尚硅谷最新大数据“双百”全栈超级大数据课程 100天100G
===============课程介绍===============
这门课程涵盖了非常广泛的知识领域，包括大数据处理、数据库设计、数据可视化、Web开发、云计算等等。对于初学者来说，这可能会感到有些压力，但是随着学习的深入，我们会逐渐发现这些领域之间的相互联系和应用场景，这也让我对于整个计算机科学的知识结构有了更加清晰的认识。
课程每个知识点都会有对应的编程练习或者项目实战，这些实践任务可以帮助我们更好地理解和掌握所学知识，同时也能够提高我们的编程能力和解决实际问题的能力。课程除了传统的课堂讲解之外，还提供了许多其他形式的学习资源，如在线文档、视频教程、交互式教程等等，这使得我们可以根据自己的学习进度和喜好自由选择不同的学习方式，提高了学习的效率和兴趣。
===============课程章节目录===============
01、学习环境虚拟机 VMWare16
02、第1~28天-javase
03、第29~32天-linux和shell
04、第33~44天-hadoop
05、第45~52天-hive
06、第53天-flume
07、第54~56天-kafka
08、第57~60天-数仓之数据采集项目
09、第61-68天 Scala
10、第69~ 81天-Spark
11、第82~ 95天-数仓之离线数仓项目
课件.zip
===============课程详细目录===============
├─课件.zip
(1)\01、学习环境虚拟机 VMWare16；目录中文件数:2个
├─VMware-workstation-full-16.1.0-17198959.exe
├─私钥.txt
(2)\02、第1~28天-javase
(3)\03、第29~32天-linux和shell
(4)\04、第33~44天-hadoop
(5)\05、第45~52天-hive
(6)\06、第53天-flume
(7)\07、第54~56天-kafka
(8)\08、第57~60天-数仓之数据采集项目
(9)\09、第61-68天 Scala
(10)\10、第69~ 81天-Spark
├─001 – Spark – 分布式基础概念.mp4
├─002 – Spark – 和Hadoop之间关系.mp4
├─003 – Spark – Spark的优点.mp4
├─004 – Spark – 介绍.mp4
├─005 – Spark – 特点.mp4
├─006 – Spark – 部署环境.mp4
├─007 – Spark – 解压缩文件目录.mp4
├─008 – Spark – 部署环境 – local – 演示.mp4
├─009 – Spark – 部署环境 – local – 提交指定解析.mp4
├─010 – Spark – IDEA – Spark的开发环境.mp4
├─011 – Spark – IDEA – 第一个Spark开发的WordCount.mp4
├─012 – Spark – 部署环境 – 向环境中提交WordCount.mp4
├─013 – Spark – 课程内容回顾.mp4
├─014 – Spark – 部署环境 – local – 使用命令行执行WordCount.mp4
├─015 – Spark – 部署环境 – local – 4040执行监控页面.mp4
├─016 – Spark – 部署环境 – local – 集群角色.mp4
├─017 – Spark – 部署环境 – standalone – 演示.mp4
├─018 – Spark – 部署环境 – standalone – 参数说明.mp4
├─019 – Spark – 部署环境 – standalone – 历史服务.mp4
├─020 – Spark – 部署环境 – standalone – 高可用.mp4
├─021 – Spark – 部署环境 – Yarn – 演示.mp4
├─022 – Spark – 部署环境 – Yarn – 补充.mp4
├─023 – Spark – maven – 红线问题的解决.mp4
├─024 – Spark – WordCount – 代码解析 – 路径问题.mp4
├─025 – Spark – WordCount – 代码解析 – Group方法.mp4
├─026 – Spark – WordCount – 代码解析 – 下划线的用法.mp4
├─027 – Spark – WordCount – 代码解析 – 模式匹配的用法.mp4
├─028 – Spark – WordCount – 代码解析 – mapValues的用法.mp4
├─029 – Spark – WordCount – 代码解析 – reduceByKey的用法.mp4
├─030 – Spark – WordCount – 问题解决.mp4
├─031 – Spark – 总结和梳理.mp4
├─032 – Spark – 数据模型 – 引言.mp4
├─033 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD.mp4
├─034 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 并行计算.mp4
├─035 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 最小计算单元.mp4
├─036 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 基础IO处理.mp4
├─037 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 高级IO处理.mp4
├─038 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 套娃.mp4
├─039 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 实现原理.mp4
├─040 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 基本概念.mp4
