大数据与云计算

07-28 02:15

医疗大数据与人工智能高级应用首次影像组学实践基于AI智能打造智能影像学科技术

医疗大数据与人工智能高级应用首次影像组学实践基于AI智能打造智能影像学科技术 ===============课程目录=============== (1)\人工智能与影像组学课件；目录中文件数:16个 ├─01-1绪论 – dxy-edit.pdf ├─01-2 人工智能在医学领域的应用 – dxy-edit.pdf ├─02-1 医疗大数据与人工智能 – dxy.pdf ├─02-2 python与人工智能 – dxy.pdf ├─02-3 Python人工智能学习路线 – dxy.pdf ├─03-1 检查自动判定 – dxy .pdf ├─03-2 预后智能预测 – dxy.pdf ├─03-3 无监督文献解读 – dxy.pdf ├─03-4 无监督文献解读 – dxy.pdf ├─04-1 影像组学概述-dxy.pdf ├─04-1 影像组学概述-.pdf ├─04-2 影像组学流程-dxy.pdf ├─04-3 影像组学文章讲解.pdf ├─04-4 影像基因文章讲解.pdf ├─04-5 人工智能影像组学课题思路-dxy.pdf ├─文献+代码.zip (2)\第一章人工智能与影像组学在临床研究中的应用；目录中文件数:4个 ├─2. 人工智能、影像组学在医学研究领域的应用实例.mp4 ├─【答疑加餐】影像特征提取的其他解决方案与建议.mp4 ├─【试听】人工智能与影像组学是什么？在临床研究中有哪些应用？.mp4 ├─【试听】机器学习临床 SCI 思路解读.mp4 (3)\第三章课题设计文献思路：有监督学习与无监督学习？；目录中文件数:4个 ├─1. 有监督学习文献设计（一）：检查结果智能判定文章怎么做？.mp4 ├─2. 有监督学习文献设计（二）：疾病预后智能预测文章怎么做？.mp4 ├─3. 无监督学习的机器学习 SCI 解读（一）.mp4 ├─4. 无监督学习文献解读（二）.mp4 (4)\第二章轻松入门机器学习，搞定人工智能基础；目录中文件数:6个 ├─1. 理论基础：如何做人工智能机器学习研究？.mp4 ├─2. 工具基础：轻松入门 Python 与 Python 安装.mp4 ├─3. 有监督学习实操：用 Python 做机器学习代码演示.mp4 ├─4. 数据处理基础：数据预处理（特征工程）和数据降维.mp4 ├─5. 无监督学习实操：用 Python 做特征工程与数据降维代码演示.mp4 ├─6. 新手学习推荐：如何轻松入门 Python与人工智能研究.mp4 (5)\第四章实操：如何做影像组学文章？；目录中文件数:7个 ├─1. 轻松入门影像组学，认识影像组学特征.mp4 ├─2. 影像组学第一步：ROI 提取.mp4 ├─3. 影像组学第二步：特征提取（一）.mp4 ├─4. 影像组学进阶：特征提取（二）.mp4 ├─5. 影像组学 SCI 文献深度解读.mp4 ├─6. 影像基因组学 SCI 文献解读.mp4 ├─7. 实践建议：如何做好自己的影像组学与人工智能课题设计？.mp4

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01-28 12:01

深入了解和理解大数据Kafka分布式消息系统的体系架构和实现原理

深入了解和理解大数据Kafka分布式消息系统的体系架构和实现原理学习目标课程简介电信、移动、银行等大数据项目基本都开始启用开源的大数据架构和工具，例如Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Kafka、Solr、ElasticSearch、redis等。本次课程主要为大家详细讲解Kafka的体系架构和实现原理，深入了解和理解Kafka、了解Kafka诞生背景和特点、了解Kafka的体系架构、深入理解Kafka的三大组成Producer、Broker、Consumer、理解Kafka消息全流程过程、理解Kafka几大特性、了解Kafka Connect和相关管理工具、学习基础的实践应用操作

