资源介绍

大数据+人工智能量化投资课程是一门适合小白入门的课程,通过量化投资项目作为驱动,让你精通各大互联网公司常用的技术,例如:Hadoop、HBase、Spark、Flink等技术,同时量化投资项目运用了机器学习和深度学习的各种算法,通过通俗简单的生活事例讲明白让大家望而却步的算法,全程绝不demo式的敷衍了事

资源目录

——/计算机教程/15马士兵教育/005-大数据全栈工程师(精英一班)/大数据精英一班/
├──01 hadoop-大数据启蒙-初识HDFS
| └──5285890790532651673_hadoop-大数据启蒙-初识HDFS.mp4 674.67M
├──02 hadoop-HDFS理论基础读写流程
| └──5285890790537754652_hadoop-HDFS理论基础读写流程.mp4 452.16M
├──03 hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式
| ├──5285890790557289470_hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式.mp4 523.86M
| └──5285890790590318506_hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式.mp4 66.92M
├──04 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念
| ├──5285890793325489868_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念.mp4 73.37M
| └──5285890793325943963_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念.mp4 479.39M
├──05 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证
| └──5285890793323708664_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证.mp4 585.18M
├──06 hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS
| ├──5285890793322404847_HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS.mp4 48.23M
| └──5285890793328406294_HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS.mp4 371.94M
├──07 hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门
| └──5285890793326724835_hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门.mp4 423.46M
├──08 hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理
| ├──5285890793322346144_hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理.mp4 3.15M
| └──5285890793326276257_hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理.mp4 475.28M
├──09 hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序
| ├──5285890793322371776_MapReduce-Yarn集群搭建idea开发MR的WC程序.mp4 14.91M
| └──5285890793322599541_MapReduce-Yarn集群搭建idea开发MR的WC程序.mp4 575.82M
├──10 hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码
| ├──5285890793323249708_MapReduce作业提交方式源码-客户端提交源码.mp4 540.59M
| └──5285890793325204956_MapReduce作业提交方式源码-客户端提交源码.mp4 2.57M
├──100 基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移
| └──5285890806037382597_基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移.mp4 1.04G
├──101 提取节目的关键词,构建节目画像
| └──5285890806037361466_提取节目的关键词,构建节目画像.mp4 1.25G
├──102 基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
| └──5285890806037361452_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 777.24M
├──103 构建节目画像与用户画像
| └──5285890806037383969_构建节目画像与用户画像.mp4 1.02G
├──104 构建用户画像及性能调优
| └──5285890806037384009_构建用户画像及性能调优.mp4 1.04G
├──105 基于节目画像计算节目的相似度
| └──5285890806037470697_基于节目画像计算节目的相似度.mp4 783.28M
├──106 Spark调优总结及word2vec算法原理
| └──5285890806037411395_Spark调优总结及word2vec算法原理.mp4 835.62M
├──107 基于物品画像计算相似度
| └──5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp4 1017.61M
├──108 实现基于模型的召回策略
| └──5285890806037450024_实现基于模型的召回策略.mp4 1.00G
├──109 构建特征中心及模型召回实现
| └──5285890806037412175_构建特征中心及模型召回实现.mp4 776.20M
├──11 hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲
| └──5285890793328855254_MapReduce源码-MapTask-input源码精讲.mp4 456.47M
├──111 训练排序模型及搭建推荐系统微服务
| └──5285890801031033528_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 255.67M
├──112 推荐系统项目-大总结
| └──5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4 224.65M
├──113 Flink初始及搭建集群环境
| └──5285890801253233507_Flink初始及搭建集群环境.mp4 338.53M
├──114 Flink基于Yarn多种启动方式
| └──5285890801340261762_Flink基于Yarn多种启动方式.mp4 350.83M
├──115 Flink运行架构及并行度设置
| └──5285890801429790571_Flink运行架构及并行度设置.mp4 332.50M
