1.1.
课程介绍
1.2.
大数据面试题锦囊
1.3.
大数据思维导图集锦
1.4.
项目体验地址
1.5.
学好大数据先攻克Linux
1.5.1.
Linux虚拟机安装部署
1.5.2.
Linux基础命令的使用
1.5.3.
Linux极速上手
1.5.4.
Linux试炼之配置与shell实战
1.5.5.
实战:在Linux上安装配置JDK
1.6.
大数据起源之Hadoop-上
1.6.1.
快速了解Hadoop
1.6.2.
Hadoop集群安装部署
1.6.3.
Hadoop之HDFS详解
1.6.4.
实战:定时上传数据至HDFS
1.6.5.
HDFS的高可用和高扩展
1.6.6.
CDH6.2全网最完整安装部署步骤
1.7.
大数据起源之Hadoop-下
1.8.
数据采集之Flume
1.8.1.
Flume安装部署
1.9.
数据仓库之Hive
1.9.1.
Hive安装部署
1.10.
数据分析之Impala
1.11.
NoSQL数据库之HBase
1.11.1.
HBase安装部署
1.12.
Scala快速上手
1.12.1.
Scala安装部署
1.13.
内存计算引擎之Spark-上
1.13.1.
Spark安装部署
1.14.
内存计算引擎之Spark-下
1.15.
Spark 3.x扩展内容
1.16.
消息队列之Kafka
1.16.1.
Kafka安装部署
1.16.2.
实战:Kafka集群平滑升级
1.17.
NoSQL内存数据库之Redis
1.17.1.
Redis安装部署
1.18.
新一代计算引擎之Flink-上
1.18.1.
Flink安装部署
1.19.
新一代计算引擎之Flink-下
1.20.
Flink1.15新特性及状态的使用
1.21.
Flink1.15之状态的容错与一致性
1.22.
Flink SQL(1.15)快速上手
1.23.
Flink SQL双流JOIN详解
1.24.
实时OLAP引擎之ClickHouse
1.25.
全文检索引擎Elasticsearch
1.26.
Kafka Eagle+DS组件
1.27.
新一代数据采集工具Flink CDC
1.28.
数据湖新秀Apache Paimon
1.29.
大数据可视化平台Superset
1.30.
流计算开发平台StreamPark
1.31.
大数据分布式SQL网关Kyuubi
1.32.
【项目】离线数据仓库
1.33.
【项目】实时数仓(湖仓一体)
1.34.
【项目】三度关系推荐V1.0
1.35.
【项目】三度关系推荐V2.0
1.36.
【项目】仿百度搜索引擎
1.37.
【项目】数据中台大屏
本书使用 GitBook 发布
流计算开发平台StreamPark
本阶段主要内容
目前实时计算(流处理)面临的问题
什么是Apache StreamPark
实时数据仓库之Kappa(批流一体)架构分析
StreamPark的核心特性
StreamPark的核心架构
StreamPark安装部署
StreamPark核心模块介绍
基于StreamPark提交Flink SQL任务
基于StreamPark提交Flink Jar包任务
基于StreamPark Rest API管理Flink任务
StreamPark在湖仓项目中的应用
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