多层次构建企业级大数据平台， 成就全能型大数据开发|高清完结

课程介绍

多层次构建企业级大数据平台， 成就全能型大数据开发，经百课优（baikeu.com）精心整理发布。本课程通过从0到1，多阶段分层构建大数据平台核心，6大纬度，带你高效构建属于自己的“全能型”技能体系，全流程实战，提升你的集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力，助力你尽早成为 “全能型” 大数据技术人才。

课程资源目录

├── 1-你好，大数据平台！/
│   ├── [ 29M] 1-1 做驾驭“多赛道” 的 “全能型” 大数据人才，获岗位自由切换和晋升“优先权”
│   ├── [ 14M] 1-2 如何成为一个大数据工程师
│   ├── [7.0M] 1-3 站在数据工程师角度看大数据平台
│   ├── [ 25M] 1-4 一叶知秋：企业大数据平台初探
│   └── [8.3M] 1-5 浅谈大数据平台和数据中台的关系
├── 2-大数据平台的地基：快速搞定Hadoop集群安装部署/
│   ├── [3.6M] 2-1 阶段一：做集群的管理者
│   ├── [ 11M] 2-2 拆解自动部署步骤
│   ├── [ 46M] 2-3 JSch实现远程命令执行
│   ├── [ 36M] 2-4 Freemarker实现配置自动生成
│   ├── [ 32M] 2-5 核心模块：配置文件加载
│   ├── [ 40M] 2-6 核心模块：机器初始化及免密
│   ├── [ 41M] 2-7 核心模块：配置模板生成
│   ├── [ 40M] 2-8 自动部署核心逻辑开发
│   ├── [ 68M] 2-9 自动部署Hadoop集群
│   └── [3.2M] 2-10 本章小结
├── 3-平台基础模块之监控和预警/
│   ├── [ 13M] 3-1 监控系统的必要性
│   ├── [ 37M] 3-2 Prometheus实现机器监控
│   ├── [ 28M] 3-3 PromQL查询及报警配置
│   ├── [ 13M] 3-4 再谈Prometheus架构
│   ├── [6.1M] 3-5 Hadoop重点监控指标梳理
│   ├── [ 25M] 3-6 实战：Hadoop重点监控采集及监控图表配置
│   ├── [ 37M] 3-7 扩展：自定义Exporter开发
│   └── [3.2M] 3-8 本章小结
├── 4-平台底层引擎之HDFS存储治理/
│   ├── [8.8M] 4-1 认识数据治理
│   ├── [ 10M] 4-2 数仓分层策略
│   ├── [6.5M] 4-3 HDFS元数据分析
│   ├── [ 20M] 4-4 FSImage元数据分析
│   ├── [ 23M] 4-5 实战：遍历HDFS存储空间
│   ├── [8.5M] 4-6 Hadoop3新特性：EC纠删码技术
│   ├── [ 27M] 4-7 EC转换命令测试
│   ├── [8.2M] 4-8 为什么HDFS不适合存储小文件
│   ├── [5.8M] 4-9 如何解决小文件存储的问题
│   ├── [ 53M] 4-10 实战：Text类型小文件合并程序开发
│   ├── [ 16M] 4-11 实战：ORC类型小文件合并程序开发
│   └── [3.6M] 4-12 本章小结
├── 5-平台底层引擎之YARN计算治理/
│   ├── [9.0M] 5-1 认识计算治理
│   ├── [ 15M] 5-2 YARN的三类调度策略
│   ├── [ 47M] 5-3 CapacityScheduler配置实战
│   ├── [5.4M] 5-4 任务分析组件：Dr Elephant
│   ├── [ 19M] 5-5 DrElephant采集任务运行信息
│   └── [4.1M] 5-6 本章小节
├── 6-企业数据平台建设第一步：打造集群管理平台/
│   ├── [8.1M] 6-1 设计一个集群管理平台
│   ├── [6.4M] 6-2 数据采集和集群概览功能详解
│   ├── [5.0M] 6-3 HDFS数据治理模块详解
│   ├── [4.7M] 6-4 YARN计算治理模块详解
│   ├── [ 55M] 6-5 核心功能：HDFS JMX采集
│   ├── [ 66M] 6-6 核心功能：Yarn JMX采集
│   ├── [ 11M] 6-7 HDFS健康度评分指标
│   ├── [ 18M] 6-8 HDFS基础数据采集详解
│   ├── [ 94M] 6-9 核心功能：HDFS 数据详情采集
│   ├── [ 14M] 6-10 认识规则引擎
│   ├── [ 47M] 6-11 规则引擎Drools实战
│   ├── [ 71M] 6-12 核心功能：HDFS健康度评分
│   ├── [ 12M] 6-13 YARN健康度评分指标
