2020年最新尚硅谷大数据11月整理
课程简介简单目录资源下载相关文章
课程简介
这个课程蛮全的，我把各位大佬分享的给糅了一下，也不管了，那么多东西我看下目录，没有一年半载别想看完。大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，
业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战，
覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习，
尚硅谷大咖讲师+企业导师联合授课，培养中国更”出彩”的大数据工，
现在是休息。
主要有以下一些东西：
数据采集平台项目
项目简介本项目主要讲解大数据技术中的数据采集技术，作为大数据的开源活水，教你从头搭建高并发、高可靠、可扩展的海量日志采集系统，供离线和在线数据分析系统使用。
离线数据仓库项目
项目简介该项目以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，紧跟大数据主流需求，对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，让你迅速成长，获取最前沿的技术经验。
风险控制项目
项目简介使用Flink框架计算各种电商网站指标，如滑动窗口TopN，日志流量统计。使用Flink框架做风控，例如监控订单失效、 恶意登录等需求。
推荐和机器学习项目
项目简介尚硅谷打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。
用户画像项目
项目简介用数字化的标签描述用户个性特征、勾画目标用户，用以联系用户诉求与设计方向。
在线教育项目实战
项目简介该项目基于洋葱教育的实际业务场景，带你从0到1搭建实现数据采集系统、离线指标统计、实时计算以及用户画像等各种实际企业需求场景。紧跟企业前沿新技术，项目在手，天下你有。
实时数仓项目实战
项目简介该项目采用某在线教育公司的脱敏数据，参考美团、OPPO、知乎等大数据实时数仓项目架构，大家当前主流的实时数仓项目。授课方式采用讲练结合的方式，筛选出多个经典需求要求学生独立完成，在项目完成过程中，让学生从大数据项目的搭建到需求的实现与展示全方位的了解大数据生态，获取宝贵的项目实战经验。
简单目录
目录：/2020年8月 尚硅谷大数据 [154.6K]
01，JavaSE、MySQL
02，Linux
03，Shell
04，Hadoop
05，Zookeeper
06，HA
07，hive
08，flume
09，kafka
10，Hbase
11，Azkaban
12，离线数仓项目
13，Scala
14，Spark
15，实时数仓项目
16，Flink
17，在线教育项目2.0
18，面试大保健
19，CDH6.3.2项目实战
zfdev_tree.txt [154.6K]
这个比较全，留给大家检索用
目录：/2020年8月 尚硅谷大数据 [135.1G]
01，JavaSE、MySQL [24.5G]
02.MySQL高级 [692.6M]
01-尚硅谷-Linux-回顾.mp4 [71.1M]
02-尚硅谷-MySQL高级-安装前检查.mp4 [23.4M]
03-尚硅谷-MySQL高级-将rpm包上传到Linux的opt目录中.mp4 [15.8M]
04-尚硅谷-MySQL高级-完成Linux中MySQL的安装.mp4 [37.7M]
05-尚硅谷-MySQL高级-设置字符集.mp4 [22.6M]
06-尚硅谷-MySQL高级-远程连接Linux中的MySQL.mp4 [64.3M]
07-尚硅谷-MySQL高级-索引简介.mp4 [53.7M]
08-尚硅谷-MySQL高级-BTree和B+Tree的区别.mp4 [129.3M]
09-尚硅谷-MySQL高级-Explain简介.mp4 [31M]
10-尚硅谷-MySQL高级-准备50万条数据.mp4 [61.6M]
11-尚硅谷-MySQL高级-优化分析-两个法则.mp4 [78.8M]
12-尚硅谷-MySQL高级-优化分析-索引失效的情况.mp4 [87.1M]
13-尚硅谷-MySQL高级-MySQL逻辑架构.mp4 [16.1M]
Java核心 [16.5G]
01_尚硅谷大数据技术之JavaWEB [343B]
1.笔记
2.资料
3.代码
4.视频
课程描述.txt [343B]
02_尚硅谷大数据技术之Maven [333B]
1.笔记
2.资料
3.代码
4.视频
课程描述.txt [333B]
03_尚硅谷大数据技术之SpringBoot+SSM [0B]
1.笔记
3.代码
4.视频
04_尚硅谷大数据技术之Linux [0B]
1.笔记
2.资料
3.代码
4.视频
05_尚硅谷大数据技术之Redis [286B]
课件+源码+工具
Redis视频
观看必读.txt [286B]
06_尚硅谷大数据技术之MySQL高级 [2.5G]
尚硅谷MySQL高级_思维导图.pdf [25.4M]
视频1.zip [1.3G]
视频2.zip [1.1G]
资料.zip [62.2M]
07_尚硅谷大数据技术之JVM [0B]
笔记
视频
08_尚硅谷大数据技术之JUC [0B]
笔记
代码
视频
09_尚硅谷大数据技术之SVN [0B]
笔记
视频
资料
10_尚硅谷大数据技术之Git&GitHUP [7.1G]
安装程序.zip [4.5G]
视频.zip [2.6G]
资料.zip [2.8M]
尚硅谷_互联网大厂高频重点面试题（第2季） [6.8G]
01_本课程前提要求和说明.avi [37.5M]
02_volatile是什么.avi [35.6M]
03_JMM内存模型之可见性.avi [95.3M]
04_可见性的代码验证说明.avi [79.3M]
05_volatile不保证原子性.avi [79.8M]
06_volatile不保证原子性理论解释.avi [79.8M]
07_volatile不保证原子性问题解决.avi [52.6M]
08_volatile指令重排案例1.avi [69.7M]
09_volatile指令重排案例2.avi [71M]
10_单例模式在多线程环境下可能存在安全问题.avi [42.5M]
11_单例模式volatile分析.avi [76.2M]
12_CAS是什么.avi [93M]
13_CAS底层原理-上.avi [149.1M]
14_CAS底层原理-下.avi [82.2M]
15_CAS缺点.avi [30.3M]
16_ABA问题.avi [49.1M]
17_AtomicReference原子引用.avi [49M]
18_AtomicStampedReference版本号原子引用.avi [20.6M]
19_ABA问题的解决.avi [119.9M]
20_集合类不安全之并发修改异常.avi [118.2M]
21_集合类不安全之写时复制.avi [91.8M]
22_集合类不安全之Set.avi [41.2M]
23_集合类不安全之Map.avi [17.3M]
24_TransferValue醒脑小练习.avi [65.2M]
25_java锁之公平和非公平锁.avi [54.9M]
26_java锁之可重入锁和递归锁理论知识.avi [36.8M]
27_java锁之可重入锁和递归锁代码验证.avi [105.8M]
28_java锁之自旋锁理论知识.avi [40.6M]
29_java锁之自旋锁代码验证.avi [78.3M]
30_java锁之读写锁理论知识.avi [33.9M]
31_java锁之读写锁代码验证.avi [130.4M]
32_CountDownLatch.avi [112.4M]
33_CyclicBarrierDemo.avi [37.4M]
34_SemaphoreDemo.avi [50.8M]
35_阻塞队列理论.avi [22.9M]
36_阻塞队列接口结构和实现类.avi [91.4M]
37_阻塞队列api之抛出异常组.avi [35.1M]
38_阻塞队列api之返回布尔值组.avi [14.6M]
39_阻塞队列api之阻塞和超时控制.avi [29.1M]
40_阻塞队列之同步SynchronousQueue队列.avi [29.5M]
41_线程通信之生产者消费者传统版.avi [94.9M]
42_Synchronized和Lock有什么区别.avi [75.8M]
43_锁绑定多个条件Condition.avi [50.7M]
44_线程通信之生产者消费者阻塞队列版.avi [138.6M]
45_Callable接口.avi [173.1M]
46_线程池使用及优势.avi [59.2M]
47_线程池3个常用方式.avi [102.1M]
48_线程池7大参数入门简介.avi [50.9M]
49_线程池7大参数深入介绍.avi [127.9M]
50_线程池底层工作原理.avi [79.7M]
51_线程池的4种拒绝策略理论简介.avi [26.8M]
52_线程池实际中使用哪一个.avi [49.8M]
53_线程池的手写改造和拒绝策略.avi [79.6M]
54_线程池配置合理线程数.avi [34.8M]
55_死锁编码及定位分析.avi [100.1M]
56_JVMGC下半场技术加强说明和前提知识要求.avi [24.8M]
57_JVMGC快速回顾复习串讲.avi [49.7M]
58_谈谈你对GCRoots的理解.avi [110.4M]
59_JVM的标配参数和X参数.avi [28.9M]
60_JVM的XX参数之布尔类型.avi [55.4M]
61_JVM的XX参数之设值类型.avi [57.8M]
62_JVM的XX参数之XmsXmx坑题.avi [30.2M]
63_JVM盘点家底查看初始默认值.avi [54.1M]
64_JVM盘点家底查看修改变更值.avi [87.4M]
65_堆内存初始大小快速复习.avi [33.3M]
66_常用基础参数栈内存Xss讲解.avi [64.5M]
67_常用基础参数元空间MetaspaceSize讲解.avi [62.4M]
68_常用基础参数PrintGCDetails回收前后对比讲解.avi [137.3M]
69_常用基础参数SurvivorRatio讲解.avi [46.4M]
70_常用基础参数NewRatio讲解.avi [41.7M]
71_常用基础参数MaxTenuringThreshold讲解.avi [44.2M]
72_强引用Reference.avi [30.3M]
73_软引用SoftReference.avi [40.1M]
74_弱引用WeakReference.avi [24M]
75_软引用和弱引用的适用场景.avi [21.6M]
76_WeakHashMap案例演示和解析.avi [52.7M]
77_虚引用简介.avi [27.5M]
78_ReferenceQueue引用队列介.avi [20.2M]
79_虚引用PhantomReference.avi [27.9M]
80_GCRoots和四大引用小总结.avi [18.1M]
81_SOFE之StackOverflowError.avi [39.9M]
82_OOM之Java heap space.avi [20.3M]
83_OOM之GC overhead limit exceeded.avi [62.7M]
84_OOM之Direct buffer memory.avi [74.7M]
85_OOM之unable to create new native thread故障演示.avi [70.1M]
86_OOM之unable to create new native thread上限调整.avi [22.4M]
87_OOM之Metaspace.avi [52.5M]
88_垃圾收集器回收种类.avi [33.9M]
89_串行并行并发G1四大垃圾回收方式.avi [81.3M]
90_如何查看默认的垃圾收集器.avi [52.8M]
91_JVM默认的垃圾收集器有哪些.avi [40.2M]
92_GC之7大垃圾收集器概述.avi [55.9M]
93_GC之约定参数说明.avi [37.8M]
94_GC之Serial收集器.avi [62.1M]
95_GC之ParNew收集器.avi [54.5M]
96_GC之Parallel收集器.avi [62.3M]
97_GC之ParallelOld收集器.avi [40.8M]
98_GC之CMS收集器.avi [115.4M]
99_GC之SerialOld收集器.avi [56.2M]
100_GC之如何选择垃圾收集器.avi [31.5M]
101_GC之G1收集器.avi [122.5M]
102_GC之G1底层原理.avi [92.8M]
103_GC之G1参数配置及和CMS的比较.avi [47.7M]
104_JVMGC结合SpringBoot微服务优化简介.avi [83.2M]
105_Linux命令之top.avi [37M]
106_Linux之cpu查看vmstat.avi [25.6M]
107_Linux之cpu查看pidstat.avi [16.4M]
108_Linux之内存查看free和pidstat.avi [12.9M]
109_Linux之硬盘查看df.avi [7.6M]
110_Linux之磁盘IO查看iostat和pidstat.avi [20.8M]
111_Linux之网络IO查看ifstat.avi [12.6M]
112_CPU占用过高的定位分析思路.avi [71.2M]
113_GitHub骚操作之开启.avi [75.5M]
114_GitHub骚操作之常用词.avi [32.6M]
115_GitHub骚操作之in限制搜索.avi [38.6M]
116_GitHub骚操作之star和fork范围搜索.avi [63.7M]
117_GitHub骚操作之awesome搜索.avi [25.2M]
118_GitHub骚操作之#L数字.avi [21.9M]
119_GitHub骚操作之T搜索.avi [27.4M]
120_GitHub骚操作之搜索区域活跃用户.avi [17.5M]
2019全新学习路线图.doc [1.9M]
更多干货资料.jpg [304.6K]
解密尚硅谷真实情况.mp4 [47.3M]
下载须知.doc [788.5K]
尚硅谷-韩顺平图解Java数据结构和算法 [30.4M]