├─041 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 5个主要的配置.mp4
├─042 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 5个主要的配置 – 补充.mp4
├─043 – Spark – Spark – 数据模型 – RDD – 创建.mp4
├─044 – Spark – RDD – 创建 – 内存集合.mp4
├─045 – Spark – RDD – 创建 – 磁盘文件.mp4
├─046 – Spark – RDD – 创建 – 内存集合 – 分区数量.mp4
├─047 – Spark – RDD – 创建 – 磁盘文件 – 分区数量.mp4
├─048 – Spark – RDD – 创建 – 内存集合 – 分区数据.mp4
├─049 – Spark – RDD – 创建 – 内存集合 – 分区数据 – 算法.mp4
├─050 – Spark – RDD – 创建 – 磁盘文件 – 分区数据.mp4
├─051 – Spark – RDD – 创建 – 磁盘文件 – 分区数据 – 小练习.mp4
├─052 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 介绍.mp4
├─053 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 分类.mp4
├─054 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – map.mp4
├─055 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – map – 匿名函数.mp4
├─056 – Spark – RDD – 课程内容回顾.mp4
├─057 – Spark – RDD – 隐式转换.mp4
├─058 – Spark – RDD – 课程内容回顾 – 1.mp4
├─059 – Spark – RDD – 课程内容回顾 – 2.mp4
├─060 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – map – 分区和数据.mp4
├─061 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – map – 数据执行顺序.mp4
├─062 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – mapPartitions.mp4
├─063 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – mapPartitions – 原理.mp4
├─064 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – mapPartitionsWithIndex.mp4
├─065 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 扁平化.mp4
├─066 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 分组.mp4
├─067 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 小练习.mp4
├─068 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 分组 – WordCount.mp4
├─069 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 分组 – Shuffle.mp4
├─070 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 分组 – 改变分区.mp4
├─071 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 分组 – 补充.mp4
├─072 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 过滤.mp4
├─073 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 去重.mp4
├─074 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 缩减分区.mp4
├─075 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 扩大分区.mp4
├─076 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 排序.mp4
├─077 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 排序 – 升序和降序.mp4
├─078 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 排序 – 元组的排序.mp4
├─079 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 两个Map的合并.mp4
├─080 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 两个Map的合并 – 补充.mp4
├─081 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 课程内容回顾.mp4
├─082 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 交集，并集，差集.mp4
├─083 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 拉链.mp4
