<h1>课程目录</h1>
/2-069-深入大数据架构师之路，问鼎40万年薪/
│├─视频
│├─资料
视频/
│├─第003节hadoop精讲之hdfs详解(1).mp4 42.6MB
│├─第004节hadoop精讲之hdfs(2) .mp4 51.4MB
│├─第005节hadoop产品选型.mp4 57.8MB
│├─第006节实战.基于hadoop streaming的wordcount .mp4 85.1MB
│├─第007节实战.topn的实现原理和实战.mp4 55.3MB
│├─第008节实战.join的实现原理和实战.mp4 49MB
│├─第009节实战.对join实现的改进——优化reducer.mp4 43.3MB
│├─第010节hive概述.mp4 48.5MB
│├─第011节hive必须要会的操作演示.mp4 20.4MB
│├─第012节分区表和动态分区的使用.mp4 84.3MB
│├─第013节函数概述和udf演示第14节UDF实战：实现udf.mp4 112.7MB
│├─第015节UDAF实战：实现udaf第16节数据说明和重要操作演示.mp4 196.7MB
│├─第017节用户内容偏好实战.mp4 118.1MB
│├─第018节什么是SCD以及技术难点第19节如何在hive中实现sequence功能.mp4 72.4MB
│├─第01节：课程介绍.rar 571.9KB
│├─第020节数据仓库实战：在hive中实现 scd2的完整案例实战第21节数据仓库实战：在hive中实现事实表.mp4 199.3MB
│├─第022节presto是什么.presto的架构第23节presto运行机制和配置文件详解.mp4 95.3MB
│├─第024节presto on hive 实战.实现数据仓库的Scd2和fact第25节kafka架构深度剖析_1.mp4 132.5MB
│├─第026节kafka架构深度剖析_2.mp4 30.3MB
│├─第027节架构师装逼必备–CAP理论以及在架构设计中的应用第28节kafka数据复制高可用的原理.mp4 108.4MB
│├─第029节kafka数据复制演示.mp4 54.4MB
│├─第030节选学–深入解释leader和follower数据同步机制第31节kafka数据一致性参数详解.mp4 69.3MB
│├─第032节数据一致性的实战-第33节配置zookeeper集群并验证.mp4 67.7MB
│├─第034节配置kafka集群并验证两个集群正常工作第35节修改kafka在zookeeper上的配置目录以及consumer的使用方式.mp4 49MB
│├─第036节kafka consumer 剖析第37节kafka consumer代码实战.mp4 138.7MB
│├─第038节kafka consumer balance 实战第39节实现轮询的producer.mp4 147.6MB
│├─第040节hbase概述和web界面第41节hbase架构详解.mp4 103.2MB
│├─第042节客户端数据读写流程以及zookeeper的作用第43节hbase架构详解第44节hbase高可用能力.mp4 109.2MB
│├─第045节hbase data model详解第46节数据操作实战.hbase工具功能.mp4 165.1MB
│├─第047节column family的进阶设置实战.mp4 40.9MB
│├─第048节二级索引技术解密.mp4 56.7MB
│├─第049节电商应用的二级索引设计实战.mp4 29.9MB
│├─第050节项目背景概述.mp4 37MB
│├─第051节第二版设计及问题分析.mp4 19.9MB
│├─第052节第二版设计及问题分析.mp4 10.2MB
│├─第053节第三版设计及问题分析.mp4 13.7MB
│├─第054节最终设计方案ddi.mp4 14.8MB
│├─第055节hive on hbase概述第56节hive on hbase实战.把产品成本表加载到hbase第57节phoenix及对比hive on hbase00.mp4 116.6MB
│├─第057节phoenix及对比hive on hbase.mp4 13MB
