【视频】网易云课堂 - 微专业 - 大数据开发工程师 - 带源码课件

admin

网易云课堂 - 微专业 - 大数据开发工程师 - 带源码课件

├── {1}--零基础复习课
│   ├── {1}--Java基础复习课
│   │   ├── [1.1]--媒体资料库的故事.mp4
│   │   ├── [1.2]--继承.mp4
│   │   ├── [1.3]--子类父类关系.mp4
│   │   ├── [1.4]--子类父类关系II.mp4
│   │   ├── [1.5]--多态变量.mp4
│   │   ├── [1.6]--向上造型.mp4
│   │   ├── [1.7]--多态.mp4
│   │   ├── [1.8]--Object类.mp4
│   │   ├── [1.9]--DoME的新类型.mp4
│   │   ├── [1.10]--城堡游戏.mp4
│   │   ├── [1.11]--消除代码复制.mp4
│   │   ├── [1.12]--封装.mp4
│   │   ├── [1.13]--可扩展性.mp4
│   │   └── [1.14]--框架加数据.mp4
│   ├── {2}--MySQL基础复习课
│   │   ├── {1}--初识MySQL
│   │   ├── {2}--MySQL数据类型
│   │   ├── {3}--MySQL数据对象
│   │   ├── {4}--MySQL权限管理
│   │   ├── {5}--实践课：数据库对象
│   │   ├── {6}--SQL语言进阶
│   │   ├── {7}--内置函数
│   │   ├── {8}--触发器与存储过程
│   │   ├── {9}--实践课：SQL进阶应用
│   │   └── {10}--MySQL程序开发
│   ├── {3}--Linux快速入门（赵强老师）
│   │   ├── [3.2]--01-01-Linux简介.mp4
│   │   ├── [3.3]--01-02-安装Linux.mp4
│   │   ├── [3.4]--01-03-vi编辑器的使用.mp4
│   │   ├── [3.5]--01-04-文件目录的操作.mp4
│   │   ├── [3.6]--01-05-Linux的权限管理.mp4
│   │   └── [3.7]--01-06-在Linux上安装JDK.mp4
│   ├── {4}--Linux复习课
│   │   ├── {1}--第一节Linux入门
│   │   ├── {2}--第二节Linux的安装
│   │   ├── {3}--第三节Linux文件与目录结构
│   │   ├── {4}--第四节Linux的VI文件编写命令
│   │   ├── {5}--第五节Linux网络配置和系统管理操作
│   │   ├── {6}--第六节Linux常用基本命令
│   │   ├── {7}--第七节Linux软件包管理
│   │   └── {8}--第八节Shell编程
│   └── {5}--Python基础复习课
│       ├── {1}--开课前准备
│       ├── {2}--变量和数据类型
│       ├── {3}--数据类型
│       ├── {4}--程序控制
│       ├── {5}--函数
│       └── {6}--类
├── {2}--Hadoop
│   ├── {1}--Hadoop背景知识与起源
│   │   ├── #1.1#--【下载】课程中的安装包.pdf
│   │   ├── [1.3]--1.1.1-Hadoop课程概述.mp4
│   │   ├── [1.4]--1.1.2-实验环境简介.mp4
│   │   ├── [1.5]--1.1.3-大数据中几个基本概念.mp4
│   │   ├── [1.6]--1.1.4-Google的基本思想.mp4
│   │   ├── [1.7]--1.1.5-Google的论文一GFS.mp4
│   │   ├── [1.8]--1.1.6-Google的论文二MapReduce.mp4
│   │   └── [1.9]--1.1.7-Google的论文三BigTable.mp4
│   ├── {2}--搭建Hadoop环境
│   │   ├── #2.8#--【下载】Hadoop环境搭建实验步骤.pdf
│   │   ├── [2.2]--1.2.1-Hadoop的目录结构.mp4
│   │   ├── [2.3]--1.2.2-搭建Hadoop的本地模式.mp4
│   │   ├── [2.4]--1.2.3-搭建Hadoop的伪分布模式.mp4
│   │   ├── [2.5]--1.2.4-免密码登录的原理和配置.mp4
│   │   └── [2.6]--1.2.5-搭建Hadoop的全分布模式.mp4
│   ├── {3}--Hadoop的体系架构
│   │   ├── [3.2]--1.3.1-Hadoop的体系架构概述.mp4
│   │   ├── [3.3]--1.3.2-NameNode的职责.mp4
│   │   ├── [3.4]--1.3.3-DataNode的职责.mp4
│   │   ├── [3.5]--1.3.4-SecondaryNameNode的职责.mp4
│   │   ├── [3.6]--1.3.5-Yarn的体系架构和任务调度过程.mp4
│   │   ├── [3.7]--1.3.6-Yan的资源分配方式.mp4
│   │   ├── [3.8]--1.3.7-HBase的体系架构简介.mp4
│   │   └── [3.9]--1.3.8-主从架构的单点故障问题及其解决方案.mp4
│   ├── {4}--HDFS
│   │   ├── [4.2]--1.4.1.HDFS课程概述.mp4
