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大数据高薪实战班课程介绍截图
比屋-大数据高薪实战班课程介绍:
大数据产业链当前可以按照数据采集、数据存储、数据分析和数据应用来划分产业分工，不同的科技企业会专注于不同的环节，从而实现自己的价值增量。
本课程主要讲解大数据生态圈/Hadoop/Spark/Flink/数据仓库/实时分析/推荐系统等,
课程目录:
——/比屋-大数据高薪实战班2022/
├──00-大数据免费课
| └──大数据高新实战班_免费试学
├──01-授课视频（试看）
| ├──视频录制
| ├──线下授课
| └──直播授课
├──02-大数据架构课_第一期
├─ 大数据高新实战班_免费试学
│ ├─ 第1章-大数据概况及Hadoop生态系统
│ │ ├─ 1.什么是大数据和大数据分析.wmv
│ │ ├─ 10.hdfs组件和数据备份策略.wmv
│ │ ├─ 11.hdfs文件读写原理和常用命令使用.wmv
│ │ ├─ 12.HDFS的java客户端.wmv
│ │ ├─ 13.代码测试.wmv
│ │ ├─ 14.课堂总结.wmv
│ │ ├─ 2.分布式运算原理.wmv
│ │ ├─ 3.hadoop的基本介绍.wmv
│ │ ├─ 4.hadoop基本架构.wmv
│ │ ├─ 5.hadoop生态圈介绍.mp4
│ │ ├─ 6.hadoop环境搭建.mp4
│ │ ├─ 7.安装环境测试和hdp环境介绍.wmv
│ │ ├─ 8.Namnode和SNameNode .wmv
│ │ └─ 9.DataNode讲解.wmv
│ ├─ 第2章-MapReduce原理及编程
│ │ ├─ 1.mapreduce的基本介绍.wmv
│ │ ├─ 10.hadoop数据类型.wmv
│ │ ├─ 11.Mapper和Reducer讲解.wmv
│ │ ├─ 12.分布式缓存和Speculative.wmv
│ │ ├─ 13作业讲解.wmv
│ │ ├─ 14.作业测试和总结.wmv
│ │ ├─ 2.mapreduce数据分析详细介绍.wmv
│ │ ├─ 3.mapreduce-wordCount需求讲解.wmv
│ │ ├─ 4.mapreduce实战mapper开发.wmv
│ │ ├─ 5.mapreduce实战reduce和job开发.wmv
│ │ ├─ 6.程序打包运行和总结.wmv
│ │ ├─ 7.案例总结和原理剖析.wmv
│ │ ├─ 8.分区原理和源码分析.wmv
│ │ └─ 9.什么是逻辑块.wmv
│ ├─ 第3章-Apache Hive基础实战
│ │ ├─ 1.hive简介.wmv
│ │ ├─ 10.hive的严格模式和动态分区.wmv
│ │ ├─ 11.Hive数据分桶.wmv
│ │ ├─ 2.hive实现WordCount及元数据管理.wmv
│ │ ├─ 3.hive体系结构.wmv
│ │ ├─ 4.hive数据类型和数据库操作.wmv
│ │ ├─ 5.内部表和外部表的区别.wmv
│ │ ├─ 6.hive外部表的详细操作.wmv
│ │ ├─ 7.CTAS和CTE.wmv
│ │ ├─ 8.临时表及对表的基本操作.wmv
│ │ └─ 9.hive静态分区讲解.wmv
│ ├─ 第4章 Apache Spark基础及架构
│ │ ├─ 1.Spark基本介绍.wmv
│ │ ├─ 2.ApacheSpark安装配置.wmv
│ │ ├─ 3.RDD的基本介绍.wmv
│ │ ├─ 4.Spark案例入门.wmv
│ │ ├─ 5.Spark执行流程和组建介绍.wmv
│ │ ├─ 6.分区,SC,SparkSession,核心数据集.wmv
│ │ ├─ 7.RDD分区，宽窄数据变换.wmv
│ │ ├─ 8.windows平台配置Spark开发环境.wmv
│ │ └─ 9.RDD算子操作.wmv
