大数据工程师

第1周

学好大数据先攻克Linux

在步入大数据殿堂之前，先带领大家快速掌握大数据的必备技能：Linux的操作使用，为后面学习大数据技术打下坚实基础。预习资料传送门：http://u3v.cn/5Moy2x

第2周

大数据起源之初识Hadoop

Hadoop是大数据开创者，引领者，学习大数据必经之路，本周带领大家了解Hadoop，以及Hadoop集群的安装部署。预习资料：http://u3v.cn/626VYg

第3周

Hadoop之HDFS的使用

通过生活场景"小明租房"案例引入HDFS核心架构，掌握HDFS的常见Shell操作以及Java代码操作，对以后实现海量数据的存储打下基础。

第4周

Hadoop之HDFS核心进程剖析

通过对HDFS中核心进程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode进行详细分析，帮助大家更好的理解HDFS的底层原理

第5周

Hadoop之初识MR

通过"计算扑克牌中的黑桃个数"案例引入MapReduce的思想，详细分析了MapReduce的执行流程，并且通过开发WordCount案例加深理解。

第6周

拿来就用的企业级解决方案

详细分析了小文件的解决方案、数据倾斜的解决方案、YARN调度器的使用、以及Hadoop在CDH和HDP中的使用。

第7周

Flume从0到高手一站式养成记

Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统，能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据，在数据采集领域，属于中流砥柱，在这里通过原理、实战、监控、优化等层面对Flume进行学习。

第8周

数据仓库Hive从入门到小牛

频繁的开发MapReduce是非常繁琐的，并且很多业务人员是不懂代码的，如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢？Hive的横空出世，解决了这一难题。

第9周

Hive扩展内容

针对Hive中的数据压缩格式和数据存储格式进行扩展分析，进一步提高Hive的存储能力和计算性能。

第10周

快速上手NoSQL数据库HBase

HBase是一个高可靠 、高性能 、面向列 、可伸缩的NoSQL数据库，解决了HDFS无法实现修改删除的问题，适合应用在高并发实时读写的应用场景中。

第11周

数据分析引擎之Impala

Hive的计算延迟比较高，不适合应用在即席查询需求中，因此Impala出现了，它是使用C++实现的基于内存的分布式计算引擎，可以提供低延迟，高性能的计算能力。

第12周

7天极速掌握Scala语言

Scala的函数式编程受到很多框架的青睐，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言，下面就带着大家7天极速掌握Scala语言。

第13周

Spark快速上手

Spark是目前企业中应用最广泛的计算引擎，盘它！实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和Action算子使用，RDD持久化，共享变量使用，最后通过一个综合案例加深理解。

第14周

Spark性能优化的道与术

通过对Spark中的宽依赖、窄依赖、Stage、Shuffle机制进行详细分析，加深对Spark的理解，以及对Spark中的checkpoint机制通过源码层面进行深度剖析。

第15周

Spark3.x扩展内容

基于Spark3.x版本进行更新迭代，重点分析Spark3.x中的新特性，并且扩展SparkSQL相关内容。

第16周

综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓

整合各个业务线数据，为各个业务系统提供统一&规范的数据出口。通过对项目的由来，需求、技术进行分析和选型，实现用户行为数据数仓开发。

第17周

综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓

基于商品订单数据开发数仓，详细分析了拉链表的由来和具体实现。使用数据可视化工具Zepplin实现数据展现，使用Azkaban调度器实现任务依赖调度。

第18周

消息队列之Kafka从入门到小牛

Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列，非常适合海量数据的实时生产和消费，详细分析了Kafka的核心原理、代码实战、性能优化，以及Kafka的企业级应用。

第19周

极速上手内存数据库Redis

Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库，可以满足我们对海量数据的读写需求，在这里我们学习Redis中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性，达到快速上手使用。

第20周

Flink快速上手篇

快速了解Flink的基本原理和核心特点，掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战，Flink中Standalone集群、ON YARN集群的安装部署，以及Flink中核心API的使用。

第21周

Flink高级进阶之路

详细剖析Window和Time的使用，Watermark的实战应用，并行度的设置，Kafka Connector的具体应用，以及SparkStreaming的特性和使用。

第22周

Flink1.15新特性及状态的使用

基于Flink1.15版本进行更新迭代，快速掌握基于新版本的代码开发，并且对Flink中的State(状态)的使用与管理进行深度扩展。

第23周

Flink1.15之状态的容错与一致性

基于Flink1.15版本深入剖析流式计算任务中状态的容错与一致性，包括State的快照生成和恢复，最后以Kafka+Flink+Kafka场景为例整体分析了Flink任务如何实现端到端的一致性！

第24周

FlinkSQL(1.15)快速上手

基于Flink1.15版本，主要涉及Flink SQL中的表、列、数据类型、DML语句、滚动+滑动窗口、Watermark、Catalog、HiveModule、SQL Client等功能

第25周

FlinkSQL双流JOIN详解

基于Flink1.15版本详细介绍双流JOIN的用法，主要涉及到普通Join、时间区间Join、快照Join、维表Join、数组炸裂、表函数Join、窗口Join等Join类型的原理及实战。

第26周

实时OLAP引擎之ClickHouse

详细分析了目前业内常见的OLAP数据分析引擎，重点学习ClickHouse的核心原理及使用，包括常见的数据类型、数据库、MergeTree系列表引擎、分布式集群、副本、分片、分区等核心功能的使用。

第27周

全文检索引擎Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索引擎，解决了海量数据下数据多条件快速复杂查询的痛点。

第28周

Es+HBase仿百度搜索引擎项目

基于Elasticsearch+HBase实现仿百度搜索引擎的海量数据存储和检索功能，可以提供海量数据下的多条件快速复杂检索能力。

第29周

实时数仓-Kafka Eagle+DS

针对实时数据仓库项目中需要用到的数据监控(Kafka Eagle)和任务调度(DolphinScheduler)技术组件进行扩展，为构建实时数据仓库提供底层技术支撑。

第30周

实时数仓-Flink CDC数据采集

针对实时数据仓库项目中需要用到的数据库实时数据采集(Flink CDC)技术组件进行扩展，为构建实时数据仓库提供底层技术支撑。

第31周

实时数仓-Paimon(数据湖)快速上手

针对实时数据仓库项目中需要用到的数据湖存储系统Paimon(Flink Table Store)进行扩展，为构建湖仓一体架构提供底层技术支撑，本周主要涉及Paimon的基础内容，便于快速上手使用。

第32周

实时数仓-Paimon(数据湖)高级进阶

针对实时数据仓库项目中需要用到的数据湖存储系统Paimon(Flink Table Store)进行扩展，为构建湖仓一体架构提供底层技术支撑，本周主要涉及Paimon的高级内容，便于深度使用。

第33周

直播平台三度关系推荐V1.0

构建直播平台用户三度关系推荐系统，详细分析数据采集/数据分发/数据存储/数据计算/数据展现等功能，完整复现互联网企业大数据项目从0~1，从1~N的开发过程。

第34周

直播平台三度关系推荐V2.0

分析V1.0架构存在的问题及弊端，重新设计整体架构方案，进行迭代优化，基于最新的架构方案重新实现核心功能代码，开发数据接口，优化数据传输逻辑，提高数据安全性。

第35周

数据中台大屏

掌握一线互联网企业数据中台构建流程，了解巨头企业的项目架构，理解巨型项目的思想，掌握数据中台之数据加工总线子系统的底层实现。