大数据硬核技能进阶:Spark3实战智能物业运营系统(网盘超清) 大数据硬核技能进阶:Spark3实战智能物业运营系统(网盘超清) 大数据硬核技能进阶:Spark3实战智能物业运营系统(网盘超清) 大数据硬核技能进阶:Spark3实战智能物业运营系统(网盘超清) 大数据硬核技能进阶:Spark3实战智能物业运营系统(网盘超清)

 

大数据硬核技能进阶:Spark3实战智能物业运营系统

打通大数据领域最吃香的离线处理核心技能及生态,成为拥有真正实力前沿人才

离线计算作为大数据计算领域领军技能,在成本、稳定性、数据一致性等方面有着绝对优势。吃透Spark离线技术及相关生态,就掌握了大数据工程师的高薪密码。本课程将结合生产级项目,一栈式点亮:数据收集(DataX)、数据湖(Iceberg)、数据分析(Spark)、智能调度(DS)、数据服务(DBApi)、AI大模型(ChatGPT)、可视化(Davinci)等离线处理核心技能及生态体系,带你打通硬核技能,拓宽上升通道。

适合人群
希望提升大数据综合能力的开发者
希望突破岗位局限性的开发者
技术储备
熟悉Scala基础
熟悉linux基础
了解Hadoop基础
环境参数
Hadoop 3.3.2
Spark 3.4.0
Iceberg 3.3.2
Hive 3.1.2
DolphinScheduler 3.1.8
DataX 2023
DBApi 4.0.7
Davinci 0.3

试看链接:https://pan.baidu.com/s/1hfQJPpZ77z5qGeJ9FCpqzg?pwd=rson

目录大纲:

├──第1章 大厂技术首选高薪必备:揭开Spark神秘面纱  
|   ├──1-1 每位大数据开发者都需要了解的硬核技能_.mkv  48.37M
|   ├──1-10 面试题.pdf  25.09kb
|   ├──1-11 课外拓展.pdf  28.05kb
|   ├──1-2 本章概览_.mkv  9.06M
|   ├──1-3 Spark产生背景_.mkv  51.53M
|   ├──1-4 Spark是什么_.mkv  63.68M
|   ├──1-5 【重要】Spark能为我们带来什么_.mkv  47.96M
|   ├──1-6 自己语言总结Spark_.mkv  25.28M
|   ├──1-7 【重要】Spark版本选择依据_.mkv  69.82M
|   ├──1-8 Spark与Hadoop多角度对比_.mkv  71.60M
|   └──1-9 作业题.pdf  19.99kb
├──第2章 工欲善其事必先利其器:大数据框架环境部署  
|   ├──2-1 本章概览_.mkv  8.91M
|   ├──2-10 Hive部署及测试_.mkv  84.44M
|   ├──2-11 Spark部署及测试_.mkv  63.23M
|   ├──2-12 【重要】基于IDEA&Maven构建本地开发环境_.mkv  65.97M
|   ├──2-13 作业题.pdf  20.36kb
|   ├──2-2 【重要】服务器选择注意事项_.mkv  14.05M
|   ├──2-3 客户端操作注意事项_.mkv  50.45M
|   ├──2-4 服务器目录规划_.mkv  13.91M
|   ├──2-5 JDK部署_.mkv  41.99M
|   ├──2-6 Scala部署_.mkv  15.63M
|   ├──2-7 【作业】MySQL部署_.mkv  20.13M
|   ├──2-8 HDFS部署及测试_.mkv  97.98M
|   └──2-9 YARN部署及测试_.mkv  42.41M
├──第3章 手把手撸个RDD实战:加强基础为Spark预热  
|   ├──3-1 本章概览_.mkv  19.69M
|   ├──3-10 自定义RDD代码测试_.mkv  39.45M
|   ├──3-11 作业题.pdf  16.99kb
|   ├──3-12 面试题.pdf  22.99kb
|   ├──3-2 快速认识java中的Iterator_.mkv  23.23M
|   ├──3-3 自定义Java Iterator_.mkv  65.47M
|   ├──3-4 自定义Java Iterable_.mkv  34.21M
|   ├──3-5 【重要】Scala中迭代器的使用_.mkv  30.83M
|   ├──3-6 【重要】自定义迭代器读取MySQL中的数据_.mkv  40.59M
|   ├──3-7 统一上下文类封装_.mkv  37.49M
|   ├──3-8 Scala中迭代器的lazy特性_.mkv  37.48M
