性回归_part03.mp486.23MB2--TensorFlow实现线性回归_part02.mp445.1MB1--TensorFlow实现线性回归_part01.mp468.03MB1--任务一：TensorFlow实现KNN303.94MB
5--TensorFlow实现KNN_part04.mp475.5MB4--TensorFlow实现KNN_part03.mp472.94MB3--TensorFlow实现KNN_part02.mp470.53MB2--TensorFlow实现KNN_part01.mp484.98MB12、第十二阶段大数据处理算法及案例36.56GB
模块二、统计学基础9.23GB
9--统计学分析方法_任务四：因子分析0B
8--统计学分析方法_任务三：回归分析1.77GB
8--曲线估计和非线性回归实操.mp4294MB7--非线性回归简介.mp474.32MB6--线性回归的SPSS操作.mp4403.3MB5--虚拟变量转换的SPSS操作.mp4351.3MB4--回归分析前的SPSS操作.mp4194.67MB3--回归分析过程.mp4360.09MB2--回归方法选择.mp4111.46MB1--回归分析简介.mp422.43MB7--统计学分析方法_任务二：相关分析513.64MB
3--相关分析的SPSS软件操作.mp495.51MB2--相关分析方法.mp4330.82MB1--相关分析简介及分类.mp487.32MB6--统计学分析方法_任务一：多变量分析方法选择0B
5--统计学基本原理_任务五：T检验、方差检验1.28GB
9--方差检验的SPSS软件操作.mp4339.14MB8--方差检验两种主要案例讲解.mp454.5MB7--方差检验常用术语.mp484.28MB6--方差检验两种主要场景.mp4210.12MB5--t检验的SPSS软件操作.mp4379.73MB4--配对样本t检验.mp463.26MB3--独立样本t检验.mp436.04MB2--单样本t检验.mp4127.09MB1--t检验基本介绍.mp417.12MB4--统计学基本原理_任务四：卡方检验1.16GB
9--游程检验的SPSS软件操作.mp4109.28MB8--二项式检验和KS检验的SPSS软件操作.mp4105.09MB7--卡方检验的SPSS软件操作.mp4304.98MB6--独立样本和配对样本检验.mp464.17MB5--游程检验.mp455.3MB4--KS检验.mp438.74MB3--二项式检验.mp486.91MB2--卡方检验.mp441.59MB11--交叉分析中卡方检验的SPSS软件操作.mp4307.37MB10--交叉分析中卡方检验的原理介绍.mp455.22MB1--非参数检验基本介绍.mp419.32MB3--统计学基本原理_任务三：抽样方法650.22MB
8--区域抽样、时间抽样和随机电话号码抽样.mp4178.33MB7--分层抽样.mp478.87MB6--PPS抽样.mp457.69MB5--简单随机抽样和系统抽样.mp4122.65MB4--抽样样式与非概率抽样.mp437.25MB3--抽样过程及相关概念.mp425.02MB2--抽样误差和非抽样误差.mp4106.75MB1--抽样的概念和意义.mp443.67MB2--统计学基本原理_任务二：总体推断320.78MB
6--假设检验.mp4160.74MB5--参数估计.mp460.79MB4--t分布.mp433.23MB3--抽样误差与标准误.mp415.57MB2--大数定律和中心极限定理.mp428.29MB1--统计推断理论简介.mp422.15MB14--项目实战_任务三：建模软件操作556.95MB
1--建模软件操作.mp4556.95MB13--项目实战_任务二：案例分析过程199.29MB
2--建模过程及结果.mp4141.18MB1--预测方法及模型评估.mp458.11MB12--项目实战_任务一：案例背景介绍18.92MB
1--案例的背景介绍.mp418.92MB11--统计学分析方法_任务六：时间序列分析1.49GB
7--因果关系ARIMA模型的SPSS操作.mp4187.97MB6--普通ARIMA模型的SPSS操作.mp4531.92MB5--频谱分析.mp4210.12MB4--自相关性和序列图.mp4217.91MB3--ARIMA模型.mp4257.72MB2--时间序列分析的原理.mp499.99MB1--时间序列分析背景及特点.mp421.92MB10--统计学分析方法_任务五：logistic回归915.21MB
5--有序Logistic回归.mp4274.74MB4--多元Logistic回归.mp4166.83MB3--二元Logistic回归.mp4406.89MB2--Logistic回归的原理.mp432.08MB1--Logistic回归的应用场景.mp434.67MB1--统计学基本原理_任务一：描述统计438.12MB
7--统计学基本概念：极差和标准差.mp497.34MB6--统计学基本概念：中位数和众数.mp494.06MB5--统计学基本概念：平均值.mp494.01MB4--统计学基本概念：变量测量尺度.mp4104.28MB3--统计学的本质和目的.mp435.86MB2--课程总体介绍.mp412.58MB模块三、数据挖掘算法与实战17.64GB
3--任务三数据挖掘项目综合实战8.63GB
9--探索数据-家庭收入与所处地区相关信息.mp4315.79MB8--探索数据-投资与生活信息.mp4131.75MB7--探索数据-疾病相关信息.mp4169.46MB6--探索数据-家庭成员信息.mp4124.35MB5--探索数据-用户基本信息.mp4202.38MB4--数据清洗-处理异常字段.mp4252.61MB32--总结.mp437.38MB31--竞争分析-舆情分析.mp4590.9MB30--竞争分析-流量结构分析（2）.mp4246.07MB3--项目分析流程（2）.mp4209.29MB29--竞争分析-流量结构分析（1）.mp4255.69MB28--竞争分析-产品结构分析（3）.mp4515.17MB27--竞争分析-产品结构分析（2）.mp4229.48MB26--竞争分析-产品结构分析（1）.mp4373.04MB25--竞争分析-品类分布.mp4352.08MB24--市场机会点分析-结论.mp4180.96MB23--市场机会点分析-竞争度分析（2）.mp4355.68MB22--市场机会点分析-竞争度分析（1）.mp4222.39MB21--市场机会点分析-业务逻辑及数据清洗.mp4193.24MB20--整体市场分析-市场集中度描述.mp4322.13MB2--项目分析流程（1）.mp4116.74MB19--整体市场分析-市场变化趋势描述.mp4285.05MB18--整体市场分析-清洗及补全数据(线性回归).mp4339.91MB17--项目背景及数据说明.mp4204.41MB16--业务背景.mp4456.42MB15--模型优化&输出规则.mp4564.09MB14--数据建模.mp4201.54MB13--特征工程-转码总结.mp4316.06MB12--特征工程-哑变量转码.mp4335.31MB11--特征工程-01转码.mp4253.55MB10--数据清洗-填充缺失值.mp4239.46MB1--业务背景.mp4247.45MB2--任务二无监督学习算法1.23GB
6--其他参数与总结.mp495.79MB5--模型评估指标轮廓系数.mp4297.43MB4--sklearn实现.mp4143.81MB3--python实现.mp4308.04MB2--簇内平方和的定义.mp4139.86MB1--基础原理.mp4279.04MB1--任务一有监督学习算法7.78GB
9--绘制学习曲线.mp478.22MB8--划分训练集与测试集.mp4250.03MB7--使用sklearn实现.mp4345.73MB6--python实现总结及可视化.mp4225.89MB5--python实现.mp4181.68MB4--算法优缺点及算法变种.mp474.37MB33--利用网格搜索确定最优参数.mp4365.22MB32--绘制学习曲线.mp4106.77MB31--sklearn实现.mp4256.58MB30--基础原理.mp4275.43MB3--算法原理与实现步骤.mp481.02MB29--多重共线性(sklearn实现).mp4269.79MB28--拟合图像(sklearn实现).mp4158.68MB27--模型评估(sklearn实现).mp4219.21MB26--房价预测(sklearn实现).mp4120.91MB25--基础原理(python实现).mp4207.62MB24--分类模型评估指标(混淆矩阵).mp4238.37MB23--分类模型评估指标(class_weight).mp4157.84MB22--防止过拟合(剪枝参数).mp4362.28MB21--探索决策树属性(pdf生成).mp4188.97MB20--使用sklearn生成决策树.mp4261.23MB2--前言：机器学习理论基础.mp4727.97MB19--拟合度优化(CART算法).mp4189.33MB18--决策树生成(算法解析).mp4400.27MB17--划分数据集.mp4174.52MB16--特征选择-信息增益.mp4143.47MB15--特征选择-信息熵.mp4382.83MB14--算法概述.mp4270.32MB13--距离的惩罚.mp493.68MB12--归一化.mp4249.12MB11--带交叉验证的学习曲线.mp4549.17MB10--交叉验证.mp4356.57MB模块一、Python编程9.69GB
