黑马 Python+大数据年度钻石会员

以往的数据开发课程，需要一定的Java基础和工作经验，门槛高、入门难。为了帮助梦想进入数据开发行业的零基础学员找到适宜的入门途径，大数据学科现引入Python语言，课程全新升级——Python大数据开发。
Python语言简单易懂，适合零基础学员入门，而且他在国际市场也得到越来越多企业的青睐。作为一门胶水语言，Python在所有编程语言排名上升快，第三方库多，是数据科学家喜欢的语言之一。同时在大数据、数据挖掘、机器、实时计算、网络爬虫等领域都有其贡献值，Python近年来成为大数据体系下的第一工具语言。Python和大数据的结合势不可挡且未来可期。
学习Python大数据开发，以Python技术栈处理中小型数据集，以大数据技术栈处理海量规模数据，成为全能的企业级数据开发人才。

〖资源目录〗:

├──01、阶段一 Python大数据开发基础
| ├──01、第一章大数据介绍及开发环境
| | ├──1-1 大数据介绍
| | ├──1-2 linux介绍及虚拟机网络配置
| | └──1-3 linux目录介绍
| ├──02、第二章 linux命令
| | ├──2-1 linux命令（一）
| | ├──2-2 vim编辑器的使用
| | └──2-3 linux命令（二）
| ├──03、第三章 MySQL数据库
| | ├──3-1 mysql和datagrip的介绍
| | ├──3-2 数据定义语言的使用
| | ├──3-3 数据操作语言的使用
| | ├──3-4 数据库约束
| | ├──3-5 数据库查询
| | ├──3-6 运算与排序
| | ├──3-7 函数，分组和二次过滤
| | ├──3-8 数据库的多种连接查询
| | └──3-9 数据库练习回顾
| ├──04、第四章 excel的使用
| | └──4-1 excel的相关操作
| ├──05、第五章 kettle的使用
| | └──5-1 kettle的使用
| ├──06、第六章数据分析及可视化
| | ├──6-1 finebi的初步使用
| | ├──6-2 集团分析项目
| | └──6-3 数据抽取和统计分析
| ├──07、第七章大数据框架与数仓基础
| | ├──7-1 Hadoop的介绍，配置和集群的使用
| | ├──7-2 hdfs的介绍，使用和特特点
| | ├──7-3 数据仓库的介绍
| | ├──7-4 数据仓库的基本使用
| | └──7-5 作业讲解
| └──08、第八章数仓实战项目
| | ├──8-1 数仓实战之滴滴出行
| | ├──8-2 数仓实战之智能电商分析平台（一）
| | ├──8-3 数仓实战之智能电商分析平台（二）
| | ├──8-4 flume的介绍和使用
| | └──8-5 数仓实战之智能电商分析平台（三）
├──02、阶段二 Python基础编程
| ├──01、第一章 Python基础语法
| | ├──1-1 Python概述
| | ├──1-10 while循环
| | ├──1-11 while循环嵌套
| | ├──1-12 for循环
| | ├──1-13 循环else
| | ├──1-14 字符串定义、切片
| | ├──1-15 字符串查找、替换、合并
| | ├──1-16 字符串删除、判断
| | ├──1-17 列表定义
| | ├──1-18 列表的操作使用
| | ├──1-19 元组定义使用
| | ├──1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置
| | ├──1-20 字典定义使用
| | ├──1-21 集合定义使用
| | ├──1-22 公共方法与推导式
| | ├──1-23 函数基本使用
| | ├──1-24 函数作用域
| | ├──1-25 总结复习
| | ├──1-26 不定长参数与组包拆包
| | ├──1-27 引用类型
| | ├──1-28 案例-学员管理系统
| | ├──1-29 递归与复习
| | ├──1-3 Python变量与注释
| | ├──1-30 文件基本操作
| | ├──1-31 文件操作案例
| | ├──1-4 变量使用与debug工具
| | ├──1-5 Python格式化输出
| | ├──1-6 输入与类型转化
| | ├──1-7 Python运算符
| | ├──1-8 Python分支语句
| | └──1-9 分支总结与复习
| └──02、第二章 Python面向对象编程
| | ├──2-1 类定义与初始化
| | ├──2-10 Python模块与包
| | ├──2-11 学员管理系统-面向对象版本
| | ├──2-2 总结与复习
| | ├──2-3 示例属性操作
| | ├──2-4 魔法方法
| | ├──2-5 面向对象案例
| | ├──2-6 面向对象封装与继承
| | ├──2-7 面向对象多态
| | ├──2-8 类属性方法
| | └──2-9 Python异常处理
├──03、阶段三 Python进阶编程
| ├──01、第一章多任务编程-进程
| | ├──1-1 多任务的介绍
| | ├──1-2 多进程的使用
| | ├──1-3 进程执行带有参数的任务
| | └──1-4 进程的注意点
| ├──02、第二章多任务编程-线程
| | ├──2-1 多线程的使用
| | ├──2-2 多进程的使用
| | ├──2-3 线程的注意点
| | └──2-4 进程和线程对比
| ├──03、第三章网络编程
| | ├──3-1 socket的介绍
| | ├──3-2 TCP客户端程序开发
| | └──3-3 多任务版TCP服务端程序开发
| ├──04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器
| | ├──4-1 HTTP协议