├──116 Flink各种算子精讲1
| └──5285890801562829061_Flink各种算子精讲1.mp4 309.13M
├──117 Flink各种算子精讲2
| └──5285890801652402539_Flink各种算子精讲2.mp4 297.04M
├──118 Flink各种算子精讲3
| └──5285890801893335956_Flink各种算子精讲3.mp4 371.05M
├──119 基本函数类及富函数的使用
| └──5285890802023332768_基本函数类及富函数的使用.mp4 1005.99M
├──12 hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲
| ├──5285890793325224215_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4 127.18M
| └──5285890793328095666_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4 497.86M
├──120 Elasticsearch核心概念
| └──5285890802100900889_Elasticsearch核心概念.mp4 1.05G
├──121 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
| └──5285890802690938064_ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4 1.08G
├──122 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
| └──5285890802836247592_ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4 1.21G
├──123 Flink Checkpoint及SavePoint精讲
| └──5285890802874190391_Flink Checkpoint及SavePoint精讲.mp4 853.40M
├──124 Flink Window窗口剖析1
| └──5285890802951777417_Flink Window窗口剖析1.mp4 1.00G
├──125 上机实战演练:ES查询语法
| └──5285890803109488070_上机实战演练:ES查询语法.mp4 1.20G
├──126 Flink Window剖析2
| └──5285890803146512399_Flink Window剖析2.mp4 287.72M
├──127 Mapping和聚合查询
| └──5285890803259482296_Mapping和聚合查询.mp4 1.44G
├──128 Flink时间语义+Watermark
| └──5285890803409603948_Flink时间语义+Watermark.mp4 856.61M
├──129 Flink Window剖析3
| └──5285890803483684841_Flink Window剖析3.mp4 295.48M
├──13 hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼
| ├──5285890793322621238_MapReduce开发-分组取TopN-API精炼.mp4 457.28M
| └──5285890793327208004_MapReduce开发-分组取TopN-API精炼.mp4 98.73M
├──130 ES查询之底层原理揭秘
| └──5285890803521216341_ES查询之底层原理揭秘.mp4 361.59M
├──131 ES查询之Scripting查询
| └──5285890803671433252_ES查询之Scripting查询.mp4 273.02M
├──132 Flink Table API 编程
| └──5285890803740577444_Flink Table API 编程.mp4 203.44M
├──133 ES查询之分词器详解
| └──5285890803811740207_ES查询之分词器详解.mp4 338.19M
├──134 Flink SQL编程
| └──5285890803917080291_Flink SQL编程.mp4 399.87M
├──135 Flink 复杂事件处理CEP
| └──5285890803984782432_Flink 复杂事件处理CEP.mp4 325.55M
├──136 ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲
| └──5285890804019143368_ES查询之前缀搜索等.mp4 334.94M
├──137 CEP编程和Flink优化
| └──5285890804157685023_CEP编程和Flink优化 .mp4 300.53M
├──138 交通实时监控项目1
| └──5285890804226784230_交通实时监控项目1.mp4 290.54M
├──139 ES Java API
| └──5285890804262500866_ES Java API.mp4 392.21M
├──14 hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式
| └──5285890793327162092_MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式.mp4 559.04M
├──140 交通实时监控项目2
| └──5285890804402831162_交通实时监控项目2.mp4 260.36M
├──141 ES
| └──5285890804508499389_ES.mp4 453.72M
├──142 本节无内容,后续讲解
| └──5285890804609925767_本节无内容,后续讲解.mp4 77.99M
├──143 交通实时监控项目3
| └──5285890804640924195_交通实时监控项目3.mp4 424.90M
├──144 交通实时监控项目4
| └──5285890804756943501_交通实时监控项目4.mp4 1.09G
├──145 ELK Stack-ES集群
| └──5285890804789679968_ELK Stack-ES集群.mp4 1.29G
├──146 ELK Stack-ES集群
| └──5285890804893799009_ELK Stack-ES集群.mp4 1.51G
├──147 交通实时监控项目5
| └──5285890804960016282_交通实时监控项目5.mp4 1.20G
├──148 ELK-Beats&Logstash介绍
| └──5285890805020876664_ELK-Beats&Logstash介绍.mp4 1.83G
├──149 ELK-Lostash架构实战
| └──5285890805133547816_ELK-Lostash架构实战.mp4 1.97G
├──15 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装
| ├──5285890793323019614_Hive的架构介绍及远程数据库模式安装.mp4 363.82M
| └──5285890793325760181_Hive的架构介绍及远程数据库模式安装.mp4 55.66M
├──150 交通实时监控项目6
| └──5285890805247057690_交通实时监控项目6.mp4 1.09G
├──151 ELK-收集Nginx日志,syslog,kibana讲解
| └──5285890805391637007_ELK-收集Nginx日志,syslog,kibana讲解.mp4 1.90G