4--任务四：Matplotlib数据绘图0B
3--任务三：Pandas数据分析库3.36GB
9--Pandas-merge数据库风格数据集成.mp4211.97MB8--Pandas-concat-insert数据集成.mp4116.97MB7--Pandas数据选取.mp4168.75MB6--Pandas-SQL读写.mp495.1MB5--Pandas-Excel-HDF5读写.mp4120.72MB4--Pandas-csv读写.mp447.51MB3--Pandas数据结构.mp460.71MB25--拉勾网数据分析师招聘数据分析.mp4326.88MB24--Pandas数据可视化.mp4219.27MB23--Pandas时间序列常用操作.mp4168.69MB22--Pandas时间戳索引.mp489.18MB21--Pandas时间戳操作.mp499.27MB20--Pandas透视表.mp4104.72MB2--Pandas数据结构.mp4107.39MB19--Pandas分组聚合(apply,transform,agg).mp4152.18MB18--Pandas分组聚合.mp4179.74MB17--Pandas分箱操作.mp492.46MB16--Pandas排序.mp466.59MB15--Pandas数学和统计方法.mp4217.62MB14--Pandas数据重塑.mp492.33MB13--Pandas-transform重排随机抽样哑变量.mp4160.3MB12--Pandas-map-apply数据转换.mp4174.99MB11--Pandas轴和元素转换.mp484.61MB10--Pandas数据清洗.mp4220.59MB1--Pandas介绍安装.mp460.61MB2--任务二：Numpy科学计算库2.39GB
9--NumPy花式索引和索引技巧.mp4141.19MB8--NumPy基本索引和切片.mp4196.88MB7--NumPy复制和视图.mp4127.58MB6--NumPy数组运算.mp4158.42MB5--NumPy数据类型.mp4110.75MB4--NumPy文件读写操作.mp4123.74MB3--NumPy数组属性与Jupyter插件.mp4167.56MB2--NumPy数组创建.mp4164.57MB16--鸢尾花属性分析.mp493.26MB15--NumPy线性代数.mp480.65MB14--NumPy数学和统计函数.mp4171.71MB13--NumPywhere运算排序与集合操作.mp4175.44MB12--NumPy元素级方法.mp4250.14MB11--NumPy广播机制.mp4141.35MB10--NumPy形状操作.mp4224.08MB1--NumPy介绍模块安装.mp4121.3MB1--任务一：Python基础3.94GB
9--数据类型（1）.mp461.6MB8--变量赋值.mp437.45MB7--变量命名规范.mp437.68MB6--变量的定义.mp431.39MB5--脚本编程与交互式编程.mp475.07MB49--sys模块.mp4118.06MB48--os模块.mp4130.91MB47--随机数.mp438.59MB46--日期时间模块.mp4119.94MB45--自定义模块.mp4112.76MB44--模块导入.mp454.71MB43--案例：电商购物车系统（2）.mp4352.76MB42--案例：电商购物车系统（1）.mp4129.93MB41--面向对象-一切皆对象.mp4103.04MB40--面向对象-类属性与方法.mp486.74MB4--Mac下Pycharm安装使用.mp440.65MB39--面向对象-对象属性与方法.mp4109.51MB38--面向对象-类和实例.mp471.07MB37--匿名函数.mp468.7MB36--函数返回值.mp456.21MB35--函数定义与参数.mp448.45MB34--集合.mp487MB33--字典的遍历和函数.mp459.48MB32--字典基本操作.mp472.87MB31--案例：销售数据排行榜.mp462.06MB30--列表表达式.mp463.72MB3--Win下Pycharm安装使用.mp495.89MB29--列表函数（2）.mp4109.5MB28--列表函数（1）.mp474.58MB27--列表基本操作.mp453.03MB26--案例：销售数据统计-找出销售冠军.mp483.22MB25--元组.mp490.85MB24--案例：电话号码识别.mp4212.96MB23--字符串函数.mp4137.7MB22--字符串索引与切片.mp463.54MB21--字符串格式化（2）.mp452.24MB20--字符串格式化（1）.mp479.96MB2--Python语言介绍及安装.mp4130.5MB19--案例：智能密码锁（2）.mp460.98MB18--案例：智能密码锁（1）.mp451.24MB17--continue和break.mp458.81MB16--循环.mp4128.33MB15--条件判断.mp4138.19MB14--逻辑运算符.mp442.05MB13--赋值比较运算符.mp460.83MB12--算术运算符.mp432.07MB11--数据类型转换.mp440.64MB10--数据类型（2）.mp47.24MB11、第十一阶段电商行业实时数仓项目19.27GB
电商行业实时数仓项目19.27GB
4--任务四：数据质量及双流join2.8GB
6--服务器环境部署运行.mp41008.59MB5--connect和CoProcessFunction处理双流数据.mp4781.56MB4--基于window的双流join.mp4232.28MB3--基于时间的双流join.mp4480.72MB2--生产场景数据质量保障策略.mp4177.88MB1--数据质量概述.mp4183.81MB3--任务三：监控及可视化1.9GB
6--grafana数据可视化.mp450.24MB5--grafana安装.mp449.9MB4--结果数据存储至redis.mp4512.28MB3--grafana安装展示flink监控数据.mp4441.66MB2--node_exporter+pushgateway安装.mp4509.73MB1--prometheus安装.mp4377.06MB2--任务二：需求实现6.99GB
9--需求三代码实现.mp4565.93MB8--需求三思路分析.mp4451.45MB7--需求二编码注意事项及验证.mp4149.64MB6--需求二编码之获取实时增量数据并转化.mp4842.23MB5--需求二编码之获取地域宽表数据.mp4573.56MB4--需求二编码思路.mp4275.79MB3--需求二思路分析.mp481.36MB2--需求一代码运行调试.mp4699.27MB13--需求六代码实现.mp41.14GB12--需求六思路分析.mp485.87MB11--需求五思路分析及代码实现.mp4459.03MB10--需求四思路分析及代码实现.mp4633.79MB1--需求一代码实现.mp41.15GB1--任务一：实时数仓项目基础7.58GB
9--canal采集数据到kafka.mp4515.66MB8--canal采集binlog配置.mp4277.22MB7--canal工具.mp492.74MB6--binlog机制.mp4113.68MB5--业务数据库表结构.mp4125.06MB4--实时数仓需求分析及技术选型.mp4112.93MB3--转型实时数仓案例.mp4398.74MB22--dws层代码编写示例.mp4698.68MB21--实时数仓中dw层的概念和基础认知.mp4361.05MB20--业务数据变更联动hbase维表.mp4609.87MB2--实时数仓项目整体介绍.mp4163.29MB19--验证存入hbase的地域维表数据.mp4286.45MB18--向hbase中插入地区宽表数据.mp4760.23MB17--读取结果验证.mp4136.97MB16--dim层操作之从hbase读地域表数据.mp4721.68MB15--hbase中查看执行结果.mp4126.04MB14--ods层代码示例_下沉数据到hbase.mp4675.7MB13--ods层代码示例_fastjson转化并保存至样例类.mp4289.55MB12--ods层代码示例_从kafka获取地域表数据.mp4526.93MB11--实时数仓基础思想part02.mp4481.86MB10--实时数仓基础思想part01.mp4292.06MB10、第十阶段ElasticStack日志搜索、挖掘及可视化解决方案7.47GB
Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案7.47GB
4--任务三：日志分析平台实战988.74MB
7--ES集群规划与调优.mp4182.57MB6--日志分析平台实战-Kibana-UV&IPTOP10&IP地理位置分布.mp4106.44MB5--日志分析平台实战-Kibana-PV.mp4132.23MB4--日志分析平台实战-Logstash采集kafka数据到ES集群.mp4133.15MB3--日志分析平台实战-Filebeat采集数据到Kafka.mp4232.21MB2--日志分析平台实战-Nginx生成JSON格式日志.mp451.08MB1--日志分析平台实战-架构图及Nginx安装部署.mp4151.06MB3--任务二：LogStash日志采集703.64MB