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02-18 08:40

Flink大数据电商用户行为分析实战大数据Flink理论与技术实战 Flink运行架构与部署

Flink大数据电商用户行为分析实战，课程围绕Flink理论+实战+项目三个重点进行展开教学，课程还配套的Flink的笔记资料和相关的代码，非常方便同学们学习和研究。FLink理论和实战部分，介绍了Flink快速上手和是实战部署，Flink运行架构和Flink DataStream API部分的详解教学，Flink窗口操作，Flink底层API，Flink状态管理，Flink容错机制及状态一致性，以及非常详尽的Flink电商用户行为分析项目，可以非常深入的理解和学习大数据Flink技术。 ===============课程目录=============== 0)；目录中文件数:2个 ├─Flink课程简介及视频目录.pdf ├─笔记资料代码.zip (1)\II_项目_电商用户行为分析；目录中文件数:32个 ├─047_电商用户行为分析_项目简介.mp4 ├─048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4 ├─049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4 ├─050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4 ├─051_电商用户行为分析_实时热门商品统计（一）.mp4 ├─052_电商用户行为分析_实时热门商品统计（二）.mp4 ├─053_电商用户行为分析_实时热门商品统计（三）.mp4 ├─054_电商用户行为分析_实时热门商品统计（四）Kafka测试.mp4 ├─055_电商用户行为分析_热门页面统计（上）.mp4 ├─056_电商用户行为分析_热门页面统计（下）.mp4 ├─057_电商用户行为分析_PV统计.mp4 ├─058_电商用户行为分析_UV统计.mp4 ├─059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（上）.mp4 ├─060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（中）.mp4 ├─061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（下）.mp4 ├─062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（上）.mp4 ├─063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（下）.mp4 ├─064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（上）.mp4 ├─065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（下）.mp4 ├─066_电商用户行为分析_登录失败检测（上）.mp4 ├─067_电商用户行为分析_登录失败检测（下）.mp4 ├─068_电商用户行为分析_CEP简介（上）.mp4 ├─069_电商用户行为分析_CEP简介（下）.mp4 ├─070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp4 ├─071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（上）.mp4 ├─072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（下）.mp4 ├─073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（上）.mp4 ├─074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（下）.mp4 ├─075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp4 ├─076_电商用户行为分析_实时对账（中）.mp4 ├─077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp4 ├─078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp4 (2)\I_理论_Flink基础；目录中文件数:46个 ├─001_Flink理论_Flink简介（一）.mp4 ├─002_Flink理论_Flink简介（二）.mp4 ├─003_Flink理论_Flink简介（三）应用场景.mp4 ├─004_Flink理论_Flink简介（四）流处理的演变.mp4 ├─005_Flink理论_Flink简介（五）Flink的特点.mp4 ├─006_Flink理论_Flink快速上手（上）批处理wordcount.mp4 ├─007_Flink理论_Flink快速上手（下）流处理wordcount.mp4 ├─008_Flink理论_Flink部署（上）基本配置和启动集群.mp4 ├─009_Flink理论_Flink部署（中）提交任务和测试.mp4 ├─010_Flink理论_Flink部署（下）命令行操作及其它部署方式.mp4 ├─011_Flink理论_Flink运行架构（一）运行时的组件和基本原理.mp4 ├─012_Flink理论_Flink运行架构（二）Slot和并行度.mp4 ├─013_Flink理论_Flink运行架构（三）数据流和执行图.mp4 ├─014_Flink理论_Flink运行架构（四）任务调度控制.mp4 ├─015_Flink理论_Flink DataStream API（一）环境和简单source.mp4 ├─016_Flink理论_Flink DataStream API（二）Kafka Source.mp4 ├─017_Flink理论_Flink DataStream API（三）自定义Source.mp4 ├─018_Flink理论_Flink DataStream API（四）基本转换算子.mp4 ├─019_Flink理论_Flink DataStream API（五）聚合算子.mp4 ├─020_Flink理论_Flink DataStream API（六）多流转换算子.mp4 ├─021_Flink理论_Flink DataStream API（七）UDF函数.mp4 ├─022_Flink理论_Flink DataStream API（八）Kafka Sink.mp4 ├─023_Flink理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink.mp4 ├─024_Flink理论_Flink DataStream API（十）ES Sink.mp4 ├─025_Flink理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink.mp4 ├─026_Flink理论_Flink Window API（上）概念和类型.mp4 ├─027_Flink理论_Flink Window API（下）API详解.mp4 ├─028_Flink理论_Flink时间语义.mp4 ├─029_Flink理论_Watermark.mp4 ├─030_Flink理论_Flink窗口操作（上）简单测试.mp4 ├─031_Flink理论_Flink窗口操作（中）事件时间测试.mp4 ├─032_Flink理论_Flink窗口操作（下）Window起始点.mp4 ├─033_Flink理论_Flink底层API（上）Process Function.mp4 ├─034_Flink理论_Flink底层API（中）Process Function编程示例.mp4 ├─035_Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4 ├─036_Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp4 ├─037_Flink理论_Flink状态管理（下）状态后端.mp4 ├─038_Flink理论_Flink状态编程（上）.mp4 ├─039_Flink理论_Flink状态编程（下）.mp4 ├─040_Flink理论_Flink容错机制（上）检查点.mp4 ├─041_Flink理论_Flink容错机制（中）检查点算法.mp4 ├─042_Flink理论_Flink容错机制（下）检查点配置.mp4 ├─043_Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp4 ├─044_Flink理论_Flink状态一致性（中）端到端状态一致性.mp4 ├─045_Flink理论_Flink状态一致性（下）Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4 ├─046_Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4

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03-29 06:46

大数据系统课程(零基础+入门+提升+项目)

课程介绍：如今随着环境的改变,也经常关注技术圈的发展,但自己适合的技术发展道路该怎么走,也算有个方向了. 但是技术有自己的发展周期,众所周知的很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不少的程序员也走出的自己的发展道路,有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title.