│ ├─ 第5章 Spark SQL精华及与实战
│ │ ├─ 1.SparkSQL历史发展.wmv
│ │ ├─ 10.自定义UDF和UDAF.wmv
│ │ ├─ 2.SparkSQL执行优化策略.wmv
│ │ ├─ 3.SparkSQL程序入口.wmv
│ │ ├─ 4.SparkSQL案例讲解.wmv
│ │ ├─ 5.DataSet案例演示.wmv
│ │ ├─ 6.RDD转换DataFrame.wmv
│ │ ├─ 7.RDD转换DataFrame方式二.wmv
│ │ ├─ 8.加载多种数据源.wmv
│ │ └─ 9.读取mysql和hive的数据.wmv
│ ├─ 第6章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析
│ │ ├─ 1.SparkStreming简介.wmv
│ │ ├─ 2.saprkStream运行机制.wmv
│ │ ├─ 3.SparkStreaming处理流程和入口.wmv
│ │ ├─ 4.自定义数据源.wmv
│ │ ├─ 5.updateStateByKey算子讲解.wmv
│ │ └─ 6.MapWithState算子讲解.wmv
│ ├─ 第7章-Apache Flink基础及架构
│ │ ├─ 1.ApacheFlink的简介.wmv
│ │ ├─ 2.Flink架构和入门案例开发.wmv
│ │ ├─ 3.Flink案例进阶之代码抽取.wmv
│ │ ├─ 4.Flink核心概念行度运算和WEB监控.wmv
│ │ ├─ 5.Flink集群构建.wmv
│ │ ├─ 6.Flink集群模式发布和TaskSlot原理.wmv
│ │ └─ 7.Flink四种数据传输策略和四层结构图.wmv
│ └─ 第8章-Apache Flink高阶之状态存储-容错-数据恢复
│ ├─ 1.状态数据丢失处理之StateBackend概述.wmv
│ ├─ 2.StateBackends三种实现方式.wmv
│ ├─ 3.如何实现容错和仅一次语义.wmv
│ ├─ 4.程序自动恢复数据与核心参数剖析.wmv
│ └─ 5.集群模式下数据容错剖析和多备份.wmv
├─ 第一阶段（大数据生态圈核心技术）
│ ├─ 第12章-离线数据仓库项目实战开发
│ │ ├─ imgs
│ │ ├─ resources
│ │ ├─ video
│ │ ├─ 第1章数据仓库项目开发.md
│ │ └─ 第1章数据仓库项目开发.pdf
│ ├─ 第13章-离线数据仓库项目实战开发
│ │ ├─ imgs
│ │ ├─ video
│ │ ├─ 第2章-离线数据仓库开发.md
│ │ └─ 第2章-离线数据仓库开发.pdf
│ ├─ 第14章-离线数据仓库项目实战开发
│ │ ├─ imgs
│ │ ├─ video
│ │ ├─ 第3章数据仓库项目开发.md
│ │ └─ 第3章数据仓库项目开发.pdf
│ ├─ 第1章-大数据概况及Hadoop生态系统
│ │ ├─ img
│ │ ├─ vedio
│ │ └─ 第一章 大数据概况及Hadoop生态系统.md
│ ├─ 第2章-MapReduce原理及编程
│ │ ├─ img
│ │ ├─ vedio
│ │ └─ 第二章-MapReduce原理及编程.md
│ ├─ 第3章-Apache Hive基础实战
│ │ ├─ imgs
│ │ ├─ vedio
│ │ └─ 第三章-Apache Hive基础实战.md
│ ├─ 第4章-Apache Hive进阶实战
│ │ ├─ 1.explode和lateralView讲解.wmv
│ │ ├─ 10.Hive的集合set,list.wmv
│ │ ├─ 11.数据分片.wmv
│ │ ├─ 12.PERCENT_RANK讲解.wmv
│ │ ├─ 13.FIRST_VALUE,LAST_VALUE.wmv
│ │ ├─ 14.窗口函数-行类窗口的讲解.wmv
