大数据入门基础课程
大数据入门实战课程
全栈工程师
八年互联网公司一线研发经验，担任大数据架构师。 主要从事基于Spark/Flink为核心打造的大数据公有云、私有云数据平台产品的研发。 改造过Hadoop、Spark等框架的源码为云平台提供更高的执行性能。 集群规模过万，有丰富的大数据项目实战经验以及授课经验(授课数千小时，深受学员好评)。
了解讲师只要有Java基础，就可入门大数据，掌握Hadoop开发的核心技能
涵盖HDFS 、YARN 、MapReduce的搭建及框架的应用
第一时间收获企业大数据的真技术，了解Hadoop 3.x 的新特性
大数据相关文章
重构实时计算思维：深入解析 Flink 五大核心机制与生产实践
在构建企业级数据湖仓的宏大版图中，Kafka 等消息队列解决了数据“进得来”的问题，但如何“算得准、算得快”才是实时计算的真正痛点。作为第三代流处理引擎的标杆，Apache Flink 之所以能脱颖而出，并非仅仅因为其丰富的 API，更在于它彻底重塑了开发者对数据处理的认知——从“微批模拟流”转向“原生流式优先”。 本文将剥离繁琐的代码细节，从设计哲学出发，深度拆解 Flink 的五大核心支柱：流（Stream）、窗口（Window）、水位线（Watermark）、状态（State）与检查点（Checkpoint）
从“情绪化炒股”到“AI量化系统”：如何用代码重构自己的财富逻辑
在 A 股过山车般的行情中，你是否也曾： 看着 K 线图凭感觉追涨杀跌，结果高买低卖？ 被“大V荐股”带节奏，最终一地鸡毛？ 想定投基金却不知何时加仓、何时止盈？ 更残酷的现实是：市场从不同情“努力”，只奖励“系统”。 散户靠直觉，机构靠模型；你在盯盘，他们在跑回测。 但今天，这一切正在改变。得益于开源生态与 AI 技术的普及，普通程序员完全有能力从零构建一套属于自己的 AI 量化交易系统——不仅自动化执行策略，还能借助大模型智能体（Agent）进行动态调优。 而慕课
Hive ODS层实战：外部表分区加载与JSON数据解析技巧
TL;DR： 场景：构建离线数据仓库的 ODS（Operational Data Store）层，使用 Hive 外部表承接原始日志数据，按天分区管理，并对 JSON 格式字段进行高效解析与展开。 结论：ODS 层应坚持“贴源、分区、外部表”原则；JSON 字段优先使用 json_tuple 批量提取，数组结构通过 explode + lateral view 展开。 产出：提供可复用的建表模板、分区管理 SQL、按天装载脚本骨架，以及 JSON 单值/数组/展开查询的标准范式。 一、ODS 层定义与核心特性 1.1 什么是 ODS？ ODS（Ope
突破 RAG 精度瓶颈：私有知识库与 Embedding + Reranker 模型协同实战
在大模型（LLM）落地企业场景时，RAG（Retrieval-Augmented Generation） 已成为主流架构。然而，许多团队在实际部署中发现：即使使用了高质量的私有知识库，RAG 的回答依然“答非所问”或“张冠李戴”。究其原因，往往是 检索阶段精度不足 导致——召回的文档片段与用户问题相关性不高。 本文将深入剖析这一瓶颈，并通过 Embedding 模型 + Reranker 模型的两阶段检索机制，手把手教你构建高精度 RAG 系统。文末附完整可运行代码，助你快速上手！ 一、为什么传统 RAG 会“翻车”
Apache Calcite：用SQL统一查询多数据源的革命性方案
一、开篇思考 谈及多数据源整合，多数开发者的第一反应往往是Mybatis-Plus的分库分表方案。然而，今天要分享的这项技术可能会刷新你对数据查询的认知边界。 想象一下，能否用一条SQL语句同时查询内存中的Java对象、本地CSV文件，甚至实现跨异构数据源的关联分析？在传统架构中，这似乎是天方夜谭。但Apache Calcite的出现，让这种设想变成了现实。 二、技术概览 Apache Calcite定位为数据库领域的底层基础设施框架，其核心价值在于通过标准化SQL接口，实现对多元化数据源的统一访问与智能
深入 Kafka 底层存储：从模糊认知到清晰理解
相信不少朋友和我一样——对 Kafka 的逻辑模型（如 Broker、Topic、Partition）已经比较熟悉，但一谈到数据在磁盘上到底怎么存的，心里就有点“雾里看花”。这种“知道大概、说不清楚”的状态，在技术讨论中常常让人略显尴尬。 今天，我们就一起动手，揭开 Kafka 底层存储的神秘面纱，真正搞清楚：消息写进去后，到底变成了哪些文件？它们又各自承担什么作用？ 一、动手实践：搭建环境并写入测试数据 要理解存储机制，光看理论不够，必须“眼见为实”。我们先快速搭建一个单机 Kafka
Apache SeaTunnel 与 Gravitino 联手：告别手动 Schema 配置，迈向元数据驱动的新时代
Apache SeaTunnel 与 Gravitino 联手：告别手动 Schema 配置，迈向元数据驱动的新时代 在使用 Apache SeaTunnel 处理非关系型数据源（如 Elasticsearch、MongoDB、S3、FTP 等）时，你是否也曾被冗长、易错的字段映射配置折磨得焦头烂额？一旦某个字段类型写错或漏写，整个作业就可能直接失败——这种“体力劳动”式的开发体验，正在成为过去式。 近期，Apache SeaTunnel 社区迎来一项重大提案：通过集成 Apache Gravitino 元数据服务，实现非关系型数据源 Schema 的自动同步
MCP SDK构建Client连接Server开发技巧
在现代分布式系统、物联网（IoT）平台或云原生架构中，MCP（Message Control Protocol） 作为一种轻量级、高可靠的消息通信协议，正被越来越多的企业用于构建服务端与客户端之间的稳定通信链路。而 MCP SDK 则是官方提供的标准化开发工具包，帮助开发者快速集成 MCP 协议能力。 本文将带你深入理解 如何使用 MCP SDK 构建 Client 连接 Server 的完整流程，并结合真实代码案例，手把手教你掌握核心开发技巧，真正做到“学完就能用”。 一、开发前准备 1. 添加依赖（Maven）
大数据相关问答
-
大数据技术与实践训练营
一站式学习，入门大数据领域，搞定大数据开发技术；把握行业红利，赢得更多的工作机会！
查看详情 -
高效求职全攻略
巧过经验关丨面试杀手锏丨求职通关技
查看详情 -
掌握核心算法 挑战寒冬高薪
从基础出发，强化算法知识，飞速提升学习效率！
查看详情
以前看过一些其他的Hadoop视频，觉得自己学的还不错，所以在慕课网看到本课程的时候还在犹豫是否有必要下手，睡了一觉，还是买了，心里是这么想的，如果老师讲的好就当复习，如果讲的一般那损失的也不大，当开始学习这课程的时候，发现PK哥的讲课思路非常清晰，同样的知识点能讲出不一样的东西，带着我们去官网学习，从这点上我就很佩服老师，让我们知道如何去进行学习，而不是一味的对着PPT或者Word讲稿念。课程我还没学完，结果发现老师又在课程群内做了直播分享，特别是小文件这个部分，真的受益匪浅。看视频的时候发现很多视频中的时间都是下半夜的，感谢老师的辛苦付出，为我们带来高质量的课程。以后就跟着PK哥混大数据了