Offer來敲門 大數(shù)據(jù)開發(fā)面試筆試精講（在線真題實訓(xùn)視頻版）

 
第１篇.Java編程
第1章.Java面向?qū)ο缶幊?..002
1.1　類和對象 003
1.1.1　類和對象概述 003
1.1.2　構(gòu)造方法 005
1.1.3　方法的定義 008
1.1.4　修飾符和靜態(tài)導(dǎo)入 009
1.1.5　this關(guān)鍵字 012
1.1.6　Lambda表達式 013
1.1.7　注解 014
1.2　封裝 015
1.3　單例 015
1.4　繼承 016
1.5　多態(tài) 020
1.6　接口 022
1.7　內(nèi)部類 024
第2章.Java SE核心API...026
2.1　常用API 027
2.1.1　字符串 027
2.1.2　日期時間 029
2.1.3　System（in/out） 030
2.1.4　自動裝箱和拆箱 031
2.2　集合API 032
2.2.1　Collection 032
2.2.2　泛型和增強泛型 033
2.2.3　List/Vector/Stack 034
2.2.4　Set/HashSet 036
2.2.5　hashCode() 036
2.2.6　Collections 037
2.2.7　Map 038
2.2.8　Stream 038
2.3　 異常 040
2.3.1　基礎(chǔ) 040
2.3.2　拋出異常 041
2.3.3　捕獲異常 042
2.3.4　自定義異常 043
2.4　線程 044
2.4.1　線程概述  044
2.4.2　線程的生命周期  046
2.4.3　多線程、鎖和死鎖 047
2.4.4　Lock  048
2.4.5　線程池  049
2.5　文件操作和I/O流 050
2.5.1　文件和目錄操作  050
2.5.2　字節(jié)流和字符流  051
2.5.3　轉(zhuǎn)換流  052
第3章.Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法..054
3.1　排序算法 055
3.1.1　冒泡排序算法 055
3.1.2　快速排序算法 055
3.1.3　快速排序案例 058
3.1.4　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述 058
3.1.5　數(shù)組 058
3.1.6　數(shù)組接口設(shè)計 059
3.1.7　快速排序的核心算法 059
3.1.8　 二分查找與拉格朗日插值
查找 059
3.1.9　內(nèi)存模式 060
3.1.10　快速排序處理相等 061
3.1.11　插入排序算法 062
3.1.12　二分查找插入排序算法 063
3.1.13　歸并排序算法 063
3.1.14　迷宮AI實現(xiàn) 066
3.1.15　快速排序算法 066
3.1.16　快速排序的相等優(yōu)化 066
3.1.17　數(shù)據(jù)去重復(fù)計次處理 067
3.1.18　密碼概率實現(xiàn) 067
3.1.19　堆排序算法 067
3.1.20　大頂堆和小頂堆 069
3.1.21　桶排序 070
3.1.22　大數(shù)據(jù)分析與清洗概述 071
3.1.23　數(shù)據(jù)清理和排序 072
3.1.24　數(shù)據(jù)分割 072
3.1.25　數(shù)據(jù)歸并 072
3.1.26　希爾排序 073
3.1.27　棧模擬線性遞歸 073
3.1.28　棧模擬樹狀遞歸 074
3.1.29　文件遍歷 075
3.1.30　棧模擬文件遍歷 075
3.1.31　遞歸層級改造為棧 076
3.1.32　取極大值 076
3.1.33　文件歸并排序 077
3.1.34　文件夾歸并 077
3.1.35　排序可視化 078
3.1.36　基數(shù)排序優(yōu)化版本 078
3.2　查找算法與實戰(zhàn) 078
3.2.1　高效磁盤查詢數(shù)據(jù)模型 078
3.2.2　 數(shù)據(jù)預(yù)處理及內(nèi)存限制無法
實現(xiàn) 079
3.2.3　大批量數(shù)據(jù)處理 079
3.2.4　 大批量數(shù)據(jù)的二分查找
文件 080
3.2.5　 大批量數(shù)據(jù)的完整版磁盤
二分查找 080
3.2.6　索引二分查找 081
3.2.7　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ) 081
