体系课-大数据工程师2023（完结）是一套完整的大数据工程师培训课程，包括电子书和代码。这套课程详细介绍了大数据工程师需要掌握的技术和技能，包括大数据基础、大数据平台架构、编程语言、数据库、数据仓库、数据挖掘和分析等方面。
该课程的特点如下：
1. 系统性：该课程涵盖了大数据工程师所需掌握的各个方面，从基础理论到实践技能，全面系统地介绍了大数据技术体系。
2. 实践性：课程提供了大量的代码示例和实战项目，学员可以通过实践操作加深对理论知识的理解，提高编程能力和解决问题的能力。
3. 最新技术：课程所介绍的技术和工具都是当前大数据领域的热门技术和主流工具，可以保证学员所学习的技术体系是最新的，与实际工作岗位的要求相符。
4. 资源丰富：该课程提供了丰富的电子书和代码资源，学员可以在学习过程中随时查阅，也可以将其作为参考手册，以便于后续自学和提高。
5. 教学支持：通常这种课程会提供一定的学习支持和答疑服务，帮助学员在遇到问题时能够得到及时的解答和指导，这对于初学者尤其重要。
6. 职业发展：通过学习这套课程，学员可以掌握成为大数据工程师所需的核心技能，从而在职业发展中取得优势。在现代企业中，大数据工程师是非常受欢迎的职位，具备相关技能的专业人士往往能够在求职市场上占据有利位置。
7. 课程更新：由于大数据技术处于不断的发展中，好的课程会定期更新内容，以保持课程的时效性和实用性，确保学员所学到的知识能够跟上行业的步伐。
8. 案例分析：大数据工程师的工作不仅仅是技术和编程，还需要具备解决实际业务问题的能力。因此，案例分析是学习大数据工程师课程中非常重要的一部分，它可以帮助学员理解如何在实际工作中应用所学知识。
9. 社区互动：很多课程会提供在线论坛或社群，让学员可以相互交流学习经验，分享心得，这种社区互动对于学习大数据等技术课程是非常有益的。
10. 认证考试：在学习大数据工程师课程的同时，一些课程可能会提供相关的认证考试准备，如Hadoop认证、Spark认证等。这些认证可以作为学员技能的官方证明，有助于提高职业竞争力。
总之，体系课-大数据工程师2023（完结）不仅为学员提供了一个学习大数据技术的平台，而且通过提供电子书、代码和实战项目等资源，帮助学员全面掌握大数据技术，为将来的职业发展打下坚实的基础。在学习过程中，学员还可以获得教学支持和职业指导，确保所学技能符合行业需求，助力快速入门并成长为大数据领域的专家。
综上所述，体系课-大数据工程师2023（完结）是一套完整、系统、实用的大数据工程师培训课程，适合想要进入大数据领域或者想要提高自己技能水平的学员学习。
课程截图：
课程目录：
├── 阶段一：走进大数据/
│ ├── 1-学好大数据先攻克Linux/
│ │ ├── 第1章 笑傲大数据成长体系课【必看】/
│ │ ├── 第2章 Linux虚拟机安装配置/
│ │ ├── 第3章 Linux极速上手/
│ │ ├── 第4章 Linux试炼之配置与shell实战/
│ │ ├── 第5章 Linux总结与走进大数据/
│ │ └── 附件/
│ ├── 2-大数据起源之初识Hadoop/
│ │ ├── 第1章 初识Hadoop/
│ │ ├── 第2章 Hadoop的两种安装方式/
│ │ └── 附件/
│ ├── 3-Hadoop之HDFS的使用/
│ │ ├── 第1章 HDFS介绍/
│ │ ├── 第2章 HDFS基础操作/
│ │ ├── 第3章 Java操作HDFS/
│ │ └── 附件/
│ ├── 4-Hadoop之HDFS核心进程剖析/
│ │ ├── 第1章 初识NameNode/
│ │ ├── 第2章 NameNode进阶/
│ │ ├── 第3章 HDFS高级/
│ │ ├── 第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析/
│ │ └── 附件/
│ └── 5-Hadoop之初识MR/
│ ├── 第1章 初识MapReduce/
│ ├── 第2章 实战：WordCount/
│ ├── 第3章 深入MapReduce/
│ ├── 第4章 精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出/
│ └── 附件/
├── 阶段二：PB级离线数据计算分析存储方案/
│ ├── 1-拿来就用的企业级解决方案/
│ │ ├── 第1章 剖析小文件问题与企业级解决方案/
│ │ ├── 第2章 剖析数据倾斜问题与企业级解决方案/
│ │ ├── 第3章 YARN实战/
│ │ ├── 第4章 Hadoop官方文档使用指北【授人以鱼不如授人以渔】/
