大數(shù)據(jù)
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2021黑馬大數(shù)據(jù)Hadoop3.0，重磅升級(jí)，全面上新！ 全網(wǎng)最完整大數(shù)據(jù)入門(mén)教程！歷經(jīng)數(shù)月精心研發(fā)，以實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境為背景，增加大量企業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例，升級(jí)MapReduce與Yarn集群性能調(diào)優(yōu)，擴(kuò)充HDFS數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)及源碼剖析、MapReduce高階編程及Yarn核心源碼剖析內(nèi)容。讓您零基礎(chǔ)入門(mén)到源碼剖析，從容學(xué)習(xí)Hadoop，達(dá)到企業(yè)級(jí)使用Hadoop標(biāo)準(zhǔn)。
14308人學(xué)習(xí)
零基礎(chǔ)3天快速入門(mén)大數(shù)據(jù)(2021賀歲篇)： 1. 了解大數(shù)據(jù)相關(guān)概論 2. 了解大數(shù)據(jù)職業(yè)規(guī)劃和學(xué)習(xí)路線 3. 掌握Linux的基礎(chǔ)配置和常用命令 4. 了解Hadoop相關(guān)概論 5. 掌握Hadop集群操作 6. 掌握HDFS分布式文件系統(tǒng) 7. 掌握Hive數(shù)倉(cāng)框架操作 8. 掌握Z(yǔ)eppelin框架操作 9. 掌握Superset數(shù)據(jù)可視化 10. 掌握Hive數(shù)倉(cāng)實(shí)戰(zhàn)之滴滴出行項(xiàng)目
24727人學(xué)習(xí)
從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)課程，想了解linux、kettle、BI、mysql、從基礎(chǔ)到實(shí)踐，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助你想你想迅速掌握大數(shù)據(jù)。
41323人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始搭建Hadoop集群環(huán)境，學(xué)習(xí)HDFS、MapReduce、Yarn、Hive 等Hadoop技術(shù)，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握大數(shù)據(jù)Hadoop開(kāi)發(fā)。
36565人學(xué)習(xí)
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)使用Scala，了解語(yǔ)言簡(jiǎn)介，環(huán)境配置，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)語(yǔ)法, 面向?qū)ο缶幊趟枷?函數(shù)式編程思想, 集合, 并發(fā)編程框架，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Scala。
35167人學(xué)習(xí)
從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)課程，想了解linux、kettle、BI、mysql、從基礎(chǔ)到實(shí)踐，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助你想你想迅速掌握大數(shù)據(jù)。
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36565人學(xué)習(xí)
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35167人學(xué)習(xí)
零基礎(chǔ)3天快速入門(mén)大數(shù)據(jù)(2021賀歲篇)： 1. 了解大數(shù)據(jù)相關(guān)概論 2. 了解大數(shù)據(jù)職業(yè)規(guī)劃和學(xué)習(xí)路線 3. 掌握Linux的基礎(chǔ)配置和常用命令 4. 了解Hadoop相關(guān)概論 5. 掌握Hadop集群操作 6. 掌握HDFS分布式文件系統(tǒng) 7. 掌握Hive數(shù)倉(cāng)框架操作 8. 掌握Z(yǔ)eppelin框架操作 9. 掌握Superset數(shù)據(jù)可視化 10. 掌握Hive數(shù)倉(cāng)實(shí)戰(zhàn)之滴滴出行項(xiàng)目
24727人學(xué)習(xí)
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14308人學(xué)習(xí)
包含9個(gè)章節(jié)：Flink安裝部署與快速入門(mén)、Flink批處理API、Flink流處理API、Flink高級(jí)API、Flink-Table與SQL、Flink-Action綜合練習(xí)、Flink-高級(jí)特性和新特性、Flink多語(yǔ)言開(kāi)發(fā)、Flink性能調(diào)優(yōu)
13421人學(xué)習(xí)
2021全網(wǎng)最新、最全的Spark教程，本課程中使用官方在2020年9月8日發(fā)布的Spark3.0系列最新穩(wěn)定版
9909人學(xué)習(xí)
完整地講解了ElasticStack中的大部分技術(shù)棧，從Elasticsearch全文檢索、FileBeat、Logstash、Kibana、以及索引的生命周期管理、ES檢索原理等
