让你的项目能力脱颖而出尚硅谷Spark项目+大数据之实时项目+大数据在线教育课程

大数据就业办项目主要针对有扎实基础功底的同学们，帮助同学们快速的积累项目经验，提高实战操作的能力，快速上手实战性更强的项目。

===============课程目录===============

├─大数据就业相关.rar
(1)\大数据之Spark
(2)\大数据之实时项目
(3)\在线教育实战项目
(4)\就业答疑
(5)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频
(6)\502_尚硅谷大数据之Spark\资料
├─spark-2.1.1.zip
├─复习.xmind
├─尚硅谷大数据技术之spark内核和性能调优.docx
(7)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频
├─repo.zip
├─正则表达式.mp4
(8)\503_尚硅谷大数据之实时项目\资料
├─04_gmall.rar
├─dw-chart.zip
(9)\701_在线教育实战项目\1.笔记
├─尚硅谷大数据项目实战之在线教育（01数仓需求）.doc
├─尚硅谷大数据项目实战之在线教育（02数仓实现）.doc
├─尚硅谷大数据项目实战之在线教育（03实时需求）.doc
├─尚硅谷大数据项目实战之在线教育（04实时实现）.doc
(10)\701_在线教育实战项目\2.资料
├─流程图1.png
├─流程图2.png
├─项目总结.txt
(11)\701_在线教育实战项目\3.代码
(12)\701_在线教育实战项目\4.视频
(13)\就业答疑\就业答疑第1次
├─深圳0830就业答疑第1次.mp4
├─深圳190830就业答疑第1次.txt
(14)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频\spark_Day11_上午
├─01_通讯架构的回顾.mp4
├─02_master的启动流程.mp4
├─03_rpc的工作机制.mp4
├─04_worker的启动流程.mp4
├─05_woker启动流程2.mp4
├─06_yarn-cluster提交流程框图.mp4
(15)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频\spark_Day11_下午
├─07_spark_submit进程.mp4
├─08_client的源码1.mp4
├─09_spark_submit进程结束.mp4
├─10_am启动流程1.mp4
├─11_am启动流程结束.mp4
├─12_yarn-cluster的提交流程结束.mp4
├─13_yarn-client提交框图.mp4
(16)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频\spark_Day12_上午；目录中文件数:8个
├─01_昨日内容回顾.mp4
├─02_client模式启动源码1.mp4
├─03_封装指令去启动 ExecutorLauncher.mp4
├─04_yarn-client模式提交流程的结束.mp4
├─05_standalone模式运行机制.mp4
├─06_stage级别调度.mp4
├─07_dag级别的调度.mp4
├─08_task调度.mp4
(17)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频\spark_Day12_下午；目录中文件数:14个
├─09_task调度算法.mp4
├─10_hashShuffle.mp4
├─11_hashShuffle2.mp4
├─12_sortshuffle原理.mp4
├─13_bypasssortshuffle原理.mp4
├─14_静态内存管理.mp4
├─15_统一内存管理.mp4
├─16_内存管理结束.mp4
├─17_最优资源配置.mp4
├─18_RDD优化.mp4
├─19_调节本地化等待时间.mp4
├─20_算子调优.mp4
├─21_shuffle调优.mp4
├─22_jvm调优.mp4
(18)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频\复习_上午；目录中文件数:11个
├─01_scala复习要点.mp4
├─02_基础知识的复习.mp4
├─03_基础知识复习2.mp4
├─04_基础知识复习3.mp4
├─05_函数式的复习1.mp4
├─06_名调用和值调用.mp4
├─07_面向对象复习.mp4
├─08_面向对象复习2.mp4
├─09_高阶函数.mp4
├─10_隐式转换.mp4
├─11_模式匹配中的变量和常量.mp4
(19)\502_尚硅谷大数据之Spark\视频\复习_下午
├─12_模式匹配复习2.mp4
├─13_classTag.mp4
├─14_逆变和协变.mp4
├─15_sparkCore的复习.mp4
├─16_spark_sql复习.mp4
├─17_spark_steaming的复习.mp4