3.3　數(shù)組 082
3.3.1　數(shù)組的基本使用 082
3.3.2　數(shù)組查詢操作 083
3.3.3　移動內(nèi)存刪除數(shù)據(jù) 083
3.3.4　刪除數(shù)組中的數(shù)據(jù) 083
3.3.5　數(shù)組插入操作 084
3.3.6　數(shù)組的測試 084
3.4　鏈表 085
3.4.1　鏈表簡介 085
3.4.2　鏈表循環(huán) 085
3.4.3　鏈表插入 086
3.4.4　頭插法和尾插法 086
3.4.5　鏈表刪除插入的簡單模式 087
3.4.6　鏈表刪除操作 087
3.4.7　鏈表插入操作 088
3.4.8　鏈表冒泡排序 088
3.4.9　鏈表插入排序 088
3.5　樹與圖論 089
3.5.1　紅黑樹簡介 090
3.5.2　B 樹 090
3.5.3　圖論 091
第4章.數(shù)據(jù)庫和JDBC....093
4.1　Oracle基礎(chǔ) 094
4.2　DDL和DCL 095
4.2.1　創(chuàng)建表 095
4.2.2　創(chuàng)建表空間 096
4.2.3　用戶管理 097
4.3　DML和DQL 098
4.4　Oracle函數(shù) 099
4.5　索引 100
4.6　視圖 101
4.7　序列 102
4.8　PL/SQL 103
4.8.1　PL/SQL基礎(chǔ) 103
4.8.2　游標 103
4.8.3　存儲過程 104
4.8.4　觸發(fā)器 105
4.8.5　異常處理 106
4.9　JDBC驅(qū)動 106
4.10　JDBC CRUD 107
4.11　Statement 108
4.12　JDBC連接池 109
4.13　JDBC調(diào)用存儲過程 110
4.14　JDBC事務(wù)管理 110
第2篇.Python編程
第5章.Python快速入門....114
5.1　Python環(huán)境安裝 115
5.1.1　Python安裝與HelloWorld  115
5.1.2　 Python IDE安裝與運行系統(tǒng)
指令 115
5.1.3 安裝Python 3并配置IDE 115
5.1.4  安裝專業(yè)版IDE并實現(xiàn)
HelloPro 116
5.1.5　解決中文亂碼 116
5.2　Python基本語法 116
5.2.1　代碼調(diào)用 116
5.2.2　命名規(guī)則 117
5.2.3　縮進 117
5.2.4　多行連接 118
5.2.5　字符串 118
5.2.6　多行注釋與單行注釋 118
5.2.7　 多行代碼合并成一行及輸入
輸出 119
5.3　函數(shù) 119
5.3.1　函數(shù)的定義 119
5.3.2　函數(shù)的參數(shù) 120
5.3.3　命名參數(shù) 120
5.3.4　默認參數(shù) 120
5.3.5　可變參數(shù) 121
5.3.6　lambda函數(shù) 121
5.4　多文件組織 121
5.4.1　 Python文件之間的互相
調(diào)用 121
5.4.2　fromimport導(dǎo)入 122
5.4.3　fromimport全部導(dǎo)入 122
5.5　字符串處理 122
5.5.1　字符串格式化 123
5.5.2　轉(zhuǎn)義字符與去除空格 124
5.5.3　字符串加法 124
5.5.4　字符串截取 124
5.5.5　字符串比較 125
5.5.6　字符串翻轉(zhuǎn) 125
5.5.7　字符串搜索與替換 125
5.6 正則表達式 126
5.6.1　截取字符串 126
5.6.2　.ndall函數(shù) 127
5.6.3　匹配 127
5.6.4　搜索字符串 128
第6章.Python編程實踐....129
6.1 數(shù)據(jù)切片 130
6.2 枚舉 130
6.3 序列 130
6.4 生成器 131
6.5 函數(shù)進階 131
6.5.1 高階函數(shù) 132
6.5.2　map-reduce編程 132
6.5.3　過濾數(shù)據(jù) 132
6.5.4 自定義排序 133
6.5.5 函數(shù)的返回值 133
6.5.6　函數(shù)的別名與偏函數(shù) 134
6.6　時間函數(shù) 134
6.6.1　休眠 134
6.6.2　時間與日歷 135
6.6.3　時間差 135
6.7　交互式代碼編程 136
6.8　文件操作 136
6.8.1  文件的簡單屬性與寫入
文件 136
6.8.2 文件讀取簡單案例 137
