黑马-Python+大数据年度钻石会员-价值24980-14阶段完结无密

星***

黑马-Python+大数据年度钻石会员-价值24980-14阶段完结无密
　 05、阶段五 Python数据处理与分析实战
　 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
　 01、阶段一 Python大数据开发基础
　 02、阶段二 Python基础编程
　 13、阶段十三 大数据Flink技术栈
　 04、阶段四 SQL
　 11、阶段十一 NoSQL与实时计算技术
　 06、阶段六 Hadoop生态体系
　 14、阶段十四 Flink综合项目
　 03、阶段三 Python进阶编程
　 12、阶段十二 面试强化就业加强课
　 09、阶段九 Spark综合项目
　 10、阶段十 java编程语言
　　 1-10 访问咨询主题看板_数据清洗
　　 1-8 访问咨询主题看板_建模
　　 1-22 hive优化项目数据
　　 1-27 Git应用
　　 1-25 学生出勤看板_DWM层数据处理
　　 1-13 访问咨询主题看板_增量数据采集清洗
　　 1-9 访问咨询主题看板_hive优化
　　 1-26 finebi基本使用
　　 1-12 访问咨询主题看板_数据导出
　　 1-14 访问咨询主题看板_增量数据分析
　　 1-23 学生出勤主题看板_需求分析
　　 1-7 访问咨询主题看板_需求分析
　　 1-1 知行教育数仓项目介绍
　　 1-5 oozie基本使用
　　 1-11 访问咨询主题看板_数据分析
　　 1-17 分桶表
　　 1-2 项目环境搭建
　　 1-21 hive索引
　　 1-4 Hue操作HDFS,Hive
　　 1-19 意向用户主题看板_DWM层数据处理
　　 1-18 意向用户主题看板_数据采集清洗
　　 1-15 意向用户主题看板_需求分析
　　 1-24 学生出勤主题看板_建模
　　 1-6 sqoop相关操作
　　 1-16 意向用户主题看板_建模分析
　　 1-3 数据仓库
　　 1-20 拉链表
　　 第一章 PySpark
　　 02、第二章 linux命令
　　 05、第五章 kettle的使用
　　 07、第七章 大数据框架与数仓基础
　　 04、第四章 excel的使用
　　 08、第八章 数仓实战项目
　　 03、第三章 MySQL数据库
　　 06、第六章 数据分析及可视化
　　 01、第一章 大数据介绍及开发环境
　　 04、第四章 pandas数据处理
　　 03、第三章 pandas数据清洗
　　 06、第六章 pandas综合案例
　　 01、第一章 Python 数据分析简介
　　 02、第二章 Pandas快速入门
　　 05、第五章 Python数据可视化
　　 02、第二章 NoSQL-kafka
　　 04、第四章 NoSQL-综合案例
　　 03、第三章 NoSQL-Hbase
　　 01、第一章 NoSQL-Redis
　　 02、第二章 数据报表
　　 01、第一章 窗口函数
　　 02、第二章 Flink流批一体API开发
　　 01、第一章 Flink基础
　　 05、第五章 FlinkSQL
　　 03、第三章 Flink高级API开发
　　 04、第四章 Flink高级特性
　　 02、第二章 Python面向对象编程
　　 01、第一章 Python基础语法
　　 06、第六章 星途车联网-电子围栏分析
　　 05、第五章 星途车联网-车辆驾驶行为分析
　　 04、第四章 星途车联网-Phoenix on HBase即席查询
　　 02、第二章 星途车联网-原始终端数据实时ETL
　　 01、第一章 星途车联网-项目基石与前瞻
　　 03、第三章 星途车联网-数据落地
　　 07、第七章 星途车联网-远程诊断实时故障分析
　　 08、第八章 星途车联网-项目展示和任务调度
　　 第一章 python+大数据面试加强
　　 03、第三章 Hadoop
　　 02、第二章 Zookeeper
　　 04、第四章 Hive
　　 01、第一章 linux
　　 03、第三章 网络编程
　　 04、第四章 HTTP协议和静态Web服务器
　　 10、第十章 mini-Web
　　 06、第六章 JavaScript
　　 01、第一章 多任务编程-进程
　　 07、第七章 jQuery
　　 08、第八章 闭包和装饰器
　　 05、第五章 html+css基础
　　 09、第九章 正则表达式
　　 11、第十一章 数据埋点
　　 02、第二章 多任务编程-线程
　　 第一章 大数据java编程
　　　 16-访问咨询主题看板_业务数据准备工作.mp4
　　　 18-访问咨询主题看板_建模分析(后三层).mp4
　　　 03-访问咨询主题看板_建模操作.mp4
　　　 17-访问咨询主题看板_建模分析(前三层).mp4
　　　 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
　　 第一章 一站式制造
　　　 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
　　　 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
　　　 10-上午内容的总结.mp4
　　　 07-hive的数据倾斜优化_join的数据倾斜.mp4
　　　 05-hive的相关优化_矢量化查询和读取零拷贝.mp4
　　　 04-hive的相关的优化_小文件合并操作.mp4
　　　 03-hive的相关优化_并行优化(并行编译和并行执行).mp4
　　　 06-hive的数据倾斜优化_group by 倾斜.mp4
　　　 02-hive的函数补充说明.mp4
　　　 09-hive的优化的总结说明.mp4
　　　 08-hive的数据倾斜优化_如何感知倾斜以及union优化.mp4
　　　 10-学生出勤主题看板_DWM层(学生请假人数表)_下.mp4
　　　 04-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_下.mp4
　　　 14-学生出勤主题看板_DWS层实现操作.mp4
　　　 09-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_中.mp4
　　　 02-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤信息表处理)_上.mp4
　　　 11-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数表)_最终实现操作.mp4
　　　 08-上午内容的总结.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
　　　 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
　　　 07-学生出勤主题看板_DWM层(请假人数信息表)_上.mp4
　　　 03-学生出勤主题看板_DWM层(学生出勤状态信息表)_中.mp4
　　　 13-git如何在IDEA中使用操作.mp4
　　　 04-git如何构建版本库.mp4
　　　 03-GIT的安装操作.mp4
　　　 12-git的分支的管理_相关的操作.mp4
　　　 10-git的远程仓库操作_如何拉取代码及其协作开发.mp4
　　　 06-git案例_如何提交代码(如何设置忽略).mp4
　　　 11-git的分支管理_基本概念介绍.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
　　　 07-git远程仓库的基本介绍.mp4
　　　 02-GIT的工作流程.mp4
　　　 05-git基本操作_自己玩的流程.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
　　　 01-git的历史和SVN对比说明.mp4
　　　 07-访问咨询主题看板_增量数据清洗转换操作.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
　　　 06-访问咨询主题看板_增量数据采集操作(oozie配置).mp4
　　　 05-访问咨询主题看板_增量数据采集shell脚本测试操作.mp4
　　　 02-访问咨询主题看板_新增数据模拟.mp4
　　　 04-访问咨询主题看板_增量数据采集的shell脚本的编写.mp4
　　　 09-上午内容的总结.mp4
　　　 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
　　　 12-访问咨询主题看板_增量数据导出操作.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
　　　 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
　　　 21-今日总结.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
　　　 18-finebi的图表展示操作_仪表盘构建.mp4
　　　 17-finebi的数据源以及数据准备工作.mp4
　　　 15-商业BI基本介绍.mp4
　　　 16-finebi的安装操作.mp4
　　　 15-今日总结.mp4
　　　 13-访问咨询主题看板_数据导出操作(咨询量导出).mp4
　　　 01-课前回顾和今日内容.mp4
　　　 14-访问咨询主题看板_数据导出操作(访问量).mp4
　　　 05-oozie的基本使用操作.mp4
　　　 04-oozie的基本介绍.mp4
　　　 14-学生出勤主题看板_业务数据准备工作.mp4
　　　 13-学生出勤主题看板_需求分析总结.mp4
　　　 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
　　　 02-教育项目的业务流程.mp4
　　　 01-教育项目的基本介绍.mp4
　　　 02-教育项目的架构流程说明.mp4
　　　 01-课前回顾和今日内容.mp4
　　　 13-访问咨询主题看板_需求分析(前四个).mp4
　　　 15-访问咨询主题看板_需求分析总结.mp4
　　　 14-访问咨询主题看板_需求分析(后四个).mp4
　　　 06-分桶表的作用_提升查询效率(多表)_map join.mp4
　　　 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