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03-29 07:43

大数据开发工程师完整版

课程介绍: 以就业为目标的应用型大数据开发体系课，带你从入门直达中级工程师岗位要求具备Java及数据库基础即可学习，为你架好大数据工程师的进阶阶梯 Java/Scala双语言教学，电商、直播、中台多个热点商用项目实战课程目录: 阶段一：走进大数据第1周学好大数据先攻克Linux 在步入大数据殿堂之前，先带领大家快速掌握大数据的必备技能：Linux的操作使用，为后面学习大数据技术打下坚实基础。预习资料传送门：http://suo.im/613aVS 提取码：bbbb 课程安排： 1、掌握Linux虚拟机的安装和配置 2、使用ScecureCRT连接Linux虚拟机 3、掌握Linux中常见高级命令(vi、wc、sort、date、jps、kill等命令)的使用 4、掌握Linux中三剑客(grep、sed、awk)的常见用法 5、掌握Linux的高级配置(ip、hostname、防火墙) 6、掌握Shell脚本的开发 7、掌握Shell中变量、循环和判断的使用 8、掌握Shell中的扩展内容 9、掌握Linux中crontab定时器的使用 10、了解认识什么是大数据 11、大数据产生的背景 12、大数据的4V特征 13、大数据的行业应用第2周大数据起源之初识Hadoop Hadoop是大数据开创者，引领者，学习大数据必经之路，本周带领大家了解Hadoop，以及Hadoop集群的安装部署。预习资料：http://suo.im/5SMmAO 提取码：bbbb 课程安排： 1、什么是Hadoop 2、Hadoop发行版介绍 3、Hadoop版本演变历史 4、Hadoop3.x的细节优化 5、Hadoop三大核心组件介绍 6、伪分布集群安装部署 7、分布式集群安装部署 8、Hadoop的客户端节点第3周 Hadoop之HDFS的使用通过生活场景"小明租房"案例引入HDFS核心架构，掌握HDFS的常见Shell操作以及Java代码操作，对以后实现海量数据的存储打下基础。课程安排： 1、生活场景引入："小明租房"案例一步一步引入Hadoop中的分布式存储架构 2、HDFS的Shell介绍 3、HDFS的常见Shell操作 4、HDFS案例实操 5、Java代码操作HDFS 第4周 Hadoop之HDFS核心进程剖析通过对HDFS中核心进程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode进行详细分析，帮助大家更好的理解HDFS的底层原理课程安排： 1、NameNode介绍 2、NameNode深入 3、SecondaryNameNode介绍 4、DataNode介绍 5、HDFS的回收站 6、HDFS的安全模式详解 7、实战：定时上传数据至HDFS 8、HDFS的高可用和高扩展机制分析第5周 Hadoop之初识MR 通过"计算扑克牌中的黑桃个数"案例引入MapReduce的思想，详细分析了MapReduce的执行流程，并且通过开发WordCount案例加深理解。课程安排： 1、MapReduce介绍 2、 MapReduce执行原理 3、实战：WordCount案例图解 4、实战：WordCount案例开发 5、MapReduce任务日志查看 6、停止Hadoop集群中的任务 7、MapReduce程序扩展阶段二：PB级离线数据计算分析方案第6周拿来就用的企业级解决方案详细分析了小文件的解决方案、数据倾斜的解决方案、YARN调度器的使用、以及Hadoop在CDH和HDP中的使用。课程安排： 1、小文件问题之SequenceFile 2、小文件问题之MapFile 3、案例：小文件存储和计算 4、数据倾斜问题分析 5、数据倾斜案例实战 6、YARN的基本情况介绍 7、YARN中的调度器分析 8、案例：YARN多资源队列配置和使用 9、Hadoop官方文档使用指北 10、Hadoop在CDH中的使用 11、Hadoop在HDP中的使用第7周 Flume从0到高手一站式养成记 Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据，在数据采集领域，属于中流砥柱，在这里通过原理、实战、监控、优化等层面对Flume进行学习。课程安排： 1、快速了解Flume 2、Flume的三大核心组件 3、Flume安装部署 4、Flume的Hello World 5、案例：采集文件内容上传至HDFS 6、Flume高级组件之Source Interceptors 7、Flume高级组件之Channel Selectors 8、Flume高级组件之Sink Processors 9、各种自定义组件 10、Flume优化 11、Flume进程监控第8周数据仓库Hive从入门到小牛频繁的开发MapReduce是非常繁琐的，并且很多业务人员是不懂代码的，如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢？Hive的横空出世，解决了这一难题。课程安排： 1、快速了解Hive 2、数据库和数据仓库的区别 3、Hive安装部署 4、Hive使用方式之命令行方式 5、Hive使用方式之JDBC方式 6、Set命令的使用 7、Hive的日志配置 8、Hive中数据库的操作 9、Hive中表的操作 10、Hive中数据类型的应用 11、Hive表类型之内部表+外部表 12、Hive表类型之内部分区表 13、Hive表类型之外部分区表 14、Hive表类型之桶表+视图 15、Hive数据处理综合案例 16、Hive高级函数之分组排序取TopN 17、Hive高级函数之行转列 18、Hive高级函数之列转行 19、Hive的排序函数 20、Hive的分组和去重函数 21、一个SQL语句分析 22、Hive的Web工具-HUE 阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战第9周 7天极速掌握Scala语言 Scala的函数式编程受到很多框架的青睐，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言，下面就带着大家7天极速掌握Scala语言。课程安排： 1、快速了解Scala 2、Scala环境安装配置 3、Scala中的变量和数据类型 4、Scala中的表达式和循环 5、Scala集合体系之Set+List+Map 6、Scala中的Array和Tuple 7、Scala中函数的使用 8、Scala面向对象之类的使用 9、Scala面向对象之对象和伴生对象 10、Scala面向对象之apply和main的使用 11、Scala面向对象之接口的使用 12、Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数的使用 13、Scala高级特性之模式匹配和隐式转换第10周 Spark快速上手 Spark是目前企业中应用最广泛的计算引擎，盘它！实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和Action算子使用，RDD持久化，共享变量使用，最后通过一个综合案例加深理解。课程安排： 1、快速了解Spark 2、Spark 集群安装部署(Standalone+ON YARN) 3、Spark工作原理分析 4、什么是RDD 5、Spark架构原理 6、Spark项目开发环境配置 7、WordCount代码开发(Java+Scala) 8、Spark任务的三种提交方式 9、Spark开启historyServer服务 10、创建RDD的三种方式 11、Transformation和Action介绍 12、Transformation操作开发实战 13、Action操作开发实战 14、RDD持久化原理 15、RDD持久化开发实战 16、共享变量之Broadcast Variable的使用 17、共享变量之Accumulator的使用 18、案例实战：TopN主播统计 19、面试题第11周 Spark性能优化的道与术通过对Spark中的宽依赖、窄依赖、Stage、Shuffle机制进行详细分析，加深对Spark的理解，以及对Spark中的checkpoint机制通过源码层面进行深度剖析。课程安排： 1、宽依赖和窄依赖 2、Stage的理解 3、Spark任务的三种提交模式 4、Shuffle介绍 5、三种Shuffle机制分析 6、checkpoint概述 7、checkpoint和持久化的区别 8、checkpoint代码开发和执行分析 9、checkpoint源码分析之写操作和读操作 10、Spark程序性能优化分析 11、高性能序列化类库Kryo的使用 12、持久化或者checkpoint 13、JVM垃圾回收调忧 14、提高并行度 15、数据本地化 16、算子优化 17、SparkSql快速上手使用 18、实战：SparkSQL实现TopN主播统计第12周综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓整合各个业务线数据，为各个业务系统提供统一&规范的数据出口。通过对项目的由来，需求、技术进行分析和选型，实现用户行为数据数仓开发。