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  • 课程目录:

    大数据全栈工程师【完结】
    ├──01 hadoop-大数据启蒙-初识HDFS
    | └──5285890790532651673_hadoop-大数据启蒙-初识HDFS.mp4 674.67M
    ├──02 hadoop-HDFS理论基础读写流程
    | └──5285890790537754652_hadoop-HDFS理论基础读写流程.mp4 452.16M
    ├──03 hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式
    | ├──5285890790557289470_hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式.mp4 523.86M
    | └──5285890790590318506_hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式.mp4 66.92M
    ├──04 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念
    | ├──5285890793325489868_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念.mp4 73.37M
    | └──5285890793325943963_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念.mp4 479.39M
    ├──05 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证
    | └──5285890793323708664_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证.mp4 585.18M
    ├──06 hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS
    | ├──5285890793322404847_HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS.mp4 48.23M
    | └──5285890793328406294_HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS.mp4 371.94M
    ├──07 hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门
    | └──5285890793326724835_hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门.mp4 423.46M
    ├──08 hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理
    | ├──5285890793322346144_hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理.mp4 3.15M
    | └──5285890793326276257_hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理.mp4 475.28M
    ├──09 hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序
    | ├──5285890793322371776_MapReduce-Yarn集群搭建idea开发MR的WC程序.mp4 14.91M
    | └──5285890793322599541_MapReduce-Yarn集群搭建idea开发MR的WC程序.mp4 575.82M
    ├──10 hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码
    | ├──5285890793323249708_MapReduce作业提交方式源码-客户端提交源码.mp4 540.59M
    | └──5285890793325204956_MapReduce作业提交方式源码-客户端提交源码.mp4 2.57M
    ├──11 hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲
    | └──5285890793328855254_MapReduce源码-MapTask-input源码精讲.mp4 456.47M
    ├──12 hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲
    | ├──5285890793325224215_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4 127.18M
    | └──5285890793328095666_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4 497.86M
    ├──13 hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼
    | ├──5285890793322621238_MapReduce开发-分组取TopN-API精炼.mp4 457.28M
    | └──5285890793327208004_MapReduce开发-分组取TopN-API精炼.mp4 98.73M
    ├──14 hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式
    | └──5285890793327162092_MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式.mp4 559.04M
    ├──15 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装
    | ├──5285890793323019614_Hive的架构介绍及远程数据库模式安装.mp4 363.82M
    | └──5285890793325760181_Hive的架构介绍及远程数据库模式安装.mp4 55.66M
    ├──16 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL
    | ├──5285890793325100284_Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL.mp4 99.15M
    | └──5285890793326873694_Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL.mp4 379.30M
    ├──17 Hive Serde、HiveServer2、Hive函数
    | ├──5285890793326028124_Hive Serde、HiveServer2、Hive函数.mp4 65.35M
    | └──5285890793326491917_Hive Serde、HiveServer2、Hive函数.mp4 542.36M
    ├──18 Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶
    | ├──5285890793322908174_Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶.mp4 529.11M
    | └──5285890793327914214_Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶.mp4 76.33M
