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BAT專家面試輔導(dǎo)

1.大數(shù)據(jù)核心基礎(chǔ)課程
JavaSE編程基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)庫從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)常用數(shù)據(jù)格式解析
快速上手Linux常用命令與常用環(huán)境部署Docker+Kubernetes從入門到進(jìn)階項(xiàng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法解析
2.Hadoop生態(tài)圈核心技術(shù)進(jìn)階Nosql概述和理論
數(shù)據(jù)同步實(shí)戰(zhàn)(Flume,Sqoop,canal,FlinkcDc)zookeeper從應(yīng)用到源碼分析
Hbase從應(yīng)用到源碼分析
大型生產(chǎn)級數(shù)據(jù)倉庫從理論到實(shí)戰(zhàn)
3.實(shí)時流全棧開發(fā)
Kafka從應(yīng)用發(fā)到源碼解析Kafka生產(chǎn)環(huán)境調(diào)優(yōu)
Flink API解析
Flink狀態(tài)管理
Flink故障-容錯-恢復(fù)
Flink Table&SQL的流批一體化詳解Flink CDC實(shí)時數(shù)據(jù)捕獲
Flink CEP動態(tài)規(guī)則開發(fā)
4.Hadoop生態(tài)圈核心技術(shù)大數(shù)據(jù)概況及Hadoop環(huán)境構(gòu)建企業(yè)級CDH大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建企業(yè)級HDP大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建
MapReduce編程模型基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)
Hive數(shù)據(jù)倉庫入門到海量日志數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)
5.Spark全棧開發(fā)
Scala編程基礎(chǔ)spark基礎(chǔ)及架構(gòu)Spark分布式計算原理SparkSQL精華與實(shí)戰(zhàn)Sparkstreaming性能優(yōu)化Spark生產(chǎn)性能優(yōu)化
6.數(shù)據(jù)湖技術(shù)和主流OLAP引擎
數(shù)據(jù)湖架構(gòu)設(shè)計與實(shí)踐基本理論基于Apache Hudi數(shù)據(jù)湖框架講解基于Delta Lake的數(shù)據(jù)湖框架講解基于Apache lceberg的數(shù)據(jù)湖框架講解FlinkCDC+Hudi實(shí)時數(shù)據(jù)入湖方案剖析clickhouse入門到實(shí)戰(zhàn)開發(fā)
Doris入門到實(shí)戰(zhàn)開發(fā)
keylin入門到實(shí)戰(zhàn)開發(fā)
7.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)+場景化解決方案
Flink實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
基于Flink的實(shí)時監(jiān)控預(yù)警項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)Flink實(shí)時數(shù)據(jù)打?qū)掜?xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
用戶畫像項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)開發(fā)
數(shù)據(jù)湖項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)開發(fā)持續(xù)更新.….
8.Flink Contribute必備
運(yùn)行時核心組件源碼剖析DAG轉(zhuǎn)換流程源碼剖析
Flink transformation源碼分析Flink二階段提交源碼分析checkpoint內(nèi)核實(shí)現(xiàn)原理剖析Flink Connector源碼解析Flink Table&SQL源碼分析持續(xù)更新..

線上學(xué)習(xí)
9大階段、6個月的科學(xué)訓(xùn)練(課程回放永久有效)
海量資料
海量資料隨堂提供深入回顧和拓展
實(shí)戰(zhàn)拓展
真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、開拓思維方式和眼界
源碼開放
全套上限標(biāo)準(zhǔn)的項(xiàng)目代碼免費(fèi)贈送
陪伴學(xué)習(xí)
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