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课程目录

├── 01大数据概述-1 .mp4
├── 02大数据概述-2.mp4
├── 03大数据“三驾马车”之HDFS-1.mp4
├── 04大数据“三驾马车”之HDFS-2.mp4
├── 05大数据“三驾马车”之HDFS-3.mp4
├── 06大数据“三驾马车”之HDFS-4.mp4
├── 07大数据“三驾马车”之HDFS-5.mp4
├── 08大数据“三驾马车”之HDFS-6.mp4
├── 09加餐 Hadoop集群部署演示.mp4
├── 10Hadoop命令和API、MapReduce、YARN的思想和架构.mp4
├── 11资源调度器、YARN高级特性(上).mp4
├── 12YARN高级特性(下)、Hadoop拓展之RPC和安全机制.mp4
├── 13练习题讲解、Hadoop拓展之Ozone、HBase概述 .mp4
├── 14HBase的逻辑与物理视图、整体架构、高可用性.mp4
├── 15Hive概述、Hive的基本原理.mp4
├── 16HiveQL详解、DDL和DML、常用存储格式.mp4
├── 17Parquet、Hive性能优化、Hive on Tez_Spark.mp4
├── 18RDD编程模型.mp4
├── 19SparkCore架构和原理、任务调度、Spark Streaming.mp4
├── 20Spark Shuffle、数据倾斜及其优化、Spark内存管理.mp4
├── 21Spark SQL基本架构、结构化数据和DataFrame.mp4
├── 22Spark SQL中的“树”、SQL编译器和ANTLR、Catalog.mp4
├── 23逻辑计划树和优化器、物理计划树和策略器.mp4
├── 24代码生成技术、向量化技术.mp4
├── 25SparkThriftserver、Spark的AQE和DPP加速.mp4
├── 26课后作业-彦功助教讲题.mp4
├── 27Spark SQL优化技术详解(上) .mp4
├── 28Spark SQL优化技术详解(下) .mp4
├── 29Presto详解.mp4
├── 30Kylin详解.mp4
├── 31ClickHouse详解.mp4
├── 32ClickHouse应用、Kafka详解.mp4
├── 33Flink详解(上) .mp4
├── 34Flink详解(下) .mp4
├── 35Data Warehouse详解、Data Platform详解(上).mp4
├── 36Data Platform详解(下)、Delta Lake详解(上) .mp4
├── 37Delta Lake详解(下).mp4
├── 38Hudi详解、Iceberg详解 .mp4
├── 39大数据基础算法、Scala基础.mp4
├── 40Hadoop核心源码解读、Spark核心源码解读.mp4
├── 41Spark核心源码解读、大数据工程师面试与成长.mp4
└── 资料/

 

 

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