│ │ ├── 第5章 Hadoop核心复盘/
│ │ ├── 【平价资源 www.666 root.com】
│ │ ├── 第6章 【福利加油站】/
│ │ └── 附件/
│ ├── 2-Flume从0到高手一站式养成记/
│ │ ├── 第1章 极速入门Flume/
│ │ ├── 第2章 极速上手Flume使用/
│ │ ├── 第3章 精讲Flume高级组件/
│ │ ├── 第4章 Flume出神入化篇/
│ │ ├── 第5章 Flume核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ ├── 3-数据仓库Hive从入门到小牛/
│ │ ├── 第1章 快速了解Hive/
│ │ ├── 第2章 数据库与数据仓库区别/
│ │ ├── 第3章 Hive基础使用/
│ │ ├── 第4章 Hive核心实战/
│ │ ├── 第5章 Hive高级函数实战/
│ │ ├── 第6章 Hive技巧与核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ ├── 4-Hive扩展内容/
│ │ ├── 第1章 常见数据压缩格式的使用/
│ │ ├── 第2章 常见数据存储格式的使用/
│ │ └── 附件/
│ ├── 5-快速上手NoSQL数据库HBase/
│ │ ├── 第1章 快速了解HBase/
│ │ ├── 第2章 快速上手使用HBase/
│ │ ├── 第3章 深入HBase架构原理/
│ │ ├── 第4章 HBase高级用法/
│ │ ├── 第5章 HBase调优策略和扩展内容/
│ │ └── 附件/
│ └── 6-数据分析引擎之Impala/
│ ├── 第1章 快速了解Impala/
│ ├── 第2章 快速上手使用Impala/
│ ├── 第3章 Impala高级内容/
│ └── 附件/
├── 阶段三：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战/
│ ├── 1-7天极速掌握Scala语言/
│ │ ├── 第1章 Scala极速入门/
│ │ ├── 第2章 Scala基础语法/
│ │ ├── 第3章 Scala面向对象/
│ │ ├── 第4章 Scala函数式编程/
│ │ ├── 第5章 Scala高级特性/
│ │ ├── 第6章 Scala核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ ├── 2-Spark快速上手/
│ │ ├── 第1章 初识Spark/
│ │ ├── 第2章 解读Spark工作与架构原理/
│ │ ├── 第3章 Spark实战：单词统计/
│ │ ├── 第4章 Transformation与Action开发实战/
│ │ ├── 第5章 RDD持久化/
│ │ ├── 第6章 TopN主播统计/
│ │ ├── 第7章 面试与核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ ├── 3-Spark性能优化的道与术/
│ │ ├── 第1章 Spark三种任务提交模式/
│ │ ├── 第2章 Shuffle机制分析/
│ │ ├── 第3章 Spark之checkpoint/
│ │ ├── 第4章 Spark程序性能优化企业级最佳实践/
│ │ ├── 第5章 Spark性能优化之算子优化/
│ │ ├── 第6章 极速上手SparkSql/
│ │ ├── 第7章 Spark实战与核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ ├── 4-Spark3.x扩展内容/
│ │ ├── 第1章 快速上手使用Spark 3.x/
│ │ ├── 第2章 Spark 3.x版本中新特性的原理及应用/
│ │ ├── 第3章 SparkSQL 集成 Hive/
│ │ └── 附件/
│ ├── 5-综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓/
│ │ ├── 第1章 电商数据仓库效果展示/
│ │ ├── 第2章 数据仓库前置技术/
│ │ ├── 第3章 电商数仓技术选型/
│ │ ├── 第4章 数据生成与采集/
│ │ ├── 第5章 用户行为数仓设计与实现/
│ │ ├── 第6章 项目核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ └── 6-综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓/
