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认证
课时01
zookeeper集群概念
23分20秒
课时02
zookeeper概念短暂节点
18分2秒
课时03
zookeeper安装和集群配置
19分51秒
课时04
zookeeper使用
22分16秒
课时05
zookeeper的集群存的问题解决方案
13分8秒
课时06
zookeeper目录树结构可以应用哪些功能
26分37秒
课时07
zookeeper分布式协调,扩展,可靠性,时序性快速(一)
12分37秒
课时08
zookeeper分布式协调,扩展,可靠性,时序性快速(二)
36分29秒
课时09
zookeeper分布式ZAB
24分24秒
课时10
zookeeper集群选举过程
21分5秒
课时11
zookeeper的Watch监控
15分12秒
课时12
zookeeper的API使用代码实现
53分50秒
课时13
zookeeper配置代码实现
27分4秒
课时14
zookeeper回调数据代码
29分22秒
课时15
zookeeper分布式锁概念
14分12秒
课时16
Zookeeper分布式锁代码实现(一)
20分7秒
课时17
Zookeeper分布式锁代码实现(二)
33分1秒
课时18
什么是分治思想1
2分40秒
课时19
如果我期望的复杂度是O(4)呢
7分55秒
课时20
什么是分治思想2
50秒
课时21
单机处理大数据问题
26分18秒
课时22
多机能不能处理大数据问题
14分0秒
课时23
集群分布式处理大数据的辩证
1分31秒
课时24
结论
4分4秒
课时25
Hadoop之父Doug Cutting
1分18秒
课时26
Hadoop时间简史
6分59秒
课时27
Cloudera公司介绍
13分47秒
课时28
分布式文件系统那么多,为什么hadoop项目中还要开发一个hdfs文件系统
2分14秒
课时29
存储模型
25分16秒
课时30
架构设计
8分11秒
课时31
linux和windows文件系统的差异
7分45秒
课时32
HDFS架构设计图
3分12秒
课时33
角色功能
11分35秒
课时34
元数据持久化(日志文件)
11分10秒
课时35
请问:99999999存到磁盘占用多大的磁盘空间
4分32秒
课时36
在HDFS中是怎么做的
10分10秒
课时37
安全模式
8分5秒
课时38
HDFS中的SNN
7分2秒
课时39
Block的副本放置策略
9分18秒
课时40
HDFS写流程
19分13秒
课时41
HDFS读流程
11分9秒
课时42
语言分类
13分48秒
课时43
模型
8分9秒
课时44
scala语言的特性
14分32秒
课时45
使用scala
7分59秒
课时46
coder
26分37秒
课时47
学习scala
34分47秒
课时48
学习scala2
13分25秒
课时49
学习scala3
22分19秒
课时50
回答上节留的问题
3分55秒
课时51
流程控制语句if
3分0秒
课时52
流程控制语while
2分45秒
课时53
流程控制语句for
20分33秒
课时54
方法 函数(参数)
12分6秒
课时55
方法函数(参数)
19分27秒
课时56
嵌套函数
3分4秒
课时57
偏应用函数
6分6秒
课时58
可变参数
7分44秒
课时59
高阶函数
13分49秒
课时60
扩展1
9分20秒
课时61
扩展2
9分19秒
课时62
颗粒化
10分5秒
课时63
介绍插件scala
2分7秒
课时64
课堂概括
3分29秒
课时65
插件readme
2分16秒
课时66
Javacoder
1分28秒
课时67
数组
9分3秒
课时68
链表set
13分4秒
课时69
链表tuple
10分54秒
课时70
链表map
17分18秒
课时71
链表艺术
25分53秒
课时72
基于迭代器的源码分析
26分11秒
课时73
回顾(1)
7分50秒
课时74
回顾(2)
27分30秒
课时75
单词统计
7分48秒
课时76
sparkUI解读
5分46秒
课时77
打印结果
5分44秒
课时78
打印顺序调换
1分4秒
课时79
代码讲解
5分45秒
课时80
编程模型RDD介绍
6分56秒
课时81
a list of dependencies on other RDDs
1分27秒
课时82
a Partitioner for key-value RDDS
2分52秒
课时83
接下来安排
1分11秒
课时84
Spark WORDCOUNT源码解析
9分25秒
课时85
图解Spark WORDCOUNT源码解析
1分53秒
课时86
getPartitions解读
14分58秒
课时87
computer(p)解读
8分53秒
课时88
flatMap及作业
2分42秒
课时89
回顾
2分21秒
课时90
flatMap方法解读(1)
2分15秒
课时91
flatMap方法解读(2)
6分45秒
课时92
compute方法
6分38秒
课时93
map解读
13分43秒
课时94
reduceBykey解读
9分57秒
课时95
shuffledRDD解读
2分0秒
课时96
prev deps解读
6分15秒
课时97
getDependcies解读
3分11秒
课时98
shuffleManger解读
9分20秒
课时99
pipeline解读
6分21秒
课时100
LineAge解读
1分2秒
课时101
MapparitionsRDD解读
5分20秒
课时102
spark学术理论
7分10秒
课时103
依赖关系
10分2秒
课时104
api学习
16分50秒
课时105
数据库三范式
23分2秒
课时106
ER实体模型
16分10秒
课时107
数据仓库意义
14分43秒
课时108
数据仓库介绍
16分24秒