├─084 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 拉链 – 限制.mp4
├─085 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 交集，并集，差集，拉链的泛型要求.mp4
├─086 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 泛型.mp4
├─087 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – K-V方法.mp4
├─088 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 重分区.mp4
├─089 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 重分区 – 数据定位.mp4
├─090 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 重分区 – 自定义分区器.mp4
├─091 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – reduceByKey.mp4
├─092 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – groupByKey.mp4
├─093 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – shuffle的优化 & combine.mp4
├─094 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 小练习.mp4
├─095 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – aggregateByKey.mp4
├─096 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – aggregateByKey – 图解.mp4
├─097 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – foldByKey.mp4
├─098 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – combineByKey.mp4
├─099 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – combineByKey – 图解.mp4
├─100 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – combineByKey – 补充.mp4
├─101 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 聚合算子的区别.mp4
├─102 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – sortByKey & mapValues.mp4
├─103 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 案例实操.mp4
├─104 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 案例实操 – 1.mp4
├─105 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 案例实操 – 课程内容回顾.mp4
├─106 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 案例实操 – 优化.mp4
├─107 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – join.mp4
├─108 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – join – 补充.mp4
├─109 – Spark – RDD – 算子 – 转换 – 递归和迭代.mp4
├─110 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 介绍.mp4
├─111 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 分类.mp4
├─112 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – collect.mp4
├─113 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – collect – 补充.mp4
├─114 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 1.mp4
├─115 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 2.mp4
├─116 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 3.mp4
├─117 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – wordcount.mp4
├─118 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 保存文件.mp4
├─119 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – foreach.mp4
├─120 – Spark – RDD – 算子 – 行动 – 课程内容回顾.mp4
├─121 – Spark – RDD – 算子 – 算子的含义.mp4