│ ├── 第1章 商品订单数仓需求分析/
│ ├── 第2章 需求设计与实现/
│ ├── 第3章 订单拉链表实战/
│ ├── 第4章 数据可视化和任务调度实现/
│ ├── 第5章 项目核心复盘/
│ ├── 第6章 数据压缩格式和存储格式在数仓中的应用/
│ └── 附件/
└── 阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案/
├── 1-消息队列之Kafka从入门到小牛/
│ ├── 第1章 初识Kafka/
│ ├── 第2章 Kafka集群安装部署/
│ ├── 第3章 Kafka使用初体验/
│ ├── 第4章 Kafka核心扩展内容/
│ ├── 第5章 Kafka核心之存储和容错机制/
│ ├── 第6章 Kafka生产消费者实战/
│ ├── 第7章 Kafka技巧篇/
│ ├── 第8章 Kafka小试牛刀实战篇/
│ ├── 第9章 Kafka核心复盘/
│ └── 附件/
├── 2-极速上手内存数据库Redis/
│ ├── 第1章 快速了解Redis/
│ ├── 第2章 Redis核心实践/
│ ├── 第3章 Redis封装工具类技巧/
│ ├── 第4章 Redis高级特性/
│ ├── 第5章 Redis核心复盘/
│ └── 附件/
├── 3-Flink快速上手篇/
│ ├── 第1章 初识Flink/
│ ├── 第2章 实战：流处理和批处理程序开发/
│ ├── 第3章 Flink集群安装部署/
│ ├── 第4章 Flink核心API之DataStream API/
│ ├── 第5章 Flink核心API之DataSet API/
│ ├── 第6章 Flink核心API之Table API和SQL/
│ ├── 第7章 Flink核心复盘/
│ └── 附件/
├── 4-Flink高级进阶之路/
│ ├── 第1章 Flink中的Window和Time详解/
│ ├── 第2章 Flink中的Watermark深入剖析/
│ ├── 第3章 Flink中的并行度详解/
│ ├── 第4章 Flink之Kafka Connector专题/
│ ├── 第5章 SparkStreaming快速上手/
│ ├── 第6章 Flink核心复盘/
│ ├── 第7章 【福利加油站】/
│ └── 附件/
├── 5-Flink1.15新特性及状态的使用/
│ ├── 第1章 Flink新版本新特性介绍/
│ ├── 第2章 快速上手使用Flink 1.15/
│ ├── 第3章 State(状态)的使用与管理/
│ └── 附件/
├── 6-Flink1.15之状态的容错与一致性/
│ ├── 第1章 State(状态)的容错与一致性/
│ ├── 第2章 Checkpoint与State底层原理深度剖析/
│ ├── 第3章 Kafka-connector新API的使用/
│ └── 附件/
├── 7-FlinkSQL(1.15)快速上手/
│ ├── 第1章 Flink SQL快速理解/
│ ├── 第2章 Flink SQL中的表类型详解/
│ ├── 第3章 Flink SQL常见的数据类型/
│ ├── 第4章 Flink SQL中的列类型详解/
│ ├── 第5章 Flink SQL中的DML语句详解/
│ ├── 第6章 Flink SQL中的Catalog/
│ ├── 第7章 Flink SQL如何兼容Hive/
│ ├── 第8章 Flink SQL Client客户端工具/
│ └── 附件/
├── 8-FlinkSQL双流JOIN详解/
│ ├── 第1章 Flink SQL双流 Join概述/
│ ├── 第2章 Flink SQL双流 Join之普通Join/
│ ├── 第3章 Flink SQL双流 Join之时间区间Join/
│ ├── 第4章 Flink SQL双流 Join之快照Join/
│ ├── 第5章 Flink SQL双流 Join之维表Join/
│ ├── 第6章 Flink SQL双流 Join之数组炸裂/
│ ├── 第7章 Flink SQL双流 Join之表函数Join/
│ ├── 第8章 Flink SQL双流 Join之窗口 Join/
│ ├── 第9章 Flink SQL 双流JOIN总结/
│ ├── 第10章 Flink SQL扩展内容/
│ └── 附件/
├── 9-实时OLAP引擎之ClickHouse/
│ ├── 第1章 OLAP数据分析引擎整体概述/