9699人學(xué)習(xí)
細(xì)致簡(jiǎn)介了消息隊(duì)列在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景、Kafka集群搭建、Kafka操作，基準(zhǔn)測(cè)試、架構(gòu)、編程、結(jié)合Kafka Eagle簡(jiǎn)介原理等
14527人學(xué)習(xí)
從HBase的集群搭建、HBaseshell操作、java編程、架構(gòu)、原理、涉及的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且結(jié)合陌陌海量消息存儲(chǔ)案例來(lái)講解實(shí)戰(zhàn)HBase
13405人學(xué)習(xí)
知識(shí)點(diǎn)介紹、代碼演示、邏輯分析、靈活舉例、使用圖形的方式詳細(xì)演示代碼的流程和細(xì)節(jié)、整合企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)案例，全面講解并突出重點(diǎn)，讓學(xué)習(xí)也變成一種快樂(lè)。
11741人學(xué)習(xí)
講解Redis單機(jī)環(huán)境環(huán)境、shell操作、Java API編程，以及持久化方案、主從復(fù)制架構(gòu)、Sentinel架構(gòu)、集群等知識(shí)點(diǎn)。
10044人學(xué)習(xí)
實(shí)戰(zhàn)式教學(xué),綜合運(yùn)用多種技術(shù),實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)爬取到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)可視化全流程
15062人學(xué)習(xí)
對(duì)數(shù)據(jù)湖概念進(jìn)行介紹，并通過(guò)Delta Lake技術(shù)配合Hadoop、Spark完成數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的搭建，并介紹通過(guò)AWS構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的方式。
14089人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)采集和遷移需求，以案例驅(qū)動(dòng)的方式講解基于Sqoop構(gòu)建高性能的分布式數(shù)據(jù)遷移和同步平臺(tái)。
14818人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)調(diào)度系統(tǒng)構(gòu)成，集成大數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)工作流，基于Oozie構(gòu)建實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)自動(dòng)化任務(wù)開(kāi)發(fā)
14130人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)列式存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Kudu，基于Kudu構(gòu)建高性能隨機(jī)讀寫(xiě)訪問(wèn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，原理從入門(mén)到深入，搞定面試
14339人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算的發(fā)展及Impala的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)比Hive、MapReduce、Spark等類(lèi)似框架講解內(nèi)存式計(jì)算原理，基于Impala構(gòu)建高性能交互式SQL分析平臺(tái)
13649人學(xué)習(xí)
從實(shí)際企業(yè)需求角度出發(fā)，引入Hue的實(shí)際開(kāi)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景，基于Hue構(gòu)建統(tǒng)一化的大數(shù)據(jù)集中式開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)，并基于Hue構(gòu)建可視化分析
14069人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)采集和遷移需求，以案例驅(qū)動(dòng)的方式講解基于Flume構(gòu)建高容錯(cuò)高可靠的分布式數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。
13523人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)調(diào)度系統(tǒng)構(gòu)成，集成大數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)工作流，基于Azkaban構(gòu)建實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)自動(dòng)化任務(wù)開(kāi)發(fā)
14121人學(xué)習(xí)
從Java入門(mén)開(kāi)始講解, 直至JavaSE完結(jié), 介紹大數(shù)據(jù)框架部分所需JavaSE知識(shí).