│ │ ├─ 15.范围类窗口函数.wmv
│ │ ├─ 2.hive的select虚拟列和基本的Join.wmv
│ │ ├─ 3.hive虚拟列和基本的数据Join.wmv
│ │ ├─ 4.hive的基本join操作.wmv
│ │ ├─ 5.hive的LOAD和insert的使用.wmv
│ │ ├─ 6.hive的数据迁移.wmv
│ │ ├─ 7.按照position进行排序.wmv
│ │ ├─ 8.sortBy,DistributeBy.wmv
│ │ └─ 9.GroupBy和having.wmv
│ ├─ 第5章-Apache Hive高级实战
│ │ ├─ 1.hive的事务讲解.wmv
│ │ ├─ 2.MERGE语法的使用.wmv
│ │ ├─ 3.hive的自定义 函数.wmv
│ │ ├─ 4.hive性能优化.wmv
│ │ ├─ 5.本地运行和JVM重用.wmv
│ │ └─ 6.总结.wmv
│ ├─ 第6章-项目实战-日志数据分析
│ │ ├─ 1.需求讲解和环境准备.wmv
│ │ ├─ 2.日志数据ETL开发(1).mp4
│ │ ├─ 3.日志数据ETL开发(2).wmv
│ │ ├─ 4.日志数据ETL开发(3).wmv
│ │ └─ 5.日志数据ETL开发(4).wmv
│ ├─ 第7章-项目实战-用户消费行为数据分析
│ │ ├─ 1.项目需求和数据模型讲解.wmv
│ │ ├─ 10.交易维度指标分析(6).wmv
│ │ ├─ 11.商家维度指标分析(7).wmv
│ │ ├─ 12.评分维度指标分析(8).wmv
│ │ ├─ 13.数据可视化.wmv
│ │ ├─ 2.数据清洗之数据加密和过滤.wmv
│ │ ├─ 3.数据清洗2.wmv
│ │ ├─ 4.客户维度数据分析.wmv
│ │ ├─ 5.交易维度指标分析(1).wmv
│ │ ├─ 6.交易维度指标分析(2).wmv
│ │ ├─ 7.交易维度指标分析(3).wmv
│ │ ├─ 8.交易维度指标分析(4).wmv
│ │ └─ 9.交易维度指标分析(5).wmv
│ ├─ 第8章-NoSQL综述和Apache HBase基础
│ │ ├─ 1.NoSql的基本概念.wmv
│ │ ├─ 2.Nosql的分类和存储区别.wmv
│ │ ├─ 3.Hbaes介绍.wmv
│ │ ├─ 4.Hbase的用例.wmv
│ │ ├─ 5.Hbase的物理架构.wmv
│ │ ├─ 6.Hbase表和RegionServer的关系.wmv
│ │ ├─ 7.hbase的rows.wmv
│ │ ├─ 8.Hbase数据管理和体系结构优势.wmv
│ │ └─ 9.Hbase的Shell操作和总结.wmv
│ └─ 第9章-Apache HBase API介绍及性能优化
│ ├─ 1.Hbase的javaAPI.wmv
│ ├─ 10.Minor和Major压缩测路,总结.wmv
│ ├─ 2.使用java客户端插入数据.wmv
│ ├─ 3.使用java客户端扫描数据.wmv
│ ├─ 4.使用Java客户端删除操作.wmv
│ ├─ 5.代码测试.wmv
│ ├─ 6.RestAPI的使用.wmv
│ ├─ 7.Phoenix的使用.wmv
│ ├─ 8.使用Hive关联Hbase表.wmv
│ └─ 9.名称空间,授权,数据压缩.wmv
└─ 第二阶段（大数据高级开发核心技术）
├─ kafka
│ ├─ 1.KafkaProducer原理.wmv
│ ├─ 1.kafka集群版安装.wmv
│ ├─ 1.读取kafka数据消费到hbase.wmv
│ ├─ 2.Kafka的ISR和ACKS.wmv
│ ├─ 2.UserConsumer业务代码编写.wmv
│ ├─ 2.kafka集群构建.wmv
│ ├─ 3.Kafka的主题介绍.wmv
│ ├─ 3.consuler的机制.wmv
│ ├─ 3.代码测试.wmv