　　　 07-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)_bucket map join.mp4
　　　 09-分桶表的作用_提升查询的效率(多表)SMB join操作.mp4
　　　 08-上午内容总结.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
　　　 07-教育项目的环境注意事项.mp4
　　　 04-cloudera manager的架构以及功能描述.mp4
　　　 03-cloudera manager的基本介绍.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
　　　 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
　　　 01-今日内容说明.mp4
　　　 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
　　　 03-HUE相关的操作_HDFS和HIVE.mp4
　　　 18-意向用户主题看板_DWS层数据导出操作.mp4
　　　 14-意向用户主题看板_DWM层数据生成(SQL实现).mp4
　　　 16-意向用户主题看板_DWM层数据生产(最终实现).mp4
　　　 01-课前回顾和今日内容.mp4
　　　 15-意向用户主题看板_DWM层数据生成(优化的效率测试).mp4
　　　 17-意向用户主题看板_DWS层数据生成操作.mp4
　　　 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
　　　 13-意向用户主题看板_需求分析(前三个).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
　　　 01-课前回顾和今日内容.mp4
　　　 14-意向用户主题看板_需求分析(后三个).mp4
　　　 16-学生出勤主题看板_建模操作.mp4
　　　 15-学生出勤主题看板_建模分析操作.mp4
　　　 18-今日总结.mp4
　　　 01-课前回顾和今日内容.mp4
　　　 17-学生出勤主题看板_数据采集操作.mp4
　　　 03-意向用户主题看板_建模分析(后三层).mp4
　　　 02-意向用户主题看板_建模分析操作(ODS,DIM,DWD).mp4
　　　 19-今日总结.mp4
　　　 16-维度建模的三种模型(星型,雪花和星座)基本概念.mp4
　　　 13-数仓建模的基本介绍.mp4
　　　 10-数据仓库和数据集市基本介绍.mp4
　　　 02-教育项目的数仓分层架构说明.mp4
　　　 17-维度建模的三种数仓发展模型图解.mp4
　　　 12-维度分析基本介绍_分层分级以及下钻和上卷.mp4
　　　 14-事实表和维度表的基本介绍.mp4
　　　 18-维度建模_缓慢渐变维基本介绍.mp4
　　　 11-维度分析基本介绍_维度和指标的介绍以及分类.mp4
　　　 15-事实表和维度表的分类介绍.mp4
　　　 01-课前回顾和今日内容.mp4
　　　 12-sqoop的相关的操作_数据导出操作以及相关参数.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
　　　 09-sqoop的相关的操作_全量导入到HDFS操作.mp4
　　　 08-上午内容的总结.mp4
　　　 06-sqoop的基本介绍.mp4
　　　 07-sqoop的相关的操作_基本操作.mp4
　　　 2-1 linux命令（一）
　　　 2-2 vim编辑器的使用
　　　 2-3 linux命令（二）
　　　 1-21 Spark自定义函数
　　　 1-6 Spark单词统计
　　　 1-14 Spark案例-IP地址查询
　　　 1-8 Spark关键概念
　　　 1-19 SparkHive
　　　 1-12 Spark综合案例1
　　　 1-3 pyspark安装
　　　 1-11 RDD算子
　　　 1-18 SparkSQL实操
　　　 1-15 Spark累加器和广播变量
　　　 1-5 Spark的StandaloneHA环境搭建
　　　 1-4 spark-standalone环境搭建
　　　 1-9 RDD详解
　　　 1-13 Spark缓存机制
　　　 1-16 Spark内核调度
　　　 1-7 SparkOnYarn
　　　 1-20 SparkSQL底层执行原理
　　　 1-10 RDD创建
　　　 1-2 Spark简介
　　　 1-1 Spark概述
　　　 1-17 SparkSQL简介
　　　 04-拉链表的实现流程_项目增量流程说明.mp4
　　　 03-拉链表的实现流程分析(下).mp4
　　　 02-拉链表的实现流程分析(上).mp4
　　　 5-1 kettle的使用
　　　 4-1 excel的相关操作
　　　 8-2 数仓实战之智能电商分析平台（一）
　　　 8-1 数仓实战之滴滴出行
　　　 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）
　　　 8-3 数仓实战之智能电商分析平台（二）
　　　 7-5 作业讲解
　　　 7-1 Hadoop的介绍，配置和集群的使用
　　　 7-3 数据仓库的介绍
　　　 7-2 hdfs的介绍，使用和特特点
　　　 7-4 数据仓库的基本使用
　　　 3-7 函数，分组和二次过滤
　　　 3-4 数据库约束
　　　 3-3 数据操作语言的使用
　　　 3-6 运算与排序
　　　 3-5 数据库查询
　　　 3-8 数据库的多种连接查询
　　　 3-9 数据库练习回顾
　　　 3-1 mysql和datagrip的介绍
　　　 3-2 数据定义语言的使用
　　　 1-3 linux目录介绍
　　　 1-1 大数据介绍
　　　 1-2 linux介绍及虚拟机网络配置
　　　 6-2 集团分析项目
　　　 6-3 数据抽取和统计分析
　　　 6-1 finebi的初步使用
　　　 3-4 数据整理
　　　 3-1 数据组合-concat
　　　 3-3 缺失值处理
　　　 3-2 数据组合-merge
　　　 3-5 Pandas 数据类型
　　　 4-7 Dataframe 数据类型案例
　　　 4-2 数据分组操作
　　　 4-5 数据分组操作-会员数据分析 2
　　　 4-4 数据分组操作-会员数据分析 1
　　　 4-1 Apply自定义函数
　　　 4-3 数据分组操作-透视
　　　 4-6 Dataframe 数据类型
　　　 6-2 案例2 优衣库销售数据分析
　　　 6-1 案例1　Appstore 数据分析
　　　 6-3 案例3 RFM 用户分群1
　　　 2-3 Dataframe 增删改
　　　 2-2 Series 和 Dataframe
　　　 2-4 Dataframe 查询
　　　 2-5 租房数据分析示例
　　　 2-1 Pandas快速入门
　　　 1-1 Python 数据分析环境搭建
　　　 1-2 Python 数据分析简介
　　　 5-4 Pyecharts 绘图
　　　 5-2 Pandas 绘图
　　　 5-1 Matplotlib 绘图
　　　 5-3 Seaborn 绘图
　　　 1-3 Jedis
　　　 1-5 Redis架构
　　　 1-6 Redis高级
　　　 1-4 数据存储设计与持久化
　　　 1-2 Redis的基本命令
　　　 1-1 Redis的介绍与安装
　　　 4-1 综合案例介绍
　　　 4-3 离线分析
　　　 4-4 实时计算
　　　 4-2 Flume数据采集
　　　 4-5 可视化
　　　 2-11 一次性语义
　　　 2-5 kafka的基本命令
　　　 2-1 消息队列
　　　 2-8 消费分配策略
　　　 2-2 kafka简介
　　　 2-10 kafka原理
　　　 2-12 kafka监测
　　　 2-6 kafka工具
　　　 2-7 kafka API
　　　 2-3 附录
　　　 2-9 存储机制
　　　 2-4 kafka环境搭建
　　　 3-5 Hbase表设计
　　　 3-11 二级索引
　　　 3-3 Hbase JavaAPI
　　　 3-8 Hbase优化
　　　 3-6 BulkLoad
　　　 3-4 Hbase原理
　　　 3-1 Hbase简介与环境部署
　　　 3-9 Hbase与其他组件的整合
　　　 3-7 协处理器
　　　 3-2 Hbase基本命令
　　　 3-10 Phoenix
　　　 2-3 使用CASE WHEN和GROUP BY将数据分组
　　　 2-1 数据介绍
　　　 2-5 计算多个指标
　　　 2-6 分组对比
　　　 2-4 使用WITH (Common Table Expressions)公用表表达式
　　　 2-2 使用SQL进行数据汇总
　　　 2-5 Flink与其他组件的整合
　　　 2-1 流处理基本概念
　　　 2-3 Flink的转换算子
　　　 2-4 Flink的Sink操作
　　　 2-2 Flink的数据源
　　　 1-2 Flink简介
　　　 1-5 Flink架构体系
　　　 1-1 流式计算简介
　　　 1-3 Flink环境部署
　　　 1-4 Flink入门案例
　　　 1-1 窗口函数简介与基本用法
　　　 1-3 排序函数
　　　 1-2 OVER(PARTITION BY)
　　　 1-5 分析函数
　　　 1-7 窗口函数避坑指南
　　　 1-6 PARTITION BY 与 ORDER BY
　　　 1-4 window frames 自定义窗口
　　　 4-2 ProcessFunction API
　　　 4-4 数据类型和序列化
　　　 4-1 异步io与两端递交
　　　 4-3 双流join
　　　 5-5 FlinkSQL_窗口
　　　 5-4 动态表
　　　 5-6 FlinkSQL_函数
　　　 5-3 SQLClient
　　　 5-7 FlinkSQL连接外部系统及优化
　　　 5-1 FlinkSQL简介
　　　 5-2 FlinkSQL连接外部系统
　　　 3-2 四大基石time
　　　 3-4 四大基石checkpoint
　　　 3-1 四大基石Window
　　　 3-3 四大基石state
　　　 2-4 魔法方法
　　　 2-7 面向对象多态
　　　 2-3 示例属性操作
　　　 2-10 Python模块与包
　　　 2-2 总结与复习
　　　 2-11 学员管理系统-面向对象版本
　　　 2-8 类属性方法
　　　 2-5 面向对象案例
　　　 2-9 Python异常处理