├──152 交通实时监控项目7
| └──5285890805493420591_交通实时监控项目7.mp4 939.29M
├──153 ELK-使用Packetbeat监控es集群
| └──5285890805541254754_ELK-使用Packetbeat监控es集群.mp4 1.10G
├──154 ES进阶-relevance score原理及排序算法优化
| └──5285890805644961250_ES进阶-relevance score原理及排序算法优化.mp4 1.22G
├──155 ES进阶-Nested、Join及Term vector详解
| └──5285890805835896242_ES进阶-Nested、Join及Term vector详解.mp4 797.01M
├──156 ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解
| └──5285890806106912591_ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解.mp4 1.22G
├──157 ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索
| └──5285890806246000088_ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索.mp4 1.25G
├──158 ES进阶-案例分析:基于地理位置搜索的疫情地图
| └──5285890806392775046_基于地理位置搜索的疫情地图.mp4 1.68G
├──159 ES进阶-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析
| └──5285890806504238703_深入聚合分析-多metric以及histogram剖析.mp4 915.37M
├──16 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL
| ├──5285890793325100284_Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL.mp4 99.15M
| └──5285890793326873694_Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL.mp4 379.30M
├──160 ES进阶-深入聚合搜索-完结
| └──5285890806555405100_ESES进阶-深入聚合搜索-完结.mp4 690.24M
├──161 ES进阶-运维篇之集群管理
| └──5285890806689409047_ES进阶-运维篇之集群管理.mp4 1.13G
├──162 ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装
| └──5285890806761756898_ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装.mp4 1.96G
├──163 ES进阶-基于snapshot hdfs restore数据备份还原
| └──5285890806870819716_基于snapshot hdfs restore数据备份还原.mp4 1.08G
├──164 ES进阶-索引管理-1
| └──5285890806943101797_ES进阶-索引管理-1.mp4 1.18G
├──165 ES进阶-索引管理-2
| └──5285890807013896505_ES进阶-索引管理-2.mp4 1.23G
├──166 ES进阶-集群安全
| └──5285890807119470805_ES进阶-集群安全.mp4 1.69G
├──167 项目实战-搜索引擎框架原理
| └──5285890807188611543_项目实战-搜索引擎框架原理.mp4 1.56G
├──168 项目实战-搜索推荐项目案例
| └──5285890807329657468_项目实战-搜索推荐项目案例.mp4 1.53G
├──169 数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模
| └──5285890807916783583_数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模.mp4 806.08M
├──17 Hive Serde、HiveServer2、Hive函数
| ├──5285890793326028124_Hive Serde、HiveServer2、Hive函数.mp4 65.35M
| └──5285890793326491917_Hive Serde、HiveServer2、Hive函数.mp4 542.36M
├──170 数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型
| └──5285890807988973384_数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型.mp4 811.14M
├──171 数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范
| └──5285890808059315237_数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范.mp4 904.33M
├──172 音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计
| └──5285890808160467010_项目架构及数仓分层、主题设计.mp4 1.42G
├──173 数仓之歌曲影响力指数分析
| └──5285890808534330324_数仓之歌曲影响力指数分析.mp4 1.46G
├──174 数仓之歌手影响力指数分析
| └──5285890808641607379_数仓之歌手影响力指数分析.mp4 1.41G
├──175 数仓之Sqoop全量增量数据导入
| └──5285890808715771697_数仓之Sqoop全量增量数据导入.mp4 1.21G
├──176 数仓之Azkaban任务流调度使用及原理
| └──5285890808789212925_数仓之Azkaban任务流调度使用及原理.mp4 1.24G
├──177 数仓之Superset BI可视化工具使用及原理
| └──5285890808896795788_数仓之Superset BI可视化工具使用及原理.mp4 1.19G
├──178 数仓之机器详情ODSEDSDM分层设计
| └──5285890809018089605_数仓之机器详情ODSEDSDM分层设计.mp4 1.40G
├──179 数仓之机器详情自动化调度及数据可视化
| └──5285890809090933020_数仓之机器详情自动化调度及数据可视化.mp4 1.59G
├──18 Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶
| ├──5285890793322908174_Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶.mp4 529.11M
| └──5285890793327914214_Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶.mp4 76.33M
├──180 数仓之用户画像表模型设计
| └──5285890809199377007_数仓之用户画像表模型设计.mp4 1.46G
├──181 数仓之用户画像自动化调度及数据可视化
