千亿大厂大数据据架构师 从基础到实战 全面掌握大数据技术栈 成就数据架构师之路

千亿大厂大数据据架构师 从基础到实战 全面掌握大数据技术栈 成就数据架构师之路

本课程将从基础概念开始，逐步深入探讨大数据技术栈的各个组成部分，包括分布式数据库、实时计算引擎、数据挖掘技术等。通过项目实战驱动学习，学员将掌握Hadoop生态系统、消息队列、缓存数据库等关键技术，为成为数据架构师奠定坚实基础。课程还将涵盖面试技巧和成功求职的秘诀，帮助学员顺利进入大数据行业并快速成长。

课程章节目录

10、电商大数据购买行为分析项目
11、分布式数据库 HBase
12、日志采集Flume
13、大型电商日志离线分析系统
14、Elasticsearch 分布式搜索
15、Redis 缓存数据库
16、Scala分布式语言
17、Kafka消息队列
18、Spark分布式计算框架
19、大数据任务流调度系统Azkaban
1、预科阶段
20、音乐数据中心数仓综合项目
21、Flink实时计算引擎
22、Flink城市交通实时监控平台
23、CDH集群管理
24、Kylin 数据仓库分析引擎
25、python数据挖掘语言
26、机器学习与数据挖掘
27、推荐系统项目
28、大数据面试题精讲
29、面试和成功求职的秘技
2、Linux 操作系统
30、入职后快速成长到CTO
3、大型网站高并发处理
4、Maven项目管理
5、Zookeeper分布式协调服务框架
6、Git项目版本管理
7、Hadoop 分布式文件系统HDFS
8、Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn
9、数据仓库 Hive
===============课程详细目录===============