6.8.3 按行讀取文件 137
6.8.4 字符編碼讀取問題 138
6.8.5　os模塊 138
6.8.6 遞歸與遍歷文件夾 138
6.9　面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ) 139
6.9.1　簡單的面向?qū)ο箢?139
6.9.2　類的構(gòu)造函數(shù) 140
6.9.3　self代表類的實例 140
6.9.4　類與實例的不同 141
6.9.5　類的數(shù)據(jù)方法權(quán)限限定 141
6.9.6　類的詳細屬性 141
6.9.7　 類的析構(gòu)函數(shù)與手動回收
內(nèi)存 142
6.9.8　操作類的屬性 142
6.9.9　繼承 143
6.9.10　多繼承 144
6.9.11　重寫 144
6.9.12　重載 145
6.9.13　 使用type()函數(shù)查看對象
類型 146
6.9.14　 使用isinstance()函數(shù)判斷
對象類型 146
第7章.Python編程高級特性..147
7.1　面向?qū)ο缶幊踢M階 148
7.1.1　動態(tài)添加屬性和方法 148
7.1.2　限制添加屬性 148
7.1.3　方法作為屬性的補充 149
7.1.4　將方法當(dāng)作屬性 149
7.1.5　gc引用計數(shù) 150
7.1.6　抽象類 150
7.1.7　多態(tài) 151
7.2　文件編碼 151
7.2.1　 文件強化數(shù)據(jù)查詢GBK
文件 151
7.2.2　處理復(fù)雜文件編碼 152
7.3　異常處理 152
7.3.1　異常的概念 152
7.3.2　.nally 153
7.3.3　自定義異常 154
7.3.4　編譯檢查判斷assert 154
7.4　進程和線程 155
7.4.1　進程和線程簡介 155
7.4.2　簡單多線程 156
7.5　編寫Hadoop wordcount 156
7.6　集合 157
7.6.1　namedtuple 157
7.6.2　deque 157
7.6.3　defaultdict 158
7.6.4　OrderedDict 158
7.6.5　Counter 158
7.6.6　list 159
7.6.7　tuple 159
7.6.8　dict 160
7.7　線程進階 160
7.7.1　基于函數(shù)創(chuàng)建線程 161
7.7.2　基于類創(chuàng)建線程 161
7.7.3　線程同步 162
7.8　http編程 163
7.9　網(wǎng)絡(luò)通信編程 164
第3篇.大數(shù)據(jù)開發(fā)
第8章.Hadoop.......168
8.1　環(huán)境搭建 169
8.1.1　系統(tǒng)安裝 VMTools 169
8.1.2　JDK Eclipse 169
8.1.3　MySQL的操作與使用 170
8.1.4　Oracle的安裝準備 170
8.1.5　Oracle 的安裝 171
8.1.6　Hadoop環(huán)境搭建 171
8.1.7　 WordCount實例實現(xiàn)
和分析 172
8.1.8  在 CentOS環(huán)境下MySQL
的配置 172
8.1.9　Hive的安裝與配置 173
8.1.10　HBase的安裝與配置 173
8.1.11　Sqoop的安裝與配置 173
8.1.12　Spark的安裝與配置 174
8.1.13　Storm的準備工作 174
8.1.14　Storm的搭建 174
8.2　Hadoop入門 175
8.2.1　Hadoop簡介 175
8.2.2　Hadoop預(yù)覽 176
8.2.3　Hadoop Eclipse配置 176
8.2.4　HDFS Shell操作 177
8.2.5　HDFS的運行原理 177
8.2.6　HDFS訪問云端 178
8.2.7　HDFS創(chuàng)建文件 178
8.2.8　HDFS保存文本到云端 179
8.2.9　HDFS刪除文件 180
8.2.10　HDFS判斷文件是否存在 180
8.2.11　HDFS遍歷結(jié)點 180
8.2.12　 HDFS搜索文件所在的
主機位置 181
8.2.13　HDFS文件重命名與上傳 182
第9章.Hive/HBase.....183
9.1　Scala編程 184
9.1.1　Scala環(huán)境的安裝 184
9.1.2　Scala常量與變量 184
9.1.3　Scala數(shù)據(jù)類型 185
9.1.4　Scala運算符 185