    ├──19 Hive视图、索引、权限管理
    | ├──5285890791908550939_Hive视图、索引、权限管理.mp4 65.94M
    | └──5285890791908554337_Hive视图、索引、权限管理.mp4 482.62M
    ├──20 Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用
    | ├──5285890791984567348_Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用.mp4 170.15M
    | └──5285890791984568831_Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用.mp4 577.82M
    ├──21 HBase架构介绍、数据模型
    | ├──5285890792105431818_HBase架构介绍、数据模型.mp4 164.15M
    | └──5285890792105433365_HBase架构介绍、数据模型.mp4 476.20M
    ├──22 HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase 基本命令
    | ├──5285890792195188798_HBase伪分布式及完全分布式安装HBase命令.mp4 86.61M
    | └──5285890792195236367_HBase伪分布式及完全分布式安装HBase命令.mp4 563.11M
    ├──23 HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍
    | ├──5285890792270988658_HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍.mp4 106.81M
    | └──5285890792270989882_HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍.mp4 438.91M
    ├──24 HBase与MapReduce整合、Hbase表设计
    | ├──5285890792351506530_HBase与MapReduce整合、Hbase表设计.mp4 371.64M
    | └──5285890792351533076_HBase与MapReduce整合、Hbase表设计.mp4 63.46M
    ├──25 Hbase优化及LSM树
    | ├──5285890792391364345_Hbase优化及LSM树.mp4 83.49M
    | └──5285890792391365692_Hbase优化及LSM树.mp4 408.07M
    ├──26 Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图
    | ├──5285890792572316744_需求介绍及数据源产生流程需求及数据流图.mp4 79.69M
    | └──5285890792572324376_需求介绍及数据源产生流程需求及数据流图.mp4 344.35M
    ├──27 Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍
    | ├──5285890792712610145_java端js端数据产生代码讲解flume简单介绍.mp4 124.74M
    | └──5285890792712610851_java端js端数据产生代码讲解flume简单介绍.mp4 469.08M
    ├──28 Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作
    | ├──5285890792800064090_Flume讲解及数据清洗模块准备工作.mp4 595.23M
    | └──5285890792800069495_Flume讲解及数据清洗模块准备工作.mp4 59.58M
    ├──29 Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路
    | ├──5285890792992842095_数据清洗代码分析hive与hbase整合.mp4 454.80M
    | └──5285890792992877490_数据清洗代码分析hive与hbase整合.mp4 62.41M
    ├──30 Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码
    | ├──5285890793072542218_Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码.mp4 468.53M
    | └──5285890793072553584_Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码.mp4 58.83M
    ├──31 Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqoop的简单介绍
    | ├──5285890793152162798_MR输出数据到mysql的输出格式化类.mp4 102.01M
    | └──5285890793152204512_MR输出数据到mysql的输出格式化类.mp4 450.97M
    ├──32 Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写
    | ├──5285890793269947619_HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解脚本编写.mp4 57.34M
    | └──5285890793269949460_HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解脚本编写.mp4 559.86M
    ├──33 redis 介绍及NIO原理介绍
    | ├──5285890793309448332_redis 介绍及NIO原理介绍.mp4 196.31M
    | └──5285890793309466280_redis 介绍及NIO原理介绍.mp4 900.39M
    ├──34 redis的string类型&bitmap
    | ├──5285890793394704225_redis的string类型&bitmap.mp4 71.05M
    | └──5285890793394705278_redis的string类型&bitmap.mp4 403.39M
    ├──35 redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist
    | ├──5285890793480186621_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4 63.45M
    | └──5285890793480214271_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4 400.62M
    ├──36 redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU
    | ├──5285890793608554016_redis的消息订阅、pipeline、事务、modules.mp4 513.19M
    | └──5285890793608564339_redis的消息订阅、pipeline、事务、modules.mp4 52.18M
    ├──37 redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&AOF混合使用
