《Spark/Flink/Doris離線實時數倉開發》目錄

歡迎加入《Spark/Flink/Doris離線&實時數倉開發》付費專欄！本專欄專為大數據工程師、數據分析師及準備大數據面試的求職者量身打造，聚焦Spark、Flink、Doris等核心技術，覆蓋離線與實時數倉開發的全流程。無論你是想快速上手項目、提升技術能力，還是在面試中脫穎而出，這里都能為你提供系統化、實戰化、可落地的內容。

為什么選擇本專欄？

全面覆蓋，分類清晰：從數倉架構設計、ETL開發、實時流計算到面試高頻問題，內容分為綜合、數據倉庫、SQL、Flink/Spark、調度器、BI報表、ETL工具等模塊，助你構建完整知識體系。
實戰導向，即拿即用：提供親測可用的代碼、工具和案例，如海豚調度器自動監控腳本、Flink流批一體化實現、Doris優化教程等，助你快速應用于工作。
面試直通車：精選高頻面試題及詳盡答案，覆蓋技術細節、場景案例和優化方案，助你輕松應對大廠面試。
持續更新，緊跟趨勢：內容涵蓋最新技術（如Flink SQL、Doris運維）和行業熱點（如信創國產化），并持續補充實戰干貨和面試新題。
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專欄適合誰？

大數據開發工程師：想深入掌握Spark、Flink、Doris在離線和實時數倉中的應用。
數據分析師：希望通過數據驅動優化業務，如選品策略、用戶畫像、異常交易檢測。
求職者：準備大數據面試，需快速掌握高頻考點和技術實戰。
運維工程師：想提升CDH、調度器等平臺的運維和監控能力。

訂閱后你將獲得：

全量內容解鎖：所有試讀文章轉為完整版，包含代碼、案例和優化方案。
獨家工具與腳本：如海豚調度器API補數腳本、CDH磁盤清理自動化腳本等。
專屬答疑：訂閱用戶可通過專欄留言獲取技術問題解答。
持續更新：每月新增實戰案例、面試題及行業前沿內容。

立即訂閱，開啟你的大數據進階之旅！從技術小白到offer收割機，助你邁向職業新高峰！

一、數倉開發總覽與架構設計（入門必看）

大數據平臺符合信創（CDH國產化代替）詳細方案（企業內部不外傳方案）
軟件產品國際化：前后端及App多語言版本解決方案（超詳細實現過程)
從 Spark 離線數倉到 Flink 實時數倉：實戰指南
最全大數據學習路線指南：大數據知識點匯總保姆級教程（2萬字長文）
數據中臺或數倉如何避免數倉模型 “煙囪式” 建設保姆級教程
大數據選型對比追命連環50問及參考答案
數智融合：如何利用大模型解決離線數倉歷史項目煙囪式開發的完整解決方案
大數據大廠校招網申入口最全集合和2025年校園招聘時間線（持續更新）
采用海豚調度器+Doris開發數倉保姆級教程（滿滿是踩坑干貨細節，持續更新）
如何對比某個表在Hive和Doris磁盤空間大小和Doris表如何優化存儲空間保姆級教程(親試可用）

二、Flink 實時數倉篇（流計算核心）

基礎與理論：
- KeyedProcessFunction 在 Flink項目中的應用實戰
- Flink 自定義數據源：從理論到實踐的全方位指南
- 大數據必懂知識點：萬字長文看懂Flink各種Join
- 小白進階高手：使用Flink開發實時數倉的經驗與技巧（理論結合超多實例）
- Flink Lookup Join的工作原理、性能優化和應用場景
- Flink難點和高階面試題：Flink的狀態管理機制如何保證數據處理的準確性和完整性
- 萬字長文看懂Flink的架構及原理
- 吃透Flink State面試題和參考答案
- Flink Checkpoint 終極揭秘：不搞懂它，你的流計算就是裸奔！
- Flink assignTimestampsAndWatermarks 深度解析：時間語義與水印生成
實戰與案例：
- Apache Flink在IoT指標開發流處理全過程案例
- Flink調試或查看中間結果保姆級教程（持續更新）
- Flink Web UI 如何使用和調試保姆級教程（持續更新)
- Flink處理亂序的數據的最佳實踐
- Flink集成TDEngine來批處理或流式讀取數據進行流批一體化計算（Flink SQL)拿來即用的案例
- 企業實戰干貨分享：Flink的實時數倉誤差原因詳解，如何利用離線計算修正結果保姆級教程
- Flink SQL與Doris實時數倉Join實戰教程（理論+實例保姆級教程）
- 如何通過CEP（復雜事件處理）識別異常交易行為？ - 深度解析
高階優化與面試題：
- 大數據面試必問題：flink中如何處理流式數據傾斜問題
- Flink難點和高頻考點：Flink的反壓產生原因、排查思路、優化措施和監控方法
- Flink 背壓與消息積壓難題大揭秘！速看解決攻略

