视频选集
（174/506）
47 - Scala - 集合 - Set相关集合
07:43
48 - Scala - 集合 - Map相关集合
15:41
49 - Scala - 集合 - 元组
13:34
50 - Scala - 集合 - 常用方法
37:22
51 - Scala - 集合 - 常用方法 - 1
32:30
52 - Scala - 集合 - WordCount考试
29:39
53 - Scala - 集合 - 化简reduce - 1
25:52
54 - Scala - 集合 - 折叠 fold
49:25
55 - Scala - 集合 - 回顾
48:21
56 - Scala - 集合 -模式匹配
54:22
57 - Scala - 集合 -模式匹配 - 1
24:38
58 - Scala - 函数高级内容补充
39:59
59 - Scala - 泛型 - 1
26:30
60 - Scala - 泛型 - 2
12:35
01-数据结构和算法-基本介绍
35:48
02-数据结构和算法-稀疏数组思路分析和代码实现(1)
22:14
03-数据结构和算法-稀疏数组思路分析和代码实现(2)
09:33
04-数据结构和算法-稀疏数组思路分析和代码实现(3)
10:45
05-数据结构和算法-队列思路分析和代码实现(1)
29:23
06-数据结构和算法-队列思路分析和代码实现(2)
12:53
07-数据结构和算法-队列思路分析和代码实现(3)
11:40
08-数据结构和算法-队列思路分析和代码实现(4)
22:23
09-数据结构和算法-队列思路分析和代码实现(5)
09:30
10-数据结构和算法-单链表的内存布局说明
24:47
11-数据结构和算法-单链表实现思路和代码(1)
21:59
12-数据结构和算法-单链表实现思路和代码(2)
13:13
13-数据结构和算法-单链表实现思路和代码(3)-删除
13:21
14-数据结构和算法-单链表实现思路和代码(4)-添加
23:11
15-数据结构和算法-双向链表内存布局
08:33
16-数据结构和算法-双向链表代码实现
16:50
17-数据结构和算法-双向链表小结
12:00
01-Scala数据结构和算法-单向环形链表的介绍和约瑟夫问题的思路
13:53
02-Scala数据结构和算法-小孩从环形链表出圈的思路图解
08:41
03-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题代码实现(1)
13:24
04-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题代码实现(2)
08:23
05-Scala数据结构和算法-栈的基本介绍
13:37
06-Scala数据结构和算法-栈的实现思路分析
04:23
07-Scala数据结构和算法-栈的代码实现和链表实现栈的思路分析
27:29
08-Scala数据结构和算法-栈的应用场景-逆序打印
09:13
09-Scala数据结构和算法-栈的小结
04:31
10-Scala数据结构和算法-递归的原理回顾
17:12
11-Scala数据结构和算法-迷宫回溯的思路分析
11:08
12-Scala数据结构和算法-迷宫回溯代码实现（1）
23:50
13-Scala数据结构和算法-递归回溯的小结
24:46
14-Scala数据结构和算法-哈希表的基本介绍和原理
06:21
15-Scala数据结构和算法-分析了哈希表的实现步骤图解
10:05
16-Scala数据结构和算法-哈希表的代码实现
29:31
17-Scala数据结构和算法-哈希表的小结
02:30
01 - Spark - 介绍
36:16
02 - Spark - 简要说明
03:58
03 - Spark - 2个重要的角色
04:58
04 - Spark - 软件安装 & 使用
13:11
05 - Spark - WordCount思路
16:17
06 - Spark - WordCount实现
16:28
07 - Spark - WordCount代码分析
10:18
08 - Spark - 使用IEDA开发工具开发WordCount
19:49
09 - Spark - 将Spark程序部署到yarn中执行
14:08
10 - Spark - Yarn部署Spark流程图
15:49
11 - Spark - 将开发的程序打包到正式环境中运行
11:36
12 - Spark - 本地环境调试
01:10
13 - Spark - 独立部署方式
11:29
14 - Spark - 独立部署历史服务
20:30