| | ├──4-2 查看HTTP协议的通信过程
| | ├──4-3 搭建Python自带静态Web服务器
| | └──4-4 静态Web服务器-面向对象开发
| ├──05、第五章 html+css基础
| | ├──5-1 html的介绍
| | ├──5-2 初识常用的html标签
| | ├──5-3 资源路径
| | ├──5-4 css的介绍
| | └──5-5 css选择器
| ├──06、第六章 JavaScript
| | ├──6-1 JavaScript的介绍
| | ├──6-2 变量和数据类型
| | ├──6-3 函数定义和调用
| | ├──6-4 条件语句
| | ├──6-5 数组及操作方法
| | ├──6-6 循环语句
| | └──6-7 字符串拼接
| ├──07、第七章 jQuery
| | ├──7-1 jQuery的介绍
| | ├──7-2 jQuery选择器
| | ├──7-3 选择集过滤
| | ├──7-4 获取和设置元素内容
| | ├──7-5 jQuery事件
| | ├──7-6 JavaScript对象
| | ├──7-7 json
| | ├──7-8 ajax
| | └──7-9 综合案例
| ├──08、第八章闭包和装饰器
| | ├──8-1 闭包
| | ├──8-2 装饰器
| | ├──8-3 装饰器的使用
| | └──8-4 通用装饰器的使用
| ├──09、第九章正则表达式
| | ├──9-1 with语句
| | ├──9-2 深拷贝和浅拷贝
| | ├──9-3 re的模块介绍
| | ├──9-4 匹配单个字符
| | └──9-5 匹配多个字符
| ├──10、第十章 mini-Web
| | ├──10-1 Web应用概述
| | ├──10-2 应用程序开发
| | ├──10-3 路由列表功能开发
| | └──10-4 logging日志
| └──11、第十一章数据埋点
| | ├──11-1 埋点形式
| | ├──11-2 埋点方案
| | └──11-3 埋点实践
├──04、阶段四 SQL
| ├──01、第一章窗口函数
| | ├──1-1 窗口函数简介与基本用法
| | ├──1-2 OVER(PARTITION BY)
| | ├──1-3 排序函数
| | ├──1-4 window frames 自定义窗口
| | ├──1-5 分析函数
| | ├──1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY
| | └──1-7 窗口函数避坑指南
| └──02、第二章数据报表
| | ├──2-1 数据介绍
| | ├──2-2 使用SQL进行数据汇总
| | ├──2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组
| | ├──2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式
| | ├──2-5 计算多个指标
| | └──2-6 分组对比
├──05、阶段五 Python数据处理与分析实战
| ├──01、第一章 Python 数据分析简介
| | ├──1-1 Python 数据分析环境搭建
| | └──1-2 Python 数据分析简介
| ├──02、第二章 Pandas快速入门
| | ├──2-1 Pandas快速入门
| | ├──2-2 Series 和 Dataframe
| | ├──2-3 Dataframe 增删改
| | ├──2-4 Dataframe 查询
| | └──2-5 租房数据分析示例
| ├──03、第三章 pandas数据清洗
| | ├──3-1 数据组合-concat
| | ├──3-2 数据组合-merge
| | ├──3-3 缺失值处理
| | ├──3-4 数据整理
| | └──3-5 Pandas 数据类型
| ├──04、第四章 pandas数据处理
| | ├──4-1 Apply自定义函数
| | ├──4-2 数据分组操作
| | ├──4-3 数据分组操作-透视
| | ├──4-4 数据分组操作-会员数据分析 1
| | ├──4-5 数据分组操作-会员数据分析 2
| | ├──4-6 Dataframe 数据类型
| | └──4-7 Dataframe 数据类型案例
| ├──05、第五章 Python数据可视化
| | ├──5-1 Matplotlib 绘图
| | ├──5-2 Pandas 绘图
| | ├──5-3 Seaborn 绘图
| | └──5-4 Pyecharts 绘图
| └──06、第六章 pandas综合案例
| | ├──6-1 案例1 Appstore 数据分析
| | ├──6-2 案例2 优衣库销售数据分析
| | └──6-3 案例3 RFM 用户分群1
├──06、阶段六 Hadoop生态体系
| ├──01、第一章 linux
| | ├──1-1 linux环境搭建
| | ├──1-2 linux文件系统
| | ├──1-3 vi编辑器
| | ├──1-4 linux用户与权限
| | ├──1-5 大数据集群环境搭建
| | ├──1-6 linux软件安装方式
| | └──1-7 shell
| ├──02、第二章 Zookeeper
| | ├──2-1 大数据导论
| | └──2-2 Zookeeper
| ├──03、第三章 Hadoop
| | ├──3-1 hadoop简介
| | ├──3-2 hadoop环境搭建
| | ├──3-3 Hadoop_HDFS
| | ├──3-4 Hadoop_MapReduce
| | ├──3-5 Hadoop_YARN
| | └──3-6 Hadoop_HA
