课程介绍
课程章节
章节1:数据仓库构架体系方法论-01 (6节)

课时01

数据库三范式

23分2秒

课时02

ER实体模型

16分10秒

课时03

数据仓库意义

14分43秒

课时04

数据仓库介绍

16分24秒

课时05

数据仓库发展过程(1)

14分11秒

课时06

数据仓库发展过程(2)

16分44秒

章节2:数据仓库构架体系方法论-02 (12节)

课时07

课前回顾

5分17秒

课时08

维度建模-事实表

15分32秒

课时09

维度建模-维度表

5分59秒

课时10

星型模型

12分28秒

课时11

雪花模型

9分35秒

课时12

星型模型与雪花模型对比

5分2秒

课时13

维度建模案例

4分30秒

课时14

数据仓库分层设计(1)

13分15秒

课时15

数据仓库分层设计(2)

18分40秒

课时16

数据仓库分层设计(3)

12分59秒

课时17

数据仓库分层案例

9分14秒

课时18

数据库与数据仓库区别

5分44秒

章节3:分布式OLAP引擎Clickhouse-01 (7节)

课时19

批处理与流处理

19分57秒

课时20

ClickHouse与其特征

16分44秒

课时21

ClickHouse特性1

13分31秒

课时22

ClickHouse特性2

20分40秒

课时23

问题解答

5分12秒

课时24

ClickHouse安装

20分41秒

课时25

ClickHouse分布式安装

19分25秒

章节4:分布式OLAP引擎Clickhouse-02 (9节)

课时26

课前回顾

16分14秒

课时27

ClickHouse命令

8分7秒

课时28

ClickHouse 数据类型1

11分18秒

课时29

ClickHouse 数据类型2

18分58秒

课时30

ClickHouse 数据类型3

15分51秒

课时31

ClickHouse 数据类型4

14分51秒

课时32

ClickHouse 数据类型5

15分11秒

课时33

ClickHouse 数据类型6

11分21秒

课时34

ClickHouse 数据类型7

10分29秒

章节5:分布式OLAP引擎Clickhouse-03 (7节)

课时35

课前回顾

17分33秒

课时36

Ordinary数据库引擎

5分5秒

课时37

Mysql数据库引擎

20分58秒

课时38

Log系列表引擎1

17分15秒

课时39

Log系列表引擎2

14分20秒

课时40

Special系列表引擎1

15分17秒

课时41

Special系列表引擎2

23分12秒

章节6:数据湖技术Iceberg-01 (6节)

课时42

01-大数据中为什么需要数据湖技术

8分43秒

课时43

02-Iceberg概念及特点

5分37秒

课时44

03-数据湖及Iceberg概念内容总结

6分48秒

课时45

04-Iceberg术语与表格式解释

23分14秒

课时46

05-Iceberg特点详述

10分8秒

课时47

06-Iceberg支持数据类型

2分2秒

章节7:数据湖技术Iceberg-02 (5节)

课时48

07-Hive与Iceberg整合版本与配置

9分20秒

课时49

08-Hive操作Iceberg格式表

24分24秒

课时50

09-Hive操作Iceberg格式表总结

6分25秒

课时51

10-Iceberg表数据组织与查询原理

12分42秒

课时52

11-Iceberg表数据组织与查询案例操作

19分28秒

章节8:数据湖技术Iceberg-03 (24节)

课时53

12-Spark与Iceberg整合导入依赖及设置Catalog

14分2秒

课时54

13-Spark使用HiveCatalog管理Iceberg表

7分59秒

课时55

14-Spark使用HadoopCatalog管理Iceberg表

9分25秒

课时56

15-Spark与Iceberg DDL之创建分区表及隐藏转换分区

24分13秒

课时57

16-Spark与Iceberg DDL之CREATE TABLE ... AS SELECT ...创建表

5分23秒

课时58

17-Spark与Iceberg DDL之REPLACE TABLE ...AS SELECT ...重建表与Drop删除表

6分35秒

课时59

18-Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除、重命名列

6分6秒

课时60

19-Spark与Iceberg DDL之ALTER 增加、删除分区

16分32秒

课时61

20-Spark与Iceberg整合查询操作之DataFrame读取Iceberg表

4分59秒

课时62

21-Spark与Iceberg整合查询操作之查询表快照信息

5分26秒

课时63

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64

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65

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66

25-Spark与Iceberg整合查询操作之回滚快照

7分49秒

课时67

26-Spark与Iceberg整合查询操作之合并Iceberg数据文件

11分53秒

课时68

27-Spark与Iceberg整合查询操作之删除历史快照

14分17秒

课时69

28-Spark与Iceberg整合写操作之INSERT INTO & MERGE INTO 操作

17分55秒

课时70

29-Spark与Iceberg整合写操作之INSERT OVERWRITE操作

15分1秒

课时71

30-Spark与Iceberg整合写操作之DELETE FROM 操作

5分42秒

课时72

31-Spark与Iceberg整合写操作之UPDATE操作

3分37秒

课时73

32-Spark与Iceberg整合写操作时DataFrame API读写Iceberg

9分34秒

课时74

33-StructuredStreaming实时写Iceberg之Kafka数据分析

9分37秒

课时75

34-StructuredStreaming实时写Iceberg之读取实时数据写入Iceberg代码

16分25秒

课时76

35-StructuredStreaming实时写Iceberg之代码测试及注意点

9分53秒

您没有该体系课权限,需要开通权限请点击联系老师。
联系老师
个问题,0回答
提问
暂无提问,赶紧去提问吧~