1.更适合零基础学员： ·从Java语言起源开始，循序渐进，知识点剖析细致且每章配备大量随堂练习，让你步步为营，学得透彻、练的明白 ·拒绝晦涩难懂的呆板教学，宋老师语言生动幽默，举例形象生动，深入浅出，迅速让你把握问题本质，四两拨千斤 2.课程内容推陈出新： ·基于JDK 11，将Java8、Java9、Java10、Java11新特性一网打尽 ·课程中，Eclipse和IDEA这两种企业开发环境都使用到了 3.技术讲解更深入、更全面： ·课程共30天，715个知识视频小节，涉及主流Java使用的方方面面，全而不冗余 ·全程内容涵盖数据结构、设计模式、JVM内存结构等深度技术 ·企业级笔试面试题目深入源码级讲解，拒绝死记硬背 4.代码量更大、案例更丰富、更贴近实战： ·Java语言基础阶段：12720行代码，Java语言高级阶段：11684行代码 ·课堂实战项目3套，课后实战项目2套 ·近百道企业面试真题精讲精练、极具实战性

数据库就像一棵常青的技能树，无论是初级程序员还是CTO、首席架构师都能从中汲取足够的技术养料。菜鸟往往积累单点技术，如 DML、DDL、存储过程和函数、约束、索引的数据结构，老鸟则需要吃透底层原理，数据库事务ACID如何实现？锁机制与MVCC又是怎么回事？分布式场景下数据库怎么优化保持高性能？ 知道怎么用是一方面，知道为什么则是更为稀缺的能力。程序员核心能力中至关重要的一点：精通数据库。精通意味着：第一，形成知识网，更灵活地应对突发问题；第二，懂底层原理，更自由地应对复杂多变的业务场景。

本套视频教程共57小结，涵盖JDBC的方方面面，包括手动获取数据库连接的多种方式、使用数据库连接池获取连接、Statement与PreparedStatement的对比使用、sql注入问题讲解、Blob字段的操作、高效的批量插入、

Maven Maven是一款应用广泛的依赖和构建管理工具。使用Maven可以大大降低jar包管理和构建部署的复杂度，为开发人员平稳、高效的工作保驾护航。为帮助谷粉完成Maven学习从0到1及从1到n的过程，我们推出了这套新版Maven教程。

Linux作为一款经典的开源软件，已经成为服务器操作系统的首选。Linux继承了Unix简约高效的设计风格，性能强大，安全稳定，只需占用很少的硬件资源就可以为庞大的应用服务提供支持。互联网大厂日活过亿的应用，背后依靠的就是成千上万的Linux服务器，在大数据、云计算等蓬勃发展的领域，构建分布式的服务器集群，Linux更是占据了操作系统的主流。

Hadoop框架主要用来解决海量数据的存储和分析计算问题。是大数据开发工程师所需技术之一。

Hadoop是大数据技术中最重要的框架之一，是学习大数据必备的第一课，在Hadoop平台之上，可以更容易地开发和运行其他处理大规模数据的框架。ag九游网官Hadoop视频教程再次重磅升级！以企业实际生产环境为背景，增加了更全面、更细致、更硬核的生产调优手册，对源码解析部分进行了全新的扩充和升级，并增加大量企业实战案例！

ZooKeeper是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。Zookeeper为分布式应用提供一致性服务，功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等，是大数据开发工程师必会的框架之一。

Hadoop是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理PB级数据，具有高可靠性、高扩展性、高容错性、低成本等众多优点。Hadoop是大数据技术中最重要的框架之一，是大数据工程师的必备技能。