│   ├── [ 67M] 6-14 核心功能：YARN健康度评分
│   ├── [ 52M] 6-15 集群概览服务及接口
│   ├── [ 26M] 6-16 存储计算详情列表服务及接口
│   ├── [ 60M] 6-17 健康度评分服务及接口
│   ├── [ 40M] 6-18 审计日志服务及接口
│   └── [ 30M] 6-19 集群管理平台前端开发及联调
├── 7-扩展：Hadoop如何开发和测试/
│   ├── [ 17M] 7-1 Hadoop开发与测试
│   ├── [ 16M] 7-2 基准测试工具：TestDFSIO
│   ├── [ 20M] 7-3 基准测试工具：NNBench
│   ├── [9.3M] 7-4 基准测试工具：MRBench
│   ├── [ 26M] 7-5 Yarn SLS测试实战
│   ├── [8.7M] 7-6 Hadoop上线流程
│   └── [5.1M] 7-7 本章小结@优库it资源网
├── 8-扩展：面试题和分布式系统延伸/
│   ├── [7.9M] 8-1 逃不过的面试
│   ├── [ 11M] 8-2 常见Hadoop面试题（一）
│   ├── [7.7M] 8-3 常见Hadoop面试题（二）
│   ├── [4.0M] 8-4 Prometheus面试题
│   ├── [ 16M] 8-5 聊聊分布式系统
│   ├── [9.7M] 8-6 再看HDFS存储架构
│   ├── [ 17M] 8-7 分布式系统的中心化问题
│   ├── [ 11M] 8-8 再谈CAP定理
│   └── [ 11M] 8-9 阶段小结
├── 9-企业数据平台建设第二步： 实现统一数据视图/
│   ├── [ 10M] 9-1 阶段二：做数据处理的执行者
│   ├── [9.4M] 9-2 阶段二学习路线图
│   ├── [ 15M] 9-3 为什么建设统一数据视图
│   ├── [ 11M] 9-4 元数据管理的三个问题
│   ├── [ 13M] 9-5 统一数据视图架构及模块划分
│   ├── [ 66M] 9-6 数据源模块实体及链接参数抽象
│   ├── [ 78M] 9-7 核心功能：多数据源管理及验证
│   ├── [ 48M] 9-8 核心功能：多数据源链接抽象
│   ├── [ 65M] 9-9 核心功能：多数据源元数据查询功能
│   ├── [ 49M] 9-10 核心功能：数据查询功能开发
│   ├── [ 63M] 9-11 核心功能：自动更新库表信息
│   ├── [ 20M] 9-12 数据编目实体介绍
│   ├── [ 42M] 9-13 数据编目服务开发
│   ├── [ 13M] 9-14 数据质量及接口管理模块介绍
│   ├── [ 38M] 9-15 数据质量及接口服务开发
│   ├── [ 33M] 9-16 元数据管理服务前端开发
│   ├── [ 24M] 9-17 番外篇：元数据体系架构的演进
│   ├── [ 13M] 9-18 番外篇：Apache Atlas介绍
│   ├── [9.1M] 9-19 番外篇：DataHub介绍
│   └── [ 16M] 9-20 本章小结
├── 10-平台能力建设之计算引擎/
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│   ├── [6.1M] 10-1 大数据计算引擎学习路线
│   ├── [ 14M] 10-2 MapReduce架构图解
│   ├── [ 26M] 10-3 实战：MapReduce实现WordCount程序
│   ├── [9.1M] 10-4 Hive架构图解
│   ├── [ 19M] 10-5 实战：Hive基础命令及JDBC操作
│   ├── [ 16M] 10-6 Spark架构及提交流程
│   ├── [ 19M] 10-7 Spark核心数据结构
│   ├── [ 36M] 10-8 实战：Spark实现WordCount程序
│   ├── [ 28M] 10-9 实战：Spark DataFrame操作
│   ├── [9.9M] 10-10 Spark常见优化策略
│   ├── [ 15M] 10-11 Presto架构介绍
│   ├── [ 13M] 10-12 Presto内存模型介绍
│   ├── [9.8M] 10-13 实战：Presto命令行及JDBC操作
│   ├── [5.4M] 10-14 Hive TestBench介绍
│   ├── [ 14M] 10-15 扩展：再看MapReduce性能
│   ├── [ 16M] 10-16 扩展：Shuffle的演进
│   ├── [ 13M] 10-17 扩展：SQL join优化演进
│   ├── [7.4M] 10-18 番外篇：数据血缘之Hive Hook
│   ├── [ 38M] 10-19 番外篇：实战HiveHook表级别数据血缘