│├─第058节phoenix实战.1.通过view映射hbase中的用户表并分析其特点第59节phoenix实战.2.通过table映射hbase中的用户表并分析其特点第59节phoenix实战.2.通过table映射hbase中的用户表并分析其特点.mp4 100.9MB
│├─第060节phoenix实战.3.通过table映射hbase中的用户表并体会其特点第61节项目实战第62节hbase事务机制概述.mp4 105.9MB
│├─第063节hbase事务之mvcc详解以及和sql数据库的对比第64节hbase物理存储原理解析.mp4 92.8MB
│├─第065节和hbase存储机制有关的一个大坑第66节禁用掉自动split后如何维护.mp4 133.6MB
│├─第067节python_hbase开发实战第68节python_phoenix开发实战.mp4 181.8MB
│├─第069节项目实战.python_hbase_phoenix_用户行为分析第70节kylin概述和工作原理.mp4 160.8MB
│├─第071节数据仓库核心概念第72节cub的设计和构建过程.mp4 1.7MB
│├─第073节实时cube的设计和构建.mp4 38.4MB
│├─第074节案例实战第75节和传统bi工具的结合.mp4 116.2MB
│├─第075节和传统bi工具的结合.mp4 73.4MB
│├─第076节运维管理第77节elk技术栈介绍.mp4 162.2MB
│├─第078节安装配置zookeeper第79节安装配置kafka.mp4 73.4MB
│├─第080节验证kafka安装成功第81节安装配置filebeat第82节验证filebeat配置成功第83节配置logstash第84节安装配置elasticsearch.mp4 135.9MB
│├─第085节安装配置kibina 第86节安装ik索引做中文分词.mp4 92.2MB
│├─第087节几个辅助工具的安装演示第88节通过restapi操作Elasticsearch的演示.mp4 127MB
│├─第089节elasticsearch基本概念(index,type,setting,mapping)第90节深入解析mapping.字段类型.mp4 111.6MB
│├─第090节深入解析mapping.字段类型第91节深入解析analyzer第92节索引机制详解.mp4 109.8MB
│├─第093节几个高级参数介绍–all、source、store、doc_values 第94节动态映射.mp4 78.9MB
│├─第095节字段的动态mapping第96节字段的动态mapping之dynamic_template.mp4 47.6MB
│├─第097节index template详解.mp4 18MB
│├─第098节索引模版和索引别名.mp4 38.5MB
│├─第099节最简单的logstash演示.mp4 28.9MB
│├─第100节实战2.多个输出目标.mp4 22.9MB
│├─第101节实战3.解析日志内容.mp4 36.5MB
│├─第102节实战4.解析json格式日志.mp4 19.8MB
│├─第103节实战5.如何把@timestamp修复成本地时间.mp4 41.1MB
│├─第104节实战6.把logstash收集的数据保存到hdfs.mp4 55.9MB
│├─第105节实战7.如何用access_time替代@timestamp.mp4 30.1MB
│├─第106节实战8.利用插件获取更多的信息.mp4 26.3MB
│├─第107节查询语法总结.mp4 36MB
│├─第108节match搜索.mp4 26.1MB
│├─第109-112range term搜索 terms进阶用法-关联查询 exists和not exists.mp4 71.4MB
│├─第113节-114bool查询 filter查询.mp4 39MB
│├─第115-116聚合功能概述以及度量函数说明使用演示.mp4 57.3MB
│├─第117-118节聚合功能概述之分组聚合函数说明实战之terms实战.mp4 53.4MB
│├─第119-120聚合功能之分组函数实战之histgram和range,data_histgram.mp4 43.7MB
