大数据全栈工程师【马士兵教育】价值15980元

本课程为【马士兵教育】大数据全栈工程师大数据+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。

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.zip71.86M

| ├──2.Flink源码、数据、课件

| | └──Flink-Study-master.zip3.38M

| ├──3.Flink项目资料

| | └──trafficmonitor_msb-master.zip17.17M

| ├──4.推荐系统项目源码、数据、课件

| | └──Recommender-master.zip48.79M

| └──数据仓

| | └──datawarehouse-master.zip1.26G

└──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.mp4674.67M

| ├──02 hadoop-HDFS理论基础读写流程

| | └──5285890790537754652_hadoop-HDFS理论基础读写流程.mp4452.16M

| ├──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.mp4523.86M

| | └──5285890790590318506_hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式.mp466.92M

| ├──04 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念

| | ├──5285890793325489868_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念.mp473.37M

| | └──5285890793325943963_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念.mp4479.39M

| ├──05 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证

| | └──5285890793323708664_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证.mp4585.18M

| ├──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.mp448.23M

| | └──5285890793328406294_HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS.mp4371.94M

| ├──07 hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门

| | └──5285890793326724835_hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门.mp4423.46M

| ├──08 hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理

| | ├──5285890793322346144_hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理.mp43.15M

| | └──5285890793326276257_hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理.mp4475.28M

| ├──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.mp414.91M

| | └──5285890793322599541_MapReduce-Yarn集群搭建idea开发MR的WC程序.mp4575.82M

| ├──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.mp4540.59M

| | └──5285890793325204956_MapReduce作业提交方式源码-客户端提交源码.mp42.57M

| ├──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.mp41.04G

| ├──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.mp41.25G

| ├──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.mp4777.24M

| ├──103 构建节目画像与用户画像

| | └──5285890806037383969_构建节目画像与用户画像.mp41.02G

| ├──104 构建用户画像及性能调优

| | └──5285890806037384009_构建用户画像及性能调优.mp41.04G

| ├──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.mp4783.28M

| ├──106 Spark调优总结及word2vec算法原理

| | └──5285890806037411395_Spark调优总结及word2vec算法原理.mp4835.62M

| ├──107 基于物品画像计算相似度

| | └──5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp41017.61M

| ├──108 实现基于模型的召回策略

| | └──5285890806037450024_实现基于模型的召回策略.mp41.00G

| ├──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.mp4776.20M

| ├──11 hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲

| | └──5285890793328855254_MapReduce源码-MapTask-input源码精讲.mp4456.47M

| ├──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.mp4255.67M

| ├──112 推荐系统项目-大总结

| | └──5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4224.65M

| ├──113 Flink初始及搭建集群环境

| | └──5285890801253233507_Flink初始及搭建集群环境.mp4338.53M

| ├──114 Flink基于Yarn多种启动方式

| | └──5285890801340261762_Flink基于Yarn多种启动方式.mp4350.83M

| ├──115 Flink运行架构及并行度设置

| | └──5285890801429790571_Flink运行架构及并行度设置.mp4332.50M

| ├──116 Flink各种算子精讲1 

| | └──5285890801562829061_Flink各种算子精讲1.mp4309.13M

| ├──117 Flink各种算子精讲2 

| | └──5285890801652402539_Flink各种算子精讲2.mp4297.04M

| ├──118 Flink各种算子精讲3 

| | └──5285890801893335956_Flink各种算子精讲3.mp4371.05M

| ├──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.mp41005.99M

| ├──12 hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲

| | ├──5285890793325224215_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4127.18M

| | └──5285890793328095666_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4497.86M