笔记
代码
课件
视频
资料
笔记、代码、课件、资料.zip [30.4M]
Java核心.1 [0B]
第二阶段JavaEE核心 [0B]
01.Jvm+Juc
02.Web
03.Idea+Maven
04.Spring+SpringBoot
05.Linux
06.MySQL高级
07.shell
Java基础 [6.8G]
01_尚硅谷大数据技术之Java编程语言 [0B]
第1部分：Java基础编程
第2部分：Java高级编程
02_尚硅谷大数据技术之MySQL基础 [5.9G]
视频1.zip [1.2G]
视频2.zip [2.2G]
视频3.zip [2.4G]
资料、代码.zip [58.7M]
03_尚硅谷大数据技术之jdbc [923.9M]
1. 尚硅谷_佟刚_JDBC_获取数据库连接.zip [86.2M]
2. 尚硅谷_佟刚_JDBC_使用 Statement 执行更新操作.zip [37.6M]
3. 尚硅谷_佟刚_JDBC_使用 ResultSet 执行查询操作.zip [27.3M]
4. 尚硅谷_佟刚_JDBC_以面向对象的思想编写 JDBC 程序.zip [101M]
5. 尚硅谷_佟刚_JDBC_使用 PreparedStatement.zip [52.8M]
6. 尚硅谷_佟刚_JDBC_利用反射及 JDBC 元数据编写通用的查询方法.zip [119.3M]
7. 尚硅谷_佟刚_JDBC_DAO 设计模式.zip [121.9M]
8. 尚硅谷_佟刚_JDBC_JDBC元数据.zip [20M]
9. 尚硅谷_佟刚_JDBC_获取插入记录的主键值.zip [19.5M]
10. 尚硅谷_佟刚_JDBC_处理 Blob.zip [22.9M]
11. 尚硅谷_佟刚_JDBC_处理事务 & 事务的隔离级别.zip [55.5M]
12. 尚硅谷_佟刚_JDBC_批量处理.zip [38.9M]
13. 尚硅谷_佟刚_JDBC_数据库连接池 & C3P0 & DBCP.zip [92.8M]
14. 尚硅谷_佟刚_JDBC_ 使用 DBUtils.zip [104M]
15. 尚硅谷_佟刚_JDBC_使用 JDBC 调用函数 & 存储过程.zip [23.2M]
16. 尚硅谷_佟刚_JDBC_课件及源码.zip [1M]
视频简介.txt [1.7K]
Java基础1 [609.3M]
安装包 [589.5M]
1_JavaSE课件
2_JDK
3_Eclipse
4_其他程序
6_MySQL
8_学生演讲模板
6_MySQL.7z [589.5M]
相关文件 [19.2M]
4-学员入学须知191111.pdf [834.6K]
5_海牛学院大数据实战课程 5.0 版 .pdf [3.4M]
大数据简章.pdf [10M]
入学须知.doc [197.5K]
致尚硅谷新生的一封信大数据.docx [4.7M]
章节测试 [600.4K]
JavaEE_概述基本语法数组.docx [176.4K]
JavaEE_面向对象.docx [145.3K]
JavaEE_异常枚举类与注解常用类….docx [278.7K]
JavaSE [0B]
day01
day02
day03
day04
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day18
day19
day20
day21
day22
day23
day24
day25
day26
P1_FAS
P2_CMS
P3_Team
Jdbc [0B]
jdbc01
jdbc02
MySQL [83B]
杂乱
day01
day02
day03
启动mysql客户端.bat [83B]
02，Linux [6.8G]
代码 [38.4K]
day01 [38.3K]
source.zip [38.3K]
学前必看.txt [135B]
视频 [1.9G]
day01 [712.6M]
01-尚硅谷-Maven-为什么使用Maven.mp4 [63.2M]
02-尚硅谷-Maven-Maven是什么.mp4 [68.2M]
03-尚硅谷-Maven-安装Maven核心程序.mp4 [29.4M]
04-尚硅谷-Maven-配置本地仓库和阿里云镜像.mp4 [56.2M]
05-尚硅谷-Maven-在Idea中配置Maven.mp4 [17.9M]
06-尚硅谷-Maven-第一个Maven程序.mp4 [56.6M]
07-尚硅谷-Maven-核心概念-上.mp4 [63.3M]
08-尚硅谷-Maven-核心概念-下.mp4 [86.1M]
09-尚硅谷-Maven-依赖管理-依赖的范围和传递性.mp4 [64.5M]
10-尚硅谷-Maven-依赖管理-依赖的原则、排除及统一管理jar包的版本.mp4 [86.4M]
11-尚硅谷-Maven-继承.mp4 [37.7M]
12-尚硅谷-Maven-聚合.mp4 [23.1M]
13-尚硅谷-Maven-创建Web工程及Maven酷站.mp4 [59.9M]
day02 [565.9M]
01-尚硅谷-Maven-回顾.mp4 [75.6M]
02-尚硅谷-Linux-简介.mp4 [54M]
03-尚硅谷-Linux-安装虚拟机.mp4 [28.8M]
04-尚硅谷-Linux-安装CentOS7.5.mp4 [25.9M]
05-尚硅谷-Linux-文件与目录结构.mp4 [27M]
06-尚硅谷-Linux-三种模式.mp4 [80.6M]
07-尚硅谷-Linux-配置网络.mp4 [73.4M]
08-尚硅谷-Linux-修改主机名.mp4 [20.9M]
09-尚硅谷-Linux-服务管理命令.mp4 [77.2M]
10-尚硅谷-Linux-关机重启命令.mp4 [15.5M]
11-尚硅谷-Linux-克隆虚拟机.mp4 [21.4M]
12-尚硅谷-Linux-使用Xshell远程连接虚拟机.mp4 [24.6M]
13-尚硅谷-Linux-帮助命令及常用的快捷键.mp4 [40.9M]
day03 [663.1M]
01-尚硅谷-Linux-回顾.mp4 [164.1M]
02-尚硅谷-Linux-文件目录类命令-上.mp4 [53.6M]
03-尚硅谷-Linux-文件目录类命令-下.mp4 [50M]
04-尚硅谷-Linux-日期时间类命令.mp4 [19.6M]
05-尚硅谷-Linux-用户管理命令.mp4 [47.8M]
06-尚硅谷-Linux-用户组管理命令.mp4 [14.4M]
07-尚硅谷-Linux-文件权限类命令.mp4 [55.4M]
08-尚硅谷-Linux-搜索查找类命令.mp4 [36.1M]
09-尚硅谷-Linux-压缩解压缩类命令.mp4 [26M]
10-尚硅谷-Linux-挂载和卸载.mp4 [53.6M]
11-尚硅谷-Linux-进程线程类命令.mp4 [42.8M]
12-尚硅谷-Linux-系统定时任务.mp4 [30.5M]
13-尚硅谷-Linux-RPM和YUM仓库.mp4 [69.2M]
资料 [964.1M]
01.Maven.zip [22.2M]
02.Linux.zip [717.8M]
03.MySQL高级.zip [211.8M]
04.Shell.zip [12.3M]
CentOS-7.5-x86_64-DVD-1804.7z [4G]
iso镜像文件下载地址.txt [52B]
03，Shell [601.3M]
01-尚硅谷-重点掌握-回顾.mp4 [137M]
02-尚硅谷-Shell-简介.mp4 [21.9M]
03-尚硅谷-Shell-HelloWorld.mp4 [41.3M]
04-尚硅谷-Shell-变量和运算符.mp4 [80M]
05-尚硅谷-Shell-条件判断.mp4 [38M]
06-尚硅谷-Shell-流程控制-if.mp4 [20.1M]
07-尚硅谷-Shell-流程控制-case.mp4 [18.6M]
08-尚硅谷-Shell-流程控制-for.mp4 [43.5M]
09-尚硅谷-Shell-流程控制-while.mp4 [9M]
10-尚硅谷-Shell-read.mp4 [11.6M]
11-尚硅谷-Shell-函数.mp4 [38.4M]
12-尚硅谷-Shell-工具-cut.mp4 [25.5M]
13-尚硅谷-Shell-工具-sed.mp4 [35.4M]
14-尚硅谷-Shell-工具-awk.mp4 [46.8M]
15-尚硅谷-Shell-工具-sort.mp4 [34.2M]
04，Hadoop [7.4G]
代码 [167K]
Hadoop [167K]
2mapreduce200105(1).zip [15.6K]
hdfs200105.zip [3.7K]
mapreduce200105(1).zip [19.2K]
mapreduce200105(2).zip [89.6K]
mapreduce200105(3).zip [34K]
mapreduce200105.zip [4.9K]
资料 [3.2G]
课件+工具 [0B]
02_hadoop(linux编译过)
03_zookeeper
04_flume
05_kafka
06_hive
07_mysql
08_sqoop
新版课件
上课视频 [0B]
上课资料（新） [3.2G]
.m2.7z [1.3G]
302_尚硅谷大数据技术之hadoop.rar [603.1M]
303_尚硅谷大数据技术之Zookeeper.rar [12.1M]
304_尚硅谷大数据技术之hive.rar [748.7M]
308_尚硅谷大数据技术之HBase.rar [544.4M]
新版解决兼容资料 [0B]
Hbase、Hive、Phoenix
Day01 [480.4M]
1_大数据概论.mp4 [28.9M]
2_Hadoop概论.mp4 [36.1M]
3_HDFS架构.mp4 [27.7M]
4_Yarn架构.mp4 [43.7M]
5_MR架构和大数据生态.mp4 [20.4M]
6_虚拟机准备工作.mp4 [121.7M]
7_克隆虚拟机.mp4 [38.2M]
8_在一台节点部署JDK和Hadoop.mp4 [45.3M]
9_免密登陆.mp4 [37.8M]
10_配置集群并快速分发到所有节点.mp4 [46.3M]
11_集群启动.mp4 [20.3M]
12_历史服务器和日志聚集功能.mp4 [14.2M]
Day02 [630.9M]
1_出了问题看日志.mp4 [24.1M]
2_权限问题.mp4 [26.8M]
3_其他常见问题.mp4 [21.7M]
4_无题.mp4 [26.8M]
5_时间同步服务.mp4 [43.8M]
6_常用命令.mp4 [33.5M]
7_概论.mp4 [68.4M]
8_HDFS命令行操作.mp4 [86M]
9_上午回顾.mp4 [15.2M]
10_Hadoop开发准备.mp4 [16.3M]
11_Hadoop项目前Idea准备.mp4 [26.9M]
12_HDFS API.mp4 [122.9M]
13_HDFS上传流程.mp4 [37.5M]
14_HDFS副本放置策略.mp4 [50M]
15_HDFS下载流程.mp4 [30.9M]
Day03 [738.8M]
1_答疑.mp4 [98.8M]
2_NN和2NN原理.mp4 [78.1M]
3_FSImage和Edits的解析.mp4 [50.4M]
4_集群安全模式.mp4 [60.4M]
5_DN的工作原理.mp4 [24.3M]
6_校验.mp4 [35.8M]
7_集群扩展.mp4 [47.7M]
8_黑名单和白名单.mp4 [40.7M]
9_Datanode多目录配置.mp4 [14.5M]
10_Hadoop3新特性.mp4 [36.6M]
11_扯淡.mp4 [53.1M]
12_MapReduce概论.mp4 [23.5M]
13_MapReduce核心思想.mp4 [35M]
14_官方WordCount程序.mp4 [16.3M]
15_自定义WordCount.mp4 [123.8M]
Day04 [610.7M]
1_答疑.mp4 [39.1M]
2_Hadoop序列号.mp4 [168.4M]
3_MapTask切片和Job提交.mp4 [140.3M]
4_默认的切片规则.mp4 [59.6M]
5_InputFormat概述.mp4 [34.6M]
6_各种InputFormat实现类.mp4 [40.3M]
7_自定义InputFormat.mp4 [128.5M]
Day05 [607.5M]
1_配置HDFS的StaticUser.mp4 [11.7M]
2_InputFormat回顾.mp4 [6.8M]
3_Shuffle三次排序.mp4 [110.3M]
4_分区的概念.mp4 [35.7M]
5_HashPartitioner源码.mp4 [16.7M]
6_HashPartitioner解析.mp4 [8.2M]
7_自定义分区.mp4 [63.9M]
8_WritableComparable排序.mp4 [108.6M]
9_自定义SortComparator.mp4 [23.2M]
10_Combiner.mp4 [68.7M]
11_分组比较器.mp4 [102M]
12_前二拓展.mp4 [51.6M]
Day06 [444.5M]
1_昨日回顾和缓冲区讲解.mp4 [36.9M]
2_自定义OutputFormat.mp4 [100.9M]
3_MapReduce全部流程回顾.mp4 [15.9M]
4_Reduce Join.mp4 [124.6M]
5_MapJoin.mp4 [88.3M]
6_计数器应用.mp4 [60.1M]
7_MapReduce开发总结.mp4 [17.9M]
Day07 [809.5M]
1_从Windows向Yarn上提交源码.mp4 [62.1M]
2_压缩概论.mp4 [43.9M]
3_如何在代码中采用压缩.mp4 [75.5M]
4_Hadoop如何处理压缩文件.mp4 [50.5M]
5_Yarn的架构.mp4 [135.8M]
6_MR任务在Yarn的提交流程.mp4 [62.1M]
7_Yarn的资源调度器.mp4 [53.6M]
8_上午回顾.mp4 [14.8M]
9_NotPad++.mp4 [43M]
10_容量调度器的多队列配置.mp4 [52.1M]
11_多队列提交任务.mp4 [2.1M]
12_任务的推测执行.mp4 [23.9M]
