【众筹】黑马 Python+大数据开发年度钻石会员-价值24980-14阶段完结无密

课程大纲

• 01、阶段一 Python大数据开发基础
• 02、阶段二 Python基础编程
• 03、阶段三 Python进阶编程
• 04、阶段四 SQL
• 05、阶段五 Python数据处理与分析实战
• 06、阶段六 Hadoop生态体系
• 07、阶段七 离线数仓项目-知行教育
• 08、阶段八 大数据Spark技术栈
• 09、阶段九 Spark综合项目
• 10、阶段十 java编程语言
• 11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术
• 12、阶段十二 面试强化就业加强课
• 13、阶段十三 大数据Flink技术栈
• 14、阶段十四 Flink综合项目

课程目录

阶段一 Python大数据开发基础

• 01、第一章 大数据介绍及开发环境
• 1-1 大数据介绍
• 1-2 linux介绍及虚拟机网络配置
• 1-3 linux目录介绍
• 02、第二章 linux命令
• 2-1 linux命令（一）
• 2-2 vim编辑器的使用
• 2-3 linux命令（二）
• 03、第三章 MySQL数据库
• 3-1 mysql和datagrip的介绍
• 3-2 数据定义语言的使用
• 3-3 数据操作语言的使用
• 3-4 数据库约束
• 3-5 数据库查询
• 3-6 运算与排序
• 3-7 函数，分组和二次过滤
• 3-8 数据库的多种连接查询
• 3-9 数据库练习回顾
• 04、第四章 excel的使用
• 4-1 excel的相关操作
• 05、第五章 kettle的使用
• 5-1 kettle的使用
• 06、第六章 数据分析及可视化
• 6-1 finebi的初步使用
• 6-2 集团分析项目
• 6-3 数据抽取和统计分析
• 07、第七章 大数据框架与数仓基础
• 7-1 Hadoop的介绍，配置和集群的使用
• 7-2 hdfs的介绍，使用和特特点
• 7-3 数据仓库的介绍
• 7-4 数据仓库的基本使用
• 7-5 作业讲解
• 08、第八章 数仓实战项目
• 8-1 数仓实战之滴滴出行
• 8-2 数仓实战之智能电商分析平台（一）
• 8-3 数仓实战之智能电商分析平台（二）
• 8-4 flume的介绍和使用
• 8-5 数仓实战之智能电商分析平台（三）

阶段二 Python基础编程

• 01、第一章 Python基础语法
• 1-1 Python概述
• 1-10 while循环
• 1-11 while循环嵌套
• 1-12 for循环
• 1-13 循环else
• 1-14 字符串定义、切片
• 1-15 字符串查找、替换、合并
• 1-16 字符串删除、判断
• 1-17 列表定义
• 1-18 列表的操作使用
• 1-19 元组定义使用
• 1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置
• 1-20 字典定义使用
• 1-21 集合定义使用
• 1-22 公共方法与推导式
• 1-23 函数基本使用
• 1-24 函数作用域
• 1-25 总结复习
• 1-26 不定长参数与组包拆包
• 1-27 引用类型
• 1-28 案例-学员管理系统
• 1-29 递归与复习
• 1-3 Python变量与注释
• 1-30 文件基本操作
• 1-31 文件操作案例
• 1-4 变量使用与debug工具
• 1-5 Python格式化输出
• 1-6 输入与类型转化
• 1-7 Python运算符
• 1-8 Python分支语句
• 1-9 分支总结与复习
• 02、第二章 Python面向对象编程
• 2-1 类定义与初始化
• 2-10 Python模块与包
• 2-11 学员管理系统-面向对象版本
• 2-2 总结与复习
• 2-3 示例属性操作
• 2-4 魔法方法
• 2-5 面向对象案例
• 2-6 面向对象封装与继承
• 2-7 面向对象多态
• 2-8 类属性方法
• 2-9 Python异常处理