├─18_内核复习.mp4
(20)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day01_上午；目录中文件数:8个
├─01_数据倾斜.mp4
├─02_map join.mp4
├─03_常见问题1.mp4
├─04_常见问题2.mp4
├─05_05_实时项目的整体介绍.mp4
├─06_离线处理架构.mp4
├─07_实时数据处理架构.mp4
├─08_需求介绍.mp4
(21)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day01_下午
├─09_创建父项目.mp4
├─10_模拟数据模块.mp4
├─11_搭建springBoot服务器.mp4
├─12_日志使用log4j落盘.mp4
├─13_向kafka写入数据.mp4
├─14_实时当日总结.mp4
(22)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day02_上午
├─01_复习.mp4
├─02_把springboot服务器部署到linux.mp4
├─03_nginx介绍.mp4
├─04_安装nginx.mp4
├─05_nginx配置.mp4
├─06_bug的解决.mp4
├─07_日志服务器的群起脚本.mp4
(23)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day02_下午；目录中文件数:8个
├─08_上午可能出现的问题.mp4
├─09_读取配置文件的工具类.mp4
├─10_消费kafka的数据.mp4
├─11_封装kafka数据为StartupLog.mp4
├─12_日活数据的去重.mp4
├─13_整个的去重完成.mp4
├─14_phoenix简单回顾.mp4
├─15_保存数据集到phoenix中.mp4
(24)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day03_上午；目录中文件数:8个
├─01_gmall_publish框架的搭建.mp4
├─01_复习.mp4
├─02_创建相应的包.mp4
├─03_数据层1.mp4
├─04_数据层2.mp4
├─05_服务层.mp4
├─06_Controller层.mp4
├─07_日活接口发布成功.mp4
(25)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day03_下午；目录中文件数:10个
├─08_明细日活的数据层.mp4
├─09_明细日活服务层.mp4
├─10_明细日活的控制层.mp4
├─11_可视化展示.mp4
├─12_日活总结.mp4
├─13_业务数据介绍.mp4
├─14_binlog的格式.mp4
├─15_mysql binlog开启.mp4
├─16_数据的数据准备.mp4
├─17_canal的安装和配置.mp4
(26)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day04_上午
├─01_解析canal数据1.mp4
├─02_解析canal数据2.mp4
├─03_成从canal读出来数据.mp4
├─04_数据发送到Canal.mp4
├─05_从kafka消费订单数据, 并封装处理.mp4
├─06_order_info存储到hbase中.mp4
(27)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day04_下午1
├─07_canal的读取的解答问题1.mp4
├─08_销售总额的展示模块.mp4
(28)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day04_下午2
├─09_每小时的销售明细.mp4
├─10_可视化展示.mp4
(29)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day05_上午
├─01_实时预警分析.mp4
├─02_需求的分析.mp4
├─03_从kafka读取数据并封装.mp4
├─04_预警信息1.mp4
├─05_预警信息2.mp4
├─06_数据写入到es的姿势搭建.mp4
(30)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day05_下午1
├─07_es简介.mp4
├─08_es中的数据结构.mp4
├─09_倒排索引.mp4
├─10_es特点 .mp4
├─11_es的配置和安装.mp4
(31)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day05_下午2
├─12_kibana的安装和群起脚本.mp4
(32)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day06_上午；目录中文件数:9个
├─01_复习.mp4