├─123 – Spark – RDD – 算子 – 闭包检测.mp4
├─124 – Spark – RDD – 算子 – 闭包.mp4
├─125 – Spark – RDD – 序列化 – 演示.mp4
├─126 – Spark – RDD – 序列化 – Kryo序列化框架.mp4
├─127 – Spark – RDD – 依赖关系 – 血缘关系.mp4
├─128 – Spark – RDD – 依赖关系 – 血缘关系 – 演示.mp4
├─129 – Spark – RDD – 依赖关系 -依赖关系 – 演示.mp4
├─130 – Spark – RDD – 依赖关系 – 课程内容回顾.mp4
├─131 – Spark – RDD – 依赖关系 – DAG有向无环图.mp4
├─132 – Spark – RDD – 依赖关系 – 阶段的划分.mp4
├─133 – Spark – RDD – 依赖关系 – 任务的切分.mp4
├─134 – Spark – RDD – 依赖关系 – 任务的切分 – 演示.mp4
├─135 – Spark – RDD – 依赖关系 – 任务的分类.mp4
├─136 – Spark – RDD – 持久化 – 介绍.mp4
├─137 – Spark – RDD – 持久化 – cache & persist.mp4
├─138 – Spark – RDD – 持久化 – 检查点.mp4
├─139 – Spark – RDD – 持久化 – 检查点 & 缓存的区别.mp4
├─140 – Spark – RDD – 分区器.mp4
├─141 – Spark – RDD – 文件数据的读取和保存.mp4
├─142 – Spark – RDD – 课程内容回顾.mp4
├─143 – Spark – 案例实操 – 数据准备 & 说明.mp4
├─144 – Spark – 案例实操 – 需求介绍.mp4
├─145 – Spark – 案例实操 – 需求分析.mp4
├─146 – Spark – 案例实操 – 代码实现 – 统计点击品类ID数量.mp4
├─147 – Spark – 案例实操 – 代码实现 – 统计下单，支付品类ID数量.mp4
├─148 – Spark – 案例实操 – 代码实现 – 统计结果排序取前10名.mp4
├─149 – Spark – 案例实操 – 代码实现 – 优化代码实现 – 第二种方式实现.mp4
├─150 – Spark – 案例实操 – 代码实现 – 优化代码实现 – 第三种方式实现.mp4
├─151 – Spark – WordCount – 回顾.mp4
├─152 – Spark – 案例 – 回顾.mp4
├─153 – Spark – 累加器 – 介绍.mp4
├─154 – Spark – 累加器 – 演示.mp4
├─156 – Spark – 累加器 – WordCount – 演示.mp4
├─157 – Spark – 累加器 – WordCount – 补充.mp4
├─158 – Spark – 累加器 – WordCount – 空指针异常.mp4
├─159 – Spark – 累加器 – WordCount – Map操作.mp4
├─160 – Spark – 案例实操 – 代码实现 – 优化代码实现 – 第四种方式实现 – 累加器.mp4
├─161 – Spark – 累加器 – 现象.mp4
├─162 – Spark – 广播变量.mp4
├─163 – SparkSQL – 介绍.mp4
├─164 – SparkSQL – 学习重点.mp4
├─165 – SparkSQL – JSON – 介绍.mp4
├─166 – SparkSQL – JSON – RDD实现.mp4
├─167 – SparkSQL – JSON – SQL实现.mp4
├─168 – SparkSQL – 数据模型介绍.mp4
├─169 – SparkSQL – DataFrame – SQL.mp4
├─170 – SparkSQL – DataFrame – DSL.mp4
├─171 – SparkSQL – DataFrame – IDEA – 环境准备.mp4
├─172 – SparkSQL – DataFrame – IDEA – 基本操作.mp4
├─173 – SparkSQL – 数据模型的关系.mp4
├─174 – SparkSQL – 数据模型的转换 – RDD2DataFrame.mp4
├─175 – SparkSQL – 数据模型的转换 – DataFrame2RDD.mp4
├─176 – SparkSQL – 数据模型的转换 – DataFrame2Dataset.mp4
├─177 – SparkSQL – 数据模型的转换 – Dataset2DataFrame.mp4
├─178 – SparkSQL – 数据模型的转换 – Dataset2RDD.mp4
├─179 – SparkSQL – 数据模型的转换 – Dataset和DataFrame的本质区别.mp4
├─180 – SparkSQL – UDF.mp4
├─181 – SparkSQL – UDAF.mp4
├─182 – SparkSQL – 回顾 – 1.mp4
├─183 – SparkSQL – 回顾 – 2.mp4
├─184 – SparkSQL – 回顾 – 3.mp4
├─185 – SparkSQL – UDAF – 旧版本 – 弱类型 – 1.mp4
├─186 – SparkSQL – UDAF – 旧版本 – 弱类型 – 2.mp4
├─187 – SparkSQL – UDAF – 旧版本 – 强类型.mp4
├─188 – SparkSQL – 通用数据读取的方式.mp4
├─189 – SparkSQL – 通用数据读取的方式 – 1.mp4
├─190 – SparkSQL – 数据源 – MySQL.mp4
├─191 – SparkSQL – 数据源 – Hive – 内嵌.mp4
├─192 – SparkSQL – 数据源 – Hive – 外置.mp4
├─193 – SparkSQL – 数据源 – Hive – IDEA.mp4
├─194 – SparkSQL – 案例实操 – 数据准备.mp4