    | ├──5285890793680457016_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4 95.82M
    | └──5285890793680477219_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4 526.65M
    ├──38 redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01
    | └──5285890806037905107_redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS 01.mp4 1.18G
    ├──39 redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02
    | └──5285890806037924828_redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS 02.mp4 1.29G
    ├──40 redis开发:spring.data.redis、连接、序列化、highlow api
    | └──5285890806037868597_redis开发:spring.data.redis、连接.mp4 1.67G
    ├──41 zookeeper介绍、安装、shell cli 使用,基本概念验证
    | └──5285890806037967315_zookeeper介绍、安装、shell cli 使用.mp4 1.76G
    ├──42 zookeeper原理知识,paxos、zab、角色功能、API开发基础
    | └──5285890806037969879_zookeeper原理知识,paxos、zab、角色功能.mp4 1.77G
    ├──43 zookeeper案例:分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程
    | └──5285890806037972498_zookeeper:分布式配置注册发现、分布式锁.mp4 1.41G
    ├──44 scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现
    | └──5285890806037120601_scala语言、函数式编程、数据集处理.mp4 1.29G
    ├──45 scala语言、流程控制、高级函数
    | └──5285890806037061335_scala语言、流程控制、高级函数.mp4 650.10M
    ├──46 scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析
    | └──5285890806037100346_scala语言、集合容器、iterator设计模式.mp4 1.09G
    ├──47 scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount
    | └──5285890806037122921_scala语言、match、case class、implicitt.mp4 1.07G
    ├──48 spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析
    | └──5285890805984776489_spark-core、复习hadoop生态、梳理术语.mp4 1.30G
    ├──49 spark-core、wordcount案例源码分析、图解
    | └──5285890805984776534_spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp4 1.76G
    ├──50 spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析
    | └──5285890806037140588_spark-core、集合操作API、pvuv分析.mp4 1.57G
    ├──51 spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优
    | └──5285890806037141119_spark-core、聚合计算API、combineByKey.mp4 1.50G
    ├──52 spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用
    | └──5285890806037103846_spark-core、二次排序、分组取TopN.mp4 1.58G
    ├──53 spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建
    | └──5285890806037104535_spark-core、集群框架图解、角色功能介绍.mp4 1.60G
    ├──54 spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数
    | └──5285890806037191822_spark-core、history服务、standaloneHA.mp4 1.66G
    ├──55 spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars
    | └──5285890806037204655_spark-core、基于yarn的集群搭建、配置.mp4 1.16G
    ├──56 spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析
    | └──5285890806037145301_源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析.mp4 1.65G
    ├──57 spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动
    | └──5285890806037145485_源码、Worker启动、sparksubmit提交.mp4 1.78G
    ├──58 spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请
    | └──5285890806037146148_源码、Application注册、Executor资源申请.mp4 1.77G
    ├──59 spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分
    | └──5285890806037146686_源码、sparkContext、DAGScheduler、stage.mp4 1.75G
    ├──60 spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv
    | └──5285890806970004890_源码、TaskScheduler、Executor运行Task.mp4 1.73G
    ├──61 spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager
    | └──5285890806970099485_源码、MemoryManager、BlockManager.mp4 1.75G
    ├──62 spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager
    | └──5285890806037147985_源码、Dependency、SortShuffleManager.mp4 1.87G
    ├──63 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
