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《Spark/Flink/Doris离线实时数仓开发》目录

欢迎加入《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》付费专栏!本专栏专为大数据工程师、数据分析师及准备大数据面试的求职者量身打造,聚焦Spark、Flink、Doris等核心技术,覆盖离线与实时数仓开发的全流程。无论你是想快速上手项目、提升技术能力,还是在面试中脱颖而出,这里都能为你提供系统化、实战化、可落地的内容

为什么选择本专栏?

  1. 全面覆盖,分类清晰:从数仓架构设计、ETL开发、实时流计算到面试高频问题,内容分为综合、数据仓库、SQL、Flink/Spark、调度器、BI报表、ETL工具等模块,助你构建完整知识体系。
  2. 实战导向,即拿即用:提供亲测可用的代码、工具和案例,如海豚调度器自动监控脚本、Flink流批一体化实现、Doris优化教程等,助你快速应用于工作。
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专栏适合谁?
  • 大数据开发工程师:想深入掌握Spark、Flink、Doris在离线和实时数仓中的应用。
  • 数据分析师:希望通过数据驱动优化业务,如选品策略、用户画像、异常交易检测。
  • 求职者:准备大数据面试,需快速掌握高频考点和技术实战。
  • 运维工程师:想提升CDH、调度器等平台的运维和监控能力。
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  • 独家工具与脚本:如海豚调度器API补数脚本、CDH磁盘清理自动化脚本等。
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一、数仓开发总览与架构设计(入门必看)

  • 大数据平台符合信创(CDH国产化代替)详细方案(企业内部不外传方案)
  • 软件产品国际化:前后端及App多语言版本解决方案(超详细实现过程)
  • 从 Spark 离线数仓到 Flink 实时数仓:实战指南
  • 最全大数据学习路线指南:大数据知识点汇总保姆级教程(2万字长文)
  • 数据中台或数仓如何避免数仓模型 “烟囱式” 建设保姆级教程
  • 大数据选型对比追命连环50问及参考答案
  • 数智融合:如何利用大模型解决离线数仓历史项目烟囱式开发的完整解决方案
  • 大数据大厂校招网申入口最全集合和2025年校园招聘时间线(持续更新)
  • 采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程(满满是踩坑干货细节,持续更新)
  • 如何对比某个表在Hive和Doris磁盘空间大小和Doris表如何优化存储空间保姆级教程(亲试可用)

二、Flink 实时数仓篇(流计算核心)

  • 基础与理论

    • KeyedProcessFunction 在 Flink项目中的应用实战

    • Flink 自定义数据源:从理论到实践的全方位指南

    • 大数据必懂知识点:万字长文看懂Flink各种Join

    • 小白进阶高手:使用Flink开发实时数仓的经验与技巧(理论结合超多实例)

    • Flink Lookup Join的工作原理、性能优化和应用场景

    • Flink难点和高阶面试题:Flink的状态管理机制如何保证数据处理的准确性和完整性

    • 万字长文看懂Flink的架构及原理

    • 吃透Flink State面试题和参考答案

    • Flink Checkpoint 终极揭秘:不搞懂它,你的流计算就是裸奔!

    • Flink assignTimestampsAndWatermarks 深度解析:时间语义与水印生成

  • 实战与案例

    • Apache Flink在IoT指标开发流处理全过程案例

    • Flink调试或查看中间结果保姆级教程(持续更新)

    • Flink Web UI 如何使用和调试保姆级教程(持续更新)

    • Flink处理乱序的数据的最佳实践

    • Flink集成TDEngine来批处理或流式读取数据进行流批一体化计算(Flink SQL)拿来即用的案例

    • 企业实战干货分享:Flink的实时数仓误差原因详解,如何利用离线计算修正结果保姆级教程

    • Flink SQL与Doris实时数仓Join实战教程(理论+实例保姆级教程)

    • 如何通过CEP(复杂事件处理)识别异常交易行为? - 深度解析

  • 高阶优化与面试题

    • 大数据面试必问题:flink中如何处理流式数据倾斜问题

    • Flink难点和高频考点:Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法

    • Flink 背压与消息积压难题大揭秘!速看解决攻略


三、Spark/Hive 离线数仓篇(批计算核心)

spark
  • Spark DataFrame、Dataset 和 SQL 解析原理深入解析(万字长文多张原理图)
  • PySpark JDBC 读写 MySQL 数据库保姆级指南
  • 面试或开发必懂场景案例:物联网(Iot)把数据补齐和转换成分钟级数据的详细案例(完整代码实现和解释)
  • 万字长文讲解团队使用Spark中选型,使用Scala、Java还是Python? 
  • 大数据面试必考题:Spark数据倾斜问题总结和优化措施
  • Spark面试必问:Spark sql优化最全总结(持续更新)
Hive
  • 开发和面试必懂:Hive在开发和运维各种常见坑分析
  • 大数据开发工程师必懂的Hive调优与实战保姆指南Hive时间窗口函数保姆级教程(最全解析、应用和优化)(持续更新)
  • 面试拷打要懂:Hive sql优化最全总结
  • 万字长文详解Hive聚合函数 grouping sets、cube、rollup原理、语法、案例和优化
SQL和数据库
  • DBA必懂选型:MySQL、PostgreSQL与Oracle对比研究
  • MySQL存储过程原理、实现及优化
  • Redis如何实现高性能和高可用
  • Redis 性能优化策略与实战保姆级教程
  • TDengine 从入门到精通(2万字长文)