├─195 – SparkSQL – 案例实操 – 需求介绍.mp4
├─196 – SparkSQL – 案例实操 – 功能实现 – 1.mp4
├─197 – SparkSQL – 案例实操 – 功能实现 – 2.mp4
├─198 – SparkSQL – 课程内容回顾.mp4
├─199 – SparkSQL – 案例实操 – 功能实现 – 城市备注.mp4
├─200 – SparkSQL – 案例实操 – 功能实现 – 城市备注 – 1.mp4
├─201 – SparkSQL – 案例实操 – 功能实现 – 城市备注 – 2.mp4
├─202 – Spark – 内核 – 源码解析 – 提交流程源码 – SparkSubmit入口类.mp4
├─203 – Spark – 内核 – 源码解析 – 提交流程源码 – 提交应用到Yarn中.mp4
├─204 – Spark – 内核 – 源码解析 – 提交流程源码 – 启动Driver线程，执行应用程序.mp4
├─205 – Spark – 内核 – 源码解析 – 提交流程源码 – 启动ExecutorBackend进程.mp4
├─206 – Spark – 内核 – 源码解析 – 提交流程源码 – 创建计算对象.mp4
├─207 – Spark – 内核 – 源码解析 – 提交流程源码 – Driver开始执行计算.mp4
├─208 – Spark – 内核 – 源码解析 – 图解说明.mp4
├─209 – Spark – 内核 – 提交流程 – 回顾.mp4
├─210 – Spark – 内核 – Yarn提交的两种模式.mp4
├─211 – Spark – 内核 – Yarn提交的两种模式 – 补充.mp4
├─212 – Spark – 内核 – 组件 – ApplicationMaster.mp4
├─213 – Spark – 内核 – 组件 – Driver & Executor.mp4
├─214 – Spark – 内核 – 网络通信 – 原理.mp4
├─215 – Spark – 内核 – 网络通信 – IO模式.mp4
├─216 – Spark – 内核 – 网络通信 – 通信组件.mp4
├─217 – Spark – 内核 – 任务切分 – 原理.mp4
├─218 – Spark – 内核 – 任务切分 – 队列.mp4
├─219 – Spark – 内核 – 任务切分 – 阶段的划分.mp4
├─220 – Spark – 内核 – 任务切分 – 任务的切分.mp4
├─221 – Spark – 内核 – 任务切分 – 任务放置在任务池中.mp4
├─222 – Spark – 内核 – 任务切分 – 从任务池中获取任务.mp4
├─223 – Spark – 内核 – 任务切分 – 任务和Executor的关系.mp4
├─224 – Spark – 内核 – 任务切分 – 任务调度执行.mp4
├─225 – Spark – 内核 – shuffle – 优化.mp4
├─226 – Spark – 内核 – shuffle – 原理.mp4
├─227 – Spark – 内核 – shuffle – 原理 – 1.mp4
(11)\11、第82~ 95天-数仓之离线数仓项目；目录中文件数:0个
(12)\02、第1~28天-javase\day00；目录中文件数:3个
├─01_20220411_112511准备目录和文件.mp4
├─02_20220411_114234JDK安装1.mp4
├─03_20220411_115303JDK安装2.mp4
(13)\02、第1~28天-javase\day01；目录中文件数:11个
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：尚硅谷最新推出的“双百”全栈超级大数据课程，以100天100G企业级大数据的全新体验，引领大数据学习新潮流。本文将从课程内容、实战演练、师资力量和就业前景四个方面，全面解析这门课程的亮点与优势。
1、课程内容
尚硅谷的“双百”全栈超级大数据课程，涵盖了大数据领域的核心知识，包括Hadoop、Spark、Hive、Flink等主流技术。课程内容丰富，理论与实践相结合，让学员在短时间内掌握大数据技术栈。
课程采用模块化教学，每个模块都有详细的讲解和实战案例，帮助学员快速上手。此外，课程还提供了丰富的学习资源，如视频教程、电子书籍、技术文档等，方便学员随时查阅。
课程紧跟行业发展趋势，不断更新迭代，确保学员所学知识始终处于行业前沿。
2、实战演练
尚硅谷的“双百”全栈超级大数据课程注重实战演练，通过模拟真实项目，让学员在实际操作中掌握技能。课程设计了多个实战项目，涵盖数据采集、处理、存储、分析等环节，让学员全面了解大数据应用场景。
实战项目中，学员将运用所学知识解决实际问题，提高解决实际问题的能力。此外，课程还提供了在线实验环境，让学员随时随地练习，巩固所学知识。
实战演练环节，学员可以与讲师和同学互动交流，共同进步。
3、师资力量
尚硅谷的“双百”全栈超级大数据课程拥有一支强大的师资团队，团队成员均具有丰富的实战经验和教学经验。讲师们深入浅出地讲解课程内容，帮助学员轻松掌握大数据技术。
师资团队中，既有行业资深专家，也有年轻有为的讲师，他们共同为学员提供优质的教学服务。此外，尚硅谷还定期邀请行业大咖进行讲座，为学员提供更多学习机会。
师资力量的雄厚，为学员提供了坚实的保障。
4、就业前景
随着大数据产业的快速发展，大数据人才需求日益旺盛。尚硅谷的“双百”全栈超级大数据课程，旨在培养具备实战能力的大数据人才，为学员的就业提供有力保障。
课程结束后，学员将获得尚硅谷颁发的结业证书，该证书在业界具有较高的认可度。此外，尚硅谷还与多家企业建立了合作关系，为学员提供就业推荐服务。
大数据人才就业前景广阔，尚硅谷的“双百”全栈超级大数据课程，为学员的职业发展奠定了坚实基础。
总结：
尚硅谷的“双百”全栈超级大数据课程，以其丰富的课程内容、实战演练、强大的师资力量和广阔的就业前景，成为大数据学习者的首选。通过学习这门课程，学员将掌握大数据核心技术，为未来的职业发展奠定坚实基础。
本文由nayona.cn整理
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