| └──04、第四章 Hive
| | ├──4-1 数据仓库介绍
| | ├──4-2 Hive介绍和安装
| | ├──4-3 Hive_DDL语法
| | ├──4-4 Hive_DML语法
| | ├──4-5 Hive_DQL语法
| | ├──4-6 Hive其他功能介绍
| | ├──4-7 Hive函数高阶应用
| | ├──4-8 Hive窗口函数
| | └──4-9 Hive调优
├──07、阶段七离线数仓项目-知行教育
| ├──1-1 知行教育数仓项目介绍
| | ├──01-教育项目的基本介绍.mp4 62.29M
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 26.83M
| | ├──02-教育项目的架构流程说明.mp4 124.58M
| | └──02-教育项目的业务流程.mp4 72.99M
| ├──1-10 访问咨询主题看板_数据清洗
| | ├──06-访问咨询主题看板_数据采集操作以及hiveserver2服务异常.mp4 153.87M
| | ├──07-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(SQL实现,未解决转换).mp4 34.52M
| | ├──08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决).mp4 53.26M
| | └──09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现).mp4 75.30M
| ├──1-11 访问咨询主题看板_数据分析
| | ├──10-访问咨询主题看板_数据分析(总访问量统计).mp4 85.00M
| | ├──11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面).mp4 32.83M
| | └──12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计).mp4 74.52M
| ├──1-12 访问咨询主题看板_数据导出
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 23.99M
| | ├──13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出).mp4 86.97M
| | ├──14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量).mp4 107.09M
| | └──15-今日总结.mp4 36.32M
| ├──1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗
| | ├──02-访问咨询主题看板_新增数据模拟.mp4 48.60M
| | ├──03- 访问咨询主题看板_增量数据采集操作(sqoop脚本编写以及shell讲解).mp4 125.05M
| | ├──04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写.mp4 103.29M
| | ├──05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作.mp4 32.01M
| | ├──06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置).mp4 47.55M
| | └──07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作.mp4 127.15M
| ├──1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析
| | ├──08-访问咨询主题_增量数据统计分析(SQL实现以及思考点)(上).mp4 74.27M
| | ├──09-上午内容的总结.mp4 38.73M
| | ├──10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决).mp4 107.45M
| | ├──11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试).mp4 119.49M
| | └──12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作.mp4 96.39M
| ├──1-15 意向用户主题看板_需求分析
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 27.23M
| | ├──13-意向用户主题看板_需求分析(前三个).mp4 135.78M
| | ├──14-意向用户主题看板_需求分析(后三个).mp4 97.76M
| | ├──15-意向用户主题看板_需求分析总结.mp4 99.52M
| | ├──16-意向用户主题看板_业务数据准备.mp4 55.98M
| | └──17-今日总结.mp4 35.71M
| ├──1-16 意向用户主题看板_建模分析
| | ├──02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD).mp4 119.33M
| | └──03-意向用户主题看板_建模分析(后三层).mp4 108.74M
| ├──1-17 分桶表
| | ├──04-分桶表的基本介绍以及作用说明.mp4 106.01M
| | ├──05-分桶表的作用_抽样函数的说明.mp4 54.00M