15 - Spark - 基本补充
07:39
16 - Spark - Java IO 回顾
22:13
17 - Spark - RDD的简介
14:07
18 - Spark - RDD的说明
08:57
19 - Spark - RDD的属性 & 特点
17:27
20 - Spark - RDD的创建（内存 & 外部存储）
12:06
21 - Spark - RDD的分区
21:31
22 - Spark - map算子
25:30
23 - Spark - mapPartitions算子
20:45
24 - Spark - mapPartitionsWithIndex算子
08:55
25 - Spark - Driver & Executor的关系
12:11
26 - Spark - flatMap算子
04:53
27 - Spark - glom算子
11:00
28 - Spark - groupBy & filter算子
06:10
29 - Spark - sample算子
17:43
30 - Spark - distinct算子
20:38
31 - Spark - coalesce算子
05:47
32 - Spark - 算子回顾
47:14
33 - Spark - repartition & sortBy算子
10:12
34 - Spark - 双Value类型交互
09:41
35 - Spark - k-v算子 - partitionBy
16:37
36 - Spark - k-v算子 - groupBykey
07:36
37 - Spark - k-v算子 - reduceBykey
08:44
38 - Spark - k-v算子 - aggregateBykey
25:42
39 - Spark - k-v算子 - foldByKey & combineByKey
43:30
40 - Spark - k-v算子 - sortByKey & mapValues & join & cogroup
23:42
41 - Spark - k-v算子 - 案例分析
15:53
42 - Spark - 行动算子 - （1 - 6）
05:46
43 - Spark - 行动算子 - （7 - 8）
06:18
44 - Spark - 行动算子 - （9 - 11）
03:40
45 - Spark - 行动算子 - （12 - 13）
08:47
46 - Spark - Task执行序列化问题
12:21
47 - Spark - Task执行序列化问题 -1
04:15
48 - Spark - RDD依赖关系
28:16
49 - Spark - RDD 阶段，任务，DAG之间的关系
21:14
50 - Spark - RDD缓存 & 检查点
26:57
51 - Spark - RDD分区器
15:45
52 - Spark - RDD保存和读取
06:48
53 - Spark - RDD操作Mysql
27:01
54 - Spark - RDD操作Hbase
22:19
55 - Spark - 累加器
32:47
56 - Spark - 广播变量
02:29
57 - Spark - 总结 - 1
53:55
58 - Spark - 总结 - 2
20:20
59 - Spark - 总结 - 3
07:15
60 - SparkSQL - 介绍
07:47
61 - SparkSQL - 说明
05:40
62 - SparkSQL - RDD DataSet DataFrame
16:01
63 - SparkSQL - DataFrame的基本操作
29:16
64 - SparkSQL - DataSet的基本操作
31:37
65 - SparkSQL - 采用IDEA开发SparkSQL程序
25:58
66 - SparkSQL - 采用IDEA开发SparkSQL程序 - 1
05:44
67 - SparkSQL - 自定义用户聚合函数（弱类型）
29:07
68 - SparkSQL - 自定义用户聚合函数（强类型）
17:33
69 - SparkSQL - 课程内容回顾
11:32
70 - SparkSQL - 不同数据源的读取 & 保存
38:43
71 - SparkSQL - 实战的业务介绍
07:28
72 - SparkStreaming - 介绍
21:06
73 - SparkStreaming - WordCount
23:57
74 - SparkStreaming - 数据源采集数据
29:08
75 - SparkStreaming - 从kafka中采集数据进行消费