　　　 2-6 面向对象封装与继承
　　　 2-1 类定义与初始化
　　　 5-2 驾驶行程指标分析
　　　 5-1 驾驶行程业务逻辑
　　　 4-3 车联网明细数据统计
　　　 4-2 HBase二级索引
　　　 4-4 Zeppelin简介及使用
　　　 4-1 Phoenix简介及常用命令
　　　 1-22 公共方法与推导式
　　　 1-31 文件操作案例
　　　 1-3 Python变量与注释
　　　 1-1 Python概述
　　　 1-12 for循环
　　　 1-18 列表的操作使用
　　　 1-16 字符串删除、判断
　　　 1-19 元组定义使用
　　　 1-14 字符串定义、切片
　　　 1-9 分支总结与复习
　　　 1-10 while循环
　　　 1-11 while循环嵌套
　　　 1-21 集合定义使用
　　　 1-24 函数作用域
　　　 1-7 Python运算符
　　　 1-6 输入与类型转化
　　　 1-30 文件基本操作
　　　 1-17 列表定义
　　　 1-27 引用类型
　　　 1-28 案例-学员管理系统
　　　 1-15 字符串查找、替换、合并
　　　 1-20 字典定义使用
　　　 1-5 Python格式化输出
　　　 1-23 函数基本使用
　　　 1-25 总结复习
　　　 1-2 Pyhton解释器与Pycharm安装配置
　　　 1-26 不定长参数与组包拆包
　　　 1-13 循环else
　　　 1-8 Python分支语句
　　　 1-4 变量使用与debug工具
　　　 1-29 递归与复习
　　　 6-1 电子围栏简介
　　　 6-3 电子围栏分析实现
　　　 6-2 电子围栏分析步骤
　　　 3-2 数据存储_Hbase
　　　 3-1 数据存储_hive
　　　 3-3 HBase调优
　　　 1-5 车联网项目工程搭建
　　　 1-6 上报数据的格式解析
　　　 1-3 车联网行业产业链
　　　 1-2 汽车行业和车辆类型
　　　 1-4 车联网技术选型
　　　 1-1 车联网行业背景介绍
　　　 7-1 实时故障业务逻辑
　　　 7-2 实时故障分析实现
　　　 2-3 实时ETL
　　　 2-4 数据积压与反压
　　　 2-1 数据推送到kafka
　　　 2-2 解析工具类走读
　　　 2-5 过滤数据
　　　 8-1 项目展示和任务调度
　　　 3-5 Hadoop_YARN
　　　 3-3 Hadoop_HDFS
　　　 3-6 Hadoop_HA
　　　 3-2 hadoop环境搭建
　　　 3-1 hadoop简介
　　　 3-4 Hadoop_MapReduce
　　　 2-1 大数据导论
　　　 2-2 Zookeeper
　　　 1-1 面试加强
　　　 3-3 多任务版TCP服务端程序开发
　　　 3-1 socket的介绍
　　　 3-2 TCP客户端程序开发
　　　 4-8 Hive窗口函数
　　　 4-4 Hive_DML语法
　　　 4-2 Hive介绍和安装
　　　 4-7 Hive函数高阶应用
　　　 4-6 Hive其他功能介绍
　　　 4-3 Hive_DDL语法
　　　 4-5 Hive_DQL语法
　　　 4-1 数据仓库介绍
　　　 4-9 Hive调优
　　　 4-4 静态Web服务器-面向对象开发
　　　 4-3 搭建Python自带静态Web服务器
　　　 4-1 HTTP协议
　　　 4-2 查看HTTP协议的通信过程
　　　 1-1 linux环境搭建
　　　 1-3 vi编辑器
　　　 1-2 linux文件系统
　　　 1-6 linux软件安装方式
　　　 1-7 shell
　　　 1-4 linux用户与权限
　　　 1-5 大数据集群环境搭建
　　　 10-2 应用程序开发
　　　 10-3 路由列表功能开发
　　　 10-4 logging日志
　　　 10-1 Web应用概述
　　　 6-4 条件语句
　　　 6-2 变量和数据类型
　　　 6-7 字符串拼接
　　　 6-5 数组及操作方法
　　　 6-3 函数定义和调用
　　　 6-6 循环语句
　　　 6-1 JavaScript的介绍
　　　 1-4 进程的注意点
　　　 1-3 进程执行带有参数的任务
　　　 1-1 多任务的介绍
　　　 1-2 多进程的使用
　　　 7-2 jQuery选择器
　　　 7-8 ajax
　　　 7-9 综合案例
　　　 7-7 json
　　　 7-3 选择集过滤
　　　 7-5 jQuery事件
　　　 7-6 JavaScript对象
　　　 7-1 jQuery的介绍
　　　 7-4 获取和设置元素内容
　　　 11-3 埋点实践
　　　 11-2 埋点方案
　　　 11-1 埋点形式
　　　 8-4 通用装饰器的使用
　　　 8-1 闭包
　　　 8-2 装饰器
　　　 8-3 装饰器的使用
　　　 9-2 深拷贝和浅拷贝
　　　 9-4 匹配单个字符
　　　 9-5 匹配多个字符
　　　 9-1 with语句
　　　 9-3 re的模块介绍
　　　 5-2 初识常用的html标签
　　　 5-1 html的介绍
　　　 5-3 资源路径
　　　 5-5 css选择器
　　　 5-4 css的介绍
　　　 2-3 线程的注意点
　　　 2-1 多线程的使用
　　　 2-2 多进程的使用
　　　 2-4 进程和线程对比
　　　 1-11 maven
　　　 1-10 多线程
　　　 1-8 网络编程
　　　 1-1 Java基础语法
　　　 1-2 面向对象
　　　 1-5 反射
　　　 1-13 MapReduce
　　　 1-7 io流
　　　 1-6 lambda表达式
　　　 1-12 HDFS
　　　 1-3 java常用API
　　　 1-4 集合
　　　 1-9 JDBC
　　　 1-14 ST层构建
　　　 1-5 项目业务分析
　　　 1-21 项目总结二
　　　 1-9 DWD层构建
　　　 1-19 监控插件安装
　　　 1-7 python数据采集
　　　 1-1 项目介绍
　　　 1-8 项目ODS层创建
　　　 1-12 DWB层构建
　　　 1-4 项目数仓分层
　　　 1-6 sqoop数据采集
　　　 1-16 AirFlow任务调度
　　　 1-15 AirFlow架构解析
　　　 1-10 DWS层构建
　　　 1-11 项目回顾（一）
　　　 1-13 项目回顾（二）
　　　 1-20 Grafana使用
　　　 1-18 Prometheus架构说明
　　　 1-2 项目中docker使用
　　　 1-17 Spark核心概念回顾
　　　 1-3 项目环境搭建
　　　　 13.Linux命令之清屏.mp4
　　　　 17.linux 命令之grep.mp4
　　　　 3.Linux命令之rm.mp4
　　　　 5.Linux命令之mv.mp4
　　　　 18.linux命令之管道.mp4
　　　　 2.回顾.mp4
　　　　 15.Linux命令之cd.mp4
　　　　 21.总结.mp4
　　　　 1. 反馈.mp4
　　　　 12.Linux命令之ifconfig.mp4
　　　　 13. Linux命令之ls.mp4
　　　　 16.Linux命令之tar.mp4
　　　　 4.linux命令之touch.mp4
　　　　 15.Linux命令之hostname.mp4
　　　　 16.Linux命令之mkdir.mp4
　　　　 9.回顾.mp4
　　　　 7.linux命令之more.mp4
　　　　 14.linux命令之pwd.mp4
　　　　 11.linux命令之kill.mp4
　　　　 14.Linux系统关机命令.mp4
　　　　 10.Linux命令之ps.mp4
　　　　 6.linux 命令之cat.mp4
　　　　 19.linux命令之which.mp4
　　　　 8.Linux命令之cp.mp4
　　　　 20.vi编辑器.mp4
　　　　 11-单词统计计数流程.mp4
　　　　 19-必须做的事.mp4
　　　　 12-Spark的wordcount案例实战.mp4
　　　　 15-从HDFS读取文件.mp4
　　　　 18-Standalone提交任务.mp4
　　　　 01-回顾.mp4
　　　　 16-提交任务执行.mp4
　　　　 14-wordcount的排序操作.mp4
　　　　 10-准备PySpark的Win环境.mp4
　　　　 13-Spark的wordcount总结.mp4
　　　　 02-反馈解决.mp4
　　　　 17-提交远程服务器上跑任务.mp4
　　　　 3.Linux命令之useradd.mp4
　　　　 21.总结.mp4
　　　　 2.回顾.mp4
　　　　 4.linux命令之权限.mp4
　　　　 09-UDF使用Arraytype.mp4
　　　　 12-Spark的pandas的udf类型.mp4
　　　　 10-Spark的udf自定义类型.mp4
　　　　 08-Spark的UDF装饰器和原生方法.mp4
　　　　 11-Spark的UDF的案例实战(装饰器和UDF).mp4
　　　　 07-Spark的UDF的基础使用方法1.mp4
　　　　 15-Spark的main函数执行.mp4
　　　　 14-Spark的参数补充.mp4
　　　　 13-SPark集群角色.mp4
　　　　 02-网站点击流统计.mp4
　　　　 21-总结及作业.mp4
　　　　 17-搜狗案例需求分析.mp4
　　　　 01-回顾总结.mp4
　　　　 19-搜狗的第一个统计需求.mp4
　　　　 20-搜狗案例的第二个和第三个统计.mp4
　　　　 18-jiebe分词.mp4
　　　　 11-Ip地址查询案例代码实战.mp4
　　　　 09-Ip地址查询安案例的讲解.mp4
　　　　 10-上午回顾及需求确认.mp4
　　　　 13-Pycharm的SparkSQL整合HIve.mp4
　　　　 11-Spark和HIve整合步骤.mp4
　　　　 12-Spark和HIve整合测试.mp4
　　　　 15-共享变量解决问题.mp4
　　　　 14-广播变量和累加器的综合演示.mp4
　　　　 12-累加器.mp4
　　　　 13-广播变量.mp4
　　　　 11-RDD的补充操作.mp4
　　　　 08-双value类型算子.mp4
　　　　 16-combineByKey操作实战[了解].mp4
　　　　 10-RDD的action操作.mp4
　　　　 14-reduceBykey和groupByKey算子演示.mp4
　　　　 13-RDD的Action算子聚合算子.mp4
　　　　 07-RDD的单Value类型算子.mp4
　　　　 09-key-value算子的操作.mp4