│├─第121-123聚合功能之分组函数实战之filter and filters terms分组统计 vs query中的term terms 向桶中添加统计指标.mp4 88.7MB
│├─第124节桶中桶和联机OLAP.mp4 35MB
资料/
│├─第02节：hadoop精讲之map reduce原理及代码.rar 214.9KB
│├─第03节：hadoop精讲之hdfs详解.rar 577.2KB
│├─第10节-24节：课件资料.rar 2.1MB
│├─第25节-39节：课件资料.rar 1.3MB
│├─第40节-69节：课件资料.rar 3.1MB
│├─第70节-76节：课件资料.rar 744.7KB
│├─第77节-124节：资料和代码.rar 1.9MB
正版资源深入大数据架构师之路，问鼎40万年薪
课程定位：填补大数据开发落地的实战空白 在大数据领域，许多学习者往往陷入了“只会调包、不懂原理”的困境，或者停留在理论层面，面对企业级数据规模时无法进行有效的架构选型与性能优化。本课程聚焦于 Hadoop 生态的核心组件，旨在帮助具备一定 Java 基础的开发者，从底层原理到上层应用，构建完整的大数
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课程定位：填补大数据开发落地的实战空白
在大数据领域，许多学习者往往陷入了“只会调包、不懂原理”的困境，或者停留在理论层面，面对企业级数据规模时无法进行有效的架构选型与性能优化。本课程聚焦于 Hadoop 生态的核心组件，旨在帮助具备一定 Java 基础的开发者，从底层原理到上层应用，构建完整的大数据数据处理能力。课程内容并非泛泛而谈，而是深入 HDFS 存储机制、MapReduce 计算模型以及 Hive 数据仓库技术，解决开发者在实际工程中遇到的数据倾斜、作业调优等痛点。
核心内容拆解与学习路径建议
底层原理：HDFS 与 Hadoop 选型
学习的起点是理解分布式存储与计算的基石。课程首先详细讲解了 HDFS 的架构设计，包括 NameNode、DataNode 的工作机制以及副本策略，这是后续所有大数据技术的学习基础。随后，通过 Hadoop 产品选型的讲解，帮助学习者建立对不同版本和发行版（如 CDH、HDP）的认知，培养在实际项目中根据业务需求进行技术选型的工程思维。这一部分适合初学者打基础，务必结合原理图反复理解数据流向。
核心实战：MapReduce 编程与优化
这是课程中最具价值的部分。传统的 WordCount 只是入门，课程重点讲解了 TopN 和 Join 这两个最具代表性的复杂业务场景。通过 Hadoop Streaming 实现 WordCount 只是引子，真正的核心在于 TopN 的实现原理——如何在不排序全部数据的情况下找到最大值，以及 Join 操作的三种实现方式（Map-side Join、Reduce-side Join、Semi Join）及其适用场景。特别值得注意的是，课程专门安排了 Reduce 端优化的内容，深入剖析如何通过优化 Combiner 和减少 Shuffle 过程的数据传输量来提升作业性能。这部分内容要求学习者必须动手编写代码，复现并对比不同 Join 策略的执行效率差异。
上层应用：Hive 操作与SQL化思维
在掌握 MapReduce 底层逻辑后，课程引入 Hive，展示如何将 SQL 思维映射到底层执行计划上。学习者将通过具体的操作演示，掌握 Hive 的基本 DDL 和 DML 语句，理解 Hive 表结构、分区、分桶等概念。这不仅是工具的使用，更是从编程式处理向声明式处理思维的转变，为后续学习 Spark SQL 等更现代的技术栈打下坚实基础。
学完能做什么及资料配合建议
完成本课程后，开发者将能够独立搭建 Hadoop 分布式集群，使用 MapReduce 或 Hive 解决复杂的数据统计分析问题，并对作业性能有基本的调优意识。建议学习者按照“原理理解 → 源码复现 → 性能分析”的路径进行学习。对于视频资料中的每个实战环节，务必暂停代码，在自己的环境中重新实现一遍，特别是 TopN 和 Join 的优化案例，建议记录不同配置下的运行耗时，形成直观的性能对比认知。资料包中的文档和配置文件应作为参考手册，在遇到具体报错或配置疑惑时查阅，而非仅仅作为附件收藏。通过这种边学边练的方式，才能真正将理论知识转化为解决企业级大数据问题的实际能力。