|   └──3-9 【重要】自定义RDD代码封装及实现_.mkv  72.03M
├──第4章 轻松理解RDD核心本质:结合源码多维度解析  
|   ├──4-1 本章概览_.mkv  8.24M
|   ├──4-10 作业题.pdf  21.96kb
|   ├──4-11 面试题.pdf  21.92kb
|   ├──4-2 学习之前注意事项说明_.mkv  44.28M
|   ├──4-3 【重要】从源码角度理解RDD是什么_.mkv  84.35M
|   ├──4-4 【重要】从源码角度理解RDD的定义_.mkv  30.84M
|   ├──4-5 【重要】从源码角度理解RDD的五大特性_.mkv  107.81M
|   ├──4-6 RDD五大特性在源码中的体现_.mkv  39.70M
|   ├──4-7 RDD五大特性图解总结_.mkv  27.25M
|   ├──4-8 HadoopRDD源码解读_.mkv  59.42M
|   └──4-9 【作业】JdbcRDD源码分析_.mkv  15.62M
├──第5章 快速步入核心编程基础:RDD转换与动作编程  
|   ├──5-1 本章概览_.mkv  17.82M
|   ├──5-10 RDD操作概述_.mkv  32.83M
|   ├──5-11 transformation之map算子_.mkv  72.93M
|   ├──5-12 transformation之flatmap算子_.mkv  45.71M
|   ├──5-13 transformation之mapPartitions算子_.mkv  45.91M
|   ├──5-14 transformation之filter算子_.mkv  62.34M
|   ├──5-15 transformation之sample算子_.mkv  11.53M
|   ├──5-16 transformation之glom算子_.mkv  9.68M
|   ├──5-17 transformation之zip算子_.mkv  29.11M
|   ├──5-18 从一个经典的面试题掌握算子底层的实现原理_.mkv  34.27M
|   ├──5-19 transformation之mapValues算子_.mkv  42.46M
|   ├──5-2 Spark编程核心入口类SparkContext使用注意事项_.mkv  68.33M
|   ├──5-20 transformation之flatMapValues算子_.mkv  40.46M
|   ├──5-21 transformation之keys&values算子_.mkv  15.53M
|   ├──5-22 transformation之keyBy算子_.mkv  17.71M
|   ├──5-23 transformation之reduceByKey算子_.mkv  38.54M
|   ├──5-24 transformation之groupByKey算子_.mkv  23.42M
|   ├──5-25 经典面试题之reduceByKey对比groupByKey_.mkv  60.82M
|   ├──5-26 transformation之groupBy算子_.mkv  38.63M
|   ├──5-27 transformation之sortBy算子_.mkv  14.02M
|   ├──5-28 transformation之sortByKey算子_.mkv  19.14M
|   ├──5-29 transformation之distinct算子_.mkv  31.46M
|   ├──5-3 基于spark-shell脚本再谈SparkContext_.mkv  64.13M
|   ├──5-30 transformation之cogroup算子_.mkv  61.35M
|   ├──5-31 transformation之join算子_.mkv  58.35M
|   ├──5-32 transformation之交并差算子_.mkv  29.63M
|   ├──5-33 action算子之collect_.mkv  30.35M
|   ├──5-34 action算子之foreach_.mkv  31.02M
|   ├──5-35 action算子之foreachPartition_.mkv  39.60M
|   ├──5-36 action算子之取数相关_.mkv  30.02M
|   ├──5-37 action算子之aggregate相关_.mkv  94.55M
|   ├──5-38 action算子之fold&reduce_.mkv  25.62M