17:53
76 - SparkStreaming - 有状态的数据转换
21:46
77 - SparkStreaming - 窗口函数介绍
12:28
78 - SparkStreaming - 窗口函数应用
14:25
79 - SparkStreaming - 其他操作
16:57
01 - Spark内核 - 源码 - 部署流程
54:44
02 - Spark内核 - 源码 - 部署流程 - 1
47:10
03 - Spark内核 - Yarn Cluster部署流程
13:05
04 - Spark内核 - 组件通信介绍
15:49
05 - Spark内核 - 组件通信源码描述
27:59
06 - Spark内核 - 任务划分，调度，执行
38:40
07 - Spark内核 - 任务划分，调度，执行 - 1
24:53
08 - Spark内核 - Shuffle解析
25:24
09 - Spark内核 - Shuffle解析 - 1
22:32
10 - Spark内核 - 内存管理
43:45
11 - Spark内核 - 核心对象
28:04
01_尚硅谷_大数据框架回顾01
31:20
02_尚硅谷_大数据框架回顾02
56:01
03_尚硅谷_大数据企业应用
36:52
04_尚硅谷_项目介绍与数据源解析
34:05
05_尚硅谷_项目需求解析
15:33
06_尚硅谷_项目框架介绍与mock模块解析
22:57
07_尚硅谷_Common模块解析
16:13
08_尚硅谷_需求一_需求解析
19:34
09_尚硅谷_需求一_代码编写01_数据获取与聚合
21:15
10_尚硅谷_需求一_代码编写02_聚合信息获取
22:13
11_尚硅谷_需求一_代码编写03_数据过滤与自定义累加器
44:08
12_尚硅谷_需求一_代码编写04_累加器更新
35:08
13_尚硅谷_需求一_代码编写05_占比计算与统计数据入库
14:47
14_尚硅谷_需求二_需求解析
12:56
15_尚硅谷_需求二_代码编写01_解决数量问题
18:05
16_尚硅谷_需求二_代码编写02_随机索引生成
17:15
17_尚硅谷_需求二_代码编写03_随机抽取并写入数据库
12:59
18_尚硅谷_需求二_需求总结
03:50
19_尚硅谷_需求三_需求解析
12:37
20_尚硅谷_需求三_代码编写01_品类提取
13:20
21_尚硅谷_需求三_代码编写02_点击、下单、付款次数统计
07:14
22_尚硅谷_需求三_代码编写03_Top10热门品类获取
32:02
23_尚硅谷_需求四_需求分析
04:24
24_尚硅谷_需求四_代码编写01_结构转换
21:52
25_尚硅谷_需求四_代码编写02_Top10Session统计
12:47
26_尚硅谷_需求三与需求四总结
09:40
27_尚硅谷_需求五_需求解析
16:18
28_尚硅谷_需求五_代码编写01_数据准备
14:41
29_尚硅谷_需求五_代码编写02_页面切片个数统计
16:37
30_尚硅谷_需求五_代码编写03_页面单跳转化率统计
11:17
31_尚硅谷_需求五总结
07:04
32_尚硅谷_需求六_需求分析
14:03
33_尚硅谷_需求六_代码编写01_基础数据准备
16:27
34_尚硅谷_需求六_代码编写02_UDAF函数的实现
21:49
35_尚硅谷_需求六_代码编写03_Top3商品统计
34:03
36_尚硅谷_需求六总结
05:00
37_尚硅谷_实时需求模块前置代码编写
26:42
38_尚硅谷_实时数据的初步处理
13:50
39_尚硅谷_数据生成与数据消费测试
09:59
40_尚硅谷_需求七_需求解析
02:17
41_尚硅谷_需求七_代码编写
26:49
42_尚硅谷_需求八_需求解析
03:13
43_尚硅谷_需求八_代码编写
21:36
44_尚硅谷_需求九_需求解析与代码编写
31:05
45_尚硅谷_实时统计模块阶段总结
02:38
46_尚硅谷_需求十_需求解析与代码编写
14:16
47_尚硅谷_需求十总结
01:27
1、实时框架
01:01:10
2、框架搭建
47:46
3、日志保存
35:41
4、日志服务器集群
41:51
5、NGINX
31:25
1、消费kafka
52:41
2、利用redis进行去重
25:01
3、es安装说明
29:13
4、es保存
44:59
5、es保存2
15:59
6、es 查询总数
33:43
7、es查询分时
27:21
1、canal简介
46:35
2、canal客户端代码
44:42
3、发送kafka
11:26
4、查询es接口
49:22