│   │   ├── [4.3]--1.4.2-通过WebConsole访问HDFS.mp4
│   │   ├── [4.4]--1.4.3-通过命令行操作HDFS.mp4
│   │   ├── [4.5]--1.4.4-使用JavaAPI创建HDFS目录和HDFS的权限.mp4
│   │   ├── [4.6]--1.4.5-使用JavaAPI上传和下载数据.mp4
│   │   ├── [4.7]--1.4.6-使用JavaAPI获取HDFS的元信息.mp4
│   │   ├── [4.8]--1.4.7-HDFS数据上传的过程和原理.mp4
│   │   ├── [4.9]--1.4.8-HDFS数据下载的过程和原理.mp4
│   │   ├── [4.10]--1.4.9-HDFS的回收站.mp4
│   │   ├── [4.11]--1.4.10-HDFS的配额.mp4
│   │   ├── [4.12]--1.4.11-HDFS的快照.mp4
│   │   ├── [4.13]--1.4.12-HDFS的安全模式和权限.mp4
│   │   ├── [4.14]--1.4.13-HDFS集群简介.mp4
│   │   ├── [4.15]--1.4.14-HDFS的底层原理之代理对象.mp4
│   │   ├── [4.16]--1.4.15-使用代理对象实现数据库的连接池.mp4
│   │   └── [4.17]--1.4.16-什么是RPC.mp4
│   ├── {5}--MapReduce
│   │   ├── #5.28#--【直播笔记】第一阶段小结.pdf
│   │   ├── [5.2]--1.5.1-MapReduce课程概述.mp4
│   │   ├── [5.3]--1.5.2-分析WordCount数据处理的过程.mp4
│   │   ├── [5.4]--1.5.3-开发自己的WordCount程序.mp4
│   │   ├── [5.5]--1.5.4-分析求每个部门工资总额的数据处理流程.mp4
│   │   ├── [5.6]--1.5.5-开发MapReduce求每个部门的工资总额.mp4
│   │   ├── [5.7]--1.5.6-Hadoop的序列化机制.mp4
│   │   ├── [5.8]--1.5.7-序列化案例求每个部门的工资总额.mp4
│   │   ├── [5.9]--1.5.8-数字的排序.mp4
│   │   ├── [5.10]--1.5.9-字符串的排序.mp4
│   │   ├── [5.11]--1.5.10-对象的排序.mp4
│   │   ├── [5.12]--1.5.11-什么是分区.mp4
│   │   ├── [5.13]--1.5.12-分区的案例-根据部门号建立分区.mp4
│   │   ├── [5.14]--1.5.13-什么是Combiner.mp4
│   │   ├── [5.15]--1.5.14-什么是Shuffle.mp4
│   │   ├── [5.16]--1.5.15-数据去重.mp4
│   │   ├── [5.17]--1.5.16-关系型数据库中的多表查询.mp4
│   │   ├── [5.18]--1.5.17-分析等值连接的数据处理过程.mp4
│   │   ├── [5.19]--1.5.18-实现等值连接的MapReduce程序.mp4
│   │   ├── [5.20]--1.5.19-分析自连接的数据处理过程.mp4
│   │   ├── [5.21]--1.5.20-实现MapReduce的自连接.mp4
│   │   ├── [5.22]--1.5.21-分析倒排所有的数据处理流程.mp4
│   │   ├── [5.23]--1.5.22-实现倒排索引的MapReduce程序.mp4
│   │   ├── [5.24]--1.5.23-使用MRUnit进行单元测试.mp4
│   │   ├── [5.25]--1.5.24-第一个阶段小结.mp4
│   │   └── [5.27]--【直播8月30日】Hadoop第一阶段.mp4
│   ├── {6}--Hbase
│   │   ├── #6.9#--【补充】hamcrest-core-1.3.jar.pdf
│   │   ├── [6.2]--1.6.1-NoSQL数据库简介.mp4
│   │   ├── [6.3]--1.6.2-HBase的体系架构和表结构.mp4
│   │   ├── [6.4]--1.6.3-搭建HBase的本地模式和伪分布模式.mp4
│   │   ├── [6.5]--1.6.4-搭建HBase的全分布环境和HA.mp4
│   │   ├── [6.6]--1.6.5-HBase在ZooKeeper中保存的数据和HA演示.mp4
│   │   ├── [6.7]--1.6.6-通过命令行操作HBase.mp4
│   │   ├── [6.8]--1.6.7-使用Java操作HBase.mp4
│   │   ├── [6.10]--1.6.8-HBase数据保存的过程和Region的分裂.mp4
│   │   ├── [6.11]--1.6.9-HBase的过滤器.mp4
│   │   └── [6.12]--1.6.10-HBase上的MapReduce.mp4
│   ├── {7}--Hive
│   │   ├── [7.2]--1.7.1-数据分析引擎和Hive简介.mp4
│   │   ├── [7.3]--1.7.2-Hive的体系架构.mp4
│   │   ├── [7.4]--1.7.3-搭建Hive的嵌入模式.mp4
│   │   ├── [7.5]--1.7.4-搭建Hive的本地模式和远程模式.mp4
│   │   ├── [7.6]--1.7.5-Hive的内部表.mp4