(1)\10、电商大数据购买行为分析项目；目录中文件数:14个
├─10：分析不同时间消费的趋势.mp4
├─11：查询回购率排名前10的品牌.mp4
├─12：分析网购行为与性别的关系.mp4
├─13：分析网购行为与年龄关系.mp4
├─14：分析每个品牌的销量前3名的商品.mp4
├─1：建表一.mp4
├─2：建表二.mp4
├─3：导入数据到表中.mp4
├─4：查询用户的总个数.mp4
├─5：查询购物记录的总条数.mp4
├─6：查询卖家的总数量.mp4
├─7：查询热卖商品前10名.mp4
├─8：查询热卖品牌前10名.mp4
├─9：查询购买商品数量最多的前50名用户.mp4
(2)\11、分布式数据库 HBase；目录中文件数:81个
├─10：HBase概述、架构与搭建_搭建二.mp4
├─11：HBase概述、架构与搭建_集群启动测试一.mp4
├─12：HBase概述、架构与搭建_集群启动测试二.mp4
├─13：HBase概述、架构与搭建_HBase Shell一.mp4
├─14：HBase概述、架构与搭建_HBase Shell二.mp4
├─15：HBase概述、架构与搭建_HBase特点.mp4
├─16：数据模型进阶_RowKey.mp4
├─17：数据模型进阶_列族和列描述符.mp4
├─18：数据模型进阶_Timestamp.mp4
├─19：RegionServer架构_RegionServer组成.mp4
├─1：HBase课程介绍.mp4
├─20：RegionServer架构_RegionServer管理.mp4
├─21：HBase进阶_HBase读流程一.mp4
├─22：HBase进阶_HBase读流程二.mp4
├─23：HBase进阶_Hbase写完整流程.mp4
├─24：HBase进阶_HBase写流程之WAL.mp4
├─25：HBase进阶_HBase写流程之MemStoreFlush.mp4
├─26：HBase进阶_HBase写流程之minor和major.mp4
├─27：HBase进阶_HBase写流程之RegionSplit.mp4
├─28：HBase Java API_环境准备.mp4
├─29：HBase Java API_创建命名空间.mp4
├─2：HBase概述、架构与搭建_HBase概述一.mp4
├─30：HBase Java API_删除命名空间.mp4
├─31：HBase Java API_判断表是否存在.mp4
├─32：HBase Java API_创建表.mp4
├─33：HBase Java API_删除表.mp4
├─34：HBase Java API_添加数据.mp4
├─35：HBase Java API_get数据查询.mp4
├─36：HBase Java API_scan数据查询一.mp4
├─37：HBase Java API_scan数据查询二.mp4
├─38：HBase Java API_删除数据.mp4
├─39：通话记录分析实战_需求分析.mp4
├─3：HBase概述、架构与搭建_HBase概述二.mp4
├─40：通话记录分析实战_before和after方法.mp4
├─41：通话记录分析实战_createTable方法.mp4
├─42：通话记录分析实战_生成数据代码实现一.mp4
├─43：通话记录分析实战_生成数据代码实现二.mp4
├─44：通话记录分析实战_生成数据代码实现三.mp4
├─45：通话记录分析实战_查询某用户3月份的通话记录.mp4
├─46：通话记录分析实战_删除和添加数据.mp4
├─47：客户端请求过滤器一.mp4
├─48：客户端请求过滤器二.mp4
├─49：过滤器查询实战.mp4
├─4：HBase概述、架构与搭建_数据模型.mp4
├─50：表设计_用户角色表设计.mp4
├─51：表设计_组织（或分类）表设计.mp4
├─52：Protocol Bufffers压缩_问题引入.mp4
├─53：Protocol Bufffers压缩_简介.mp4
├─54：Protocol Bufffers压缩_安装准备.mp4
├─55：Protocal Buffers压缩_安装及使用步骤.mp4
├─56：Protocal Buffers压缩_proto文件转java类.mp4
├─57：Protocal Buffers压缩_insertProtocBuf.mp4
├─58：Protocal Buffers压缩_scanProtocBuf.mp4
├─59：HBase与MR整合_HDFS2MR2HBase需求与准备工作.mp4
├─5：HBase概述、架构与搭建_名词解释.mp4
├─60：HBase与MR整合_HDFS2MR2HBase开发Main类.mp4
├─61：HBase与MR整合_HDFS2MR2HBase开发Mapper类.mp4
├─62：HBase与MR整合_HDFS2MR2HBase开发Reducer类.mp4
├─63：HBase与MR整合_HDFS2MR2HBase测试.mp4
├─64：HBase与MR整合_Hbase2MR2HDFS插入数据一.mp4
├─65：HBase与MR整合_Hbase2MR2HDFS插入数据二.mp4
├─66：HBase与MR整合_Hbase2MR2HDFS开发Main类.mp4
├─67：HBase与MR整合_Hbase2MR2HDFS开发Mapper类.mp4
├─68：HBase与MR整合_Hbase2MR2HDFS开发Reducer类.mp4
├─69：HBase与MR整合_Hbase2MR2Hbase开发Main类.mp4
├─6：HBase概述、架构与搭建_架构一.mp4
├─70：HBase与MR整合_Hbase2MR2Hbase开发Mapper类.mp4
├─71：HBase与MR整合_Hbase2MR2Hbase开发Reducer类.mp4