13_MapReduce优化1.mp4 [59.3M]
13_MapReduce优化2.mp4 [34.4M]
14_小文件优化.mp4 [6.1M]
15_TopN例子.mp4 [90.3M]
05，Zookeeper [617M]
zookeeper [3.5K]
zookeeper200105.zip [3.5K]
1_Zookeeper概论.mp4 [69.7M]
2_Zookeeper集群搭建.mp4 [59.5M]
3_Zookeeper命令行操作.mp4 [105.7M]
4_ZookeeperAPI.mp4 [189.8M]
5_ZAB协议.mp4 [160.6M]
如何看日志.mp4 [31.7M]
如何看日志.txt [615B]
06，HA [423.3M]
1_HA概论和配置.mp4 [236M]
2_HA初始化流程.mp4 [93.9M]
3_HDFS HA的选举机制.mp4 [73.1M]
4_Yarn的HA.mp4 [20.3M]
07，hive [3.3G]
Day01 [295.6M]
1_Hive概论.mp4 [74.7M]
2_MySQL安装流程.mp4 [42.4M]
3_Hive配置.mp4 [22.6M]
4_Hive的元数据配置到MySQL.mp4 [14.1M]
5_Tez引擎配置.mp4 [37.1M]
6_Hive的元数据初始化以及日志信息配置修改.mp4 [32.9M]
7_Hive的官方命令行客户端.mp4 [18.2M]
8_第三方的JDBC工具.mp4 [53.7M]
Day02 [492.1M]
1_Hive类型.mp4 [115.8M]
2_数据库增删改查.mp4 [81.4M]
3_表的DDL和内外部表.mp4 [116.6M]
4_分区表.mp4 [85.1M]
5_DML.mp4 [93.2M]
Day03 [561M]
1_基本查询_Where.mp4 [155.7M]
2_分组.mp4 [17.1M]
3_连接.mp4 [113.5M]
4_Yarn和Tez的资源调节.mp4 [39.2M]
5_排序.mp4 [99.8M]
6_分桶和抽样.mp4 [135.8M]
Day04 [468.6M]
1_hive的函数用法概论.mp4 [25M]
2_NVL_Case_when_行转列.mp4 [89.7M]
3_列转行.mp4 [61.1M]
4_习题.mp4 [22.6M]
5_窗口函数做聚合.mp4 [169.3M]
6_窗口函数结合其他函数使用.mp4 [55M]
7_排名.mp4 [20.8M]
8_日期相关函数.mp4 [25.2M]
Day05 [624.3M]
1_新的Hive和Tez环境搭建.mp4 [79M]
2_习题.mp4 [28M]
3_hive自定义函数（旧API）.mp4 [36.9M]
4_Hive自定义函数（新API）.mp4 [42M]
5_压缩.mp4 [45.4M]
6_存储格式.mp4 [62.5M]
7_压缩和存储的结合.mp4 [39.5M]
8_Hive优化1.mp4 [158.3M]
9_Hive优化2.mp4 [132.6M]
Day06 [650.6M]
1_ETLMAPPER.mp4 [240.5M]
2_编写Driver并提交到集群运行.mp4 [70.2M]
3_建立外部表并将数据导入到内部表.mp4 [59.9M]
4_第一句到第四句.mp4 [121.6M]
5_第五句到第八句.mp4 [95.5M]
6_之前内容重点回顾.mp4 [62.8M]
0327.md [5.9K]
0328.md [3.4K]
0330.md [3K]
0331.md [5K]
0401.md [6.3K]
Hadoop.xmind [92.6K]
apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz [309.2M]
08，flume [6.6G]
day01 [2.3G]
视频 [2.3G]
01-资料介绍.avi [108.7M]
02-Flume介绍.avi [64.7M]
03-Flume架构.avi [57.6M]
04-Flume组件介绍.avi [103.8M]
05-Flume安装和配置环境变量.avi [101.9M]
06-flume命令和配置文件介绍.avi [155.6M]
07-netcat.avi [143.9M]
08-案例一分析.avi [140.9M]
09-案例一的实践.avi [272.9M]
10-log4j.avi [235.2M]
11-上午的复习.avi [98M]
12-案例二.avi [424.1M]
13-案例二2.avi [103.7M]
14-案例三.avi [301.6M]
文档 [748B]
文档
01-文档.txt [748B]
day02 [1.9G]
视频 [1.9G]
01-复习.avi [177.7M]
02-案例四.avi [294.1M]
03-flume事务.avi [72.4M]
04-flumeAgent内部原理.avi [97.6M]
05-flume拓扑结构.avi [101.2M]
06-拦截器.avi [135.9M]
07-串联.avi [145.5M]
08-复制.avi [442.8M]
09-复用.avi [152.8M]
10-故障转移.avi [222.7M]
11-负载均衡.avi [104.1M]
12-聚合.avi [25.3M]
资料 [7.3K]
01-案例4（taildirsource）.txt [656B]
02-拦截器.txt [438B]
03-串联.txt [1000B]
04-复制和复用.txt [2.3K]
05-故障转移.txt [1.5K]
06-负载均衡.txt [1.4K]
day03 [2.5G]
代码 [24K]
flume
代码.zip [24K]
视频 [2.5G]
01-复习.avi [170.7M]
02-自定义拦截器需求.avi [181.3M]
03-自定义拦截器实现.avi [460.5M]
04-自定义source.avi [223.6M]
05-自定义sink.avi [266.7M]
06-ganglia配置.avi [155.2M]
07-ganglia-web的查看信息.avi [145.9M]
08-flume面试题.avi [148.4M]
09-kafka介绍.avi [171.9M]
10-kafka基础架构.avi [274.1M]
11-kafka安装和部署.avi [178.6M]
12-kafka命令.avi [141.9M]
资料 [16.1K]
01-自定义interceptor.txt [1.6K]
02-自定义source.txt [342B]
03-自定义sink.txt [354B]
自定义拦截器.xlsx [13.8K]
09，kafka [7.3G]
Day01 [384.9M]
1_消息队列.mp4 [18M]
2_Kafka概述.mp4 [52M]
3_Kafka部署和配置.mp4 [46.3M]
4_Kafka启动.mp4 [14.2M]
5_Kafka命令行使用.mp4 [53.8M]
6_Kafka存储原理.mp4 [89.2M]
7_Kafka分区 .mp4 [18.9M]
8_Kafka消息的安全性.mp4 [92.7M]
Day02 [582.7M]
1_回顾.mp4 [43.1M]
2_幂等性.mp4 [39.5M]
3_消费方式.mp4 [13.1M]
4_分区分配策略.mp4 [10.1M]
5_Offset维护.mp4 [6.5M]
6_Kafka高效读写.mp4 [63.1M]
7_Kafka话题的选举流程.mp4 [43.1M]
8_Kafka Producer事务.mp4 [45.3M]
9_Kafka Consumer事务.mp4 [14.7M]
10_Kafka_Producer.mp4 [152.7M]
11_自动提交Offset的Consumer.mp4 [104.9M]
12_手动提交Offset.mp4 [46.5M]
Day03 [344.6M]
1_回顾.mp4 [37.9M]
2_自定义保存Offset.mp4 [128.4M]
3_拦截器.mp4 [92.8M]
4_Flume和Kafka对接——Kafka Sink.mp4 [27.9M]
5_Flume对接Kafka总结.mp4 [8.1M]
6_两个Kafka图形化框架.mp4 [49.5M]
day04 [1.9G]
视频 [1.9G]
01-复习.avi [232.3M]
02-复习2.avi [93.6M]
03-kafka操作命令.avi [197.1M]
04-分区策略.avi [232.6M]
05-数据的存储（补充）.avi [62.7M]
06-分片和索引.avi [150.6M]
07-分区策略2.avi [110.5M]
08-数据可靠性案例.avi [106.2M]
09-ack的三种机制.avi [235.6M]
10-磁盘缓存.avi [43.3M]
11-HW和LEO.avi [86.1M]
12-Exactyly Once语义.avi [130.4M]
13-消费方式.avi [32M]
14-分区分配策略.avi [123.9M]
15-offset.avi [59.4M]
16-kafka高效读写数据（了解即可）.avi [91.4M]
资料 [2.8K]
分区策略.xlsx [1.4K]
kafka命令.txt [1.3K]
kafka命令2.txt [201B]
day05 [4.1G]
资料 [88.5M]
如何去重.xlsx [14.3K]
尚硅谷大数据技术之Kafka（V3.0）(1).docx [14.7M]
提交offset.xlsx [15.2K]
再平衡.xlsx [11.8K]
flume对接kafka.txt [558B]
kafka-eagle-bin-1.4.5.tar(1).gz [72.2M]
ZooInspector.zip [1.5M]
01-复习.avi [230.1M]
02-事务.avi [180.9M]
03-生产者发送数据（异步）.avi [388.3M]
04-生产者发送数据（同步）.avi [18M]
05-生产者（补充）.avi [19M]
06-消费者（手动提交-同步）.avi [167.1M]
07-消费者（手动提交-异步）.avi [108.1M]
08-手动保存offset.avi [172M]
09-拦截器.avi [118.5M]
10-kafka对接flume.avi [78.8M]
11-zookeeper在kafka中的作用.avi [199.3M]
12-Eagle.avi [172M]
13-kafka面试题.avi [234M]
day05.zip [1.9G]
10，Hbase [1.4G]
Day01 [209.6M]
1_Hbase概论.mp4 [96.3M]
2_Hbase集群搭建.mp4 [49M]
3_两个问题要注意.mp4 [2.4M]
4_Hbase Shell基本操作.mp4 [47M]
5_Hbase高可用.mp4 [14.9M]
Day02 [616.7M]
1_回顾与答疑.mp4 [49.9M]
2_Hbase完整架构.mp4 [46.5M]
3_Hbase写流程.mp4 [72.4M]
4_HbaseFlush（上）.mp4 [40.2M]
5_HbaseFlush（下）.mp4 [111.6M]
6_Hbase读流程.mp4 [39.9M]
7_上午回顾.mp4 [12.2M]
8_StoreFile的合并.mp4 [62.9M]
9_RegionSplit.mp4 [80M]
10_Phoenix概论和部署.mp4 [50.7M]
11_Phoenix使用.mp4 [50.2M]
Day03 [589.8M]
1_Phoenix表和JDBC.mp4 [162.3M]
2_Phoenix全局索引.mp4 [157.2M]
3_下午答疑.mp4 [17.7M]
4_Phoenix本地索引.mp4 [45.6M]
5_hive和Hbase的整合.mp4 [119.9M]
6_Hbase分裂策略更改.mp4 [35.3M]
7_Hbase优化.mp4 [51.9M]
11，Azkaban [211M]
1_azkaban概论.mp4 [55.6M]
2_azkaban环境搭建.mp4 [78.1M]
3_单Job工作流.mp4 [15.3M]
3_多Job工作流.mp4 [17.5M]
4_MapReduce.mp4 [20.4M]
5_Hive脚本.mp4 [24.2M]
12，离线数仓项目 [612.7M]
1.电商采集平台项目 [256.4M]
1.笔记 [25.7M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（1用户行为采集平台）V6.1.2.docx [20.5M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（2业务数据采集平台）V6.1.2.docx [5.2M]
2.资料 [134.8M]
01_jar
02_数据库生成脚本
02_优秀数仓架构图（发给学生参考）
03_LZO测试数据
04_扩展资料
05_埋点
大数据思维导图及面试题
172_尚硅谷_数仓搭建_画图软件.wmv [13.5M]
天若OCR文字识别.zip [24.8M]
项目架构及知识点2.png [328.3K]
新版课件.rar [74M]
mock0401.zip [22.3M]
3.代码 [95.9M]
bean.rar [6.8K]
flumeinterceptor.rar [9.9M]
hivefunction.rar [56.9M]
logcollector.rar [1.1M]
spring-boot-echarts-master.rar [27.9M]
4.视频 [0B]
day01
day02
day03
day04
day05
2.数据仓库搭建 [49.5M]
1.笔记 [49.5M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（3电商数据仓库系统）V6.1.3[ 瑞 客论坛 www.ruike1.com].docx [36.1M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（5即席查询）[ 瑞 客论坛 www.ruike1.com].docx [13.4M]