　　　　 15-wordcount的几种实现.mp4
　　　　 06-RDD的算子分类.mp4
　　　　 12-RDD的重分区函数操作.mp4
　　　　 04-movies数据集的读取.mp4
　　　　 01-回顾基础.mp4
　　　　 07-SparkSQL的案例实战1.mp4
　　　　 17-作业.mp4
　　　　 13-SparkSQL的读取外部数据源.mp4
　　　　 15-DataFrame的花式查询操作.mp4
　　　　 14-Pandas转化为DataFrame.mp4
　　　　 03-Iris数据集分析.mp4
　　　　 09-SparkSQL的案例结果写入.mp4
　　　　 16-DSL和SQL的wordcount的代码.mp4
　　　　 02-SparkSQL回顾.mp4
　　　　 12-SparkSQL的DSL和SQL初步.mp4
　　　　 11-StructType和Field方式创建DataFrame.mp4
　　　　 05-Spark清洗工作-数据去重.mp4
　　　　 10-rdd转化为SparkSQL的方式1.mp4
　　　　 10-SparkSQL的外部数据源(MySQL为例).mp4
　　　　 08-SparkSQL的案例实战2.mp4
　　　　 06-Spark清洗工作-数据填充.mp4
　　　　 16-安装pyspark.mp4
　　　　 15-linux的anaconda的安装.mp4
　　　　 9-上午回顾.mp4
　　　　 8-Spark的StandaloneHA补充.mp4
　　　　 7-Spark的StandaloneHA模式.mp4
　　　　 17-RDD的简介.mp4
　　　　 18-RDD的五大属性.mp4
　　　　 01-回顾.mp4
　　　　 02-RDD的wordcount的基本回顾.mp4
　　　　 16-PySpark的架构了解.mp4
　　　　 05-Spark缓存的问题.mp4
　　　　 04-Spark的缓存机制.mp4
　　　　 08-Spark的检查点机制原理详解.mp4
　　　　 06-checkpoint使用技巧.mp4
　　　　 03-Join算子操作.mp4
　　　　 07-Spark容错.mp4
　　　　 4-SparkBase总结.mp4
　　　　 17-Spark的监控界面初步了解.mp4
　　　　 19-解析蒙特卡洛方法.mp4
　　　　 03-Jupyter环境补充.mp4
　　　　 20-standalone的安装过程.mp4
　　　　 21-SparkShell的standalone环境测试.mp4
　　　　 02-回顾2.mp4
　　　　 01-回顾1.mp4
　　　　 6-Spark的应用架构.mp4
　　　　 18-Sparksubmit提交本地任务.mp4
　　　　 5-SparkStandalone的提交任务执行.mp4
　　　　 05-Spark的RDD分区确定.mp4
　　　　 03-RDD的创建的两种方法.mp4
　　　　 04-读取小文件的wholeTextFile方式.mp4
　　　　 07-Spark的Deploy-mode的cluster模式.mp4
　　　　 11-Yarn.mp4
　　　　 10-Yarn的client模式的原理.mp4
　　　　 05-SparkOnYarn的小结.mp4
　　　　 12-Yanr的Cluster模式原理.mp4
　　　　 04-SparkOnYarn的具体部署安装.mp4
　　　　 08-上午回顾.mp4
　　　　 09-Yarn的client模式执行job.mp4
　　　　 03-SparkOnYarn的详解.mp4
　　　　 06-Spark的Deploy-mode模式.mp4
　　　　 16-总结.mp4
　　　　 06-Spark的ApacheArrow的基础用法.mp4
　　　　 02-逻辑物理计划补充.mp4
　　　　 04-SparkSQL的Catalyst执行引擎回顾.mp4
　　　　 03-SparkSQL的分布式引擎.mp4
　　　　 05-Spark.mp4
　　　　 15-Spark底层解析执行计划.mp4
　　　　 14-SparkSQL的窗口函数.mp4
　　　　 01-回顾总结.mp4
　　　　 01-回顾.mp4
　　　　 04-Spark的内存模型.mp4
　　　　 05-Spark的关键概念总结.mp4
　　　　 16-RDD的依赖关系.mp4
　　　　 02-Shuffle基础了解.mp4
　　　　 17-DAG和Stage.mp4
　　　　 18-Spark的Job调度.mp4
　　　　 03-Shuffle.mp4
　　　　 11.Linux环境下执行转换任务.mp4
　　　　 1.反馈.mp4
　　　　 10.删除组件.mp4
　　　　 4.将excel数据抽取到表里面.mp4
　　　　 6.插入更新操作.mp4
　　　　 7.switch_case条件判断.mp4
　　　　 8.设置转换参数.mp4
　　　　 5.将表数据抽取到另外一张表.mp4
　　　　 2.kettle的介绍.mp4
　　　　 9.window下执行job任务.mp4
　　　　 3.kettle入门-TXT文本抽取到excel.mp4
　　　　 7-Spark框架概述.mp4
　　　　 5-Spark前导知识.mp4
　　　　 8-Soark的特点.mp4
　　　　 6-Spark前导知识.mp4
　　　　 9-Spark和Hadoop对比了解.mp4
　　　　 3-大数据知识体系.mp4
　　　　 1-课程安排.mp4
　　　　 4-如何学习Spark及Spark有哪些组件.mp4
　　　　 2-大数据架构梳理.mp4
　　　　 14-PySpark的简介.mp4
　　　　 13-上午回顾.mp4
　　　　 10-Spark框架的了解.mp4
　　　　 11-Spark部署模式.mp4
　　　　 12-Spark的local模式部署.mp4
　　　　 08-SparkSQL的数据结构.mp4
　　　　 07-SparkSQL的简介.mp4
　　　　 06-SparkSQL简介.mp4
　　　　 09-SparkSQL的两大数据结构的转化思考.mp4
　　　　 9.flume介绍.mp4
　　　　 11.采集大文件到hdfs指定目录.mp4
　　　　 10.实时采集web端日志数据.mp4
　　　　 12. hdfs日志数据预处理.mp4
　　　　 7.excel基本操作.mp4
　　　　 6.数据分析介绍.mp4
　　　　 8.excel的数据处理.mp4
　　　　 10.excel创建图表.mp4
　　　　 9.excel常用的函数.mp4
　　　　 11.生成透视表和透视图.mp4
　　　　 11.按时间段统计订单个数.mp4
　　　　 15.将hive结果表数据导出到mysql.mp4
　　　　 8.回顾.mp4
　　　　 7. 生成宽表数据.mp4
　　　　 6.分层和表的创建.mp4
　　　　 16.数据可视化.mp4
　　　　 9.统计总订单个数.mp4
　　　　 13.求取消订单的占比.mp4
　　　　 5.滴滴4张表的介绍.mp4
　　　　 12.按职业统计订单个数求TOP5.mp4
　　　　 14.将订单总笔数的数据导出到mysql表.mp4
　　　　 10.统计预约和非预约的占比.mp4
　　　　 4.项目业务背景介绍.mp4
　　　　 10.dw层拉链表实现.mp4
　　　　 1.反馈.mp4
　　　　 2.回顾.mp4
　　　　 18.总结.mp4
　　　　 9.回顾.mp4
　　　　 12.了解表结构.mp4
　　　　 11.拉链表实现补充.mp4
　　　　 16.dw数据加载.mp4
　　　　 3.了解项目架构.mp4
　　　　 4.维度表和实时表的介绍.mp4
　　　　 14.从mysql导入数据到hive的ods层.mp4
　　　　 6.从事实表引出拉链表.mp4
　　　　 8.拉链表实现1.mp4
　　　　 5.三种模型的介绍.mp4
　　　　 15.导入数据到dw拉链表.mp4
　　　　 17.指标1的分析.mp4
　　　　 13.mysql数据准备.mp4
　　　　 7.缓慢变化维介绍.mp4
　　　　 4.Hadoop国内外的应用.mp4
　　　　 5.Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别.mp4
　　　　 9.回顾.mp4
　　　　 2.分布式和集群的区别.mp4
　　　　 3.Hadoop的介绍.mp4
　　　　 6.hdfs和yarn角色介绍.mp4
　　　　 7.单机和集群的介绍.mp4
　　　　 1.反馈和Hadoop基础介绍.mp4
　　　　 8.内存设置.mp4
　　　　 6. 日志数据处理流程.mp4
　　　　 5.fineBI可视化.mp4
　　　　 7.进入Nginx的web界面.mp4
　　　　 3.根据一级分类、二级分类，支付类型计算订单个数和金额.mp4
　　　　 1.反馈和回顾.mp4
　　　　 2. 按时间类型统计订单个数和总金额.mp4
　　　　 8.日志数据介绍.mp4
　　　　 4. sqoop导出数据到MySQL.mp4
　　　　 3.作业2.mp4
　　　　 1.反馈.mp4
　　　　 2.作业1.mp4
　　　　 14.数据导出到MySQL.mp4
　　　　 5.骨灰级指标入库.mp4
　　　　 7，按天统计访问次数.mp4
　　　　 6.按小时统计访问次数.mp4
　　　　 3.生成宽表.mp4
　　　　 8.人均访问页面次数.mp4
　　　　 1.反馈.mp4
　　　　 9.页面跳出率.mp4
　　　　 12.相对占比.mp4
　　　　 10.热门页面TOP10.mp4
　　　　 4.骨灰级指标的计算.mp4
　　　　 16.superset可视化-补充.mp4
　　　　 15.fineBI数据可视化.mp4
　　　　 13漏斗模型计算.mp4
　　　　 11. 漏斗模型数据准备.mp4
　　　　 2.回顾.mp4
　　　　 17.SQL查询.mp4
　　　　 14. 多级分区表.mp4
　　　　 16.zeppeline使用.mp4
　　　　 9.本地加载数据到hive表.mp4
　　　　 12.外部表操作.mp4
　　　　 11.回顾.mp4
　　　　 8.表的基本操作.mp4
　　　　 18.Hive的内置函数.mp4
　　　　 15.分区操作.mp4
　　　　 7.数据库操作.mp4
　　　　 19.hive总结.mp4
　　　　 13.一级分区表.mp4
　　　　 10.hdfs加载数据到表.mp4
　　　　 1. 反馈.mp4
　　　　 4.group by分组查询.mp4
　　　　 2.回顾.mp4
　　　　 5.having二次过滤.mp4
　　　　 7.limit查看有限条数据.mp4