| | ├──06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join.mp4 42.80M
| | ├──07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join.mp4 104.21M
| | ├──08-上午内容总结.mp4 38.10M
| | └──09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作.mp4 72.16M
| ├──1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗
| | ├──10-意向用户主题看板_建模操作.mp4 118.43M
| | ├──11-意向用户主题看板_数据采集(DIM).mp4 94.13M
| | ├──12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层).mp4 151.17M
| | └──13-意向用户主题看板_数据清洗转换操作(涵盖采样以及查看执行计划).mp4 190.24M
| ├──1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 35.62M
| | ├──14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现).mp4 91.33M
| | ├──15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试).mp4 100.46M
| | ├──16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现).mp4 14.99M
| | ├──17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作.mp4 92.94M
| | └──18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作.mp4 187.94M
| ├──1-2 项目环境搭建
| | ├──03-cloudera manager的基本介绍.mp4 75.47M
| | ├──04-cloudera manager的架构以及功能描述.mp4 56.30M
| | ├──05-教育项目的环境初始化工作.mp4 104.05M
| | ├──06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作.mp4 27.25M
| | ├──07-教育项目的环境注意事项.mp4 57.80M
| | ├──08-教育项目_数据仓库的基本概念.mp4 46.45M
| | └──09-上午内容的总结.mp4 46.09M
| ├──1-20 拉链表
| | ├──02-拉链表的实现流程分析(上).mp4 131.52M
| | ├──03-拉链表的实现流程分析(下).mp4 140.52M
| | └──04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明.mp4 51.53M
| ├──1-21 hive索引
| | ├──01-今日内容说明.mp4 16.21M
| | ├──05-索引的基本介绍.mp4 56.92M
| | ├──06-hive索引的分类_原始索引和行组索引.mp4 76.30M
| | └──07-hive的所有分类_布隆过滤索引.mp4 69.97M
| ├──1-22 hive优化项目数据
| | ├──02-hive的函数补充说明.mp4 40.20M
| | ├──03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行).mp4 58.56M
| | ├──04-hive的相关的优化_小文件合并操作.mp4 72.52M
| | ├──05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝.mp4 41.34M
| | ├──06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜.mp4 74.24M
| | ├──07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜.mp4 77.70M
| | ├──08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化.mp4 52.21M
| | ├──09-hive的优化的总结说明.mp4 50.92M
| | └──10-上午内容的总结.mp4 35.47M
| ├──1-23 学生出勤主题看板_需求分析
| | ├──11-学生出勤主题看板_需求分析(前四个).mp4 199.44M
| | ├──12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个).mp4 122.72M
| | ├──13-学生出勤主题看板_需求分析总结.mp4 31.92M
| | └──14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作.mp4 51.96M
| ├──1-24 学生出勤主题看板_建模
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 16.26M
| | ├──15-学生出勤主题看板_建模分析操作.mp4 96.63M
| | ├──16-学生出勤主题看板_建模操作.mp4 114.28M
