课程介绍：
这段课程是对大数据课程的一个总结，包括实施周期、课程体系、授课方式以及自我介绍。以下是主要内容的概括：
实施周期：大数据课程实施周期大约为5.5至6个月，会根据情况加入新内容。到第四个半月到第五个月的时候，可以满足企业的数据开发岗位需求。
课程体系：分为三个板块，第一个板块是大数据生态圈核心技术，会讲到海量数据的处理、存储和分析等。课程包括海碧普环境构建、安装和集群版等。还会讲解商业版的卡戴维、HDP和阿霸企业版等。
授课方式：采用直播形式，会有录播内容提供，以提高教学效率。在直播中主要讲解重要内容。
自我介绍：介绍了作者的工作经历和目前兼职教授大数据课程的情况，并提到阿里云大数据工程师ACP认证，建议有兴趣的人可以考取。
这段文字旨在总结上一期大数据课程的实施情况，并规划下一期的课程体系，以帮助大家更有效地学习大数据知识和技能。
课程截屏：
课程目录：
第1章-开班典礼
第2章-大数据概况及hadoop生态系统
第3章-hadoop集群构建&核心模块讲解
第4章-mapreduce原理&优化&企业级案例实战
第5章-hive-数据仓库基础精讲
第6章-hive-数据仓库基础精讲
第7章-hive-数据仓库进阶精讲
第8章-hive-数据仓库进阶精讲
第9章-hive-数据仓库高阶精讲
第10章-hive-数据仓库高阶精讲
第11章-hive-数据仓库高阶精讲
第12章-项目实战-日志数据分析
第13章-项目实战-用户消费行为数据分析01
第14章-项目实战-用户消费行为数据分析02
第15章-nosql综述和apachehbase集群构建
第16章-apachehbase基础和核心组件
第17章-apachehbase进阶及性能优化
第18章-apachesqoop介绍及数据迁移
第19章-zookeeper的核心设计和企业级应用
第20章-企业级离线数据仓库项目实战开发01
第21章-企业级离线数据仓库项目实战开发02
第22章-企业级离线数据仓库项目实战开发03
第23章-hadoop源码调优课程
第24章-企业级离线数据仓库项目实战开发04
第25章-企业级离线数据仓库项目实战开发05
第26章-精通scala编程语言01
第27章-精通scala编程语言02
第28章-精通scala编程语言03
第29章-hadoop源码调优课程
第30章-精通scala编程语言04
第31章-精通scala编程语言05
第32章-精通scala编程语言06
第33章-apachespark基础及架构
第34章-apachespark基础及架构
第35章-apachespark基础及架构
第36章-apachespark进阶及优化
第37章-apachespark分布式计算原理
第38章-apachespark企业级项目实战
第39章-sparksql精华及实战基础
第40章-sparksql精华及实战进阶
第41章-sparksql企业级项目实战
第42章-kafka基础
第43章-kafka进阶
第44章-sparkstreaming的流数据处理和分析
第45章-sparkstreaming的流数据进阶
第46章-apacheflume基础及使用案例
第47章-河马物流数据仓库
第48章-河马物流数据仓库
第49章-河马物流数据仓库
第50章-河马物流数据仓库
第51章-河马物流数据仓库
第52章-flink精品课程
第53章-flink精品课程
第54章-flink精品课程
第55章-flink精品课程
第56章-flink精品课程
第57章-flink精品课程
第58章-flink精品课程
第59章-flink精品课程
第60章-flink精品课程
第61章-flink精品课程
flink实时运营系统
配套画图