课时109
数据仓库发展过程(1)
14分11秒
课时110
数据仓库发展过程(2)
16分44秒
课时111
课前回顾
5分17秒
课时112
维度建模-事实表
15分32秒
课时113
维度建模-维度表
5分59秒
课时114
星型模型
12分28秒
课时115
雪花模型
9分35秒
课时116
星型模型与雪花模型对比
5分2秒
课时117
维度建模案例
4分30秒
课时118
数据仓库分层设计(1)
13分15秒
课时119
数据仓库分层设计(2)
18分40秒
课时120
数据仓库分层设计(3)
12分59秒
课时121
数据仓库分层案例
9分14秒
课时122
数据库与数据仓库区别
5分44秒
课时123
批处理与流处理
19分57秒
课时124
ClickHouse与其特征
16分44秒
课时125
ClickHouse特性1
13分31秒
课时126
ClickHouse特性2
20分40秒
课时127
问题解答
5分12秒
课时128
ClickHouse安装
20分41秒
课时129
ClickHouse分布式安装
19分25秒
课时130
课前回顾
16分14秒
课时131
ClickHouse命令
8分7秒
课时132
ClickHouse 数据类型1
11分18秒
课时133
ClickHouse 数据类型2
18分58秒
课时134
ClickHouse 数据类型3
15分51秒
课时135
ClickHouse 数据类型4
14分51秒
课时136
ClickHouse 数据类型5
15分11秒
课时137
ClickHouse 数据类型6
11分21秒
课时138
ClickHouse 数据类型7
10分29秒
课时139
课前回顾
17分33秒
课时140
Ordinary数据库引擎
5分5秒
课时141
Mysql数据库引擎
20分58秒
课时142
Log系列表引擎1
17分15秒
课时143
Log系列表引擎2
14分20秒
课时144
Special系列表引擎1
15分17秒
课时145
Special系列表引擎2
23分12秒
课时146
01-大数据中为什么需要数据湖技术
8分43秒
课时147
02-Iceberg概念及特点
5分37秒
课时148
03-数据湖及Iceberg概念内容总结
6分48秒
课时149
04-Iceberg术语与表格式解释
23分14秒
课时150
05-Iceberg特点详述
10分8秒
课时151
06-Iceberg支持数据类型
2分2秒
课时152
07-Hive与Iceberg整合版本与配置
9分20秒
课时153
08-Hive操作Iceberg格式表
24分24秒
课时154
09-Hive操作Iceberg格式表总结
6分25秒
课时155
10-Iceberg表数据组织与查询原理
12分42秒
课时156
11-Iceberg表数据组织与查询案例操作
19分28秒
课时157
12-Spark与Iceberg整合导入依赖及设置Catalog
14分2秒
课时158
13-Spark使用HiveCatalog管理Iceberg表
7分59秒
课时159
14-Spark使用HadoopCatalog管理Iceberg表
9分25秒
课时160
15-Spark与Iceberg DDL之创建分区表及隐藏转换分区
24分13秒
课时161
16-Spark与Iceberg DDL之CREATE TABLE ... AS SELECT ...创建表
5分23秒
课时162
17-Spark与Iceberg DDL之REPLACE TABLE ...AS SELECT ...重建表与Drop删除表
6分35秒
课时163
18-Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除、重命名列
6分6秒
课时164
19-Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除分区
16分32秒
课时165
20-Spark与Iceberg整合查询操作之DataFrame读取Iceberg表
4分59秒
课时166
21-Spark与Iceberg整合查询操作之查询表快照信息
5分26秒
课时167
22-Spark与Iceberg整合查询操作之查询表历史、Datafile、Manifest信息
3分34秒
课时168
23-Spark与Iceberg整合查询操作之查询指定快照数据
8分9秒
课时169
24-Spark与Iceberg整合查询操作之根据时间戳查询数据
10分19秒
课时170
25-Spark与Iceberg整合查询操作之回滚快照
7分49秒
课时171
26-Spark与Iceberg整合查询操作之合并Iceberg数据文件
11分53秒
课时172
27-Spark与Iceberg整合查询操作之删除历史快照
14分17秒
课时173
28-Spark与Iceberg整合写操作之INSERT INTO & MERGE INTO 操作
17分55秒
课时174
29-Spark与Iceberg整合写操作之INSERT OVERWRITE操作
15分1秒
课时175
30-Spark与Iceberg整合写操作之DELETE FROM 操作
5分42秒
课时176
31-Spark与Iceberg整合写操作之UPDATE操作
3分37秒
课时177
32-Spark与Iceberg整合写操作时DataFrame API读写Iceberg
9分34秒
课时178
33-StructuredStreaming实时写Iceberg之Kafka数据分析
9分37秒
课时179
34-StructuredStreaming实时写Iceberg之读取实时数据写入Iceberg代码
16分25秒
课时180
35-StructuredStreaming实时写Iceberg之代码测试及注意点
9分53秒