新增2023-06-21

· 量化機(jī)制的介紹· 圖優(yōu)化方法的使用

新增2023-06-15

· yoloV8的架構(gòu)解析· 雙流FPN結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

新增2023-06-08

· FlinkSQL表參數(shù)· FlinkSQL解析器

新增2023-06-02

· FlinkSQL的Split分桶· FlinkSQL執(zhí)行計(jì)劃翻譯器參數(shù)

新增2023-05-26

· FlinkSQL的上游CDC去重· FlinkSQL多階段聚合

新增2023-05-18

· FlinkSQL參數(shù)優(yōu)化· FlinkSQL異步IO容量· FlinkSQL并行度設(shè)置

新增2023-05-18

· FlinkSQL參數(shù)優(yōu)化· FlinkSQL異步IO容量· FlinkSQL并行度設(shè)置

新增2023-05-12

· FlinkSQL語法· FlinKSQL UDF

新增2023-05-06

· Barrier（柵欄）機(jī)制

升級(jí)

· PyFlink

新增2023-04-27

· Flink狀態(tài)后端· Flink重啟策略

新增2023-04-19

· 窗口計(jì)算中時(shí)間的流逝問題· 窗口的開始和結(jié)束范圍

新增2023-04-12

· Window TVF 方案· Group Window Aggregation方案

新增2023-04-07

· 動(dòng)態(tài)表和連續(xù)查詢· Flink中的時(shí)間屬性

新增2023-03-31

· sql-client和Flink JobManager的連接· sql-client結(jié)果的顯示模式

新增2023-03-23

· TableEnvironment· sql-client 工具

升級(jí)

· Flink Table & SQL API

新增2023-03-23

· TableEnvironment· sql-client 工具

升級(jí)

· Flink Table & SQL API

新增2023-03-14

· Oracle的備份恢復(fù)· Oracle的OEM· Oracle的冷熱備份· Oracle的備份恢復(fù)

新增2023-03-09

· Oracle的權(quán)限管理· Oracle的審計(jì)

新增2023-03-01

· Oracle的進(jìn)程結(jié)構(gòu)和內(nèi)存結(jié)構(gòu)· Oracle的監(jiān)聽器

新增2023-02-22

· Oracle數(shù)據(jù)庫管理· Oracle存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

新增2023-02-16

· Oracle的存儲(chǔ)函數(shù)· Oracle的存儲(chǔ)過程· Oracle的觸發(fā)器

新增2023-02-08

· Oracle的PLSQL編程· Oracle的游標(biāo)

新增2023-02-03

· Oracle索引· Oracle事務(wù)· Oracle常用工具

新增2023-01-29

· Oracle序列· Oracle同義詞

新增2023-01-18

· Oracle視圖· Oracle物化視圖

新增2023-01-10

· Oracle數(shù)據(jù)定義語言· Oracle常見對象

新增2023-01-04

· Oracle基礎(chǔ)· Oracle的查詢語法及綜合案例

新增2022-12-27

· Hive的explain執(zhí)行計(jì)劃詳解· Hive數(shù)據(jù)壓縮、存儲(chǔ)格式、自動(dòng)化腳本、常見性能優(yōu)化內(nèi)容優(yōu)化

新增2022-12-21

· PSM價(jià)格敏感度模型開發(fā)· Presto對接多數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析

新增2022-12-13

· RFM用戶價(jià)值度模型開發(fā)· RFE用戶或月底模型開發(fā)

新增2022-12-07

· 用戶畫像解決方案項(xiàng)目BI可視化實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)· 用戶畫像解決方案項(xiàng)目BI可視化流程

新增2022-12-01

· 用戶行為埋點(diǎn)日志etl· 用戶行為埋點(diǎn)日志聚合統(tǒng)計(jì)· 用戶行為埋點(diǎn)日志統(tǒng)計(jì)結(jié)果入庫

新增2022-11-24

· 用戶行為埋點(diǎn)日志產(chǎn)生流程與漏斗模型

新增2022-11-17

· nginx日志ip定位，uv、pv、ua、access_time解析· nginx日志入庫mysql· 實(shí)時(shí)分析任務(wù)基類開發(fā)

新增2022-11-08

· nginx日志介紹與產(chǎn)生的流程· nginx日志解析etl· nginx日志聚合統(tǒng)計(jì)

新增2022-11-03

· 操作采集nginx日志到kafka中· 結(jié)構(gòu)化流實(shí)現(xiàn)消費(fèi)nginx日志數(shù)據(jù)案例

新增2022-10-26

· flume實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)到hdfs· flume實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集到kafka· 實(shí)時(shí)基礎(chǔ)與kafka要點(diǎn)回顧