| └──5285890809272306079_数仓之用户画像自动化调度及数据可视化.mp4 1.17G
├──182 数仓之高德api获取机器上报位置
| └──5285890809345090923_数仓之高德api获取机器上报位置.mp4 1.42G
├──183 数仓之商户、地区营收统计分析
| └──5285890809392406228_数仓之商户、地区营收统计分析.mp4 1.45G
├──184 数仓之营收分析自动化调度及数据可视化
| └──5285890809524707529_数仓之营收分析自动化调度及数据可视化.mp4 1.44G
├──185 数仓之实时用户、机器日志采集接口实现
| └──5285890809647919374_数仓之实时用户、机器日志采集接口实现.mp4 1.21G
├──186 数仓之Flume实时日志采集实现
| └──5285890809759409944_数仓之Flume实时日志采集实现.mp4 1.41G
├──187 数仓之实时用户地区日活分析
| └──5285890809833483416_数仓之实时用户地区日活分析.mp4 648.33M
├──188 Cloudera Manager CDH 平台 01
| └──5285890810729514092_Cloudera Manager CDH 平台 01.mp4 1.17G
├──189 Cloudera Manager CDH 平台 02
| └──5285890810857017481_Cloudera Manager CDH 平台 02.mp4 1.03G
├──19 Hive视图、索引、权限管理
| ├──5285890791908550939_Hive视图、索引、权限管理.mp4 65.94M
| └──5285890791908554337_Hive视图、索引、权限管理.mp4 482.62M
├──190 Cloudera Manager CDH 平台 03
| └──5285890811067758691_Cloudera Manager CDH 平台 03.mp4 1011.45M
├──191 Apache Kylin分析性数据仓库 01
| └──5285890811153357403_Apache Kylin分析性数据仓库 01.mp4 958.43M
├──192 Apache Kylin分析性数据仓库 02
| └──5285890811454749195_Apache Kylin分析性数据仓库 02.mp4 904.23M
├──193 Apache Kylin分析性数据仓库 03
| └──5285890811541214230_Apache Kylin分析性数据仓库 03.mp4 1.20G
├──194 ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建
| └──5285890813671425062_ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建.mp4 1.89G
├──195 ClickHouse 数据类型详解
| └──5285890813769056598_ClickHouse 数据类型详解.mp4 1.81G
├──196 ClickHouse 数据库引擎分类及操作
| └──5285890814626444682_ClickHouse 数据库引擎分类及操作.mp4 1.80G
├──197 ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解
| └──5285890814717652338_ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解.mp4 1.78G
├──198 ClickHouse 视图与SQL语法操作
| └──5285890814938511949_ClickHouse 视图与SQL语法操作.mp4 1.86G
├──199 Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建
| └──5285890815028331210_Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建.mp4 1.71G
├──20 Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用
| ├──5285890791984567348_Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用.mp4 170.15M
| └──5285890791984568831_Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用.mp4 577.82M
├──200 Kudu API操作及与其他框架整合
| └──5285890815256312052_Kudu API操作及与其他框架整合.mp4 1.73G
├──201 Kudu 与Impala整合
| └──5285890815349771525_Kudu 与Impala整合.mp4 1.69G
├──202 Spark操作Kudu & Flink操作Kudu
| └──5285890815583920336_Spark操作Kudu & Flink操作Kudu.mp4 1.70G
├──203 NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建
| └──5285890815676857137_特性、架构原理与集群搭建.mp4 2.00G
├──204 NiFi数据处理分发系统-Processors介绍及页面操作
| └──5285890815997463928_Processors介绍及页面操作.mp4 1.83G
├──205 NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive
| └──5285890816562286580_实时同步日志、MySQL数据到Hive.mp4 1.69G
├──206 NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka
| └──5285890816657693387_实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka数据.mp4 1.89G
├──21 HBase架构介绍、数据模型
| ├──5285890792105431818_HBase架构介绍、数据模型.mp4 164.15M
| └──5285890792105433365_HBase架构介绍、数据模型.mp4 476.20M
├──22 HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase 基本命令
| ├──5285890792195188798_HBase伪分布式及完全分布式安装HBase命令.mp4 86.61M
| └──5285890792195236367_HBase伪分布式及完全分布式安装HBase命令.mp4 563.11M
├──23 HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍
| ├──5285890792270988658_HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍.mp4 106.81M
| └──5285890792270989882_HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍.mp4 438.91M
├──24 HBase与MapReduce整合、Hbase表设计
| ├──5285890792351506530_HBase与MapReduce整合、Hbase表设计.mp4 371.64M