HA(High Available)意为高可用，在本课程中主要是Hadoop的高可用，在实际开发环境中是必不可少的技术之一。你将通过本课程学习到，Hadoop存在的单点故障问题，解决单点故障的方案，搭建手动故障转移的HDFS-HA集群，搭建基于Zookeeper的自动故障转移的HDFS-HA集群以及自动故障转移的Yarn-HA集群。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，将繁琐的MapReduce程序变成了简单方便的SQL语句实现，深受广大软件开发工程师喜爱，它是大数据开发工程师的必备技术之一。 新版Hive视频教程，采用Hive 3.1.2版本，详解新版新特性，课件全新升级，讲解更多的企业常用函数，内容涵盖时间处理函数、字符串处理函数以及在Hive中实现多维分析的函数，通过HQL执行计划了解调优过程。 通过本套视频教程，你将学习到Hive架构原理、安装配置、hiveserver2、数据类型、数据定义、数据操作、查询、自定义UDF以及UDTF函数、窗口函数、压缩和存储、企业级调优等知识，教程更结合谷粒影音项目需求，把所有Hive的核心知识点贯穿了起来！

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive将繁琐的MapReduce程序变成了简单方便的SQL语句实现，深受广大软件开发工程师喜爱，是进入互联网行业的大数据开发工程师必备技术之一。

Flume是一个高可靠且高可用的分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，它基于简单而灵活的流式架构，具有可靠性机制及故障转移和恢复机制，且有强大的容错能力，已成为大数据开发工程师必会的框架之一。

大数据时代，如果不知道Kafka你就OUT了！Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。作为大数据领域全面且开源的分布式事件流平台，已经成为大数据从业人员的必备技能之一。

HBase是一个面向列式存储的分布式数据库，底层存储基于 HDFS 实现，集群管理基于 ZooKeeper实现。HBase良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中Key-Value数据结构存储最常用的数据库方案。

DolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台，致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。

Maxwell是一个轻量级的MySQL数据抓取软件，在大数据领域有非常广泛的应用。可以实时读取MySQL二进制日志Binlog，并生成JSON格式的消息，作为生产者发送给Kafka、Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。

Canal是由阿里开发并开源的轻量级MySQL数据抓取软件，在大数据领域有着非常广泛的应用。可以实时读取MySQL二进制日志Binlog，并生成JSON格式的消息，作为生产者发送给Kafka、Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序，还可以使用TCP模式自定义数据格式以及发送的下游。

Scala核心编程课程简介 Scala是一门基于JVM的静态类型高级语言，兼有面向对象和函数式编程两大特点，可视作Java的扩展和延申，不仅运行效率高且语法简洁高效，对程序员更为友好。它的很多特性对于集合类型数据处理有先天优势，而这恰恰是大数据处理的基础。

众所期待，隆重推出！大数据领域中杀手级的应用计算框架：Spark视频教程。 本套视频教程基于Scala 2.12版本，对最新Spark 3.0版本的核心模块进行了详尽的源码级讲解，授课图文并茂，资料详实丰富，带你领略不一样的技术风景线。 课程内容涉及方方面面，函数式编程，你熟悉吗？认知心理学，你知道吗？工程化代码框架，你了解吗？在这套Spark视频教程中，你想要的这些全都有！ 课程内容适合不同层次的开发人员，对你提升个人技术等级大有裨益。

Spark是大数据工程师的必备技能之一，本套Spark性能调优教程从多个角度详解Spark调优策略，包括资源配置调优、Spark SQL语法调优、执行计划解读、数据倾斜问题解决、Job优化、Spark 3.0新特性详解等。每个角度都提供了多种解决方案参考，并提出了详细的配置参数，剖析了常见的故障排除手法，可解决工作中遇到的各种Spark疑难杂症。

Git是业界流行的分布式版本控制系统，而GitHub作为常用的Git代码托管中心，是开源代码托管平台的翘楚。越来越多的开发者、团队以及开源贡献者首选二者用于管理项目代码，掌握Git和GitHub是程序员的必备技能。

作为新一代大数据流处理框架，Flink被认为是大数据实时处理的方向和未来，现如今掌握Flink的人才炙手可热。为帮助有志于学习实时流式处理和Flink应用的小伙伴，ag九游网官精心打造了这套系统的Flink教程。