│ ├── 第2章 快速了解ClickHouse/
│ ├── 第3章 快速上手使用ClickHouse/
│ ├── 第4章 ClickHouse核心内容/
│ ├── 第5章 ClickHouse分布式集群/
│ ├── 第6章 ClickHouse数据查询/
│ └── 附件/
├── 10-全文检索引擎Elasticsearch/
│ ├── 第1章 快速了解Elasticsearch/
│ ├── 第2章 快速上手使用Elasticsearch/
│ ├── 第3章 Elasticsearch分词详解/
│ ├── 第4章 Elasticsearch查询详解/
│ ├── 第5章 Elasticsearch的高级特性/
│ └── 附件/
└── 11-Es+HBase仿百度搜索引擎项目/
├── 第1章 企业中快速复杂查询痛点分析/
├── 第2章 仿百度搜索引擎项目架构设计/
├── 第3章 ES高级特性扩展/
├── 第4章 开发仿百度搜索引擎项目/
├── 第5章 项目中遇到的典型问题/
└── 附件/
├── 阶段五：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台/
│ ├── 1-实时数仓-Kafka Eagle+DS/
│ │ ├── 第1章 Kafka Eagle快速理解/
│ │ ├── 第2章 Kafka Eagle常见功能的使用/
│ │ ├── 第3章 DolphinScheduler快速理解/
│ │ ├── 第4章 DolphinScheduler常见功能介绍/
│ │ ├── 第5章 DolphinScheduler案例实战/
│ │ └── 附件/
│ ├── 2-实时数仓-Flink CDC数据采集/
│ │ ├── 第1章 Flink CDC快速理解/
│ │ ├── 第2章 Flink CDC之MySQL CDC/
│ │ ├── 第3章 MySQL CDC支持的高级特性/
│ │ ├── 第4章 MySQL CDC扩展内容/
│ │ └── 附件/
│ ├── 3-实时数仓-Paimon(数据湖)快速上手/
│ │ ├── 第1章 Paimon快速理解/
│ │ ├── 第2章 快速上手使用Paimon/
│ │ ├── 第3章 Paimon中的表类型-全局维度/
│ │ ├── 第4章 Paimon中的表类型-存储维度/
│ │ └── 附件/
│ ├── 4-实时数仓-Paimon(数据湖)高级进阶/
│ │ ├── 第1章 Paimon的核心操作/
│ │ ├── 第2章 CDC数据摄取/
│ │ ├── 第3章 Hive引擎集成Paimon/
│ │ ├── 第4章 Paimon底层存储文件深入剖析/
│ │ ├── 第5章 Paimon性能优化和管理维护/
│ │ └── 附件/
│ ├── 5-直播平台三度关系推荐V1.0/
│ │ ├── 第1章 项目介绍及演示/
│ │ ├── 第2章 项目技术选型/
│ │ ├── 第3章 Neo4j图数据库快速上手使用/
│ │ ├── 第4章 数据采集模块分析/
│ │ ├── 第5章 数据采集+聚合+分发+落盘/
│ │ ├── 第6章 数据计算核心指标分析/
│ │ ├── 第7章 数据核心指标计算/
│ │ ├── @平价资源站666root.com
│ │ ├── 第8章 项目核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ ├── 6-直播平台三度关系推荐V2.0/
│ │ ├── 第1章 V1.0架构方案分析及V2.0架构设计/
│ │ ├── 第2章 V2.0架构之数据核心指标计算/
│ │ ├── 第3章 数据接口定义及开发/
│ │ ├── 第4章 数据展示/
│ │ ├── 第5章 项目扩展优化/
│ │ ├── 第6章 项目核心复盘/
│ │ └── 附件/
│ └── 7-数据中台大屏/
│ ├── 第1章 数据中台的前世今生/
│ ├── 第2章 数据中台架构/
│ ├── 第3章 什么样的企业适合建设数据中台/
│ ├── 第4章 数据中台企业级解决方案/
│ ├── 第5章 项目总结/
│ ├── 第6章 数据中台之数据加工总线/
│ ├── 第7章 数据加工总线之SparkSQL计算引擎开发/
│ ├── 第8章 数据加工总线之FlinkSQL计算引擎开发/
│ ├── 第9章 后期展望/
│ └── 附件/
└── 资料
├──电子书
| ├──3 Linux极速上手.pdf 8.16M
| ├──4 Linux试炼之配置与shell实战.pdf 11.23M