　　　　 8.insert into 插入结果数据到结果表.mp4
　　　　 3.聚合函数.mp4
　　　　 6.回顾.mp4
　　　　 9.主外键关系.mp4
　　　　 6.启动hiev和进入hive终端.mp4
　　　　 3.数据库与数据仓库的区别.mp4
　　　　 4.数据仓库的分层.mp4
　　　　 2. 回顾.mp4
　　　　 1.反馈.mp4
　　　　 5.hive介绍.mp4
　　　　 12.hdfs的特点.mp4
　　　　 16.总结.mp4
　　　　 14.hdfs的shell命令.mp4
　　　　 13.hdfs的四个角色.mp4
　　　　 11.MapReduce测试集群案例.mp4
　　　　 15.基准测试.mp4
　　　　 10. hdfs的介绍.mp4
　　　　 13.逻辑运算符.mp4
　　　　 14. order by 排序.mp4
　　　　 补录like视频.mp4
　　　　 15.总结.mp4
　　　　 12. null的判断.mp4
　　　　 11. 条件查询1.mp4
　　　　 10.简单查询.mp4
　　　　 7. 约束之not null.mp4
　　　　 5.约束之主键约束.mp4
　　　　 6.约束之自增.mp4
　　　　 8.约束之unique.mp4
　　　　 9.回顾.mp4
　　　　 3.DML操作之update.mp4
　　　　 14.总结.mp4
　　　　 2.回顾.mp4
　　　　 13.DML操作之插入数据insert.mp4
　　　　 4.DML操作之delete.mp4
　　　　 11.DDL之表操作.mp4
　　　　 12.DDL之表结构操作.mp4
　　　　 10.DDL之数据库.mp4
　　　　 3.练习2.mp4
　　　　 补充讲解练习.mp4
　　　　 2.练习.mp4
　　　　 1.反馈和回顾.mp4
　　　　 5.sql的重要性.mp4
　　　　 4.case when.mp4
　　　　 11.左连接与右连接.mp4
　　　　 10.内连接查询.mp4
　　　　 15.总结.mp4
　　　　 14.查看函数.mp4
　　　　 16.第四天的练习.mp4
　　　　 13.索引介绍.mp4
　　　　 12.子查询.mp4
　　　　 7.datagrip连接mysql.mp4
　　　　 9. mysql的介绍.mp4
　　　　 8.回顾.mp4
　　　　 6.mysql安装和datagrip安装.mp4
　　　　 5.数据库介绍.mp4
　　　　 2. 大数据介绍1.mp4
　　　　 4.大数据介绍.mp4
　　　　 1. 上课流程.mp4
　　　　 3.大数据应用场景.mp4
　　　　 12.Linux目录结构介绍.mp4
　　　　 10.集团分析-按省市分析毛利率.mp4
　　　　 9.集团分析-按月分析毛利率.mp4
　　　　 13.集团分析-按毛利率分析产品销售情况.mp4
　　　　 14.电商案例介绍.mp4
　　　　 15.创建工程用datagrip连接mysql.mp4
　　　　 12.集团分析-按毛利率分析产品类别销售情况.mp4
　　　　 7.集团分析-数据准备.mp4
　　　　 11.集团分析-按门店分析毛利率.mp4
　　　　 8.集团分析-按月分析销售额.mp4
　　　　 8.网络配置.mp4
　　　　 9.网络配置2.mp4
　　　　 10.解决网络问题.mp4
　　　　 5.入门知识介绍.mp4
　　　　 11.网络配置和连接工具.mp4
　　　　 7.虚拟机的介绍.mp4
　　　　 6.Linux介绍.mp4
　　　　 5.不同城市的学生数量.mp4
　　　　 3.选择数据库里面的表.mp4
　　　　 2.数据准备.mp4
　　　　 4.根据学科制表.mp4
　　　　 1.finebi介绍.mp4
　　　　 6.不同地区的访问人数.mp4
　　　　 8.统计不同用户的订单个数TOP5.mp4
　　　　 1.了解表数据.mp4
　　　　 2.加载数据到mysql.mp4
　　　　 5.统计总金额和总订单个数.mp4
　　　　 4.表的介绍.mp4
　　　　 10.添加索引提高查询速度.mp4
　　　　 3.使用kettle抽取数据到数据仓库.mp4
　　　　 7.按支付方式统计总金额和总笔数.mp4
　　　　 11.fineBI数据可视化.mp4
　　　　 9.按照一级分类统计总金额和总笔数.mp4
　　　　 6.统计不同用户数.mp4
　　　　 00-昨日课程内容回顾.mp4
　　　　 28-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
　　　　 22-melt整理数据-简单使用.mp4
　　　　 25-melt整理数据示例-不同数据存储形式内存查看.mp4
　　　　 02-wide_to_long 整理数据-具体使用.mp4
　　　　 01-wide_to_long 整理数据-加载数据.mp4
　　　　 23-melt整理数据示例-需求和过程简介.mp4
　　　　 26-stack整理数据-stack和unstack方法简介.mp4
　　　　 27-stack整理数据-stack和unstack功能演示.mp4
　　　　 24-melt整理数据示例-详细过程实现.mp4
　　　　 07-concat数据拼接-join参数.mp4
　　　　 04-租房数据分析示例-简单分析-01.mp4
　　　　 06-concat数据拼接-列拼接.mp4
　　　　 05-concat数据拼接-行拼接.mp4
　　　　 04-租房数据分析示例-简单分析-02.mp4
　　　　 18-日期数据类型-DatetimeIndex和TimedeltaIndex.mp4
　　　　 00-昨日课程内容回顾.mp4
　　　　 19-日期数据类型-data_range方法的使用.mp4
　　　　 21-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
　　　　 01-日期数据类型-丹佛报警记录分析.mp4
　　　　 20-日期数据类型-丹佛报警记录分析-日期数据筛选.mp4
　　　　 12-join关联数据-关联示例.mp4
　　　　 11-join关联数据-方法简介.mp4
　　　　 08-merge关联数据-方法简介.mp4
　　　　 10-merge关联数据-关联示例.mp4
　　　　 09-merge关联数据-数据集加载和查看.mp4
　　　　 13-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
　　　　 04-数据类型-Numpy的ndarray.mp4
　　　　 08-数据类型-category数据类型.mp4
　　　　 06-类型转换-astype函数基本使用.mp4
　　　　 05-数据类型-pandas数据类型.mp4
　　　　 07-类型转换-to_numeric函数使用.mp4
　　　　 03-数据类型-Numpy简介.mp4
　　　　 18-缺失值处理-Missingno库数据缺失可视化.mp4
　　　　 17-缺失值处理-加载数据并查看缺失情况.mp4
　　　　 21-缺失值处理-时序数据缺失值处理.mp4
　　　　 20-缺失值处理-填充缺失值.mp4
　　　　 16-缺失值处理-缺失值处理简介.mp4
　　　　 14-缺失值处理-pandas缺失值简介.mp4
　　　　 19-缺失值处理-删除缺失值.mp4
　　　　 15-缺失值处理-加载包含缺失值的数据.mp4
　　　　 10-会员数据分析-复购率(复购人数占消费总人数比例)-简介.mp4
　　　　 08-会员数据分析-会销比(会员消费比例).mp4
　　　　 12-会员数据分析-复购率(复购人数占消费总人数比例)-封装.mp4
　　　　 11-会员数据分析-复购率(复购人数占消费总人数比例)-实现.mp4
　　　　 09-会员数据分析-连带率(会员订单平均消费数量).mp4
　　　　 07-会员数据分析-地区店均会员数量.mp4
　　　　 03-会员数据分析-会员增量等级分布.mp4
　　　　 04-会员数据分析-会员增量等级占比.mp4
　　　　 05-会员数据分析-整体会员等级占比.mp4
　　　　 02-会员数据分析-会员增量存量分析.mp4
　　　　 06-会员数据分析-线上线下会员增量分析.mp4
　　　　 01-会员数据分析-业务背景和需求简介.mp4
　　　　 00-昨日课程内容回顾.mp4
　　　　 16-分组聚合-示例操作.mp4
　　　　 19-分组transform-减肥比赛案例.mp4
　　　　 17-分组transform-基本使用.mp4
　　　　 18-分组transform-填充缺失值.mp4
　　　　 15-分组聚合-方法使用和内置聚合函数.mp4
　　　　 10-apply函数-DataFrame的apply方法.mp4
　　　　 12-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
　　　　 13-函数向量化.mp4
　　　　 09-apply函数-Series的apply方法.mp4
　　　　 14-lambda 函数.mp4
　　　　 11-apply函数-使用案例.mp4
　　　　 22-分组对象-遍历分组.mp4
　　　　 20-分组过滤-示例操作.mp4
　　　　 24-数据透视表-pivot_table基本使用.mp4
　　　　 21-分组对象-基本操作.mp4
　　　　 23-分组对象-多列分组.mp4
　　　　 25-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
　　　　 09-优衣库销售数据分析-用户的消费习惯(周间周末)-02.mp4
　　　　 07-优衣库销售数据分析-不同种类产品的销售情况.mp4
　　　　 08-优衣库销售数据分析-用户的消费方式(线上线下).mp4
　　　　 09-优衣库销售数据分析-用户的消费习惯(周间周末)-01.mp4
　　　　 06-优衣库销售数据分析-需求和数据加载.mp4
　　　　 10-优衣库销售数据分析-销售额和成本的关系.mp4
　　　　 15-日期数据类型-提取 datetime 的各个部分.mp4
　　　　 17-日期数据类型-银行数据分析.mp4
　　　　 14-日期数据类型-pandas数据转换为datetime类型.mp4
　　　　 13-日期数据类型-python中的datetime对象.mp4
　　　　 16-日期数据类型-日期运算和Timedelta.mp4
　　　　 01-Appstore数据分析-背景和分析需求说明.mp4
　　　　 05-Appstore数据分析-业务需求分析.mp4
　　　　 04-Appstore数据分析-数据可视化分析.mp4