8--LogStash-ouput插件-输出到es.mp459.55MB7--LogStash-ouput插件-输出到file.mp448.15MB6--LogStash-filter插件-grok采集nginx日志.mp4184.15MB5--LogStash-filter插件-grok.mp455.79MB4--LogStash-syslog插件.mp496.63MB3--LogStash-jdbc插件.mp492.37MB2--LogStash-监听日志文件.mp490.41MB1--LogStash介绍以及入门案例.mp476.58MB2--任务一：Elasticsearch&Kibana5.82GB
9--ES集群搭建部署过程.mp4327.27MB8--ES核心概念介绍.mp4189.09MB70--ES-原理剖析-DocValues机制剖析-DocValues机制与使用.mp473.13MB7--ES基本概念介绍.mp4124.77MB69--ES-原理剖析-DocValues机制剖析-DocValues的作用.mp442.93MB68--ES-原理剖析-ES数据一致性.mp444.66MB67--ES-原理剖析-并发冲突处理机制.mp485.49MB66--ES数据结构-SkipList应用-SkipList验证.mp444.97MB65--ES数据结构-SkipList应用-SkipList删除节点.mp4117.46MB64--ES数据结构-SkipList应用-SkipList实现-添加节点.mp4272.69MB63--ES数据结构-SkipList应用-SkipList实现-查询方法.mp4170.42MB62--ES数据结构-SkipList应用-SkipList实现准备工作.mp4144.22MB61--ES数据结构-倒排索引详解-trie-删除方法验证.mp434.59MB60--ES数据结构-倒排索引详解-trie-删除方法.mp4153.05MB6--ES快速入门-简单使用.mp4172.92MB59--ES数据结构-倒排索引详解-trie-添加方法验证.mp446.15MB58--ES数据结构-倒排索引详解-trie-前缀查询.mp458.39MB57--ES数据结构-倒排索引详解-trie-添加第二部分.mp484.52MB56--ES数据结构-倒排索引详解-trie-添加方法第一部分.mp4155.65MB55--ES数据结构-倒排索引详解-概述.mp4184.73MB54--ES原理剖析-底层存储文件.mp4190.88MB53--ES原理剖析-段合并机制.mp472.23MB52--ES原理剖析-持久化变更.mp4137.49MB51--ES原理剖析-近实时搜索原理.mp441.97MB50--ES原理剖析-索引写入底层细节.mp447.86MB5--ES单节点启动及问题解决.mp4155.51MB49--ES原理剖析-读取文档流程.mp436.27MB48--ES原理剖析-写入流程.mp425.03MB47--ES-JAVAAPI-检索-排序与聚合分析.mp4248.49MB46--ES-JAVAAPI-检索-排序.mp4118.49MB45--ES-JAVAAPI-检索-termquery&分页&过滤source.mp4217.49MB44--ES-JAVAAPI-检索全部文档-matchallquery.mp4248.63MB43--ES-JAVAAPI-添加get查询文档.mp4189.61MB42--ES-JAVAAPI-删除索引.mp460.93MB41--ES-JAVAAPI-创建索引第二种方式.mp4180.44MB40--ES-JAVAAPI-创建索引.mp494.36MB4--ES单节点部署安装.mp4144.71MB39--ES-JAVAAPI-获取HighLevelClient.mp4116.6MB38--ES-聚合分析-桶聚合分析.mp483.59MB37--ES-聚合分析-extended_stats与percentiles.mp485.59MB36--ES-聚合分析-去重计数与stats.mp465.41MB35--ES-聚合分析-max与count.mp488.32MB34--ES-QueryDSL-mget与bulk.mp463.62MB33--ES-高亮展示.mp4176.88MB32--ES-分页查询.mp434.49MB31--ES-搜索排序.mp463.61MB30--Filter-DSL.mp480.54MB3--ES介绍.mp4153.75MB29--ES-复合搜索-布尔搜索.mp4121.04MB28--ES-词条级搜索-第二部分.mp488.02MB1--课程资料0B
09、第九阶段大数据新技术实践7.79GB
02、Kylin&Druid0B
01、ClickHouse&Kudu7.79GB
5--任务四：大数据存储引擎Kudu3.15GB
9--KuduAPI删除指定行.mp451.61MB8--KuduAPI更新.mp478.83MB7--KuduAPI查询.mp4107.15MB6--KuduAPI插入数据.mp4294.91MB5--KuduAPI创建表.mp4520.25MB4--Kudu安装和运行.mp4591.42MB3--Kudu的架构.mp4542.37MB2--Kudu数据模型.mp4241.51MB11--Flink下沉数据到Kudu.mp4518.15MB10--KuduAPI删除表.mp434.16MB1--Kudu概述.mp4241.83MB4--任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制1.21GB
7--分片part02.mp480.64MB6--分片part01.mp4170.96MB5--副本part04.mp4306.96MB4--副本part03.mp451.61MB3--副本part02.mp4137.08MB2--副本part01.mp4219.87MB1--ClickHouse连接Kafka和MySQL.mp4275.59MB3--任务二：ClickHouse数据类型及表引擎2.62GB
9--表引擎MergeTree标记文件.mp4132.79MB8--表引擎MergeTree数据存储.mp4124.62MB7--表引擎MergeTree跳数索引.mp423.53MB6--表引擎MergeTree一级索引.mp4201.93MB5--表引擎MergeTree数据分区.mp4151.48MB4--表引擎MergeTree创建方式和存储结构.mp4389.77MB3--表引擎Memory和Merge.mp449.54MB2--表引擎Log系列.mp4378.67MB16--CollapsingMergeTree+VersionedCollapsingMergeTree.mp479.2MB15--AggregatingMergeTree.mp476.3MB14--SummingMergeTree.mp499.37MB13--ReplacingMergeTree.mp4129.86MB12--表引擎MergeTree存储策略.mp4378.31MB11--表引擎MergeTreeTTL机制.mp4196.83MB10--MergeTree分区、索引、标记和压缩数据的协同.mp450.71MB1--ClickHouse数据类型.mp4216.13MB2--任务一：ClickHouse概述及安装835.95MB
4--ClickHouse安装.mp4334.03MB3--ClickHouse应用场景.mp4148.65MB2--ClickHouse特点.mp4242.3MB1--ClickHouse概述.mp4110.97MB1--课程资料0B
08、第八阶段新一代计算利器Flink18.78GB
计算领域锋利的武器Flink18.78GB
7--任务六：FlinkTable及作业提交1.6GB
9--Flink作业提交part02.mp4236.2MB8--Flink作业提交part01.mp4221.6MB7--flink_table_将数据保存到kafka.mp4132.18MB6--flink_table_将数据保存到文件系统.mp4159.63MB5--flinke_table_从kafka获取数据.mp4160.12MB4--flink_sql_从文件中获取数据.mp4211.44MB3--flink_table_sql.mp499.06MB2--flink_table_api.mp4274.79MB10--Flink作业提交part03.mp485.94MB1--flink_table_回顾.mp452.8MB6--任务五：Flink并行度、KafkaConnector源码及CEP4.12GB
9--FlinkCEP-NFA了解.mp434.64MB8--FlinkCEP-PatternAPI.mp4218.07MB7--FlinkCEP概述.mp4156.84MB6--flink-kafka-consumer-run方法.mp4497.17MB5--flink-kafka-consumer-open方法part03.mp4455.72MB4--flink-kafka-consumer-open方法part02.mp4394.51MB3--flink-kafka-consumer-open方法part01.mp4702.86MB2--flink-kafka-consumer类图.mp4416.86MB12--FlinkCEP-案例part03.mp4330.04MB11--FlinkCEP-案例part02.mp4211.14MB10--FlinkCEP-案例part01.mp4658.63MB1--Flink并行度.mp4137.58MB5--任务四：Flinkwatermark及state机制4.27GB