新增2022-10-20

· flume與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集流程· flume概述與核心要素· 標(biāo)簽類型與總結(jié)

新增2022-10-13

· 購買周期標(biāo)簽思路與實(shí)現(xiàn)· 支付方式標(biāo)簽思路與實(shí)現(xiàn)· 標(biāo)簽類型與總結(jié)

新增2022-10-07

· 匹配標(biāo)簽開發(fā)· 統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽開發(fā)

新增2022-09-26

· 基于標(biāo)簽開發(fā)基類重寫統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽和規(guī)則類標(biāo)簽

新增2022-09-20

· spark實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽開發(fā)· spark實(shí)現(xiàn)規(guī)則類標(biāo)簽開發(fā)

新增2022-09-14

· spark與mysql整合· spark與es整合

新增2022-09-06

· 用戶畫像數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的三種方式· 從hive導(dǎo)入數(shù)據(jù)到es實(shí)現(xiàn)· es元數(shù)據(jù)對象解析

新增2022-08-23

· es集成hadoop生態(tài)圈· es-hive支持· es-hive案例與參數(shù)

新增2022-08-23

· es核心原理與關(guān)鍵概念· es的resultful api· python代碼操作es

新增2022-08-17

· es基礎(chǔ)· 使用es的原因· es的架構(gòu)

新增2022-08-09

· 用戶畫像核心業(yè)務(wù)流程· sparksql分析引擎· 數(shù)倉六層模型

新增2022-08-01

· 自動(dòng)導(dǎo)入oracle數(shù)據(jù)· 自動(dòng)創(chuàng)建文件目錄· 記錄自動(dòng)化過程日志

新增2022-07-25

· 自動(dòng)創(chuàng)建hive表· 自動(dòng)創(chuàng)建hive分區(qū)· 自動(dòng)關(guān)聯(lián)hdfs數(shù)據(jù)

新增2022-07-18

· 數(shù)倉建模方法論· 日期維度程序生成· 維度模型選型

新增2022-07-11

· docker虛擬網(wǎng)橋與網(wǎng)卡· 宿主機(jī)與docker容器 · 創(chuàng)建大數(shù)據(jù)組件容器

新增2022-07-04

· 行程地理區(qū)域維度· 組織機(jī)構(gòu)維度· 服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)維度

新增2022-06-28

· 加油站維度· 服務(wù)屬性維度· 物流公司維度 · 故障維度

新增2022-06-21

· 數(shù)倉整體設(shè)計(jì)圖· 技術(shù)選型設(shè)計(jì)圖· 項(xiàng)目原始數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)圖

新增2022-06-14

· ODS建模后，使用SQOOP導(dǎo)入數(shù)據(jù)· DWD根據(jù)業(yè)務(wù)使用全量表、增量表、拉鏈表等不同的方式實(shí)現(xiàn)· DWB層的訂單明細(xì)表關(guān)聯(lián)了訂單表、訂單副表、訂單組表、店鋪表、地區(qū)表、訂單商品快照表等· 商品明細(xì)表關(guān)聯(lián)了商品表、商品分類表（三層分類）、商品品牌表等

升級(jí)2022-06-07

· 使用新版數(shù)據(jù)庫，包含完整的訂單、商品、用戶、配送及支付、退款等數(shù)據(jù)· 實(shí)戰(zhàn)提取訂單相關(guān)的指標(biāo)和維度  · Flink多語言開發(fā)· Flink監(jiān)控調(diào)優(yōu)

新增2022-05-31

· Flink背壓機(jī)制· Flink內(nèi)存管理· Python語言操作Flink

新增2022-05-24

· FlinkSink新特性· FlinkSQL整合Hive· 分層規(guī)范，通過對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的分析，將數(shù)倉分為ODS, DWD, DWB, DM, APP五層

新增2022-05-17

· FlinkSQL&Table理論部分比重，移除過期API,使用新版API · FlinkSQL整合Kafka案例· 雙流Join知識(shí)點(diǎn)和案例分層規(guī)范，通過對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的分析，將數(shù)倉分為ODS, DWD, DWB, DM, APP五層

新增2022-05-10

· Flink版本為1.14· 弱化DataSetAPI講解,加強(qiáng)DataStreamAPI-流批一體新特性的講解· 移除過期API,增加DataStream、Window、Watermaker新版API使用講解