├─72：HBase优化面试题_PreCreating Regions.mp4
├─73：HBase优化面试题_Column Family相关优化.mp4
├─74：HBase优化面试题_Row Key.mp4
├─75：HBase优化面试题_写表操作优化.mp4
├─76：HBase优化面试题_读表操作优化.mp4
├─77：HBase与Hive整合_准备工作.mp4
├─78：HBase与Hive整合_内部表一.mp4
├─79：HBase与Hive整合_内部表二.mp4
├─7：HBase概述、架构与搭建_架构二.mp4
├─80：HBase与Hive整合_外部表一.mp4
├─81：HBase与Hive整合_外部表二.mp4
├─8：HBase概述、架构与搭建_架构三.mp4
├─9：HBase概述、架构与搭建_搭建一.mp4
(3)\12、日志采集Flume；目录中文件数:47个
├─10：Flume事务剖析二.mp4
├─11：Exec Source案例一.mp4
├─12：Exec Source案例二.mp4
├─13：spooldir Source案例一.mp4
├─14：spooldir Source案例二.mp4
├─15：Taildir Source案例一.mp4
├─16：Taildir Source案例二.mp4
├─17：Sink实战_HDFS Sink参数介绍.mp4
├─18：Sink实战_HDFS Sink案例一.mp4
├─19：Sink实战_HDFS Sink案例二.mp4
├─1：课程介绍.mp4
├─20：Sink实战_HDFS Sink案例三.mp4
├─21：Sink实战_Hive Sink.mp4
├─22：Sink实战_HBase Sink.mp4
├─23：Flume高级_Agent原理剖析一.mp4
├─24：Flume高级_Agent原理剖析二.mp4
├─25：Flume高级_串联架构.mp4
├─26：Flume高级_串联架构配置实战.mp4
├─27：Flume高级_串联架构测试与总结.mp4
├─28：Flume高级_复制和多路复用_定义和案例需求.mp4
├─29：Nginx安装与配置.mp4
├─2：Flume概述_介绍.mp4
├─30：Flume高级_复制flume配置.mp4
├─31：Flume高级_复制测试.mp4
├─32：Flume高级_聚合架构.mp4
├─33：聚合架构_配置实战.mp4
├─34：聚合架构_测试.mp4
├─35：Flume高级_故障转移.mp4
├─36：故障转移_配置实战.mp4
├─37：故障转移_测试.mp4
├─38：Flume高级_负载均衡.mp4
├─39：负载均衡_配置实战.mp4
├─3：Flume概述_系统需求.mp4
├─40：负载均衡_测试.mp4
├─41：企业面试题_Flume的使用场景.mp4
├─42：企业面试题_Flume存在丢包的问题吗.mp4
├─43：企业面试题_数据采集到Kafaka的实现方式.mp4
├─44：企业面试题_Flume组件相关.mp4
├─45：企业面试题_Flume事务机制.mp4
├─46：企业面试题_Flume参数调优.mp4
├─4：Flume概述_架构.mp4
├─5：Flume概述_与Scribe区别.mp4
├─6：Flume安装配置.mp4
├─7：入门案例一.mp4
├─8：入门案例二.mp4
├─9：Flume事务剖析一.mp4
├─第十阶段Flume含有时间的备案.doc
(4)\13、大型电商日志离线分析系统；目录中文件数:136个
├─100：结果存入MySQL的源码解析一.mp4
├─101：结果存入MySQL的源码解析二.mp4
├─102：结果存入MySQL的源码解析三.mp4
├─103：结果存入MySQL的源码解析四.mp4
├─104：结果存入MySQL的源码解析五.mp4
├─105：活跃用户数据处理_需求分析.mp4
├─106：活跃用户数据处理_Runner开发提示.mp4
├─107：活跃用户数据处理_Mapper开发提示.mp4
├─108：活跃用户数据处理_Reducer开发提示和相关类以及配置文件.mp4
├─109：开发其他模块的步骤.mp4
├─10：JS SDK_概述.mp4
├─110：Sqoop_概述.mp4
├─111：Sqoop_导入和导出原理剖析.mp4
├─112：Sqoop_安装和测试一.mp4
├─113：Sqoop_安装和测试二.mp4
├─114：Sqoop_查询数据库实例.mp4
├─115：Sqoop_命令行导入.mp4
├─116：Sqoop_将脚本写入文件运行.mp4
├─117：Sqoop_指定SQL导入.mp4
├─118：Sqoop_指定导入字段间的分隔符.mp4
├─119：Sqoop_导入到HIVE.mp4
├─11：JS SDK_执行工作流.mp4
├─120：Sqoop_导出数据到mysql.mp4
├─121：Sqoop_默认的hive分隔符.mp4
├─122：用户浏览深度分析_需求分析.mp4
├─123：站在用户维度的浏览深度_hql编写一.mp4
├─124：站在用户维度的浏览深度_hql编写二.mp4
├─125：站在用户维度的浏览深度_hql编写三.mp4
├─126：站在用户维度的浏览深度_Hive中创建表.mp4
├─127：站在用户维度的浏览深度_hql行转列join方式.mp4
├─128：站在用户维度的浏览深度_hql行转列union all方式.mp4
├─129：站在用户维度的浏览深度_hql完善一.mp4
├─12：JS SDK_数据参数说明.mp4
├─130：站在用户维度的浏览深度_hql完善二.mp4
├─131：站在用户维度的浏览深度_编写UDF类DateDimensionUDF.mp4
├─132：站在用户维度的浏览深度_编写UDF类PlatformDimensionUDF.mp4