5、查询es接口2+kibana
18:14
1、hive导出到es
54:50
2、查询es部分
46:36
3、查询es部分2
14:26
4、查询es部分3
36:49
5、sql面试
31:21
1、flink简介
48:22
2、flink部署
42:26
3、flink相关运行机制
23:55
4、flink-api1
47:47
5、flink-api2
42:45
6、flink-api3
50:35
1_项目介绍
01:31:47
2_代码框架
23:55
3_实时热门商品统计_1
51:35
4_实时热门商品统计_2
18:08
1_替换kafka源
19:13
2_实时流量统计
48:19
3_恶意登录检测
28:33
1_恶意登录监控CEP实现
29:14
2_订单支付监控CEP实现
33:51
01_企业开发流程介绍和大数据架构
46:07
02_需求分析
01:05:02
03_单层flume采集
30:42
04_双层flume采集
13:49
05_数据生成模块
32:46
01_数据清洗，远程debug调试
36:07
02_指标统计1
55:22
03_指标统计2-6
57:08
01_需求流程分析
39:02
02_准备工作
11:15
03_实时统计新增vip数量
49:16
04_订单行为异常用户及时运营
53:27
01_用户画像
01:30:52
1_课程提要
20:20
2_volatile是什么
05:58
3_JMM内存模型之可见性
20:36
4_可见性代码验证说明
16:46
5_volatile不保证原子性
17:27
6_volatile不保证原子理论解释
16:00
7_valatile不保证原子性问题解决
10:17
8_volatile指令重排案例1
15:34
9_volatile指令重排案例2
13:23
10_单例模式在多线程环境下可能存在安全问题
09:05
11_单例模式volatile分析
18:05
12_CAS是什么
19:14
13_CAS底层原理1
26:48
15_CAS缺点
05:29
16_ABA问题
11:39
17_AtomicReference原子引用
09:29
18_AtomicStampedReference版本号原子引用
04:58
19_ABA问题的解决
21:52
20_集合类不安全之并发修改异常
24:59
21_集合类不安全之写时复制
20:02
22_集合类不安全之Set
09:07
23_集合类不安全之Map
03:37
24_TransferValue小练习
14:06
25_Java锁之公平和非公平锁
13:01
26_Java锁之可重入锁和递归锁理论知识
08:58
27_java锁之可重入锁和递归锁代码验证
23:25
28_java锁之自旋锁理论知识
10:38
29_java锁之自旋锁代码验证
16:54
30_Java锁之读写锁理论知识
08:52
33_CydicBarrierDemo
09:06
34_SemaphoreDemo
12:42
35_阻塞队列理论
05:13
36_阻塞队列接口和实现类
19:53
37_阻塞队列api之抛出异常
06:24
38_阻塞队列api之返回布尔值组
03:07
39_阻塞队列api之阻塞和超时控制
06:24
40_阻塞队列之同步SynchronousQueue队列
06:41
41_线程通信之生产者消费者传统版
20:42
42_Synchronized和Lock有什么区别
13:42
43_锁绑定多个条件Condition
12:29
44_线程通信之生产者消费者阻塞队列版
26:35
45_Callable接口
40:22
46_线程池使用及优势
10:38
47_线程池3个常用方式
21:55
48_线程池7大参数入门简介
06:33
49_线程池7大参数深入介绍
27:40
50_线程池底层工作原理
13:13
51_线程池的4种拒绝策略理论简介
04:30
52_线程池实际中使用哪一个
06:46
53_线程池的手写改造和拒绝策略
14:04
54_线程池配置合理线程数
08:08
55_死锁编码及定位分析
20:17
56_JVMGC下半场技术加强说明和前提知识要求
03:34
57_JVMGC快速回顾复习串讲
09:15
58_谈谈你对GCRoots的理解
17:46
59_JVM的标配参数和X参数
06:04
60_JVM的XX参数之布尔类型
11:06
61_JVM的XX参数设值类型
08:30
62_JVM的XX参数之XmsXmx坑题
05:33
63_JVM盘点家底查看初始默认值
08:39
64_JVM盘点家底查看修改变更值
13:55
65_堆内存初始大小快速复习
04:32