|   ├──5-39 算子之countByKey&countByValue_.mkv  31.47M
|   ├──5-4 RDD创建方式之集合_.mkv  46.91M
|   ├──5-40 算子之查看RDD的依赖关系_.mkv  17.94M
|   ├──5-41 【拓展】Java语言开发Spark应用之map_.mkv  75.87M
|   ├──5-42 【拓展】Java语言开发Spark应用之flatMap_.mkv  26.56M
|   ├──5-43 【拓展】Java语言开发Spark应用之filter_.mkv  8.67M
|   ├──5-44 【拓展】Java语言开发Spark应用之词频统计_.mkv  29.39M
|   ├──5-45 作业题.pdf  30.67kb
|   ├──5-46 面试题.pdf  30.26kb
|   ├──5-5 初遇并行度_.mkv  50.84M
|   ├──5-6 自定义类型数据转成RDD_.mkv  20.49M
|   ├──5-7 RDD创建方式之文件系统数据_.mkv  61.35M
|   ├──5-8 【作业】拓展读取文件系统数据_.mkv  11.59M
|   └──5-9 RDD创建方式之MySQL中的表_.mkv  56.38M
├──第6章 智能物业运营系统第一篇:地理位置的解析实战  
|   ├──6-1 本章概览_.mkv  23.68M
|   ├──6-10 使用RDD完成普通的Join操作_.mkv  36.37M
|   ├──6-11 使用RDD完成广播变量的Join操作_.mkv  48.06M
|   ├──6-12 使用广播变量迭代ip解析功能_.mkv  10.88M
|   ├──6-13 【非常重要】使用累加器完成数据质量指标_.mkv  37.70M
|   ├──6-14 累加器在使用过程中注意的坑_.mkv  31.00M
|   ├──6-15 自定义Int类型累加器_.mkv  38.79M
|   ├──6-16 自定义复杂类型累加器_.mkv  63.64M
|   ├──6-17 可视化框架部署_.mkv  54.60M
|   ├──6-18 可视化大屏制作_.mkv  23.72M
|   ├──6-19 全流程打包到服务器上运行_.mkv  39.14M
|   ├──6-2 明确需求_.mkv  32.54M
|   ├──6-20 【扩展】高德地图API的使用_.mkv  28.38M
|   ├──6-21 作业题.pdf  33.41kb
|   ├──6-22 面试题.pdf  28.61kb
|   ├──6-3 架构拓展_.mkv  57.50M
|   ├──6-4 省份维度统计功能开发_.mkv  65.57M
|   ├──6-5 MySQL表及工具类准备_.mkv  30.78M
|   ├──6-6 统计结果入表_.mkv  32.61M
|   ├──6-7 统计结果入表迭代_.mkv  13.99M
|   ├──6-8 【经典面试题】Spark中的闭包_.mkv  46.83M
|   └──6-9 【经典报错】Task not serializable-_.mkv  35.48M
├──第7章 深入理解核心必备进阶:分区器依赖缓存策略  
|   ├──7-1 本章概览_.mkv  16.83M
|   ├──7-10 初遇Spark的缓存_.mkv  31.30M
|   ├──7-11 缓存策略的选择_.mkv  33.17M
|   ├──7-12 【重要】不同缓存策略的测试_.mkv  69.96M
|   ├──7-13 缓存清理_.mkv  14.91M
|   ├──7-14 作业题.pdf  24.22kb
|   ├──7-15 面试题.pdf  23.07kb
|   ├──7-2 分区数调整算子_.mkv  70.37M
|   ├──7-3 Spark中分区器的定义_.mkv  35.63M
|   ├──7-4 自定义分区器在Spark中的使用_.mkv  46.72M
|   ├──7-5 【加强】分区数及分区器加强_.mkv  88.34M
|   ├──7-6 RDD的Lineage特性_.mkv  50.50M
|   ├──7-7 【重要】窄依赖&宽依赖的定义_.mkv  56.35M
|   ├──7-8 【重要】图解依赖及stage切分_.mkv  75.52M
|   └──7-9 ShuffleDependency类定义的参数说明_.mkv  14.86M
├──第8章 架构知其然知其所以然:术语&运行架构&on YARN  
|   ├──8-1 本章概览_.mp4  10.93M
