大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统
打通大数据领域最吃香的离线处理核心技能及生态，成为拥有真正实力前沿人才 离线计算作为大数据计算领域领军技能，在成本、稳定性、数据一致性等方面有着绝对优势。吃透Spark离线技术及相关生态，就掌握了大数据工程师的高薪密码。本课程将结合生产级项目，一栈式点亮：数据收集(DataX)、数据湖(Iceberg)、数据分析(Spark)、智能调度(DS)、数据服务(DBApi)、AI大模型(ChatGPT)、可视化(Davinci)等离线处理核心技能及生态体系，带你打通硬核技能，拓宽上升通道。
适合人群 希望提升大数据综合能力的开发者 希望突破岗位局限性的开发者 技术储备 熟悉Scala基础 熟悉Linux基础 了解Hadoop基础 环境参数 Hadoop 3.3.2 Spark 3.4.0 Iceberg 3.3.2 Hive 3.1.2 DolphinScheduler 3.1.8 DataX 2023 DBApi 4.0.7 Davinci 0.3
目录大纲：
├──第1章 大厂技术首选高薪必备：揭开Spark神秘面纱
| ├──1-1 每位大数据开发者都需要了解的硬核技能_.mkv 48.37M
| ├──1-10 面试题.pdf 25.09kb
| ├──1-11 课外拓展.pdf 28.05kb
| ├──1-2 本章概览_.mkv 9.06M
| ├──1-3 Spark产生背景_.mkv 51.53M
| ├──1-4 Spark是什么_.mkv 63.68M
| ├──1-5 【重要】Spark能为我们带来什么_.mkv 47.96M
| ├──1-6 自己语言总结Spark_.mkv 25.28M
| ├──1-7 【重要】Spark版本选择依据_.mkv 69.82M
| ├──1-8 Spark与Hadoop多角度对比_.mkv 71.60M
| └──1-9 作业题.pdf 19.99kb
├──第2章 工欲善其事必先利其器：大数据框架环境部署
| ├──2-1 本章概览_.mkv 8.91M
| ├──2-10 Hive部署及测试_.mkv 84.44M
| ├──2-11 Spark部署及测试_.mkv 63.23M
| ├──2-12 【重要】基于IDEA&Maven构建本地开发环境_.mkv 65.97M
| ├──2-13 作业题.pdf 20.36kb
| ├──2-2 【重要】服务器选择注意事项_.mkv 14.05M
| ├──2-3 客户端操作注意事项_.mkv 50.45M
| ├──2-4 服务器目录规划_.mkv 13.91M
| ├──2-5 JDK部署_.mkv 41.99M
| ├──2-6 Scala部署_.mkv 15.63M
| ├──2-7 【作业】MySQL部署_.mkv 20.13M
| ├──2-8 HDFS部署及测试_.mkv 97.98M
| └──2-9 YARN部署及测试_.mkv 42.41M
├──第3章 手把手撸个RDD实战：加强基础为Spark预热
| ├──3-1 本章概览_.mkv 19.69M
| ├──3-10 自定义RDD代码测试_.mkv 39.45M
| ├──3-11 作业题.pdf 16.99kb
| ├──3-12 面试题.pdf 22.99kb
| ├──3-2 快速认识Java中的Iterator_.mkv 23.23M
| ├──3-3 自定义Java Iterator_.mkv 65.47M
| ├──3-4 自定义Java Iterable_.mkv 34.21M
| ├──3-5 【重要】Scala中迭代器的使用_.mkv 30.83M
| ├──3-6 【重要】自定义迭代器读取MySQL中的数据_.mkv 40.59M
| ├──3-7 统一上下文类封装_.mkv 37.49M
| ├──3-8 Scala中迭代器的lazy特性_.mkv 37.48M
| └──3-9 【重要】自定义RDD代码封装及实现_.mkv 72.03M
├──第4章 轻松理解RDD核心本质：结合源码多维度解析
| ├──4-1 本章概览_.mkv 8.24M
| ├──4-10 作业题.pdf 21.96kb
| ├──4-11 面试题.pdf 21.92kb
| ├──4-2 学习之前注意事项说明_.mkv 44.28M
| ├──4-3 【重要】从源码角度理解RDD是什么_.mkv 84.35M
| ├──4-4 【重要】从源码角度理解RDD的定义_.mkv 30.84M
| ├──4-5 【重要】从源码角度理解RDD的五大特性_.mkv 107.81M
| ├──4-6 RDD五大特性在源码中的体现_.mkv 39.70M
| ├──4-7 RDD五大特性图解总结_.mkv 27.25M
| ├──4-8 HadoopRDD源码解读_.mkv 59.42M
| └──4-9 【作业】JdbcRDD源码分析_.mkv 15.62M
├──第5章 快速步入核心编程基础：RDD转换与动作编程