课程安排： 1、项目效果展示 2、项目的由来 3、什么是数据仓库 4、数据仓库基础知识 5、数据仓库分层 6、典型数仓系统架构分析 7、技术选型 8、整体架构设计 9、服务器资源规划 10、生成用户行为数据【客户端数据】 11、生成商品订单相关数据【服务端数据】 12、采集用户行为数据【客户端数据】 13、Sqoop安装部署 14、Sqoop之数据导入功能 15、Sqoop之数据导出功能 16、采集商品订单相关数据【服务端数据】 17、用户行为数据数仓开发之ods层开发 18、用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取 19、用户行为数据数仓开发之dwd层开发 20、用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取 21、用户行为数据数仓需求分析 22、用户行为数据数仓需求开发 23、用户行为数据数仓表和任务脚本总结第13周综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓基于商品订单数据开发数仓，详细分析了拉链表的由来和具体实现。使用数据可视化工具Zepplin实现数据展现，使用Azkaban调度器实现任务依赖调度。课程安排： 1、商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层 2、商品订单数据数仓需求分析与开发 3、什么是拉链表 4、如何制作拉链表 5、【实战】基于订单表的拉链表实现 6、拉链表的性能问题分析 7、商品订单数据数仓表和任务脚本总结 8、数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置 9、数据可视化之Zepplin的使用 10、任务调度之Crontab调度器的使用 11、任务调度之Azkaban的安装部署 12、任务调度之Azkaban提交独立任务 13、任务调度之Azkaban提交依赖任务 14、任务调度之在数仓中使用Azkaban 15、项目优化阶段四：高频实时数据处理方案第14周消息队列之Kafka从入门到小牛 Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列，非常适合海量数据的实时生产和消费，详细分析了Kafka的核心原理、代码实战、性能优化，以及Kafka的企业级应用。课程安排： 1、什么是消息队列 2、什么是Kafka 3、Zookeeper安装部署之单机模式和集群模式 4、 Kafka安装部署之单机模式和集群模式 5、Kafka中的生产者和消费者 6、案例：QQ群聊天 7、Broker扩展内容 8、Producer扩展内容 9、Consumer扩展内容 10、Topic+Partition+Message扩展内容 11、Kafka中的存储策略 12、Kafka中的容错机制 13、Java代码实现生产者代码 14、Java代码实现消费者代码 15、消费者代码扩展 16、Consumer消费Offset查询 17、Consumer消费顺序 18、Kafka的三种语义 19、Kafka参数调忧之JVM参数调忧 20、Kafka参数调忧之Replication参数调忧 21、Kafka参数调忧之Log参数调忧 22、Kafka Topic命名小技巧 23、Kafka集群监控管理工具(CMAK) 24、实战：Flume集成Kafka 25、实战：Kafka集群平滑升级第15周极速上手内存数据库Redis Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库，可以满足我们对海量数据的读写需求，在这里我们学习Redis中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性，达到快速上手使用。课程安排： 1、快速了解Redis 2、Redis的安装部署 3、Redis基础命令 4、Redis多数据库特性 5、Redis常用数据类型之String 6、Redis常用数据类型之Hash 7、Redis常用数据类型之List 8、Redis常用数据类型之Set 9、Redis常用数据类型之Sorted Set 10、案例：存储高一班的学员信息 11、Java代码操作Redis之单连接 12、Java代码操作Redis之连接池 13、提取RedisUtils工具类 14、Redis高级特性之expire 15、Redis高级特性之pipeline 16、Redis高级特性之info 17、Redis持久化之RDB 18、Redis持久化之AOF 19、Redis的安全策略 20、Redis监控命令-monitor 21、Redis架构演进过程第16周 Flink快速上手篇快速了解Flink的基本原理和核心特点，掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战，Flink中Standalone集群、ON YARN集群的安装部署，以及Flink中核心API的使用。课程安排： 1、快速了解Flink 2、Flink Streaming程序开发 3、Flink Batch程序开发 4、Flink Standalone集群安装部署 5、Flink ON YARN的第一种方式 6、Flink ON YARN的第二种方式 7、向集群中提交Flink任务 8、Flink核心API介绍 9、DataStream API之DataSource 10、DataStream API之Transformation 11、DataStream API之分区规则介绍 12、DataStream API之分区规则的使用 13、DataStream API之DataSink 14、DataSet API之DataSource 15、DataSet API之Transformation 16、DataSet API之DataSink 17、Table API 和 SQL介绍 18、创建TableEnvironment对象 19、TableAPI和SQL的使用 20、使用DataStream创建表 21、使用DataSet创建表 22、将表转换成DataStream 22、将表转换成DataSet 第17周 Flink高级进阶之路详细剖析Window和Time的使用，Watermark的实战应用，并行度的设置，Kafka Connector的具体应用，以及SparkStreaming的特性和使用。课程安排： 1、Window的概念和类型 2、TimeWindow的使用 3、CountWindow的使用 4、自定义Window的使用 5、Window中的增量聚合和全量聚合 6、Flink中的Time 7、Watermark的分析 8、开发Watermark代码 9、通过数据跟踪观察Watermark 10、Watermark+EventTime处理乱序数据 11、延迟数据的三种处理方式 12、在多并行度下的Watermark应用 13、Watermark案例总结 14、并行度介绍及四种设置方式 15、并行度案例分析 16、KafkaConsumer的使用 17、KafkaConsumer消费策略设置 18、KafkaConsumer的容错 19、KafkaProducer的使用 20、KafkaProducer的容错 21、SparkStreaming的WordCount程序开发 22、SparkStreaming整合Kafka 阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台第18周直播平台三度关系推荐V1.0 构建直播平台用户三度关系推荐系统，详细分析数据采集/数据分发/数据存储/数据计算/数据展现等功能，完整复现互联网企业大数据项目从0~1，从1~N的开发过程。课程安排： 1、项目介绍 2、项目需求分析 3、技术选型 4、整体架构设计 5、Neo4j快速上手使用 6、数据采集架构详细分析 7、数据来源分析 8、模拟产生数据 9、数据采集聚合 10、数据分发 11、数据落盘 12、数据计算核心指标详细分析与实现 13、三度关系推荐页面数据接入 14、三度关系推荐流程演示 15、项目代码双语支持 16、项目总结第19周直播平台三度关系推荐V2.0 分析V1.0架构存在的问题及弊端，重新设计整体架构方案，进行迭代优化，基于最新的架构方案重新实现核心功能代码，开发数据接口，优化数据传输逻辑，提高数据安全性。课程安排： 1、现有V1.0技术架构分析 2、V2.0技术架构设计 3、数据计算核心指标详细分析 4、历史粉丝关注数据初始化 5、实时维护粉丝关注数据 6、每天定时更新主播等级 7、每天定时更新用户活跃时间 8、每周一计算最近一月主播视频评级 9、每周一计算最近一月主播视频评级 10、三度关系列表数据导出到Redis 11、数据接口定义与开发 12、项目代码双语支持 13、项目总结第20周数据中台大屏掌握一线互联网企业数据中台构建流程，了解巨头企业的项目架构，理解巨型项目的思想。课程安排： 1、什么是中台 2、中台化主要解决的问题 3、中台的延伸 4、什么是数据中台 5、数据中台演进的四个阶段 6、数据中台需要具备三大能力 7、企业级数据中台架构分析