    | └──5285890806037208700_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp4 1.81G
    ├──64 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
    | └──5285890806037208927_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp4 2.13G
    ├──65 spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外
    | └──5285890806037236061_源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten.mp4 1.73G
    ├──66 spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度
    | └──5285890806034300652_源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler.mp4 1.87G
    ├──67 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
    | └──5285890806037280888_源码、RDD持久化、检查点、广播变量.mp4 1.32G
    ├──68 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
    | └──5285890806034301651_源码、RDD持久化、检查点、广播变量.mp4 1.32G
    ├──69 spark-sql、大数据中的SQL组成原理
    | └──5285890806037259812_spark-sql、大数据中的SQL组成原理.mp4 923.14M
    ├──70 spark-sql、datafram到dataset开发
    | └──5285890806034302102_spark-sql、datafram到dataset开发.mp4 1.33G
    ├──71 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1
    | └──5285890806034323570_spark-sql、整合hive的metastore搭建.mp4 1.31G
    ├──72 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2
    | └──5285890806037282941_spark-sql、整合hive的metastore搭建.mp4 1.10G
    ├──73 spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP
    | └──5285890806037261770_spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数.mp4 864.67M
    ├──74 spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划
    | └──5285890806037262440_spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd.mp4 1.66G
    ├──75 spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换
    | └──5285890805966371592_源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑.mp4 999.66M
    ├──76 spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD
    | └──5285890806037263841_源码、逻辑计划、优化器、物理计划.mp4 1.44G
    ├──77 spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone
    | └──5285890806037264426_spark-streaming、流式计算之微批计算原理.mp4 1.07G
    ├──78 spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制
    | └──5285890805984778831_spark-streaming、api、ha、检查点、窗口.mp4 1.18G
    ├──79 spark-streaming、整合MQ-kafka开发
    | └──5285890806037265746_spark-streaming、整合MQ-kafka开发.mp4 1.41G
    ├──80 spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理
    | └──5285890806037287513_spark-streaming、源码分析、流式微批任务.mp4 1.54G
    ├──81 spark-streaming
    | └──5285890806037294782_spark-streaming.mp4 1.58G
    ├──82 机器学习介绍、原理及应用场景
    | └──5285890806037295445_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.03G
    ├──83 线性回归算法的原理及参数优化方案
    | └──5285890806034327809_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 850.70M
    ├──84 基于Spark MLlib训练回归算法模型
    | └──5285890806037353700_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.16G
    ├──85 逻辑回归算法的原理及算法公式推导
    | └──5285890806037296759_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 986.60M
    ├──86 KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
    | └──5285890806037376665_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 307.24M
    ├──87 KNN手写数字识别及KMeans算法原理
    | └──5285890806037376693_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 998.31M
    ├──88 手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
    | └──5285890806037298195_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 1.07G
    ├──89 分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
    | └──5285890806037378040_KMeans精准营销案例及KMeans在推荐系统应用.mp4 1.02G
    ├──90 逻辑回归算法原理及公式推导
    | └──5285890806034418052_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 534.91M