| ├──5-1 本章概览_.mkv 17.82M
| ├──5-10 RDD操作概述_.mkv 32.83M
| ├──5-11 transformation之map算子_.mkv 72.93M
| ├──5-12 transformation之flatmap算子_.mkv 45.71M
| ├──5-13 transformation之mapPartitions算子_.mkv 45.91M
| ├──5-14 transformation之filter算子_.mkv 62.34M
| ├──5-15 transformation之sample算子_.mkv 11.53M
| ├──5-16 transformation之glom算子_.mkv 9.68M
| ├──5-17 transformation之zip算子_.mkv 29.11M
| ├──5-18 从一个经典的面试题掌握算子底层的实现原理_.mkv 34.27M
| ├──5-19 transformation之mapValues算子_.mkv 42.46M
| ├──5-2 Spark编程核心入口类SparkContext使用注意事项_.mkv 68.33M
| ├──5-20 transformation之flatMapValues算子_.mkv 40.46M
| ├──5-21 transformation之keys&values算子_.mkv 15.53M
| ├──5-22 transformation之keyBy算子_.mkv 17.71M
| ├──5-23 transformation之reduceByKey算子_.mkv 38.54M
| ├──5-24 transformation之groupByKey算子_.mkv 23.42M
| ├──5-25 经典面试题之reduceByKey对比groupByKey_.mkv 60.82M
| ├──5-26 transformation之groupBy算子_.mkv 38.63M
| ├──5-27 transformation之sortBy算子_.mkv 14.02M
| ├──5-28 transformation之sortByKey算子_.mkv 19.14M
| ├──5-29 transformation之distinct算子_.mkv 31.46M
| ├──5-3 基于spark-shell脚本再谈SparkContext_.mkv 64.13M
| ├──5-30 transformation之cogroup算子_.mkv 61.35M
| ├──5-31 transformation之join算子_.mkv 58.35M
| ├──5-32 transformation之交并差算子_.mkv 29.63M
| ├──5-33 action算子之collect_.mkv 30.35M
| ├──5-34 action算子之foreach_.mkv 31.02M
| ├──5-35 action算子之foreachPartition_.mkv 39.60M
| ├──5-36 action算子之取数相关_.mkv 30.02M
| ├──5-37 action算子之aggregate相关_.mkv 94.55M
| ├──5-38 action算子之fold&reduce_.mkv 25.62M
| ├──5-39 算子之countByKey&countByValue_.mkv 31.47M
| ├──5-4 RDD创建方式之集合_.mkv 46.91M
| ├──5-40 算子之查看RDD的依赖关系_.mkv 17.94M
| ├──5-41 【拓展】Java语言开发Spark应用之map_.mkv 75.87M
| ├──5-42 【拓展】Java语言开发Spark应用之flatMap_.mkv 26.56M
| ├──5-43 【拓展】Java语言开发Spark应用之filter_.mkv 8.67M
| ├──5-44 【拓展】Java语言开发Spark应用之词频统计_.mkv 29.39M
| ├──5-45 作业题.pdf 30.67kb
| ├──5-46 面试题.pdf 30.26kb
| ├──5-5 初遇并行度_.mkv 50.84M
| ├──5-6 自定义类型数据转成RDD_.mkv 20.49M
| ├──5-7 RDD创建方式之文件系统数据_.mkv 61.35M
| ├──5-8 【作业】拓展读取文件系统数据_.mkv 11.59M
| └──5-9 RDD创建方式之MySQL中的表_.mkv 56.38M
├──第6章 智能物业运营系统第一篇：地理位置的解析实战
| ├──6-1 本章概览_.mkv 23.68M
| ├──6-10 使用RDD完成普通的Join操作_.mkv 36.37M
| ├──6-11 使用RDD完成广播变量的Join操作_.mkv 48.06M
| ├──6-12 使用广播变量迭代ip解析功能_.mkv 10.88M
| ├──6-13 【非常重要】使用累加器完成数据质量指标_.mkv 37.70M