8--state机制part05.mp41.15GB7--state机制part04.mp4649.06MB6--state机制part03.mp4580.32MB5--state机制part02.mp4210.52MB4--state机制part01.mp4781.44MB3--watermark案例part02.mp4189.66MB2--watermark案例part01.mp4680.38MB1--Flink时间及watermark.mp4103.82MB4--任务三：Flink常用API及Window窗口机制5.05GB
9--Flink_Sink_MySql.mp4421.81MB8--Flink_Sink_Redis.mp4567.96MB7--Flink_Transformation.mp4530.3MB6--FlinkStream自定义数据源Kafka连接器源码.mp4206.66MB5--FlinkStream自定义数据源part02.mp4533.38MB4--FlinkStream自定义数据源part01.mp4292.9MB3--FlinkStreamAPI读取内存数据.mp4271.51MB2--FlinkStreamAPI读取Hdfs上的文件.mp485.97MB14--Flink会话窗口.mp4409.39MB13--Flink滑动窗口.mp4156.92MB12--FlinkCountWindow.mp4211.09MB11--Flink时间窗口.mp4623.79MB10--FlinkTableAPI.mp4359.04MB1--FlinkStreamAPI从文件读数据.mp4502.56MB3--任务二：Flink体系结构及安装部署1.62GB
7--Flink集群Yarn模式（yarnperJob）.mp4110.16MB6--Flink集群Yarn模式（yarnsession）.mp4161.58MB5--Flink集群Standalone模式part03.mp4187.87MB4--Flink集群Standalone模式part02.mp4218.64MB3--Flink集群Standalone模式part01.mp4403.04MB2--Flink运行架构.mp4317.13MB1--Flink角色.mp4257.24MB2--任务一：Flink概述及入门案例2.13GB
7--Flink处理流式数据入门案例（Java版）.mp4162.27MB6--Flink处理流式数据入门案例（Scala版）.mp4173.16MB5--Flink处理批量数据入门案例（Scala版）.mp4243.98MB4--Flink处理批量数据入门案例（Java版）.mp4438.77MB3--Flink概述part03.mp4394.94MB2--Flink概述part02.mp4205.8MB1--Flink概述part01.mp4563.03MB1--课程资料0B
07、第七阶段智慧物流大数据分析调度平台项目9.93GB
智慧物流大数据分析调度平台项目9.93GB
5--任务四：实时处理及可视化2.02GB
9--实时处理-StructuredStreming计算和输出.mp437.08MB8--实时处理-StructuredStreaming实战-socketSource.mp4209.09MB7--实时处理-StructuredStreaming的API与编程模型.mp450.53MB6--实时处理-Dataflow模型介绍.mp440.83MB5--实时处理-StructureStreaming发展历史.mp458.76MB4--实时处理-车辆监控逻辑梳理.mp413.25MB3--实时处理-模拟车载客户端发送消息.mp458.03MB2--实时处理-实时数据采集实现.mp4155.69MB16--智慧物流大数据平台-数据可视化.mp4268.57MB15--实时处理-打包部署到服务器运行.mp4342.37MB14--实时处理-结构化流处理写入Kafka.mp4261.6MB13--实时处理-结构化流处理写入Hbase.mp4128.12MB12--实时处理-结构化流处理写入Redis.mp4219.52MB11--实时处理-Redis数据库安装.mp468.7MB10--实时处理-StructuredStreamng整合kafka.mp4139.75MB1--实时处理-实时数据采集构架分析.mp412.06MB4--任务三：仓储预测及车货匹配5.38GB
9--估算斐波那契数列实现复杂度.mp4127.9MB8--大O表示法-空间复杂度.mp425.11MB7--大O表示法-时间复杂度.mp499.09MB63--指标开发-运单主题-指标计算与数据导出.mp4150.32MB62--指标开发-运单主题-ETL过程.mp496.99MB61--指标开发-运单主题-数据采集.mp492.32MB60--指标开发-快递单主题-指标统计-指标导出.mp469.77MB6--如何评价算法优劣--事后统计法.mp488.65MB59--指标开发-快递单主题-指标统计-指标统计具体实现.mp4118.69MB58--指标开发-快递单主题-指标统计-express_base_agg.mp4229.02MB57--指标开发-快递单主题-ETL过程.mp4143.8MB56--指标开发-快递单主题-数据采集.mp4108.95MB55--指标开发-业务数据表结构介绍.mp426.06MB54--指标开发-指标体系介绍.mp411.12MB53--车货匹配代码实现最终版.mp4168.92MB52--车货匹配代码实现第四版.mp4290.16MB51--车货匹配-封装下载HDFS文件与文件夹的工具类.mp4268.53MB50--车货匹配-Java-API测试HA的HDFS文件系统.mp4201.94MB5--例题-计算累加和.mp458.74MB49--车货匹配代码实现第三版.mp4252.82MB48--车货匹配代码实现第二版.mp4212.83MB47--01背包商品组合方案输出实现.mp4228.08MB46--车货匹配代码实现第一版.mp460.66MB45--车货匹配思路分析.mp420.45MB44--车货匹配需求介绍.mp431.35MB43--动态规划-背包问题-优化代码开发.mp442.56MB42--动态规划-背包问题-优化思路分析.mp439.99MB41--动态规划-背包问题-第一版.mp4114.84MB40--动态规划-背包问题-思路分析.mp452.47MB4--函数调用过程分析.mp467.4MB39--动态规划-LCS-一维数组优化.mp4111.09MB38--动态规划-LCS-递推实现分析.mp464.64MB37--动态规划-LCS-递推实现.mp458.56MB36--动态规划-LCS-递归实现.mp497.18MB35--动态规划-LCS-思路分析.mp463.9MB34--动态规划-最大连续子序列和-优化.mp426.1MB33--动态规划-最大连续子序列和.mp499.58MB32--动态规划-找零钱-通用版.mp4129.07MB31--动态规划-找零钱案例-打印面值.mp474.54MB30--动态规划-找零钱案例-优化二.mp482.55MB3--常见的递归调用.mp423.33MB29--动态规划-找零钱案例-优化一.mp497.52MB28--动态规划-无后效性.mp426.98MB27--动态规划-简介与案例一.mp4175.79MB26--分治策略-QuickSort-复杂度及稳定性分析.mp4103.29MB25--分治策略-QuickSort代码实现.mp4504.34MB24--分治策略-QuickSort实现思路分析.mp447.04MB23--分治策略-QuickSort分析.mp443.93MB22--分治策略-概述.mp414.93MB21--贪心策略-0-1背包问题.mp4169.05MB3--任务二：平台数据准备710.32MB
6--智慧物流大数据平台商品-仓库-商品分类数据的导出.mp496.3MB5--智慧物流大数据平台销量数据导出.mp4157.62MB4--智慧物流大数据平台数据ETL.mp4157.87MB3--智慧物流大数据平台全量导入与增量导入.mp4194.28MB2--智慧物流大数据平台业务数据准备.mp430.85MB1--智慧物流大数据平台数据采集方案确定.mp473.39MB2--任务一：项目介绍及CDH搭建1.83GB
9--CDH添加HDFS服务.mp4109.11MB8--CDH服务搭建问题解决.mp499.56MB7--CDH服务端搭建-搭建zk集群.mp4201.36MB6--CDH搭建初始化数据库.mp4295.64MB5--CDH搭建准备工作.mp443.69MB4--CDH了解及架构介绍.mp422.53MB3--智慧物流大数据平台项目架构介绍.mp4107.57MB21--CDH命令测试&邮件报警&卸载.mp480.35MB20--CDH-HDFS与Yarn的高可用.mp442.04MB2--智慧物流大数据平台项目介绍.mp4103.26MB19--CDH-yarn集群测试.mp4111.24MB18--CDH-hdfs文件系统测试.mp455.62MB17--CDH添加服务-kafka集群问题解决.mp411.41MB16--CDH添加kafka服务.mp4110.74MB15--CDH升级spark2.4问题解决.mp429.36MB14--CDH升级spark2.4.mp4154.78MB13--CDH添加spark服务配置Hive-on-Spark.mp459.56MB12--CDH添加Hbase服务.mp427.17MB11--CDH添加Hive服务.mp494MB10--CDH添加yarn服务.mp414.75MB1--智慧物流大数据平台项目背景.mp4103.47MB1--课程资料0B
06、第六阶段内存级快速计算引擎Spark31.98GB
04、Spark原理及源码剖析0B
03、Spark实战应用（下）5.01GB