├─02_es存储数据使用json.mp4
├─03_es基本操作1.mp4
├─04_es基本操作2-更新document.mp4
├─05_es基本操作3-匹配.mp4
├─06_es基本操作4-过滤.mp4
├─07_es基本操作5-范围排序.mp4
├─08_es基本查找6-分页查询.mp4
├─09_es基本操作7-聚合排序.mp4
(33)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day06_下午
├─10_中文分词器.mp4
├─11_给index做mapping.mp4
├─12_插入单条数据.mp4
├─13_批量插入.mp4
├─14_把预警写入到es中.mp4
├─15_使用隐式转换.mp4
├─16_报警结果的可视化.mp4
(34)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day07_上午；目录中文件数:8个
├─01_实时分析需求.mp4
├─02_T+1和T+0两种模式.mp4
├─03_join的思路.mp4
├─04_canal实时的采集数据.mp4
├─05_kafka消费数据.mp4
├─06_双流join1.mp4
├─07_一个问题.mp4
├─08_测试双流join.mp4
(35)\503_尚硅谷大数据之实时项目\视频\实时_Day07_下午
├─09_整个数据的join完成.mp4
├─10_把数据写入到es1.mp4
├─11_把数据写入到es2.mp4
├─12_发布模块的Service.mp4
├─13_最终的发布模块.mp4
(36)\701_在线教育实战项目\2.资料\01日志数据
(37)\701_在线教育实战项目\2.资料\02建表语句
(38)\701_在线教育实战项目\2.资料\03项目参考资料；目录中文件数:10个
├─ansible-2.5.0-pip.tar.gz
├─ansible-system-rpms.el7.tar.gz
├─CDH数仓可能遇到的问题.docx
├─SMB JOIN.doc
├─Spark Stream知识点.txt
├─尚硅谷大数据技术之CDH数仓（基于阿里云）.docx
├─尚硅谷大数据技术之DataX.docx
├─尚硅谷大数据技术之impala.docx
├─尚硅谷大数据技术之MaxWell.doc
├─尚硅谷大数据技术之Tidb.doc
(39)\701_在线教育实战项目\2.资料\04CDH资料
├─软件包下载地址.txt
(40)\701_在线教育实战项目\2.资料\05建模工具
├─education_warehouse.pdb
├─education_warehouse.pdm
├─powerdesigner.zip
├─powerdesigner安装破解教程.txt
(41)\701_在线教育实战项目\2.资料\06DataX文件
(42)\701_在线教育实战项目\2.资料\07脚本文件
├─DataX_hive_mysql.sh
├─jpsall
├─kafka命令.txt
├─spark.txt
├─xsync
(43)\701_在线教育实战项目\2.资料\08阿里云安全组配置文件
├─ecs_cn-shenzhen_sg-wz98ybxr36agoqlt37hn.json
(44)\701_在线教育实战项目\2.资料\09必备安装包
├─jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
├─mysql-libs.zip
├─MySQL-shared-5.6.24-1.el7.x86_64.rpm
├─MySQL-shared-compat-5.6.24-1.el7.x86_64.rpm
(45)\701_在线教育实战项目\3.代码\education-online
├─pom.xml
(46)\701_在线教育实战项目\3.代码\jar包
├─com_atguigu_sparkstreaming-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
├─com_atguigu_warehouse-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
(47)\701_在线教育实战项目\4.视频\CDH；目录中文件数:17个
├─1.CDH概述与架构讲解.mp4
├─10.hive的安装与启动.mp4
├─11.oozie简介与安装.mp4
├─12.hue的安装与启动.mp4
├─13.hue的使用介绍.mp4
├─14.impala安装与使用.mp4
├─15.Spark2的安装.mp4
├─16.其他参数修改.mp4
├─17.cdh关闭集群&阿里云关机不收费&释放.mp4
├─2.阿里云购买与安全组配置.mp4
├─3.CM安装部署准备.mp4
├─4.离线安装CM.mp4
├─5.CM启动与访问.mp4
├─6.使用CM离线安装CDH.mp4
├─7.hadoop安装与配置.mp4
├─8.flume的安装.mp4
├─9.kafka的安装.mp4