| ├──6-14 累加器在使用过程中注意的坑_.mkv 31.00M
| ├──6-15 自定义Int类型累加器_.mkv 38.79M
| ├──6-16 自定义复杂类型累加器_.mkv 63.64M
| ├──6-17 可视化框架部署_.mkv 54.60M
| ├──6-18 可视化大屏制作_.mkv 23.72M
| ├──6-19 全流程打包到服务器上运行_.mkv 39.14M
| ├──6-2 明确需求_.mkv 32.54M
| ├──6-20 【扩展】高德地图API的使用_.mkv 28.38M
| ├──6-21 作业题.pdf 33.41kb
| ├──6-22 面试题.pdf 28.61kb
| ├──6-3 架构拓展_.mkv 57.50M
| ├──6-4 省份维度统计功能开发_.mkv 65.57M
| ├──6-5 MySQL表及工具类准备_.mkv 30.78M
| ├──6-6 统计结果入表_.mkv 32.61M
| ├──6-7 统计结果入表迭代_.mkv 13.99M
| ├──6-8 【经典面试题】Spark中的闭包_.mkv 46.83M
| └──6-9 【经典报错】Task not serializable-_.mkv 35.48M
├──第7章 深入理解核心必备进阶：分区器依赖缓存策略
| ├──7-1 本章概览_.mkv 16.83M
| ├──7-10 初遇Spark的缓存_.mkv 31.30M
| ├──7-11 缓存策略的选择_.mkv 33.17M
| ├──7-12 【重要】不同缓存策略的测试_.mkv 69.96M
| ├──7-13 缓存清理_.mkv 14.91M
| ├──7-14 作业题.pdf 24.22kb
| ├──7-15 面试题.pdf 23.07kb
| ├──7-2 分区数调整算子_.mkv 70.37M
| ├──7-3 Spark中分区器的定义_.mkv 35.63M
| ├──7-4 自定义分区器在Spark中的使用_.mkv 46.72M
| ├──7-5 【加强】分区数及分区器加强_.mkv 88.34M
| ├──7-6 RDD的Lineage特性_.mkv 50.50M
| ├──7-7 【重要】窄依赖&宽依赖的定义_.mkv 56.35M
| ├──7-8 【重要】图解依赖及stage切分_.mkv 75.52M
| └──7-9 ShuffleDependency类定义的参数说明_.mkv 14.86M
├──第8章 架构知其然知其所以然：术语&运行架构&on YARN
| ├──8-1 本章概览_.mp4 10.93M
| ├──8-10 client模式测试_.mp4 60.03M
| ├──8-11 cluster模式测试_.mp4 39.77M
| ├──8-12 【重要】两种模式的区别-_.mp4 39.69M
| ├──8-13 【补充】多节点进程的分布_.mp4 11.01M
| ├──8-14 作业题.pdf 21.05kb
| ├──8-15 面试题.pdf 21.82kb
| ├──8-2 引入_.mp4 24.61M
| ├──8-3 【重要】核心术语之一_.mp4 110.90M
| ├──8-4 【重要】核心术语之二_.mp4 94.25M
| ├──8-5 核心术语总结_.mp4 19.41M
| ├──8-6 【补充】-DAG图_.mp4 33.78M
| ├──8-7 运行架构_.mp4 40.80M
| ├──8-8 YARN重要知识点_.mp4 14.17M
| └──8-9 Spark on YARN概述_.mp4 44.45M
├──第9章 智能物业运营系统第二篇：大数据应用监控及告警
| ├──9-1 本章概览_.mkv 11.31M
| ├──9-10 邮件发送工具类开发_.mkv 46.76M
| ├──9-11 【重要】实现自定义监控监听器_.mkv 68.79M
| ├──9-12 【重要】是否告警开关控制_.mkv 37.24M
| ├──9-13 【拓展】其他监控系统_.mkv 12.37M
| ├──9-2 监控在工作中的重要性_.mkv 71.45M
| ├──9-3 Spark应用程序执行完毕后存在的问题_.mkv 31.10M
| ├──9-4 为什么要引入历史服务_.mkv 85.81M
| ├──9-5 HistoryServer部署_.mkv 52.49M
| ├──9-6 HistoryServer重要参数讲解_.mkv 23.73M
| ├──9-7 学习如何阅读源码_.mkv 52.00M
| ├──9-8 如何基于HistoryServer打造自己的监控系统_.mkv 50.43M
| └──9-9 【重要】打造自己的Spark应用程序监控设计_.mkv 42.40M
├──第10章 高手成长路线之学调优：RDD各种姿势的调优
| ├──10-1 本章概览_.mkv 15.00M
| ├──10-10 case在spark-shell中的使用_.mkv 30.40M
| ├──10-11 dirname和if在spark-shell中的使用_.mkv 36.97M