2.资料 [0B]
1.Spark
2.Kylin
3.Presto
4.HBase
5.Superset
3.代码 [0B]
4.视频 [0B]
day_01
day_02
day_03
day_04
day_05
day_06
day_07
day_08
day_09
笔记 [306.9M]
新版课件 [217.1M]
尚硅谷大数据技术之Flume（V3.0）.docx [16M]
尚硅谷大数据技术之Hadoop（入门）V3.0.docx [67.7M]
尚硅谷大数据技术之Hadoop（优化&新特性）V3.0.docx [16.9M]
尚硅谷大数据技术之Hadoop（HDFS）V3.0.docx [13.7M]
尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce&Yarn）V3.0.docx [38.8M]
尚硅谷大数据技术之HBase.docx [8.2M]
尚硅谷大数据技术之Hive（V3.0）.docx [9.2M]
尚硅谷大数据技术之Kafka（V3.0）.docx [14.7M]
尚硅谷大数据技术之Linux（V3.0）.docx [16.2M]
尚硅谷大数据技术之MySQL高级（V3.0）.docx [1.7M]
尚硅谷大数据技术之Shell（V3.0）.docx [1M]
尚硅谷大数据技术之Zookeeper（V3.0）.docx [13.1M]
200105框架总结复习.txt [15.1K]
尚硅谷大数据技术之电商数仓（4可视化报表）.doc [3.8M]
尚硅谷大数据技术之电商数仓（6集群监控）.doc [3.2M]
尚硅谷大数据技术之高频面试题7.8.docx [24.7M]
尚硅谷大数据技术之Zabbix.doc [3.1M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（2业务数据采集平台）V6.1.2.docx [5.2M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（3电商数据仓库系统）V6.1.3.docx [36.1M]
尚硅谷大数据项目之电商数仓（5即席查询）.docx [13.4M]
数仓架构图.bmpr [397K]
13，Scala [13.8G]
1.笔记 [4.1M]
尚硅谷大数据技术之Scala.docx [4.1M]
2.资料 [324.1M]
jd-gui.cfg [1.4K]
scala-2.11.8-docs.zip [84.3M]
scala-2.11.8-source.zip [4M]
scala-2.11.8.tar.gz [6.2M]
scala-2.11.8.tgz [27.3M]
scala-2.11.8.zip [27.4M]
scala-intellij-bin-2017.2.6.zip [52.7M]
scala-intellij-bin-2018.1.10.zip [52.5M]
scala-intellij-bin-2018.3.5.zip [63.9M]
scala-sources-2.12.4.tar.gz [5.7M]
3.代码 [0B]
4.视频 [13.5G]
day01 [1.2G]
00_尚硅谷大数据_Scala_Java内容回顾.avi [207.1M]
01_尚硅谷大数据_Scala_Java内容回顾.avi [206.4M]
02_尚硅谷大数据_Scala_Scala课程介绍.avi [41.7M]
03_尚硅谷大数据_Scala_发展历史1.avi [34.2M]
04_尚硅谷大数据_Scala_发展历史2.avi [34.2M]
05_尚硅谷大数据_Scala_Java和Scala之间关系.avi [65.9M]
06_尚硅谷大数据_Scala_特点.avi [23.8M]
07_尚硅谷大数据_Scala_环境搭建.avi [75.4M]
08_尚硅谷大数据_Scala_命令行模式开发Scala第一个HelloWorld程序.avi [62.6M]
09_尚硅谷大数据_Scala_idea下安装Scala插件.avi [103.6M]
10_尚硅谷大数据_Scala_idea下开发Scala第一个程序.avi [90.6M]
11_尚硅谷大数据_Scala_idea官网下载Scala插件.avi [46M]
12_尚硅谷大数据_Scala_伴生对象.avi [191.5M]
总结.txt [600B]
Java内容回顾.txt [3.9K]
scala-0105.rar [2.3K]
day02 [1.8G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [86.2M]
01_尚硅谷大数据_Scala_对第一个案例进行说明.avi [56.8M]
02_尚硅谷大数据_Scala_关联源代码.avi [85.1M]
03_尚硅谷大数据_Scala_注释.avi [71.3M]
04_尚硅谷大数据_Scala_变量和常量.avi [129.1M]
05_尚硅谷大数据_Scala_标识符命名规则.avi [93.2M]
06_尚硅谷大数据_Scala_字符串输出.avi [160.8M]
07_尚硅谷大数据_Scala_获取键盘输入.avi [30.5M]
08_尚硅谷大数据_Scala_数据类型整体介绍.avi [114M]
09_尚硅谷大数据_Scala_整数和浮点数类型.avi [108.6M]
10_尚硅谷大数据_Scala_字符类型.avi [29.9M]
11_尚硅谷大数据_Scala_上午内容回顾.avi [195.1M]
12_尚硅谷大数据_Scala_几个特殊的类型Unit,Null,Nothing.avi [86.8M]
13_尚硅谷大数据_Scala_类型转换面试题.avi [39.4M]
14_尚硅谷大数据_Scala_自动类型转换.avi [57.8M]
15_尚硅谷大数据_Scala_强制类型转换.avi [77M]
16_尚硅谷大数据_Scala_强转面试题讲解上.avi [57.7M]
17_尚硅谷大数据_Scala_强转面试题讲解下.avi [33.6M]
18_尚硅谷大数据_Scala_算术运算符和比较运算符.avi [109.9M]
19_尚硅谷大数据_Scala_赋值运算符自减以及+=.avi [92M]
20_尚硅谷大数据_Scala_自增运算符说明.avi [95.1M]
总结.txt [4K]
scala-0105.rar [345.1K]
day03 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [131M]
01_尚硅谷大数据_Scala_分支基本语法.avi [102.4M]
02_尚硅谷大数据_Scala_分支返回值.avi [80.8M]
03_尚硅谷大数据_Scala_逻辑运算符答疑.avi [65.4M]
04_尚硅谷大数据_Scala_范围循环，循环守卫以及循环步长.avi [244.5M]
05_尚硅谷大数据_Scala_范围循环底层源码分析.avi [101.4M]
06_尚硅谷大数据_Scala_循环嵌套.avi [114.1M]
07_尚硅谷大数据_Scala_上午内容回顾以及习题讲解.avi [122.7M]
08_尚硅谷大数据_Scala_循环返回值.avi [27.8M]
09_尚硅谷大数据_Scala_while循环以及倒序打印.avi [49M]
10_尚硅谷大数据_Scala_通过抛出异常的方式模拟循环中断.avi [62M]
11_尚硅谷大数据_Scala_Scala循环中断实现.avi [111.4M]
12_尚硅谷大数据_Scala_函数式编程介绍.avi [46.1M]
13_尚硅谷大数据_Scala_函数基本语法以及和方法对比.avi [84M]
14_尚硅谷大数据_Scala_函数常用的定义形式.avi [53M]
15_尚硅谷大数据_Scala_函数参数.avi [73.7M]
16_尚硅谷大数据_Scala_函数至简原则.avi [165.5M]
总结.txt [5.7K]
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day04 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾(理论).avi [158.8M]
01_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾(代码).avi [258.6M]
02_尚硅谷大数据_Scala_函数作为值进行传递.avi [112.3M]
03_尚硅谷大数据_Scala_函数作为参数进行传递.avi [71.7M]
04_尚硅谷大数据_Scala_函数作为返回值返回.avi [54.9M]
05_尚硅谷大数据_Scala_函数作为参数传递好处.avi [113.6M]
06_尚硅谷大数据_Scala_大数据处理场景链式传参问题分析.avi [47.6M]
07_尚硅谷大数据_Scala_上午内容回顾.avi [40.8M]
08_尚硅谷大数据_Scala_闭包+答疑.avi [330.1M]
09_尚硅谷大数据_Scala_柯里化.avi [141.7M]
10_尚硅谷大数据_Scala_Scala递归求阶乘.avi [38.9M]
11_尚硅谷大数据_Scala_控制抽象.avi [95.7M]
12_尚硅谷大数据_Scala_自定义mywhile循环.avi [153.8M]
总结.txt [8.9K]
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day05 [1.5G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [241M]
01_尚硅谷大数据_Scala_显示返回值类型.avi [25.8M]
02_尚硅谷大数据_Scala_惰性加载.avi [50.6M]
03_尚硅谷大数据_Scala_类和对象的介绍.avi [120.5M]
04_尚硅谷大数据_Scala_类的声明以及对象的创建.avi [20.5M]
05_尚硅谷大数据_Scala_包声明的第一种方式.avi [93.5M]
06_尚硅谷大数据_Scala_包声明的第二种方式（了解）.avi [78.3M]
07_尚硅谷大数据_Scala_包对象(了解).avi [47.5M]
08_尚硅谷大数据_Scala_导包相关操作.avi [103.1M]
09_尚硅谷大数据_Scala_属性.avi [148.4M]
10_尚硅谷大数据_Scala_访问权限.avi [92.1M]
11_尚硅谷大数据_Scala_构造方法基本使用.avi [103.5M]
12_尚硅谷大数据_Scala_构造方法参数.avi [125.1M]
13_尚硅谷大数据_Scala_存在继承关系对象的构建过程.avi [158.8M]
14_尚硅谷大数据_Scala_抽象介绍.avi [82.8M]
总结.txt [9.6K]
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day06 [1.8G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [153.3M]
01_尚硅谷大数据_Scala_子类对父类内容进行重写.avi [156.5M]
02_尚硅谷大数据_Scala_Scala动态绑定.avi [177.5M]
03_尚硅谷大数据_Scala_匿名子类.avi [26.4M]
04_尚硅谷大数据_Scala_通过apply创建对象.avi [154.1M]
05_尚硅谷大数据_Scala_单例设计模式实现.avi [49.8M]
06_尚硅谷大数据_Scala_特质基本用法.avi [57.5M]
07_尚硅谷大数据_Scala_特质混入以及动态混入.avi [119.6M]
08_尚硅谷大数据_Scala_普通的特质冲突.avi [49.9M]
09_尚硅谷大数据_Scala_上午内容回顾.avi [135.7M]
10_尚硅谷大数据_Scala_特质叠加.avi [139.2M]
11_尚硅谷大数据_Scala_特质自身类型.avi [128.9M]
12_尚硅谷大数据_Scala_抽象类和特质对比.avi [133.5M]
13_尚硅谷大数据_Scala_扩展.avi [111.1M]
14_尚硅谷大数据_Scala_集合介绍.avi [240.9M]
总结.txt [14.3K]
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day07 [1.7G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [376.3M]
01_尚硅谷大数据_Scala_不可变数组创建以及迭代.avi [145.8M]
02_尚硅谷大数据_Scala_不可变数组添加元素.avi [73.2M]
03_尚硅谷大数据_Scala_可变数组.avi [155.2M]
04_尚硅谷大数据_Scala_不可变和可变之间转化.avi [37.2M]
05_尚硅谷大数据_Scala_多维数组.avi [52.8M]
06_尚硅谷大数据_Scala_不可变集合List.avi [150.7M]
07_尚硅谷大数据_Scala_可变集合ListBuffer.avi [59.8M]
08_尚硅谷大数据_Scala_set集合.avi [53.4M]
09_尚硅谷大数据_Scala_map集合.avi [123.7M]
10_尚硅谷大数据_Scala_元组.avi [107.2M]
11_尚硅谷大数据_Scala_基本属性和常用操作.avi [82.6M]
12_尚硅谷大数据_Scala_衍生集合.avi [130.6M]
13_尚硅谷大数据_Scala_集合计算初级函数.avi [97.3M]
14_尚硅谷大数据_Scala_集合计算高级函数_filter.avi [58.4M]
15_尚硅谷大数据_Scala_集合计算高级函数_map和flatten.avi [58.6M]
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day08 [2.4G]
00_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [148.2M]