阶段三 Python进阶编程

• 01、第一章 多任务编程-进程
• 1-1 多任务的介绍
• 1-2 多进程的使用
• 1-3 进程执行带有参数的任务
• 1-4 进程的注意点
• 02、第二章 多任务编程-线程
• 2-1 多线程的使用
• 2-2 多进程的使用
• 2-3 线程的注意点
• 2-4 进程和线程对比
• 03、第三章 网络编程
• 3-1 socket的介绍
• 3-2 TCP客户端程序开发
• 3-3 多任务版TCP服务端程序开发
• 04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器
• 4-1 HTTP协议
• 4-2 查看HTTP协议的通信过程
• 4-3 搭建Python自带静态Web服务器
• 4-4 静态Web服务器-面向对象开发
• 05、第五章 html+css基础
• 5-1 html的介绍
• 5-2 初识常用的html标签
• 5-3 资源路径
• 5-4 css的介绍
• 5-5 css选择器
• 06、第六章 JavaScript
• 6-1 JavaScript的介绍
• 6-2 变量和数据类型
• 6-3 函数定义和调用
• 6-4 条件语句
• 6-5 数组及操作方法
• 6-6 循环语句
• 6-7 字符串拼接
• 07、第七章 jQuery
• 7-1 jQuery的介绍
• 7-2 jQuery选择器
• 7-3 选择集过滤
• 7-4 获取和设置元素内容
• 7-5 jQuery事件
• 7-6 JavaScript对象
• 7-7 json
• 7-8 ajax
• 7-9 综合案例
• 08、第八章 闭包和装饰器
• 8-1 闭包
• 8-2 装饰器
• 8-3 装饰器的使用
• 8-4 通用装饰器的使用
• 09、第九章 正则表达式
• 9-1 with语句
• 9-2 深拷贝和浅拷贝
• 9-3 re的模块介绍
• 9-4 匹配单个字符
• 9-5 匹配多个字符
• 10、第十章 mini-Web
• 10-1 Web应用概述
• 10-2 应用程序开发
• 10-3 路由列表功能开发
• 10-4 logging日志
• 11、第十一章 数据埋点
• 11-1 埋点形式
• 11-2 埋点方案
• 11-3 埋点实践

阶段四 SQL

• 01、第一章 窗口函数
• 1-1 窗口函数简介与基本用法
• 1-2 OVER(PARTITION BY)
• 1-3 排序函数
• 1-4 window frames 自定义窗口
• 1-5 分析函数
• 1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY
• 1-7 窗口函数避坑指南
• 02、第二章 数据报表
• 2-1 数据介绍
• 2-2 使用SQL进行数据汇总
• 2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组
• 2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式
• 2-5 计算多个指标
• 2-6 分组对比

阶段五 Python数据处理与分析实战

• 01、第一章 Python 数据分析简介
• 1-1 Python 数据分析环境搭建
• 1-2 Python 数据分析简介
• 02、第二章 Pandas快速入门
• 2-1 Pandas快速入门
• 2-2 Series 和 Dataframe
• 2-3 Dataframe 增删改
• 2-4 Dataframe 查询
• 2-5 租房数据分析示例
• 03、第三章 pandas数据清洗
• 3-1 数据组合-concat
• 3-2 数据组合-merge
• 3-3 缺失值处理
• 3-4 数据整理
• 3-5 Pandas 数据类型
• 04、第四章 pandas数据处理
• 4-1 Apply自定义函数
• 4-2 数据分组操作
• 4-3 数据分组操作-透视
• 4-4 数据分组操作-会员数据分析 1
• 4-5 数据分组操作-会员数据分析 2
• 4-6 Dataframe 数据类型
• 4-7 Dataframe 数据类型案例
• 05、第五章 Python数据可视化
• 5-1 Matplotlib 绘图
• 5-2 Pandas 绘图
• 5-3 Seaborn 绘图
• 5-4 Pyecharts 绘图
• 06、第六章 pandas综合案例
• 6-1 案例1 Appstore 数据分析
• 6-2 案例2 优衣库销售数据分析
• 6-3 案例3 RFM 用户分群1

阶段六 Hadoop生态体系

• 01、第一章 linux
• 1-1 linux环境搭建
• 1-2 linux文件系统
• 1-3 vi编辑器
• 1-4 linux用户与权限
• 1-5 大数据集群环境搭建
• 1-6 linux软件安装方式
• 1-7 shell
• 02、第二章 Zookeeper
• 2-1 大数据导论
• 2-2 Zookeeper
• 03、第三章 Hadoop
• 3-1 hadoop简介
• 3-2 hadoop环境搭建
• 3-3 Hadoop_HDFS
• 3-4 Hadoop_MapReduce
• 3-5 Hadoop_YARN
• 3-6 Hadoop_HA
• 04、第四章 Hive
• 4-1 数据仓库介绍
• 4-2 Hive介绍和安装
• 4-3 Hive_DDL语法
• 4-4 Hive_DML语法
• 4-5 Hive_DQL语法
• 4-6 Hive其他功能介绍
• 4-7 Hive函数高阶应用
• 4-8 Hive窗口函数
• 4-9 Hive调优