| ├──10-12 spark相关脚本的依赖关系_.mkv 41.37M
| ├──10-13 Spark作业的资源影响问题_.mkv 65.51M
| ├──10-14 Spark内存管理宏观认知_.mkv 79.77M
| ├──10-15 Spark内存管理之SMM_.mkv 43.66M
| ├──10-16 Spark内存管理之UMM_.mkv 57.80M
| ├──10-17 Spark内存管理之UMM扩展_.mkv 49.89M
| ├──10-18 作业题.pdf 28.15kb
| ├──10-19 面试题.pdf 33.43kb
| ├──10-2 调优展开的维度_.mkv 20.68M
| ├──10-3 调优之序列化_.mkv 72.82M
| ├──10-4 调优之算子的合理选择01_.mkv 27.85M
| ├──10-5 调优之算子的合理选择02_.mkv 19.05M
| ├──10-6 调优之算子的合理选择03_.mkv 50.00M
| ├──10-7 调优之算子的合理选择04_.mkv 57.70M
| ├──10-8 调优之算子的合理选择05_.mkv 27.36M
| └──10-9 调优之数据本地性_.mkv 56.20M
├──第11章 智能物业运营系统第三篇：业务数据采集及累计问题
| ├──11-1 本章概览_.mkv 17.89M
| ├──11-10 数据关联Hive表_.mkv 14.06M
| ├──11-11 实战之需求描述_.mkv 66.41M
| ├──11-12 实战之数据流向分析_.mkv 28.07M
| ├──11-13 实战之加载数据到Hive表_.mkv 61.69M
| ├──11-14 实战之Hive自连接方式分拆实现_.mkv 75.60M
| ├──11-15 实战之Hive自连接方式完整实现及优化_.mkv 43.94M
| ├──11-16 实战之Hive窗口函数实现_.mkv 17.37M
| ├──11-17 实战之使用RDD算子实现_.mkv 59.79M
| ├──11-18 作业题.pdf 43.62kb
| ├──11-19 面试题.pdf 33.89kb
| ├──11-2 数据采集框架介绍_.mkv 27.67M
| ├──11-3 DataX是什么_.mkv 43.10M
| ├──11-4 DataX工作原理_.mkv 45.20M
| ├──11-5 DataX运行流程_.mkv 39.55M
| ├──11-6 DataX快速入门_.mkv 34.74M
| ├──11-7 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作_.mkv 90.28M
| ├──11-8 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作续_.mkv 36.89M
| └──11-9 使用DataX完成MySQL2HDFS分区的操作_.mkv 29.75M
├──第12章 最热门的AI大模型入门：ChatGPT为工作插上翅膀
| ├──12-1 本章概览_.mp4 13.14M
| ├──12-10 模型演化_.mp4 28.16M
| ├──12-11 OpenAI Mode详解_.mp4 30.65M
| ├──12-12 模型价格及Token_.mp4 25.05M
| ├──12-13 Prompt工程_.mp4 84.51M
| ├──12-14 【重要】Chat CompletionAPI及多轮对_.mp4 27.31M
| ├──12-15 【重要】使用ChatGPT助力日常开发的SQL编写_.mp4 27.82M
| ├──12-16 Open AI开发者大会发布的新功能_.mp4 48.31M
| ├──12-17 Open AI编程老版本_.mp4 42.99M
| ├──12-18 Open AI编程新版本_.mp4 31.69M
| ├──12-19 Assistants API 编程_.mp4 69.20M
| ├──12-2 认识OpenAI这家公司_.mp4 21.24M
| ├──12-3 语言模型&大语言模型的趋势_.mp4 18.80M
| ├──12-4 NLP发展历程_.mp4 38.00M
| ├──12-5 国内大模型介绍_.mp4 35.67M
| ├──12-6 【重要】Open AI账号注册_.mp4 42.10M
| ├──12-7 OpenAI 接口测试_.mp4 40.12M
| ├──12-8 通过案例演示大模型工作原理_.mp4 62.34M
| └──12-9 【重要】通过案例知晓大模型的使用场景_.mp4 83.78M
├──第13章 纠正主观上的错误理解：Spark SQL能带来什么
| ├──13-1 本章概览_.mkv 17.47M
| ├──13-10 thriftserver&beeline配合使用_.mkv 33.12M
| ├──13-11 通过JDBC代码方式访问数据_.mkv 27.79M
