近200节课，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程内容介绍 （1）核心知识篇 课程特点 （1）使用最新Elasticsearch 5.2版本讲解，市面上的书籍和视频几乎都停留在2.x版本 （2）深入浅出ES核心工作原理，全部手工画图讲解，完全不同于市面上已有视频的PPT讲解 （3）涵盖Elasticsearch所有核心知识点，系统化，体系完整详细，有一定深度，包括完整Java开发示范 （3-1）全面的知识体系，包括了工作原理，文档管理，索引管理，搜索，聚合分析，分词，数据建模，Java API等知识 （3-2）知识足够深入和细节，完全秒杀市面上已有的书籍和视频，比如index segment merge原理，乐观锁并发控制，索引别名与零停机，相关度评分算法与定制，近似聚合算法，doc values与fielddata机制原理，父子关系数据建模，Java API执行scroll search等各种复杂操作，等等 （4）全程每讲必练，大量的案例实战和上机实验，实战出真知，实战中学知识，没有任何一讲是干讲ppt的 （5）包含一个实战项目，运用学到的知识，开发一个小型门户网站的搜索引擎和数据分析系统，运用ES几乎所有的核心知识，不像市面上的demo项目 （6）课程学完之后，学员可以掌握es所有核心知识点，理解es核心原理，而且能够熟练动手操作所有学到的知识和功能，并且能够掌握ES集群的基本部署，并且基于Java开发一个适用于中小型企业的搜索引擎以及数据分析系统，达到学完即可上手到中小型项目中使用的程度 （2）高手进阶篇 课程特点 （1）使用最新Elasticsearch 5.2版本讲解 （2）包含市面上几乎没有的所有Elasticsearch高级知识点：包含地理位置搜索与聚合分析，term vector，suggester search，搜索模板定制，query执行剖析，数十种最全面的聚合分析，span query，shard分配定制，es插件开发，等等，高级的知识点，这些知识点，市面上已有的书籍或视频几乎都没有 （3）全程每讲必练，大量的案例实战和上机实验 （4）包含一个复杂实战项目，运用学到的知识，开发一个复杂的基于地理位置的智能餐厅app的搜索引擎和数据分析系统，运用ES从核心篇到高级篇的所有高阶知识点 （5）课程学完之后，学员可以掌握es从核心到高阶的所有知识点，掌握完整的有深度的es知识体系，同时能够动手操作所有的知识点和功能，最后通过项目实战，能够在中小型公司中，基于Java开发一个可以基于地理位置进行搜索的高级搜索引擎，以及使用复杂聚合操作进行分析的高级实时数据分析系统 （3）大型集群运维优化篇 课程特点 （1）最全面的Elasticsearch运维、管理、调优、故障处理的知识体系：企业级监控体系的搭建，企业级集群部署，集群日常管理策略，集群版本升级方案，集群基准压测方案，集群数据的备份和恢复，系统核心配置参数，性能调优方案，故障处理方案 （2）全程每讲必练，大量上机实验，所有的运维、管理、部署、优化，全部上机实验 （3）从零开始，逐步搭建出一个大型可扩展、高性能、监控体系完善、管理体系健全的分布式集群 （4）学完课程之后，学员除了可以开发复杂的es搜索/分析系统之外，还可以掌握在任何一个公司里，从零开始搭建一个分布式的大型es集群，并制定完善的监控，运维，管理，优化等方案 （4）大型项目架构篇 课程特点 （1）涵盖Elasticsearch目前最核心的两个应用领域，垂直搜索引擎，实时数据分析 （2）开发出2个企业级的大型复杂项目，是完全真实的大型企业项目，电商搜索引擎，电商实时数据分析平台 （2-1）大型电商搜索引擎，包括了真正复杂的大型企业，大型项目的商业级搜索引擎架构，包括了检索、数据更新、排序、分词、query分析等各个核心模块，同时架构上实现了复杂的缓存机制，热启动机制，防雪崩机制，自动降级高可用机制，等等 （2-2）大型电商实时数据分析平台，完整、复杂而且大型的电商数据分析，包括了完善的数据分析指标体系（运营指标，流量指标，销售转化指标，客户价值指标，商品指标，营销指标，风险控制指标，市场竞争指标），一站式构建出复杂的，企业级的，电商领域数据分析平台 （2-3）之所以要单独拉出一篇做大型项目实战，是因为，之前几篇讲的项目，多是架构较为简单，业务也不复杂的项目，主要适用于中小型公司，而且那两个项目主要是集中在运用ES的技术本身来开发出需要的功能来（搜索/分析）。这一篇讲解的项目，重点是采用大公司的大型复杂项目作为背景，让同学可以掌握基于ES技术的大型项目架构能力，达到架构师的水平。比如说大型电商搜

Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过该工具可以实现不同数据库之间的数据传输（百度云链接）

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 手把手一步步从零开始安装搭建TiDB数据库，从原理架构到实际操作，实现真正的入门到实践 课程亮点 1，理论+实践，让你既能学懂也能学会 2，图文并茂，化繁为简，让知识通俗易懂，不再抽象 3，案例契合实际开发，让学生学有所用 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 TiDB引入 1.1. 数据库技术发展简史 1.2. 从MySQL到TiDB 1.3. TiDB概述 1.4. 扩展阅读 第二章 TiDB架构特性 2.1. TiDB 整体架构 2.2. TiDB 核心特性 2.3. TiDB 存储和计算能力 2.4. 总结 第三章 TiDB安装部署 3.1. 部署方式选择 3.2. TiDB-Local单机版 3.3. TiDB-Docker集群版 第四章 TiDB实践案例 4.1. TiDB-SQL操作 4.2. TiDB-读取历史数据 4.3. 整合Spark-TiSpark 4.4. 数据迁移-TiDB Lightning 第五章 TiDB技术内幕 5.1. TiDB 技术内幕 - 存储 5.2. TiDB 技术内幕 - 计算 5.3. TiDB 技术内幕 - 调度 第六章 TiDB源码剖析 6.1. 系统架构 6.2. 代码结构 6.3. 协议层 6.4. SQL层 6.5. 优化器 6.6. 执行器 6.7. 分布式执行器 第七章 TiDB大厂实践

视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 1、课程简介 CouchDB 是一个开源的面向文档的数据库管理系统，可以通过 RESTful JavaScript Object Notation (JSON) API 访问。术语 “Couch” 是 “Cluster Of Unreliable Commodity Hardware” 的首字母缩写，它反映了 CouchDB 的目标具有高度可伸缩性，提供了高可用性和高可靠性，即使运行在容易出现故障的硬件上也是如此。CouchDB 最初是用 C++ 编写的，但在 2008 年 4 月，这个项目转移到 Erlang OTP 平台进行容错测试。 CouchDB官方网站是：http://couchdb.apache.org/ 2、适应人群 有一定的Java基础，JavaWeb基础，并对数据库管理系统感兴趣的同学。 3、主讲内容 l Apache CouchDB介绍 l CouchDB的安装配置 l CouchDB自带的管理工具 l CouchDB的复制 l View的使用 l 使用Java代码操作CouchDB l 使用Java代码操作View 4.课程目录 第1节 - 1.关系型数据库与Nosql数据库的对比 - 副本 第2节 - 2.CouchDB的特点&为什么选择CouchDB - 副本 第3节 - 3.CouchDB采用json文档保存数据 第4节 - 4.CouchDB的安装配置 第5节 - 5.CouchDB的使用入门_curl命令1 第6节 - 6.CouchDB创建数据库_删除数据库_curl命令2 第7节 - 7.图形化工具fauxton的使用1 第8节 - 8.CouchDB的复制操作一 第9节 - 9.couchDB的复制操作二 第10节 - 10.MapReduce原理解释 第11节 - 11.View的介绍以及B+true 第12节 - 12.B+tree数据结构原理介绍 第13节 - 13.创建view一 第14节 - 14.修改view指定key_value值一 第15节 - 15.修改view指定key_value值二 第16节 - 16.LightCouch操作CouchDB的环境搭建 第17节 - 17.编写第一个LightCouch快速入门程序 第18节 - 18.LightCouch实现增删改操作 第19节 - 19.筛选出多个满足条件的doc