阶段七 离线数仓项目-知行教育

• 1-1 知行教育数仓项目介绍
• 01-教育项目的基本介绍.mp4
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 02-教育项目的架构流程说明.mp4
• 02-教育项目的业务流程.mp4
• 1-10 访问咨询主题看板_数据清洗
• 06-访问咨询主题看板_数据采集操作以及hiveserver2服务异常.mp4
• 07-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(SQL实现,未解决转换).mp4
• 08-访问咨询主题看板_数据清洗转换(转换解决).mp4
• 09-访问咨询主题看板_数据清洗转换操作(最终实现).mp4
• 1-11 访问咨询主题看板_数据分析
• 10-访问咨询主题看板_数据分析(总访问量统计).mp4
• 11-访问咨询主题看板_数据分析(统计各个受访页面).mp4
• 12-访问咨询主题看板_数据分析(咨询量统计).mp4
• 1-12 访问咨询主题看板_数据导出
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出).mp4
• 14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量).mp4
• 15-今日总结.mp4
• 1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗
• 02-访问咨询主题看板_新增数据模拟.mp4
• 03- 访问咨询主题看板_增量数据采集操作(sqoop脚本编写以及shell讲解).mp4
• 04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写.mp4
• 05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作.mp4
• 06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置).mp4
• 07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作.mp4
• 1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析
• 08-访问咨询主题_增量数据统计分析(SQL实现以及思考点)(上).mp4
• 09-上午内容的总结.mp4
• 10-访问咨询主题看板_增量统计分析操作(问题解决).mp4
• 11-访问咨询主题看板_增量统计分析(shell脚本编写和测试).mp4
• 12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作.mp4
• 1-15 意向用户主题看板_需求分析
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 13-意向用户主题看板_需求分析(前三个).mp4
• 14-意向用户主题看板_需求分析(后三个).mp4
• 15-意向用户主题看板_需求分析总结.mp4
• 16-意向用户主题看板_业务数据准备.mp4
• 17-今日总结.mp4
• 1-16 意向用户主题看板_建模分析
• 02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD).mp4
• 03-意向用户主题看板_建模分析(后三层).mp4
• 1-17 分桶表
• 04-分桶表的基本介绍以及作用说明.mp4
• 05-分桶表的作用_抽样函数的说明.mp4
• 06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join.mp4
• 07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join.mp4
• 08-上午内容总结.mp4
• 09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作.mp4
• 1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗
• 10-意向用户主题看板_建模操作.mp4
• 11-意向用户主题看板_数据采集(DIM).mp4
• 12-意向用户主题看板_数据采集(ODS层).mp4
• 13-意向用户主题看板_数据清洗转换操作(涵盖采样以及查看执行计划).mp4
• 1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现).mp4
• 15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试).mp4
• 16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现).mp4
• 17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作.mp4
• 18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作.mp4
• 1-2 项目环境搭建
• 03-cloudera manager的基本介绍.mp4
• 04-cloudera manager的架构以及功能描述.mp4
• 05-教育项目的环境初始化工作.mp4
• 06-教育项目的环境搭建_如何连接以及基本操作.mp4
• 07-教育项目的环境注意事项.mp4
• 08-教育项目_数据仓库的基本概念.mp4
• 09-上午内容的总结.mp4
• 1-20 拉链表
• 02-拉链表的实现流程分析(上).mp4
• 03-拉链表的实现流程分析(下).mp4
• 04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明.mp4
• 1-21 hive索引
• 01-今日内容说明.mp4
• 05-索引的基本介绍.mp4
• 06-hive索引的分类_原始索引和行组索引.mp4
• 07-hive的所有分类_布隆过滤索引.mp4
• 1-22 hive优化项目数据
• 02-hive的函数补充说明.mp4
• 03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行).mp4
• 04-hive的相关的优化_小文件合并操作.mp4
• 05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝.mp4
• 06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜.mp4
• 07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜.mp4
• 08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化.mp4
• 09-hive的优化的总结说明.mp4
• 10-上午内容的总结.mp4
• 1-23 学生出勤主题看板_需求分析
• 11-学生出勤主题看板_需求分析(前四个).mp4
• 12-学生出勤主题看板_需求分析(后四个).mp4
• 13-学生出勤主题看板_需求分析总结.mp4
• 14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作.mp4
• 1-24 学生出勤主题看板_建模
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 15-学生出勤主题看板_建模分析操作.mp4
• 16-学生出勤主题看板_建模操作.mp4
• 17-学生出勤主题看板_数据采集操作.mp4
• 18-今日总结.mp4
• 1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理
• 02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上.mp4
• 03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中.mp4
• 04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下.mp4
• 05-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_完整实现以及总结.mp4
• 06-学生出勤主题看板_DWM层(班级出勤人数表)_整体实现.mp4
• 07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上.mp4
• 08-上午内容的总结.mp4
• 09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中.mp4
• 10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下.mp4
• 11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作.mp4
• 12-学生出勤主题看板_DWM层(班级旷课人数表)_实现操作.mp4
• 13-学生出勤主题看板_DWM层(汇总表)_实现.mp4
• 14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作.mp4
• 1-26 finebi基本使用
• 15-商业BI基本介绍.mp4
• 16-finebi的安装操作.mp4
• 17-finebi的数据源以及数据准备工作.mp4
• 18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建.mp4
• 19-finebi实现图表展示操作_上.mp4
• 20-finebi实现图表展示操作_下.mp4
• 21-今日总结.mp4
• 1-27 Git应用
• 01-git的历史和SVN对比说明.mp4
• 02-GIT的工作流程.mp4
• 03-GIT的安装操作.mp4
• 04-git如何构建版本库.mp4
• 05-git基本操作_自己玩的流程.mp4
• 06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略).mp4
• 07-git远程仓库的基本介绍.mp4
• 08-git的远程仓库操作_如何配置免密以及如何推送到远端(命令).mp4
• 09-git的远程仓库操作_基于图形化界面方式推送数据到远端.mp4
• 10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发.mp4
• 11-git的分支管理_基本概念介绍.mp4
• 12-git的分支的管理_相关的操作.mp4
• 13-git如何在IDEA中使用操作.mp4
• 1-3 数据仓库
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 02-教育项目的数仓分层架构说明.mp4
• 10-数据仓库和数据集市基本介绍.mp4
• 11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类.mp4
• 12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷.mp4
• 13-数仓建模的基本介绍.mp4
• 14-事实表和维度表的基本介绍.mp4
• 15-事实表和维度表的分类介绍.mp4 1
• 16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念.mp4
• 17-维度建模的三种数仓发展模型图解.mp4
• 18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍.mp4
• 19-今日总结.mp4
• 1-4 Hue操作HDFS,Hive
• 03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE.mp4
• 1-5 oozie基本使用
• 04-oozie的基本介绍.mp4
• 05-oozie的基本使用操作.mp4
• 1-6 sqoop相关操作
• 06-sqoop的基本介绍.mp4
• 07-sqoop的相关的操作_基本操作.mp4
• 08-上午内容的总结.mp4
• 09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作.mp4
• 10-sqoop的相关的操作_全量导入到hive的操作.mp4
• 11-sqoop的相关的操作_条件导入到HDFS和hive操作.mp4
• 12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数.mp4
• 1-7 访问咨询主题看板_需求分析
• 13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个).mp4
• 14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个).mp4
• 15-访问咨询主题看板_需求分析总结.mp4
• 1-8 访问咨询主题看板_建模
• 01-课前回顾和今日内容.mp4
• 02-访问咨询主题看板_建模操作(前置说明).mp4
• 03-访问咨询主题看板_建模操作.mp4
• 16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作.mp4
• 17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层).mp4
• 18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层).mp4
• 1-9 访问咨询主题看板_hive优化
• 04-访问咨询主题看板_hive基础优化(上).mp4
• 04-访问咨询主题看板_hive基础优化(下).mp4
• 05-上午内容的总结.mp4