|   ├──8-10 client模式测试_.mp4  60.03M
|   ├──8-11 cluster模式测试_.mp4  39.77M
|   ├──8-12 【重要】两种模式的区别-_.mp4  39.69M
|   ├──8-13 【补充】多节点进程的分布_.mp4  11.01M
|   ├──8-14 作业题.pdf  21.05kb
|   ├──8-15 面试题.pdf  21.82kb
|   ├──8-2 引入_.mp4  24.61M
|   ├──8-3 【重要】核心术语之一_.mp4  110.90M
|   ├──8-4 【重要】核心术语之二_.mp4  94.25M
|   ├──8-5 核心术语总结_.mp4  19.41M
|   ├──8-6 【补充】-DAG图_.mp4  33.78M
|   ├──8-7 运行架构_.mp4  40.80M
|   ├──8-8 YARN重要知识点_.mp4  14.17M
|   └──8-9 Spark on YARN概述_.mp4  44.45M
├──第9章 智能物业运营系统第二篇:大数据应用监控及告警  
|   ├──9-1 本章概览_.mkv  11.31M
|   ├──9-10 邮件发送工具类开发_.mkv  46.76M
|   ├──9-11 【重要】实现自定义监控监听器_.mkv  68.79M
|   ├──9-12 【重要】是否告警开关控制_.mkv  37.24M
|   ├──9-13 【拓展】其他监控系统_.mkv  12.37M
|   ├──9-2 监控在工作中的重要性_.mkv  71.45M
|   ├──9-3 Spark应用程序执行完毕后存在的问题_.mkv  31.10M
|   ├──9-4 为什么要引入历史服务_.mkv  85.81M
|   ├──9-5 HistoryServer部署_.mkv  52.49M
|   ├──9-6 HistoryServer重要参数讲解_.mkv  23.73M
|   ├──9-7 学习如何阅读源码_.mkv  52.00M
|   ├──9-8 如何基于HistoryServer打造自己的监控系统_.mkv  50.43M
|   └──9-9 【重要】打造自己的Spark应用程序监控设计_.mkv  42.40M
├──第10章 高手成长路线之学调优:RDD各种姿势的调优  
|   ├──10-1 本章概览_.mkv  15.00M
|   ├──10-10 case在spark-shell中的使用_.mkv  30.40M
|   ├──10-11 dirname和if在spark-shell中的使用_.mkv  36.97M
|   ├──10-12 spark相关脚本的依赖关系_.mkv  41.37M
|   ├──10-13 Spark作业的资源影响问题_.mkv  65.51M
|   ├──10-14 Spark内存管理宏观认知_.mkv  79.77M
|   ├──10-15 Spark内存管理之SMM_.mkv  43.66M
|   ├──10-16 Spark内存管理之UMM_.mkv  57.80M
|   ├──10-17 Spark内存管理之UMM扩展_.mkv  49.89M
|   ├──10-18 作业题.pdf  28.15kb
|   ├──10-19 面试题.pdf  33.43kb
|   ├──10-2 调优展开的维度_.mkv  20.68M
|   ├──10-3 调优之序列化_.mkv  72.82M
|   ├──10-4 调优之算子的合理选择01_.mkv  27.85M
|   ├──10-5 调优之算子的合理选择02_.mkv  19.05M
|   ├──10-6 调优之算子的合理选择03_.mkv  50.00M
|   ├──10-7 调优之算子的合理选择04_.mkv  57.70M
|   ├──10-8 调优之算子的合理选择05_.mkv  27.36M
|   └──10-9 调优之数据本地性_.mkv  56.20M
├──第11章 智能物业运营系统第三篇:业务数据采集及累计问题  
|   ├──11-1 本章概览_.mkv  17.89M
|   ├──11-10 数据关联Hive表_.mkv  14.06M
|   ├──11-11 实战之需求描述_.mkv  66.41M
|   ├──11-12 实战之数据流向分析_.mkv  28.07M
|   ├──11-13 实战之加载数据到Hive表_.mkv  61.69M
|   ├──11-14 实战之Hive自连接方式分拆实现_.mkv  75.60M