| ├──13-2 为什么要使用SQL_.mkv 42.65M
| ├──13-3 官方对Spark SQL的定义_.mkv 62.21M
| ├──13-4 【拓展】数据源操作_.mkv 19.65M
| ├──13-5 【补充】SQL on Hadoop框架_.mkv 33.26M
| ├──13-6 【拓展】Spark SQL的愿景_.mkv 53.41M
| ├──13-7 核心概念_.mkv 52.60M
| ├──13-8 编程入口点SparkSession_.mkv 43.68M
| └──13-9 spark-shell&spark-sql访问Hive中的表_.mkv 28.94M
├──第14章 高效快速读写外部数据：Spark SQL外部数据源的使用
| ├──14-1 本章概览_.mkv 20.11M
| ├──14-10 json数据源的写操作_.mkv 23.88M
| ├──14-11 text数据源的读操作使用_.mkv 35.99M
| ├──14-12 text数据源的写操作使用_.mkv 36.87M
| ├──14-13 Parquet数据源的读写操作_.mkv 25.87M
| ├──14-14 jdbc数据源的读操作使用_.mkv 20.71M
| ├──14-15 jdbc数据源的读操作配置化使用_.mkv 17.90M
| ├──14-16 jdbc数据源的写操作最佳实践_.mkv 28.04M
| ├──14-17 Hive数据源的读写操作最佳实践_.mkv 59.62M
| ├──14-18 使用SQL的方式使用外部数据源_.mkv 39.07M
| ├──14-19 外部数据源核心类_.mkv 72.19M
| ├──14-2 外部数据源的产生背景_.mkv 44.42M
| ├──14-20 JDBC数据源实现源码分析_.mkv 55.84M
| ├──14-21 JDBC数据源实现源码Debug分析_.mkv 38.00M
| ├──14-3 csv数据源的读操作基本使用_.mkv 71.98M
| ├──14-4 csv数据源的读操作进阶使用_.mkv 52.38M
| ├──14-5 csv数据源的写操作_.mkv 31.90M
| ├──14-6 SaveMode的含义_.mkv 36.48M
| ├──14-7 json数据源的读操作基本使用_.mkv 33.96M
| ├──14-8 json数据源的读操作进阶使用_.mkv 95.89M
| └──14-9 json数据源的读操作进阶使用_.mkv 32.93M
├──第15章 快速步入核心编程进阶：DF&DS API编程
| ├──15-1 本章概览_.mkv 6.17M
| ├──15-10 RDD&DF&DS对比_.mkv 52.68M
| ├──15-11 自定义外部数据源实战之需求分析_.mkv 24.67M
| ├──15-12 自定义外部数据源实战之主体轮廓开发_.mkv 33.84M
| ├──15-13 自定义外部数据源实战之开发及测试_.mkv 44.80M
| ├──15-14 作业题.pdf 30.54kb
| ├──15-2 基本API编程_.mkv 101.77M
| ├──15-3 基本API编程之分组聚合函数_.mkv 61.34M
| ├──15-4 基本API编程之窗口函数_.mkv 31.96M
| ├──15-5 RDD与DF的转换操作之反射_.mkv 51.77M
| ├──15-6 RDD与DF的转换操作之编程_.mkv 21.98M
| ├──15-7 DS操作之RDD转成DS_.mkv 32.81M
| ├──15-8 DS操作之DF与DS的互操作_.mkv 16.49M
| └──15-9 扩展之Java类型在API编程中的使用_.mkv 16.54M
├──第16章 透过函数进行二次开发：UDF函数在Spark SQL中的使用
| ├──16-1 本章概览_.mkv 6.51M
| ├──16-10 作业题.pdf 25.64kb
| ├──16-11 面试题.pdf 24.55kb
| ├──16-2 SQL on Hadoop框架中的函数说明_.mkv 23.13M
| ├──16-3 UDF函数在API中的使用_.mkv 60.92M
| ├──16-4 UDF函数在SQL中的使用_.mkv 26.64M
| ├──16-5 UDF函数在Spark SQL中使用的扩展_.mkv 52.88M
| ├──16-6 UDAF函数编程主体轮廓开发_.mkv 62.84M
| ├──16-7 UDAF函数功能实现及测试_.mkv 79.80M
| ├──16-8 UDAF函数新版实现_.mkv 37.31M
| └──16-9 UDTF函数补充说明_.mkv 3.57M
├──第17章 透过使用知晓执行流程：Spark SQL核心执行流程
| ├──17-1 课程目录_.mkv 8.10M
| ├──17-10 新特性之AQE概述_.mkv 24.54M
| ├──17-11 新特性之AQE分区自动合并功能详解_.mkv 73.69M