66_常用基础参数栈内存Xss讲解
09:57
67_常用基础参数元空间MetaspaceSize
10:34
68_常用基础参数PrintCDetails回收前后对比讲解
10:59
69_常用基础参数SurvivorRation讲解
06:51
70_常用基础参数NewRation
07:06
71_常用基础参数MaxTenuringThreshold
06:14
72_强引用Reference
06:19
73_软引用SoftReference
08:36
74_偌引用WeakReferen
05:27
75_软引用和弱引用的适用场景
04:58
76_WeakHashMap案例演示和解析
11:39
77_虚引用简介
05:33
78_RefeenceQueue引用队列介绍
04:41
79_虚引用PhantomReference
06:08
80_GCRoots和四大引用小总结
03:14
81_SOFE之StackOverflowError
08:36
82_OOM之Java heap space
04:15
83_OOM之GC overhead linit exceeded
10:10
84_OOM之Direct buffer memory
14:25
85_OMM之unabe to create new native thread故障演示
13:35
86_OOM之unable to create new native thread上限调整
03:54
87_OOM之Metaspace
10:27
88_垃圾收集器回收种类
05:07
89_串行并行并发G1四大垃圾回收方式
11:28
90_如何查看默认的垃圾收集器
08:38
91_JVM默认的垃圾收集器有哪些
06:53
92_GC之7大垃圾收集器概述
07:31
93_GC之约定参数说明
04:59
94_GC之Serial收集器
08:13
95_GC之ParNew收集器
07:30
96_GC之Parallel收集器
08:40
97_GC之ParalelOld收集器
05:07
98_GC之CMS收集器
15:11
99_GC之SerialOld收集器
06:21
100_GC之如何选择垃圾收集器
04:27
101_GC之G1收集器
16:08
102_GC之G1底层原理
10:22
103_GC之G1参数配置和CMS的比较
06:55
104_JVMGC结合SpringBoot微服务优化简介
12:09
105_LInux命令之top
05:53
106_Linux之cpu查看vmstat
04:06
107_Linux之cpu查看pidstat
02:55
108_Linux之内存查看ferr和pidstas
03:00
109_Linux之硬盘查看df
00:59
110_Linux之磁盘IO查看iostat和pidstat
03:38
111_Linux之网络IO查看ifstat
02:21
112_CPU占用过高的定位分析思路
09:40
113_GitH骚操作之开启
14:13
114_Github骚操作之常用词
04:36
115_Github骚操作之in限制搜索
07:00
116_Github骚操作之star和fork范围搜索
10:51
117_Github骚操作之awesome
04:23
118_Github骚操作之#L数字
04:34
119_Github骚操作之T搜索
04:48
120_Github骚操作之搜索区域活跃用户
03:03
01_面试题整体介绍
04:50
02_面试说明
19:21
03_项目架构
20:51
04_linux、hadoop、zk面试题
20:05
05_flume、kafka、sqoop、hive面试题
24:55
06_数仓业务讲解
28:35
01_尚硅谷_数仓项目介绍
09:34
02_尚硅谷_数仓采集_用户行为采集课程介绍
03:20
03_尚硅谷_数仓采集_数仓的概念
15:27
04_尚硅谷_数仓采集_项目需求
04:18
05_尚硅谷_数仓采集_项目技术选型
08:43
06_尚硅谷_数仓采集_系统数据流程设计
12:35
07_尚硅谷_数仓采集_框架版本选型
04:50
08_尚硅谷_数仓采集_框架版本具体型号
05:29
09_尚硅谷_数仓采集_服务器选型
09:08
10_尚硅谷_数仓采集_集群资源规划设计
06:35
11_尚硅谷_数仓采集_测试集群服务器规划
12:42
12_尚硅谷_数仓采集_埋点数据基本格式
14:06
13_尚硅谷_数仓采集_事件日志数据（上）
07:16
14_尚硅谷_数仓采集_事件日志数据（下）
13:27
15_尚硅谷_数仓采集_日志生成代码编写
28:14