视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 1、课程简介 Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被等知名网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。 Cassandra在2009年成为了Apache软件基金会的Incubator项目，并在2010年2月走出孵化器，成为正式的基金会项目。 2、适应人群 有一定的Java以及JavaWeb编程基础，了解关系型数据库，对NoSQL数据库有一定了解。 3、主讲内容 Cassandra是目前流行的NoSQL数据库，在企业中的应用广泛。 内容主要分为以下几部分： 一、Cassandra基础知识 二、Cassandra安装环境配置 三、Cassandra的基本使用 四、Cassandra的Java客户端使用 五、Cassandra的核心知识点 4、课程目录 第1节 - 01-数据存储和NoSQL概述 第2节 - 02-NoSQL数据库的分类 第3节 - 03-Cassandra的介绍和下载 第4节 - 04-Windows下Cassandra3.9的安装和环境变量设置 第5节 - 05-Windows下Cassandra的配置 第6节 - 06-Windows下cassandra的启动 第7节 - 07-Centos下安装配置启动Cassandra 第8节 - 08-Cassandra的端口和配置文件介绍 第9节 - 09-数据库模型-列-列族-键空间 第10节 - 10-数据模型-副本-节点-数据中心-集群 第11节 - 11-cassandra的数据类型 第12节 - 12-Cassandra的其他常用命令 第13节 - 13-CQL的介绍 第14节 - 14-创建键空间 第15节 - 15-键空间的使用-修改-删除 第16节 - 16-创建表-查看表 第17节 - 17-Cassandra的索引 第18节 - 18-Cassandra表修改-删除-清空 第19节 - 19-在普通列创建索引 第20节 - 20-插入数据-设置有效期 第21节 - 21-查询数据-在查询时的索引使用 第22节 - 22-更新列数据 第23节 - 23-删除和-批量操作

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在对浏览界面进行解析获取用户信息的过程中，想要精准识别用户，对useragent解析&手机品牌匹配是必不可少的环节，本文档提供了解析逻辑，以及提供了最新的手机品牌和useragent对应的文件，帮你丰富用户画像，以及作为模型特征因子。

2021号12月最新手机号段数据库（全国481018条）TXT版格式化可导入版

Pentaho Data Integration（原名 kettle），业界使用最广泛的企业级开源可视化 ETL 数据清洗系统，特别适合企业数据研究人员、DBA 等，用于企业内部系统间数据集成、搭建数据仓库等，既可处理主流数据库，也能处理其他数据源，无需开发门槛，即可完成复杂的异构数据源整合与处理。 官网服务器在国外，下载非常缓慢。

数据格式：GeoTiFF 数据精度：500米 数据坐标：AEA_WGS_1984 文件大小：1.88G 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。

数据格式：GeoTiFF 数据精度：500米 数据坐标：AEA_WGS_1984 文件大小：3.33G 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。

中国范围夜间灯光逐月数据（2012-2021年）文件大小：25.81G，已处理好。 1.数据介绍 有的朋友可能也需要逐月的夜间灯光影像。原始的数据可从官网下载。 原始的数据比较大，2012年到2021年7月的压缩包数据大小有103G，不管是下载还是解压都很费时，我下载后按照中国所在的地区进行了裁剪，这就是本文分享的数据。 2 数据展示 裁剪后的部分年份的数据如下。裁剪时没有严格按照国界裁剪，而是包括陆地和海洋的范围。这次的图是我精心设计制作的，是不是比黑白图美观了不少呢？

像元值的范围为0-8，其中0为非不透水面，或透水面、或背景。1-8为不透水面。每个数字的具体的含义我没有下载到原文，暂时无法知晓。个人推测：1是1985年的不透水面，2是1990年新增，3是1995年新增，4是2000年新增，5是2005年新增，6是2010年新增，7是2015年新增，8是2020年新增。因此，如果想要2020年的不透水面，可以将1-8重分类一下即可。 金字塔、属性表都很齐全。

三因子和五因子模型 数据大小1G多点 一、Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2020年） 1、数据来源：原始数据在分享文件中 2、时间跨度：2000-2020年 3、区域范围：全国 4、指标说明：综合月市场汇报率 资产负债表 月个股回报率 无风险利率 收益率数据 是否ST 三因子数据 日个股回报率 年个股回报率 公司文件 二、Fama-French五因子模型数据和Stata代码（2000-2020年） 1、数据来源：原始数据在分享文件中 2、时间跨度：2000-2020年 3、区域范围：全国 4、指标说明： 部分指标如下： 综合月市场汇报率 资产负债表 月个股回报率 无风险利率 五因子数据 日个股回报率 年个股回报率 公司文件 利润表 部分结果如下

Tushare沪深股市历史数据（2000年-2021年） 日线历史数据 公司财务数据（资产负债表，现金流量表，利润表等） 股票每日指标（市盈率，市净率等） 利率数据 交易日历 股票基本信息