01_尚硅谷大数据_Scala_集合计算高级函数_flatMap和groupBy.avi [77.7M]
02_尚硅谷大数据_Scala_集合计算高级函数_reduce.avi [99.6M]
03_尚硅谷大数据_Scala_集合计算高级函数_reduceRight结果演示_.avi [69.3M]
04_尚硅谷大数据_Scala_集合计算高级函数_reduceRight源码以及fold.avi [133.5M]
05_尚硅谷大数据_Scala_两个map集合之间数据的合并.avi [82M]
06_尚硅谷大数据_Scala_wordCount案例简单版.avi [147.5M]
07_尚硅谷大数据_Scala_wordCount案例复杂版.avi [42.5M]
08_尚硅谷大数据_Scala_队列以及并行集合.avi [49.5M]
09_尚硅谷大数据_Scala_模式匹配基本用法.avi [52.3M]
10_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [68.7M]
11_尚硅谷大数据_Scala_模式守卫.avi [39.4M]
12_尚硅谷大数据_Scala_匹配常量，类型，数组.avi [149.8M]
13_尚硅谷大数据_Scala_匹配列表.avi [98M]
14_尚硅谷大数据_Scala_匹配元组.avi [142.1M]
15_尚硅谷大数据_Scala_匹配对象.avi [102.3M]
16_尚硅谷大数据_Scala_样例类.avi [82.5M]
17_尚硅谷大数据_Scala_偏函数.avi [139M]
18_尚硅谷大数据_Scala_内容回顾.avi [114.7M]
19_尚硅谷大数据_Scala_异常.avi [132.2M]
20_尚硅谷大数据_Scala_隐式函数.avi [89.7M]
21_尚硅谷大数据_Scala_隐式参数.avi [49.3M]
22_尚硅谷大数据_Scala_隐式类及转换机制.avi [79M]
23_尚硅谷大数据_Scala_Java泛型.avi [76.9M]
24_尚硅谷大数据_Scala_Sala泛型.avi [96.9M]
25_尚硅谷大数据_Scala_总结.avi [145.1M]
总结.txt [17.4K]
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14，Spark [24.4G]
1.笔记 [49.8M]
01_尚硅谷大数据技术之Spark入门（2.1）.docx [10.4M]
02_尚硅谷大数据技术之SparkCore（2.0）.docx [27.5M]
03_尚硅谷大数据技术之SparkSql（2.0）.docx [1.2M]
04_尚硅谷大数据技术之SparkStreaming（2.0).docx [2.8M]
04_尚硅谷大数据技术之SparkStreaming（2.1).docx [2.8M]
05_尚硅谷大数据技术之Spark内核解析（1.1）.doc [4.1M]
06_尚硅谷大数据技术之Spark性能调优与故障处理（1.1）.doc [987.5K]
2.资料 [1014.3M]
电子书 [723.1M]
《Scala编程（第3版）》- AiBooKs.Cc.pdf [195.8M]
114176 图解Spark 核心技术与案例实战_郭景瞻编著.pdf [67.5M]
大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析.pdf [13.6M]
深入理解Spark 核心思想与源码分析@www.java1234.com.pdf [58.5M]
Hadoop权威指南_第四版.pdf [188.5M]
Hive编程指南.pdf [26.3M]
Spark内核设计的艺术架构设计与实现（耿嘉安）@www.java1234.com.pdf [172.9M]
spark-core数据 [18.6M]
user_visit_action.txt [18.6M]
spark-sql数据 [17M]
city_info.txt [439B]
product_info.txt [2K]
user_visit_action.txt [17M]
spark-streaming资料 [10.9K]
依赖关系.txt [2.7K]
AdsInfo.scala [357B]
CityInfo.scala [149B]
MockRealTime.scala [2.3K]
RandomNumUtil.scala [1.6K]
RandomOptions.scala [1.2K]
RealTimeApp.scala [1.4K]
RedisUtil.scala [1.1K]
Scala转JSON.txt [105B]
优雅的关闭.txt [1K]
agent.log [118.9K]
balsamiqmockups_jb51.rar [35.4M]
hadoop文件写入权限不足.docx [49.2K]
mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar [851.9K]
spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz [191.8M]
spark-2.1.1.zip [19.6M]
user_visit_action.csv [7.8M]
3.代码 [599.1K]
SparkKryo.rar [599.1K]
4.视频 [23.4G]
day01 [2.1G]
00_尚硅谷大数据_Spark_介绍.avi [107.2M]
01_尚硅谷大数据_Spark_内置模块.avi [37.8M]
02_尚硅谷大数据_Spark_特点.avi [101.9M]
03_尚硅谷大数据_Spark_本地模式官方求PI案例.avi [89.9M]
04_尚硅谷大数据_Spark_本地模式WordCount案例.avi [182.7M]
05_尚硅谷大数据_Spark_集群中重要角色.avi [75.9M]
06_尚硅谷大数据_Spark_Standalone配置及官方求PI案例.avi [156.2M]
07_尚硅谷大数据_Spark_Standalone历史服务配置.avi [95.9M]
08_尚硅谷大数据_Spark_Standalone高可用.avi [197.6M]
09_尚硅谷大数据_Spark_Standalone运行模式.avi [108M]
10_尚硅谷大数据_Spark_Yarn模式官方求PI.avi [157.1M]
11_尚硅谷大数据_Spark_Yarn模式历史服务配置.avi [73.1M]
12_尚硅谷大数据_Spark_Yarn运行模式.avi [172.1M]
13_尚硅谷大数据_Spark_几种模式对比.avi [25.9M]
14_尚硅谷大数据_Spark_开发Spark程序环境准备.avi [92.9M]
15_尚硅谷大数据_Spark_idea开发WordCount案例.avi [131.9M]
16_尚硅谷大数据_Spark_打包到Yarn执行.avi [141.6M]
17_尚硅谷大数据_Spark_源码调试以及关联源代码.avi [39.7M]
18_尚硅谷大数据_Spark_SparkCore课程介绍.avi [44.8M]
19_尚硅谷大数据_Spark_RDD介绍.avi [72.9M]
spark-0105.rar [70.3M]
day02 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_Spark_内容回顾.avi [59.2M]
01_尚硅谷大数据_Spark_WordCount执行流程.avi [308.6M]
02_尚硅谷大数据_Spark_RDD说明.avi [37.6M]
03_尚硅谷大数据_Spark_RDD特性.avi [82.5M]
04_尚硅谷大数据_Spark_从集合中创建RDD.avi [103.7M]
05_尚硅谷大数据_Spark_读取外部文件创建RDD.avi [43.3M]
06_尚硅谷大数据_Spark_创建RDD的默认分区规则.avi [118.7M]
07_尚硅谷大数据_Spark_通过集合创建RDD指定分区数源码分析.avi [179.3M]
08_尚硅谷大数据_Spark_上午内容回顾.avi [84.4M]
09_尚硅谷大数据_Spark_通过读取外部文件创建RDD指定分区数初探.avi [148M]
10_尚硅谷大数据_Spark_通过读取外部文件创建RDD指定分区源码分析.avi [164.1M]
11_尚硅谷大数据_Spark_通过读取外部文件创建RDD指定分区源码Debug.avi [87.5M]
12_尚硅谷大数据_Spark_通过读取外部文件创建RDD指定分区实战.avi [103.8M]
13_尚硅谷大数据_Spark_创建RDD指定分区扩展练习.avi [79.1M]
14_尚硅谷大数据_Spark_找回自信玩个简单的map算子~~.avi [45.2M]
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day03 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_Spark_内容回顾.avi [102.2M]
01_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_map.avi [75.1M]
02_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_mapPartitions.avi [90.2M]
03_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_mapPartitionsWithIndex.avi [73.6M]
04_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_flatMap.avi [35.6M]
05_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_glom.avi [65.3M]
06_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_groupBy.avi [123.4M]
07_尚硅谷大数据_Spark_WordCount简单版方式1.avi [70.9M]
08_尚硅谷大数据_Spark_WordCount简单版方式2.avi [29.7M]
09_尚硅谷大数据_Spark_WordCount复杂版方式1.avi [36.7M]
10_尚硅谷大数据_Spark_WordCount复杂版方式2.avi [122.7M]
11_尚硅谷大数据_Spark_上午内容回顾.avi [87.5M]
12_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_filter.avi [49.6M]
13_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_sample.avi [142.9M]
14_尚硅谷大数据_Spark_扩展takeSample抽取场外幸运同学连麦.avi [45.8M]
15_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_distinct.avi [109.8M]
16_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_coalesce和repartition.avi [98.6M]
17_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_sortBy.avi [67.4M]
18_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_pipe.avi [83.3M]
19_尚硅谷大数据_Spark_双Value类型算子.avi [114.2M]
总结.txt [1.9K]
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day04 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_Spark_内容回顾.avi [79.9M]
01_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_partitionBy.avi [101.5M]
02_尚硅谷大数据_Spark_自定义分区器.avi [63M]
03_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_reduceyByKey.avi [45.1M]
04_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_groupByKey.avi [67.8M]
05_尚硅谷大数据_Spark_reduceByKey和groupByKey的对比.avi [21M]
06_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_aggregateByKey.avi [175.5M]
07_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_foldByKey.avi [56.4M]
08_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_combineByKey介绍以及分组后求均值.avi [97.7M]
09_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_reduceByKey求均值.avi [57.7M]
10_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_combineByKey求均值.avi [76.2M]
11_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_combineByKey求均值执行过程分析.avi [68.8M]