阶段八 大数据Spark技术栈

• 第一章 PySpark
• 1-1 Spark概述
• 1-10 RDD创建
• 1-11 RDD算子
• 1-12 Spark综合案例1
• 1-13 Spark缓存机制
• 1-14 Spark案例-IP地址查询
• 1-15 Spark累加器和广播变量
• 1-16 Spark内核调度
• 1-17 SparkSQL简介
• 1-18 SparkSQL实操
• 1-19 SparkHive
• 1-2 Spark简介
• 1-20 SparkSQL底层执行原理
• 1-21 Spark自定义函数
• 1-3 pyspark安装
• 1-4 spark-standalone环境搭建
• 1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建
• 1-6 Spark单词统计
• 1-7 SparkOnYarn
• 1-8 Spark关键概念
• 1-9 RDD详解

阶段九 Spark综合项目

• 第一章 一站式制造
• 1-1 项目介绍
• 1-10 DWS层构建
• 1-11 项目回顾（一）
• 1-12 DWB层构建
• 1-13 项目回顾（二）
• 1-14 ST层构建
• 1-15 AirFlow架构解析
• 1-16 AirFlow任务调度
• 1-17 Spark核心概念回顾
• 1-18 Prometheus架构说明
• 1-19 监控插件安装
• 1-2 项目中docker使用
• 1-20 Grafana使用
• 1-21 项目总结二
• 1-3 项目环境搭建
• 1-4 项目数仓分层
• 1-5 项目业务分析
• 1-6 sqoop数据采集
• 1-7 python数据采集
• 1-8 项目ODS层创建
• 1-9 DWD层构建

