本书是大数据技术与应用专业规划教材，由朱丹等人编写，清华大学出版社出版。内容涵盖大数据专业英语知识，适合相关专业学生和从业人员学习参考。全书共150页，语言为中文。

Sqoop是大数据生态圈中一个数据传输工具，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，Sqoop的原理、安装配置、使用Oozie实现数据在Mysql与HDFS(Hive、HBase)等框架之间的互导。

尚硅谷在已有的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、面的技术支持。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。

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本视频专门为大数据方向的学员量身打造，讲授目前流行的Spring+SpringMVC+MyBatis三大框架整合，并快速开发一个完整的CRUD功能。

Azkaban是一个Hadoop workflow定时调度工具，它解决了多个Hadoop任务单元之间的前后依赖关系。它提供了十分友好的用户界面，使用简单，容易上手。在本课程中，你将学到，Azkaban的安装部署，Azkaban基础架构，Azkaban定时调度工作流程(包含Shell、MapReduce、Hive等)、Azkaban邮箱通知

本套视频教程从搭建之初的框架选型、数据服务的整体策划，到随着数据的流向，数据的采集、存储和计算，循序渐进，庖丁解牛，一步步地展开，进行细致剖析。涉及大数据与数据仓库概论、项目需求描述、项目部署的环境准备、用户行为数据采集、业务数据采集模块、数据仓库搭建模块、数据可视化模块、即席查询模块、元数据管理模块等。

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本套视频教程基于Scala 2.12版本，对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！

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在本课程中，你将学习到，项目架构搭建，数据生产，数据消费，数据分析，以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中，我们将使用Flume，Kafka，HBase，Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现，并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。

尚硅谷打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有：基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐，以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。

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Shell是一个功能相当强大的编程语言，易编写、易调试、灵活性强。Shell可以帮助我们来管理大数据集群，提高开发效率。本课程详细讲解：Shell解析器、变量、运算符、条件判断、流程控制、函数、cut、sed、awk、sort和企业真题(京东、搜狐、新浪等)。课程中全程以案例贯穿，深入浅出。

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。是大数据大数据开发工程师必须会的框架之一。在本课程中，你将学习到，Flume架构原理、安装配置、拓扑结构、使用Flume搭建监控端口采集数据、监控本地(或HDFS)文件(或文件夹)采集数据、多数据源采集数据、多数据出口收集日志、Flume负载均衡以及对于Flume的监控Ganglia的运用。