12_尚硅谷大数据_Spark_上午内容回顾以及几种聚合算子对比.avi [114.3M]
13_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_sortByKey.avi [140.9M]
14_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_mapValues.avi [28.3M]
15_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_SQL连接相关概念回顾.avi [80.8M]
16_尚硅谷大数据_Spark_转换算子_join和cogroup.avi [91.6M]
17_尚硅谷大数据_Spark_TopN案例分析.avi [196.5M]
18_尚硅谷大数据_Spark_TopN案例代码实现.avi [107M]
总结.txt [3.8K]
bigData200105.bmpr [134K]
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day05 [1.5G]
00_尚硅谷大数据_Spark_内容回顾.avi [35M]
01_尚硅谷大数据_Spark_行动算子_reduce,collect,foreach.avi [104.9M]
02_尚硅谷大数据_Spark_行动算子_count,first,take,takeOrdered.avi [37.5M]
03_尚硅谷大数据_Spark_行动算子_aggregate,fold,countByKey.avi [85.6M]
04_尚硅谷大数据_Spark_行动算子_save相关算子.avi [55.8M]
05_尚硅谷大数据_Spark_序列化现象演示.avi [61.6M]
06_尚硅谷大数据_Spark_闭包检查代码分析.avi [151.7M]
07_尚硅谷大数据_Spark_Kryo序列化框架.avi [60.1M]
08_尚硅谷大数据_Spark_查看血缘关系.avi [71.2M]
09_尚硅谷大数据_Spark_查看依赖关系.avi [52.6M]
10_尚硅谷大数据_Spark_宽依赖和窄依赖.avi [66.3M]
11_尚硅谷大数据_Spark_上午内容回顾.avi [101M]
12_尚硅谷大数据_Spark_Spark的Job调度相关的概念.avi [188.1M]
13_尚硅谷大数据_Spark_Spark的Job调度关系.avi [101.1M]
14_尚硅谷大数据_Spark_通过WebUI对比各个概念关系.avi [74.4M]
15_尚硅谷大数据_Spark_Spark任务调度源码分析1_提交Job.avi [89.8M]
16_尚硅谷大数据_Spark_Spark任务调度源码分析2_获取宽依赖.avi [55.3M]
17_尚硅谷大数据_Spark_Spark任务调度源码分析3_创建阶段.avi [63.3M]
18_尚硅谷大数据_Spark_Spark任务调度源码分析4_创建Task.avi [66.5M]
19_尚硅谷大数据_Spark_Spark任务调度源码分析总结.avi [41.9M]
总结.txt [6.4K]
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day06 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_Spark_内容回顾.avi [50.5M]
01_尚硅谷大数据_Spark_缓存效果演示.avi [94.2M]
02_尚硅谷大数据_Spark_cache和persist.avi [101.7M]
03_尚硅谷大数据_Spark_checkPoint介绍.avi [108.1M]
04_尚硅谷大数据_Spark_checkPoint案例演示.avi [103.2M]
05_尚硅谷大数据_Spark_KV类型RDD分区器.avi [56.8M]
06_尚硅谷大数据_Spark_处理Json格式文件.avi [74.8M]
07_尚硅谷大数据_Spark_读取MySQL数据.avi [123.3M]
08_尚硅谷大数据_Spark_向MySQL数据库中写入数据.avi [186.6M]
09_尚硅谷大数据_Spark_上午内容回顾.avi [46.3M]
10_尚硅谷大数据_Sparkl_累加器原理介绍.avi [201.4M]
11_尚硅谷大数据_Spark_系统自带累加器使用.avi [50.1M]
12_尚硅谷大数据_Spark_自定义累加器.avi [194.7M]
13_尚硅谷大数据_Spark_累加器执行原理.avi [73.8M]
14_尚硅谷大数据_Spark_广播变量.avi [86.8M]
15_尚硅谷大数据_Spark_企业面试题讲解.avi [126M]
总结.txt [7.1K]
spark-0105.rar [44.5K]
day07 [2.4G]
00_尚硅谷大数据_Spark_内容回顾.avi [86.2M]
01_尚硅谷大数据_Spark_项目实战_数据说明.avi [577.4M]
02_尚硅谷大数据_Spark_需求一分析.avi [59.2M]
03_尚硅谷大数据_Spark_需求一代码实现1.avi [112.8M]
04_尚硅谷大数据_Spark_需求一代码实现2.avi [265.3M]
05_尚硅谷大数据_Spark_需求二分析.avi [170.9M]
06_尚硅谷大数据_Spark_需求二代码实现.avi [140.4M]
07_尚硅谷大数据_Spark_需求三需求说明.avi [151.6M]
08_尚硅谷大数据_Spark_需求三分析.avi [237.7M]
09_尚硅谷大数据_Spark_需求三代码实现.avi [414.9M]
10_尚硅谷大数据_SparkSQL_概述以及特点.avi [64.1M]
11_尚硅谷大数据_SparkSQL_DataFrame介绍.avi [98.3M]
12_尚硅谷大数据_SparkSQL_DataSet介绍.avi [59.5M]
bigData200105.bmpr [317K]
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day08 [1.6G]
00_尚硅谷大数据_SparkSQL_内容回顾.avi [146.3M]
01_尚硅谷大数据_SparkSQL_创建DataFrame.avi [151.6M]
02_尚硅谷大数据_SparkSQL_SQL风格操作DataFrame.avi [121.3M]
03_尚硅谷大数据_SparkSQL_DSL风格操作DataFrame.avi [36.5M]
04_尚硅谷大数据_SparkSQL_RDD转换为DataFrame.avi [68.5M]
05_尚硅谷大数据_SparkSQL_DataFrame转换为RDD.avi [35.3M]
06_尚硅谷大数据_SparkSQL_RDD和DataSet之间的转换.avi [69.6M]
07_尚硅谷大数据_SparkSQL_RDD&DataFrame&DataSet关系总结.avi [94.9M]
08_尚硅谷大数据_SparkSQL_Idea中操作SparkSQL.avi [180.6M]
09_尚硅谷大数据_SparkSQL_UDF函数.avi [64M]
10_尚硅谷大数据_SparkSQL_上午内容回顾.avi [49.7M]
11_尚硅谷大数据_SparkSQL_求平均年龄_通过RDD算子实现.avi [82.8M]
12_尚硅谷大数据_SparkSQL_求平均年龄_通过累加器实现.avi [95.5M]
13_尚硅谷大数据_SparkSQL_求平均年龄_自定义UDAF(弱类型)代码编写.avi [236.6M]
14_尚硅谷大数据_SparkSQL_求平均年龄_自定义UDAF(弱类型)测试运行.avi [30.7M]
15_尚硅谷大数据_SparkSQL_求平均年龄_自定义UDAF(强类型)代码编写.avi [101.5M]
16_尚硅谷大数据_SparkSQL_求平均年龄_自定义UDAF(强类型)测试运行.avi [102.7M]
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day09 [1.5G]
00_尚硅谷大数据_SparkSQL_内容回顾.avi [109.3M]
01_尚硅谷大数据_SparkSQL_加载数据.avi [85.2M]
02_尚硅谷大数据_SparkSQL_保存数组以及默认的加载和保存格式.avi [93.1M]
03_尚硅谷大数据_SparkSQL_从MySQL数据库中读取数据.avi [135.5M]
04_尚硅谷大数据_SparkSQL_向MySQL数据库中写入数据.avi [67.6M]
05_尚硅谷大数据_SparkSQL_SparkSQL对Hive的支持(内嵌).avi [82.6M]
06_尚硅谷大数据_SparkSQL_使用外部Hive.avi [103.5M]
07_尚硅谷大数据_SparkSQL_代码中操作Hive.avi [69.4M]
08_尚硅谷大数据_SparkSQL_项目实战需求分析.avi [76.4M]
09_尚硅谷大数据_SparkSQL_准备数据.avi [28.5M]
10_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过SQL语句统计每个地区热门商品Top3.avi [235M]
11_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过代码实现统计每个地区热门商品Top3.avi [61.2M]
12_尚硅谷大数据_SparkSQL_城市点击代码实现1.avi [120.5M]
12_尚硅谷大数据_SparkSQL_城市点击代码实现2.avi [90.4M]
13_尚硅谷大数据_SparkSQL_城市点击代码实现3.avi [161.8M]
总结.txt [8K]
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TopN.sql [3.2K]
day10 [1.9G]
00_尚硅谷大数据_SparkSQL_内容回顾.avi [80.6M]
01_尚硅谷大数据_SparkSQL_概念介绍.avi [236.1M]
02_尚硅谷大数据_SparkSQL_SparkStreaming介绍.avi [118.5M]
03_尚硅谷大数据_SparkSQL_特点以及架构.avi [25.1M]
04_尚硅谷大数据_SparkSQL_背压机制.avi [60.5M]
05_尚硅谷大数据_SparkSQL_读取指定端口号的数据.avi [150M]
06_尚硅谷大数据_SparkSQL_读取指定端口号的数据案例解析.avi [65.2M]
07_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过RDD队列创建DS.avi [95.7M]
08_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过自定义数据源创建DS.avi [172.1M]
09_尚硅谷大数据_SparkSQL_上午内容回顾.avi [65.2M]
10_尚硅谷大数据_SparkSQL_连接Kafka数据源API版本选型.avi [197.2M]
11_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过0-8ReceiverAPI读取Kafka数据源代码编写.avi [109.8M]
12_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过0-8ReceiverAPI读取Kafka数据源测试.avi [108.8M]
13_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过0-8DriectAPI读取Kafka数据源自动维护offset编码.avi [123.2M]
14_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过0-8DriectAPI读取Kafka数据源自动维护offset测试.avi [92.8M]
15_尚硅谷大数据_SparkSQL_通过0-8DriectAPI读取Kafka数据源手动维护offset测试.avi [206.6M]
spark-0105.rar [70.6K]
day11 [2G]
00_尚硅谷大数据_SparkStreaming_内容回顾.avi [257.7M]
01_尚硅谷大数据_SparkStreaming_读取kafka数据源-010环境准备.avi [60.2M]
02_尚硅谷大数据_SparkStreaming_读取kafka数据源-010代码编写.avi [144.3M]
03_尚硅谷大数据_SparkStreaming_读取kafka数据源-010测试以及两种方式对比.avi [93.5M]
04_尚硅谷大数据_SparkStreaming_无状态转换算子_transform.avi [283.7M]
05_尚硅谷大数据_SparkStreaming_有状态转换算子_updateStateByKey.avi [138.6M]
06_尚硅谷大数据_SparkStreaming_窗口函数说明.avi [100.2M]
07_尚硅谷大数据_SparkStreaming_有状态转换算子_window.avi [121.9M]
08_尚硅谷大数据_SparkStreaming_有状态转换算子_window相关.avi [88.9M]
09_尚硅谷大数据_SparkStreaming_输出相关操作.avi [95.3M]
10_尚硅谷大数据_SparkStreaming_通过DF和SQL操作DStream数据.avi [90.3M]
11_尚硅谷大数据_SparkStreaming_优雅的关闭.avi [156.9M]
12_尚硅谷大数据_SparkStreaming_项目实战需求介绍.avi [70.3M]
13_尚硅谷大数据_SparkStreaming_项目数据准备.avi [120.3M]
14_尚硅谷大数据_SparkStreaming_需求一代码实现.avi [210.7M]