43066人學(xué)習(xí)
從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算框架Spark，從入門(mén)安裝到集群部署、從內(nèi)核原理到最佳實(shí)踐，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Spark的使用。
33786人學(xué)習(xí)
從數(shù)據(jù)生成開(kāi)始，到數(shù)據(jù)采集、數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、最終到數(shù)據(jù)可視化，完整的實(shí)現(xiàn)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)基于網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)分析平臺(tái)的搭建及開(kāi)發(fā)
18369人學(xué)習(xí)
手把手一步步從零開(kāi)始安裝搭建TiDB數(shù)據(jù)庫(kù)，從原理架構(gòu)到實(shí)際操作，實(shí)現(xiàn)真正的入門(mén)到實(shí)踐
16195人學(xué)習(xí)
通過(guò)知識(shí)點(diǎn)講解、案例實(shí)戰(zhàn)、理論概念講解來(lái)學(xué)習(xí)基于AWS云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)云上數(shù)倉(cāng)的構(gòu)建和開(kāi)發(fā)。
16050人學(xué)習(xí)
以一個(gè)實(shí)際的數(shù)倉(cāng)指標(biāo)為需求，在大規(guī)模集群環(huán)境下，進(jìn)行千億級(jí)別數(shù)據(jù)量的任務(wù)測(cè)試。全程實(shí)操，以真實(shí)企業(yè)中的開(kāi)發(fā)流程進(jìn)行任務(wù)測(cè)試。
16504人學(xué)習(xí)
從零學(xué)習(xí)Kerberos安全認(rèn)證機(jī)制，并和Hadoop、YARN、HIVE進(jìn)行集成，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Hadoop集成Kerberos安全技術(shù)。
16179人學(xué)習(xí)
DMP 全稱數(shù)據(jù)管理系統(tǒng), 為廣告系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù), 其中涉及標(biāo)簽處理, 用戶識(shí)別,圖計(jì)算等技術(shù)點(diǎn), 可以幫助提升大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力。
22294人學(xué)習(xí)
手機(jī)已經(jīng)是人們生活中不可缺少的重要通信、咨詢、娛樂(lè)的工具。手機(jī)在帶來(lái)方便的同時(shí)也帶來(lái)了煩惱，就是信號(hào)質(zhì)量差手機(jī)上網(wǎng)速度慢等問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，如何為用戶提供更好的服務(wù)是各家運(yùn)營(yíng)商關(guān)注的問(wèn)題。
20836人學(xué)習(xí)
從零學(xué)習(xí)HDP集群環(huán)境的安裝和配置，通過(guò)一步步的實(shí)操和講解帶領(lǐng)學(xué)生掌握對(duì)應(yīng)的技術(shù)。
17690人學(xué)習(xí)
從基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)到安裝部署、集群配置、各種服務(wù)安裝到增加新節(jié)點(diǎn)，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 實(shí)際操作的方式幫助小白快速掌握CDH的安裝和配置。
18616人學(xué)習(xí)
由淺入深學(xué)習(xí)Nifi，從基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)到安裝部署、集群配置和實(shí)戰(zhàn)案例，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Nifi的使用。
28328人學(xué)習(xí)
了解Flink，了解集群環(huán)境搭建運(yùn)維，學(xué)習(xí)Flink中重要概念、原理和API的用法，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Flink。
29594人學(xué)習(xí)
從Java入門(mén)開(kāi)始講解, 直至JavaSE完結(jié), 介紹大數(shù)據(jù)框架部分所需JavaSE知識(shí).
43066人學(xué)習(xí)
從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算框架Spark，從入門(mén)安裝到集群部署、從內(nèi)核原理到最佳實(shí)踐，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Spark的使用。
33786人學(xué)習(xí)
了解Flink，了解集群環(huán)境搭建運(yùn)維，學(xué)習(xí)Flink中重要概念、原理和API的用法，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Flink。
29594人學(xué)習(xí)
由淺入深學(xué)習(xí)Nifi，從基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)到安裝部署、集群配置和實(shí)戰(zhàn)案例，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Nifi的使用。
28328人學(xué)習(xí)
DMP 全稱數(shù)據(jù)管理系統(tǒng), 為廣告系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù), 其中涉及標(biāo)簽處理, 用戶識(shí)別,圖計(jì)算等技術(shù)點(diǎn), 可以幫助提升大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力。
22294人學(xué)習(xí)
手機(jī)已經(jīng)是人們生活中不可缺少的重要通信、咨詢、娛樂(lè)的工具。手機(jī)在帶來(lái)方便的同時(shí)也帶來(lái)了煩惱，就是信號(hào)質(zhì)量差手機(jī)上網(wǎng)速度慢等問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，如何為用戶提供更好的服務(wù)是各家運(yùn)營(yíng)商關(guān)注的問(wèn)題。
20836人學(xué)習(xí)
從基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)到安裝部署、集群配置、各種服務(wù)安裝到增加新節(jié)點(diǎn)，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 實(shí)際操作的方式幫助小白快速掌握CDH的安裝和配置。
18616人學(xué)習(xí)
從數(shù)據(jù)生成開(kāi)始，到數(shù)據(jù)采集、數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、最終到數(shù)據(jù)可視化，完整的實(shí)現(xiàn)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)基于網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)分析平臺(tái)的搭建及開(kāi)發(fā)
18369人學(xué)習(xí)
從零學(xué)習(xí)HDP集群環(huán)境的安裝和配置，通過(guò)一步步的實(shí)操和講解帶領(lǐng)學(xué)生掌握對(duì)應(yīng)的技術(shù)。
17690人學(xué)習(xí)
以一個(gè)實(shí)際的數(shù)倉(cāng)指標(biāo)為需求，在大規(guī)模集群環(huán)境下，進(jìn)行千億級(jí)別數(shù)據(jù)量的任務(wù)測(cè)試。全程實(shí)操，以真實(shí)企業(yè)中的開(kāi)發(fā)流程進(jìn)行任務(wù)測(cè)試。
16504人學(xué)習(xí)
手把手一步步從零開(kāi)始安裝搭建TiDB數(shù)據(jù)庫(kù)，從原理架構(gòu)到實(shí)際操作，實(shí)現(xiàn)真正的入門(mén)到實(shí)踐
16195人學(xué)習(xí)
從零學(xué)習(xí)Kerberos安全認(rèn)證機(jī)制，并和Hadoop、YARN、HIVE進(jìn)行集成，通過(guò)知識(shí)點(diǎn) + 案例教學(xué)法幫助小白快速掌握Hadoop集成Kerberos安全技術(shù)。
16179人學(xué)習(xí)
通過(guò)知識(shí)點(diǎn)講解、案例實(shí)戰(zhàn)、理論概念講解來(lái)學(xué)習(xí)基于AWS云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)云上數(shù)倉(cāng)的構(gòu)建和開(kāi)發(fā)。
16050人學(xué)習(xí)
實(shí)戰(zhàn)式教學(xué),綜合運(yùn)用多種技術(shù),實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)爬取到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)可視化全流程
15062人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)采集和遷移需求，以案例驅(qū)動(dòng)的方式講解基于Sqoop構(gòu)建高性能的分布式數(shù)據(jù)遷移和同步平臺(tái)。
14818人學(xué)習(xí)
細(xì)致簡(jiǎn)介了消息隊(duì)列在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景、Kafka集群搭建、Kafka操作，基準(zhǔn)測(cè)試、架構(gòu)、編程、結(jié)合Kafka Eagle簡(jiǎn)介原理等
14527人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)列式存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Kudu，基于Kudu構(gòu)建高性能隨機(jī)讀寫(xiě)訪問(wèn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，原理從入門(mén)到深入，搞定面試
14339人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)調(diào)度系統(tǒng)構(gòu)成，集成大數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)工作流，基于Oozie構(gòu)建實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)自動(dòng)化任務(wù)開(kāi)發(fā)
14130人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)調(diào)度系統(tǒng)構(gòu)成，集成大數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)工作流，基于Azkaban構(gòu)建實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)自動(dòng)化任務(wù)開(kāi)發(fā)
14121人學(xué)習(xí)
對(duì)數(shù)據(jù)湖概念進(jìn)行介紹，并通過(guò)Delta Lake技術(shù)配合Hadoop、Spark完成數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的搭建，并介紹通過(guò)AWS構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的方式。
14089人學(xué)習(xí)
從實(shí)際企業(yè)需求角度出發(fā)，引入Hue的實(shí)際開(kāi)發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景，基于Hue構(gòu)建統(tǒng)一化的大數(shù)據(jù)集中式開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)，并基于Hue構(gòu)建可視化分析
14069人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算的發(fā)展及Impala的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)比Hive、MapReduce、Spark等類(lèi)似框架講解內(nèi)存式計(jì)算原理，基于Impala構(gòu)建高性能交互式SQL分析平臺(tái)
13649人學(xué)習(xí)
從零開(kāi)始講解大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)采集和遷移需求，以案例驅(qū)動(dòng)的方式講解基于Flume構(gòu)建高容錯(cuò)高可靠的分布式數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。
13523人學(xué)習(xí)
包含9個(gè)章節(jié)：Flink安裝部署與快速入門(mén)、Flink批處理API、Flink流處理API、Flink高級(jí)API、Flink-Table與SQL、Flink-Action綜合練習(xí)、Flink-高級(jí)特性和新特性、Flink多語(yǔ)言開(kāi)發(fā)、Flink性能調(diào)優(yōu)
13421人學(xué)習(xí)
從HBase的集群搭建、HBaseshell操作、java編程、架構(gòu)、原理、涉及的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且結(jié)合陌陌海量消息存儲(chǔ)案例來(lái)講解實(shí)戰(zhàn)HBase
13405人學(xué)習(xí)
知識(shí)點(diǎn)介紹、代碼演示、邏輯分析、靈活舉例、使用圖形的方式詳細(xì)演示代碼的流程和細(xì)節(jié)、整合企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)案例，全面講解并突出重點(diǎn)，讓學(xué)習(xí)也變成一種快樂(lè)。
11741人學(xué)習(xí)
講解Redis單機(jī)環(huán)境環(huán)境、shell操作、Java API編程，以及持久化方案、主從復(fù)制架構(gòu)、Sentinel架構(gòu)、集群等知識(shí)點(diǎn)。
10044人學(xué)習(xí)
2021全網(wǎng)最新、最全的Spark教程，本課程中使用官方在2020年9月8日發(fā)布的Spark3.0系列最新穩(wěn)定版
9909人學(xué)習(xí)
完整地講解了ElasticStack中的大部分技術(shù)棧，從Elasticsearch全文檢索、FileBeat、Logstash、Kibana、以及索引的生命周期管理、ES檢索原理等
9699人學(xué)習(xí)
本課程采用由淺入深,層層遞進(jìn)的講解方式, 讓你輕松掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的入門(mén)核心概念、Hive SQL語(yǔ)法功能、高階函數(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用, 能夠使用Hive3.X完成企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)離線數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)任務(wù)。
781人學(xué)習(xí)
企業(yè)級(jí)360度用戶畫(huà)像項(xiàng)目 : 1. 了解用戶畫(huà)像業(yè)務(wù)模型 2. 掌握SparkSQL與Hbase整合 3. 掌握Oozie和SpringBoot整合 4. 掌握電商行業(yè)標(biāo)簽定制規(guī)則 5. 掌握規(guī)則類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則及實(shí)戰(zhàn) 6. 掌握統(tǒng)計(jì)類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則及實(shí)戰(zhàn) 7. 掌握挖掘類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則及實(shí)戰(zhàn) 8. 掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
12675人學(xué)習(xí)
企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目 : 1. 理解SparkSQL整合HIve 2. 理解Kylin應(yīng)用場(chǎng)景 3. 掌握Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 4. 掌握SparkSQL構(gòu)建拉鏈表 5. 掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模 6. 掌握Druid安裝及使用 7. 掌握基于Flink的行為指標(biāo)及訂單指標(biāo)計(jì)算
18449人學(xué)習(xí)
智數(shù)電商主要是對(duì)來(lái)自全品類(lèi)B2B2C電商系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，技術(shù)框架依托于大數(shù)據(jù)CDH發(fā)型版構(gòu)建。智數(shù)電商在業(yè)務(wù)上貼近企業(yè)實(shí)際需求，指標(biāo)計(jì)算完成后采用開(kāi)源BI工具Apache superset對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行完美的可視化展示。
16336人學(xué)習(xí)
從0開(kāi)始構(gòu)建BI商業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，以實(shí)際的電商分析業(yè)務(wù)，貫穿數(shù)據(jù)生成，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL、數(shù)據(jù)分析以及可視化分析和商業(yè)BI報(bào)表，讓你三天零基礎(chǔ)快速搭建商業(yè)化BI分析平臺(tái)
18681人學(xué)習(xí)
1、項(xiàng)目整體介紹和數(shù)據(jù)采集模塊詳細(xì)介紹 2、openresty安裝和lua語(yǔ)法學(xué)習(xí) 3、數(shù)據(jù)采集模塊開(kāi)發(fā)和反爬蟲(chóng)工程創(chuàng)建及鏈路統(tǒng)計(jì)功能開(kāi)發(fā) 4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：數(shù)據(jù)清洗和脫敏和打標(biāo)簽及數(shù)據(jù)解析 5、"數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)推送 spark系統(tǒng)監(jiān)控功能開(kāi)發(fā) 實(shí)現(xiàn)反爬平臺(tái)系統(tǒng)監(jiān)控6、爬蟲(chóng)識(shí)別指標(biāo)計(jì)算7、爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)和離線計(jì)算
33233人學(xué)習(xí)
1、項(xiàng)目整體介紹和數(shù)據(jù)采集模塊詳細(xì)介紹 2、openresty安裝和lua語(yǔ)法學(xué)習(xí) 3、數(shù)據(jù)采集模塊開(kāi)發(fā)和反爬蟲(chóng)工程創(chuàng)建及鏈路統(tǒng)計(jì)功能開(kāi)發(fā) 4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：數(shù)據(jù)清洗和脫敏和打標(biāo)簽及數(shù)據(jù)解析 5、"數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)推送 spark系統(tǒng)監(jiān)控功能開(kāi)發(fā) 實(shí)現(xiàn)反爬平臺(tái)系統(tǒng)監(jiān)控6、爬蟲(chóng)識(shí)別指標(biāo)計(jì)算7、爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)和離線計(jì)算
33233人學(xué)習(xí)
從0開(kāi)始構(gòu)建BI商業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，以實(shí)際的電商分析業(yè)務(wù)，貫穿數(shù)據(jù)生成，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL、數(shù)據(jù)分析以及可視化分析和商業(yè)BI報(bào)表，讓你三天零基礎(chǔ)快速搭建商業(yè)化BI分析平臺(tái)
18681人學(xué)習(xí)
企業(yè)級(jí)離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目 : 1. 理解SparkSQL整合HIve 2. 理解Kylin應(yīng)用場(chǎng)景 3. 掌握Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 4. 掌握SparkSQL構(gòu)建拉鏈表 5. 掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模 6. 掌握Druid安裝及使用 7. 掌握基于Flink的行為指標(biāo)及訂單指標(biāo)計(jì)算
18449人學(xué)習(xí)
智數(shù)電商主要是對(duì)來(lái)自全品類(lèi)B2B2C電商系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，技術(shù)框架依托于大數(shù)據(jù)CDH發(fā)型版構(gòu)建。智數(shù)電商在業(yè)務(wù)上貼近企業(yè)實(shí)際需求，指標(biāo)計(jì)算完成后采用開(kāi)源BI工具Apache superset對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行完美的可視化展示。
16336人學(xué)習(xí)
企業(yè)級(jí)360度用戶畫(huà)像項(xiàng)目 : 1. 了解用戶畫(huà)像業(yè)務(wù)模型 2. 掌握SparkSQL與Hbase整合 3. 掌握Oozie和SpringBoot整合 4. 掌握電商行業(yè)標(biāo)簽定制規(guī)則 5. 掌握規(guī)則類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則及實(shí)戰(zhàn) 6. 掌握統(tǒng)計(jì)類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則及實(shí)戰(zhàn) 7. 掌握挖掘類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)建規(guī)則及實(shí)戰(zhàn) 8. 掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
12675人學(xué)習(xí)
本課程采用由淺入深,層層遞進(jìn)的講解方式, 讓你輕松掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的入門(mén)核心概念、Hive SQL語(yǔ)法功能、高階函數(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用, 能夠使用Hive3.X完成企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)離線數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)任務(wù)。
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