三、Spark/Hive?離線數倉篇（批計算核心）

spark

Spark DataFrame、Dataset 和 SQL 解析原理深入解析（萬字長文多張原理圖）
PySpark JDBC 讀寫 MySQL 數據庫保姆級指南
面試或開發必懂場景案例：物聯網(Iot)把數據補齊和轉換成分鐘級數據的詳細案例（完整代碼實現和解釋）
萬字長文講解團隊使用Spark中選型，使用Scala、Java還是Python？?
大數據面試必考題：Spark數據傾斜問題總結和優化措施
Spark面試必問：Spark sql優化最全總結(持續更新）

Hive

開發和面試必懂：Hive在開發和運維各種常見坑分析
大數據開發工程師必懂的Hive調優與實戰保姆指南Hive時間窗口函數保姆級教程（最全解析、應用和優化）（持續更新）
面試拷打要懂：Hive sql優化最全總結
萬字長文詳解Hive聚合函數 grouping sets、cube、rollup原理、語法、案例和優化

SQL和數據庫

DBA必懂選型：MySQL、PostgreSQL與Oracle對比研究
MySQL存儲過程原理、實現及優化
Redis如何實現高性能和高可用
Redis 性能優化策略與實戰保姆級教程
TDengine 從入門到精通（2萬字長文）

Hadoop基礎

萬字長文講透HDFS的高可用機制
萬字長文詳解Hadoop切片原理及高頻面試題
大數據開發工程師必懂的Hive調優與實戰保姆指南
Hbase高階知識：HBase的協處理器(Coprocessor)原理、使用實例、高級技巧和案例分析
大數據必懂知識點：Parquet、ORC還是Avro作為數據存儲格式，哪種在性能和壓縮率上更優

四、ETL工具

DataX對接數據如何在ODS加密脫敏數據（插件開發）
DataX腳本告別手動編寫，用大模型或Java代碼自動生成
大數據 ETL 異常值缺失值處理完整方案
一文吃透！DataStage 全面概述與核心知識要點大公開
物聯網使用TDEngine進行Python腳本ETL的企業真實案例
??java批量生成海量測試數據及用ChatGPT提示語一鍵生成的方法? ? ? ?

五、開發語言

大數據手寫面試題Scala語言實現大全（持續更新） ?
Pyspark和Pandas語法差異和調試技巧（附總結出來直接用代碼）
六、Doris 數據倉庫篇（新一代 MPP 利器）
不同環境遷移和hive等不同數據源遷移數據到Doris的解決方案
Doris磁盤空間管理（生命周期管理、清理磁盤空間方法）
Doris的3種數據模型詳解和數據倉庫每一層的模型選用
Doris和TDengine全方位對比?
Apache Doris的分區與分桶詳解
Flink把kaffa數據寫入Doris的N種方法及對比。
Doris更新某一列數據完整教程
深度剖析 Doris 數據傾斜，優化方案一網打盡

七、調度與運維保障篇（自動化與穩定性保障）

海豚調度器深度使用：
- 海豚調度器（DolphinScheduler）生產環境問題及解決方案匯總（持續更新）
- 海豚調度器調用api接口啟動工作流（親試可用）
- 海豚調度器自動監測每日報表及自動重跑異常工作流
- 海豚調度器利用API來自動補數的源碼分析和親測可用實例?
- 海豚調度器用得好，運維人員少加班 —— 高級技巧與使用教程
- 海豚調度器工作流狀態監控 + 報表生成情況郵件報告系統— 一套讓你早上睜眼就知道離線數倉有沒有崩的神器（即拿即用）

其他運維與平臺支持：
- 利用Cloudera Manager API來監控CDH大數據組件并異常重啟實例
- 大數據 CDH 排除故障的步驟與技巧
- 一文搞定 Linux 定時任務及腳本編寫，運維大神都在用
- CDH遠程監控所有HDFS節點磁盤空間和自動清除日志
- 無人值守大數據平臺（CDH6.3.2+Flink+海豚調度器）如何實現大數據平臺穩定及順利跑出離線報表和實時報表（持續更新方案）
- CDH清理磁盤空間完全攻略和完整實現自動化腳本（大數據清除日志）
- Cloudera Manager API詳解和大數據組件異常自動恢復實例（親測可用）

八、場景驅動 + 企業案例（強實戰導向）

行業應用：
- ?如何識別金融欺詐行為并進行分析預警
- 零售行業中如何通過數據分析優化選品策略
數據分析與洞察：
- 數據分析師必懂知識和高頻問題：如何平衡數據分析需求與個人隱私保護之間的矛盾
  
  指標異動拆解：數據分析師的實戰指南
  
  數據分析工作流程全解析：從混沌到洞察的旅程