| ├──120 Elasticsearch核心概念

| | └──5285890802100900889_Elasticsearch核心概念.mp41.05G

| ├──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.mp41.08G

| ├──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.mp41.21G

| ├──123 Flink Checkpoint及SavePoint精讲

| | └──5285890802874190391_Flink Checkpoint及SavePoint精讲.mp4853.40M

| ├──124 Flink Window窗口剖析1 

| | └──5285890802951777417_Flink Window窗口剖析1.mp41.00G

| ├──125 上机实战演练：ES查询语法

| | └──5285890803109488070_上机实战演练：ES查询语法.mp41.20G

| ├──126 Flink Window剖析2 

| | └──5285890803146512399_Flink Window剖析2.mp4287.72M

| ├──127 Mapping和聚合查询

| | └──5285890803259482296_Mapping和聚合查询.mp41.44G

| ├──128 Flink时间语义+Watermark 

| | └──5285890803409603948_Flink时间语义+Watermark.mp4856.61M

| ├──129 Flink Window剖析3 

| | └──5285890803483684841_Flink Window剖析3.mp4295.48M

| ├──13 hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼

| | ├──5285890793322621238_MapReduce开发-分组取TopN-API精炼.mp4457.28M

| | └──5285890793327208004_MapReduce开发-分组取TopN-API精炼.mp498.73M

| ├──130 ES查询之底层原理揭秘

| | └──5285890803521216341_ES查询之底层原理揭秘.mp4361.59M

| ├──131 ES查询之Scripting查询

| | └──5285890803671433252_ES查询之Scripting查询.mp4273.02M

| ├──132 Flink Table API 编程

| | └──5285890803740577444_Flink Table API 编程.mp4203.44M

| ├──133 ES查询之分词器详解

| | └──5285890803811740207_ES查询之分词器详解.mp4338.19M

| ├──134 Flink SQL编程

| | └──5285890803917080291_Flink SQL编程.mp4399.87M

| ├──135 Flink 复杂事件处理CEP 

| | └──5285890803984782432_Flink 复杂事件处理CEP.mp4325.55M

| ├──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.mp4334.94M

| ├──137 CEP编程和Flink优化

| | └──5285890804157685023_CEP编程和Flink优化 .mp4300.53M

| ├──138 交通实时监控项目1 

| | └──5285890804226784230_交通实时监控项目1.mp4290.54M

| ├──139 ES Java API 

| | └──5285890804262500866_ES Java API.mp4392.21M

| ├──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.mp4559.04M

| ├──140 交通实时监控项目2 

| | └──5285890804402831162_交通实时监控项目2.mp4260.36M

| ├──141 ES 

| | └──5285890804508499389_ES.mp4453.72M

| ├──142 本节无内容，后续讲解

| | └──5285890804609925767_本节无内容，后续讲解.mp477.99M

| ├──143 交通实时监控项目3 

| | └──5285890804640924195_交通实时监控项目3.mp4424.90M

| ├──144 交通实时监控项目4 

| | └──5285890804756943501_交通实时监控项目4.mp41.09G

| ├──145 ELK Stack-ES集群

| | └──5285890804789679968_ELK Stack-ES集群.mp41.29G

| ├──146 ELK Stack-ES集群

| | └──5285890804893799009_ELK Stack-ES集群.mp41.51G

| ├──147 交通实时监控项目5 

| | └──5285890804960016282_交通实时监控项目5.mp41.20G

| ├──148 ELK-Beats&Logstash介绍

| | └──5285890805020876664_ELK-Beats&Logstash介绍.mp41.83G

| ├──149 ELK-Lostash架构实战

| | └──5285890805133547816_ELK-Lostash架构实战.mp41.97G

| ├──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.mp4363.82M

| | └──5285890793325760181_Hive的架构介绍及远程数据库模式安装.mp455.66M

| ├──150 交通实时监控项目6 

| | └──5285890805247057690_交通实时监控项目6.mp41.09G

| ├──151 ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana讲解

| | └──5285890805391637007_ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana讲解.mp41.90G

| ├──152 交通实时监控项目7 

| | └──5285890805493420591_交通实时监控项目7.mp4939.29M

| ├──153 ELK-使用Packetbeat监控es集群

| | └──5285890805541254754_ELK-使用Packetbeat监控es集群.mp41.10G

| ├──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.mp41.22G

| ├──155 ES进阶-Nested、Join及Term vector详解

| | └──5285890805835896242_ES进阶-Nested、Join及Term vector详解.mp4797.01M

| ├──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.mp41.22G

| ├──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.mp41.25G

| ├──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.mp41.68G

| ├──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.mp4915.37M

| ├──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.mp499.15M

| | └──5285890793326873694_Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL.mp4379.30M

| ├──160 ES进阶-深入聚合搜索-完结

| | └──5285890806555405100_ESES进阶-深入聚合搜索-完结.mp4690.24M

| ├──161 ES进阶-运维篇之集群管理

| | └──5285890806689409047_ES进阶-运维篇之集群管理.mp41.13G

| ├──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.mp41.96G

| ├──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.mp41.08G

| ├──164 ES进阶-索引管理-1 

| | └──5285890806943101797_ES进阶-索引管理-1.mp41.18G

| ├──165 ES进阶-索引管理-2 

| | └──5285890807013896505_ES进阶-索引管理-2.mp41.23G

| ├──166 ES进阶-集群安全

| | └──5285890807119470805_ES进阶-集群安全.mp41.69G

| ├──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.mp41.56G

| ├──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.mp41.53G

| ├──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.mp4806.08M

| ├──17 Hive Serde、HiveServer2、Hive函数

| | ├──5285890793326028124_Hive Serde、HiveServer2、Hive函数.mp465.35M

| | └──5285890793326491917_Hive Serde、HiveServer2、Hive函数.mp4542.36M

| ├──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.mp4811.14M

| ├──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.mp4904.33M

| ├──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.mp41.42G

| ├──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.mp41.46G

| ├──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.mp41.41G

| ├──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.mp41.21G

| ├──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.mp41.24G

| ├──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.mp41.19G

| ├──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.mp41.40G

| ├──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.mp41.59G

| ├──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.mp4529.11M

| | └──5285890793327914214_Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶.mp476.33M