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day12 [1.7G]
00_尚硅谷大数据_SparkStreaming_内容回顾.avi [120.8M]
01_尚硅谷大数据_SparkStreaming_项目实战需求二分析.avi [108.6M]
02_尚硅谷大数据_SparkStreaming_项目实战需求二代码编写.avi [121.8M]
03_尚硅谷大数据_内核及优化_Spark内核概述以及通用的运行流程.avi [66M]
04_尚硅谷大数据_内核及优化_Spark运行模式.avi [127.1M]
05_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_执行提交命令执行SparkSubmit.avi [216.6M]
06_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_在SparkSubmit中运行Client.avi [79.1M]
07_Spark应用提交到Yarn源码分析1.txt [1K]
07_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_开启ApplicationMaster进程.avi [193.9M]
08_Spark应用提交到Yarn源码分析2.txt [622B]
08_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_启动Driver线程及准备注册AM.avi [138.1M]
09_Spark应用提交到Yarn源码分析3.txt [1.5K]
09_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_分配资源启动ExecutorBackend.avi [150.2M]
10_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_在ExecutorBackend上注册Executor通信终端.avi [82.1M]
11_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_将Executor反向注册到Driver.avi [98.9M]
12_尚硅谷大数据_内核及优化_通信框架架构介绍.avi [106.3M]
13_尚硅谷大数据_内核及优化_源码分析_任务调度流程源码分析.avi [165.2M]
总结.txt [9.7K]
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day13 [2.2G]
00_尚硅谷大数据_内核及优化_内容回顾.avi [162.2M]
01_尚硅谷大数据_内核及优化_Driver提交Task到Executor.avi [206.7M]
02_尚硅谷大数据_内核及优化_Driver提交Task到Executor再次说明.avi [63.5M]
03_尚硅谷大数据_内核及优化_Executor端接收Task并运行.avi [121.6M]
04_尚硅谷大数据_内核及优化_任务调度机制.avi [106.7M]
05_尚硅谷大数据_内核及优化_本地化级别.avi [60.7M]
06_尚硅谷大数据_内核及优化_失败重试与黑名单机制.avi [26.4M]
07_尚硅谷大数据_内核及优化_Shuffle机制介绍.avi [287.8M]
08_尚硅谷大数据_内核及优化_SortShuffleManager写磁盘过程分析.avi [72.2M]
09_尚硅谷大数据_内核及优化_ByPass触发条件.avi [122.6M]
10_Spark提交Task到Executor.txt [2.1K]
10_尚硅谷大数据_内核及优化_内存空间分配.avi [261M]
11_Shuffle过程分析.txt [388B]
11_尚硅谷大数据_内核及优化_内存管理.avi [170.1M]
12_尚硅谷大数据_内核及优化_核心组件解析.avi [52.2M]
13_尚硅谷大数据_内核及优化_性能优化.avi [170.7M]
14_尚硅谷大数据_内核及优化_故障排除.avi [94.4M]
15_尚硅谷大数据_内核及优化_数据倾斜解决方案1_聚合元数据.avi [74M]
16_尚硅谷大数据_内核及优化_数据倾斜解决方案2,3过滤导致倾斜的key以及改变ReduceTask数量.avi [32M]
17_尚硅谷大数据_内核及优化_数据倾斜解决方案4_使用随机key实现双重聚合.avi [22.1M]
18_尚硅谷大数据_内核及优化_数据倾斜解决方案5_将reduce join转换为map join.avi [34.9M]
19_尚硅谷大数据_内核及优化_数据倾斜解决方案6,7.avi [77.1M]
总结.txt [9.8K]
bigData200105.bmpr [411K]
15，实时数仓项目 [11.5G]
笔记 [89.1K]
为了看到双流丢失数据的现象发送低频数据配置 [1.5K]
application.properties [1.5K]
第八天复习.txt [892B]
端午节作业.txt [556B]
端午节作业(附答案说明).txt [2.4K]
复习es上.txt [1.7K]
复习es下.txt [1.6K]
课堂ppt.pptx [66.6K]
clickhouse复习上.txt [1.8K]
clickhouse复习下.txt [1.7K]
dsl课堂.txt [5K]
dsl课堂下.txt [3.3K]
sql另两个答案.txt [2.1K]
工具 [3G]
1 [282.3M]
phoenix-5.1.0-SNAPSHOT-hbase-2.2.tar.gz [282.3M]
clickhouse [1.2G]
19版本
clickhouse-client-20.4.5.36-2.noarch.rpm [55.4K]
clickhouse-common-static-20.4.5.36-2.x86_64.rpm [111.8M]
clickhouse-common-static-dbg-20.4.5.36-2.x86_64.rpm [1.1G]
clickhouse-server-20.4.5.36-2.noarch.rpm [76.5K]
elasticsearch相关 [285.4M]
elasticsearch-6.6.0.tar.gz [108.8M]
elasticsearch-analysis-ik-6.6.0.zip [4.3M]
kibana-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz [172.3M]
hbase2.0.5 [554M]
尚硅谷大数据技术之HBase.docx [10M]
apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz [416.6M]
hbase-2.0.5-bin.tar.gz [127.4M]
apache-phoenix-4.14.2-HBase-1.3-bin.tar.gz [331.2M]
canal.deployer-1.1.4.tar.gz [49.4M]
maxwell-1.25.0.tar.gz [54.8M]
nginx-1.12.2.tar.gz [958.7K]
phoenix-4.14.2-HBase-1.3-client.jar [99M]
squirrel-sql-3.9.1.zip [137M]
squirrel驱动配置图.png [19.9K]
课件 [8.6M]
大数据实时项目(采集部分).docx [893.2K]
大数据实时项目(交易额).docx [796.2K]
大数据实时项目(日活）.docx [736.8K]
大数据实时项目(日活）1.6.1.docx [738.1K]
大数据实时项目(ads层) .docx [2.4M]
大数据实时项目(dws层)1.2.docx [154.4K]
课堂ppt.pptx [53.1K]
总结 (2).jpeg [808.9K]
总结.mmap [86.2K]
clickhouse1.0.5.docx [1.3M]
ElasticSearch安装.docx [360.7K]
ElasticSearch课件1.22.docx [472.8K]
视频 [8.4G]
第八天上午 [390.8M]
1、复习.wmv [26.1M]
2、phoenix工具.wmv [71.9M]
3、查询用户状态.wmv [196.1M]
4、维护用户状态.wmv [96.7M]
第八天下午 [305.5M]
1、同批次标志修正.wmv [75.9M]
2、维表写入思路.wmv [24.7M]
3、维表的写入.wmv [81.6M]
4、维表的关联.wmv [123.3M]
第二天上午 [406.7M]
1、采集部署的问题.wmv [122.5M]
2、es介绍.wmv [33.8M]
3、几种数据库的比较.wmv [83.7M]
4、特性与索引.wmv [48.8M]
5、安装es.wmv [118M]
第二天下午 [323.3M]
1、kibana安装.wmv [53.8M]
2、 es数据对象的介绍.wmv [49.7M]
3、 es的数据结构.wmv [32.1M]
4、 es插删改.wmv [41.3M]
5、 查询dsl.wmv [146.5M]
第九天上午 [435.4M]
1、完成省市热力图.wmv [162.5M]
2、订单明细dwd流准备.wmv [171.6M]
3、双流join的问题.wmv [101.3M]
第九天下午 [295.1M]
双流join缓存版视频
1、验证双流join的处理.wmv [100.2M]
2、双流join的另一种处理方法.wmv [46.3M]
3、join优化.wmv [21.2M]
4、计算实付分摊值思路.wmv [75.3M]
5、思路总结.wmv [37.8M]
7、作业.wmv [14.3M]
第六天上午 [360.6M]
1、复习.wmv [63.9M]
2、发布数据接口功能.wmv [31.3M]
3、发布查询接口_总数.wmv [148.5M]
4、发布查询接口_分时值.wmv [117M]
第六天下午 [258.6M]
1、canal简介.wmv [52.3M]
2、canal的安装.wmv [206.3M]
第七天上午 [337.1M]
1、复习.wmv [39.9M]
2、canal的高可用实现.wmv [58.9M]
3、ods层数据分流.wmv [116.4M]
4、maxwell的安装及ods层数据分流.wmv [122M]
第七天下午 [142.5M]
1、关于canal和maxwell发送多分区.wmv [19.8M]
2、需求二分析.wmv [68.6M]
3、sql题1.wmv [54M]
第三天上午 [317.7M]
1、es复习.wmv [53.8M]
2、自定义词库.wmv [100.1M]
3、mapping.wmv [41.8M]
4、别名.wmv [68.2M]
5、索引模板.wmv [53.8M]
第三天下午 [250.6M]
1、数据保存操作.wmv [100.5M]
2、数据查询操作.wmv [150.2M]
第十二天上午 [360.9M]
1、clickhouse复习.wmv [44.8M]
2、查询接口开发1.wmv [78.6M]
3、查询接口开发2.wmv [173.2M]
4、ads层思路选型.wmv [64.4M]
第十二天下午 [272M]
1、ads层写入1.wmv [149.2M]
2、ads层写入2.wmv [122.8M]
第十三天上午 [352.2M]
1、包冲突问题.wmv [25.8M]
2、接口开发.wmv [121.2M]
3、datav可视化配置.wmv [151.1M]
4、总结上.wmv [54M]
第十三天下午 [427.3M]
1、总结2.wmv [84.9M]
2、总结3.wmv [71.5M]
3、总结4.wmv [114.3M]
4、sql1.wmv [70.8M]
5、sql3.wmv [85.8M]
第十天上午 [458.5M]
1、作业-维度关联.wmv [132.9M]
2、作业-维度关联-调试.wmv [96.4M]
3、作业-分摊金额.wmv [164.7M]
4、clickhouse安装.wmv [64.5M]
第十天下午 [301.9M]
1、clickhouse特性、数据类型.wmv [110.5M]
2、clickhouse表引擎.wmv [191.5M]
第十一天上午 [377.7M]
1、复习clickhouse.wmv [75M]
2、replacingMergeTree.wmv [56.2M]
3、summingMergeTree.wmv [64.7M]
4、基本操作.wmv [96.8M]
5、副本.wmv [84.9M]
第十一天下午 [321.7M]
1、分片集群.wmv [182.5M]
2、数据写入.wmv [139.2M]
第四天上午 [304M]
1、复习1.wmv [8.4M]
2、复习2.wmv [38.1M]
3、架构.wmv [55.7M]
4、消费数据.wmv [156.1M]
5、格式转换redis工具.wmv [45.8M]
第四天下午 [269.5M]
1、redis去重.wmv [158.5M]
2、es的批量保存.wmv [111M]
第五天上午 [251.7M]
1、简单回顾.wmv [15.4M]
2、精确一次消费的概念.wmv [93.7M]
3、相关问题解答.wmv [37.1M]
4、手动偏移量的处理思路.wmv [82.3M]
5、手动读取偏移量.wmv [23.2M]
第五天下午 [219.7M]
1、手动保存偏移量.wmv [113.4M]
2、幂等性处理.wmv [44.4M]
3、kibana可视化配置.wmv [61.8M]
第一天上午 [329.2M]
1、项目介绍.wmv [27.8M]
2、离线+实时框架.wmv [90.3M]
3、模拟数据发送.wmv [52.5M]
4、springboot日志接收.wmv [158.6M]
第一天下午 [536.3M]
1、logback落盘日志.wmv [105.6M]
2、git导入的问题.wmv [31M]
3、发送kafka.wmv [140.8M]