│   ├── [4.0M] 10-20 番外篇：数据血缘之Presto EventListener
│   ├── [ 60M] 10-21 番外篇：实战PrestoEventListener获取运行SQL
│   ├── [7.3M] 10-22 番外篇：数据血缘之SparkListener
│   └── [5.2M] 10-23 本章小结
├── 11-平台能力建设之数据采集服务/
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│   ├── [ 11M] 11-1 为什么要建设数据管道
│   ├── [ 12M] 11-2 DataX架构介绍
│   ├── [ 54M] 11-3 实战：Datax实现Mysql和HDFS数据采集
│   ├── [ 30M] 11-4 实战：Datax增量采集配置
│   ├── [7.9M] 11-5 SeaTunnel架构介绍
│   ├── [ 31M] 11-6 实战：SeaTunnel实现Mysql数据采集
│   ├── [ 15M] 11-7 实战：SeaTunnel增量采集配置
│   ├── [ 10M] 11-8 重探SeaTunnel设计
│   ├── [ 12M] 11-9 SeaTunnel的Zeta引擎
│   ├── [ 11M] 11-10 如何设计一个数据管道系统
│   └── [ 12M] 11-11 本章小结
├── 12-平台能力建设之任务调度服务/
│   ├── [ 10M] 12-1 为什么需要调度系统
│   ├── [8.8M] 12-2 Airflow介绍
│   ├── [ 36M] 12-3 Airflow WebUI介绍
│   ├── [ 41M] 12-4 Airflow DAG实战
│   ├── [ 12M] 12-5 DolphinScheduler介绍
│   ├── [ 30M] 12-6 Dolphinscheduler工作流配置实战
│   ├── [ 24M] 12-7 Dolphinscheduler集成Datax
│   ├── [ 34M] 12-8 Dolphinscheduler任务参数
│   ├── [ 38M] 12-9 Dolphinscheduler特殊任务类型
│   ├── [ 30M] 12-10 Dolphinscheduler资源中心
│   ├── [ 28M] 12-11 Dolphoinscheduler接口
│   ├── [ 21M] 12-12 如何设计一个调度系统
│   └── [ 26M] 12-13 本章小结
├── 13-平台能力建设之数据开发平台/
│   ├── [7.2M] 13-1 为什么需要大数据开发平台
│   ├── [ 19M] 13-2 Zeppelin&Hue介绍
│   ├── [ 23M] 13-3 实战Hue操作HDFS和Hiveserver2
│   └── [ 12M] 13-4 如何设计一个大数据开发平台
├── 14-扩展：深入了解SQL的解析和优化/
│   ├── [6.0M] 14-1 Sql on Hadoop引擎介绍
│   ├── [ 12M] 14-2 Sql on Hadoop引擎平台使用痛点
│   ├── [8.9M] 14-3 统一执行服务介绍
│   ├── [ 13M] 14-4 Calcite介绍
│   ├── [ 18M] 14-5 Calcite架构及集成场景图解
│   ├── [9.6M] 14-6 SQL解析简介
│   ├── [ 66M] 14-7 实战：Calcite解析SQL
│   ├── [ 42M] 14-8 实战：Calcite自定义语法一
│   ├── [ 57M] 14-9 实战：Calcite自定义语法二
│   ├── [ 52M] 14-10 实战：Calcite支持自定义csv数据源
│   ├── [ 11M] 14-11 SQL优化简介
│   ├── [ 10M] 14-12 SQL常用优化规则
│   ├── [ 12M] 14-13 SQL优化核心步骤
│   ├── [ 41M] 14-14 实战：Calcite进行CBO优化
│   └── [ 11M] 14-15 本章小结
├── 15-企业数据平台建设第三步： 统一数据查询入口/
│   ├── [ 22M] 15-1 统一执行服务介绍及技术架构
│   ├── [ 22M] 15-2 核心数据表设计与开发
│   ├── [ 11M] 15-3 gRPC介绍
│   ├── [8.8M] 15-4 grpc通信消息体设计与开发
│   ├── [ 57M] 15-5 高可用方案介绍
│   ├── [ 28M] 15-6 主从选举代码开发
│   ├── [115M] 15-7 Router核心分发模块开发
│   ├── [ 59M] 15-8 执行节点核心模块开发
│   ├── [ 52M] 15-9 辅助分析功能开发