│ ├─ 4.Kafka高效读写.wmv
│ ├─ 5.Producer案例实现1.wmv
│ ├─ 6.Producer案例实现2.wmv
│ └─ 7.代码测试.wmv
├─ 第10章-Apache Flink基础及架构
│ ├─ 1.ApacheFlink的简介.wmv
│ ├─ 2.Flink架构和入门案例开发.wmv
│ ├─ 3.Flink案例进阶之代码抽取.wmv
│ ├─ 4.Flink核心概念行度运算和WEB监控.wmv
│ ├─ 5.Flink集群构建.wmv
│ ├─ 6.Flink集群模式发布和TaskSlot原理.wmv
│ └─ 7.Flink四种数据传输策略和四层结构图.wmv
├─ 第11章-Apache Flink进阶之算子和状态管理
│ ├─ 1.Flink自定义数据源.wmv
│ ├─ 10.基于状态的数据合并案例开发.wmv
│ ├─ 2.Flink常规算子讲解.wmv
│ ├─ 3.Flink核心算子讲解.wmv
│ ├─ 4.Sink操作及托管状态和原始状态.wmv
│ ├─ 5.OperatorState和KeyedState.wmv
│ ├─ 6.ValueState状态案例演示.wmv
│ ├─ 7.KeyedState之ListState案例演示.wmv
│ ├─ 8.KeyedState之MapState案例演示.wmv
│ └─ 9.Reduc和Aggregat案例演示.wmv
├─ 第12章-Apache Flink高阶之状态存储-容错-数据恢复
│ ├─ 1.状态数据丢失处理之StateBackend概述.wmv
│ ├─ 2.StateBackends三种实现方式.wmv
│ ├─ 3.如何实现容错和仅一次语义.wmv
│ ├─ 4.程序自动恢复数据与核心参数剖析.wmv
│ └─ 5.集群模式下数据容错剖析和多备份.wmv
├─ 第13章-Apache Flink高阶之WaterMark原理剖析与应用
│ ├─ 1.TimeWindow的窗口运行机制.wmv
│ ├─ 2.Time的三种类型和EventTime案例实践.wmv
│ ├─ 3.引入WaterMark解决案例的遗留问题.wmv
│ ├─ 4.Watermark触发机制与核心原理.wmv
│ ├─ 5.基于watermark数据丢失的三种解决方案.wmv
│ └─ 6.多并行度watermark的触发机制.wmv
├─ 第14章-Apache Flink高阶之window分类-自定义窗口-源码剖析-Join
│ ├─ 1.window的概述和四种类型.wmv
│ ├─ 2.window的源码理解和会话窗口案例实践.wmv
│ ├─ 3.底层原理之自定义widnwo.wmv
│ ├─ 4.基于Trigger和Evictor自定义窗口函数.wmv
│ ├─ 5.增量聚合及aggregate的使用.wmv
│ └─ 6.全量聚合和window的4种Join实现.wmv
├─ 第15章-Apache Flink实时报表案例开发
│ ├─ 1.FLink企业实战之需求讲解.wmv
│ ├─ 2.FLink企业实战之业务代码实现.wmv
│ ├─ 3.多并行度情况下数据传输策略引发的问题.wmv
│ ├─ 4.多并行度情况下数据缺失解决方案.wmv
│ ├─ 5.企业实战-实时报表需求讲解.wmv
│ ├─ 6.企业实战-实时报表业务代码实现.wmv
│ └─ 7.FlinkOnYarn启动程序的二中方案.wmv
├─ 第1章 Scala编程基础
│ ├─ 1.scala基本介绍.wmv
│ ├─ 10.数组的操作.wmv
│ ├─ 11.Set和Map的操作.wmv
│ ├─ 12.枚举和Null.wmv
│ ├─ 13.Noting,Nil,None,Option.wmv
│ ├─ 14.Success,Failure.wmv
│ ├─ 15.SuccessAndFailure.wmv
│ ├─ 16.高阶函数.wmv