|   ├──11-15 实战之Hive自连接方式完整实现及优化_.mkv  43.94M
|   ├──11-16 实战之Hive窗口函数实现_.mkv  17.37M
|   ├──11-17 实战之使用RDD算子实现_.mkv  59.79M
|   ├──11-18 作业题.pdf  43.62kb
|   ├──11-19 面试题.pdf  33.89kb
|   ├──11-2 数据采集框架介绍_.mkv  27.67M
|   ├──11-3 DataX是什么_.mkv  43.10M
|   ├──11-4 DataX工作原理_.mkv  45.20M
|   ├──11-5 DataX运行流程_.mkv  39.55M
|   ├──11-6 DataX快速入门_.mkv  34.74M
|   ├──11-7 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作_.mkv  90.28M
|   ├──11-8 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作续_.mkv  36.89M
|   └──11-9 使用DataX完成MySQL2HDFS分区的操作_.mkv  29.75M
├──第12章 最热门的AI大模型入门:ChatGPT为工作插上翅膀  
|   ├──12-1 本章概览_.mp4  13.14M
|   ├──12-10 模型演化_.mp4  28.16M
|   ├──12-11 OpenAI Mode详解_.mp4  30.65M
|   ├──12-12 模型价格及Token_.mp4  25.05M
|   ├──12-13 Prompt工程_.mp4  84.51M
|   ├──12-14 【重要】Chat CompletionAPI及多轮对_.mp4  27.31M
|   ├──12-15 【重要】使用ChatGPT助力日常开发的SQL编写_.mp4  27.82M
|   ├──12-16 Open AI开发者大会发布的新功能_.mp4  48.31M
|   ├──12-17 Open AI编程老版本_.mp4  42.99M
|   ├──12-18 Open AI编程新版本_.mp4  31.69M
|   ├──12-19 Assistants API 编程_.mp4  69.20M
|   ├──12-2 认识OpenAI这家公司_.mp4  21.24M
|   ├──12-3 语言模型&大语言模型的趋势_.mp4  18.80M
|   ├──12-4 NLP发展历程_.mp4  38.00M
|   ├──12-5 国内大模型介绍_.mp4  35.67M
|   ├──12-6 【重要】Open AI账号注册_.mp4  42.10M
|   ├──12-7 OpenAI 接口测试_.mp4  40.12M
|   ├──12-8 通过案例演示大模型工作原理_.mp4  62.34M
|   └──12-9 【重要】通过案例知晓大模型的使用场景_.mp4  83.78M
├──第13章 纠正主观上的错误理解:Spark SQL能带来什么  
|   ├──13-1 本章概览_.mkv  17.47M
|   ├──13-10 thriftserver&beeline配合使用_.mkv  33.12M
|   ├──13-11 通过JDBC代码方式访问数据_.mkv  27.79M
|   ├──13-2 为什么要使用SQL_.mkv  42.65M
|   ├──13-3 官方对Spark SQL的定义_.mkv  62.21M
|   ├──13-4 【拓展】数据源操作_.mkv  19.65M
|   ├──13-5 【补充】SQL on Hadoop框架_.mkv  33.26M
|   ├──13-6 【拓展】Spark SQL的愿景_.mkv  53.41M
|   ├──13-7 核心概念_.mkv  52.60M
|   ├──13-8 编程入口点SparkSession_.mkv  43.68M
|   └──13-9 spark-shell&spark-sql访问Hive中的表_.mkv  28.94M
├──第14章 高效快速读写外部数据:Spark SQL外部数据源的使用  
|   ├──14-1 本章概览_.mkv  20.11M
|   ├──14-10 json数据源的写操作_.mkv  23.88M
|   ├──14-11 text数据源的读操作使用_.mkv  35.99M
|   ├──14-12 text数据源的写操作使用_.mkv  36.87M
|   ├──14-13 Parquet数据源的读写操作_.mkv  25.87M