| ├──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.mp41.46G

| ├──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.mp41.17G

| ├──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.mp41.42G

| ├──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.mp41.45G

| ├──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.mp41.44G

| ├──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.mp41.21G

| ├──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.mp41.41G

| ├──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.mp4648.33M

| ├──188 Cloudera Manager CDH 平台 01 

| | └──5285890810729514092_Cloudera Manager CDH 平台 01.mp41.17G

| ├──189 Cloudera Manager CDH 平台 02 

| | └──5285890810857017481_Cloudera Manager CDH 平台 02.mp41.03G

| ├──19 Hive视图、索引、权限管理

| | ├──5285890791908550939_Hive视图、索引、权限管理.mp465.94M

| | └──5285890791908554337_Hive视图、索引、权限管理.mp4482.62M

| ├──190 Cloudera Manager CDH 平台 03 

| | └──5285890811067758691_Cloudera Manager CDH 平台 03.mp41011.45M

| ├──191 Apache Kylin分析性数据仓库 01 

| | └──5285890811153357403_Apache Kylin分析性数据仓库 01.mp4958.43M

| ├──192 Apache Kylin分析性数据仓库 02 

| | └──5285890811454749195_Apache Kylin分析性数据仓库 02.mp4904.23M

| ├──193 Apache Kylin分析性数据仓库 03 

| | └──5285890811541214230_Apache Kylin分析性数据仓库 03.mp41.20G

| ├──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.mp41.89G

| ├──195 ClickHouse 数据类型详解

| | └──5285890813769056598_ClickHouse 数据类型详解.mp41.81G

| ├──196 ClickHouse数据库引擎分类及操作

| | └──5285890814626444682_ClickHouse数据库引擎分类及操作.mp41.80G

| ├──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.mp41.78G

| ├──198 ClickHouse 视图与SQL语法操作

| | └──5285890814938511949_ClickHouse 视图与SQL语法操作.mp41.86G

| ├──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.mp41.71G

| ├──20 Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用

| | ├──5285890791984567348_Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用.mp4170.15M

| | └──5285890791984568831_Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用.mp4577.82M

| ├──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.mp41.73G

| ├──201 Kudu 与Impala整合

| | └──5285890815349771525_Kudu 与Impala整合.mp41.69G

| ├──202 Spark操作Kudu & Flink操作Kudu 

| | └──5285890815583920336_Spark操作Kudu & Flink操作Kudu.mp41.70G

| ├──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.mp42.00G

| ├──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.mp41.83G

| ├──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.mp41.69G

| ├──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.mp41.89G

| ├──21 HBase架构介绍、数据模型

| | ├──5285890792105431818_HBase架构介绍、数据模型.mp4164.15M

| | └──5285890792105433365_HBase架构介绍、数据模型.mp4476.20M

| ├──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.mp486.61M

| | └──5285890792195236367_HBase伪分布式及完全分布式安装HBase命令.mp4563.11M

| ├──23 HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍

| | ├──5285890792270988658_HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍.mp4106.81M

| | └──5285890792270989882_HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍.mp4438.91M

| ├──24 HBase与MapReduce整合、Hbase表设计

| | ├──5285890792351506530_HBase与MapReduce整合、Hbase表设计.mp4371.64M

| | └──5285890792351533076_HBase与MapReduce整合、Hbase表设计.mp463.46M

| ├──25 Hbase优化及LSM树

| | ├──5285890792391364345_Hbase优化及LSM树.mp483.49M

| | └──5285890792391365692_Hbase优化及LSM树.mp4408.07M

| ├──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.mp479.69M

| | └──5285890792572324376_需求介绍及数据源产生流程需求及数据流图.mp4344.35M

| ├──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.mp4124.74M

| | └──5285890792712610851_java端js端数据产生代码讲解flume简单介绍.mp4469.08M

| ├──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.mp4595.23M

| | └──5285890792800069495_Flume讲解及数据清洗模块准备工作.mp459.58M

| ├──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.mp4454.80M

| | └──5285890792992877490_数据清洗代码分析hive与hbase整合.mp462.41M

| ├──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.mp4468.53M

| | └──5285890793072553584_Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码.mp458.83M

| ├──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.mp4102.01M

| | └──5285890793152204512_MR输出数据到mysql的输出格式化类.mp4450.97M

| ├──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.mp457.34M

| | └──5285890793269949460_HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解脚本编写.mp4559.86M