Hadoop基础
  • 万字长文讲透HDFS的高可用机制
  • 万字长文详解Hadoop切片原理及高频面试题
  • 大数据开发工程师必懂的Hive调优与实战保姆指南
  • Hbase高阶知识:HBase的协处理器(Coprocessor)原理、使用实例、高级技巧和案例分析
  • 大数据必懂知识点:Parquet、ORC还是Avro作为数据存储格式,哪种在性能和压缩率上更优

四、ETL工具

  • DataX对接数据如何在ODS加密脱敏数据(插件开发)
  • DataX脚本告别手动编写,用大模型或Java代码自动生成
  • 大数据 ETL 异常值缺失值处理完整方案
  • 一文吃透!DataStage 全面概述与核心知识要点大公开
  • 物联网使用TDEngine进行Python脚本ETL的企业真实案例
  •   java批量生成海量测试数据及用ChatGPT提示语一键生成的方法       

五、开发语言

  • 大数据手写面试题Scala语言实现大全(持续更新)  
  • Pyspark和Pandas语法差异和调试技巧(附总结出来直接用代码)
  • 六、Doris 数据仓库篇(新一代 MPP 利器)

  • 不同环境迁移和hive等不同数据源迁移数据到Doris的解决方案
  • Doris磁盘空间管理(生命周期管理、清理磁盘空间方法)
  • Doris的3种数据模型详解和数据仓库每一层的模型选用
  • Doris和TDengine全方位对比 
  • Apache Doris的分区与分桶详解
  • Flink把kaffa数据写入Doris的N种方法及对比。
  • Doris更新某一列数据完整教程
  • 深度剖析 Doris 数据倾斜,优化方案一网打尽

七、调度与运维保障篇(自动化与稳定性保障)

  • 海豚调度器深度使用
    • 海豚调度器(DolphinScheduler)生产环境问题及解决方案汇总(持续更新)

    • 海豚调度器调用api接口启动工作流(亲试可用)

    • 海豚调度器自动监测每日报表及自动重跑异常工作流

    • 海豚调度器利用API来自动补数的源码分析和亲测可用实例 

    • 海豚调度器用得好,运维人员少加班 —— 高级技巧与使用教程

    • 海豚调度器工作流状态监控 + 报表生成情况邮件报告系统— 一套让你早上睁眼就知道离线数仓有没有崩的神器(即拿即用)

  • 其他运维与平台支持
    • 利用Cloudera Manager API来监控CDH大数据组件并异常重启实例

    • 大数据 CDH 排除故障的步骤与技巧

    • 一文搞定 Linux 定时任务及脚本编写,运维大神都在用

    • CDH远程监控所有HDFS节点磁盘空间和自动清除日志

    • 无人值守大数据平台(CDH6.3.2+Flink+海豚调度器)如何实现大数据平台稳定及顺利跑出离线报表和实时报表(持续更新方案)

    • CDH清理磁盘空间完全攻略和完整实现自动化脚本(大数据清除日志)

    • Cloudera Manager API详解和大数据组件异常自动恢复实例(亲测可用)


八、场景驱动 + 企业案例(强实战导向)

  • 行业应用

    •  如何识别金融欺诈行为并进行分析预警

    • 零售行业中如何通过数据分析优化选品策略

  • 数据分析与洞察

    • 数据分析师必懂知识和高频问题:如何平衡数据分析需求与个人隐私保护之间的矛盾

      指标异动拆解:数据分析师的实战指南

      数据分析工作流程全解析:从混沌到洞察的旅程

九、数据治理与数据仓库

数据质量监控和数据治理
  • 数据仓库数据质量监控和处理方法最佳实践
  • 用python工具实现自动检测报表缺失哪些天日期的数据(亲测可用)
  • 数据中台/数据仓库必问的数量质量控制面试题

数据仓库和建模
  • 数仓开发必懂:如何建立精细化运营的指标体系
  • 模型设计和跑数优化:开发数据仓库耗时复杂报表的策略
  • 数据仓库建模方法万字详解
  • 如何预防数据打架?数据仓库如何保持指标数据一致性开发指南(持续更新)
  • 数据中台脱敏或加密完整解决方案(持续更新)
  • 离线数仓开发SQL编写和调试的最佳实践(如何又快又好完成任务,学会几条就不用当很辛苦的牛马)
  • 数据仓库分层存储设计:平衡存储成本与查询效率
  • 如何选择合适的BI工具及集成
  • 大数据实时数仓的数据质量监控解决方案
  • 深度解析:在用户画像中,如何高效处理上亿级用户标签
  • 大数据面试高阶问题:同一业务的多个部门有不同指标口径,如何统一
  • 每天分钟级别时间维度在数据仓库的作用与实现——以Doris和Hive为例(开箱即用)

十、高频面试题

  • 万字数据仓库面试题及参考答案
  • 互联网大厂大数据面试题汇总及参考答案(5万字长文)
  • 大数据面试临阵磨枪不知看什么?看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题
  • 大数据面试高频问题:大数据相关基础组件的维护及调优案例大全
  • 2万字长文:海豚调度器(DolphinScheduler)面试题深入了解
  • 2万字长文Doris运维问题大全及参考答案(持续更新)

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