黑马Python+大数据年度钻石会员(阶段14) 完结
Python+大数据 主课程课程目录:
├──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1Appstore 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 .mp462.29M
├──01-课前回顾和今日内容 .mp426.83M
├──02-教育项目的架构流程说明 .mp4124.58M
└──02-教育项目的业务流程 .mp472.99M
├──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 .mp4153.87M
├──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) .mp434.52M
├──08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决) .mp453.26M
└──09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现) .mp475.30M
├──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) .mp485.00M
├──11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面) .mp432.83M
└──12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计) .mp474.52M
├──1-12 访问咨询主题看板_数据导出
├──01-课前回顾和今日内容 .mp423.99M
├──13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出) .mp486.97M
├──14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量) .mp4107.09M
└──15-今日总结 .mp436.32M
├──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 .mp448.60M
├──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) .mp4125.05M
├──04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写 .mp4103.29M
├──05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作 .mp432.01M
├──06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置) .mp447.55M
└──07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作 .mp4127.15M
├──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) .mp474.27M
├──09-上午内容的总结 .mp438.73M
├──10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决) .mp4107.45M
├──11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试) .mp4119.49M
└──12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作 .mp496.39M
├──1-15 意向用户主题看板_需求分析
├──01-课前回顾和今日内容 .mp427.23M
├──13-意向用户主题看板_需求分析(前三个) .mp4135.78M
├──14-意向用户主题看板_需求分析(后三个) .mp497.76M
├──15-意向用户主题看板_需求分析总结 .mp499.52M
├──16-意向用户主题看板_业务数据准备 .mp455.98M
└──17-今日总结 .mp435.71M
├──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) .mp4119.33M
└──03-意向用户主题看板_建模分析(后三层) .mp4108.74M
├──1-17 分桶表
├──04-分桶表的基本介绍以及作用说明 .mp4106.01M
├──05-分桶表的作用_抽样函数的说明 .mp454.00M
├──06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join .mp442.80M
├──07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join .mp4104.21M
├──08-上午内容总结 .mp438.10M
└──09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作 .mp472.16M
├──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 .mp4118.43M
├──11-意向用户主题看板_数据采集(DIM) .mp494.13M
├──12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层) .mp4151.17M
└──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) .mp4190.24M
├──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 .mp435.62M
├──14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现) .mp491.33M
├──15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试) .mp4100.46M
├──16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现) .mp414.99M
├──17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作 .mp492.94M
└──18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作 .mp4187.94M
├──1-2 项目环境搭建
├──03-cloudera manager的基本介绍 .mp475.47M
├──04-cloudera manager的架构以及功能描述 .mp456.30M
├──05-教育项目的环境初始化工作 .mp4104.05M
├──06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作 .mp427.25M
├──07-教育项目的环境注意事项 .mp457.80M
├──08-教育项目_数据仓库的基本概念 .mp446.45M
└──09-上午内容的总结 .mp446.09M
├──1-20 拉链表
├──02-拉链表的实现流程分析(上) .mp4131.52M
├──03-拉链表的实现流程分析(下) .mp4140.52M
└──04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明 .mp451.53M
├──1-21 hive索引
├──01-今日内容说明 .mp416.21M
├──05-索引的基本介绍 .mp456.92M
├──06-hive索引的分类_原始索引和行组索引 .mp476.30M
└──07-hive的所有分类_布隆过滤索引 .mp469.97M
├──1-22 hive优化项目数据
├──02-hive的函数补充说明 .mp440.20M
├──03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行) .mp458.56M
├──04-hive的相关的优化_小文件合并操作 .mp472.52M
├──05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝 .mp441.34M
├──06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜 .mp474.24M
├──07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜 .mp477.70M
├──08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化 .mp452.21M
├──09-hive的优化的总结说明 .mp450.92M