　　　　 03-Appstore数据分析-app价格不同维度分析.mp4
　　　　 02-Appstore数据分析-数据加载和概况分析.mp4
　　　　 20-RFM用户模型分析-RFM模型分析的注意点.mp4
　　　　 14-RFM用户模型分析-数据加载和基本信息查看.mp4
　　　　 11-RFM用户模型分析-RFM用户价值模型简介.mp4
　　　　 18-RFM用户模型分析-RFM计算结果可视化.mp4
　　　　 16-RFM用户模型分析-RFM区间划分和分值计算.mp4
　　　　 21-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
　　　　 12-RFM用户模型分析-EXCEL RFM用户分析.mp4
　　　　 13-RFM用户模型分析-业务背景和分析需求说明.mp4
　　　　 19-RFM用户模型分析-RFM计算结果的分析.mp4
　　　　 17-RFM用户模型分析-RFM计算结果保存.mp4
　　　　 15-RFM用户模型分析-数据预处理和RFM初始值计算.mp4
　　　　 33-DataFrame 数据导出和导入.mp4
　　　　 31-DataFrame增删改-行操作.mp4
　　　　 32-DataFrame增删改-列操作.mp4
　　　　 25-DataFrame详解-创建DataFrame数据.mp4
　　　　 22-Series详解-常用统计方法.mp4
　　　　 24-Series详解-Series运算.mp4
　　　　 28-DataFrame详解-bool索引.mp4
　　　　 29-DataFrame详解-DataFrame运算.mp4
　　　　 23-Series详解-bool索引.mp4
　　　　 27-DataFrame详解-常用统计方法.mp4
　　　　 21-Series详解-常用属性和方法.mp4
　　　　 20-Series详解-创建Series数据.mp4
　　　　 26-DataFrame详解-常用属性和方法.mp4
　　　　 30-DataFrame详解-行标签和列表签操作.mp4
　　　　 36-DataFrame 排序操作.mp4
　　　　 37-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
　　　　 01-nlargest和msmallest函数使用.mp4
　　　　 00-昨日课程内容回顾.mp4
　　　　 02-pandas基本绘图操作.mp4
　　　　 34-DataFrame 条件查询操作.mp4
　　　　 35-DataFrame 分组聚合操作.mp4
　　　　 03-租房数据分析示例-数据加载和查看.mp4
　　　　 09-jupyter notebook文件创建和菜单介绍.mp4
　　　　 04-什么是虚拟环境.mp4
　　　　 08-jupyter notebook功能扩展配置.mp4
　　　　 10-jupyter notebook常用快捷键.mp4
　　　　 11-jupyter notebook使用markdown.mp4
　　　　 07-jupyter notebook启动的两种方式.mp4
　　　　 05-Anaconda管理虚拟环境.mp4
　　　　 06-Anaconda安装python扩展包.mp4
　　　　 03-Anaconda简介和软件安装.mp4
　　　　 15-pandas快速入门-loc函数获取指定行列数据.mp4
　　　　 13-pandas快速入门-加载csv和tsv数据集.mp4
　　　　 12-pandas快速入门-DataFrame和Series简介.mp4
　　　　 16-pandas快速入门-iloc函数获取指定行列数据.mp4
　　　　 17-pandas快速入门-loc和iloc函数的切片操作.mp4
　　　　 14-pandas快速入门-DataFrame的行列标签和行列位置编号.mp4
　　　　 18-pandas快速入门-[]语法获取指定行列数据.mp4
　　　　 19-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
　　　　 00-今日课程内容简介.mp4
　　　　 02-Python数据分析常用开源库.mp4
　　　　 01-为什么使用Python进行数据分析.mp4
　　　　 20-Pyecharts绘图-柱状图绘制.mp4
　　　　 00-昨日课程内容回顾.mp4
　　　　 24-总结回顾-今日课程内容总结.mp4
　　　　 21-Pyecharts绘图-词云图绘制.mp4
　　　　 22-Pyecharts绘图-气泡图绘制.mp4
　　　　 23-Pyecharts绘图-柱状图绘制.mp4
　　　　 08-Matplotlib-多变量绘图(颜色和点大小).mp4
　　　　 04-Matplotlib-绘图的两种方式.mp4
　　　　 05-Matplotlib-数据可视化的重要性.mp4
　　　　 02-数据可视化-python常见可视化库简介.mp4
　　　　 06-Matplotlib-单变量绘图(直方图).mp4
　　　　 07-Matplotlib-双变量绘图(散点图).mp4
　　　　 03-Matplotlib-绘图的基本套路.mp4
　　　　 15-Seaborn绘图-双变量绘图-01.mp4
　　　　 14-Seaborn绘图-单变量绘图.mp4
　　　　 19-Seaborn绘图-设置样式.mp4
　　　　 18-Seaborn绘图-多变量绘图-分面.mp4
　　　　 17-Seaborn绘图-多变量绘图-颜色和形状.mp4
　　　　 16-Seaborn绘图-双变量绘图-02.mp4
　　　　 13-总结回顾-上午课程内容小结.mp4
　　　　 10-Pandas绘图-单变量绘图(折线图-直方图-饼图等).mp4
　　　　 11-Pandas绘图-双变量绘图(散点图-蜂巢图等).mp4
　　　　 12-Seaborn绘图-seaborn模块简介.mp4
　　　　 09-Pandas绘图-单变量绘图(柱状图).mp4
　　　　 知识点18：数据存储设计.mp4
　　　　 知识点21：Redis持久化：AOF设计.mp4
　　　　 知识点19：Redis持久化：RDB设计.mp4
　　　　 知识点22：Redis持久化：AOF实现.mp4
　　　　 知识点20：Redis持久化：RDB测试.mp4
　　　　 知识点07：Redis的事务机制.mp4
　　　　 知识点08：Redis过期策略与内存淘汰机制.mp4
　　　　 知识点17：Jedis：其他类型操作.mp4
　　　　 知识点14：Jedis：使用方式与Jedis依赖.mp4
　　　　 知识点15：Jedis：构建连接.mp4
　　　　 知识点06：Redis架构：分片Cluster集群的实现（上）集群搭建.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 知识点06：Redis架构：分片Cluster集群的实现（下）集群测试.mp4
　　　　 知识点03：Redis架构：问题与主从复制集群设计.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点04：Redis架构：哨兵集群的设计.mp4
　　　　 知识点05：Redis架构：分片Cluster集群的设计.mp4
　　　　 知识点03：案例需求.mp4
　　　　 知识点05：技术架构及技术选型.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 知识点04：数据源.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点02：NoSQL与RDBMS.mp4
　　　　 知识点03：Redis的功能与应用场景.mp4
　　　　 知识点05：Redis的数据结构及数据类型.mp4
　　　　 知识点04：Redis的Linux版单机部署.mp4
　　　　 知识点01：课程目标.mp4
　　　　 知识点11：离线分析：Rowkey的构建.mp4
　　　　 知识点13：离线分析：存储运行测试.mp4
　　　　 知识点08：离线分析：Hbase表设计及构建.mp4
　　　　 知识点12：离线分析：Put数据列构建.mp4
　　　　 知识点10：离线分析：Hbase连接构建.mp4
　　　　 知识点15：离线分析：Phoenix关联测试.mp4
　　　　 知识点14：离线分析：Hive关联测试.mp4
　　　　 知识点09：离线分析：Kafka消费者构建.mp4
　　　　 知识点08：Hash类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点13：HyperLogLog类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点10：Set类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点12：BitMap类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点07：String类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点09：List类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点11：Zset类型的常用命令.mp4
　　　　 知识点06：Redis的通用命令.mp4
　　　　 知识点06：Flume的回顾及安装.mp4
　　　　 知识点07：Flume采集程序开发.mp4
　　　　 知识点17：Flink的基本介绍.mp4
　　　　 知识点21：Flink实时计算测试.mp4
　　　　 知识点18：代码模块构建.mp4
　　　　 知识点20：Flink代码解读.mp4
　　　　 知识点16：实时计算需求及技术方案.mp4
　　　　 知识点19：省份解析工具类测试.mp4
　　　　 知识点16：消息队列的一次性语义.mp4
　　　　 知识点18：Kafka保证生产不重复.mp4
　　　　 知识点17：Kafka保证生产不丢失.mp4
　　　　 知识点19：Kafka保证消费一次性语义.mp4
　　　　 知识点20：Kafka集群常用配置.mp4
　　　　 知识点22：FineBI配置数据集.mp4
　　　　 知识点24：FineBI实时配置测试.mp4
　　　　 知识点23：FineBI构建报表.mp4
　　　　 知识点03：消费分配策略：基本规则及分配策略.mp4
　　　　 知识点05：消费分配策略：RoundRobinAssignor.mp4