│ ├─ 17.嵌套函数.wmv
│ ├─ 18.柯里化.wmv
│ ├─ 19.函数赋值和下划线的使用.wmv
│ ├─ 2.scala输出hello World!.wmv
│ ├─ 3.变量和常量.wmv
│ ├─ 4.函数.wmv
│ ├─ 5.循环.wmv
│ ├─ 6.map和filter方法讲解.wmv
│ ├─ 7.break代码块.wmv
│ ├─ 8.数据类型和Tuple的讲解.wmv
│ └─ 9.collection的介绍.wmv
├─ 第2章 Scala编程进阶
│ ├─ 1.Trait讲解.wmv
│ ├─ 10.scala中嵌入Java代码.wmv
│ ├─ 11.scala总结.wmv
│ ├─ 2.Class和伴生对象.wmv
│ ├─ 3.caseClass定义.wmv
│ ├─ 4.CaseClass和Enumeration的区别.wmv
│ ├─ 5.apply和unapply.wmv
│ ├─ 6.Mixin多继承调用关系.wmv
│ ├─ 7.列表生成式.wmv
│ ├─ 8.正则表达式讲解.wmv
│ └─ 9.匹配分组.wmv
├─ 第3章 Apache Spark基础及架构
│ ├─ 1.Spark基本介绍.wmv
│ ├─ 2.ApacheSpark安装配置.wmv
│ ├─ 3.RDD的基本介绍.wmv
│ ├─ 4.Spark案例入门.wmv
│ ├─ 5.Spark执行流程和组建介绍.wmv
│ ├─ 6.分区,SC,SparkSession,核心数据集.wmv
│ ├─ 7.RDD分区，宽窄数据变换.wmv
│ ├─ 8.windows平台配置Spark开发环境.wmv
│ └─ 9.RDD算子操作.wmv
├─ 第4章 Apache Spark分布式计算原理
│ ├─ 1.Lineage和DAG的介绍.wmv
│ ├─ 2.RDD的Lineage和DAG和数据迁移.wmv
│ ├─ 3.Spark的cache和checkpoint.wmv
│ ├─ 4.广播变量的使用.wmv
│ ├─ 5.分区的控制和数据倾斜.wmv
│ └─ 6.spark加载CSV和Json数据文件.wmv
├─ 第5章 Spark SQL精华及与实战(1)
│ ├─ 1.SparkSQL历史发展.wmv
│ ├─ 10.自定义UDF和UDAF.wmv
│ ├─ 2.SparkSQL执行优化策略.wmv
│ ├─ 3.SparkSQL程序入口.wmv
│ ├─ 4.SparkSQL案例讲解.wmv
│ ├─ 5.DataSet案例演示.wmv
│ ├─ 6.RDD转换DataFrame.wmv
│ ├─ 7.RDD转换DataFrame方式二.wmv
│ ├─ 8.加载多种数据源.wmv
│ └─ 9.读取mysql和hive的数据.wmv
├─ 第6章 Spark SQL精华及与实战(2)
│ ├─ 11.自定义函数案例.wmv
│ ├─ 12.窗口函数案例讲解.wmv
│ ├─ 13.案例实现1.wmv
│ └─ 14.案例实现2.wmv
├─ 第7章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析(1)
│ ├─ 1.SparkStreming简介.wmv
│ ├─ 2.saprkStream运行机制.wmv
│ ├─ 3.SparkStreaming处理流程和入口.wmv
│ ├─ 4.自定义数据源.wmv
│ ├─ 5.updateStateByKey算子讲解.wmv
│ └─ 6.MapWithState算子讲解.wmv
├─ 第8章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析(2)
│ ├─ 10.Streaming程序的容错处理.wmv
│ ├─ 7.transform案例讲解.wmv
│ ├─ 8.窗口计算.wmv
│ └─ 9.foreachRDD案例讲解.wmv