    ├──91 逻辑回归算法原理及公式推导
    | └──5285890805984779476_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1.08G
    ├──92 逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
    | └──5285890806034407445_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 943.20M
    ├──93 百度地图实时路况及路况预测
    | └──5285890806037380007_百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.23G
    ├──94 决策树算法的原理
    | └──5285890805996610452_决策树算法的原理.mp4 1.22G
    ├──95 随机森林算法与算法总结
    | └──5285890806037358872_随机森林算法与算法总结.mp4 808.27M
    ├──96 推荐系统的来龙去脉与推荐架构
    | └──5285890806037359484_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 741.80M
    ├──97 推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
    | └──5285890806037381325_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 757.03M
    ├──98 推荐系统代码实现及测试
    | └──5285890806037360150_推荐系统代码实现及测试.mp4 1.40G
    └──99 实现推荐系统在线推荐微服务
    | └──5285890806037360823_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.01G
    ├──100 基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移
    | └──5285890806037382597_基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移.mp4 1.04G
    ├──101 提取节目的关键词,构建节目画像
    | └──5285890806037361466_提取节目的关键词,构建节目画像.mp4 1.25G
    ├──102 基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
    | └──5285890806037361452_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 777.24M
    ├──103 构建节目画像与用户画像
    | └──5285890806037383969_构建节目画像与用户画像.mp4 1.02G
    ├──104 构建用户画像及性能调优
    | └──5285890806037384009_构建用户画像及性能调优.mp4 1.04G
    ├──105 基于节目画像计算节目的相似度
    | └──5285890806037470697_基于节目画像计算节目的相似度.mp4 783.28M
    ├──106 Spark调优总结及word2vec算法原理
    | └──5285890806037411395_Spark调优总结及word2vec算法原理.mp4 835.62M
    ├──107 基于物品画像计算相似度
    | └──5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp4 1017.61M
    ├──108 实现基于模型的召回策略
    | └──5285890806037450024_实现基于模型的召回策略.mp4 1.00G
    ├──109 构建特征中心及模型召回实现
    | └──5285890806037412175_构建特征中心及模型召回实现.mp4 776.20M
    ├──111 训练排序模型及搭建推荐系统微服务
    | └──5285890801031033528_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 255.67M
    ├──112 推荐系统项目-大总结
    | └──5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4 224.65M
    ├──113 Flink初始及搭建集群环境
    | └──5285890801253233507_Flink初始及搭建集群环境.mp4 338.53M
    ├──114 Flink基于Yarn多种启动方式
    | └──5285890801340261762_Flink基于Yarn多种启动方式.mp4 350.83M
    ├──115 Flink运行架构及并行度设置
    | └──5285890801429790571_Flink运行架构及并行度设置.mp4 332.50M
    ├──116 Flink各种算子精讲1
    | └──5285890801562829061_Flink各种算子精讲1.mp4 309.13M
    ├──117 Flink各种算子精讲2
    | └──5285890801652402539_Flink各种算子精讲2.mp4 297.04M
    ├──118 Flink各种算子精讲3
    | └──5285890801893335956_Flink各种算子精讲3.mp4 371.05M
    ├──119 基本函数类及富函数的使用
    | └──5285890802023332768_基本函数类及富函数的使用.mp4 1005.99M
    ├──120 Elasticsearch核心概念
    | └──5285890802100900889_Elasticsearch核心概念.mp4 1.05G
    ├──121 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
    | └──5285890802690938064_ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4 1.08G
    ├──122 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
    | └──5285890802836247592_ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4 1.21G
    ├──123 Flink Checkpoint及SavePoint精讲
    | └──5285890802874190391_Flink Checkpoint及SavePoint精讲.mp4 853.40M
    ├──124 Flink Window窗口剖析1
    | └──5285890802951777417_Flink Window窗口剖析1.mp4 1.00G
    ├──125 上机实战演练:ES查询语法
    | └──5285890803109488070_上机实战演练:ES查询语法.mp4 1.20G
    ├──126 Flink Window剖析2
    | └──5285890803146512399_Flink Window剖析2.mp4 287.72M
    ├──127 Mapping和聚合查询
    | └──5285890803259482296_Mapping和聚合查询.mp4 1.44G
    ├──128 Flink时间语义+Watermark
    | └──5285890803409603948_Flink时间语义+Watermark.mp4 856.61M