| | ├──17-学生出勤主题看板_数据采集操作.mp4 95.36M
| | └──18-今日总结.mp4 70.08M
| ├──1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理
| | ├──02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上.mp4 85.60M
| | ├──03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中.mp4 94.81M
| | ├──04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下.mp4 76.88M
| | ├──05-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_完整实现以及总结.mp4 81.80M
| | ├──06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现.mp4 66.32M
| | ├──07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上.mp4 148.95M
| | ├──08-上午内容的总结.mp4 27.04M
| | ├──09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中.mp4 57.66M
| | ├──10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下.mp4 45.04M
| | ├──11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作.mp4 134.47M
| | ├──12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作.mp4 69.22M
| | ├──13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现.mp4 112.41M
| | └──14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作.mp4 72.17M
| ├──1-26 finebi基本使用
| | ├──15-商业BI基本介绍.mp4 60.26M
| | ├──16-finebi的安装操作.mp4 44.01M
| | ├──17-finebi的数据源以及数据准备工作.mp4 61.47M
| | ├──18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建.mp4 22.34M
| | ├──19-finebi实现图表展示操作_上.mp4 74.91M
| | ├──20-finebi实现图表展示操作_下.mp4 49.09M
| | └──21-今日总结.mp4 14.11M
| ├──1-27 Git应用
| | ├──01-git的历史和SVN对比说明.mp4 67.06M
| | ├──02-GIT的工作流程.mp4 7.54M
| | ├──03-GIT的安装操作.mp4 28.19M
| | ├──04-git如何构建版本库.mp4 12.13M
| | ├──05-git基本操作_自己玩的流程.mp4 37.33M
| | ├──06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略).mp4 18.37M
| | ├──07-git远程仓库的基本介绍.mp4 40.58M
| | ├──08-git的远程仓库操作_如何配置免密以及如何推送到远端(命令).mp4 57.08M
| | ├──09-git的远程仓库操作_基于图形化界面方式推送数据到远端.mp4 27.59M
| | ├──10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发.mp4 57.74M
| | ├──11-git的分支管理_基本概念介绍.mp4 54.72M
| | ├──12-git的分支的管理_相关的操作.mp4 29.50M
| | └──13-git如何在IDEA中使用操作.mp4 55.23M
| ├──1-3 数据仓库
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 20.96M
| | ├──02-教育项目的数仓分层架构说明.mp4 107.70M
| | ├──10-数据仓库和数据集市基本介绍.mp4 22.93M
| | ├──11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类.mp4 80.05M
| | ├──12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷.mp4 48.29M
| | ├──13-数仓建模的基本介绍.mp4 74.03M
| | ├──14-事实表和维度表的基本介绍.mp4 60.85M
| | ├──15-事实表和维度表的分类介绍.mp4 119.19M
| | ├──16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念.mp4 75.36M
| | ├──17-维度建模的三种数仓发展模型图解.mp4 65.70M
| | ├──18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍.mp4 86.37M
| | └──19-今日总结.mp4 49.93M