|   ├──14-14 jdbc数据源的读操作使用_.mkv  20.71M
|   ├──14-15 jdbc数据源的读操作配置化使用_.mkv  17.90M
|   ├──14-16 jdbc数据源的写操作最佳实践_.mkv  28.04M
|   ├──14-17 Hive数据源的读写操作最佳实践_.mkv  59.62M
|   ├──14-18 使用SQL的方式使用外部数据源_.mkv  39.07M
|   ├──14-19 外部数据源核心类_.mkv  72.19M
|   ├──14-2 外部数据源的产生背景_.mkv  44.42M
|   ├──14-20 JDBC数据源实现源码分析_.mkv  55.84M
|   ├──14-21 JDBC数据源实现源码Debug分析_.mkv  38.00M
|   ├──14-3 csv数据源的读操作基本使用_.mkv  71.98M
|   ├──14-4 csv数据源的读操作进阶使用_.mkv  52.38M
|   ├──14-5 csv数据源的写操作_.mkv  31.90M
|   ├──14-6 SaveMode的含义_.mkv  36.48M
|   ├──14-7 json数据源的读操作基本使用_.mkv  33.96M
|   ├──14-8 json数据源的读操作进阶使用_.mkv  95.89M
|   └──14-9 json数据源的读操作进阶使用_.mkv  32.93M
├──第15章 快速步入核心编程进阶:DF&DS API编程  
|   ├──15-1 本章概览_.mkv  6.17M
|   ├──15-10 RDD&DF&DS对比_.mkv  52.68M
|   ├──15-11 自定义外部数据源实战之需求分析_.mkv  24.67M
|   ├──15-12 自定义外部数据源实战之主体轮廓开发_.mkv  33.84M
|   ├──15-13 自定义外部数据源实战之开发及测试_.mkv  44.80M
|   ├──15-14 作业题.pdf  30.54kb
|   ├──15-2 基本API编程_.mkv  101.77M
|   ├──15-3 基本API编程之分组聚合函数_.mkv  61.34M
|   ├──15-4 基本API编程之窗口函数_.mkv  31.96M
|   ├──15-5 RDD与DF的转换操作之反射_.mkv  51.77M
|   ├──15-6 RDD与DF的转换操作之编程_.mkv  21.98M
|   ├──15-7 DS操作之RDD转成DS_.mkv  32.81M
|   ├──15-8 DS操作之DF与DS的互操作_.mkv  16.49M
|   └──15-9 扩展之Java类型在API编程中的使用_.mkv  16.54M
├──第16章 透过函数进行二次开发:UDF函数在Spark SQL中的使用  
|   ├──16-1 本章概览_.mkv  6.51M
|   ├──16-10 作业题.pdf  25.64kb
|   ├──16-11 面试题.pdf  24.55kb
|   ├──16-2 SQL on Hadoop框架中的函数说明_.mkv  23.13M
|   ├──16-3 UDF函数在API中的使用_.mkv  60.92M
|   ├──16-4 UDF函数在SQL中的使用_.mkv  26.64M
|   ├──16-5 UDF函数在Spark SQL中使用的扩展_.mkv  52.88M
|   ├──16-6 UDAF函数编程主体轮廓开发_.mkv  62.84M
|   ├──16-7 UDAF函数功能实现及测试_.mkv  79.80M
|   ├──16-8 UDAF函数新版实现_.mkv  37.31M
|   └──16-9 UDTF函数补充说明_.mkv  3.57M
├──第17章 透过使用知晓执行流程:Spark SQL核心执行流程  
|   ├──17-1 课程目录_.mkv  8.10M
|   ├──17-10 新特性之AQE概述_.mkv  24.54M
|   ├──17-11 新特性之AQE分区自动合并功能详解_.mkv  73.69M
|   ├──17-12 新特性之AQEJoin策略调整功能详解_.mkv  43.07M
|   ├──17-13 Spark SQL关于Hints的补充_.mkv  9.33M
|   ├──17-2 Catalog编程_.mkv  73.77M
|   ├──17-3 学习源码的方法论_.mkv  32.14M
|   ├──17-4 通过官方Slide回顾RDD及SparkSQL相关知识_.mkv  34.75M