    ├──129 Flink Window剖析3
    | └──5285890803483684841_Flink Window剖析3.mp4 295.48M
    ├──130 ES查询之底层原理揭秘
    | └──5285890803521216341_ES查询之底层原理揭秘.mp4 361.59M
    ├──131 ES查询之Scripting查询
    | └──5285890803671433252_ES查询之Scripting查询.mp4 273.02M
    ├──132 Flink Table API 编程
    | └──5285890803740577444_Flink Table API 编程.mp4 203.44M
    ├──133 ES查询之分词器详解
    | └──5285890803811740207_ES查询之分词器详解.mp4 338.19M
    ├──134 Flink SQL编程
    | └──5285890803917080291_Flink SQL编程.mp4 399.87M
    ├──135 Flink 复杂事件处理CEP
    | └──5285890803984782432_Flink 复杂事件处理CEP.mp4 325.55M
    ├──136 ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲
    | └──5285890804019143368_ES查询之前缀搜索等.mp4 334.94M
    ├──137 CEP编程和Flink优化
    | ├──5285890804157685023_CEP编程和Flink优化 .mp4 300.53M
    | └──5285890804157685023_CEP编程和Flink优化.mp4 300.53M
    ├──138 交通实时监控项目1
    | └──5285890804226784230_交通实时监控项目1.mp4 290.54M
    ├──139 ES Java API
    | └──5285890804262500866_ES Java API.mp4 392.21M
    ├──140 交通实时监控项目2
    | └──5285890804402831162_交通实时监控项目2.mp4 260.36M
    ├──141 ES
    | └──5285890804508499389_ES.mp4 453.72M
    ├──142 本节无内容,后续讲解
    | └──5285890804609925767_本节无内容,后续讲解.mp4 77.99M
    ├──143 交通实时监控项目3
    | └──5285890804640924195_交通实时监控项目3.mp4 424.90M
    ├──144 交通实时监控项目4
    | └──5285890804756943501_交通实时监控项目4.mp4 1.09G
    ├──145 ELK Stack-ES集群
    | └──5285890804789679968_ELK Stack-ES集群.mp4 1.29G
    ├──146 ELK Stack-ES集群
    | └──5285890804893799009_ELK Stack-ES集群.mp4 1.51G
    ├──147 交通实时监控项目5
    | └──5285890804960016282_交通实时监控项目5.mp4 1.20G
    ├──148 ELK-Beats&Logstash介绍
    | └──5285890805020876664_ELK-Beats&Logstash介绍.mp4 1.83G
    ├──149 ELK-Lostash架构实战
    | └──5285890805133547816_ELK-Lostash架构实战.mp4 1.97G
    ├──150 交通实时监控项目6
    | └──5285890805247057690_交通实时监控项目6.mp4 1.09G
    ├──151 ELK-收集Nginx日志,syslog,kibana讲解
    | └──5285890805391637007_ELK-收集Nginx日志,syslog,kibana讲解.mp4 1.90G
    ├──152 交通实时监控项目7
    | └──5285890805493420591_交通实时监控项目7.mp4 939.29M
    ├──153 ELK-使用Packetbeat监控es集群
    | └──5285890805541254754_ELK-使用Packetbeat监控es集群.mp4 1.10G
    ├──154 ES进阶-relevance score原理及排序算法优化
    | └──5285890805644961250_ES进阶-relevance score原理及排序算法优化.mp4 1.22G
    ├──155 ES进阶-Nested、Join及Term vector详解
    | └──5285890805835896242_ES进阶-Nested、Join及Term vector详解.mp4 797.01M
    ├──156 ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解
    | └──5285890806106912591_ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解.mp4 1.22G
    ├──157 ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索
    | └──5285890806246000088_ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索.mp4 1.25G
    ├──158 ES进阶-案例分析:基于地理位置搜索的疫情地图
    | └──5285890806392775046_基于地理位置搜索的疫情地图.mp4 1.68G
    ├──159 ES进阶-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析
    | └──5285890806504238703_深入聚合分析-多metric以及histogram剖析.mp4 915.37M
    ├──160 ES进阶-深入聚合搜索-完结
    | └──5285890806555405100_ESES进阶-深入聚合搜索-完结.mp4 690.24M
    ├──161 ES进阶-运维篇之集群管理
    | └──5285890806689409047_ES进阶-运维篇之集群管理.mp4 1.13G
    ├──162 ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装
    | └──5285890806761756898_ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装.mp4 1.96G
    ├──163 ES进阶-基于snapshot hdfs restore数据备份还原
    | └──5285890806870819716_基于snapshot hdfs restore数据备份还原.mp4 1.08G
    ├──164 ES进阶-索引管理-1
    | └──5285890806943101797_ES进阶-索引管理-1.mp4 1.18G
    ├──165 ES进阶-索引管理-2
    | └──5285890807013896505_ES进阶-索引管理-2.mp4 1.23G
    ├──166 ES进阶-集群安全
    | └──5285890807119470805_ES进阶-集群安全.mp4 1.69G
    ├──167 项目实战-搜索引擎框架原理
    | └──5285890807188611543_项目实战-搜索引擎框架原理.mp4 1.56G
    ├──168 项目实战-搜索推荐项目案例