在大数据领域，流处理以其低延迟的特性，一直受到实时处理项目的关注；而Flink横空出世之后，更是以其低延迟、高吞吐、良好的容错性保证和强大的对乱序数据的处理功能，受到了越来越多项目的青睐，已经成为了当前大数据实时项目的首选。 但Flink作为真正的流处理框架，流式的API调用尽管功能强大，但其编程风格和灵活多变的特点，让很多由传统关系型数据库、Spark等批式处理框架转型而来的程序员头痛不已。越来越多的技术人员，希望Flink能有像Spark一样方便、熟悉的API调用。 Flink Table API和Flink SQL 就是Flink为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的API。 自2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进。在 2019 年初，阿里将代码开源，这就是Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上，一个显著的贡献就是 Flink SQL 的扩展实现，丰富了原有API的功能。现在，越来越多的公司将Flink SQL作为了大数据流式处理开发的首选；Flink Table API 和Flink SQL，也就成为了Flink学习中，不可或缺的一部分。 ag九游网官在已有的Flink理论和项目课程的基础上，又精心打造了Table API 和Flink SQL课程；通过对Flink Table API和Flink SQL理论基础、调用方式和自定义函数的详细讲解，将Flink技能点的最后一块拼图补上，为转型期的工程师、学习期的同学提供新而全的技术支持。由于Table API和SQL还处于快速发展中、尚未完善，有很多版本变化带来的API改变，课程中也做了具体说明，方便大家对各种版本的代码进行对比和兼容。

Flink在大数据实时计算领域炙手可热，ag九游网官发布过Scala和Java两版Flink视频教程，深入讲解了Flink流计算思想和各种高阶实战应用。本套教程另辟蹊径，针对Flink 1.12.0版本的核心模块进行源码级讲解，从任务提交流程、通讯过程、Task调度、内存模型四大方面入手，庖丁解牛逐行分析源码，手术刀级别剖析Flink内核架构！

Flink是大数据实时计算领域的当红炸子鸡，凭借其优秀的计算性能备受业内青睐，对离线数据和实时数据处理的兼容并包，使其应用越加广泛。Flink已经成为高薪大数据工程师的必备技能之一。ag九游网官在发布Flink系列视频后，又研发推出了Flink性能调优教程，与之前发布的Flink系列教程相辅相成，可作关联学习。

ClickHouse是一个真正面向列的DBMS，采用列式存储，提供超高压缩比的压缩算法，轻松存储海量数据。多样化的引擎方案、类LSM Tree的结构、极致的并行处理能力，可以为用户提供高吞吐实时数据处理，其单表查询能力更是尤其亮眼。

Flink CDC是Flink社区开发的Flink-cdc-connector组件，是一个可以实现从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的source组件。通过使用Flink CDC，搭配Flink的流批一体数据计算引擎，能够实现采集计算一体化，更加方便项目的需求开发和后续维护。

数据可视化在大数据领域有着十分重要的位置，如何选择一款适合的可视化工具，需要做大量的调研工作。Superset是一款优秀易用的开源数据可视化平台，功能强大且兼容性强，可对接多种数据源，图标展示形式丰富多样，支持自定义仪表盘。

元数据管理是大数据体系中数据治理的重要一环，Apache Atlas为企业提供了开放式的元数据管理和治理功能，可以方便地将数据库元数据信息导入到Atlas中进行分析，通过Atlas企业可以对数据库元数据建立资产目录，并对数据资产进行分类和治理，为数据分析和治理提供高质量的元数据信息。本套视频教程基于新稳定版本Atlas 2.1进行讲解，从Atlas运行环境的安装部署，到与Apache生态圈的众多组件进行集成，都进行了细致的讲解，并全部经过了兼容性调研，还扩展讲解了如何编译Atlas源码，以及内容配置和用户权限配置等。教程时长4小时，提供配套的笔记、安装包、虚拟机、脚本等教辅资料。

大数据系统通常运行着众多的指标计算程序，想第一时间发现程序异常，需要一套完备的监控系统，能对运行现状进行可视化展示，并及时探查到运行异常并精准告警，基于此需求，我们研发了这套监控告警系统。

大数据系统通常运行着众多的指标计算程序，想第一时间发现程序异常，需要一套完备的监控系统，能对运行现状进行可视化展示，并及时探查到运行异常并精准告警，基于此需求，ag九游网官研发了这套监控告警系统。