| ├──1-4 Hue操作HDFS,Hive
| | └──03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE.mp4 65.07M
| ├──1-5 oozie基本使用
| | ├──04-oozie的基本介绍.mp4 122.75M
| | └──05-oozie的基本使用操作.mp4 46.79M
| ├──1-6 sqoop相关操作
| | ├──06-sqoop的基本介绍.mp4 76.82M
| | ├──07-sqoop的相关的操作_基本操作.mp4 59.37M
| | ├──08-上午内容的总结.mp4 20.62M
| | ├──09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作.mp4 148.29M
| | ├──10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作.mp4 68.35M
| | ├──11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作.mp4 79.48M
| | └──12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数.mp4 57.63M
| ├──1-7 访问咨询主题看板_需求分析
| | ├──13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个).mp4 112.73M
| | ├──14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个).mp4 52.67M
| | └──15-访问咨询主题看板_需求分析总结.mp4 31.35M
| ├──1-8 访问咨询主题看板_建模
| | ├──01-课前回顾和今日内容.mp4 28.48M
| | ├──02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明).mp4 139.68M
| | ├──03-访问咨询主题看板_建模操作.mp4 95.06M
| | ├──16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作.mp4 35.48M
| | ├──17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层).mp4 87.95M
| | └──18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层).mp4 158.13M
| └──1-9 访问咨询主题看板_hive优化
| | ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(上).mp4 122.67M
| | ├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下).mp4 103.00M
| | └──05-上午内容的总结.mp4 43.27M
├──08、阶段八大数据Spark技术栈
| └──第一章 PySpark
| | ├──1-1 Spark概述
| | ├──1-10 RDD创建
| | ├──1-11 RDD算子
| | ├──1-12 Spark综合案例1
| | ├──1-13 Spark缓存机制
| | ├──1-14 Spark案例-IP地址查询
| | ├──1-15 Spark累加器和广播变量
| | ├──1-16 Spark内核调度
| | ├──1-17 SparkSQL简介
| | ├──1-18 SparkSQL实操
| | ├──1-19 SparkHive
| | ├──1-2 Spark简介
| | ├──1-20 SparkSQL底层执行原理
| | ├──1-21 Spark自定义函数
| | ├──1-3 pyspark安装
| | ├──1-4 spark-standalone环境搭建
| | ├──1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建
| | ├──1-6 Spark单词统计
| | ├──1-7 SparkOnYarn
| | ├──1-8 Spark关键概念
| | └──1-9 RDD详解
├──09、阶段九 Spark综合项目
| └──第一章一站式制造
| | ├──1-1 项目介绍
| | ├──1-10 DWS层构建
| | ├──1-11 项目回顾（一）
| | ├──1-12 DWB层构建
| | ├──1-13 项目回顾（二）
| | ├──1-14 ST层构建
| | ├──1-15 AirFlow架构解析
| | ├──1-16 AirFlow任务调度
| | ├──1-17 Spark核心概念回顾
| | ├──1-18 Prometheus架构说明
| | ├──1-19 监控插件安装
| | ├──1-2 项目中docker使用
| | ├──1-20 Grafana使用
| | ├──1-21 项目总结二
| | ├──1-3 项目环境搭建
| | ├──1-4 项目数仓分层
| | ├──1-5 项目业务分析
| | ├──1-6 sqoop数据采集
| | ├──1-7 python数据采集
| | ├──1-8 项目ODS层创建
| | └──1-9 DWD层构建
├──10、阶段十 java编程语言
| └──第一章大数据java编程
| | ├──1-1 Java基础语法
| | ├──1-10 多线程
| | ├──1-11 maven
| | ├──1-12 HDFS
| | ├──1-13 MapReduce