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01-23 02:30

企业级大数据集群与分布式案例实战课程 Hbase+Zookeeper+Mapreduce+Hadoop+Storm等

企业级大数据集群与分布式案例实战课程 Hbase+Zookeeper+Mapreduce+Hadoop+Storm等大数据技术已经成为企业获取海量数据和高效处理数据的必备工具，企业级大数据集群与分布式案例实战课程为我们进行了Hadoop集群技术的讲解，Hdfs分布式文件系统，Mapreduce框架与编程技术，zookeeper集群搭建与与应用案例实战技术，hadoop-HA集群部署，hbase高级核心技术，sqoop与storm大数据技术。课程内容非常干练，提炼了非常重要的核心的技术进行展开教学，进阶大数据的优秀工具课程。课程目录 1、大数据技术领域介绍及学习方法和发展规划.mp4 2、Hadoop的介绍及基本概念.mp4 3、Hadoop的必要性-1.mp4 4、Hadoop的必要性-2.mp4 5、Hadoop集群安装部署-linux服务器环境准备.mp4 6、Hadoop集群安装部署-hadoop安装部署及配置.mp4 7、Hadoop集群启动-手动启动.mp4 8、Hadoop集群启动-自动化脚本启动.mp4 9、Hadoop集群从单节点的伪分布式扩展为多节点分布式.mp4 10、Hdfs的功能体验及shell命令行操作.mp4 11、Hdfs分布式文件系统的基本工作机制及相关概念解析.mp4 12、Hdfs的JAVA客户端基本操作-1.mp4 13、Hdfs的JAVA客户端基本操作-2.mp4 14、Hdfs的JAVA客户端基本操作-3.mp4 15、Hdfs的JAVA客户端基本操作-4.mp4 16、Hdfs的JAVA客户端IO流操作.mp4 17、Hdfs读写数据流程.mp4 18、Hdfs中namenode管理元数据的机制.mp4 19、Hadoop的RPC框架运行机制.mp4 20、Hadoop的RPC框架应用示例-1.mp4 21、Hadoop的RPC框架应用示例-2.mp4 22、Mapreduce概念介绍.mp4 23、Mapreduce框架运行机制.mp4 24、Mapreduce运行机制的数据流程.mp4 25、wordcount的mapreduce逻辑实现流程.mp4 26、wordcount程序的mapper类实现.mp4 27、wordcount程序的reducer类实现.mp4 28、wordcount程序的job提交客户端实现.mp4 29、wordcount程序打包运行演示.mp4 30、流量汇总需求及mapreduce编程思路.mp4 31、流量汇总mapreduce程序的实现-1-hadoop序列化机制.mp4 32、流量汇总mapreduce程序的实现-2-mapper和reducer.mp4 33、流量汇总mapreduce程序打包执行及网页监控.mp4 34、分区汇总流量程序的思路及实现-1.mp4 35、分区汇总流量程序的思路及实现-2.mp4 36、分区汇总流量程序的执行及分区数与reducetask数的关系.mp4 37、流量汇总并按流量大小倒序排序的代码实现.mp4 38、流量汇总并按流量大小倒序排序的代码实现.mp4 39、mapreduce程序的本地运行模式及debug.mp4 40、mapreduce框架中的shuffle机制详解.mp4 41、YARN的基本概念--MR程序提交的流程.mp4 42、YARN的工作机制--MR程序运行流程.mp4 43、YARN的工作机制及特性总结.mp4 44、mapreduce程序运行并发度--reduce并发度.mp4 45、mapreduce程序运行并发度--数据切片的思考.mp4 46、mapreduce程序运行并发度--maptask决定机制.mp4 47、mapreduce编程练习之共同好友-需求解析.mp4 48、mapreduce编程练习之共同好友-思路分析.mp4 49、mapreduce编程练习之共同好友--步骤1实现.mp4 50、mapreduce编程练习之共同好友--步骤2实现.mp4 51、mapreduce编程练习之连表查询--需求分析.mp4 52、mapreduce编程练习之连表查询--mapper的实现.mp4 53、mapreduce编程练习之连表查询--reducer的实现.mp4 54、zookeeper简介.mp4 55、mapreduce编程练习之连表查询--reduce端join的缺点.mp4 56、mapreduce编程练习之连表查询--map端join的思想.mp4 57、mapreduce编程练习之连表查询--map端join的mapper实现.mp4 58、mapreduce编程练习之倒排索引--需求说明.mp4 59、mapreduce编程练习之倒排索引--编程思路.mp4 60、mapreduce编程练习之倒排索引--步骤1的实现.mp4 61、mapreduce编程练习之倒排索引--步骤2的实现.mp4 62、mapreduce编程练习之倒排索引--多job串联执行的实现.mp4 63、zookeeper集群搭建--集群组件介绍.mp4 64、zookeeper集群搭建--配置文件修改.mp4 65、zookeeper集群搭建--集群启动及可靠性测试.mp4 66、zookeeper的功能.mp4 67、zookeeper的命令行客户端使用及功能测试.mp4 68、zookeeper的java客户端初步使用.mp4 69、zookeeper的java客户端创建znode.mp4 70、zookeeper的java客户端获取及修改znode数据.mp4 71、zookeeper的java客户端删除znode节点.mp4 72、zookeeper的java客户端监听器的使用.mp4 73、zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-实现思路.mp4 74、zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-服务端实现.mp4 75、zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-客户端实现.mp4 76、zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-运行测试.mp4 77、zookeeper应用案例——分布式锁-实现思路.mp4 78、zookeeper应用案例——分布式锁-主体逻辑.mp4 79、zookeeper应用案例——分布式锁-主体逻辑2.mp4 80、zookeeper应用案例——分布式锁-代码实现-1.mp4 81、zookeeper应用案例——分布式锁-代码实现-2-运行测试.mp4 82、hadoop-HA机制的实现原理-1.mp4 83、hadoop-HA机制的实现原理-2.mp4 84、hadoop-HA集群部署-服务器环境准备.mp4 85、hadoop-HA集群部署-zookeeper部署及ha配置要点.mp4 86、hadoop-HA集群部署-配置文件修改-1.mp4 87、hadoop-HA集群部署-配置文件修改-2.mp4 88、hadoop-HA集群部署-初始化及启动.mp4 89、hadoop-HA集群的使用和HA特性测试.mp4 90、hbase数据库简介.mp4 91、hbase集群结构.mp4 92、hbase集群部署与测试.mp4 93、hbase命令行客户端简单使用.mp4 94、hbase表结构与传统数据库表结构的对比.mp4 95、hbase命令行客户端创建表和插入数据及表的排序特性.mp4 96、hbase命令行客户端get查询命令.mp4 97、hbase命令行客户端管理名称空间.mp4 98、hbase客户端api--建表.mp4 └99、hbase客户端api-数据插入.mp4 100、hbase客户端api-数据删除.mp4 101、hbase客户端api-数据更新.mp4 102、hbase客户端api--查询数据--Get.mp4 103、hbase客户端api--查询数据--Scan.mp4 104、hbase客户端api--过滤器查询.mp4 105、hbase分布式存储机制简介.mp4 106、hive的安装和建表语句.mp4 107、hive的设计思想和技术架构.mp4 108、hive如何往表中导入数据.mp4 109、hive中的内部表和外部表的区别.mp4 110、hive的元数据库配置.mp4 111、sqoop的安装配置.mp4 112、sqoop导入数据的最基本用法.mp4 113、sqoop导入数据到hdfs的高级用法.mp4 114、sqoop导入数据到hive及导出数据.mp4 115、storm实时流式计算系统简介.mp4 116、storm实时流式计算系统的工作机制.mp4 117、storm集群的配置和部署.mp4 118、storm集群的部署及动态增加节点.mp4 119、storm编程的基本概念-topo-spout-bolt.mp4 120、storm编程的基本概念-2.mp4 121、storm编程接口--spout的结构.mp4 122、storm编程案例--spout组件实现.mp4 123、storm编程案例--bolt组件A-实现.mp4 124、storm编程案例--bolt组件B-实现.mp4 125、storm编程案例--提交topo的客户端.mp4 126、storm编程案例--网站访问来源实时统计--需求.mp4 127、storm编程案例--网站访问来源实时统计--代码实现.mp4