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，为大数据开发人员提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口，以及支持超大规模数据集的多维分析能力，在大数据领域有着广泛的应用，是大数据开发人员的必备技能之一。

本套视频教程从数据仓库的架构搭建入手，穿插数据仓库的重要理论知识，包括数仓建模、范式理论和同步策略等，让你知其然更知其所以然。 内容立足数据仓库项目，循序渐进，强调基础，注重应用，涵盖数据仓库建模理论介绍、电商业务理论介绍、数据抽取同步策略理论介绍、数仓分层详解、电商需求详解、使用Azkaban实现作业周期性执行、三种即席查询系统探讨研究、Superset实现数据大屏展示等。讲解遵循真实项目开发的全流程：分析项目需求、敲定项目架构、打通数据流、实现具体分析需求、进行可视化展示、完善数据治理方面功能…… 教程从服务器选型到需求实现思路讲解、框架安装、工具使用、内核介绍，内容无所不包，技术点覆盖全面。整套项目的业务指标近100个、Shell脚本40多个、用户行为原始表11张，业务原始表24张、数仓总表近100张！Superset、Kylin、Druid、Presto、Atlas等前沿技术打包讲解，紧跟技术潮流。 本套教程适合具有一定编程基础的大数据初学者，以及想深入了解数据仓库理论知识与搭建实现的大数据从业人员，跟随本套教程学习可以完整搭建一套数据仓库，获得从0到1搭建数据仓库的全部技能点！

数仓3.0视频教程重磅来袭！ 框架版本全面升级，相较于数仓2.0，框架版本全部升级：Hadoop-3.1.3、Hive-3.1.2、flume-1.9.0、kafka-2.4.1等，数据仓库Hive计算引擎升级为Spark3.0，用户行为日志重新设计，更加实用。 本套视频教程从数据仓库的架构搭建入手，实现了数据仓库项目的闭环，从数据采集到数仓建模到数仓应用全部涵盖。主要内容包括：用户行为日志及业务数据库的数据采集、数据仓库中的分层模型及维度建模、企业具体需求实现及可视化展示、即席查询引擎的搭建及使用、集群监控等，从服务器选型到需求实现思路讲解、框架安装、工具使用、内核介绍，内容完整，理论与实践并重，通俗易懂，实现思路清晰明了。 教程适合具有一定编程基础的大数据初学者，以及想深入了解数据仓库理论知识与搭建实现的大数据从业人员，跟随本套教程学习可以完整搭建一套数据仓库，获得从0到1搭建数据仓库的全部技能点！ 说明：当下企业中2.0和3.0并存，学习者可以根据需要，选择2.0或3.0来学习。

数据仓库项目在整个大数据体系中的重要性不言而喻，是入行大数据的敲门砖，是整个大数据体系的基石。ag九游网官大数据全新升级的离线数据仓库项目：尚品汇，由ag九游网官研究院精心研发，不仅仅是一个大数据项目，ag九游网官的Java团队和前端团队也全部参与其中，按照真实的项目开发流程，实现与Java和前端的无缝互联，历时半年精心打磨，倾力推出！

项目为使用Spark Streaming技术开发的大数据实时处理平台，主要用于互联网电商企业对各种用户行为进行复杂的分析，将统计分析的结果以接口或图形化的方式展示出来，辅助产品经理、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务，最终达成用大数据技术帮助公司提升业绩、营业额以及市场占有率的目标。 视频总时长50小时+，附赠全部教辅资料，含笔记、代码、资料、工具等。通过本套项目讲解视频学习，可掌握企业中使用Spark Streaming进行实时计算的完整流程，并掌握整个环节中涉及的各类框架技术，例如高可用的大数据采集框架、高并发的分布式消息队列、基于内存的高吞吐实时计算技术、海量存储、毫秒级查询的数据库等。

通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。 电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。

Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量、具备容错机制的实时流数据处理。本套视频教程以Spark Streaming为主线，实时计算的各个组件为支线，围绕着实时的定义、如何实现实时、怎么保证实时等一系列热点话题展开讲解，手把手带你搭建一套完整可用的实时计算项目。

伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。

如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向，而推荐系统可以说就是大数据更好的落地应用之一，已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商

该项目由阿里云大学和ag九游网官联合打造。

本套课程由阿里云大学和ag九游网官联合打造，以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，以阿里云框架为技术支持，紧跟大数据主流场景，对接企业实际需求，对电商实时数仓的搭建进行了详细讲解。

在大数据处理领域，实时和离线各占非常大的比重，本套视频教程综合展示实时数据处理领域的一个重要应用：实时数仓项目。项目从数据采集开始，分别讲解了针对不同数据采取的不同采集策略，使用的不同数据采集工具。在数据处理部分，将实时采集的数据按照数据建模要求进行合理分层，使用当前最火热的实时计算引擎Flink，对实时计算结果进行可视化展示。

IDEA 全称IntelliJ IDEA，是Java语言开发的集成环境，目前已经渐渐代替了Eclipse的使用。IntelliJ IDEA在业界被公认为较好的Java开发工具之一，因其功能强悍、设置人性化，而深受Java、大数据、移动端程序员的喜爱。本着"工欲善其事必先利其器"的精神，本套视频从IDEA的介绍、安装、设置入手，讲解IDEA中多种项目的创建、模板的使用、断点调试、数据库的关联、插件的下载、Maven及版本控制工具的配置等内容。适合于Java开发初学者以及从Eclipse切换到IDEA开发的老鸟们。

SVN(Subversion)是目前使用广泛的版本控制软件，作为CVS的继任者，它在很多方面都具有鲜明的特色，提供了更好的操作体验，很好的解决了在实际的企业开发过程中诸如：数据备份、代码还原、协同修改、版本管理、追溯问题代码的编写人和编写时间以及权限控制等问题。在本套视频中通过几个生动的小故事引出协同开发中存在的问题，从而体会SVN的作用，最终落实到常用的SVN操作。手把手教你安装服务器端程序、配置版本库、操作客户端界面，帮你破茧成蝶，完成蜕变为Developer的第一步。

Redis是一个key-value存储系统，是当下互联网公司广泛采用的NoSQL数据库之一，也是Java程序员应知应会的必备技术。

本大数据视频主要讲授Java JUC线程部分的内容：针对 Java 5.0 提供的 java.util.concurrent （简称 JUC ）包中的线程的高级应用。 在此包中增加了在并发编程中常用的实用工具类，用于定义类似于线程的自定义子系统，包括线程池、异步 IO 和轻量级任务框架。提供可调的、灵活的线程池。还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现等。

本教程主要分为两大部分：Flink理论基础，和基于Flink的电商用户行为分析项目实战。 第一部分：Flink基础理论的讲解，以Flink 1.10.1版本为例，涉及到各种重要概念、原理和API的用法，并且会有大量的示例代码实现； 第二部分：以电商作为业务应用场景，以Flink作为分析框架，介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。 本套视频教程通过理论和实际的紧密结合，使学习者对Flink有充分的认识和理解，在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景，以及电商分析业务领域有更深刻的认识。并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成为架构师打下基础。

Oozie是大数据生态圈中一个基于工作流的任务调度工具，也是大数据工程师的一个常用工具。在本课程中，你将学习到Oozie的原理、安装配置、使用Oozie实现调度Shell脚本、逻辑调度多个Shell脚本、直接调度MapReduce任务以及定时逻辑调度多个任务等。

近年来，容器技术在互联网行业大火，特别是在开发和运维方向，极大地解决了规模化和灵活化部署的问题，作为容器技术的代表作Docker更是被广泛应用。 本套教程为2018版ag九游网官Docker经典视频的全新升级，基础篇进行了更加细致且深度的讲解，并新增了大厂进阶篇，技术点从入门到高级全面覆盖！教程同时适用于零基础小白和已熟悉Docker的使用者，可各取所需，有选择性和针对性的学习，哪里不会点哪里。