| ├──17-12 新特性之AQEJoin策略调整功能详解_.mkv 43.07M
| ├──17-13 Spark SQL关于Hints的补充_.mkv 9.33M
| ├──17-2 Catalog编程_.mkv 73.77M
| ├──17-3 学习源码的方法论_.mkv 32.14M
| ├──17-4 通过官方Slide回顾RDD及SparkSQL相关知识_.mkv 34.75M
| ├──17-5 通过官方Slide讲解Spark SQL框架的执行流程_.mkv 84.24M
| ├──17-6 通过终端运行方式理解Spark SQL框架的执行流程_.mkv 43.99M
| ├──17-7 通过代码运行方式理解Spark SQL框架的执行流程_.mkv 32.32M
| ├──17-8 新特性之动态分区裁剪引入_.mkv 45.06M
| └──17-9 新特性之动态分区裁剪实现原理_.mkv 38.61M
├──第18章 数据开放服务解决方案：为大数据处理成果赋能
| ├──18-1 课程目录_.mkv 8.25M
| ├──18-10 作业题.pdf 27.82kb
| ├──18-2 数据服务在大数据平台中的重要地位_.mkv 64.38M
| ├──18-3 DBAPI概述_.mkv 40.54M
| ├──18-4 DBAPI部署_.mkv 53.58M
| ├──18-5 数据源配置_.mkv 14.12M
| ├──18-6 API配置_.mkv 31.30M
| ├──18-7 客户端设置_.mkv 20.62M
| ├──18-8 系统设置及监控_.mkv 19.38M
| └──18-9 作业及总结_.mkv 28.48M
├──第19章 智能调度系统解决方案：DS在生产上的使用
| ├──19-1 课程目录_.mp4 8.29M
| ├──19-10 任务类型之SQL的使用_.mp4 16.41M
| ├──19-11 任务类型之HiveCli script的使用_.mp4 15.51M
| ├──19-12 任务类型之hivecli file的使用_.mp4 15.17M
| ├──19-13 任务类型之Spark3的使用_.mp4 26.17M
| ├──19-14 安全中心之租户用户队列_.mp4 21.34M
| ├──19-15 安全中心之Worker分组及环境_.mp4 19.04M
| ├──19-16 安全中心之告警_.mp4 26.00M
| ├──19-2 调度系统在大数据平台中的重要性_.mp4 41.74M
| ├──19-3 初识DS_.mp4 35.08M
| ├──19-4 核心名词解释_.mp4 73.10M
| ├──19-5 Standalone模式部署_.mp4 44.64M
| ├──19-6 工作流的定义及运行实操_.mp4 56.09M
| ├──19-7 工作流定时管理_.mp4 20.57M
| ├──19-8 数据源中心配置_.mp4 12.45M
| └──19-9 任务类型之shell的使用_.mp4 26.34M
├──第20章 热门数据湖的技能拓展：基于Spark&Iceberg构建数据湖
| ├──20-1 课程目录_.mp4 2.30M
| ├──20-10 动手拓展_.mp4 9.66M
| ├──20-2 Iceberg简介_.mp4 47.99M
| ├──20-3 Iceberg特性_.mp4 73.93M
| ├──20-4 整合Hive准备工作_.mp4 21.11M
| ├──20-5 整合Hive结合Catalog创建表详解_.mp4 79.13M
| ├──20-6 Iceberg整合Hive的DDL与DML详解_.mp4 49.16M
| ├──20-7 Iceberg存储结构_.mp4 78.81M
| ├──20-8 整合Spark查询元数据信息_.mp4 25.95M
| └──20-9 整合Spark完成时间线查询及回滚操作_.mp4 43.97M
├──第21章 AI大模型使用进阶：整合SQL在大数据中的使用
| ├──21-1 课程目录_.mp4 20.40M
| ├──21-2 LangChain概述_.mp4 60.11M
| ├──21-3 LangChain整合OpenAI和Tongyi模型_.mp4 37.29M
| ├──21-4 LangChain整合SQLDatabaseChain完成SQL的处理_.mp4 58.98M
| └──21-5 pyspark-ai_.mp4 49.12M
└──第22章 高手成长路线之挖祖坟：Spark核心源码分析(同步追更中)
└──第23章 智能物业运营系统第四篇：以企业级项目要求实战(同步追更中)
└──课程源码
来源: 大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统 | 
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( A20190523-0239 )