    | └──5285890807329657468_项目实战-搜索推荐项目案例.mp4 1.53G
    ├──169 数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模
    | └──5285890807916783583_数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模.mp4 806.08M
    ├──170 数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型
    | └──5285890807988973384_数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型.mp4 811.14M
    ├──171 数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范
    | └──5285890808059315237_数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范.mp4 904.33M
    ├──172 音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计
    | └──5285890808160467010_项目架构及数仓分层、主题设计.mp4 1.42G
    ├──173 数仓之歌曲影响力指数分析
    | └──5285890808534330324_数仓之歌曲影响力指数分析.mp4 1.46G
    ├──174 数仓之歌手影响力指数分析
    | └──5285890808641607379_数仓之歌手影响力指数分析.mp4 1.41G
    ├──175 数仓之Sqoop全量增量数据导入
    | └──5285890808715771697_数仓之Sqoop全量增量数据导入.mp4 1.21G
    ├──176 数仓之Azkaban任务流调度使用及原理
    | └──5285890808789212925_数仓之Azkaban任务流调度使用及原理.mp4 1.24G
    ├──177 数仓之Superset BI可视化工具使用及原理
    | └──5285890808896795788_数仓之Superset BI可视化工具使用及原理.mp4 1.19G
    ├──178 数仓之机器详情ODSEDSDM分层设计
    | └──5285890809018089605_数仓之机器详情ODSEDSDM分层设计.mp4 1.40G
    ├──179 数仓之机器详情自动化调度及数据可视化
    | └──5285890809090933020_数仓之机器详情自动化调度及数据可视化.mp4 1.59G
    ├──180 数仓之用户画像表模型设计
    | └──5285890809199377007_数仓之用户画像表模型设计.mp4 1.46G
    ├──181 数仓之用户画像自动化调度及数据可视化
    | └──5285890809272306079_数仓之用户画像自动化调度及数据可视化.mp4 1.17G
    ├──182 数仓之高德api获取机器上报位置
    | └──5285890809345090923_数仓之高德api获取机器上报位置.mp4 1.42G
    ├──183 数仓之商户、地区营收统计分析
    | └──5285890809392406228_数仓之商户、地区营收统计分析.mp4 1.45G
    ├──184 数仓之营收分析自动化调度及数据可视化
    | └──5285890809524707529_数仓之营收分析自动化调度及数据可视化.mp4 1.44G
    ├──185 数仓之实时用户、机器日志采集接口实现
    | └──5285890809647919374_数仓之实时用户、机器日志采集接口实现.mp4 1.21G
    ├──186 数仓之Flume实时日志采集实现
    | └──5285890809759409944_数仓之Flume实时日志采集实现.mp4 1.41G
    ├──187 数仓之实时用户地区日活分析
    | └──5285890809833483416_数仓之实时用户地区日活分析.mp4 648.33M
    ├──188 Cloudera Manager CDH 平台 01
    | └──5285890810729514092_Cloudera Manager CDH 平台 01.mp4 1.17G
    ├──189 Cloudera Manager CDH 平台 02
    | └──5285890810857017481_Cloudera Manager CDH 平台 02.mp4 1.03G
    ├──190 Cloudera Manager CDH 平台 03
    | └──5285890811067758691_Cloudera Manager CDH 平台 03.mp4 1011.45M
    ├──191 Apache Kylin分析性数据仓库 01
    | └──5285890811153357403_Apache Kylin分析性数据仓库 01.mp4 958.43M
    ├──192 Apache Kylin分析性数据仓库 02
    | └──5285890811454749195_Apache Kylin分析性数据仓库 02.mp4 904.23M
    ├──193 Apache Kylin分析性数据仓库 03
    | └──5285890811541214230_Apache Kylin分析性数据仓库 03.mp4 1.20G
    ├──194 ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建
    | └──5285890813671425062_ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建.mp4 1.89G
    ├──195 ClickHouse 数据类型详解
    | └──5285890813769056598_ClickHouse 数据类型详解.mp4 1.81G
    ├──196 ClickHouse 数据库引擎分类及操作
    | └──5285890814626444682_ClickHouse 数据库引擎分类及操作.mp4 1.80G
    ├──197 ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解
    | └──5285890814717652338_ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解.mp4 1.78G
    ├──198 ClickHouse 视图与SQL语法操作
    | └──5285890814938511949_ClickHouse 视图与SQL语法操作.mp4 1.86G
    ├──199 Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建
    | └──5285890815028331210_Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建.mp4 1.71G
    ├──200 Kudu API操作及与其他框架整合
    | └──5285890815256312052_Kudu API操作及与其他框架整合.mp4 1.73G
    ├──201 Kudu 与Impala整合
    | └──5285890815349771525_Kudu 与Impala整合.mp4 1.69G
    ├──202 Spark操作Kudu & Flink操作Kudu
    | └──5285890815583920336_Spark操作Kudu & Flink操作Kudu.mp4 1.70G
    ├──203 NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建