│   │   ├── [7.7]--1.7.6-Hive的分区表.mp4
│   │   ├── [7.8]--1.7.7-Hive的外部表.mp4
│   │   ├── [7.9]--1.7.8-Hive的桶表和视图.mp4
│   │   ├── [7.10]--1.7.9-Hive的查询.mp4
│   │   ├── [7.11]--1.7.10-Hive的Java客户端.mp4
│   │   └── [7.12]--1.7.11-Hive的自定义函数.mp4
│   ├── {8}--Pig
│   │   ├── [8.2]--1.8.1-Pig简介和安装配置.mp4
│   │   ├── [8.3]--1.8.2-Pig的常用命令.mp4
│   │   ├── [8.4]--1.8.3-Pig的数据模型.mp4
│   │   ├── [8.5]--1.8.4-使用PigLatin语句处理数据.mp4
│   │   ├── [8.6]--1.8.5-Pig的自定义运算函数和自定义过滤函数.mp4
│   │   └── [8.7]--1.8.6-Pig的自定义加载函数.mp4
│   ├── {9}--Sqoop
│   │   ├── [9.2]--1.9.1-数据采集引擎和准备实验环境.mp4
│   │   ├── [9.3]--1.9.2-Sqoop的原理和安装配置.mp4
│   │   └── [9.4]--1.9.3-使用Sqoop采集数据.mp4
│   ├── {10}--ZooKeeper与HA
│   │   ├── [10.2]--1.10.1-主从架构的单点故障问题.mp4
│   │   ├── [10.3]--1.10.2-ZooKeeper简介和体系架构.mp4
│   │   ├── [10.4]--1.10.3-搭建ZooKeeper的Standalone模式.mp4
│   │   ├── [10.5]--1.10.4-利用ZooKeeper实现分布式锁的秒杀.mp4
│   │   ├── [10.6]--1.10.5-搭建ZooKeeper集群和Demo演示.mp4
│   │   ├── [10.7]--1.10.6-Hadoop的HA架构.mp4
│   │   ├── [10.8]--1.10.7-配置实现Hadoop的HA.mp4
│   │   ├── [10.9]--1.10.8-什么是HDFS的联盟.mp4
│   │   └── [10.10]--1.10.9-搭建HDFS的联盟.mp4
│   ├── {11}--HUE
│   │   ├── [11.2]--1.11.1-HUE简介和Demo.mp4
│   │   ├── [11.3]--1.11.2-安装所需的rpm包.mp4
│   │   ├── [11.4]--1.11.3-配置HUE.mp4
│   │   └── [11.5]--1.11.4-第二阶段小节.mp4
│   ├── {12}--Flume
│   │   ├── {1}--课前准备
│   │   ├── {2}--Flume基本概念
│   │   ├── {3}--Flume的源Source
│   │   ├── {4}--Flume的Channel
│   │   ├── {5}--Flume的Sink
│   │   ├── {6}--Flume的拦截器Channel和Sink组
│   │   └── {7}--Flume实战案例
│   └── {14}--直播课
│       └── [14.1]--Hadoop第二阶段直播.mp4
├── {3}--NoSQL数据库
│   ├── {1}--Redis
│   │   ├── #1.13#--【下载】部署RedisCluster.pdf
│   │   ├── [1.2]--2.1.1-Redis简介.mp4
│   │   ├── [1.3]--2.1.2-Redis的安装配置和基本操作.mp4
│   │   ├── [1.4]--2.1.3-Redis数据类型和案例分析.mp4
│   │   ├── [1.5]--2.1.4-Redis的事务.mp4
│   │   ├── [1.6]--2.1.5-Redis的锁机制.mp4
│   │   ├── [1.7]--2.1.6-Redis的消息机制.mp4
│   │   ├── [1.8]--2.1.7-RDB的持久化.mp4
│   │   ├── [1.9]--2.1.8-AOF的持久化.mp4
│   │   ├── [1.10]--2.1.9-Redis主从复制.mp4
│   │   ├── [1.11]--2.1.10.Redis的分片.mp4
│   │   ├── [1.12]--2.1.11-Redis的HA哨兵机制.mp4
│   │   └── [1.14]--2.1.12-RedisCluster.mp4
│   └── {2}--MongoDB
│       ├── [2.2]--3.1.1-MongoDB简介.mp4
│       ├── [2.3]--3.1.2-MongoDB的安装和配置.mp4
│       ├── [2.4]--3.1.3-MongoDB的体系架构.mp4
│       ├── [2.5]--3.1.4-使用MongoShell.mp4
│       ├── [2.6]--3.1.5-使用MongoShell的启动配置文件.mp4
│       ├── [2.7]--3.1.6-MongoShell的基本操作和数据类型.mp4
│       ├── [2.8]--3.1.7-使用MongoDB的Web控制台.mp4
│       ├── [2.9]--3.1.8-MongoDB的CRUD操作.mp4
│       └── [2.10]--3.1.9-MongoDB的批处理.mp4
├── {4}--Kafka
│   ├── {2}--Kafka理论