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08-04 06:46

P7级Flink大数据精华实战从Flink大规模集群部署到Flink性能优化 Flink超级实战课程

P7级Flink大数据精华实战从Flink大规模集群部署到Flink性能优化 Flink超级实战课程 P7级Flink大数据精华实战课程分为四个部分依次进阶的进行教学，从初识Flink及计算框架教学，到全面的FlinkOnYarn集群提交与部署，随后转而深入的进行Flink常用API教学。在后半程的课程中，讲师又对Flink中的Watermark、Flink的CheckPoint案例及Flink底层技术进行了探讨，在课程收尾的核心部分进行了全面的优化技术指南教学，包括了网络、内存、监控等方面的优化技术，让Flink技术更加全面的呈现给同学们。 ===============课程目录=============== (1)\Flink课程-第一阶段 (2)\Flink课程-第三阶段 (3)\Flink课程-第二阶段 (4)\Flink课程-第四阶段 (5)\Flink课程-第一阶段\01资料； ├─flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz (6)\Flink课程-第一阶段\02视频； ├─01初识Flink之Flink的定义.mp4 ├─02初识Flink之Flink的有状态计算.mp4 ├─03初识Flink之Flink的用户和使用场景.mp4 ├─04初识Flink之Flink的特点和优势.mp4 ├─05初识Flink之Flink和其他计算框架的对比.mp4 ├─06Flink的第一个案例.mp4 ├─07Flink的独立模式的安装和部署.mp4 ├─08FlinkOnYarn集群提交1.mp4 ├─09FlinkOnYarn集群提交2.mp4 ├─10FlinkOnYarn集群的HA.mp4 ├─11Flink并行度和Slot的相关概念.mp4 (7)\Flink课程-第一阶段\03笔记；目录中文件数:1个 ├─大数据技术之Flink教案2.docx (8)\Flink课程-第一阶段\04代码；目录中文件数:1个 ├─TeacherFlink.zip (9)\Flink课程-第三阶段\01资料；目录中文件数:0个 (10)\Flink课程-第三阶段\02文档；目录中文件数:0个 (11)\Flink课程-第三阶段\03视频；目录中文件数:13个 ├─01Flink的底层api-ProcessFunction.mp4 ├─02Flink的状态.mp4 ├─03Flink的CheckPoint原理.mp4 ├─04Flink的CheckPoint案例.mp4 ├─05Flink的CheckPoint案例执行.mp4 ├─06Flin的savePoint.mp4 ├─07Flin中Window的分类.mp4 ├─08Flink中Window的API(一).mp4 ├─09Flink中Window的API(二).mp4 ├─10Flink中的窗口聚合函数.mp4 ├─11Flink中时间语义.mp4 ├─12Flink中的Watermark原理.mp4 ├─13Flink中Watermark案例.mp4 (12)\Flink课程-第三阶段\04代码；目录中文件数:1个 ├─TeacherFlink4.zip (13)\Flink课程-第二阶段\01资料；目录中文件数:1个 ├─flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-9.0.jar (14)\Flink课程-第二阶段\02文档；目录中文件数:0个 (15)\Flink课程-第二阶段\03视频；目录中文件数:18个 ├─01Flink常用API之DataStream的编程模型.mp4 ├─02Flink常用API之HDFS文件Source.mp4 ├─03Flink常用API之Collection的Source.mp4 ├─04Flink常用API之Kafka的Source第一种.mp4 ├─05Flink常用API之Kafka的Source第二种.mp4 ├─10Flink常用API之Kafka的Sink第二种(2).mp4 ├─11Flink常用API之自定义的Sink.mp4 ├─12Flink常用API之转换算子的Map和FlatMap算子.mp4 ├─13Flink常用API之转换算子的Filter到聚合算子.mp4 ├─14Flink常用API之转换算子的Union算子.mp4 ├─15Flink常用API之转换算子的Connect算子.mp4 ├─16Flink常用API之转换算子的Split算子.mp4 ├─17Flink常用API之转换算子的函数类(1).mp4 ├─18Flink常用API之转换算子的函数类(2).mp4 ├─6Flink常用API之HDFS的Sink.mp4 ├─7Flink常用API之Redis的Sink.mp4 ├─8Flink常用API之Kafka的Sink第一种.mp4 ├─9Flink常用API之Kafka的Sink第二种(1).mp4 (16)\Flink课程-第二阶段\04代码；目录中文件数:2个 ├─TeacherFlink02.zip ├─TeacherFlink3.zip (17)\Flink课程-第四阶段\01资料；目录中文件数:0个 (18)\Flink课程-第四阶段\02文档；目录中文件数:0个 (19)\Flink课程-第四阶段\03视频；目录中文件数:27个 ├─69Flink的Time详解之AllowedLateness理论.mp4 ├─70Flink的Time详解之AllowedLateness案例(1).mp4 ├─71Flink的Time详解之AllowedLateness案例(2).mp4 ├─72Flink的Time详解之复习总结.mp4 ├─73TableAPI和SQL之新版本介绍.mp4 ├─74TableAPI和SQL之创建TableEnvironment.mp4 ├─75TableAPI和SQL之创建Table(1).mp4 ├─76TableAPI和SQL之创建Table(2).mp4 ├─77TableAPI和SQL之修改字段和过滤查询.mp4 ├─78TableAPI和SQL之分组聚合和UDF.mp4 ├─79TableAPI和SQL之Window和时间语义(1).mp4 ├─80TableAPI和SQL之Window和时间语义(2).mp4 ├─81TableAPI和SQL之SQL语句执行1.mp4 ├─82TableAPI和SQL之SQL语句滚动Window的写法.mp4 ├─83TableAPI和SQL之SQL语句滑动Window的写法.mp4 ├─84TableAPI和SQL复习总结.mp4 ├─85Flink的CEP编程之CEP的相关概念.mp4 ├─86Flink的CEP编程之Pattern定义.mp4 ├─87Flink的CEP编程之Pattern检测和选择结果.mp4 ├─88Flink的CEP编程之CEP案例(1).mp4 ├─89Flink的CEP编程之CEP案例(2).mp4 ├─90Flink的CEP编程之复习总结.mp4 ├─91Flink性能优化之CheckPoint页面监控.mp4 ├─92Flink性能优化之Flink内存优化.mp4 ├─93Flink性能优化之网络缓存优化和复习总结.mp4 ├─94Flink常见的面试题汇总讲解(1).mp4 ├─95Flink常见的面试题汇总讲解(2).mp4 (20)\Flink课程-第四阶段\04代码；目录中文件数:1个 ├─TeacherFlink5.zip

