M课体系- 大数据工程师2023版

慕课体系的大数据工程师2024版是一套系统而深入的大数据开发与运维课程，专为希望进入大数据领域或希望提升技能的专业人士设计。该课程旨在帮助学员掌握大数据工程师所需的知识和技能，从基础理论到实际应用全方位提升大数据开发与运维能力。

该课程的特点如下：

1. 体系完整：课程涵盖了大数据工程师所需的知识和技能，从基础理论到实践操作，内容全面而深入，为学员提供了系统而完整的学习体验。
2. 实战性强：课程通过多个实战项目，让学员在实践中掌握大数据开发与运维的技巧，提高实际操作能力。学员将有机会参与真实项目，积累实际工作经验。
3. 紧跟技术趋势：课程紧跟大数据技术的发展趋势，对新兴技术和应用进行了深入分析，为学员提供了实用的开发工具和资源。
4. 就业指导：课程提供就业指导服务，为学员提供就业机会和建议，帮助学员顺利找到大数据相关的工作。

课程内容主要包括以下几个方面：

1. 大数据基础：介绍大数据的基本概念、原理和应用场景，为后续课程的学习打下基础。
2. 编程语言和工具：讲解与大数据开发相关的编程语言如Python、Java等，以及常用的大数据工具如Hadoop、Spark等。
3. 数据存储和处理：介绍大数据中的数据存储和数据处理技术，如HDFS、HBase、Hive等，以及数据传输技术如Flume、Sqoop等。
4. 数据库技术：讲解关系型数据库和非关系型数据库技术，如MySQL、MongoDB等，以及数据库优化和管理技巧。
5. 算法和数据结构：介绍大数据中常用的算法和数据结构，如排序、搜索、哈希表等，以提高学员的编程效率和代码质量。
6. 实战项目：通过多个实战项目，让学员在实践中掌握大数据开发与运维的技巧，提高实际操作能力。
7. 运维和安全：讲解大数据的运维和安全技巧，如日志管理、监控系统、安全防护等，以确保大数据系统的稳定和安全运行。

通过学习慕课体系的大数据工程师2024版课程，学员可以掌握大数据工程师所需的知识和技能，提升自己的职业竞争力，并在实际工作中灵活运用所学知识，成为一名优秀的大数据工程师。

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