│   │   ├── [2.1]--3.1.1什么是Kafka.mp4
│   │   ├── [2.2]--3.1.2Kafka的Topic.mp4
│   │   ├── [2.3]--3.1.3Kafka的Brokers.mp4
│   │   └── [2.4]--3.1.4Kafka的主题复制.mp4
│   ├── {3}--Kafka环境安装
│   │   ├── [3.1]--3.2.1安装Kafka（Ubuntu）.mp4
│   │   ├── [3.2]--3.2.2安装kafka（Centos）.mp4
│   │   ├── [3.3]--3.2.3安装kafka（Windows）.mp4
│   │   └── [3.4]--3.2.4安装kafka（Confluent）.mp4
│   ├── {4}--Kafka的生产者消费者
│   │   ├── [4.1]--3.3.1Kafka的生产者命令.mp4
│   │   ├── [4.2]--3.3.2Kafka的消费key.mp4
│   │   ├── [4.3]--3.3.3Kafka的消费者.mp4
│   │   └── [4.4]--3.3.4Broker发现和zk.mp4
│   ├── {5}--Kafka的命令行使用
│   │   ├── [5.1]--3.4.1Topic相关.mp4
│   │   ├── [5.2]--3.4.2生产者相关.mp4
│   │   ├── [5.3]--3.4.3消费者相关.mp4
│   │   ├── [5.4]--3.4.4offset部分.mp4
│   │   └── [5.5]--3.4.5图形UI.mp4
│   ├── {6}--Kafka的生产者开发API
│   │   ├── [6.1]--3.5.1Kafka开发环境准备.mp4
│   │   ├── [6.2]--3.5.2生产者模型.mp4
│   │   ├── [6.3]--3.5.3生产者的序列化.mp4
│   │   └── [6.4]--3.5.4生产者的自定义分区.mp4
│   ├── {7}--Kafka的消费者API
│   │   ├── [7.1]--3.6.1.1JavaAPI介绍（一）.mp4
│   │   ├── [7.2]--3.6.1.2JavaAPI介绍（二）.mp4
│   │   ├── [7.3]--3.6.1.3JavaAPI介绍（三）.mp4
│   │   ├── [7.4]--3.6.1.4JavaAPI介绍（四）.mp4
│   │   ├── [7.5]--3.6.2.1API同步异步接收（一）.mp4
│   │   ├── [7.6]--3.6.2.2-3API同步异步接收（二、三）.mp4
│   │   ├── [7.7]--3.6.2.4API同步异步接收（四）.mp4
│   │   ├── [7.8]--3.6.2.5API同步异步接收（五）.mp4
│   │   ├── [7.9]--3.6.3.1组协调器和反序列化（一）.mp4
│   │   ├── [7.10]--3.6.3.2组协调器和反序列化（二）.mp4
│   │   ├── [7.11]--3.6.3.3组协调器和反序列化（三）.mp4
│   │   └── [7.12]--3.6.3.4组协调器和反序列化（四）.mp4
│   ├── {8}--Kafka的连接器
│   │   ├── [8.1]--3.7.1Kafka的Connect功能.mp4
│   │   ├── [8.2]--3.7.2.1Kafka的Connect使用（一）.mp4
│   │   ├── [8.3]--3.7.2.2Kafka的Connect使用（二）.mp4
│   │   └── [8.4]--3.7.2.3Kafka的Connect使用（三）.mp4
│   ├── {9}--Kafka的流处理
│   │   ├── [9.1]--3.8.1Kafka的流基本组件.mp4
│   │   ├── [9.2]--3.8.2流操作.mp4
│   │   ├── [9.3]--3.8.3.1流编程实战上（一）.mp4
│   │   ├── [9.4]--3.8.3.2流编程实战上（二）.mp4
│   │   ├── [9.5]--3.8.3.3流编程实战上（三）.mp4
│   │   ├── [9.6]--3.8.3.4流编程实战上（四）.mp4
│   │   ├── [9.7]--3.8.4.1流编程实战下（一）.mp4
│   │   ├── [9.8]--3.8.4.2流编程实战下（二）.mp4
│   │   ├── [9.9]--3.8.4.3流编程实战下（三）.mp4
│   │   ├── [9.10]--3.8.4.4流编程实战下（四）.mp4
│   │   ├── [9.11]--3.8.4.5流编程实战下（五）.mp4
│   │   └── [9.12]--3.8.4.6流编程实战下（六）.mp4
│   ├── {10}--Kafka的架构注册表和Ksql
│   │   ├── [10.1]--3.9.1.1Java的Avro（一）.mp4
│   │   ├── [10.2]--3.9.1.2Java的Avro（二）.mp4
│   │   ├── [10.3]--3.9.1.3Java的Avro（三）.mp4
│   │   ├── [10.4]--3.9.2.1Kafka注册表（一）.mp4
│   │   ├── [10.5]--3.9.2.2Kafka注册表（二）.mp4
│   │   ├── [10.6]--3.9.2.3Kafka注册表（三）.mp4
│   │   ├── [10.7]--3.9.2.4Kafka注册表（四）.mp4
│   │   └── [10.8]--3.9.3Ksql.mp4
│   └── {11}--Kafka的运维管理