阶段十 java编程语言

• 第一章 大数据java编程
• 1-1 Java基础语法
• 1-10 多线程
• 1-11 maven
• 1-12 HDFS
• 1-13 MapReduce
• 1-2 面向对象
• 1-3 java常用API
• 1-4 集合
• 1-5 反射
• 1-6 lambda表达式
• 1-7 io流
• 1-8 网络编程
• 1-9 JDBC

阶段十一 NoSQL与实时计算技术

• 01、第一章 NoSQL-Redis
• 1-1 Redis的介绍与安装
• 1-2 Redis的基本命令
• 1-3 Jedis
• 1-4 数据存储设计与持久化
• 1-5 Redis架构
• 1-6 Redis高级
• 02、第二章 NoSQL-kafka
• 2-1 消息队列
• 2-10 kafka原理
• 2-11 一次性语义
• 2-12 kafka监测
• 2-2 kafka简介
• 2-3 附录
• 2-4 kafka环境搭建
• 2-5 kafka的基本命令
• 2-6 kafka工具
• 2-7 kafka API
• 2-8 消费分配策略
• 2-9 存储机制
• 03、第三章 NoSQL-Hbase
• 3-1 Hbase简介与环境部署
• 3-10 Phoenix
• 3-11 二级索引
• 3-2 Hbase基本命令
• 3-3 Hbase JavaAPI
• 3-4 Hbase原理
• 3-5 Hbase表设计
• 3-6 BulkLoad
• 3-7 协处理器
• 3-8 Hbase优化
• 3-9 Hbase与其他组件的整合
• 04、第四章 NoSQL-综合案例
• 4-1 综合案例介绍
• 4-2 Flume数据采集
• 4-3 离线分析
• 4-4 实时计算
• 4-5 可视化

阶段十二 面试强化就业加强课

• 第一章 python+大数据面试加强
• 1-1 面试加强

阶段十三 大数据Flink技术栈

• 01、第一章 Flink基础
• 1-1 流式计算简介
• 1-2 Flink简介
• 1-3 Flink环境部署
• 1-4 Flink入门案例
• 1-5 Flink架构体系
• 02、第二章 Flink流批一体API开发
• 2-1 流处理基本概念
• 2-2 Flink的数据源
• 2-3 Flink的转换算子
• 2-4 Flink的Sink操作
• 2-5 Flink与其他组件的整合
• 03、第三章 Flink高级API开发
• 3-1 四大基石Window
• 3-2 四大基石time
• 3-3 四大基石state
• 3-4 四大基石checkpoint
• 04、第四章 Flink高级特性
• 4-1 异步io与两端递交
• 4-2 ProcessFunction API
• 4-3 双流join
• 4-4 数据类型和序列化
• 05、第五章 FlinkSQL
• 5-1 FlinkSQL简介
• 5-2 FlinkSQL连接外部系统
• 5-3 SQLClient
• 5-4 动态表
• 5-5 FlinkSQL_窗口
• 5-6 FlinkSQL_函数
• 5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化

阶段十四 Flink综合项目

• 01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻
• 1-1 车联网行业背景介绍
• 1-2 汽车行业和车辆类型
• 1-3 车联网行业产业链
• 1-4 车联网技术选型
• 1-5 车联网项目工程搭建
• 1-6 上报数据的格式解析
• 02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL
• 2-1 数据推送到kafka
• 2-2 解析工具类走读
• 2-3 实时ETL
• 2-4 数据积压与反压
• 2-5 过滤数据
• 03、第三章 星途车联网-数据落地
• 3-1 数据存储_hive
• 3-2 数据存储_Hbase
• 3-3 HBase调优
• 04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询
• 4-1 Phoenix简介及常用命令
• 4-2 HBase二级索引
• 4-3 车联网明细数据统计
• 4-4 Zeppelin简介及使用
• 05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析
• 5-1 驾驶行程业务逻辑
• 5-2 驾驶行程指标分析
• 06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
• 6-1 电子围栏简介
• 6-2 电子围栏分析步骤
• 6-3 电子围栏分析实现
• 07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析
• 7-1 实时故障业务逻辑
• 7-2 实时故障分析实现
• 08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度
• 8-1 项目展示和任务调度

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