4--任务三：SparkGraphX图计算2.44GB
9--GraphX计算_数据合并.mp4528.37MB8--GraphX计算_识别用户.mp4266.79MB7--GraphX计算_统一用户识别思路.mp485.93MB6--GraphX计算_强连通体算法.mp4150.3MB5--GraphX计算_连接&聚合操作.mp4553.62MB4--GraphX计算_属性&转换&结构操作.mp4351.42MB3--GraphX计算_创建图&属性操作.mp4295.2MB2--GraphX架构&数据结构.mp4122.55MB1--GraphX概述.mp4148.56MB3--任务二：SparkStreaming与Kafka整合0B
2--任务一：实时流式计算框架SparkStreaming2.56GB
9--DStream转换操作_窗口操作1.mp4277.61MB8--DStream转换操作_黑名单过滤方法2&3.mp4306.27MB7--DStream转换操作_无状态转换&黑名单过滤方法1.mp4579.57MB6--DStream基础数据源_RDD队列流.mp4224.49MB5--DStream基础数据源_Socket流.mp4274.68MB4--DStream基础数据源_文件流.mp4315.16MB3--SparkStreaming优缺点&结构化流.mp4180.79MB2--SparkStreaming架构.mp4167.75MB13--DStream输出操作.mp450.49MB12--DStream转换操作_状态追踪mapWithState.mp4246.61MB1--课程资料0B
02、Spark实战应用（上）20.57GB
5--任务四：SparkSQL编程5.12GB
9--select&where相关操作.mp4268.19MB8--与RDD类似的转换操作.mp4280.14MB7--Action操作.mp4305.85MB6--由文件创建DF&三者之间转换.mp4272.54MB5--创建DF&DS.mp4426.63MB4--SparkSession.mp480.54MB3--Row&Schema.mp4241.25MB22--SQL语句解析part02.mp4221.19MB21--SQL语句解析part01.mp4283.27MB20--join方式.mp4165.61MB2--DataFrame&Dataset.mp4192.19MB19--访问Hive.mp4169.15MB18--类型安全的UDAF.mp4272.47MB17--类型不安全的UDAF.mp4433.39MB16--UDF.mp4252.29MB15--json&JDBC.mp4316.97MB14--parquet&CSV文件.mp4300.84MB13--SQL语句.mp4171.99MB12--空值处理&窗口函数.mp4159.74MB11--join与集合操作.mp4106.15MB10--聚组与排序操作.mp4141.66MB1--SparkSQL特点.mp4184.94MB4--任务三：RDD编程高阶3.49GB
9--map端的join.mp4598.09MB8--自定义分区器.mp4177.59MB7--RDD分区器.mp4387.23MB6--RDD分区数.mp4237.82MB5--RDD容错.mp4138.51MB4--RDD缓存.mp4291.52MB3--WordCount中的依赖关系.mp4213.47MB2--依赖关系.mp4226.6MB14--Spark原理初步_shuffle原理.mp4105.18MB13--Spark原理初步_RDD编程优化.mp442.89MB12--Standalone模式作业提交.mp4114MB11--TopN优化.mp4531.07MB10--累加器.mp495.5MB1--序列化.mp4411.04MB3--任务二：RDD编程基础8.42GB
9--PairRDD创建与map操作.mp4469.3MB8--Action算子操作part02.mp4165.6MB7--Action算子操作part01.mp4287.6MB6--Transformation算子操作part03.mp4384.58MB5--Transformation算子操作part02.mp4441.13MB4--Transformation算子操作part01.mp4443.29MB3--SparkContext与RDD的创建.mp4537.36MB24--SuperWordCount数据保存MySQL.mp4432.79MB23--ScalaJDBC程序.mp4256.94MB22--SuperWordCount.mp4466.77MB21--共同好友方法二.mp4533.18MB20--共同好友方法一.mp4602.91MB2--RDD编程模型.mp431.01MB19--广告数据分析part02.mp4307.6MB18--广告数据分析part01.mp4495.44MB17--计算圆周率.mp4310.77MB16--JavaWordCount.mp4185.42MB15--ScalaWordCount.mp4678.33MB14--输入与输出.mp472.61MB13--join&Action操作.mp4346.92MB12--groupByKey与reduceByKey比较&sortByKey.mp4214.98MB11--PairRDD聚合操作part02.mp4241.02MB10--PairRDD聚合操作part01.mp4408.64MB1--什么是RDD及RDD特点.mp4307.87MB2--任务一：Spark安装与配置3.54GB
9--Standalone模式_Historyserver与HA.mp4267.4MB8--Standalone模式_配置与运行模式.mp4591.82MB7--Spark伪分布式.mp4186.39MB6--Spark本地模式.mp4368.69MB5--Spark安装.mp4834.48MB4--Spark相关术语.mp4103.84MB3--Spark系统架构与集群部署模式.mp4118.24MB2--Spark与Hadoop的区别与联系.mp4182.37MB12--Spark开发环境搭建.mp4491.34MB11--SparkonYarn_历史服务整合.mp474.04MB10--SparkonYarn.mp4301.88MB1--Spark概述.mp499.64MB1--课程资料0B
01、Scala编程6.4GB
9--任务八：集合728.54MB
6--与Java集合的转换.mp46.42MB5--集合常用算子.mp498.03MB4--Map.mp4196.89MB3--Set.mp4126.4MB2--Seq.mp4261.51MB1--可变和不可变集合.mp439.29MB8--任务七：函数及抽象化544.01MB
8--偏函数.mp4111.53MB7--部分应用函数.mp410.52MB6--柯里化.mp432.29MB5--闭包.mp416.27MB4--高阶函数.mp4120.18MB3--匿名函数与占位符.mp440.64MB2--函数与方法的区别.mp475.64MB1--函数字面量及函数的定义.mp4136.96MB7--任务六：模式匹配和样例类640.18MB
7--Option与模式匹配.mp481.53MB6--样例类.mp498.09MB5--匹配数组、元组、集合.mp4210.44MB4--匹配类型.mp481.91MB3--守卫式匹配.mp431.76MB2--字符和字符串匹配.mp492.21MB1--模式匹配.mp444.24MB6--任务五：继承与特质725.05MB
9--Ordered和Ordering.mp4123.49MB8--特质继承类.mp463.29MB7--特质构造顺序.mp484.89MB6--带有具体实现的特质.mp481.59MB5--作为接口使用的特质.mp481.97MB4--类型检查与转换.mp4125.97MB3--override方法重写.mp474.6MB2--构造器执行顺序.mp436.69MB1--继承的概念.mp452.56MB5--任务四：类与对象740.6MB
5--对象.mp4289.81MB4--构造器.mp4164.59MB3--Bean属性.mp448.79MB2--自定义getter和setter方法.mp439.84MB1--类和无参构造器.mp4197.58MB4--任务三：数组和元组1.16GB
6--元组及操作.mp4109.07MB5--多维数组.mp429.15MB4--常见算法.mp4652.5MB3--数组操作.mp496.49MB2--变长数组.mp4192.12MB1--数组定义.mp4109.09MB3--任务二：控制结构和函数890.99MB
6--文件操作.mp4123.86MB5--懒值.mp476.78MB4--函数.mp4299.19MB3--while表达式.mp466.43MB2--for表达式.mp4245.82MB1--if表达式.mp478.93MB2--任务一：Scala基础450.17MB
9--输入和输出.mp447.78MB8--块表达式和赋值语句.mp430.94MB7--操作符.mp48.8MB6--值与变量&自动类型推断.mp410.05MB5--类层次结构.mp424.69MB4--常用类型与字面量.mp448.51MB3--基础语法.mp442.86MB2--环境准备.mp447.52MB11--对象相等性.mp440.79MB10--字符串插值器.mp482.93MB1--Scala语言概况.mp465.3MB10--任务九：隐式机制及Akka扩展650.61MB