新增2022-05-03

· 實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)-實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)Top10熱點(diǎn)題· 實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)-實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)答題最活躍的Top10年級(jí)· 實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)-實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)Top10熱點(diǎn)題及所屬科目

新增2022-04-26

· 數(shù)據(jù)模擬程序?qū)懭氲終afka· 實(shí)時(shí)分析學(xué)生答題情況· StructuredStreaming實(shí)時(shí)分析入口程序· python完成電商行業(yè)ETL實(shí)戰(zhàn)· ETL基礎(chǔ)概念· ETL完成的Pipeline構(gòu)建流程

新增2022-04-19

· 結(jié)構(gòu)化流更新，刪除Rate數(shù)據(jù)源-文件數(shù)據(jù)源· 刪除企業(yè)不常用SparkStreaming

新增2022-04-12

· Spark中Continuous Processing· Spark3.2新特性· Spark性能調(diào)優(yōu)九項(xiàng)原則、數(shù)據(jù)傾斜、shuffle優(yōu)化· 新增Spark教育行業(yè)案例，方便學(xué)員掌握RDD和DataFrame的使用

新增2022-04-05

· StructuredStreaming 處理延遲數(shù)據(jù)和水印· StructuredStreaming 結(jié)構(gòu)化流數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)Join· StructuredStreaming 結(jié)構(gòu)化流數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化路數(shù)據(jù)Join

新增2022-03-29

· 離線業(yè)務(wù)分析-各科目熱點(diǎn)題分析· 離線業(yè)務(wù)分析-各科目推薦題分析

新增2022-03-22

· StructuredStreaming 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)分析案例· StructuredStreaming 基于事件時(shí)間的窗口

新增2022-03-15

· SparkSQL底層執(zhí)行原理· StructedStream結(jié)構(gòu)化流內(nèi)容· Pandas的教育案例數(shù)倉實(shí)戰(zhàn)

升級(jí)2022-03-08

· 升級(jí)Spark版本到3.2· 升級(jí)Spark的主流開發(fā)語言為Python· 優(yōu)化Spark的Standalone方式安裝,使用local和yarn模式· Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容問題

新增2022-03-01

· MySQL的教育案例數(shù)倉實(shí)戰(zhàn)· Pandas基礎(chǔ)使用,作為理解Spark數(shù)據(jù)類型的基礎(chǔ)· Pandas的Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)· 增加在線教育案例

新增2022-02-25

· Python版本Hbase的API調(diào)用· Python的教育案例數(shù)倉實(shí)戰(zhàn)· StructuredStreaming Sink內(nèi)容· StructuredStreaming 整合Kafka

新增2022-02-18

· Flume采集MoMo數(shù)據(jù)集場景· 實(shí)時(shí)和離線方式處理數(shù)據(jù)場景· Python版本Kafka的調(diào)用· NoSQL階段多場景項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

新增2022-02-11

·Flume1.9數(shù)據(jù)采集方式· Hbase2.x新特性

升級(jí)

· Hbase的BulkLoader全量數(shù)據(jù)加載方式

新增2022-02-04

·Python版本MapReduce寫法

新增2022-01-28

· python腳本實(shí)現(xiàn)增量從oracle導(dǎo)入數(shù)據(jù)到hdfs中 · python腳本實(shí)現(xiàn)全量從oracle導(dǎo)入數(shù)據(jù)到hdfs中 · python腳本實(shí)現(xiàn)上傳avro文件到hdfs上

新增2022-01-21

· python腳本實(shí)現(xiàn)壓縮表的avro文件為tar.gz文件 · python腳本實(shí)現(xiàn)avro壓縮文件上傳hdfs · python實(shí)現(xiàn)讀取oracle表原始數(shù)據(jù) · python實(shí)現(xiàn)創(chuàng)建hive表

新增2022-01-14

· python實(shí)現(xiàn)自定義記錄日志 · python實(shí)現(xiàn)讀取一行行文本文件工具類 · python讀取表信息轉(zhuǎn)對象方法 · python實(shí)現(xiàn)sparksql創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表 · python實(shí)現(xiàn)sparksql創(chuàng)建分區(qū)關(guān)聯(lián)表對應(yīng)的hdfs數(shù)據(jù)方法

新增2022-01-07

· python實(shí)現(xiàn)sparksql查詢ods層明細(xì)數(shù)據(jù)并加載到dwd層方法 · python實(shí)現(xiàn)sparksql查詢ods層明細(xì)數(shù)據(jù)并加載到dwd層方法 · 造數(shù)據(jù)平臺(tái) · 新特殊字段類型