| ├──33 redis 介绍及NIO原理介绍

| | ├──5285890793309448332_redis 介绍及NIO原理介绍.mp4196.31M

| | └──5285890793309466280_redis 介绍及NIO原理介绍.mp4900.39M

| ├──34 redis的string类型&bitmap 

| | ├──5285890793394704225_redis的string类型&bitmap.mp471.05M

| | └──5285890793394705278_redis的string类型&bitmap.mp4403.39M

| ├──35 redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist 

| | ├──5285890793480186621_redis的list、set、hash、sorted_set.mp463.45M

| | └──5285890793480214271_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4400.62M

| ├──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.mp4513.19M

| | └──5285890793608564339_redis的消息订阅、pipeline、事务、modules.mp452.18M

| ├──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.mp495.82M

| | └──5285890793680477219_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4526.65M

| ├──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.mp41.18G

| ├──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.mp41.29G

| ├──40 redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、highlow api 

| | └──5285890806037868597_redis开发：spring.data.redis、连接.mp41.67G

| ├──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.mp41.76G

| ├──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.mp41.77G

| ├──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.mp41.41G

| ├──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.mp41.29G

| ├──45 scala语言、流程控制、高级函数

| | └──5285890806037061335_scala语言、流程控制、高级函数.mp4650.10M

| ├──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.mp41.09G

| ├──47 scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount 

| | └──5285890806037122921_scala语言、match、case class、implicitt.mp41.07G

| ├──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.mp41.30G

| ├──49 spark-core、wordcount案例源码分析、图解

| | └──5285890805984776534_spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp41.76G

| ├──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.mp41.57G

| ├──51 spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优

| | └──5285890806037141119_spark-core、聚合计算API、combineByKey.mp41.50G

| ├──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.mp41.58G

| ├──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.mp41.60G

| ├──54 spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数

| | └──5285890806037191822_spark-core、history服务、standaloneHA.mp41.66G

| ├──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.mp41.16G

| ├──56 spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析

| | └──5285890806037145301_源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析.mp41.65G

| ├──57 spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动

| | └──5285890806037145485_源码、Worker启动、sparksubmit提交.mp41.78G

| ├──58 spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请

| | └──5285890806037146148_源码、Application注册、Executor资源申请.mp41.77G

| ├──59 spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分

| | └──5285890806037146686_源码、sparkContext、DAGScheduler、stage.mp41.75G

| ├──60 spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv 

| | └──5285890806970004890_源码、TaskScheduler、Executor运行Task.mp41.73G

| ├──61 spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager 

| | └──5285890806970099485_源码、MemoryManager、BlockManager.mp41.75G

| ├──62 spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager 

| | └──5285890806037147985_源码、Dependency、SortShuffleManager.mp41.87G

| ├──63 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer 

| | └──5285890806037208700_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp41.81G

| ├──64 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer 

| | └──5285890806037208927_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp42.13G

| ├──65 spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外

| | └──5285890806037236061_源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten.mp41.73G

| ├──66 spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度

| | └──5285890806034300652_源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler.mp41.87G

| ├──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.mp41.32G

| ├──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.mp41.32G

| ├──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.mp4923.14M

| ├──70 spark-sql、datafram到dataset开发

| | └──5285890806034302102_spark-sql、datafram到dataset开发.mp41.33G

| ├──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.mp41.31G

| ├──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.mp41.10G

| ├──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.mp4864.67M

| ├──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.mp41.66G

| ├──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.mp4999.66M

| ├──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.mp41.44G

| ├──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.mp41.07G

| ├──78 spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制

| | └──5285890805984778831_spark-streaming、api、ha、检查点、窗口.mp41.18G

| ├──79 spark-streaming、整合MQ-kafka开发

| | └──5285890806037265746_spark-streaming、整合MQ-kafka开发.mp41.41G

| ├──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.mp41.54G

| ├──81 spark-streaming 

| | └──5285890806037294782_spark-streaming.mp41.58G

| ├──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.mp41.03G

| ├──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.mp4850.70M

| ├──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.mp41.16G

| ├──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.mp4986.60M

| ├──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.mp4307.24M

| ├──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.mp4998.31M

| ├──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.mp41.07G

| ├──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.mp41.02G

| ├──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.mp4534.91M

| ├──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.mp41.08G

| ├──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.mp4943.20M

| ├──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.mp41.23G

| ├──94 决策树算法的原理

| | └──5285890805996610452_决策树算法的原理.mp41.22G

| ├──95 随机森林算法与算法总结

| | └──5285890806037358872_随机森林算法与算法总结.mp4808.27M

| ├──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.mp4741.80M

| ├──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.mp4757.03M

| ├──98 推荐系统代码实现及测试

| | └──5285890806037360150_推荐系统代码实现及测试.mp41.40G

| └──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.mp41.01G