流动人口，是指人户分离人口中不包括市辖区内人户分离的人口。市辖区内人户分离的人口是指一个直辖市或地级市所辖区内和区与区之间，居住地和户口登记地不在同一乡镇街道的人口。包括寄居人口、暂住人口、旅客登记人口和在途人口。在建筑和运输部门做临时工的外地民工，进城经商、办企业、就学或从事各种第三产业劳动的外地人口，探亲访友人员，来自外地参加各种会议、展览、购货、旅游的人员，都构成了流动人口。流动人口的构成、数量受城镇性质、所处的地理位置和交通条件所制约。各级政治、经济、文化中心城市，交通枢纽城市，革命与历史纪念性城镇，风景名胜旅游区，生产规模较大的名优土特产区，流动人口就多。 数据来源：https://www.chinaldrk.org.cn/wjw/#/home

只有开挖部分，用fish语言编写

完整命令流，仅供参考

debezium1.8版本的安装步骤，其中包括：外网和内网的安装详细步骤。

全国乡镇边界百度网盘下载地址及提取码

全国水系kml和kmz百度网盘地址及提取码

2000~2020年人口密度数据集 因数据3个多G文件，所以网盘获取

1998-2019年地级市年均PM2.5浓度面板数据和栅格数据（百度网盘链接）

ENVI5.X从入门到精通(网盘链接) 1-10图像处理11-22图像分析23-26扩展模块27modeler建模工具

2012-2020年按月NPP-VIIRS夜间灯光数据（97G多大小网盘链接获取） 版本一的复合产品由7个文件名字段，由下划线“ _”分隔。在每个字段的内部可以有一个额外的破折号分隔符“-”。这些字段后面跟着一个文件扩展名。下面用这个例子的文件名来描述这些字段:SVDNB_npp_20140501-20140531_global_vcmcfg_v10_c201502061154.avg_rade9 字段1: VIIRS SDR 或制成复合“ SVDNB”的产品 字段2: 卫星名称“ npp” 字段3: 日期范围“20140501-20140531” 字段4: ROI“全球” 字段5: 设定简称“ vcmcfg” 字段6: 版本“ v10”是版本1.0 字段7: 创建日期/时间 扩展名: avg rade9 数据类型/格式 为了达到最广泛的用户群体，文件以压缩的 tarball 形式传递，每个压缩 tarball 包含一组两个 geotiffs。具有扩展名“ avg _ rade9”的文件包含浮点辐射值，单位为 nanoWatts/cm2/sr。

300m全球土地利用数据打包下载，大小10.79G

(i)全球盐度数据集 全球河流化学数据集(GLORICH) 包括世界各地河流位置的多个水质参数，由汉堡大学的研究人员收集。 (ii)区域盐度数据集： 欧洲的数据来自欧洲环境署的水质数据库；Waterbase包含整个欧洲的河流、湖泊和地下水体的多个水质参数; 美国地表水和地下水水质门户(WQP)包含美国地表水和地下水的一系列水质数据。该数据门户由美国地质调查局(USGS)、环境保护署(EPA) 美国的地下水数据也是从溶解固体数据集(Qi& Harris 2017)中收集的，该数据由USGS提供的ScienceBase 目录发布，其中包含为评估美国各地的微咸地下水而收集的EC 科罗拉多州的地下水数据是从农业部和农业化学品与地下水保护部门(Co Gov)收集的。使用全州无机质量监测数据的搜索查询直接从该站点下载数据，并选择所有可用年份的参数比电导(Lab); 盐度数据库包含以下 3 个类别和相关列出的文件： 第1类：河流数据 第2类：湖泊/水库数据。 第3类：地下水数据。 对于所有文件，每个站点的数据源都包括在内，其相关数据链接在仅在附属文件中给出，用于每列变量名称的定义和单位在表中给出