6--课程总结.mp45.76MB5--Akka.mp4128.85MB4--类型参数.mp4175.03MB3--隐式参数和隐式值.mp452.23MB2--隐式转换函数.mp4232.45MB1--隐式转换.mp456.3MB1--课程资料0B
05、第五阶段PB级企业电商离线数仓项目实战20.61GB
PB级企业电商离线数仓项目实战（下）8.86GB
5--任务四：数据质量管理Griffin1.56GB
6--离线数仓项目总结.mp484.51MB5--数据可视化.mp4172.41MB4--数据质量监控.mp4186.65MB3--Griffin编译安装.mp4558.07MB2--依赖组件安装.mp4438.83MB1--Griffin概述.mp4155.71MB4--任务三：元数据管理Atlas1.04GB
4--血缘管理展示.mp4184.44MB3--安装导入Hive元数据.mp4416.09MB2--Atlas架构及编译.mp4319.27MB1--数仓元数据管理.mp4141.35MB3--任务二：调度系统Airflow1.44GB
5--Airflow项目集成.mp4111.24MB4--Airflow入门案例.mp4325.51MB3--Airflow配置.mp4452.2MB2--Airflow安装.mp4528.5MB1--Airflow概述.mp455.77MB2--任务一：核心交易分析4.83GB
9--拉链表案例_构建拉链表.mp4456.15MB8--拉链表案例_建表加载数据.mp4321.86MB7--缓慢变化维的处理.mp4110.2MB6--ODS层建表与数据加载.mp4105.02MB5--增量数据导入.mp4367.13MB4--全量数据导入_其他表.mp4109.37MB3--全量数据导入_产品目录表.mp4438.73MB25--小结.mp434.95MB24--ADS层实现part02.mp473.96MB23--ADS层实现part01.mp4174.5MB22--DWS层实现_测试.mp4217.86MB21--DWS层实现_订单明细宽表.mp498.43MB20--DWS层实现_订单明细表.mp4124.77MB2--数据导入需求分析.mp469.17MB19--DWS层设计.mp472.24MB18--DWD建表与数据加载.mp4219.04MB17--DIM层_商品信息表处理.mp476.82MB16--DIM层_商品地域组织表.mp4180.23MB15--DIM层_产品分类表.mp4275.92MB14--拉链表小结.mp452.81MB13--周期性事实表_拉链表实现.mp4241.09MB12--拉链表案例_回滚实现与测试.mp4352.96MB11--拉链表案例_拉链表回滚.mp4233.62MB10--拉链表案例_拉链表测试使用.mp4273.71MB1--业务需求&业务数据库.mp4263.07MB1--课程资料0B
PB级企业电商离线数仓项目实战（上）11.75GB
5--任务四：广告分析2.46GB
9--广告分析_高仿事件日志数据测试.mp4496.35MB8--广告分析_ADS层数据导出.mp4254.16MB7--广告分析_指标分析小结.mp4184.45MB6--广告分析_广告效果分析.mp4292.9MB5--广告分析_漏斗分析计算.mp4242.37MB4--广告分析_点击次数计算.mp4138.26MB3--广告分析_DWD层处理.mp4658.16MB2--广告分析_数据采集&ODS层处理.mp4180.53MB1--广告分析_业务及需求分析.mp469MB4--任务三：会员活跃度分析6.63GB
9--会员活跃度分析_活跃会员分析小结.mp4106.99MB8--会员活跃度分析_活跃会员ads层指标计算.mp4232.3MB7--会员活跃度分析_活跃会员周&月计算_.mp4351.21MB6--会员活跃度分析_DWS建表&每日活跃会员计算.mp4184.63MB5--会员活跃度分析_DWD建表&加载数据.mp4310.72MB4--会员活跃度分析_SerDe处理json数据.mp488.5MB3--会员活跃度分析_自定义UDF解析json串.mp4255.69MB26--会员活跃度分析_会员留存率Bug修改.mp4374.83MB25--会员活跃度分析_tez引擎高仿数据测试.mp4292.35MB24--会员活跃度分析_tez简介安装.mp4576.26MB23--会员活跃度分析_高仿数据测试_其他脚本测试.mp4168.55MB22--会员活跃度分析_高仿数据测试_调整map&reduce数.mp4422.67MB21--会员活跃度分析_高仿数据测试_数据加载及内存分配.mp4522.65MB20--会员活跃度分析_高仿数据测试_flume采集日志.mp4352.4MB2--会员活跃度分析_内建函数解析json.mp4218.25MB19--会员活跃度分析_mysqlwriter配置及测试.mp4231.48MB18--会员活跃度分析_hdfsreader配置.mp4225.18MB17--会员活跃度分析_DataX概念及安装.mp4262.3MB16--会员活跃度分析_数据分析小结.mp4197.91MB15--会员活跃度分析_ADS计算.mp4186.12MB14--会员活跃度分析_Hive异常的处理.mp4278.55MB13--会员活跃度分析_会员留存DWS计算.mp4220.51MB12--会员活跃度分析_新增会员ADS计算及小结.mp4189.47MB11--会员活跃度分析_新增会员DWS层计算.mp496.27MB10--会员活跃度分析_新增会员计算思路.mp4209.48MB1--会员活跃度分析_ODS建表加载数据.mp4231.06MB3--任务二：数据采集0B
2--任务一：数仓理论2.67GB
9--数仓理论_元数据.mp452.67MB8--数仓理论_星型模型&雪花模型&事实星座.mp448.38MB7--数仓理论_事实表与维度表&事实表分类.mp4454.26MB6--数仓理论_数仓分层.mp4340.7MB5--数仓理论_建模方法.mp4261MB4--数仓理论_数据集市.mp4121.15MB3--数仓理论_数据仓库与数据库的区别.mp4243.59MB2--数仓理论_数仓概念及数仓特征.mp4139.58MB17--数仓设计_开发环境&命名规范.mp474.02MB16--数仓设计_系统逻辑架构.mp479.84MB15--数仓设计_集群规模估算.mp467.02MB14--数仓设计_软件&服务器选型.mp424.71MB13--数仓设计_框架选择.mp4101.57MB12--数仓设计_数据指标体系.mp4397.66MB11--数仓设计_数据埋点.mp4118.49MB10--数仓设计_需求分析.mp4125.57MB1--课程介绍及项目背景.mp480.35MB1--课程资料0B
04、第四阶段分布式缓存Redis及Kafka消息中间件19.42GB
02、高吞吐消息中间件Kafka12.92GB
5--任务四：Kafka源码剖析1.42GB
5--Kafka源码剖析之Consumer消费者流程.mp4300.36MB4--Kafka源码剖析之Producer生产者流程.mp4422.94MB3--Kafka源码剖析之Topic创建流程.mp4228.67MB2--Kafka源码剖析之Broker启动流程.mp4302.28MB1--Kafka源码剖析之源码阅读环境搭建.mp4200.01MB4--任务三：Kafka集群与运维838.58MB
5--监控工具KafkaEagle.mp4158.84MB4--编程获取监控指标.mp4121.78MB3--监控度量指标.mp4205.04MB2--集群环境搭建.mp4267.28MB1--集群应用场景.mp485.66MB3--任务二：Kafka高级特性解析8.55GB
9--心跳机制.mp458.55MB8--消费者、消费组.mp436.13MB7--生产者参数配置.mp4148.06MB6--生产者原理剖析.mp414.27MB54--重试队列.mp4615.35MB53--延时队列.mp4147.07MB52--_consumer_offsets主题.mp4657.14MB51--消费重复场景及解决.mp482.92MB50--一致性保证4.mp465.22MB5--拦截器剖析.mp4320.4MB49--一致性保证3.mp474.75MB48--一致性保证2.mp464.87MB47--一致性保证1.mp4147.14MB46--可靠性保证.mp485.92MB45--控制器.mp4134.18MB44--事务操作.mp4390.57MB43--事务介绍.mp4164.33MB42--幂等性.mp477.82MB41--事务相关配置.mp4195.21MB40--顺序写入机制.mp429.07MB4--分区器剖析.mp4501.09MB39--页缓存机制.mp450.59MB38--零拷贝机制.mp435.54MB37--日志清理机制.mp4125.66MB36--日志索引（下）.mp4106.66MB35--日志索引（上）.mp4217.73MB34--日志存储概述.mp4108.84MB33--自定义分配策略.mp431.46MB32--分区分配策略.mp4118.7MB31--修改副本因子.mp472.52MB30--自动再均衡剖析.mp4101.71MB3--序列化器剖析.mp4299.63MB29--分区重新分配.mp4253MB28--Leader选举机制.mp445.48MB27--副本机制.mp468.41MB26--偏移量管理.mp4254.18MB25--KafkaAdminClient应用.mp4295.72MB24--主题参数详解.mp4196.64MB23--分区副本的分配.mp4321.71MB22--增加分区.mp431.1MB21--主题的管理.mp4144.35MB20--消费组管理（下）.mp440.72MB2--生产者参数详解.mp4156.3MB19--消费组管理（上）.mp4708.21MB18--消费者参数配置.mp483MB17--消费者拦截器.mp4228.65MB16--再均衡剖析.mp462.59MB15--消费者位移管理（下）.mp4347.94MB14--消费者位移管理（上）.mp4158.8MB13--位移提交剖析.mp479.09MB2--任务一：Kafka架构与实战2.13GB