　　　　 知识点04：消费分配策略：RangeAssignor.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点06：消费分配策略：StickyAssignor.mp4
　　　　 知识点06：Topic管理：创建与列举.mp4
　　　　 知识点08：生产者及消费者测试.mp4
　　　　 知识点07：Topic管理：查看与删除.mp4
　　　　 知识点05：Kafka启动与关闭.mp4
　　　　 知识点15：Kafka概念：Producer、Broker、Consumer.mp4
　　　　 知识点14：Kafka的介绍及特点.mp4
　　　　 知识点20：Kafka概念：概念总结.mp4
　　　　 知识点17：Kafka概念：分区副本机制.mp4
　　　　 知识点18：Kafka概念：Segment.mp4
　　　　 知识点19：Kafka概念：Offset.mp4
　　　　 知识点16：Kafka概念：Topic、Partition.mp4
　　　　 知识点10：消息队列：MQ介绍.mp4
　　　　 知识点11：消息队列：同步与异步.mp4
　　　　 知识点12：消息队列：点对点模式.mp4
　　　　 知识点09：传统架构面临的问题.mp4
　　　　 知识点13：消息队列：订阅发布模式.mp4
　　　　 知识点09：可视化工具Kafka Tool.mp4
　　　　 知识点10：Kafka集群压力测试.mp4
　　　　 知识点13：消费者API：消费Topic数据(上).mp4
　　　　 知识点16：消费者消费过程及问题.mp4
　　　　 知识点19：手动提交Topic Offset的问题.mp4
　　　　 知识点18：实现手动提交Topic的Offset.mp4
　　　　 知识点12：生产者API：生产数据到Kafka.mp4
　　　　 知识点13：消费者API：消费Topic数据(下).mp4
　　　　 知识点21：指定消费Topic分区的数据.mp4
　　　　 知识点15：自定义开发生产分区器.mp4
　　　　 知识点14：生产分区规则.mp4
　　　　 知识点11：Kafka API 的应用.mp4
　　　　 知识点17：自动提交问题.mp4
　　　　 知识点20：手动提交分区Offset的实现.mp4
　　　　 知识点21：可视化工具Kafka Eagle部署及使用.mp4
　　　　 知识点22：Kafka数据限流.mp4
　　　　 知识点15：Kafka分区副本Leader选举.mp4
　　　　 知识点14：Kafka数据同步概念：HW、LEO.mp4
　　　　 知识点13：Kafka分区副本概念：AR、ISR、OSR.mp4
　　　　 知识点12：Kafka数据清理规则.mp4
　　　　 知识点09：Kafka存储机制：Segment.mp4
　　　　 知识点07：Kafka存储机制：存储结构.mp4
　　　　 知识点08：Kafka存储机制：写入过程.mp4
　　　　 知识点10：Kafka存储机制：读取过程.mp4
　　　　 知识点11：Kafka存储机制：index索引设计.mp4
　　　　 附录一：Redis常见面试题.mp4
　　　　 知识点21：Hbase表设计：Rowkey设计.mp4
　　　　 知识点22：Hbase表设计：其他设计.mp4
　　　　 知识点04：Kafka分布式集群部署.mp4
　　　　 知识点03：Kafka集群架构.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点04：Java API：DML：Put.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 知识点08：Java API：DML：Filter.mp4
　　　　 知识点05：Java API：DML：Get.mp4
　　　　 知识点20：Java API：DDL.mp4
　　　　 知识点06：Java API：DML：Delete.mp4
　　　　 知识点07：Java API：DML：Scan.mp4
　　　　 知识点03：Java API：DML：Table.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点19：Java API：构建连接.mp4
　　　　 知识点29：Hbase优化：布隆过滤.mp4
　　　　 知识点30：Hbase优化：其他优化.mp4
　　　　 知识点27：Hbase优化：内存分配.mp4
　　　　 知识点28：Hbase优化：压缩机制.mp4
　　　　 知识点24：二级索引：本地索引设计.mp4
　　　　 知识点25：二级索引：本地索引实现.mp4
　　　　 知识点21：二级索引：全局索引实现.mp4
　　　　 知识点20：二级索引：全局索引设计.mp4
　　　　 知识点22：二级索引：覆盖索引设计.mp4
　　　　 知识点23：二级索引：覆盖索引实现.mp4
　　　　 知识点23：BulkLoad的介绍.mp4
　　　　 知识点24：BulkLoad的实现.mp4
　　　　 知识点12：Hbase读写流程：基本流程.mp4
　　　　 知识点14：Hbase读写流程：写入流程.mp4
　　　　 知识点10：存储设计：Region及数据的划分规则.mp4
　　　　 知识点11：存储设计：Region的内部结构.mp4
　　　　 知识点16：LSM模型：Flush.mp4
　　　　 知识点17：LSM模型：Compaction.mp4
　　　　 知识点13：Hbase读写流程：meta表.mp4
　　　　 知识点20：分布式设计：预分区.mp4
　　　　 知识点09：存储设计：Table、Region、RS的关系.mp4
　　　　 知识点15：Hbase读写流程：读取流程.mp4
　　　　 知识点19：热点问题：现象及原因.mp4
　　　　 知识点18：Region分裂Split设计及规则.mp4
　　　　 知识点25：协处理器的介绍.mp4
　　　　 知识点26：协处理器的实现.mp4
　　　　 知识点09：HBASE集群部署.mp4
　　　　 知识点07：HBASE中的存储概念.mp4
　　　　 知识点10：HBASE开发场景.mp4
　　　　 知识点08：HBASE集群架构.mp4
　　　　 知识点05：HBASE设计思想.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 知识点03：数据存储需求及HBASE诞生.mp4
　　　　 知识点04：HBASE基本介绍.mp4
　　　　 知识点06：HBASE中的对象概念.mp4
　　　　 知识点01：课程回顾.mp4
　　　　 知识点03：SQL on Hbase.mp4
　　　　 知识点05：Hive on Hbase 配置.mp4
　　　　 知识点06：Hive on Hbase 测试.mp4
　　　　 知识点04：Hive on Hbase 介绍.mp4
　　　　 知识点02：课程目标.mp4
　　　　 01-（回顾）交叉查询与内连接查询.mp4
　　　　 05-（重点）多表查询练习题5则（重点掌握后面2个）.mp4
　　　　 03-（前言）SQL报表的学习目标.mp4
　　　　 02-（回顾）回顾外连接查询（重点掌握左外连接）.mp4
　　　　 04-（重要）SQL报表数据集介绍.mp4
　　　　 06-（入门）报表的入门三步走（关联-条件-字段）.mp4
　　　　 知识点16：Phoenix的使用：加盐salt.mp4
　　　　 知识点11：Phoenix的DDL语法：Table.mp4
　　　　 知识点09：Phoenix的安装配置.mp4
　　　　 知识点15：Phoenix的使用：预分区.mp4
　　　　 知识点12：Phoenix的DML语法：upsert.mp4
　　　　 知识点19：Phoenix二级索引设计.mp4
　　　　 知识点17：Phoenix的使用：视图.mp4
　　　　 知识点14：Phoenix的DQL语法：select.mp4
　　　　 知识点18：Phoenix的使用：JDBC.mp4
　　　　 知识点13：Phoenix的DML语法：delete.mp4
　　　　 知识点07：二级索引的设计及问题.mp4
　　　　 知识点08：Phoenix的介绍.mp4
　　　　 知识点10：Phoenix的DDL语法：NS.mp4
　　　　 知识点11：HBASE命令行：DDL：NS.mp4
　　　　 知识点15：HBASE命令行：Delete.mp4
　　　　 知识点18：HBASE命令行：count.mp4
　　　　 知识点12：HBASE命令行：DDL：Table.mp4
　　　　 知识点13：HBASE命令行：Put.mp4
　　　　 知识点16：HBASE命令行：Scan.mp4
　　　　 知识点17：HBASE命令行：incr.mp4
　　　　 知识点14：HBASE命令行：Get.mp4
　　　　 17-（重点）在group by中使用case when自定义分组.mp4
　　　　 15-（重点）自定义分组的基本语法.mp4
　　　　 课程回顾.mp4
　　　　 01-（重点）在group by中使用case when与case when结合sum进行简单计数与复杂运算.mp4
　　　　 18-（重点）在case...when语句中使用count聚合函数.mp4
　　　　 16-（重点）引入case when以及else语句.mp4
　　　　 16-（重点）按行比较与按列比较核心思想.mp4
　　　　 18-（重点）按占比比较与分组对比小结.mp4
　　　　 17-（重点）按多列进行比较（多余的列要出现在group by语句中）.mp4
　　　　 课程回顾.mp4
　　　　 15-（小结）计算多个指标.mp4
　　　　 11-（重点）在一条SQL中计算多个指标.mp4
　　　　 12-（重点）自定义指标（case when语句）.mp4
　　　　 13-（重点）求某个指标的百分比.mp4
　　　　 14-（案例）分组+业务指标的百分比.mp4
　　　　 09-（小结）with多级聚合总结.mp4
　　　　 04-（了解）with查询语句的另外一种写法.mp4
　　　　 05-（复杂）多层聚合.mp4
　　　　 06-（案例）多层聚合案例演示.mp4
　　　　 02-（小结）case...when语句与group by结合应用.mp4
　　　　 03-（重点）with查询语句（重点掌握with编写二步走）.mp4
　　　　 07-（重点）with语句+group by+case when实现自定义分组聚合.mp4
　　　　 10-（注意）with语句使用过程中的注意事项.mp4