└──10-上午内容的总结 .mp435.47M
├──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) .mp4199.44M
├──12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个) .mp4122.72M
├──13-学生出勤主题看板_需求分析总结 .mp431.92M
└──14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作 .mp451.96M
├──1-24 学生出勤主题看板_建模
├──01-课前回顾和今日内容 .mp416.26M
├──15-学生出勤主题看板_建模分析操作 .mp496.63M
├──16-学生出勤主题看板_建模操作 .mp4114.28M
├──17-学生出勤主题看板_数据采集操作 .mp495.36M
└──18-今日总结 .mp470.08M
├──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 .mp485.60M
├──03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中 .mp494.81M
├──04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下 .mp476.88M
├──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 .mp481.80M
├──06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现 .mp466.32M
├──07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上 .mp4148.95M
├──08-上午内容的总结 .mp427.04M
├──09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中 .mp457.66M
├──10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下 .mp445.04M
├──11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作 .mp4134.47M
├──12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作 .mp469.22M
├──13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现 .mp4112.41M
└──14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作 .mp472.17M
├──1-26 finebi基本使用
├──15-商业BI基本介绍 .mp460.26M
├──16-finebi的安装操作 .mp444.01M
├──17-finebi的数据源以及数据准备工作 .mp461.47M
├──18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建 .mp422.34M
├──19-finebi实现图表展示操作_上 .mp474.91M
├──20-finebi实现图表展示操作_下 .mp449.09M
└──21-今日总结 .mp414.11M
├──1-27 Git应用
├──01-git的历史和SVN对比说明 .mp467.06M
├──02-GIT的工作流程 .mp47.54M
├──03-GIT的安装操作 .mp428.19M
├──04-git如何构建版本库 .mp412.13M
├──05-git基本操作_自己玩的流程 .mp437.33M
├──06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略) .mp418.37M
├──07-git远程仓库的基本介绍 .mp440.58M
├──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) .mp457.08M
├──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 .mp427.59M
├──10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发 .mp457.74M
├──11-git的分支管理_基本概念介绍 .mp454.72M
├──12-git的分支的管理_相关的操作 .mp429.50M
└──13-git如何在IDEA中使用操作 .mp455.23M
├──1-3 数据仓库
├──01-课前回顾和今日内容 .mp420.96M
├──02-教育项目的数仓分层架构说明 .mp4107.70M
├──10-数据仓库和数据集市基本介绍 .mp422.93M
├──11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类 .mp480.05M
├──12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷 .mp448.29M
├──13-数仓建模的基本介绍 .mp474.03M
├──14-事实表和维度表的基本介绍 .mp460.85M
├──15-事实表和维度表的分类介绍 .mp4119.19M
├──16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念 .mp475.36M
├──17-维度建模的三种数仓发展模型图解 .mp465.70M
├──18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍 .mp486.37M
└──19-今日总结 .mp449.93M
├──1-4 Hue操作HDFS,Hive
└──03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE .mp465.07M
├──1-5 oozie基本使用
├──04-oozie的基本介绍 .mp4122.75M
└──05-oozie的基本使用操作 .mp446.79M
├──1-6 sqoop相关操作
├──06-sqoop的基本介绍 .mp476.82M
├──07-sqoop的相关的操作_基本操作 .mp459.37M
├──08-上午内容的总结 .mp420.62M
├──09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作 .mp4148.29M
├──10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作 .mp468.35M
├──11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作 .mp479.48M
└──12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数 .mp457.63M
├──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) .mp4112.73M
├──14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个) .mp452.67M
└──15-访问咨询主题看板_需求分析总结 .mp431.35M
├──1-8 访问咨询主题看板_建模
├──01-课前回顾和今日内容 .mp428.48M
├──02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明) .mp4139.68M
├──03-访问咨询主题看板_建模操作 .mp495.06M
├──16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作 .mp435.48M
├──17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层) .mp487.95M
└──18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层) .mp4158.13M
└──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) .mp4122.67M
├──04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下) .mp4103.00M
└──05-上午内容的总结 .mp443.27M
├──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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