└─ 第9章-基于Spark Streaming的流数据处理和分析(3)
├─ 1.如何保证数据不丢失和优化机制.wmv
├─ 2.kafka整合0.8版本方案一.wmv
├─ 3.kafka整合0.8版本方案二.wmv
├─ 4.kafka整合0.8版本手动管理偏移量.wmv
├─ 5.kafka整合10版本手动管理偏移量.wmv
└─ 6.如何保证Exactly-Once.wmv
├──03-大数据架构课（2期）
| ├──Flink实时运营系统
| ├──第10章-Hive-数据仓库高阶精讲
| ├──第11章-Hive-数据仓库高阶精讲
| ├──第12章-项目实战-日志数据分析
| ├──第13章-项目实战-用户消费行为数据分析01
| ├──第14章-项目实战-用户消费行为数据分析02
| ├──第15章-Nosql综述和ApacheHBase集群构建
| ├──第16章-ApacheHBase基础和核心组件
| ├──第17章-Apache Hbase 进阶及性能优化
| ├──第18章-Apache Sqoop介绍及数据迁移
| ├──第19章-ZooKeeper的核心设计和企业级应用
| ├──第1章-开班典礼
| ├──第20章-企业级离线数据仓库项目实战开发01
| ├──第21章-企业级离线数据仓库项目实战开发02
| ├──第22章-企业级离线数据仓库项目实战开发03
| ├──第23章-hadoop源码调优课程
| ├──第24章-企业级离线数据仓库项目实战开发04
| ├──第25章-企业级离线数据仓库项目实战开发05
| ├──第26章-精通Scala编程语言01
| ├──第27章-精通Scala编程语言02
| ├──第28章-精通Scala编程语言03
| ├──第29章-hadoop源码调优课程
| ├──第2章-大数据概况及Hadoop生态系统
| ├──第30章-精通Scala编程语言04
| ├──第31章-精通Scala编程语言05
| ├──第32章-精通Scala编程语言06
| ├──第33章-ApacheSpark基础及架构
| ├──第34章-ApacheSpark基础及架构
| ├──第35章-ApacheSpark基础及架构
| ├──第36章-ApacheSpark进阶及优化
| ├──第37章-ApacheSpark分布式计算原理
| ├──第38章-ApacheSpark企业级项目实战
| ├──第39章-SparkSQL精华及实战基础
| ├──第3章-Hadoop集群构建&核心模块讲解
| ├──第40章-SparkSQL精华及实战进阶
| ├──第41章-SparkSQL企业级项目实战
| ├──第42章-Kafka基础
| ├──第43章-Kafka进阶
| ├──第44章-Spark Streaming的流数据处理和分析
| ├──第45章-Spark Streaming的流数据进阶
| ├──第46章-Apache Flume 基础及使用案例
| ├──第47章-河马物流数据仓库
| ├──第48章-河马物流数据仓库
| ├──第49章-河马物流数据仓库
| ├──第4章-MapReduce原理&优化&企业级案例实战
| ├──第50章-河马物流数据仓库
| ├──第51章-河马物流数据仓库
| ├──第52章-Flink精品课程
| ├──第53章-Flink精品课程
| ├──第54章-Flink精品课程
| ├──第55章-Flink精品课程
| ├──第56章-Flink精品课程
| ├──第57章-Flink精品课程
| ├──第58章-Flink精品课程
| ├──第59章-Flink精品课程
| ├──第5章-Hive-数据仓库基础精讲
| ├──第60章-Flink精品课程
| ├──第61章-Flink精品课程
| ├──第6章-Hive-数据仓库基础精讲
| ├──第7章-Hive-数据仓库进阶精讲
| ├──第8章-Hive-数据仓库进阶精讲