　　　　 08-（难点）三层聚合（重点一定要分析出先求哪一个在求哪一个）.mp4
　　　　 14-（小结）使用SQL进行数据汇总.mp4
　　　　 13-（易错）计数统计与left join应用（下）.mp4
　　　　 10-（易错点）多表连接分组时一定要考虑是否有重名情况.mp4
　　　　 08-（重点）关于报表的计算（求订单的总金额）.mp4
　　　　 09-（重点）计算多个订单的总金额（与group by相结合）.mp4
　　　　 12-（易错）计数统计与left join应用（上）.mp4
　　　　 11-（回顾）显示部分数据与count()函数回顾（重点对比count()与count(列名)区别）.mp4
　　　　 07-（重点）使用报表三步走实现案例二则.mp4
　　　　 02.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：JDBCSink使用.mp4
　　　　 14.【Flink基础-day02】【掌握】知识点总结.mp4
　　　　 01.【Flink基础-day03】知识点回顾.mp4
　　　　 13.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：数据输出Data Sinks.mp4
　　　　 04.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：kafka生产者使用.mp4
　　　　 06.【Flink基础-day03】【扩展】第二章：其他批处理的API.mp4
　　　　 05.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：redis连接器使用.mp4
　　　　 03.【Flink基础-day03】【掌握】第二章：kafka消费者使用.mp4
　　　　 04.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：Flink流处理相关的概念.mp4
　　　　 11.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：transformation操作-2.mp4
　　　　 10.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：transformation操作-1.mp4
　　　　 12.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：物理分区.mp4
　　　　 02.【Flink基础-day01】【了解】第一章：课程说明.mp4
　　　　 01.【Flink基础-day01】Flink课程介绍和课程特点.mp4
　　　　 03.【Flink基础-day01】【了解】第一章：流计算简介.mp4
　　　　 03.【Flink基础-day02】【掌握】第一章：Flink运行时架构.mp4
　　　　 01.【Flink基础-day02】知识点回顾.mp4
　　　　 02.【Flink基础-day02】【掌握】第一章：Flink运行时组件.mp4
　　　　 06.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于文件的source.mp4
　　　　 05.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于本地集合的source.mp4
　　　　 07.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于Socket的Source.mp4
　　　　 08.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于随机生成DataSource.mp4
　　　　 09.【Flink基础-day02】【掌握】第二章：基于mysql的source操作.mp4
　　　　 04.【Flink基础-day01】【了解】第一章：Flink简介.mp4
　　　　 05.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：Flink的重要角色.mp4
　　　　 06.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：Flink编程模型及libraries支持.mp4
　　　　 14.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flinkLambda实现流处理的单词计数.mp4
　　　　 13.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flink实现流处理的单词计数.mp4
　　　　 16.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：Flink程序递交部署.mp4
　　　　 12.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flink实现批处理的单词计数.mp4
　　　　 15.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：使用批流一体API编程模型实现.mp4
　　　　 17.【Flink基础-day01】知识点总结.mp4
　　　　 09-（案例）窗口函数与order by应用案例（如果两者结合，窗口函数排序后，在使用order by，顺序会被打乱）.mp4
　　　　 11-（注意）编写SQL语句常见的三种错误.mp4
　　　　 12-（案例）求安装包最小的游戏信息.mp4
　　　　 08-（踩坑）order by子句是在rank()窗口函数后执行.mp4
　　　　 01-（踩坑）WHERE子句与窗口函数的执行顺序.mp4
　　　　 05-（案例）partition by练习题.mp4
　　　　 13-（小结）排序函数.mp4
　　　　 06-（重点）rank()排序函数.mp4
　　　　 02-（说明）火车时刻表数据集解析.mp4
　　　　 07-（对比）rank()函数dense_rank()函数与row_number()函数的区别.mp4
　　　　 03-（重点）窗口函数分组案例.mp4
　　　　 10-（重点）ntile函数-rank函数与with语句相结合.mp4
　　　　 04-（重点）partition by传入多列.mp4
　　　　 07.【Flink基础-day01】【了解】第一章：伪分布环境部署.mp4
　　　　 09.【Flink基础-day01】【了解】第一章：完全分布式之高可用HA集群环境.mp4
　　　　 10.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：yarn集群环境说明.mp4
　　　　 11.【Flink基础-day01】【掌握】第一章：flink on yarn部署方式演示.mp4
　　　　 08.【Flink基础-day01】【了解】第一章：完全分布式集群环境.mp4
　　　　 01-（重点）MySQL8.0软件安装与部署.mp4
　　　　 15-（重点）回顾having子句（重点掌握where-groupby-having执行顺序）.mp4
　　　　 06-（重点）回顾where子句应用（上）.mp4
　　　　 11-（重点）回顾limit子句（限制查询数量）.mp4
　　　　 02-（重点）使用Navicat连接MySQL数据库.mp4
　　　　 08-（重点）回顾范围查询.mp4
　　　　 03-（了解）数据前期准备.mp4
　　　　 12-（重点）回顾常见的5个聚合函数.mp4
　　　　 04-（了解）SQL中注释.mp4
　　　　 09-（易错点）回顾NULL空值判断.mp4
　　　　 14-（重点）回顾group by分组子句.mp4
　　　　 13-（扩展）ifnull函数（空值判断与处理）.mp4
　　　　 07-（重点）回顾like模糊查询语句.mp4
　　　　 10-（重点）回顾order by排序规则（重点理解NULL值排序）.mp4
　　　　 05-（重点）SQL查询五子句.mp4
　　　　 17-（准备）窗口函数数据准备.mp4
　　　　 16-（了解）学习目标.mp4
　　　　 10-（小结）分析函数小结.mp4
　　　　 08-（易错点）last_value与order by之间的关系.mp4
　　　　 06-（重点）分析函数中lead与lag（超前与落后）.mp4
　　　　 07-（重点）first_value取窗体中的第一个值.mp4
　　　　 09-（重点）nth_value（获取某个字段第N个值，注意窗口范围）.mp4
　　　　 12-（重点）partition by与order by结合rank()与ntile()函数应用.mp4
　　　　 11-（回顾）partition by分组应用.mp4
　　　　 14-（作业）使用partition by order by与window frame和lead-lag想结合.mp4
　　　　 13-（重点延伸）使用partition by order by求topN问题.mp4
　　　　 22-（案例）使用窗口函数求某列占总金额的百分比（百分比要乘100）.mp4
　　　　 25-（案例）在一条SQL语句中出现多个窗口函数（注意别名出现关键字的解决方案）.mp4
　　　　 21-（案例）SUM与AVG与窗口函数的结合应用.mp4
　　　　 23-（扩展）concat函数与round函数.mp4
　　　　 24-（案例）把窗口函数与count结合使用.mp4
　　　　 19-（小结）窗口函数的优点.mp4
　　　　 18-（入门）窗口函数语法与快速入门.mp4
　　　　 20-（案例）求员工表中所有员工的平均工资.mp4
　　　　 19-（踩坑）窗口函数与group by一起使用（唯一场景聚合函数嵌套）.mp4
　　　　 课程回顾.mp4
　　　　 18-（踩坑）可以在order by子句中使用窗口函数（ntile分组时不能使用别名）.mp4
　　　　 21-（工作）使用group by结合窗口函数计算环比（两个相邻数据的差值）.mp4
　　　　 16-（踩坑）不能在having子句中使用窗口函数.mp4
　　　　 17-（踩坑）不能在group by子句中使用窗口函数.mp4
　　　　 15-（踩坑）不能在where子句中使用窗口（一定要使用，则必须使用子查询）.mp4
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