HM-Python+大数据年度钻石会员阶段14更新完结
3月31日补充了课件
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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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HM-Python+大数据年度钻石会员阶段14更新完结 看到这帖子真是高兴！ 真是被感动的痛哭流涕…… 支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持支持 强烈支持楼主ing…… 66666666 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing……