正版资源大数据工程师高级VIP系列课程
《大数据工程师高级VIP系列课程》image.webp (18.17 KB, 下载次数: 61) 下载附件 保存到相册 2021-9-9 15:37 上传【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Python 编程、Linux 运维、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师
这套《大数据工程师高级VIP系列课程》在目录结构上有个明显特征：它没有把"大数据"直接等同于 Hadoop 或 Spark 单点技术，而是把 Java 后端、Python、Linux 运维、MySQL 这几块拼成一个可支撑数据平台的地基。对已经会写业务代码、但没接触过数据链路全貌的开发者来说，这个组织方式比一上来就堆生态组件更容易落地。
技术栈的排列逻辑
从课程内容的分布看，Java 与 Python 是两条并行主线：Java 侧偏向服务端开发与数据处理逻辑，Python 侧偏向脚本化、数据清洗和任务调度。两者之外，Linux 与 MySQL 承担"运行环境"和"存储底座"的角色。这样的组合不是随意拼凑，它对应的是数据工程师日常真实的工作面——上游写采集与加工脚本，中间要部署和排查服务，下游要把结果落到关系库或供其他系统消费。学习时建议把每一块当作可独立交付的模块来练，而不是当成知识点过一遍。
项目结构与可复用模块
课程用"基础概念到大项目落地"的顺序推进，真正值得对照实践的是其中可复用的部分：数据接入的脚本骨架、任务调度的配置方式、服务端的接口分层、以及数据库表结构设计。这些模块单独拎出来，都能迁移到自己的项目里。比如把调度配置抽出来改一个数据源，把接口分层套用到另一个服务上，这类改造练习比照着视频敲一遍更能暴露理解盲区。章节笔记在这里的价值不是"复习资料"，而是帮你把每个模块的输入输出、依赖关系写清楚，形成自己的模块清单。
和软考考证的关系
这套资料被归在软考考证分类下，但内容本身更偏工程实操。如果目标是考证，可以把课程当作理解考纲中系统设计、数据库、操作系统部分的具体素材；如果目标是做工程，则可以把考证教材里的理论框架当作补充。两条线不必互相替代，关键在于你当前缺的是概念体系还是动手经验。缺概念就补理论，缺手感就按课程模块反复搭。
自学路径建议
- 先确认 Java 或 Python 至少有一条能独立写出可运行的小工具，再进入综合章节，否则容易卡在环境与语法上。
- 每完成两到三节，把当节涉及的模块整理成一份可执行的最小示例，保留在自己的代码仓库里。
- Linux 与 MySQL 部分不要只看演示，动手在本地或云主机上走一遍部署、连库、查慢日志的流程。
- 最后独立复现一套完整 Demo，重点不是功能多，而是模块边界清晰、能说清每一层为什么这样设计。
整体来看，这份资料适合拿来"对照实践"——先看它怎么拆分模块，再回到自己的环境里重做一遍，而不是从头到尾空看视频。对于需要补数据平台工程经验的开发者，它的参考价值集中在结构划分和模块复用上，这一点比具体某个组件的版本细节更耐用。
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课程推荐
《大数据工程师高级VIP系列课程》image.webp (18.17 KB, 下载次数: 61) 下载附件 保存到相册 2021-9-9 15:37 上传【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Python 编程、Linux 运维、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（108 节）
* 1 1-大数据软件介绍.mp4
* 2 3-linux 虚拟机安装.mp4
* 3 2-大数据软件三大发行版本.mp4
* 4 4-虚拟机系统设置.mp4
* 5 5-远程连接相关工具介绍.mp4
* 6 6-配置ssh免密登录.mp4
* 8 1.hadoop2.x 概述.mp4
* 9 3.Yarn介绍.mp4
* 10 4.mapreduce介绍.mp4
* 11 2.hdfs概述.mp4
* 12 7.web查看任务历史记录和日志.mp4
* 13 6.hadoop shell 命令使用.mp4
* 14 8.hadoop配置文件介绍.mp4
* 15 9.hadoop启动命令.mp4
* 16 11.hadoop编程开发环境准备-剪切.mp4
* 17 10.hadoop安全模式.mp4
* 18 5.Hadoop环境搭建.mp4
* 19 13.HDFS Java api 文件操作之查询文件系统-剪切.mp4
* 20 12.HDFS Java api 文件操作之读写删除文件-剪切.mp4
* 21 15.MapReduce应用开发之WordCount打包部署-剪切.mp4
* 22 14.MapReduce应用开发之WordCount.mp4
* 23 16.自定义数据类型.mp4
* 24 17.shuffle讲解.mp4
* 25 18.MapReduce优化.mp4
* 26 19.zookeeper介绍.mp4
* 27 20.zookeeper安装.mp4
* 28 21.hdfs高可用架构介绍.mp4
* 29 22.hdfs高可用架构安装和测试.mp4
* 30 23.hdfs高级特性介绍-剪切.mp4
* 31 24.Yarn高可用架构.mp4
* 32 25.源码编译Hadoop 2.x.mp4
* 33 27.Mapreduce编程实战查询不同学科学生总分数.mp4
* 34 26.Mapreduce编程实战查询学生总分数.mp4
* 35 1.hive介绍-剪切.mp4
* 36 2.安装mysql-剪切.mp4
* 37 3.hive安装-剪切.mp4
* 38 4.hive基本操作讲解-剪切.mp4
* 39 5.Hive运行日志配置和查看-剪切.mp4
* 40 6.Hive常用配置讲解-剪切.mp4
* 41 7.Hive变量讲解.mp4
* 42 8.Hive数据库的创建和删除操作.mp4
* 43 10.Hive外部表.mp4
* 44 11.Hive分区表-剪切.mp4
* 45 9.Hive表的创建-剪切4.mp4
* 46 12.Hive表的修改和删除上.mp4
* 47 14.Hive数据类型介绍.mp4
* 48 15.导入数据到Hive表-剪切.mp4
* 49 16.从hive表中导出数据.mp4
* 50 13.Hive表的修改和删除下.mp4
* 51 20.Hive高阶查询join讲解.mp4
* 52 19.Hive高阶查询group by,having 讲解.mp4
* 53 21.sort by, distribute by和cluster by讲解.mp4
* 54 18.Hive基础查询讲解.mp4
* 55 23.自定义函数（UDF）编程及使用.mp4
* 56 22.Hive函数讲解.mp4
* 57 24.HiveServer2,Beeline,JDBC使用-剪切2.mp4
* 58 25.Hive数据压缩.mp4
* 59 27.Hive使用python脚本处理数据.mp4
* 60 28.Hive桶表(bucket table)介绍.mp4
* 61 26.Hive优化.mp4
* 62 29.Hive数据存储格式.mp4
* 63 1.sqoop介绍-剪切.mp4
* 64 2.Sqoop安装及基本使用-剪切.mp4
* 65 3.Sqoop导入数据到HDFS-剪切.mp4
* 66 4.Sqoop导入数据使用压缩-剪切.mp4
* 67 5.Sqoop增量导入和direct模式-剪切.mp4
* 68 6.导出数据Export讲解-剪切.mp4
* 69 7.关系型数据库和Hive表的导入导出-剪切.mp4
* 70 8.使用options-file 运行Sqoop-剪切.mp4
* 71 1.flume介绍.mp4
* 72 2.flume安装.mp4
* 73 3.实例讲解之实时读取数据.mp4
* 74 5.实例讲解之读取日志文件.mp4
* 75 4.实例讲解之读取Hive日志.mp4
* 76 1.Spark概述.mp4
* 77 2.编译Spark-剪切.mp4
* 78 3.Spark shell 实现WorldCount程序.mp4
* 79 4.Spark RDD介绍.mp4
* 80 5.transformation和action算子.mp4
* 81 7.transformation算子用法讲解2.mp4
* 82 6.transformation算子用法讲解.mp4
* 83 8.transformation算子用法讲解3.mp4
* 84 9.Spark RDD 分区.mp4
* 85 10.action算子用法讲解.mp4
* 86 11.RDD 持久化.mp4
* 87 12.Spark共享变量.mp4
* 88 13.Spark 程序提交和运行模式.mp4
* 89 14.Spark standalone 环境搭建.mp4
* 90 15.编程实现 WorldCount.mp4
* 91 16.宽依赖和窄依赖.mp4
* 92 17.Spark架构原理.mp4
* 93 19.Spark程序提交演示.mp4
* 94 20.spark-submit 命令参数讲解.mp4
* 95 18.Spark日志配置和查看.mp4
* 96 23.编程方式将RDD转换为DataFrame.mp4
* 97 22.使用反射将RDD转换为DataFrame.mp4
* 98 21.Spark SQL和DataFrame介绍.mp4
* 99 24.使用Load操作生成DataFrame-剪切.mp4
* 100 25.使用save将DataFrame保存为外部数据-剪切.mp4
* 101 26.Spark SQL和Hive-剪切.mp4
* 102 28.UDF自定义函数-剪切.mp4
* 103 27.Spark SQL 内置函数介绍-剪切.mp4
* 104 29.案例实战之查询学生信息-剪切.mp4
* 105 30.Spark Streaming介绍和实例演示-剪切.mp4
* 106 31.Spark Streaming读取HDFS上的数据-剪切.mp4
* 107 34.Spark Streaming与Kafka集成-剪切.mp4
* 108 33.Kafka介绍和环境搭建-剪切.mp4
* 109 32.Spark Streaming与Flume集成讲解-剪切.mp4