16_尚硅谷_数仓采集_Logback日志打印控制
07:06
17_尚硅谷_数仓采集_服务器准备
11:18
18_尚硅谷_数仓采集_Hadoop安装
23:42
19_尚硅谷_数仓采集_项目经验之HDFS多目录配置
02:54
20_尚硅谷_数仓采集_项目经验之支持LZO压缩配置
05:21
21_尚硅谷_数仓采集_项目经验之基准测试
09:39
22_尚硅谷_数仓采集_项目经验之HDFS参数调优
08:04
23_尚硅谷_数仓采集_Zookeeper安装
06:20
24_尚硅谷_数仓采集_项目经验之ZK集群启动停止脚本
09:15
25_尚硅谷_数仓采集_生成测试日志
06:34
26_尚硅谷_数仓采集_集群日志生成启动脚本
02:03
27_尚硅谷_数仓采集_集群时间同步修改脚本
06:40
28_尚硅谷_数仓采集_集群所有进程查看脚本
02:08
29_尚硅谷_数仓采集_每日回顾
16:16
30_尚硅谷_数仓采集_日志采集Flume安装
07:06
31_尚硅谷_数仓采集_Flume组件及配置
09:20
32_尚硅谷_数仓采集_日志采集Flume配置分析
11:25
33_尚硅谷_数仓采集_ETL拦截器
26:58
34_尚硅谷_数仓采集_分类型拦截器
11:16
35_尚硅谷_数仓采集_日志采集Flume启动停止脚本
16:16
36_尚硅谷_数仓采集_Kafka集群安装
07:05
37_尚硅谷_数仓采集_Kafka集群启动停止脚本
12:07
38_尚硅谷_数仓采集_Kafka Manager安装及脚本
09:23
39_尚硅谷_数仓采集_项目经验之Kafka压力测试
11:30
40_尚硅谷_数仓采集_项目经验之Kafka机器数量计算
04:02
41_尚硅谷_数仓采集_消费Kafka数据Flume
24:00
42_尚硅谷_数仓采集_项目经验之Flume内存优化
02:39
43_尚硅谷_数仓采集_项目经验之Flume组件
07:10
44_尚硅谷_数仓采集_采集通道启动停止脚本
19:29
45_尚硅谷_数仓采集_调试经验
03:03
46_尚硅谷_数仓采集_面试题（Linux、Shell、Hadoop）
35:47
47_尚硅谷_数仓采集_面试题（Flume、Kafka）
22:45
48_尚硅谷_用户行为数仓_每日回顾
38:32
49_尚硅谷_用户行为数仓_用户行为数仓课程介绍
03:51
50_尚硅谷_用户行为数仓_为什么要分层
08:26
51_尚硅谷_用户行为数仓_数仓分层
09:13
52_尚硅谷_用户行为数仓_数据集市与数据仓库概念
02:27
53_尚硅谷_用户行为数仓_数仓命名规范
01:13
54_尚硅谷_用户行为数仓_Hive&MySQL安装
15:45
55_尚硅谷_用户行为数仓_Hive运行引擎Tez
17:45
56_尚硅谷_用户行为数仓_项目经验之元数据备份
03:08
57_尚硅谷_用户行为数仓_ODS层启动日志和事件日志表创建
18:26
58_尚硅谷_用户行为数仓_ODS层加载数据脚本
14:02
59_尚硅谷_用户行为数仓_DWD层启动日志建表及导入数据
29:45
60_ 尚硅谷_用户行为数仓_DWD层启动表加载数据脚本
07:39
61_尚硅谷_用户行为数仓_DWD层事件基础明细表创建
10:19
62_尚硅谷_用户行为数仓_自定义UDF函数（解析公共字段）
22:03
63_尚硅谷_用户行为数仓_自定义UDTF函数（解析事件日志基础明细表）
34:06
64_尚硅谷_用户行为数仓_DWD层数据解析脚本
06:58
65_尚硅谷_用户行为数仓_DWD层事件表加载数据脚本
21:22
66_尚硅谷_用户行为数仓_今日回顾
10:43
67_尚硅谷_用户行为数仓_业务术语
13:50
68_尚硅谷_用户行为数仓_日期的系统函数
14:55
69_尚硅谷_用户行为数仓_每日活跃设备明细
12:59
70_尚硅谷_用户行为数仓_每周活跃设备明细
12:07
71_尚硅谷_用户行为数仓_每月活跃设备明细
06:44
72_尚硅谷_用户行为数仓_DWS层加载数据脚本
03:51
73_尚硅谷_用户行为数仓_需求一：ADS层日活、周活、月活用户数
18:09
74_尚硅谷_用户行为数仓_每日新增设备明细表
09:25
75_尚硅谷_用户行为数仓_需求二：ADS层每日新增设备表
03:35
76_尚硅谷_用户行为数仓_用户留存分析
11:01
77_尚硅谷_用户行为数仓_1、2、3、n日留存用户明细
12:46
78_尚硅谷_用户行为数仓_需求三：ADS层留存用户和留存比率
12:42
79_尚硅谷_用户行为数仓_新数据准备
22:05
80_尚硅谷_用户行为数仓_需求四：沉默用户
12:35
81_尚硅谷_用户行为数仓_需求五：本周回流用户数