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摘要：在大数据时代，项目实战能力已成为技术人员脱颖而出的核心竞争力。尚硅谷Spark项目、大数据实时项目以及大数据在线教育课程，正是帮助学员从零基础迈向精通的重要途径。这些项目不仅涵盖了数据处理、分析与挖掘的全流程，更注重实战能力的培养，使学员能够在真实业务场景中灵活应用所学知识。通过系统的在线课程学习，学员能够掌握Spark核心技术、实时数据处理框架以及大数据工程实践经验，从而在就业市场中脱颖而出，成为企业急需的高水平数据人才。整合项目实战和理论知识，这些课程为学员提供了全面的学习体验，让项目能力真正成为职业发展的核心驱动力。

1、Spark项目实战优势

Spark作为当下大数据处理的核心框架，其高性能计算和分布式处理能力在企业中广泛应用。尚硅谷的Spark项目以实战为导向，让学员通过动手操作掌握数据处理流程，包括数据清洗、转换、计算和存储等关键环节。

在项目实践过程中，学员能够深入理解RDD、DataFrame和Dataset等Spark核心概念的使用方法，提升数据处理效率。每个项目环节都设计有真实业务案例，使学员在解决实际问题中积累宝贵经验。

此外，Spark项目注重性能优化与调优实践，学员可以学习如何使用缓存机制、分区优化以及任务调度策略，提高大数据处理效率，从而在复杂数据场景中实现高效计算。

2、大数据实时项目应用

实时数据处理是现代企业数据运营的重要环节。尚硅谷的大数据实时项目涵盖Kafka、Flink等流处理框架，帮助学员掌握实时数据采集、传输和分析的方法。

在项目实践中，学员通过实时数据监控、数据清洗与分析，实现对业务数据的即时反馈。这种实战训练不仅强化了技术能力，也培养了快速响应业务需求的职业素养。

同时，实时项目注重数据安全与容错设计，学员将掌握数据备份、异常处理与高可用架构的实现方法，确保项目在高并发环境下依然稳定运行。

3、在线教育课程体系

大数据在线教育课程以系统化、模块化的方式构建，覆盖从入门到高级的完整学习路径。尚硅谷课程内容丰富，包括Spark核心技术、实时项目实践、数据仓库建设及大数据生态工具使用。

课程采用视频讲解、实验操作与项目实战相结合的方式，让学员在理论学习的同时能够动手实践。每个模块都配有详细案例和练习题，帮助学员巩固知识，提升解决实际问题的能力。

此外，在线课程提供师生互动与答疑支持，使学员能够在学习过程中及时解决疑问，获得个性化指导。这种高效学习模式不仅节约了时间，也让学习效果更加显著。

4、项目能力提升路径

提升项目能力不仅需要技术积累，更需要系统化的实践训练。尚硅谷Spark项目与大数据实时项目为学员提供了从基础到高级的完整训练路径，通过循序渐进的项目实践，使学员逐步掌握大数据开发的全流程。

学员在项目中能够体验真实业务场景，从数据获取、清洗、分析到可视化呈现，完整掌握大数据项目的开发逻辑和实施策略。每一次项目实战都是能力提升的重要契机。

结合在线教育课程的持续学习和导师指导，学员能够不断优化项目方案，积累经验总结最佳实践，最终形成独立解决复杂数据问题的能力，使自身在职场竞争中具有明显优势。

总结：

通过尚硅谷Spark项目、大数据实时项目和大数据在线教育课程的系统学习，学员能够全面掌握大数据技术，从基础理论到实战操作再到项目优化，形成完整的能力链条。这些项目不仅强化了技术能力，更培养了项目管理、问题解决和业务分析的综合素质。

在未来的数据驱动时代，掌握实战项目经验和在线课程学习能力，将成为数据人才脱颖而出的关键因素。学员通过系统训练和项目实战，能够在职场中快速成长，成为企业高需求的数据专业人才。

本文由nayona.cn整理

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