新增2021-12-24

· 字段類型 · flink源碼前置基礎(chǔ) · 源碼的編譯和部署 · flink啟動(dòng)腳本的解讀 · yarn-per-job模式解析

新增2021-12-17

· flink任務(wù)調(diào)度機(jī)制 · flink內(nèi)存模型 · HIve3新特性 · Hive3數(shù)據(jù)壓縮，存儲(chǔ)格式等內(nèi)容 · Hadoop3新特性

新增2021-12-10

· 概念和通用api介紹 · sqlclient工具的使用 · catalogs知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí) · 流處理中的概念介紹

新增2021-12-03

· flinksql中的窗口使用 · FlinkSQL函數(shù)操作 · Flinksql連接到外部系統(tǒng) · flinksql的原理和調(diào)優(yōu) · sql操作參考

新增2021-11-26

· flink on yarn的第三種部署方式（Application Mode） · 自定義source · transformation算子minby和maxby · transformation的八大物理分區(qū)的原理和實(shí)現(xiàn) · flink的global window的操作

新增2021-11-19

· flink內(nèi)置水印函數(shù)的操作 · flink的window的ReduceFunction · flink的state的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的api升級(jí) · flink的window的ProcessWindowFunction · flink的window的具有增量聚合的ProcessWindowFunction

新增2021-11-12

· flink的window的在 ProcessWindowFunction 中使用每個(gè)窗口狀態(tài) · flink的state的ttl機(jī)制 · flink的state的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的api升級(jí) · flink的Queryable State知識(shí)點(diǎn) · 異步io的vertx框架實(shí)現(xiàn)

新增2021-11-05

· flink的join操作 · Streaming File Sink連接器的小文件操作 · 數(shù)據(jù)類型及序列化的原理和實(shí)現(xiàn)案例 · 熱門銷售排行TopN的使用案例 · 布隆過濾器結(jié)合TTL的使用案例

新增2021-10-29

· PySpark的安裝 · PySpark任務(wù)提交方式 · PySpark多種模式spark-submit · PySpark實(shí)現(xiàn)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)

新增2021-10-22

· Anaconda安裝使用 · Python實(shí)現(xiàn)RDD的基礎(chǔ)的Transformation操作 · Python實(shí)現(xiàn)RDD的Action操作 · Python實(shí)現(xiàn)Sougou分詞案例 · Python實(shí)現(xiàn)IP熱度分析案例

新增2021-10-15

· Python實(shí)現(xiàn)PV-UV-TOPK案例 · Python實(shí)現(xiàn)累加器及案例優(yōu)化 · Python實(shí)現(xiàn)廣播變量案例及優(yōu) · Python實(shí)現(xiàn)緩存案例及優(yōu)化實(shí)現(xiàn) · PySparkSQL實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)操作

新增2021-10-08

· PySpark實(shí)現(xiàn)DataFrame的基礎(chǔ)操作 · PySpark實(shí)現(xiàn)DataFrame的wordcount操作 · PySpark實(shí)現(xiàn)DataFrame和RDD的轉(zhuǎn)換操作 · PySpark實(shí)現(xiàn)電影評分?jǐn)?shù)據(jù)集分析

新增2021-09-24

· PySpark的底層Dataframe如何轉(zhuǎn)化為RDD的原理操作 · PySparkSQL的優(yōu)化方式 · PySparkSQL分布式引擎實(shí)現(xiàn) · PySparkSQL與HIve整合 · PySpark離線教育案例

新增2021-09-17

· PySpark新零售分析案例 · ETL、ELT區(qū)別 · Hive CTE表達(dá)式、更新union聯(lián)合查詢 · 大數(shù)據(jù)5V特點(diǎn) · 大數(shù)據(jù)多個(gè)應(yīng)用場景

更新2021-09-10

· pandas及可視化課程迭代至v2.01 · 數(shù)據(jù)分析多場景項(xiàng)目迭代至v1.81 · 最新版Python基礎(chǔ)編程v2.01 · 最新版Python編程進(jìn)階更新迭代至v2.01 · 制定v2.0版本課程大綱

升級(jí)2021-09-03

· 完善flink的運(yùn)行架構(gòu)內(nèi)容 · 完善flink與kafka連接器的操作 · 完善flink的window操作的講義 · 完善ODS層，新增和更新抽取方式，畫圖錯(cuò)誤

更新2021-08-27

· Flink版本為1.13最新版 · Flink table&sql的整體概述 · 項(xiàng)目開發(fā)語言為spark官方使用最多的python語言