18:44
82_尚硅谷_用户行为数仓_需求六：流失用户
06:14
83_尚硅谷_用户行为数仓_需求七：最近连续3周活跃用户数
09:01
84_尚硅谷_用户行为数仓_需求八：最近七天内连续三天活跃用户数
20:00
85_尚硅谷_用户行为数仓_用户行为数仓业务总结
13:42
86_尚硅谷_用户行为数仓_Hive企业面试题总结
12:49
87_尚硅谷_业务数仓_业务数仓课程介绍
06:36
88_尚硅谷_业务数仓_电商业务与数据结构简介
16:54
89_尚硅谷_业务数仓_表的分类
06:28
90_尚硅谷_业务数仓_同步策略
08:26
91_尚硅谷_业务数仓_范式理论
14:16
92_尚硅谷_业务数仓_雪花模型、星型模型和星座模型
07:24
93_尚硅谷_业务数仓_配置Hadoop支持Snappy压缩
03:12
94_尚硅谷_业务数仓_业务数据生成
11:20
95_尚硅谷_业务数仓_Sqoop安装及参数
07:15
96_尚硅谷_业务数仓_Sqoop导入数据
14:26
97_尚硅谷_业务数仓_ODS层建表及数据导入
07:52
98_尚硅谷_业务数仓_DWD层建表及导入数据
13:00
99_尚硅谷_业务数仓_需求讲解
08:38
100_尚硅谷_业务数仓_DWS层之用户行为宽表
21:25
101_尚硅谷_业务数仓_需求九：GMV成交总额
10:22
102_尚硅谷_业务数仓_需求十：ADS层之新增用户占日活跃用户比率
10:18
103_尚硅谷_业务数仓_需求十一：ADS层之用户行为漏斗分析
12:59
104_尚硅谷_业务数仓_用户购买商品明细表（宽表）
22:51
105_尚硅谷_业务数仓_需求十二：ADS层品牌复购率
14:15
106_尚硅谷_业务数仓_需求十三：求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行(学生分享)
27:10
107_尚硅谷_业务数仓_数据可视化
26:38
108_尚硅谷_业务数仓_Azkaban安装
14:48
109_尚硅谷_业务数仓_GMV指标获取的全调度流程
16:24
110_尚硅谷_业务数仓_拉链表理论
13:06
111_尚硅谷_业务数仓_拉链表制作
29:15
112_尚硅谷_业务数仓_业务数仓项目总结
24:38
113_尚硅谷_业务数仓_即席数仓课程介绍
01:25
114_尚硅谷_即席数仓_Presto简介
10:21
115_尚硅谷_即席数仓_Presto安装及使用
22:14
116_尚硅谷_即席数仓_Presto优化
05:52
117_尚硅谷_即席数仓_Druid概念、特点、场景
07:41
118_尚硅谷_即席数仓_Druid对比其他框架
06:52
119_尚硅谷_即席数仓_Druid框架原理
11:25
120_尚硅谷_即席数仓_Druid数据结构
05:06
121_尚硅谷_即席数仓_Druid安装
14:51
122_尚硅谷_面试题_总体架构
18:55
123_尚硅谷_面试题_技术框架
41:23
124_尚硅谷_面试题_用户行为、业务数据、即席查询
22:01
125_尚硅谷_面试题_开发经验
36:56
126_尚硅谷_CDH数仓_课程介绍
03:29
127_尚硅谷_CDH数仓_CM简介及架构
04:09
128_尚硅谷_CDH数仓_CM安装环境准备
20:05
129_尚硅谷_CDH数仓_CM、Hadoop、Zookeeper安装
30:05
130_尚硅谷_CDH数仓_采集Flume的安装
06:18
131_尚硅谷_CDH数仓_Kafka安装
07:49
132_尚硅谷_CDH数仓_测试Flume和Kafka安装
03:55
133_尚硅谷_CDH数仓_消费Flume配置完成
03:26
134_尚硅谷_CDH数仓_Hive、Oozie、Hue安装
09:51
135_尚硅谷_CDH数仓_用户行为数仓ODS层导数据
03:30
136_尚硅谷_CDH数仓_用户行为数仓完结
09:23
137_尚硅谷_CDH数仓_业务数据生成
03:09
138_尚硅谷_CDH数仓_业务数仓完结
15:38
139_尚硅谷_CDH数仓_Oozie执行前准备
06:35
140_尚硅谷_CDH数仓_Oozie任务编写及运行
10:25
141_尚硅谷_CDH数仓_即席查询数仓搭建Impala
05:25
142_尚硅谷_CDH数仓_Spark安装及总结
06:00
第1题
12:51
第2题1问
08:31
第2题2问
16:13
第3题
12:55
第5题1
26:31
第5题2
10:19
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