9--开发实战_消息的消费.mp4268.41MB8--开发实战_消息发送.mp4165.31MB7--生产与消费.mp4174.41MB6--Kafka安装与配置.mp4217.52MB5--Kafka核心概念.mp4124.69MB4--Kafka基本架构.mp4173.36MB3--Kafka应用场景.mp410.26MB2--Kafka优势.mp434.36MB12--服务端参数配置.mp4392.83MB11--SpringBootKafka实战（下）.mp4225.08MB10--SpringBootKafka实战（上）.mp4310.18MB1--Kafka介绍.mp481.4MB1--课程资料0B
01、高性能分布式缓存Redis6.51GB
6--任务五：Redis分布式高可用方案1.61GB
9--RedisCluster分区.mp463.65MB8--Proxy端分区.mp480.6MB7--Client端分区.mp4135.58MB6--集群介绍.mp4101.76MB5--故障转移.mp4188.48MB4--检测原理.mp4119.73MB3--哨兵模式.mp4137.02MB2--主从复制原理及实现.mp4142MB14--集群容灾.mp496.88MB13--节点添加.mp4215.66MB12--分区路由.mp4117.57MB11--RedisCluster创建.mp4134.44MB10--Cluster分区原理.mp463.46MB1--主从复制.mp454.84MB5--任务四：企业实战820.45MB
9--阿里Redis使用手册.mp473.59MB8--Redisson.mp4110.69MB7--Redis分布式锁.mp449.27MB6--Redis乐观锁.mp497.06MB5--缓存与数据库一致性.mp4146.58MB4--缓存问题之数据并发竞争.mp4111.42MB3--缓存问题之数据不一致.mp442.68MB2--缓存问题之缓存穿透.mp4108.06MB1--企业实战之架构设计.mp481.11MB4--任务三：Redis核心原理1.86GB
9--Redis底层结构之10种编码.mp455.69MB8--Redis底层结构之列表&集合.mp4126.4MB7--Redis底层结构之字典.mp4179.01MB6--Redis底层结构之跳跃表.mp4173.1MB5--Redis底层结构之RedisObject和SDS.mp494.85MB4--RDB与AOF对比.mp467.5MB3--AOF工作原理剖析.mp4109.03MB2--Redis持久化机制之AOF.mp492.31MB19--事件处理机制之aeProcessEvent.mp473.46MB18--事件处理机制之aeEventLoop.mp475.94MB17--事件处理机制之时间事件.mp437.33MB16--文件事件之事件分派与处理.mp443.13MB15--文件事件之IO多路复用模型.mp470.19MB14--文件事件之Socket与Reactor.mp472.22MB13--通信协议响应格式和协议解析及处理.mp449.02MB12--通信协议之命令处理流程.mp445.57MB11--通信模式之请求协议响应.mp4121.91MB10--Redis缓存过期和淘汰策略.mp4238.91MB1--Redis持久化机制之RDB.mp4177.1MB3--任务二：Redis扩展功能607.25MB
1--频道103.8MB
模式的订阅与退订.mp4103.8MB7--Redis监听器.mp446.9MB6--慢查询日志剖析.mp491.79MB5--Lua脚本复制.mp470.6MB4--Lua与Redis整合.mp4132.09MB3--Redis事务机制剖析.mp462.03MB2--Redis事务及命令简介.mp4100.04MB2--任务一：Redis快速实战1.64GB
9--Redis简介和历史(上).mp458.24MB8--缓存架构的设计.mp4216.68MB7--缓存的读写模式.mp4104.9MB6--缓存的优缺点.mp441.85MB5--服务器缓存.mp432.13MB4--缓存的分类.mp467.17MB3--缓存的概念.mp429.49MB2--缓存的使用场景.mp483.46MB18--Redis不常用数据类型.mp4204.25MB17--Redis常用数据类型.mp4182.74MB16--Redis数据类型概述.mp450.7MB15--SpringBoot访问Redis.mp4179.97MB14--Spring访问Redis（RedisTemplate）.mp492.94MB13--Java访问Redis（Jedis）.mp448.38MB12--Redis启动.mp486.91MB11--Redis安装.mp4103.53MB10--Redis简介和历史(下).mp453.16MB1--课程内容介绍.mp446.4MB1--课程资料0B
03、第三阶段Hadoop核心及生态圈技术栈22.4GB
04、Hadoop生态圈技术栈（中）2.02GB
4--任务三：Impala集群负载均衡及优化142.46MB
2--Impala的优化手段.mp433.64MB1--Impala集群负载均衡实现.mp4108.82MB3--任务二：Impala交互式查询451.66MB
3--Impala使用-导入数据以及JDBC方式查询Impala.mp448.45MB2--Impala使用-Impala-SQL语法.mp4164.27MB1--Impala使用-Impala-shell.mp4238.94MB2--任务一：即席查询Impala介绍及入门使用1.44GB
9--Impala的安装与入门案例-入门案例.mp4175.12MB8--Impala的安装与入门案例-配置详解.mp4143.82MB7--Impala的安装与入门案例-安装步骤.mp4284.12MB6--Impala的安装与入门案例-配置yum源位置信息.mp436.86MB5--Impala的安装与入门案例-制作本地yum源.mp4141.31MB4--Impala的安装与入门案例-准备工作.mp4127.06MB3--Impala的缺点及适用场景.mp451.2MB2--Impala的优势.mp4222.04MB12--查询流程分析.mp440.26MB11--单机执行计划&分布式执行计划.mp4143.88MB10--Impala架构原理.mp471.32MB1--主要内容介绍.mp434.43MB1--课程资料0B
03、Hadoop生态圈技术栈（下）6.24GB
6--模块直播342.29MB
大数据阶段三模块三、四直播.mp4342.29MB4--任务三：任务调度系统550.85MB
9--Azkaban应用之Mapreduce任务.mp489.99MB8--Azkaban应用之HDFS任务.mp422.59MB7--Azkaban应用之Job依赖调度.mp417.96MB6--Azkaban-multiple-启动验证.mp433.53MB5--Azkaban-multiple-server模式部署-exec-server配置.mp454.05MB4--Azkaban-multiple-server模式部署-webserver配置.mp4138.07MB3--Azkaban-solo-server部署使用.mp484.73MB2--Azkaban介绍.mp417.68MB11--Azkaban应用之任务调度执行.mp424.54MB10--Azkaban应用之Hive脚本任务.mp421.52MB1--工作流调度系统概述.mp446.19MB3--任务二：海量列式非关系型数据库HBase1.54GB
9--HBase的Flush机制及阻塞机制.mp455.16MB8--HBase原理深入之写数据流程.mp432.65MB7--HBase原理深入之读数据流程.mp4115.17MB6--HBaseShell操作.mp4189.13MB5--HBase集群安装部署.mp4118.84MB4--HBase整体架构.mp452.1MB3--HBase数据模型.mp4103.82MB22--HBase中布隆过滤器.mp434.26MB21--HBase二级索引.mp410.12MB20--HBase表热点.mp414.71MB2--HBase简介之HBase特点及应用场景.mp432.22MB19--Hbase表Rowkey设计原则.mp411.04MB18--HBase协处理器之案例验证.mp438.88MB17--HBase协处理器之Observer案例代码开发.mp4132.54MB16--HBase协处理器介绍.mp465.26MB15--HBase客户端操作part02.mp4123.25MB14--HBase客户端操作part01.mp4187.14MB13--HBase表Region合并.mp468.14MB12--HBase表的预分区.mp453.55MB11--HBase的Region拆分策略.mp479.97MB10--HBase的Compact合并机制.mp437.81MB1--HBase简介之HBase是什么.mp417.64MB2--任务一：分布式协调组件ZooKeeper3.83GB