更新2021-08-20

· Spark語言為官方使用最多的Python語言 · Spark版本為3.1.2發(fā)行版，Hive3.1.2版本

升級(jí)2021-08-13

· 升級(jí)HDFS讀寫流程原理圖 · 升級(jí)Hadoop為最新3.3.0版本 · 升級(jí)編排Linux2天講義 · 升級(jí)Mysql RPM安裝方式以支持hive3

優(yōu)化2021-08-06

· 優(yōu)化Hive知識(shí)點(diǎn)案例 同步為Hive3版本 · 優(yōu)化Linux基礎(chǔ)命令，刪除了不常用命令 · 優(yōu)化使用Python實(shí)現(xiàn)MR原理機(jī)制

優(yōu)化2021-08-03

· 優(yōu)化OLAP、OLTP區(qū)別 · 優(yōu)化Hadoop版本安裝及注意事項(xiàng) · 優(yōu)化數(shù)據(jù)分析基本步驟（6部曲） · 優(yōu)化Hive版本為最新的3.1.2版本

優(yōu)化2021-07-27

· 優(yōu)化HIve3.x架構(gòu) · 優(yōu)化PySpark執(zhí)行流程，引入Py4J技術(shù) · 優(yōu)化車聯(lián)網(wǎng)Web展示部分 · 優(yōu)化車聯(lián)網(wǎng)離線Hive數(shù)倉構(gòu)建部分

新增2021-07-20

· 新增數(shù)倉整體設(shè)計(jì)圖 · 新增技術(shù)選型設(shè)計(jì)圖 · 新增項(xiàng)目原始數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)圖

新增2021-07-13

· 新增油站維度 · 新增服務(wù)屬性維度 · 新增物流公司維度 · 新增故障維度

新增2021-07-06

· 新增行程地理區(qū)域維度 · 新增組織機(jī)構(gòu)維度 · 新增服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)維度 · 新增數(shù)倉建模方法論 · 新增日期維度程序生成

新增2021-06-29

· 新增維度模型選型 · 新增自動(dòng)創(chuàng)建hive表 · 新增自動(dòng)創(chuàng)建hive分區(qū) · 新增自動(dòng)關(guān)聯(lián)hdfs數(shù)據(jù) · 新增自動(dòng)導(dǎo)入oracle數(shù)據(jù)

新增2021-06-22

· 新增自動(dòng)創(chuàng)建文件目錄 · 新增記錄自動(dòng)化過程日志 · 新增java和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)題目4個(gè)  · 新增算法題目4個(gè) · 新增Hadoop題目6個(gè)

新增2021-06-15

· 新增hive題目3個(gè) · 新增spark題目7個(gè) · 新增flink題目4個(gè) · 新增其他大數(shù)據(jù)組件題目4個(gè) · 新增美團(tuán)大數(shù)據(jù)架構(gòu)

新增2021-06-08

· 新增平安大數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案 · 新增小米大數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案 · 新增百度廣告業(yè)務(wù)場景大數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案

新增2021-06-01

· 新增Flume1.9數(shù)據(jù)采集方式 · 新增Flume采集MoMo數(shù)據(jù)集場景 · 新增實(shí)時(shí)和離線方式處理數(shù)據(jù)場景 · 新增SparkWebUI功能解釋

新增2021-05-25

· 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream雙流Join知識(shí)點(diǎn) · 新增Spark多語言開發(fā)-JavaSpark和PySpark

新增2021-05-18

· 新增SparkMlLib-ALS推薦算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-線性回歸算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-決策樹算法案例和原理

新增2021-05-11

· 新增Spark3.0新特性 · 新增Spark性能調(diào)優(yōu)九項(xiàng)原則、N多配置參數(shù)、數(shù)據(jù)傾斜、shuffle優(yōu)化 · 新增IP查詢案例

新增2021-05-04

· 新增教師案例Spark案例 · 新增DataStream、Window、Watermaker新版API使用講解 · 新增FlinkSQL&Table理論部分比重，使用新版API· 新增FlinkSQL整合Kafka案例· 新增雙流Join知識(shí)點(diǎn)和案例

新增2021-04-26

· 新增Execl數(shù)據(jù)分析，整合Execl圖標(biāo)、透視表等使用 · 新增Execl分析項(xiàng)目 · 新增Tableau的BI分析工具及項(xiàng)目實(shí)· Tableau電商項(xiàng)目

新增2021-04-19

· BI工具使用 · 數(shù)據(jù)分析報(bào)告 · 數(shù)據(jù)儀表板展示· Tableau電商項(xiàng)目

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