│       ├── [11.1]--3.10.1Kafka的安全性.mp4
│       ├── [11.2]--3.10.2.1Kafka的集群和容灾（一）.mp4
│       ├── [11.3]--3.10.2.2Kafka的集群和容灾（二）.mp4
│       └── [11.4]--3.10.3Kafka的监控.mp4
├── {5}--Scala
│   ├── {1}--scala概述
│   │   ├── #1.1#--Scala语言基础PDF下载.pdf
│   │   ├── #1.3#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [1.2]--Scala开发环境准备.pdf
│   │   ├── [1.4]--2.1.1scala概述-01Scala概述.mp4
│   │   ├── [1.5]--2.1.2scala概述-02开发环境.mp4
│   │   └── [1.6]--2.1.3scala概述-03包的引入和定义.mp4
│   ├── {2}--scala基础语法
│   │   ├── #2.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [2.2]--2.2.1scala基础语法-01变量与常量.mp4
│   │   ├── [2.3]--2.2.2scala基础语法-02常用数据类型.mp4
│   │   ├── [2.4]--2.2.3scala基础语法-03字符串常用操作.mp4
│   │   ├── [2.5]--2.2.4scala基础语法-04正则表达式.mp4
│   │   └── [2.6]--2.2.5scala基础语法-05文件读写.mp4
│   ├── {3}--scala运算符
│   │   ├── #3.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   └── [3.2]--2.3.1scala运算符.mp4
│   ├── {4}--Scala程序控制结构
│   │   ├── #4.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   └── [4.2]--2.4.1Scala程序控制结构.mp4
│   ├── {5}--Scala函数
│   │   ├── #5.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   └── [5.2]--2.5.1Scala函数.mp4
│   ├── {6}--面向对象(基础)
│   │   ├── #6.6#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [6.1]--2.6.1面向对象(基础)-01类和对象.mp4
│   │   ├── [6.2]--2.6.2面向对象(基础)-02构造器.mp4
│   │   ├── [6.3]--2.6.3面向对象(基础)-03继承.mp4
│   │   ├── [6.4]--2.6.4面向对象(基础)-04匿名子类.mp4
│   │   └── [6.5]--2.6.5面向对象(基础)-05抽象.mp4
│   ├── {7}--面向对象(高级)
│   │   ├── #7.3#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [7.1]--2.7.1面向对象(高级)-01特质.mp4
│   │   └── [7.2]--2.7.2面向对象(高级)-02隐式转换.mp4
│   ├── {8}--数据结构(基础)
│   │   ├── #8.5#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [8.1]--2.8.1数据结构(基础)-01数组.mp4
│   │   ├── [8.2]--2.8.2数据结构(基础)-02元组.mp4
│   │   ├── [8.3]--2.8.3数据结构(基础)-03列表.mp4
│   │   └── [8.4]--2.8.4数据结构(基础)-04集合.mp4
│   ├── {9}--数据结构(高级)
│   │   ├── #9.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [9.2]--2.9.1数据结构(高级)-01映射.mp4
│   │   ├── [9.3]--2.9.2数据结构(高级)-02拉链操作.mp4
│   │   ├── [9.4]--2.9.3数据结构(高级)-03迭代器.mp4
│   │   └── [9.5]--2.9.4数据结构(高级)-04并行集合.mp4
│   ├── {10}--scala函数式编程
│   │   ├── #10.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [10.2]--2.10.1scala函数式编程-01模式匹配.mp4
│   │   ├── [10.3]--2.10.2scala函数式编程-02样例类.mp4
│   │   ├── [10.4]--2.10.3scala函数式编程-03匿名函数.mp4
│   │   ├── [10.5]--2.10.4scala函数式编程-04带函数参数和闭包.mp4
│   │   ├── [10.6]--2.10.5scala函数式编程-05return表达式.mp4
│   │   ├── [10.7]--2.10.6scala函数式编程-06偏函数.mp4
│   │   ├── [10.8]--2.10.7scala函数式编程-07柯里化.mp4
│   │   └── [10.9]--2.10.8scala函数式编程-08高阶函数.mp4