9.1.5　Scala條件選擇 185
9.1.6　Scala循環(huán) 186
9.1.7　Scala匿名函數(shù) 186
9.1.8　Scala可變參數(shù) 187
9.1.9　Scala默認參數(shù) 187
9.1.10　Scala高階函數(shù) 188
9.1.11　Scala遞歸與參數(shù)賦值 188
9.1.12　Scala函數(shù) 188
9.1.13　Scala數(shù)組 189
9.1.14　Scala字符串 190
9.1.15　Scala類與對象 190
9.1.16　Scala類的繼承 191
9.1.17　Scala的特征 192
9.1.18　Scala的List 192
9.1.19　Scala的Set 192
9.1.20　Scala的Map 193
9.1.21　類的重載 193
9.1.22　Scala的Tuple 194
9.1.23　Scala的Option 194
9.1.24　Scala的迭代器 195
9.1.25　Scala的訪問權(quán)限 195
9.1.26　Scala正則表達式 196
9.1.27　Scala的異常處理 196
9.1.28　Scala文件操作 196
9.2　Hive實戰(zhàn) 197
9.2.1　Hive簡介 197
9.2.2　Hive數(shù)據(jù)操作 197
9.2.3　Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入 198
9.2.4　Hive數(shù)據(jù)查詢 199
9.2.5　Hive創(chuàng)建分區(qū) 200
9.2.6　Hive命令行 201
9.2.7　 Hive內(nèi)置函數(shù)與內(nèi)置
運算符 201
9.2.8　Hive自定義函數(shù) 202
9.2.9　Hive訪問JDBC 203
9.3　HBase數(shù)據(jù)庫處理 203
9.3.1　Hadoop多語言支持 204
9.3.2　 Hadoop PageRank算法
簡介 204
9.3.3　Hadoop PageRank實現(xiàn) 204
9.3.4　HBase簡介 205
9.3.5　HBase Shell示范 205
9.3.6　HBase Shell操作數(shù)據(jù)表 206
9.3.7　Java訪問HBase 207
9.3.8　Java訪問所有表與刪除表 208
9.3.9　 使用Java API在HBase中插入數(shù)據(jù) 208
9.3.10　HBase數(shù)據(jù)查詢 209
9.3.11　HBase的刪除操作 210
9.3.12　數(shù)據(jù)篩選 210
第10章.Python大數(shù)據(jù)開發(fā)..212
10.1　Hadoop原理與Python編程 213
10.1.1　Hadoop原理 213
10.1.2　Hadoop配置 213
10.1.3　HDFS 214
10.1.4　MapReduce 215
10.1.5　Hadoop Combiner 216
10.1.6　余弦相似度 218
10.2　Spark 218
10.2.1　Spark簡介 218
10.2.2　Spark編程 219
10.2.3　Spark RDD 220
10.2.4　Spark SQL 223
10.2.5　Spark Dataset和DataFrame 224
第4篇.數(shù)據(jù)分析與可視化
第11章.Tushare.......228
11.1　Tushare環(huán)境部署 229
11.2　Tushare簡單使用 229
11.3　Tushare保存數(shù)據(jù) 229
第12章.NumPy.......230
12.1 NumPy基礎(chǔ) 231
12.1.1 NumPy概述 231
12.1.2　NumPy ndarray對象 231
12.1.3　NumPy數(shù)據(jù)類型  232
12.1.4　NumPy數(shù)組的常見屬性 232
12.1.5　 NumPy創(chuàng)建數(shù)組并初始化 232
12.1.6　 NumPy根據(jù)已有數(shù)組創(chuàng)建
數(shù)組 233
12.1.7　 NumPy從數(shù)值范圍創(chuàng)建
數(shù)組 233
12.1.8　NumPy一維數(shù)組切片 234
12.1.9　NumPy多維數(shù)組的切片 235
12.1.10 NumPy 數(shù)組的高級索引 236