9--ZooKeeper开源客户端之创建与删除节点.mp4173.93MB8--ZooKeeper命令行操作.mp4197.1MB7--ZooKeeper数据结构与监听机制之Watcher机制.mp433.54MB6--ZooKeeper数据结构与监听机制之Znode状态信息.mp4174.87MB5--ZooKeeper数据结构与监听机制之Znode类型.mp4153.54MB4--ZooKeeper集群模式环境搭建.mp4275.71MB3--ZooKeeper简介之ZooKeeper的特点.mp449.47MB22--Hadoop-HA-YARN-HA搭建.mp474.74MB21--Hadoop-HA-HDFS-HA搭建.mp4269.48MB20--Hadoop-HA-HDFS-HA工作机制.mp4111.81MB2--ZooKeeper简介之ZooKeeper的架构组成.mp459.29MB19--ZooKeeper应用实践-分布式锁代码验证.mp473MB18--ZooKeeper应用实践之分布式锁实现.mp4772.38MB17--ZooKeeper应用实践之分布式锁思路.mp476.66MB16--ZooKeeper应用实践之分布式锁介绍.mp452.96MB15--ZooKeeper应用实践之服务器动态上下线总结.mp433.2MB14--ZooKeeper应用实践之服务器动态上下线监听.mp4492.48MB13--ZooKeeper内部原理之ZAB一致性协议.mp4199.73MB12--ZooKeeper内部原理之Leader选举.mp494.57MB11--ZooKeeper开源客户端之监听数据变化.mp4268.84MB10--ZooKeeper开源客户端之监听节点变化.mp4255.95MB1--ZooKeeper简介之ZooKeeper是什么.mp428.54MB1--课程资料0B
02、Hadoop生态圈技术栈（上）11.55GB
6--模块直播679.28MB
大数据阶段三模块二直播.mp4679.28MB5--任务四：作业0B
4--任务三：ETL工具Sqoop及CDC1.35GB
8--Sqoop应用案例之数据增量JOB.mp4205.87MB7--Sqoop应用案例之数据增量导入.mp4149.51MB6--Sqoop应用案例之CDC.mp4144.2MB5--Sqoop应用案例之导出到MySQL.mp4115.35MB4--Sqoop应用案例之多Mapper导入及Hive表导入.mp4227.14MB3--Sqoop应用案例之查询指定列及where使用.mp4172.2MB2--Sqoop应用案例之导入全部数据.mp4122.12MB1--Sqoop概述原理及安装部署.mp4246.96MB3--任务二：数据采集工具Flume2.25GB
9--Flume应用案例03.mp4304.54MB8--Flume应用案例02.mp4347.4MB7--Flume应用案例01.mp4221.53MB6--Flume应用之Source、Channel及Sink.mp483.88MB5--Flume安装部署.mp460.52MB4--Flume内部原理.mp445.55MB3--Flume拓扑结构.mp435.54MB2--Flume体系架构.mp491.2MB14--Flume高可用.mp4248.65MB13--Flume高级特性之事务机制及可靠性.mp4154.06MB12--Flume高级特性之选择器、Sink组逻辑处理器.mp478.3MB11--Flume高级特性之拦截器.mp4185.42MB10--Flume应用案例04.mp4348.44MB1--Flume简介.mp495.21MB2--任务一：数据仓库工具Hive及交互工具Hue7.28GB
9--Hive数据类型之基本数据类型及转换.mp449.91MB8--Hive参数配置和命令.mp4109.34MB73--Hive案例实现之part05.mp4116.26MB72--Hive案例实现之part04.mp484.11MB71--Hive案例实现之part03.mp4234.94MB70--Hive案例实现之part02.mp4102.62MB7--Hive安装的注意事项.mp4390.45MB69--Hive案例实现part01.mp4165.6MB68--Hive案例之导入数据.mp4128.03MB67--交互工具Hue之整合Hadoop及Hive.mp4150MB66--交互工具Hue配置.mp4237.65MB65--交互工具Hue_编译安装.mp4301.57MB64--Hive优化实战之文件格式.mp4182.35MB63--Hive优化实战之SQL优化.mp4194.77MB62--Hive优化实战之问题解答.mp4366.54MB61--Hive优化实战之执行计划分析.mp4511.31MB60--Hive优化实战之数据说明及SQL案例.mp4335.95MB6--Hive的安装与配置.mp4243.58MB59--Hive优化策略小结.mp438.4MB58--Hive优化策略之调整Map及Reduce个数.mp471.79MB57--Hive优化策略之join优化.mp467.75MB56--Hive优化策略之join的三种方式.mp4104.46MB55--Hive优化策略之列分区裁剪、sortBy及groupBy.mp479.64MB54--Hive优化策略之并行执行、推测执行、合并小文件及fetch模式.mp470.45MB53--Hive优化策略之地模式、严格模式及JVM重用.mp488.27MB52--Hive优化策略之架构优化.mp4206.95MB51--Hive存储机制之文件格式对比.mp4113.66MB50--Hive存储机制之Parquet.mp474.65MB5--安装MySQL元数据库.mp4162.16MB49--Hive存储机制之ORC.mp495.23MB48--Hive存储机制之行列存储及TextFile.mp4109.91MB47--Hive元数据之HCatalog.mp4249.89MB46--Hive元数据之HiveServer2.mp4158.93MB45--Hive元数据之远程模式配置.mp4152.59MB44--Hive元数据之内嵌模式配置.mp4136.71MB43--Hive元数据之metastore三种方式.mp4142.26MB42--HiveDML操作.mp4253.37MB41--Hive事务.mp4120.69MB40--Hive函数之用户自定义函数.mp4123.2MB4--数仓工具Hive的架构原理.mp436.34MB39--Hive函数之行列互转.mp491.55MB38--Hive函数面试题之TopN.mp483.04MB37--Hive函数面试题之连续值.mp4127.71MB36--Hive函数之序列函数.mp487.63MB35--Hive函数之排名函数.mp470.79MB34--Hive函数之window子句.mp470.22MB33--Hive函数之窗口函数.mp4124.09MB32--Hive函数之explode案例.mp475.29MB31--Hive函数之explode用法.mp469.99MB30--Hive函数之条件函数.mp497.08MB1--课程资料0B
01、Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN）2.6GB
9--模块直播376.72MB
大数据阶段三模块一直播.mp4376.72MB7--任务五：调优及二次开发示例1.36GB
9--NamenodeFullGc-FullGC日志分析.mp4377.75MB8--NamenodeFullGC-FullGC的影响.mp434.86MB7--YARN调优.mp45.51MB6--MR调优-shuffle调优-数据倾斜.mp42.05MB5--MR调优-shuffle调优-推测执行-小文件优化.mp413.13MB4--MR调优-shuffle调优-Reduce端调优.mp486.74MB3--MR调优-shuffle调优-Combiner.mp414.56MB2--MR调优-shuffle调优-Map端调优.mp4109.14MB10--Hadoop二次开发环境搭建及示例.mp4626.85MB1--MR调优-Job执行的三原则.mp4117.36MB6--任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X新特性概述894.36MB
6--Hadoop3.X新特性概述.mp425.23MB5--源码剖析之NameNode如何支撑高并发访问.mp4155.99MB4--源码剖析之DataNode启动流程.mp4237.06MB3--源码剖析之NameNode启动流程.mp4249.79MB2--Yarn资源调度之多租户的资源隔离配置.mp462.41MB1--Yarn资源调度之架构原理、工作机制及调度策略.mp4163.89MB5--任务三：MapReduce分布式计算框架0B
4--任务二：HDFS分布式文件系统0B
3--任务一：Hadoop简介及ApacheHadoop完全分布式集群搭建0B
2--开营直播回放0B
1--课程资料0B
02、第二阶段JavaWeb数据可视化0B
01、第一阶段JavaSE0B
课件.exe2GB课件.e15.exe467.63MB课件.e14.exe2GB课件.e13.exe2GB课件.e12.exe2GB课件.e11.exe2GB课件.e10.exe2GB课件.e09.exe2GB课件.e08.exe2GB课件.e07.exe2GB课件.e06.exe2GB课件.e05.exe2GB课件.e04.exe2GB课件.e03.exe2GB课件.e02.exe2GB课件.e01.exe2GB
关于压缩文件解压说明.txt107B