│   ├── {11}--类型参数
│   │   ├── #11.1#--随堂源代码下载.pdf
│   │   ├── [11.2]--2.11.1类型参数-01泛型类.mp4
│   │   ├── [11.3]--2.11.2类型参数-02泛型函数.mp4
│   │   ├── [11.4]--2.11.3类型参数-03类型边界.mp4
│   │   └── [11.5]--2.11.4类型参数-04视图界定.mp4
│   └── {12}--scala设计模式
│       ├── #12.1#--随堂源代码下载.pdf
│       ├── [12.2]--2.12.1scala设计模式-01创建型.mp4
│       ├── [12.3]--2.12.2scala设计模式-02结构型.mp4
│       ├── [12.4]--2.12.3scala设计模式-03行为型-值对象和空对象.mp4
│       └── [12.5]--2.12.4scala设计模式-04行为型-策略和责任链等.mp4
├── {6}--Spark
│   ├── {2}--Spark基本概念
│   │   ├── [2.1]--4.1.1Spark起源和功能介绍.mp4
│   │   ├── [2.2]--4.1.2Spark环境的准备和软件下载.mp4
│   │   ├── [2.3]--4.1.3Ubuntu环境下的安装.mp4
│   │   ├── [2.4]--4.1.4CentOS环境下的安装.mp4
│   │   ├── [2.5]--4.1.5Windows环境下的安装.mp4
│   │   ├── [2.6]--4.1.6IntelliJ环境下Scala程序运行Spark.mp4
│   │   ├── [2.7]--4.1.7搭建PySpark的开发环境.mp4
│   │   └── [2.8]--4.1.8云环境的使用.mp4
│   ├── {3}--基本RDD
│   │   ├── [3.1]--4.2.1rdd的介绍.mp4
│   │   ├── [3.2]--4.2.2rdd实战课程.mp4
│   │   ├── [3.3]--4.2.3Flatmap案例使用.mp4
│   │   ├── [3.4]--4.2.4集合操作.mp4
│   │   ├── [3.5]--4.2.5Action如何使用.mp4
│   │   └── [3.6]--4.2.6cache和分区功能.mp4
│   ├── {4}--PairRDD
│   │   ├── [4.1]--4.3.1PairRdd的map和filter.mp4
│   │   ├── [4.2]--4.3.2reducebykey和groupbykey.mp4
│   │   ├── [4.3]--4.3.3keyby和countbykey.mp4
│   │   ├── [4.4]--4.3.4combinebykey.mp4
│   │   ├── [4.5]--4.3.5aggregatebykey.mp4
│   │   ├── [4.6]--4.3.6foldbykey.mp4
│   │   ├── [4.7]--4.3.7sortbykey.mp4
│   │   ├── [4.8]--4.3.8join.mp4
│   │   ├── [4.9]--4.3.9partition.mp4
│   │   ├── [4.10]--4.3.10广播变量.mp4
│   │   └── [4.11]--4.3.11累加器.mp4
│   ├── {5}--Dataframe基础
│   │   ├── [5.1]--4.4.1什么是Spark的Dataframe.mp4
│   │   └── [5.2]--4.4.2什么是Dataframe的数据类型.mp4
│   ├── {6}--Dataframe进阶
│   │   ├── [6.1]--4.5.1什么是SparkDF的聚合和连接.mp4
│   │   └── [6.2]--4.5.2什么是SparkDF的链接.mp4
│   ├── {7}--SparkSQL
│   │   ├── [7.1]--4.6.1什么是SparkSQL.mp4
│   │   └── [7.2]--4.6.2什么是Spark的数据源.mp4
│   ├── {8}--Spark集群管理
│   │   ├── [8.1]--4.7.1Spark大数据集群环境准备.mp4
│   │   ├── [8.2]--4.7.2spark-submit使用.mp4
│   │   ├── [8.3]--4.7.3sparkonyarn使用.mp4
│   │   └── [8.4]--4.7.4spark性能调优和监控.mp4
│   └── {9}--Spark流处理
│       ├── [9.1]--4.8.1sparkstream介绍.mp4
│       ├── [9.2]--4.8.2DStreamAPI使用.mp4
│       ├── [9.3]--4.8.3StructureStream的使用.mp4
│       ├── [9.4]--4.8.4Spark流和Kafka联动.mp4
│       └── [9.5]--4.8.5流处理的时间窗口.mp4
├── {7}--Storm
│   ├── {2}--Storm基础
│   │   ├── [2.1]--5.1.1-大数据实时计算框架简介.mp4
│   │   ├── [2.2]--5.1.2-Storm的体系架构.mp4
│   │   ├── [2.3]--5.1.3-Storm的伪分布模式的搭建.mp4
│   │   ├── [2.4]--5.1.4-Storm的全分布模式和HA.mp4
│   │   ├── [2.5]--5.1.5-Storm的Demo演示-单词计数.mp4