|   ├──17-5 通过官方Slide讲解Spark SQL框架的执行流程_.mkv  84.24M
|   ├──17-6 通过终端运行方式理解Spark SQL框架的执行流程_.mkv  43.99M
|   ├──17-7 通过代码运行方式理解Spark SQL框架的执行流程_.mkv  32.32M
|   ├──17-8 新特性之动态分区裁剪引入_.mkv  45.06M
|   └──17-9 新特性之动态分区裁剪实现原理_.mkv  38.61M
├──第18章 数据开放服务解决方案:为大数据处理成果赋能  
|   ├──18-1 课程目录_.mkv  8.25M
|   ├──18-10 作业题.pdf  27.82kb
|   ├──18-2 数据服务在大数据平台中的重要地位_.mkv  64.38M
|   ├──18-3 DBAPI概述_.mkv  40.54M
|   ├──18-4 DBAPI部署_.mkv  53.58M
|   ├──18-5 数据源配置_.mkv  14.12M
|   ├──18-6 API配置_.mkv  31.30M
|   ├──18-7 客户端设置_.mkv  20.62M
|   ├──18-8 系统设置及监控_.mkv  19.38M
|   └──18-9 作业及总结_.mkv  28.48M
├──第19章 智能调度系统解决方案:DS在生产上的使用  
|   ├──19-1 课程目录_.mp4  8.29M
|   ├──19-10 任务类型之SQL的使用_.mp4  16.41M
|   ├──19-11 任务类型之HiveCli script的使用_.mp4  15.51M
|   ├──19-12 任务类型之hivecli file的使用_.mp4  15.17M
|   ├──19-13 任务类型之Spark3的使用_.mp4  26.17M
|   ├──19-14 安全中心之租户用户队列_.mp4  21.34M
|   ├──19-15 安全中心之Worker分组及环境_.mp4  19.04M
|   ├──19-16 安全中心之告警_.mp4  26.00M
|   ├──19-2 调度系统在大数据平台中的重要性_.mp4  41.74M
|   ├──19-3 初识DS_.mp4  35.08M
|   ├──19-4 核心名词解释_.mp4  73.10M
|   ├──19-5 Standalone模式部署_.mp4  44.64M
|   ├──19-6 工作流的定义及运行实操_.mp4  56.09M
|   ├──19-7 工作流定时管理_.mp4  20.57M
|   ├──19-8 数据源中心配置_.mp4  12.45M
|   └──19-9 任务类型之shell的使用_.mp4  26.34M
├──第20章 热门数据湖的技能拓展:基于Spark&Iceberg构建数据湖  
|   ├──20-1 课程目录_.mp4  2.30M
|   ├──20-10 动手拓展_.mp4  9.66M
|   ├──20-2 Iceberg简介_.mp4  47.99M
|   ├──20-3 Iceberg特性_.mp4  73.93M
|   ├──20-4 整合Hive准备工作_.mp4  21.11M
|   ├──20-5 整合Hive结合Catalog创建表详解_.mp4  79.13M
|   ├──20-6 Iceberg整合Hive的DDL与DML详解_.mp4  49.16M
|   ├──20-7 Iceberg存储结构_.mp4  78.81M
|   ├──20-8 整合Spark查询元数据信息_.mp4  25.95M
|   └──20-9 整合Spark完成时间线查询及回滚操作_.mp4  43.97M
├──第21章 AI大模型使用进阶:整合SQL在大数据中的使用  
|   ├──21-1 课程目录_.mp4  20.40M
|   ├──21-2 LangChain概述_.mp4  60.11M
|   ├──21-3 LangChain整合OpenAI和Tongyi模型_.mp4  37.29M
|   ├──21-4 LangChain整合SQLDatabaseChain完成SQL的处理_.mp4  58.98M
|   └──21-5 pyspark-ai_.mp4  49.12M
└──第22章 高手成长路线之挖祖坟:Spark核心源码分析(同步追更中)
└──第23章 智能物业运营系统第四篇:以企业级项目要求实战(同步追更中)
└──课程源码

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