| ├──5 Linux总结与走进大数据.pdf 805.47kb
| ├──6 面试题【作业】.pdf 311.03kb
| ├──Flume出神入化篇.pdf 3.17M
| ├──Hadoop的安装方式.pdf 9.52M
| ├──Hadoop官方文档使用指北.pdf 7.41M
| ├──HBase调优策略和扩展内容.pdf 4.86M
| ├──HBase高级用法.pdf 6.36M
| ├──HDFS高级.pdf 3.14M
| ├──HDFS基础操作.pdf 2.07M
| ├──HDFS介绍.pdf 1.58M
| ├──Hive高级函数实战.pdf 4.18M
| ├──Hive核心实战.pdf 17.44M
| ├──Hive基础使用.pdf 5.69M
| ├──Hive技巧与核心复盘.pdf 785.89kb
| ├──Impala 高级内容.pdf 12.21M
| ├──Java操作HDFS.pdf 3.80M
| ├──linux基础命令的使用.pdf 4.49M
| ├──linux虚拟机安装配置.pdf 11.07M
| ├──NameNode进阶.pdf 2.34M
| ├──RDD持久化.pdf 2.70M
| ├──Scala高级特性.pdf 1.61M
| ├──Scala函数式编程.pdf 1.89M
| ├──Scala极速入门.pdf 2.08M
| ├──Scala面向对象.pdf 6.14M
| ├──Spark 3.x版本中新特性的原理及应用.pdf 21.13M
| ├──SparkSQL 集成 Hive.pdf 16.72M
| ├──Spark实战：单词统计.pdf 8.57M
| ├──TopN主播统计.pdf 3.91M
| ├──Transformation与Action开发.pdf 7.44M
| ├──YARN实战.pdf 3.93M
| ├──常见数据存储格式的使用.pdf 14.44M
| ├──常见数据压缩格式的使用.pdf 7.49M
| ├──初识Hadoop.pdf 1.83M
| ├──初识MapReduce.pdf 2.88M
| ├──初识NameNode.pdf 3.82M
| ├──初识Spark.pdf 5.77M
| ├──极速入门Flume.pdf 2.82M
| ├──极速上手Flume使用.pdf 10.61M
| ├──解读Spark工作与架构原理.pdf 1.55M
| ├──精讲Flume高级组件.pdf 8.41M
| ├──精讲Shuffle执行过程及源码分析输入输出.pdf 6.41M
| ├──快速了解HBase.pdf 20.26M
| ├──快速了解Hive.pdf 1.28M
| ├──快速了解Impala.pdf 1.51M
| ├──快速上手使用HBase.pdf 9.60M
| ├──快速上手使用Impala.pdf 11.25M
| ├──面试与核心复盘.pdf 4.91M
| ├──剖析数据倾斜问题与企业级解决方案.pdf 5.52M
| ├──剖析小文件问题与企业级解决方案.pdf 3.11M
| ├──深入HBase架构原理.pdf 5.53M
| ├──深入MapReduce.pdf 4.30M
| ├──实战：WordCount.pdf 3.35M
| ├──使用Hive时可能遇到的问题.pdf 3.09M
| └──数据库与数据仓库区别.pdf 6.02M
└──源码
| ├──bigdata_course_materials-master.zip 18.55M
| ├──data_screen-master.zip 17.07kb
| ├──db-sparkstreaming-master.zip 11.14kb
| ├──db_clickhouse-master.zip 8.24kb
| ├──db_data_warehouse-master.zip 26.97kb
| ├──db_flink-master.zip 66.33kb
| ├──db_flink15-master.zip 102.59kb
| ├──db_flinkcdc-master.zip 39.21kb
| ├──db_fullsearch-master.zip 5.64M
| ├──db_kafka-master.zip 8.83kb
| ├──db_redis-master.zip 8.97kb
| ├──db_spark3-master.zip 21.03kb
| ├──flink-1.15.0-src-master.zip 49.21M
| └──hadoop-3.2.0-src-master.zip 43.14M