| ├──第9章-Hive-数据仓库高阶精讲
| └──配套画图
└──04-大数据架构课（3期）
| ├──课程配图
| ├──1.大数据概况及Hadoop生态系统.mp4 216.06M
| ├──10.源码理解和自定义分区.mp4 248.11M
| ├──11.分布式缓存和Speculative机制.mp4 90.40M
| ├──12.Hive的基本简介和集群构建.mp4 185.34M
| ├──13.Hive元数据管理.mp4 286.33M
| ├──14.Hive的数据类型CTE和CTAS.mp4 303.15M
| ├──15.Hive的动态分区和静态分区.mp4 287.80M
| ├──16.Hive的分桶和视图讲解.mp4 279.28M
| ├──17.Hive的进阶查询和数据迁移.mp4 272.46M
| ├──18.Hive的进阶查询语法1.mp4 173.53M
| ├──19.分析函数和窗口函数的使用.mp4 192.40M
| ├──2.OLAP&OLTP&Hadoop组件讲解&基本配置.mp4 377.71M
| ├──20.分析函数和窗口函数和窗口函数子句.mp4 259.27M
| ├──21.Hive的事务和自定义函数.mp4 233.91M
| ├──22.Hive的数据据倾斜和性能优化.mp4 357.68M
| ├──23.项目需求分析和数据清洗.mp4 425.49M
| ├──24.日志数据清洗过程1.mp4 203.96M
| ├──25.日志数据清洗过程2.mp4 409.02M
| ├──26.数据分析之常用指标计算.mp4 304.33M
| ├──27.用户消费行为数据分析-1.mp4 306.89M
| ├──28.用户消费行为数据分析-2.mp4 294.52M
| ├──29.用户消费行为数据分析-3.mp4 242.55M
| ├──3.HDFS上传数据原理剖析和单机版配置.mp4 296.17M
| ├──30.用户消费行为数据分析-4.mp4 266.07M
| ├──31.Nosql的综述.mp4 249.31M
| ├──32.Aapache Hbase的简介和环境构建.mp4 303.28M
| ├──33.HBase的存储机制.mp4 241.45M
| ├──34.HBase的客户端操作.mp4 332.70M
| ├──35.HBase数据操作详解.mp4 413.01M
| ├──36.HBase的SQL支持和Hive支持.mp4 322.45M
| ├──37.sqoop的基础入门.mp4 473.55M
| ├──38.Sqoop数据迁移的实现.mp4 383.16M
| ├──39.zookeeper的安装和基本参数解析.mp4 287.24M
| ├──4.Hadoop环境BUG解决和集群配置.mp4 431.17M
| ├──40.zookeeper数据数据结构和基本操作.mp4 269.03M
| ├──41.zookeeper的Java客户端操作.mp4 351.37M
| ├──42.zookeeper的基本代码结构和监听器应用.mp4 279.20M
| ├──43.Zookeeper案例剖析.mp4 47.56M
| ├──44.企业级数据仓库项目实战-1.mp4 132.30M
| ├──45.企业级数据仓库项目实战-2.mp4 185.54M
| ├──5.NameNode&DataNode&SNN进程原理剖析.mp4 178.45M
| ├──6.Hadoop的存储和安全模式.mp4 275.80M
| ├──7.MapReduce的基本介绍.mp4 439.40M
| ├──8.MapReduce流程剖析.mp4 176.96M
| └──9.mapreduce案例编写和剖析.mp4 290.67M
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