| └──5285890792351533076_HBase与MapReduce整合、Hbase表设计.mp4 63.46M
├──25 Hbase优化及LSM树
| ├──5285890792391364345_Hbase优化及LSM树.mp4 83.49M
| └──5285890792391365692_Hbase优化及LSM树.mp4 408.07M
├──26 Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图
| ├──5285890792572316744_需求介绍及数据源产生流程需求及数据流图.mp4 79.69M
| └──5285890792572324376_需求介绍及数据源产生流程需求及数据流图.mp4 344.35M
├──27 Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍
| ├──5285890792712610145_java端js端数据产生代码讲解flume简单介绍.mp4 124.74M
| └──5285890792712610851_java端js端数据产生代码讲解flume简单介绍.mp4 469.08M
├──28 Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作
| ├──5285890792800064090_Flume讲解及数据清洗模块准备工作.mp4 595.23M
| └──5285890792800069495_Flume讲解及数据清洗模块准备工作.mp4 59.58M
├──29 Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路
| ├──5285890792992842095_数据清洗代码分析hive与hbase整合.mp4 454.80M
| └──5285890792992877490_数据清洗代码分析hive与hbase整合.mp4 62.41M
├──30 Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码
| ├──5285890793072542218_Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码.mp4 468.53M
| └──5285890793072553584_Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码.mp4 58.83M
├──31 Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqoop的简单介绍
| ├──5285890793152162798_MR输出数据到mysql的输出格式化类.mp4 102.01M
| └──5285890793152204512_MR输出数据到mysql的输出格式化类.mp4 450.97M
├──32 Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写
| ├──5285890793269947619_HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解脚本编写.mp4 57.34M
| └──5285890793269949460_HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解脚本编写.mp4 559.86M
├──33 redis 介绍及NIO原理介绍
| ├──5285890793309448332_redis 介绍及NIO原理介绍.mp4 196.31M
| └──5285890793309466280_redis 介绍及NIO原理介绍.mp4 900.39M
├──34 redis的string类型&bitmap
| ├──5285890793394704225_redis的string类型&bitmap.mp4 71.05M
| └──5285890793394705278_redis的string类型&bitmap.mp4 403.39M
├──35 redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist
| ├──5285890793480186621_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4 63.45M
| └──5285890793480214271_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4 400.62M
├──36 redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU
| ├──5285890793608554016_redis的消息订阅、pipeline、事务、modules.mp4 513.19M
| └──5285890793608564339_redis的消息订阅、pipeline、事务、modules.mp4 52.18M
├──37 redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&AOF混合使用
| ├──5285890793680457016_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4 95.82M
| └──5285890793680477219_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4 526.65M
├──38 redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01
| └──5285890806037905107_redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS 01.mp4 1.18G
├──39 redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02
| └──5285890806037924828_redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS 02.mp4 1.29G
├──40 redis开发:spring.data.redis、连接、序列化、highlow api
| └──5285890806037868597_redis开发:spring.data.redis、连接.mp4 1.67G
├──41 zookeeper介绍、安装、shell cli 使用,基本概念验证
| └──5285890806037967315_zookeeper介绍、安装、shell cli 使用.mp4 1.76G
├──42 zookeeper原理知识,paxos、zab、角色功能、API开发基础
| └──5285890806037969879_zookeeper原理知识,paxos、zab、角色功能.mp4 1.77G
├──43 zookeeper案例:分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程
| └──5285890806037972498_zookeeper:分布式配置注册发现、分布式锁.mp4 1.41G
├──44 scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现
| └──5285890806037120601_scala语言、函数式编程、数据集处理.mp4 1.29G
├──45 scala语言、流程控制、高级函数
| └──5285890806037061335_scala语言、流程控制、高级函数.mp4 650.10M