34个省（市、自治区）2001-2021年统计年鉴 大小19G多

用于e-sys编程和刷隐藏，适用于宝马F、I和G系列车型的数据库。 Psdzdata是数据库，不是软件，是E-sys软件所需要的数据，能够对汽车上的模块进行编程和固件更新。 完整版的 Psdzdata 和精简版的 Psdzdata有什么不同？ 1、精简版本只是删除了所有SWFL（闪存固件文件），只有Flash（非编程文件） 2、完整版本体积巨大，大都超过200GB，因为它包含仅用于固件更新的数据。 PSdZdata与那个E-SYS版本兼容？ 老的E-Sys可以使用新版的PSdZData，新版的E-Sys不一定能兼容旧版的PSdZdata 哪个版本是你需要的？ Psdzdata完整版还是精简版？ 可根据你笔记本电脑硬盘上有多少可用空间来进行选择。 什么时候使用Psdzdata？什么时候使用Psdzdata 精简版？ 除了车辆编程外，其他功能操作都可以使用最新的 psdzdata 精简版。 Psdzdata是否与OBDII蓝牙模块或与E-net接口一起使用？ 仅ENET电缆

宝马2022年更新中文数据库SQLiteDBs 4.32.20，支持新款F、G和I系列车型,以及劳斯莱斯，MINI，宝马摩托。 新版本提供Multi-VCI，可支持D-CAN线，ENET线，ICOM，OPS/GT1直接连接诊断。 可查看维修资料、电路图等等 。 包含以下文件： DiagDocDb.sqlite streamdataprimitive_OTHER.sqlite streamdataprimitive_ZHCN.sqlite xmlvalueprimitive_OTHER.sqlite xmlvalueprimitive_ZHCN.sqlite

EVO地图升级步骤： 1、先准备一个U盘或移动硬盘。（U盘最好64G容量以上，格式化成NTFS格式） 2、从宝马汇提供的网盘下载地图文件，把解压后的“CN”文件夹放到U盘或移动硬盘根目录内即可。 3、从副驾驶位置进入，按一下点火开关，关闭日间行车灯，（副驾驶位置的意思是不耽误你开关车门，不影响上下车，关闭日间行车灯的意思是安装期间只要不锁车就不再断电） 4、在中央扶手箱USB插口插入U盘或者移动硬盘。（关闭车内蓝牙、音乐播放、通风、灯光以及仪表盘灯光减弱） 5、等待几秒钟出现地图更新提示界面，确认下一步后，等待更新完成。 6、根据提示升级完成，拔出！

1978-2021年

数据范围：涵盖中东国家包括沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克、科威特、阿联酋、阿曼、卡塔尔、巴林、土耳其、以色列、黎巴嫩、约旦、也门； 时间：2000-2019年逐年； 数据分辨率：2000m； 数据来源：基于2000-2019年16天MODIS卫星NDVI数据提取，经过年平均值计算，裁剪等操作，获取20年，每年9幅图像； 价格：先试卖9.9，需求人多再涨价，这个20年NDVI大范围处理，找人做3、4百都没人做。 分享方式：百度云盘链接；

Excel数据保存到数据库SqlServer.txt

Java连接数据库的登录界面程序.txt.txt

MySQL数据库中用GRANT语句增添新用户并赋给用户权限.txt

以实例说明如何使用C#从数据库中提取数据，按要求自动生成定制的Excel表格.txt

国外知名期刊数据库.txt

在.NET访问MySql数据库时的几点经验(转).txt

大学计算机基础Access数据库较完美版.txt

如何修改mysql数据库中的用户名和密码.txt

批量将文本文件导入Access数据库的JS脚本.txt

用友T1数据库表.txt

用友软件T3用友通数据库表结构、表名.txt

解决SQL数据库日志已满的问题.txt

mybatis面试题（经典问答） 1、JDBC有多少步？ JDBC可以分为六个步骤 负载驱动程序 获取数据库连接 创建语句对象 操作数据库进行增删改查 获取结果集 关闭资源 2.什么是mybatis？ 如果你在面试中被问到，只需说以下三件事： Mybatis 是一个优秀的持久层框架，支持自定义 SQL、存储过程和高级映射。 Mybatis 省去了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。 Mybatis 可以通过简单的 XML 或注解将原始类型、接口和 Java POJO（plain old Java objects）配置和映射为数据库中的记录。 3.什么是ORM？ 全称是对象关系映射。对象映射关系数据库。对象关系映射（ORM，或O/RM，或O/R映射）用于实现面向对象编程语言中不同类型系统之间的数据转换。简而言之，ORM就是用元数据来描述对象与数据库的映射关系，将程序中的对象与关系数据库进行映射。 ORM 提供了另一种实现持久层的方式。它使用映射元数据来描述对象关系的映射，使ORM中间件可以充当任何应用程序的业务逻辑层和数据库层之间的桥梁。

SQL数据迁移语句

分页存储过程（非常经典）

SQL常用分页的几种写法