├─133：站在用户维度的浏览深度_Hive创建函数.mp4
├─134：站在用户维度的浏览深度_sqoop脚本编写.mp4
├─135：站在会话维度的浏览深度.mp4
├─136：项目总结.mp4
├─13：JS SDK_事件分析概述.mp4
├─14：JS SDK_事件分析_Launch事件.mp4
├─15：JS SDK_事件分析_PageView事件.mp4
├─16：JS SDK_事件分析_chargeRequest事件.mp4
├─17：JS SDK_Event事件和其他api方法.mp4
├─18：JAVA SDK.mp4
├─19：数据来源设计_项目搭建(选学).mp4
├─1：课程介绍.mp4
├─20：数据来源设计_配置tomcat.mp4
├─21：数据来源分析_JS代码分析一.mp4
├─22：数据来源分析_JS代码分析二.mp4
├─23：数据来源分析_JS代码分析三.mp4
├─24：数据来源分析_JS代码分析四.mp4
├─25：数据来源分析_JS代码分析五.mp4
├─26：数据来源分析_JS代码分析六.mp4
├─27：数据来源分析_Java代码ChargeSuccess分析一.mp4
├─28：数据来源分析_Java代码ChargeSuccess分析二.mp4
├─29：数据来源分析_Java代码ChargeSuccess测试.mp4
├─2：项目需求分析_概述.mp4
├─30：数据来源分析_Java代码ChargeRefund分析与测试.mp4
├─31：添加Nginx服务与开机启动(选学).mp4
├─32：Nginx日志格式配置.mp4
├─33：项目中Flume的配置.mp4
├─34：Flume Avro Source JavaAPI（选学).mp4
├─35：ETL_解析思路.mp4
├─36：ETL_项目搭建一.mp4
├─37：ETL_项目搭建二.mp4
├─38：ETL_解析IP地址到地域.mp4
├─39：ETL_解析浏览器信息.mp4
├─3：项目需求分析_名称解释.mp4
├─40：ETL_常量类和工具类剖析一.mp4
├─41：ETL_常量类和工具类剖析二.mp4
├─42：ETL_实现Tool接口一.mp4
├─43：ETL_实现Tool接口二.mp4
├─44：ETL_实现Tool接口三.mp4
├─45：ETL代码开发详讲_setConf方法.mp4
├─46：ETL代码开发详讲_run方法.mp4
├─47：ETL代码开发详讲_processArgs方法.mp4
├─48：ETL代码开发详讲_setJobInputPaths方法.mp4
├─49：ETL代码开发详讲_cleanup方法.mp4
├─4：项目需求分析_各模块需求说明.mp4
├─50：ETL代码开发详讲_map方法.mp4
├─51：ETL代码开发详讲_handleLog方法上.mp4
├─52：ETL代码开发详讲_handleLog方法下.mp4
├─53：ETL代码开发详讲_handleRequestData方法上.mp4
├─54：ETL代码开发详讲_handleRequestData方法下.mp4
├─55：ETL代码开发详讲_handleUserAgent方法.mp4
├─56：ETL代码开发详讲_handleIp方法.mp4
├─57：ETL代码开发详讲_handleData方法.mp4
├─58：ETL代码开发详讲_generateRowKey方法.mp4
├─59：ETL代码开发详讲_测试准备工作.mp4
├─5：系统架构_数据流程设计.mp4
├─60：ETL代码开发详讲_代码测试一.mp4
├─61：ETL代码开发详讲_代码测试二.mp4
├─62：ETL代码开发详讲_代码测试Debug调试一.mp4
├─63：ETL代码开发详讲_代码测试Debug调试二.mp4
├─64：ETL代码开发详讲_生成数据.mp4
├─65：新增用户数据处理_思路分析一.mp4
├─66：新增用户数据处理_思路分析二.mp4
├─67：新增用户数据处理_思路分析三.mp4
├─68：新增用户数据处理_创建项目.mp4
├─69：新增用户数据处理_SQLyog安装配置(选学).mp4
├─6：系统架构_框架版本选型.mp4
├─70：新增用户数据处理_新建数据库和表.mp4
├─71：新增用户数据处理_维度相关类一.mp4
├─72：新增用户数据处理_维度相关类BrowserDimension一.mp4
├─73：新增用户数据处理_维度相关类BrowserDimension二.mp4
├─74：新增用户数据处理_维度相关类BrowserDimension三.mp4
├─75：新增用户数据处理_维度相关类BrowserDimension四.mp4
├─76：新增用户数据处理_维度相关类PlatformDimension.mp4
├─77：新增用户数据处理_维度相关类KpiDemension.mp4
├─78：新增用户数据处理_维度相关类DateDimension一.mp4
├─79：新增用户数据处理_维度相关类DateDimension二.mp4
├─7：系统架构_服务器选型.mp4
├─80：新增用户数据处理_维度相关类DateDimension三.mp4
├─81：新增用户数据处理_维度相关类StatsDimesion.mp4
├─82：新增用户数据处理_维度相关类StatsCommonDimesion.mp4
├─83：新增用户数据处理_维度相关类StatsUserDimesion.mp4

后续省略2000条目录



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楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享！

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