12.1.11　NumPy bool表達式索引 237
12.1.12　NumPy廣播 237
12.1.13　 NumPy（Python）迭
代器 238
12.1.14　NumPy高級迭代 239
12.2　NumPy數(shù)組操作與教學(xué) 239
12.2.1　NumPy數(shù)組變形折疊 239
12.2.2　NumPy數(shù)組翻轉(zhuǎn)操作 240
12.2.3　NumPy數(shù)組維度操作 241
12.2.4　NumPy數(shù)組組合與切割 242
12.2.5　NumPy數(shù)組元素內(nèi)部操作 242
12.2.6　NumPy位操作與補碼 243
12.2.7　NumPy字符串 244
12.2.8　NumPy全局預(yù)覽 244
12.2.9　NumPy數(shù)學(xué)函數(shù) 244
12.2.10　NumPy常見數(shù)組計算 245
12.2.11　NumPy統(tǒng)計計算 245
12.2.12　NumPy數(shù)組排序 246
12.2.13　大端與小端 246
12.2.14　副本與視圖 247
12.2.15　NumPy矩陣庫 247
12.2.16　NumPy線性代數(shù) 247
12.2.17　NumPy繪制函數(shù)曲線 248
12.2.18　NumPy高級繪圖 248
12.2.19　NumPy序列化 248
第13章.Pandas.......250
13.1 Pandas數(shù)據(jù)訪問與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 251
13.1.1　Pandas用于分析數(shù)據(jù) 251
13.1.2　Pandas操作數(shù)據(jù)行與列 251
13.1.3　 Pandas結(jié)合Tushare選擇
行與列 252
13.1.4　Pandas選擇多列與計次 252
13.1.5　Pandas對比數(shù)據(jù)框架索引 252
13.1.6　Pandas類型Series 253
13.1.7　Pandas實戰(zhàn)DataFrame 253
13.1.8　 Pandas DataFrame與Series
計算 253
13.2　Pandas數(shù)據(jù)讀寫 254
13.2.1　 Pandas處理CSV、XLS、
JSON數(shù)據(jù) 254
13.2.2　 Pandas處理MySQL數(shù)
據(jù)庫 254
13.3　Pandas數(shù)據(jù)處理 255
13.3.1　 None與np.nan用于數(shù)據(jù)缺失
處理 255
13.3.2　Pandas處理缺失數(shù)據(jù) 255
13.3.3　 Pandas處理數(shù)據(jù)的多層
索引 256
13.3.4　 Pandas多層索引的索引
與切片 256
13.3.5　 Pandas多層索引的聚合
與統(tǒng)計 256
13.3.6　Pandas數(shù)據(jù)的拼接 257
13.3.7　Pandas股票數(shù)據(jù)拼接 257
13.3.8　 Pandas對不匹配數(shù)據(jù)的
拼接 257
13.3.9　Pandas數(shù)據(jù)歸并 258
13.3.10　Pandas左右歸并 258
13.3.11　Pandas內(nèi)歸并與外歸并 258
13.3.12　Pandas列沖突 259
13.3.13　 Pandas處理數(shù)據(jù)歸并
關(guān)系 259
13.3.14　Pandas刪除重復(fù)數(shù)據(jù) 260
13.3.15  Pandas與NumPy協(xié)同處
理數(shù)據(jù) 260
13.4　Pandas數(shù)據(jù)分析 260
13.4.1  Pandas_take隨機抽樣
排序 260
13.4.2 Pandas聚合操作 261
13.4.3 Pandas自定義聚合計算 261
第14章.Matplotlib......262
14.1　Matplotlib簡單繪圖 263
14.2　NumPy整合Matplotlib繪圖 263
14.3　 NumPy、Pandas、Matplotlib集成
繪圖 263
14.4 數(shù)據(jù)工程師DataView 264
14.5　 Pandas中Series與DataFrame繪圖
詳解 264
14.6　Matplotlib載入數(shù)據(jù) 265
14.7　Matplotlib樣式 265
14.8　Matplotlib子圖 265