4、部署到linux.wmv [111.7M]
5、群启脚本.wmv [13.2M]
6、nginx部署.wmv [133.9M]
资料 [84.2M]
模拟器_数据库 [14.4M]
application.properties [1.5K]
gmall2020-mock-db-2020-05-18.jar [14.4M]
模拟器-用户行为 [10.6M]
application.properties [610B]
gmall2020-mock-log-2020-05-10.jar [10.6M]
logback.xml [3.1K]
path.json [493B]
SQL题 [393.4K]
面试sql.docx [19.7K]
数据样本.txt [2K]
微信图片_20181229132920.jpg [61.7K]
ali面试题.png [308.8K]
sql1答案.txt [1.2K]
base_province表数据.sql [5.2K]
gmall0105.sql [163.2K]
gmall2020-mock.zip [58.6M]
log4j.properties [387B]
16，Flink [10.7G]
1.笔记 [18.2M]
课件 [11M]
1_Flink简介.pptx [1.8M]
2_Flink运行架构.pptx [1.6M]
3_Flink window API .pptx [712.7K]
4_Flink中的时间语义和watermark.pptx [645.2K]
5_Flink的状态管理.pptx [550.5K]
6_Flink的容错机制.pptx [1.5M]
7_Flink的状态一致性.pptx [815.3K]
8_Flink CEP简介.pptx [369.9K]
9_Table API 和 Flink SQL.pptx [754.4K]
电商用户行为数据分析.pptx [2.4M]
尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc [1.3M]
尚硅谷大数据之flink教程-TableAPI和SQL.docx [482.5K]
尚硅谷大数据之flink教程.doc [5.5M]
2.资料 [344.1M]
Data [18.2M]
AdClickLog.csv [5.6K]
apache.log [803.7K]
LoginLog.csv [1.9K]
OrderLog.csv [2.2K]
ReceiptLog.csv [1.1K]
UserBehavior.csv [17.4M]
DataStream数据类型转换.png [48.1K]
flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz [275.5M]
flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar [39.5M]
Stream Processing with Apache Flink.pdf [10.8M]
3.视频 [0B]
Flink0105 [10.3G]
Flink0105第八天上午 [596.2M]
1-Flink-Table-SQL-标量聚合和表聚合UDF函数.mp4 [215.1M]
2-Flink-Table-SQL-聚合函数和表聚合函数.mp4 [226.2M]
3-实时热门商品第一部分程序编写.mp4 [154.9M]
Flink0105第八天下午 [516.7M]
1-实时热门商品第二部分程序.mp4 [193.9M]
2-实时热门商品思路复习.mp4 [100.9M]
3-使用Flink-SQL实现实时热门商品统计.mp4 [221.9M]
Flink0105第二天上午 [541.4M]
1-Flink运行时架构（4）.mp4 [176M]
2-自定义数据源-产生无限的传感器读数的数据流.mp4 [156.8M]
3-Map-FIlter-算子.mp4 [119M]
4-FlatMap算子.mp4 [89.6M]
Flink0105第二天下午 [598.7M]
1-KeyedStream-滚动聚合-reduce.mp4 [148.2M]
2-CoMap-CoFlatMap-ConnectedStream.mp4 [187.4M]
3-分布式转换算子-设置并行度-keyby.mp4 [185.1M]
4-富函数.mp4 [77.9M]
Flink0105第九天上午 [671.8M]
1-计算PV-UV-对UV做第一次优化.mp4 [212.8M]
2-使用布隆过滤器实现UV统计.mp4 [211.2M]
3-实时对账-双流Join.mp4 [247.8M]
Flink0105第九天下午 [615.4M]
1-apache日志分析-热门流量统计.mp4 [155.3M]
2-分渠道统计和不分渠道统计.mp4 [107.7M]
3-实时热门商品-使用kafka数据源.mp4 [103.5M]
4-面试题串讲.mp4 [248.9M]
Flink0105第六天上午 [533.6M]
1-端到端一致性.mp4 [136.1M]
2-事务提交-sink.mp4 [146.9M]
3-使用kafka作为source和sink设备实现端到端一致性.mp4 [61.6M]
4-flink读取和写入kafka.mp4 [108.9M]
5-Flink写入redis.mp4 [80M]
Flink0105第六天下午 [585.1M]
1-Flink写入ES.mp4 [94M]
2-Flink写入MySQL.mp4 [86.9M]
3-Flink部署和运维.mp4 [178.2M]
4-Flink-CEP.mp4 [226M]
Flink0105第七天上午 [656.1M]
1-使用Flink-CEP实现订单超时检测.mp4 [198.8M]
2-使用底层api实现超时订单检测.mp4 [145.8M]
3-Flink-Table-SQL(1).mp4 [311.6M]
Flink0105第七天下午 [537.3M]
1-Flink-Table-SQL(2).mp4 [173.4M]
2-流与表的转换.mp4 [110.3M]
3-Flink-Table-SQL-时间特性.mp4 [253.6M]
Flink0105第三天上午 [696.6M]
1-窗口API（1）.mp4 [172.3M]
2-窗口API（2）.mp4 [127.8M]
3-全窗口聚合函数-ProcessWindowFunction.mp4 [127.5M]
4-增量聚合函数-AggregateFunction.mp4 [107.7M]
5-窗口高低温度的计算-增量聚合和全窗口聚合结合使用.mp4 [161.3M]
Flink0105第三天下午 [582M]
1-事件时间和处理时间.mp4 [140.4M]
1_Flink简介.pdf [2.1M]
2-水位线（1）.mp4 [180.6M]
2_Flink运行架构.pdf [1.7M]
3-水位线（2）.mp4 [158.9M]
3_Flink window API .pdf [834.7K]
4-水位线（3）.mp4 [96.8M]
4_Flink中的时间语义和watermark.pdf [807K]
Flink0105第四天上午 [524M]
1-水位线复习.mp4 [150.3M]
2-使用KeyedProcessFunction测试合流时水位线的传播规则.mp4 [103.2M]
3-KeyedProcessFunction定时器的使用.mp4 [120.5M]
4-检测连续1s温度上升.mp4 [150.1M]
Flink0105第四天下午 [397M]
1-将数据发送到侧输出流.mp4 [63.8M]
2-使用CoProcessFunction实现开关流.mp4 [106.6M]
3-将迟到数据发送到侧输出流.mp4 [107.8M]
4-使用迟到元素更新窗口计算结果.mp4 [118.8M]
Flink0105第五天上午 [791.3M]
1-触发器实现只在整数秒和窗口闭合时触发窗口计算.mp4 [285.7M]
2-触发器复习.mp4 [349.1M]
3-基于间隔的join.mp4 [156.5M]
Flink0105第五天下午 [451.5M]
1-基于窗口的join.mp4 [82M]
2-状态变量-状态后端.mp4 [180.8M]
3-Flink检查点算法.mp4 [185.5M]
5_Flink的状态管理.pdf [602.8K]
6_Flink的容错机制.pdf [1.7M]
7_Flink的状态一致性.pdf [903.4K]
Flink0105第一天上午 [631.4M]
1-Flink流处理简介（1）.mp4 [156.3M]
1-Flink流处理简介（2）.mp4 [176.6M]
3-Flink流处理简介（3）.mp4 [163.8M]
4-Flink第一个程序-wordcount.mp4 [134.7M]
Flink0105第一天下午 [671.9M]
1-将Flink程序打成jar包并提交到伪集群.mp4 [178.4M]
2-Flink运行时架构（1）.mp4 [187.3M]
3-Flink运行时架构（2）.mp4 [187.1M]
4-Flink运行时架构（3）.mp4 [119.1M]
17，在线教育项目2.0 [159.5M]
在线教育项目2.0 [159.5M]
1.笔记 [159.4M]
尚硅谷大数据项目实战之在线教育（01数仓需求）.doc [1.7M]
尚硅谷大数据项目实战之在线教育（02数仓实现）.doc [4.3M]
尚硅谷大数据项目实战之在线教育（03实时需求）.doc [75.1M]
尚硅谷大数据项目实战之在线教育（04实时实现）.doc [78.3M]
2.资料 [49.7K]
01日志数据
02建表语句
03项目参考资料
04安装所需资料
05建模工具
流程图1.png [30.1K]
流程图2.png [19.5K]
3.代码 [0B]
education-online
4.视频 [0B]
day01
day02
day03
day04
18，面试大保健 [4.2G]
01_面试大保健_linux_shell.avi [73.1M]
02_面试大保健_hadoop_入门.avi [28.7M]
03_面试大保健_hadoop_HDFS.avi [58.9M]
04_面试大保健_hadoop_副本_块大小.avi [13.8M]
05_面试大保健_hadoop_MapReduce.avi [128.7M]
06_面试大保健_hadoop_调度器.avi [79.3M]
07_面试大保健_hadoop_工作机制.avi [62.9M]
08_面试大保健_hadoop_其他优化.avi [69.8M]
09_面试大保健_hadoop_数据倾斜.avi [132.9M]
10_面试大保健_Zookeeper.avi [23.2M]
11_面试大保健_flume_source.avi [52.9M]
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14_面试大保健_flume_三个器.avi [177.8M]
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16_面试大保健_kafka基本信息（上）.avi [26.5M]
17_面试大保健_kafka基本信息（下）.avi [109.2M]
18_面试大保健_kafka_挂了_丢失了.avi [32.9M]
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22_面试大保健_kafka_高效读写原因.avi [16.1M]
23_面试大保健_kafka_杂七杂八.avi [29.1M]
24_面试大保健_hive_组成_与mysql区别.avi [38M]
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26_面试大保健_hive_4个by.avi [13.4M]
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30_面试大保健_hive_数据倾斜.avi [185.1M]
31_面试大保健_sqoop_参数_遇到问题.avi [55.5M]
32_面试大保健_sqoop_每天导入数据量avi.avi [35.5M]
33_面试大保健_sqoop_数据倾斜.avi [40.9M]
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35_面试大保健_数仓架构_提高自信.avi [33.5M]
36_面试大保健_数仓架构_数仓概念.avi [18.4M]
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40_面试大保健_数仓架构_设计方案.avi [88.8M]
41_面试大保健_数仓架构_人员配置参考.avi [55.9M]
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57_面试大保健_数仓技术_项目中遇到哪些问题怎么解决.avi [43M]
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59_面试大保健_数仓技术_atlas详解.avi [170.3M]
60_面试大保健_数仓热点_数据质量.avi [95.4M]
61_面试大保健_数仓热点_数据质量实现.avi [60.7M]
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66_面试大保健_项目串讲.avi [380.2M]
shuffle.png [108.3K]
19，CDH6.3.2项目实战 [10.5G]
1.笔记 [135.4M]
尚硅谷大数据技术之CDH-6.3.2.docx [9.5M]
尚硅谷大数据项目实战之在线教育（实时实现）.doc [78.3M]
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2.资料 [3.5G]
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4.视频 [6.8G]
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