│   │   └── [2.6]--5.1.6-Storm在ZooKeeper中保存的数据.mp4
│   ├── {3}--Storm应用开发
│   │   ├── [3.1]--5.2.1-WordCount数据流动的过程.mp4
│   │   ├── [3.2]--5.2.2-开发自己的Storm的WordCount程序.mp4
│   │   ├── [3.3]--5.2.3-部署和运行Storm任务.mp4
│   │   ├── [3.4]--5.2.4-Storm任务执行的过程.mp4
│   │   └── [3.5]--5.2.5-Storm内部通信的机制.mp4
│   └── {4}--集成Storm
│       ├── [4.1]--5.3.1-典型的实时计算系统的架构.mp4
│       ├── [4.2]--5.3.2-集成Storm与Redis.mp4
│       ├── [4.3]--5.3.3-集成Storm与HDFS.mp4
│       └── [4.4]--5.3.4-集成Storm与HBase.mp4
├── {8}--Flink
│   ├── {2}--Flink基础
│   │   ├── [2.1]--6.1.1-Flink的简介.mp4
│   │   ├── [2.2]--6.1.2-Flink的体系架构.mp4
│   │   ├── [2.3]--6.1.3-部署Flink的Standalone的模式.mp4
│   │   ├── [2.4]--6.1.4-Flink-On-Yarn的两种模式.mp4
│   │   ├── [2.5]--6.1.5-Flink-on-Yarn的两种模式的区别.mp4
│   │   ├── [2.6]--6.1.6-Flink-On-Yarn的内部实现.mp4
│   │   ├── [2.7]--6.1.7-Flink的HA.mp4
│   │   ├── [2.8]--6.1.8-FlinkUI界面介绍.mp4
│   │   ├── [2.9]--6.1.9-Flink的分布式缓存.mp4
│   │   └── [2.10]--6.1.10-对比各种流式计算引擎.mp4
│   ├── {3}--Flink入门开发案例
│   │   ├── [3.1]--6.2.1-Flink批处开发.mp4
│   │   ├── [3.2]--6.2.2-Flink流处理开发.mp4
│   │   ├── [3.3]--6.2.3-使用Flink-Scala-Shell.mp4
│   │   └── [3.4]--6.2.4-Flink的并行度分析.mp4
│   ├── {4}--Flink的DataSetAPI
│   │   ├── [4.1]--6.3.1-map和flatMap和mapPartition.mp4
│   │   ├── [4.2]--6.3.2-filter与distinct.mp4
│   │   ├── [4.3]--6.3.3-Join操作.mp4
│   │   ├── [4.4]--6.3.4-笛卡尔积.mp4
│   │   ├── [4.5]--6.3.5-First-N分析.mp4
│   │   └── [4.6]--6.3.6-外连接操作.mp4
│   ├── {5}--Flink的DataStreamAPI
│   │   ├── [5.1]--6.4.1-基本的数据源示例.mp4
│   │   ├── [5.2]--6.4.2-自定义数据源.mp4
│   │   ├── [5.3]--6.4.3-内置的Connector.mp4
│   │   ├── [5.4]--6.4.4-DataStream的转换操作.mp4
│   │   └── [5.5]--6.4.5-DataSink.mp4
│   ├── {6}--Flink高级特性
│   │   ├── [6.1]--6.5.1-广播变量.mp4
│   │   └── [6.2]--6.5.2-累加器和计数器.mp4
│   ├── {7}--状态管理和恢复
│   │   ├── [7.1]--6.6.1-状态State.mp4
│   │   ├── [7.2]--6.6.2-检查点的配置.mp4
│   │   ├── [7.3]--6.6.3-State的后端存储模式.mp4
│   │   ├── [7.4]--6.6.4-修改StateBackend的两种方式.mp4
│   │   └── [7.5]--6.6.5-重启策略.mp4
│   └── {8}--FlinkTable&SQL
│       ├── [8.1]--6.7.1-Flink的Table和SQL简介.mp4
│       ├── [8.2]--6.7.2-使用TableAPI.mp4
│       ├── [8.3]--6.7.3-使用FlinkSQL.mp4
│       └── [8.4]--6.7.4-使用FlinkSQLClient.mp4
├── {9}--网易有道项目案例
│   ├── {1}--平台介绍
│   │   └── [1.2]--1.1.1-平台介绍.mp4
│   ├── {2}--系统架构和设计
│   │   ├── [2.1]--1.2.1-平台架构.mp4
│   │   ├── [2.2]--1.2.2-日志原始数据输入.mp4
│   │   ├── [2.3]--1.2.3-业务数据输入.mp4
│   │   ├── [2.4]--1.2.4-日志数据源生成.mp4
│   │   ├── [2.5]--1.2.5-日志数据源存储到预聚合数据库Druid.mp4
│   │   ├── [2.6]--1.2.6-日志数据源存储到Hive数据库.mp4
│   │   ├── [2.7]--1.2.7-基本KPI指标的计算.mp4
│   │   ├── [2.8]--1.2.8-数仓任务调度系统.mp4