| | ├──1-2 面向对象
| | ├──1-3 java常用API
| | ├──1-4 集合
| | ├──1-5 反射
| | ├──1-6 lambda表达式
| | ├──1-7 io流
| | ├──1-8 网络编程
| | └──1-9 JDBC
├──11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术
| ├──01、第一章 NoSQL-Redis
| | ├──1-1 Redis的介绍与安装
| | ├──1-2 Redis的基本命令
| | ├──1-3 Jedis
| | ├──1-4 数据存储设计与持久化
| | ├──1-5 Redis架构
| | └──1-6 Redis高级
| ├──02、第二章 NoSQL-kafka
| | ├──2-1 消息队列
| | ├──2-10 kafka原理
| | ├──2-11 一次性语义
| | ├──2-12 kafka监测
| | ├──2-2 kafka简介
| | ├──2-3 附录
| | ├──2-4 kafka环境搭建
| | ├──2-5 kafka的基本命令
| | ├──2-6 kafka工具
| | ├──2-7 kafka API
| | ├──2-8 消费分配策略
| | └──2-9 存储机制
| ├──03、第三章 NoSQL-Hbase
| | ├──3-1 Hbase简介与环境部署
| | ├──3-10 Phoenix
| | ├──3-11 二级索引
| | ├──3-2 Hbase基本命令
| | ├──3-3 Hbase JavaAPI
| | ├──3-4 Hbase原理
| | ├──3-5 Hbase表设计
| | ├──3-6 BulkLoad
| | ├──3-7 协处理器
| | ├──3-8 Hbase优化
| | └──3-9 Hbase与其他组件的整合
| └──04、第四章 NoSQL-综合案例
| | ├──4-1 综合案例介绍
| | ├──4-2 Flume数据采集
| | ├──4-3 离线分析
| | ├──4-4 实时计算
| | └──4-5 可视化
├──12、阶段十二面试强化就业加强课
| └──第一章 python+大数据面试加强
| | └──1-1 面试加强
├──13、阶段十三大数据Flink技术栈
| ├──01、第一章 Flink基础
| | ├──1-1 流式计算简介
| | ├──1-2 Flink简介
| | ├──1-3 Flink环境部署
| | ├──1-4 Flink入门案例
| | └──1-5 Flink架构体系
| ├──02、第二章 Flink流批一体API开发
| | ├──2-1 流处理基本概念
| | ├──2-2 Flink的数据源
| | ├──2-3 Flink的转换算子
| | ├──2-4 Flink的Sink操作
| | └──2-5 Flink与其他组件的整合
| ├──03、第三章 Flink高级API开发
| | ├──3-1 四大基石Window
| | ├──3-2 四大基石time
| | ├──3-3 四大基石state
| | └──3-4 四大基石checkpoint
| ├──04、第四章 Flink高级特性
| | ├──4-1 异步io与两端递交
| | ├──4-2 ProcessFunction API
| | ├──4-3 双流join
| | └──4-4 数据类型和序列化
| └──05、第五章 FlinkSQL
| | ├──5-1 FlinkSQL简介
| | ├──5-2 FlinkSQL连接外部系统
| | ├──5-3 SQLClient
| | ├──5-4 动态表
| | ├──5-5 FlinkSQL_窗口
| | ├──5-6 FlinkSQL_函数
| | └──5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化
└──14、阶段十四 Flink综合项目
| ├──01、第一章星途车联网-项目基石与前瞻
| | ├──1-1 车联网行业背景介绍
| | ├──1-2 汽车行业和车辆类型
| | ├──1-3 车联网行业产业链
| | ├──1-4 车联网技术选型
| | ├──1-5 车联网项目工程搭建
| | └──1-6 上报数据的格式解析
| ├──02、第二章星途车联网-原始终端数据实时ETL
| | ├──2-1 数据推送到kafka
| | ├──2-2 解析工具类走读
| | ├──2-3 实时ETL
| | ├──2-4 数据积压与反压
| | └──2-5 过滤数据
| ├──03、第三章星途车联网-数据落地
| | ├──3-1 数据存储_hive
| | ├──3-2 数据存储_Hbase
| | └──3-3 HBase调优
| ├──04、第四章星途车联网-Phoenix on HBase即席查询
| | ├──4-1 Phoenix简介及常用命令
| | ├──4-2 HBase二级索引
| | ├──4-3 车联网明细数据统计
| | └──4-4 Zeppelin简介及使用
| ├──05、第五章星途车联网-车辆驾驶行为分析
| | ├──5-1 驾驶行程业务逻辑
| | └──5-2 驾驶行程指标分析
| ├──06、第六章星途车联网-电子围栏分析
| | ├──6-1 电子围栏简介
| | ├──6-2 电子围栏分析步骤
| | └──6-3 电子围栏分析实现
| ├──07、第七章星途车联网-远程诊断实时故障分析
| | ├──7-1 实时故障业务逻辑
| | └──7-2 实时故障分析实现
| └──08、第八章星途车联网-项目展示和任务调度
| | └──8-1 项目展示和任务调度

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