在数据大爆炸的时代，如何快速准确地查询到目标数据显得尤为重要，对此Elasticsearch交出的答卷无疑非常抢眼。Elasticsearch是一个基于Lucene库的全文搜索引擎框架，是经典实时日志分析技术架构ELK平台的核心框架。本套视频教程基于Elasticsearch 7.8.0版本，由浅入深讲解Elasticsearch的开发应用、核心原理以及与其他经典数据分析引擎Spark、Flink的集成方式，带你玩转全文检索！

Kubernetes（简称k8s）是谷歌开源的一套容器化集群管理系统，当下已被众多大厂及中小企业采用，容器化技术是目前的大势所趋。 本套教程k8s版本升级为新版1.18.0，内容由浅入深，且更加深化细节，对于开发者大大提高了友好度，增加了项目实战部署。教程完整演示了一个真实的项目从零开始部署到k8s集群，包括项目打包、制作镜像、部署过程等。

算法是程序的灵魂，优秀的程序在对海量数据处理时，依然保持高速计算，就需要高效的数据结构和算法支撑。

2.网上数据结构和算法的课程不少，但存在两个问题：

1)授课方式单一，大多是照着代码念一遍，数据结构和算法本身就比较难理解，对基础好的学员来说，还好一点，对基础不好的学生来说，基本上就是听天书了
2)说是讲数据结构和算法，但大多是挂羊头卖狗肉，算法讲的很少。 本课程针对上述问题，有针对性的进行了升级
3)授课方式采用图解+算法游戏的方式，让课程生动有趣好理解
4)系统全面的讲解了数据结构和算法, 除常用数据结构和算法外，还包括程序员常用10大算法：二分查找算法（非递归）、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、马踏棋盘算法。可以解决面试遇到的最短路径、最小生成树、最小连通图、动态规划等问题及衍生出的面试题，让你秒杀其他面试小伙伴

3.如果你不想永远都是代码工人，就需要花时间来研究下数据结构和算法。

教程内容：
本教程是使用Java来讲解数据结构和算法，考虑到数据结构和算法较难，授课采用图解加算法游戏的方式。内容包括: 稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、算法的时间复杂度、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序(桶排序)、堆排序、排序速度分析、二分查找、插值查找、斐波那契查找、散列、哈希表、二叉树、二叉树与数组转换、二叉排序树(BST)、AVL树、线索二叉树、赫夫曼树、赫夫曼编码、多路查找树(B树B+树和B*树)、图、图的DFS算法和BFS、程序员常用10大算法、二分查找算法(非递归)、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普里姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法马踏棋盘算法。

学习目标：
通过学习，学员能掌握主流数据结构和算法的实现机制，开阔编程思路，提高优化程序的能力。

算法是程序的灵魂，为什么有些程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算,大家可能会说: 程序使用了内存计算框架(比如S

本套Java视频教程横扫每个技术点，内容涵盖Oracle数据的安装、配置及日常的数据库管理，SQL内容精讲精练，并涵盖约束、SET运算符和高级子查询，以及PL/SQL的实战使用。每个技术点均以目前新版本设计，结合企业应用的实用性加以修订

DataX是阿里巴巴开源的异构数据源离线同步工具，致力于实现多种数据库与各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。作为离线数据同步框架，DataX采用Framework + plugin架构构建，将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。

StreamX是一款优秀的Flink&Spark极速开发框架与一站式大数据流处理平台。开发者在使用StreamX时只需编写简单的配置文件，即可实现多个开箱即用功能的复用，通过简洁易用的Web页面，即可实现开发任务的编译、部署与管理监控。

SeaTunnel是一个非常易用的支持海量数据实时同步的超高性能分布式数据集成平台，是首个来自中国的数据集成平台成功进入Apache孵化器的项目，它架构于Spark和Flink之上，每天可以稳定高效同步数百亿数据。

Doris是百度大数据部门研发的一个大规模并行处理的分析型数据库产品，在大数据领域已有非常广泛的应用。

Azkaban是Linkedin公司推出的一个任务调度系统，目前在企业中应用非常广泛。对于大数据项目而言，工作流之间互相依赖且通常在零点左右调度执行，一个可以完善部署工作流且能实现报警功能的调度系统十分重要。