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03-29 07:55

谷粒学院-大数据Flink从入门到实战（2020升级版）

课程介绍：本课程主要分为两大部分：Flink理论基础和基于Flink的电商用户行为分析项目实战。第一部分：Flink基础理论的讲解，以Flink 1.10.1版本为例，涉及到各种重要概念、原理和API的用法，并且会有大量的示例代码实现；第二部分：以电商作为业务应用场景，以Flink作为分析框架，介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。

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03-29 07:54

Hive+Python+Sqoop+HDFS大数据统计与可视化系统系列视频课程

本课程基于企业大数据可视化项目，全方位、全流程讲解大数据项目的业务流程、架构设计、安装部署、数据统计、任务调度和web可视化交互设计。具备一定的Python基础，对web有基本了解，熟悉Linux基本命令，希望投身大数据统计方向的朋友

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11-24 06:43

大数据实时项目从架构设计到实战部署大数据项目分析与可视化实现

大数据实时项目从架构设计到实战部署大数据项目分析与可视化实现课程目录 ├─01大数据技术之实时项目-课程概述及数据采集.docx ├─02大数据技术之实时项目-ElasticSearch.docx ├─03大数据技术之实时项目-需求一日活.docx ├─04大数据技术之实时项目-需求二首单分析(ods+dwd).docx ├─05大数据技术之实时项目-需求三订单明细实付金额分摊及交易额统计(dws).docx ├─06大数据技术之实时项目-ClickHouse.docx ├─07大数据技术之实时项目-需求四ADS聚合及可视化(ads).docx ├─MyBatis.txt ├─实付分摊分析思路.txt ├─实时.bmpr (2)\2.资料；目录中文件数:3个 ├─dw-chart.rar ├─gmall2020.sql ├─双流Join使用缓存解决数据丢失参考.scala (3)\3.代码；目录中文件数:1个 ├─gmall0421-parent.rar (4)\4.视频；目录中文件数:0个 (5)\2.资料\01-模拟器(用户行为)；目录中文件数:5个 ├─application.properties ├─gmall2020-mock-log-2020-05-10.jar ├─logback.xml ├─path.json ├─模拟器源码（感兴趣可以看一下）.rar (6)\2.资料\02-工具；目录中文件数:5个 ├─canal.deployer-1.1.4.tar.gz ├─maxwell-1.25.0.tar.gz ├─nginx-1.12.2.tar.gz ├─squirrel-sql-3.9.1.zip ├─squirrel驱动配置图.png (7)\2.资料\03-模拟器(数据库)；目录中文件数:3个 ├─application.properties ├─gmall2020-mock-db-2020-05-18.jar ├─记得修改mysql地址，建议用户个数只保留100个 (8)\2.资料\04-ClickHouse；目录中文件数:4个 ├─clickhouse-client-20.4.5.36-2.noarch.rpm ├─clickhouse-common-static-20.4.5.36-2.x86_64.rpm ├─clickhouse-common-static-dbg-20.4.5.36-2.x86_64.rpm ├─clickhouse-server-20.4.5.36-2.noarch.rpm (9)\4.视频\day01；目录中文件数:13个 ├─00实时项目_需求介绍.avi ├─01实时项目_离线和实时架构对比.avi ├─02实时项目_模拟数据生成jar包说明.avi ├─03实时项目_日志采集模块搭建.avi ├─04实时项目_Controller接收数据并对其进行处理.avi ├─05实时项目_请求方式介绍以及RestfulAPI介绍.avi ├─06实时项目_通过logback对日志进行落盘.avi ├─07实时项目_保存日志到kafka.avi ├─08实时项目_打包日志服务到单台Linux.avi ├─09实时项目_反向代理架构介绍.avi ├─10实时项目_Nginx介绍.avi ├─11实时项目_使用Nginx反向代理发送请求到不同的日志服务器.avi ├─12实时项目_编写启动Nginx以及日志服务脚本.avi (10)\4.视频\day02；目录中文件数:15个 ├─00实时项目_日活需求介绍.avi ├─01实时项目_ElasticSearch介绍.avi ├─02实时项目_倒排索引.avi ├─03实时项目_ElasticSearch和lucene等关系.avi ├─04实时项目_ElasticSearch安装.avi ├─05实时项目_ES集群启动及测试.avi ├─06实时项目_Kibana安装以及配置.avi ├─07实时项目_上午内容回顾.avi ├─08实时项目_ES中基本概念.avi ├─09实时项目_ESAPI（索引操作）.avi ├─10实时项目_ESAPI（文档创建查询和删除）.avi ├─11实时项目_ESAPI（替换文档幂等性）.avi ├─12实时项目_ESAPI（更新文档及批处理）.avi ├─13实时项目_ESAPI（分词查询）.avi ├─14实时项目_ESAPI（精准查询和容错查询）.avi (11)\4.视频\day03；目录中文件数:17个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_ESAPI（过滤）.avi ├─02实时项目_ESAPI（范围过滤，排序，分页，高亮）.avi ├─03实时项目_ESAPI（聚合）.avi ├─04实时项目_分词器介绍.avi ├─05实时项目_自定义词库（本地）.avi ├─06实时项目_自定义词库（远程）.avi ├─07实时项目_mapping（自动定义）.avi ├─08实时项目_mapping（手动定义）.avi ├─09实时项目_上午内容回顾.avi ├─10实时项目_别名.avi ├─11实时项目_索引模板.avi ├─12实时项目_Idea操作ES的model创建.avi ├─13实时项目_Idea操作ES获取连接对象.avi ├─14实时项目_Idea操作ES向Index中插入数据.avi ├─15实时项目_根据文档id从索引中查询数据.avi ├─16实时项目_按照条件从索引中查询数据.avi (12)\4.视频\day04；目录中文件数:12个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_按照条件从索引中查询数据.avi ├─02实时项目_日活需求介绍.avi ├─03实时项目_创建读取配置文件的工具类.avi ├─04实时项目_创建读取Kafka数据的工具类.avi ├─05实时项目_创建获取Jedis的工具类.avi ├─06实时项目_上午内容回顾.avi ├─07实时项目_功能1从kafka中读取数据.avi ├─08实时项目_功能2通过Redis去重实现方式1.avi ├─09实时项目_功能2通过Redis去重实现方式2.avi ├─10实时项目_功能3向ES中保存数据的业务代码.avi ├─11实时项目_ES批量插入实现.avi (13)\4.