    | └──5285890815676857137_特性、架构原理与集群搭建.mp4 2.00G
    ├──204 NiFi数据处理分发系统-Processors介绍及页面操作
    | └──5285890815997463928_Processors介绍及页面操作.mp4 1.83G
    ├──205 NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive
    | └──5285890816562286580_实时同步日志、MySQL数据到Hive.mp4 1.69G
    ├──206 NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka
    | └──5285890816657693387_实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka数据.mp4 1.89G
    ├──207 NiFi 案例分析
    | └──5285890816897147946_NiFi 案例分析.mp4 2.01G
    ├──208 NiFi 案例分析2
    | └──5285890816940799589_NiFi 案例分析2.mp4 1.61G
    ├──209 数据治理-数据质量管理
    | └──5285890817220516471_数据治理-数据质量管理.mp4 1.82G
    ├──210 数据治理-元数据管理
    | └──5285890817314645585_数据治理-元数据管理.mp4 2.31G
    ├──211 数据治理-数据安全管理
    | └──5285890817445911741_数据治理-数据安全管理.mp4 2.16G
    ├──212 ETL工具Kettle-安装及基本操作
    | └──5285890817685772089_ETL工具Kettle-安装及基本操作.mp4 1.88G
    ├──213 ETL工具Kettle-转换核心作业对象
    | └──5285890818229909279_ETL工具Kettle-转换核心作业对象.mp4 1.48G
    ├──214 ETL工具Kettle-案例分析
    | └──5285890818319714914_ETL工具Kettle-案例分析.mp4 1.34G
    ├──215 ETL工具Kettle-案例分析02
    | └──5285890818549069846_ETL工具Kettle-案例分析02.mp4 1.56G
    ├──216 ETL工具Kettle-案例分析03
    | └──5285890818620635625_ETL工具Kettle-案例分析03.mp4 1.39G
    ├──217 数据离线同步工具DataX
    | └──5285890818927619327_数据离线同步工具DataX.mp4 1.59G
    ├──218 数据同步工具Canal&Maxwell
    | └──5285890819019272145_数据同步工具Canal&Maxwell.mp4 1.55G
    ├──219_Phoenix-搭建及基本操作
    | └──01_Phoenix-搭建及基本操作.mp4 1.70G
    ├──220_Phoenix-二级索引及JDBC连接
    | └──01_Phoenix-二级索引及JDBC连接.mp4 1.51G
    ├──221_实时数仓项目-实时数仓架构演变及建设思路
    | └──01_实时数仓项目-实时数仓架构演变及建设思路.mp4 1.82G
    ├──222_实时数仓项目-各大公司实时数仓实践分享及项目介绍
    | └──01_各大公司实时数仓实践分享及项目介绍.mp4 1.82G
    ├──223_实时数仓项目-实时数仓项目业务数据及日志数据处理
    | └──01_实时数仓项目业务数据及日志数据处理.mp4 1.97G
    ├──224_实时数仓项目-实时数仓业务库数据Flink编程处理
    | └──01_实时数仓业务库数据Flink编程处理.mp4 2.09G
    ├──225_实时数仓项目-实时数仓维度数据Flink编程处理
    | └──01_实时数仓维度数据Flink编程处理.mp4 2.07G
    ├──226_实时数仓项目-实时数仓实时统计歌曲和歌手热度
    | └──01_实时数仓实时统计歌曲和歌手热度.mp4 1.95G
    ├──227_实时数仓项目-Flink代码DM层处理及可视化展示
    | └──01_Flink代码DM层处理及可视化展示.mp4 2.10G
    ├──228_实时数仓项目-guava包冲突解决及用户上报位置实时统计
    | └──01_guava包冲突解决及用户上报位置实时统计.mp4 2.06G
    ├──229_实时数仓项目-用户实时登录信息可视化及营收信息业务分析
    | └──01_用户实时登录信息可视化及营收信息业务分析.mp4 2.00G
    ├──230_实时数仓项目-营收业务Flink代码实现及可视化展示
    | └──01_营收业务Flink代码实现及可视化展示.mp4 1.91G
    ├──231_实时数仓项目-实时数仓项目总结
    | └──01_实时数仓项目-实时数仓项目总结.mp4 1.26G
    ├──232_Hudi表类型与查询类型
    | └──01_Hudi表类型与查询类型.mp4 1.76G
    ├──233_Hudi与Spark、Hive、Flink集成
    | └──01_Hudi与Spark、Hive、Flink集成.mp4 2.10G
    ├──234_Apache Druid实时分析型数据库
    | └──01_Apache Druid实时分析型数据库.mp4 2.05G
    ├──235_项目轮播-数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模
    | └──01_数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模.mp4 1.79G
    ├──236_项目轮播-数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型
    | └──01_数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型.mp4 1.42G
    ├──237_项目轮播-数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范
    | └──01_数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范.mp4 1.45G
    ├──238_项目轮播-音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计
    | └──01_音乐数仓平台之项目架构及数仓分层主题设计.mp4 94.57M
    ├──239_项目轮播-数仓平台业务之歌曲影响力指数分析
    | └──01_数仓平台业务之歌曲影响力指数分析.mp4 1.12G
    ├──240_项目轮播-数仓业务之歌手影响力指数分析
    | └──01_项目轮播-数仓业务之歌手影响力指数分析.mp4 1.68G
    ├──241_项目轮播-Azkaban任务流调度使用及原理
    | └──01_项目轮播-Azkaban任务流调度使用及原理.mp4 1.79G
    ├──242_项目轮播-Superset BI可视化工具使用及原理
    | └──01_项目轮播-Superset BI可视化工具使用及原理.mp4 1.77G
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    | └──01_项目轮播之机器详情自动化调度及数据可视化.mp4 2.01G
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