├──46 scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析
| └──5285890806037100346_scala语言、集合容器、iterator设计模式.mp4 1.09G
├──47 scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount
| └──5285890806037122921_scala语言、match、case class、implicitt.mp4 1.07G
├──48 spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析
| └──5285890805984776489_spark-core、复习hadoop生态、梳理术语.mp4 1.30G
├──49 spark-core、wordcount案例源码分析、图解
| └──5285890805984776534_spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp4 1.76G
├──50 spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析
| └──5285890806037140588_spark-core、集合操作API、pvuv分析.mp4 1.57G
├──51 spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优
| └──5285890806037141119_spark-core、聚合计算API、combineByKey.mp4 1.50G
├──52 spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用
| └──5285890806037103846_spark-core、二次排序、分组取TopN.mp4 1.58G
├──53 spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建
| └──5285890806037104535_spark-core、集群框架图解、角色功能介绍.mp4 1.60G
├──54 spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数
| └──5285890806037191822_spark-core、history服务、standaloneHA.mp4 1.66G
├──55 spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars
| └──5285890806037204655_spark-core、基于yarn的集群搭建、配置.mp4 1.16G
├──56 spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析
| └──5285890806037145301_源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析.mp4 1.65G
├──57 spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动
| └──5285890806037145485_源码、Worker启动、sparksubmit提交.mp4 1.78G
├──58 spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请
| └──5285890806037146148_源码、Application注册、Executor资源申请.mp4 1.77G
├──59 spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分
| └──5285890806037146686_源码、sparkContext、DAGScheduler、stage.mp4 1.75G
├──60 spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv
| └──5285890806970004890_源码、TaskScheduler、Executor运行Task.mp4 1.73G
├──61 spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager
| └──5285890806970099485_源码、MemoryManager、BlockManager.mp4 1.75G
├──62 spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager
| └──5285890806037147985_源码、Dependency、SortShuffleManager.mp4 1.87G
├──63 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
| └──5285890806037208700_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp4 1.81G
├──64 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
| └──5285890806037208927_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp4 2.13G
├──65 spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外
| └──5285890806037236061_源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten.mp4 1.73G
├──66 spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度
| └──5285890806034300652_源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler.mp4 1.87G
├──67 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
| └──5285890806037280888_源码、RDD持久化、检查点、广播变量.mp4 1.32G
├──68 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
| └──5285890806034301651_源码、RDD持久化、检查点、广播变量.mp4 1.32G
├──69 spark-sql、大数据中的SQL组成原理
| └──5285890806037259812_spark-sql、大数据中的SQL组成原理.mp4 923.14M
├──70 spark-sql、datafram到dataset开发
| └──5285890806034302102_spark-sql、datafram到dataset开发.mp4 1.33G
├──71 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1
| └──5285890806034323570_spark-sql、整合hive的metastore搭建.mp4 1.31G
├──72 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2
| └──5285890806037282941_spark-sql、整合hive的metastore搭建.mp4 1.10G
├──73 spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP
| └──5285890806037261770_spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数.mp4 864.67M
├──74 spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划
| └──5285890806037262440_spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd.mp4 1.66G
├──75 spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换
| └──5285890805966371592_源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑.mp4 999.66M
├──76 spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD
| └──5285890806037263841_源码、逻辑计划、优化器、物理计划.mp4 1.44G
├──77 spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone
| └──5285890806037264426_spark-streaming、流式计算之微批计算原理.mp4 1.07G
├──78 spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制
| └──5285890805984778831_spark-streaming、api、ha、检查点、窗口.mp4 1.18G
├──79 spark-streaming、整合MQ-kafka开发
| └──5285890806037265746_spark-streaming、整合MQ-kafka开发.mp4 1.41G
├──80 spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理
| └──5285890806037287513_spark-streaming、源码分析、流式微批任务.mp4 1.54G
├──81 spark-streaming
| └──5285890806037294782_spark-streaming.mp4 1.58G
├──82 机器学习介绍、原理及应用场景
| └──5285890806037295445_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.03G
├──83 线性回归算法的原理及参数优化方案
| └──5285890806034327809_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 850.70M
├──84 基于Spark MLlib训练回归算法模型
| └──5285890806037353700_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.16G
├──85 逻辑回归算法的原理及算法公式推导
| └──5285890806037296759_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 986.60M
├──86 KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
| └──5285890806037376665_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 307.24M
├──87 KNN手写数字识别及KMeans算法原理
| └──5285890806037376693_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 998.31M
├──88 手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
| └──5285890806037298195_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 1.07G
├──89 分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
| └──5285890806037378040_KMeans精准营销案例及KMeans在推荐系统应用.mp4 1.02G
├──90 逻辑回归算法原理及公式推导
| └──5285890806034418052_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 534.91M
├──91 逻辑回归算法原理及公式推导
| └──5285890805984779476_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1.08G
├──92 逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
| └──5285890806034407445_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 943.20M
├──93 百度地图实时路况及路况预测
| └──5285890806037380007_百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.23G
├──94 决策树算法的原理
| └──5285890805996610452_决策树算法的原理.mp4 1.22G
├──95 随机森林算法与算法总结
| └──5285890806037358872_随机森林算法与算法总结.mp4 808.27M
├──96 推荐系统的来龙去脉与推荐架构
| └──5285890806037359484_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 741.80M
├──97 推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
| └──5285890806037381325_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 757.03M
├──98 推荐系统代码实现及测试
| └──5285890806037360150_推荐系统代码实现及测试.mp4 1.40G
└──99 实现推荐系统在线推荐微服务
| └──5285890806037360823_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.01G
——/计算机教程/15马士兵教育/005-大数据全栈工程师(精英一班)/大数据全栈开发 源码、课件/
├──1.大数据开发工程师资料
| └──BigDataArchitect-master.zip 71.86M
├──2.Flink源码、数据、课件
| └──Flink-Study-master.zip 3.38M
├──3.Flink项目资料
| └──trafficmonitor_msb-master.zip 17.17M
├──4.推荐系统项目源码、数据、课件
| └──Recommender-master.zip 48.79M
└──数据仓
| └──datawarehouse-master.zip 1.26G

QQ群:543549479

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最后修改:2021 年 09 月 09 日 12 : 54 AM
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