视频\day05；目录中文件数:12个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_Kafka回顾1.avi ├─02实时项目_Kafka回顾2.avi ├─03实时项目_精准一次性消费.avi ├─04实时项目_手动提交偏移量+幂等性处理分析.avi ├─05实时项目_从Redis中获取偏移量.avi ├─06实时项目_上午内容回顾.avi ├─07实时项目_根据偏移量读取Kafka数据并记录读取到的偏移量.avi ├─08实时项目_保存偏移量到Redis并整体测试.avi ├─09实时项目_幂等性实现.avi ├─10实时项目_利用Kibana创建柱状图.avi ├─11实时项目_Kibana数据可视化.avi (14)\4.视频\day06；目录中文件数:17个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_接口发布概述.avi ├─02实时项目_数据格式以及访问路径介绍.avi ├─03实时项目_搭建项目结构.avi ├─04实时项目_获取日活总数service接口实现.avi ├─05实时项目_发布日活总数接口.avi ├─06实时项目_获取日活分时值service接口实现.avi ├─07实时项目_发布分时值接口.avi ├─08实时项目_dw_chart可视化调用接口.avi ├─09实时项目_日活内容总结.avi ├─10实时项目_首单分析业务介绍.avi ├─11实时项目_canal工作原理.avi ├─12实时项目_binlog介绍.avi ├─13实时项目_MySQL准备工作.avi ├─14实时项目_canal的安装.avi ├─15实时项目_单机版.avi ├─16实时项目_canal高可用.avi (15)\4.视频\day07；目录中文件数:12个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_canalODS分析.avi ├─02实时项目_canalODS从kafka读取数据.avi ├─03实时项目_canalODS层实现.avi ├─04实时项目_Maxwell安装.avi ├─05实时项目_Canal和Maxwell对比.avi ├─06实时项目_MaxwellODS层实现.avi ├─07实时项目_是否为首单业务分析.avi ├─08实时项目_Hbase回顾.avi ├─09实时项目_squirrel工具使用.avi ├─10实时项目_封装从Phoenix查询数据的工具类.avi ├─xx实时项目_.avi (16)\4.视频\day08；目录中文件数:10个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_判断是否首单方案2.avi ├─02实时项目_保存用户状态到Hbase.avi ├─03实时项目_同批次状态修正.avi ├─04实时项目_上午内容回顾.avi ├─05实时项目_首单需求分析.avi ├─06实时项目_省份维度表准备.avi ├─07实时项目_用户维度表准备.avi ├─08实时项目_Maxwell初始化维度数据.avi ├─09实时项目_维度数据初始化测试.avi (17)\4.视频\day09；目录中文件数:14个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_订单处理类代码回顾.avi ├─02实时项目_订单和省份维度关联方案1.avi ├─03实时项目_订单和省份维度关联方案2.avi ├─04实时项目_订单和用户维度的关联.avi ├─05实时项目_将订单信息保存到ES.avi ├─06实时项目_通过Kibana进行可视化展示.avi ├─07实时项目_上午内容回顾以及后续课程介绍.avi ├─08实时项目_订单明细数据的准备.avi ├─09实时项目_处理商品、品牌、品类、Spu维度数据.avi ├─10实时项目_订单明细和商品宽表进行关联.avi ├─11实时项目_测试各维度数据初始化以及和订单明细的关联情况.avi ├─12实时项目_将订单和订单明细数据写入到Kafka的DWD层.avi ├─13实时项目_定义OrderWideApp讲解双流join概念.avi (18)\4.视频\day10；目录中文件数:12个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_双流join处理方式1（缓存思路）.avi ├─02实时项目_双流join处理方式2（滑窗+去重）.avi ├─03实时项目_双流join代码实现.avi ├─04实时项目_实付金额分摊思路.avi ├─05实时项目_实付分摊金额思路讲解.avi ├─06实时项目_实付分摊代码实现.avi ├─07实时项目_上午内容回顾.avi ├─08实时项目_实付分摊测试.avi ├─09实时项目_ClickHouse介绍.avi ├─10实时项目_ClickHouse单机安装.avi ├─11实时项目_ClickHouse数据类型.avi (19)\4.视频\day11；目录中文件数:13个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_表引擎.avi ├─02实时项目_二级索引.avi ├─03实时项目_TTL设置字段或者表生命周期.avi ├─04实时项目_ReplacingMergeTree.avi ├─05实时项目_SummingMergeTree.avi ├─06实时项目_SQL操作.avi ├─07实时项目_副本.avi ├─08实时项目_分片介绍.avi ├─09实时项目_3个分片2个副本集群.avi ├─10实时项目_搭建3个节点的分片集群.avi ├─11实时项目_写入数据到ClickHouse.avi ├─12实时项目_保存测试.avi (20)\4.视频\day12；目录中文件数:10个 ├─00实时项目_内容回顾.avi ├─01实时项目_发布接口架构介绍.avi ├─02实时项目_查询交易额Mapper层处理以及SQL.avi ├─03实时项目_mapper接口以及映射文件的编写.avi ├─04实时项目_service接口以及实现类.avi ├─05实时项目_controller实现及测试.avi ├─06实时项目_上午内容回顾.avi ├─07实时项目_ADS层聚合思路.avi ├─08实时项目_封装从MySQL读数据和偏移量的工具类并将OrderWide数据写回Kafka.avi ├─09实时项目_ADS层写入.avi (21)\4.视频\day13；目录中文件数:6个 ├─00实时项目_发布品牌数据接口.avi ├─01实时项目_DataV数据展示.avi ├─02实时项目_总结（日活）.avi ├─03实时项目_总结（订单）.avi ├─04实时项目_万年分享.avi ├─05实时项目_鸿鹏分享.avi (22)\2.资料\02-工具\elasticsearch相关；目录中文件数:3个 ├─elasticsearch-6.6.0.tar.gz ├─elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip ├─kibana-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz

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