│   │   └── [2.9]--1.2.9-数据展示.mp4
│   └── {3}--案例
│       ├── #3.1#--【资料下载】作业百度链接地址.pdf
│       ├── [3.2]--1.3.1-NPS报告.mp4
│       └── [3.3]--1.3.2-渠道留存报告.mp4
├── {10}--网易严选项目实战
│   ├── {1}--电商严选数据仓库实战
│   │   ├── {4}--电商发展概况&维度建模简介
│   │   ├── {5}--维度建模基础技术
│   │   ├── {6}--维度建模进阶及高级技术
│   │   ├── {7}--数仓架构及规范
│   │   ├── {8}--案例实战1——订单及库存管理
│   │   ├── {9}--案例实战2——订单及库存管理（主题域设计进阶）
│   │   ├── {10}--案例实战3——订单及履约管理
│   │   ├── #1.2#--【下载】代码下载.pdf
│   │   └── #1.3#--【下载资料】电商严选数据仓库实战-数据.pdf
│   ├── {2}--电商严选实时数仓实战
│   │   ├── {3}--实时数仓基础
│   │   ├── {4}--严选实时数仓
│   │   ├── {5}--交易域建模实战
│   │   ├── {6}--流量域建模实战
│   │   ├── {7}--维表实战
│   │   ├── {8}--实时应用-数据大屏-开发
│   │   ├── {9}--实时应用-数据大屏-流量
│   │   └── #2.2#--【下载】代码下载.pdf
│   └── {3}--电商严选用户画像实战
│       ├── {3}--用户画像基础
│       ├── {4}--用户画像建模
│       ├── {5}--用户属性画像
│       ├── {6}--用户行为画像
│       ├── {7}--用户偏好画像和群体用户画像
│       ├── {8}--用户画像应用与总结
│       └── #3.2#--【下载】代码下载.pdf
├── {11}--网易有道项目实战
│   ├── {2}--网易有道广告实时数据处理实战
│   │   ├── {2}--广告业务简介及统计系统架构
│   │   ├── {3}--组件选型
│   │   └── {4}--实时统计
│   ├── {3}--网易有道广告离线数据处理实战
│   │   ├── {2}--离线统计
│   │   ├── {3}--系统监控
│   │   └── {4}--广告离线数据分析
│   ├── {4}--网易有道广告精准投放推荐系统
│   │   ├── {2}--RTB广告流程
│   │   ├── {3}--广告业务用户画像
│   │   └── {4}--使用Redis构建用户画像在线库
│   └── #1#--【课前准备】有道广告项目实战数据包.pdf
├── {12}--网易游戏项目实战
│   ├── {1}--图计算应用
│   │   ├── {1}--课前准备
│   │   ├── {2}--图的基本概念
│   │   ├── {3}--图如何存储
│   │   ├── {4}--图计算概念
│   │   └── {5}--图深度学习
│   ├── {2}--实时数据处理实战
│   │   ├── {1}--课前准备
│   │   ├── {2}--Flink流式处理编程-游戏日志ETL项目
│   │   └── {3}--Flink流式处理编程-实时日志监控项目
│   └── {3}--多数据源游戏业务实时分析
│       ├── {1}--课前准备
│       ├── {2}--Kudu实时游戏分析
│       ├── {3}--Presto多数据源游戏业务分析
│       └── {4}--elasticsearch在游戏监控中的应用
├── {13}--网易云音乐项目实战
│   ├── {1}--网易云音乐搜索业务实时特征实战
│   │   ├── {2}--搜索业务简介和需求背景
│   │   ├── {3}--用户日志初探
│   │   ├── {4}--日志的读取、清洗和转换
│   │   ├── {5}--用户Action的关联
│   │   └── {6}--实时特征的产出
│   ├── {2}--网易云音乐每日推歌实战
│   │   ├── {2}--每日推歌需求背景
│   │   ├── {3}--用户行为日志流预处理
│   │   ├── {4}--实时特征的产出
│   │   └── {5}--特征的实时存储
│   └── {3}--网易云音乐推荐算法应用
│       ├── {2}--云音乐用户画像体系
│       ├── {3}--云音乐特征工程
│       ├── {4}--音乐场景召回
│       └── {5}--音乐场景排序
├── {13}--延伸学习
│   ├── {1}--预备课
│   │   ├── #1.2#--知识积累参考资料.pdf
│   │   ├── #1.3#--Google3论文中文版.pdf
│   │   ├── [1.1]--大数据直播分享.mp4
│   │   └── 课件.txt
│   └── {2}--项目实战汇总
│       ├── [2.1]--【直播0809】数据质量保障体系建设.mp4
│       └── [2.2]--【直播1030】使用FlinkSQLAPI提高开发效率.mp4
└── 课件.7z

分享链接为：我用夸克网盘分享了「网易云课堂 - 微专业 - 大数据开发工程师 - 带源码课件」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。
链接：https://pan.quark.cn/s/1b0884d894d9