某马大数据
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
02、第二章 linux命令
03、第三章 MySQL数据库
04、第四章 excel的使用
05、第五章 kettle的使用
06、第六章 数据分析及可视化
07、第七章 大数据框架与数仓基础
08、第八章 数仓实战项目
02、阶段二 Python其础编程
01、第一章 Python基础语法
02、第二章 Python面向对象编程
03、阶段三 Python进阶编程
01、第一章 多任务编程-进程
02、第二章 多任务编程-线程
03、第三章 网络编程
04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器
05、第五章 html+css基础
06、第六章 JavaScript
07、第七章iQuery
08、第八章 闭包和装饰器
09、第九章 正则表达式
10、第十章 mini-Web
11、第十一章 数据埋点
04、阶段四 SQL
01、第一章 窗口函数
02、第二章数据报表
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
02、第二章 Pandas快速入门
03、第三章 pandas数据清洗
04、第四章 pandas数据处理
05、第五章 Python数据可视化
06、第六章 pandas综合案例
06、阶段六 Hadoop生态体系
01、第一章 linux
02、第二章 Zookeeper
03、第三章Hadoop
04、第四章 Hive
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
1-2 项目环境搭建
1-3 数据仓库
1-4 Hue操作HDFS,Hive
1-5 oozie基本使用
1-6 sqoop相关操作
1-7 访问咨询主题看板 需求分析
1-8 访问咨询主题看板 建模
1-9 访问咨询主题看板 hive优化
1-10 访问咨询主题看板 数据清洗
1-11 访问咨询主题看板 数据分析
1-12 访问咨询主题看板 数据导出
1-13 访问咨询主题看板 增量数据采集清洗
1-14 访问咨询主题看板 增量数据分析
1-15 意向用户主题看板 需求分析
1-16 意向用户主题看板 建模分析
1-17 分桶表
1-18 意向用户主题看板 数据采集清洗
1-19 意向用户主题看板 DWM层数据处理
1-20 拉链表
1-21 hive索
1-22 hive优化项目数据
1-23 学生出勤主题看板 需求分析
1-24 学生出勤主题看板 建模
1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理
1-26 fine喀奥宝报岔爸囱风基本使用
1-27 Git应用
08、阶段八 大数据spark技术栈
1-1 spark概述
1-2 spark简介
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
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
1-20 sparkSQL底层执行原理
1-21 spark自定义函数
09、阶段九 spark综合项目
1-1介绍
1-2 项目中docker使用
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
1-10 DWS层构建
1-11 项 (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
1-20 Grafana使用
1-21 项目总结二
10、阶段十 java编程语言
1-1 Java基础语法
1-2 面向对象
1-3java常用API
1-4集合
1-5反射
1-6lambda表达式
1-7 io流
1-8 网络编程
1-9 JDBC
1-10 多线程
1-11 maven
1-12 HDFS
1-13 MapReduce
11、阶段十- NOSQL与实时计算技术
01、第一章 NOSQL-Redis
02、第二章 NOSQL-kafka
03、第三章 NOSQL-Hbase
04、第四章 NOSQL-综合案例
12、阶段十二 面试强化就业加强课
01-架构图和0-1部署方案回
01-面试加强课的目标
02-查看公司和投递简历
02-Linux常见命令
03-公司的常见岗位要求
03-Hadoop的读写流程
04-职位的发展[海量资源
04-zookeeper的回顾
05-简历模板和注意事项
05-Flume的回顾
06-编写项目的注意事项
06-Kafka常见面试题
07-面试前需要注意的事项
07-Hive数据仓库介绍
08-面试中的架构介绍
08-Hive的窗口函数
09-面试之后的注意问题
09-Hive和数据仓库
10-Hive优化
10-架构和从0到1的落地方案
11-其他架构的案例
11-Hive调优和面试题
12-人员配备和部门协作
13-git介绍
14-IDEA操作Git的上传和下载
13、阶段十三 大数据Flink技术栈
01、第一章 Flink基础
02、第二章 Flink流批一体API开发
03、第三章 Flink高级API开发
04、第四章 Flink高级特性
05、第五章 FlinkSQL
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
02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL
03、第三章 星途车联网-数据落地
04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase…
05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析
06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析
08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度
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