│   ├── [103M] 15-10 Presto执行节点开发
│   ├── [ 95M] 15-11 查询提交方法及接口开发
│   ├── [ 42M] 15-12 查询接口测试
│   ├── [ 55M] 15-13 HiveServer2执行节点开发
│   ├── [9.2M] 15-14 Apache Livy服务介绍
│   ├── [ 68M] 15-15 Spark On Livy执行节点开发
│   ├── [ 50M] 15-16 Livy Client模块开发
│   ├── [ 84M] 15-17 RouterJDBC模块开发
│   ├── [ 17M] 15-18 RouterJDBC测试程序开发
│   ├── [ 48M] 15-19 RouterClient可执行客户端开发
│   └── [9.4M] 15-20 RouterClient功能测试
├── 16-平台能力建设之数据仓库/
│   ├── [ 24M] 16-1 认识数据仓库
│   ├── [ 14M] 16-2 什么是数据集市
│   ├── [ 17M] 16-3 数据仓库架构
│   ├── [ 17M] 16-4 为什么需要数据建模
│   ├── [ 13M] 16-5 数据仓库分层
│   ├── [ 15M] 16-6 数据仓库常见概念
│   ├── [ 20M] 16-7 常见的数据建模方法
│   ├── [ 13M] 16-8 维度建模详解
│   ├── [ 11M] 16-9 维度建模示例
│   ├── [ 23M] 16-10 离线数仓&实时数仓
│   ├── [ 13M] 16-11 常见数据仓库建设规范
│   ├── [ 22M] 16-12 简谈数据治理
│   ├── [9.5M] 16-13 数据质量评估
│   ├── [9.0M] 16-14 数据质量管理流程
│   ├── [ 10M] 16-15 数据质量监控框架及解决方案总结
│   ├── [ 12M] 16-16 初探DataOPS
│   └── [7.4M] 16-17 数据仓库本章小结
├── 17-企业数据平台应用第一步：数据分析与可视化/
│   ├── [ 13M] 17-1 阶段三：做数据价值发现的引领者
│   ├── [6.5M] 17-2 阶段三学习路线
│   ├── [9.9M] 17-3 为什么需要数据分析和可视化平台
│   ├── [ 11M] 17-4 SuperSet介绍
│   ├── [ 33M] 17-5 实战：SuperSet图表配置操作
│   ├── [ 12M] 17-6 销售数据分析业务场景
│   ├── [ 22M] 17-7 母婴数据集导入大数据集群
│   ├── [ 37M] 17-8 母婴数据分析图表
│   └── [ 12M] 17-9 如何设计一个数据可视化平台
├── 18-扩展：标签系统技术选型之ClickHouse/
│   ├── [ 16M] 18-1 什么是标签
│   ├── [ 17M] 18-2 透过用户画像看标签
│   ├── [ 15M] 18-3 为什么要建设标签体系
│   ├── [ 18M] 18-4 标签平台建设技术选型
│   ├── [ 55M] 18-5 三类Bitmap操作实战
│   ├── [ 14M] 18-6 ClickHouse介绍
│   ├── [ 24M] 18-7 ClickHouse基本操作
│   ├── [ 14M] 18-8 ClickHouse核心架构
│   ├── [ 36M] 18-9 MergeTree引擎详解
│   ├── [ 24M] 18-10 HDFS、Hive数据导入至ClickHouse
│   ├── [ 13M] 18-11 ClickHouse JDBC实战
│   ├── [ 12M] 18-12 ClickHouse Bitmap操作
│   └── [8.4M] 18-13 本章小结
└── 19-企业数据平台应用第二步：数据标签体系与用户标签实战/
├── [9.1M] 19-1 标签平台技术架构及模块划分
├── [4.8M] 19-2 核心数据表介绍与开发
├── [ 15M] 19-3 标签存储设计
├── [ 31M] 19-4 测试数据创建
├── [ 54M] 19-5 开发：测试数据录入ClickHouse一
├── [ 35M] 19-6 开发：测试数据录入ClickHouse二
├── [ 41M] 19-7 表达式转换为Clickhouse SQL一
├── [ 39M] 19-8 表达式转换为Clickhouse SQL二
├── [ 26M] 19-9 标签查询核心功能
├── [ 22M] 19-10 标签查询接口测试
├── [ 45M] 19-11 重点接口监控实现
├── [ 14M] 19-12 标签平台前端集成
└── [ 16M] 19-13 课程小结

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