超级Ai与大数据避坑指南级教程

  • 人工智能
    03-09 09:17
    人工智能
    超级Ai与大数据避坑指南级教程 Azkaban+Flume+HBase+Kafka+Hive+数据仓库+推荐+学习
    40多G高容量的大数据修炼指南级课程，课程内容非常详细，在传统大数据课程基础上进行了更深一步的融合，技术课程的学习上可以单独的进行学习，也可以系统化的进行学习。课程内容包括了Scala数据结构和算法，智能数据仓库，业务仓库，电影推荐系统项目实战，机器学习模型和算法，推荐系统算法。Flume初级课程，Flume高级与案例课程，HBase优化与案例实战部分，Hive-HiveDDL-HiveDML-Hive案例与Hive压缩存储，Kafka从入门到案例，最后仍有新增的Azkaban实战讲解和电信级厂商项目实战，同时也附带了课程资料与源码。 ===============课程目录=============== (1)\大数据技术之Azkaban；目录中文件数:16个 ├─01_Azkaban_简介.avi ├─02_Azkaban_特点.avi ├─03_Azkaban_架构.avi ├─04_Azkaban_Web_server_配置.avi ├─05_Azkaban_Executor_server_配置.avi ├─06_Azkaban_Web简介.avi ├─07_Azkaban_基础使用.avi ├─08_Azkaban_调度Shell脚本.avi ├─09_Azkaban_通知邮件.avi ├─10_Azkaban_多任务工作流程配置.avi ├─11_Azkaban_Java_任务配置.avi ├─12_Azkaban_HDFS_任务配置.avi ├─13_Azkaban_MR_任务配置.avi ├─14_Azkaban_Hive_任务配置.avi ├─15_Azkaban_传参.avi ├─源码笔记资料.zip (2)\大数据技术之Flume；目录中文件数:44个 ├─01_Flume入门_课程介绍.avi ├─02_Flume入门_概念.avi ├─03_Flume入门_基础架构.avi ├─04_Flume入门_组件介绍.avi ├─05_Flume入门_安装.avi ├─06_Flume案例_官方案例（配置）.avi ├─07_Flume案例_官方案例（测试）.avi ├─08_Flume案例_监控本地变化文件（需求分析）.avi ├─09_Flume案例_监控本地变化文件（案例一配置文件）.avi ├─10_Flume案例_监控本地变化文件（案例一测试）.avi ├─11_Flume案例_监控本地变化文件（案例二配置文件）.avi ├─12_Flume案例_监控本地变化文件（案例二测试）.avi ├─13_Flume案例_监控本地文件夹（配置文件）.avi ├─14_Flume案例_监控本地文件夹（案例测试）.avi ├─15_Flume案例_断点续传文件（配置文件）.avi ├─16_Flume案例_断点续传文件（案例测试）.avi ├─17_Flume高级_事务性.avi ├─18_Flume高级_传输详细流程.avi 目录过长，中间省略 ├─47_HBase优化_高可用.avi ├─48_HBase优化_预分区.avi ├─49_HBase优化_RowKey设计原则.avi ├─50_HBase优化_RowKey情景设计.avi ├─51_HBase优化_内存&其他.avi ├─52_HBase案例_谷粒微博（需求分析）.avi ├─53_HBase案例_谷粒微博（项目架构）.avi ├─54_HBase案例_谷粒微博（HBaseUtil类封装）.avi ├─55_HBase案例_谷粒微博（定义常量）.avi ├─56_HBase案例_谷粒微博（发布微博第一部分）.avi ├─57_HBase案例_谷粒微博（发布微博第二部分）.avi ├─58_HBase案例_谷粒微博（关注用户第一部分）.avi ├─59_HBase案例_谷粒微博（关注用户第二部分分析）.avi ├─60_HBase案例_谷粒微博（关注用户第二部分代码实现）.avi ├─61_HBase案例_谷粒微博（取关用户）.avi ├─62_HBase案例_谷粒微博（获取初始化页面数据）.avi ├─63_HBase案例_谷粒微博（获取某个人所有微博）.avi ├─64_HBase案例_谷粒微博（测试）.avi ├─源码笔记资料.zip (4)\大数据技术之Hive；目录中文件数:93个 ├─01_Hive入门_课程介绍.avi ├─02_Hive入门_概念介绍.avi ├─03_Hive入门_优缺点.avi ├─04_Hive入门_架构.avi ├─05_Hive入门_与数据库的比较.avi ├─06_Hive安装_安装&初试牛刀.avi ├─07_Hive安装_从文件系统加载数据.avi ├─08_Hive安装_安装MySQL.avi ├─09_Hive安装_元数据存储在MySQL.avi ├─10_Hive安装_回顾.avi ├─11_Hive安装_JDBC访问.avi ├─12_Hive安装_常用交互命令.avi ├─13_Hive安装_其他命令.avi ├─14_Hive安装_常见配置信息.avi ├─15_Hive数据类型_基本&集合类型.avi ├─16_Hive数据类型_类型转换.avi ├─17_HiveDDL_数据库的增删改查.avi ├─18_HiveDDL_建表语法.avi ├─19_HiveDDL_内外部表.avi ├─20_HiveDDL_分区表概念&简单使用.avi ├─21_HiveDDL_分区表基本操作.avi ├─22_HiveDDL_分区表注意事项.avi ├─23_HiveDDL_修改表.avi ├─24_HiveDML_使用Load方式加载数据.avi ├─25_HiveDML_使用insert&as select加载数据.avi ├─26_HiveDML_使用Location加载数据.avi ├─27_HiveDML_回顾.avi ├─28_HiveDML_导出数据到文件系统.avi ├─29_HiveDML_导出数据的其他方式.avi ├─30_HiveDML_清空表.avi ├─31_Hive查询_基础查询.avi ├─32_Hive查询_Where&判断式.avi ├─33_Hive查询_Join.avi ├─34_Hive查询_全局排序Order By.avi ├─35_Hive查询_排序.avi ├─36_Hive查询_4种排序总结.avi ├─37_Hive查询_分桶表创建&导入数据.avi ├─38_Hive查询_分桶表抽样查询.avi ├─39_Hive函数_常用函数空值赋值.avi ├─40_Hive函数_常用函数时间类.avi ├─41_Hive函数_常用函数Case&if.avi ├─42_Hive函数_常用函数行转列.avi ├─43_Hive函数_常用函数列转行.avi ├─44_Hive函数_窗口函数需求一.avi ├─45_Hive函数_窗口需求二&三.avi ├─46_Hive函数_窗口函数需求四.avi ├─47_Hive函数_回顾.avi ├─48_Hive函数_窗口函数回顾.avi ├─49_Hive函数_窗口函数二.avi ├─50_Hive函数_排名函数.avi ├─51_Hive案例_课堂练习（一）.avi ├─52_Hive案例_课堂练习（二-1）.avi ├─53_Hive案例_课堂练习（二-2）.avi ├─54_Hive案例_蚂蚁森林（1-1）.avi ├─55_Hive案例_蚂蚁森林（1-2）.avi ├─56_Hive案例_蚂蚁森林（2）解法一.avi ├─57_Hive案例_蚂蚁森林（2）解法二.avi ├─58_Hive案例_蚂蚁森林（2）解法三.avi ├─59_Hive函数_回顾.avi ├─60_Hive函数_系统函数查看.avi ├─61_Hive函数_自定义函数介绍.avi ├─62_Hive函数_自定义UDF.avi ├─63_Hive函数_自定义UDF（2）.avi ├─64_Hive函数_自定义UDTF（分析）.avi ├─65_Hive函数_自定义UDTF（初始化方法）.avi ├─66_Hive函数_自定义UDTF（核心方法）.avi ├─67_Hive函数_自定义UDTF（打包测试）.avi ├─68_Hive压缩存储_Snappy压缩方式.avi ├─69_Hive压缩存储_行存储&列存储.avi ├─70_Hive压缩存储_Text&ORC&Parquet文件格式对比.avi ├─71_Hive压缩存储_存储格式&压缩方式结合使用.avi ├─72_Hive优化_Fetch抓取&本地模式.avi ├─73_Hive优化_大表Join大表&小表.avi ├─74_Hive优化_MapJoin.avi ├─75_Hive优化_回顾.avi ├─76_Hive优化_Group By.avi ├─77_Hive优化_笛卡尔积&行列过滤.avi ├─78_Hive优化_动态分区.avi ├─79_Hive优化_分区分桶&MR.avi ├─80_Hive优化_9.5-9.10.avi ├─81_Hive案例_谷粒影音需求分析.avi ├─82_Hive案例_MRETL分析.avi ├─83_Hive案例_MR ETL Mapper.avi ├─84_Hive案例_MR ETL清洗数据逻辑.avi ├─85_Hive案例_MR ETL Driver.avi ├─86_Hive案例_谷粒影音数据准备.avi ├─87_Hive案例_谷粒影音需求（一）.avi ├─88_Hive案例_谷粒影音需求（二）.avi ├─89_Hive案例_谷粒影音需求（三）.avi ├─90_Hive案例_谷粒影音需求（四）.avi ├─91_Hive案例_谷粒影音需求（五、六&八）.avi ├─92_Hive案例_谷粒影音需求（七）.avi ├─源码笔记资料.zip (5)\大数据技术之Kafka；目录中文件数:44个 ├─01_Kafka入门_课程介绍.avi ├─02_Kafka入门_定义.avi ├─03_Kafka入门_消息队列.avi ├─04_Kafka入门_消费模式.avi ├─05_Kafka入门_基础架构.avi ├─06_Kafka入门_安装&启动&关闭.avi ├─07_Kafka入门_命令行操作Topic增删查.avi ├─08_Kafka入门_命令行控制台生产者消费者测试.avi ├─09_Kafka入门_数据日志分离.avi ├─10_Kafka入门_回顾.avi ├─11_Kafka高级_工作流程.avi ├─12_Kafka高级_文件存储.avi ├─13_Kafka高级_生产者分区策略.avi ├─14_Kafka高级_生产者ISR.avi ├─15_Kafka高级_生产者ACk机制.avi ├─16_Kafka高级_数据一致性问题.avi ├─17_Kafka高级_ExactlyOnce.avi ├─18_Kafka高级_生产者总结.avi ├─19_Kafka高级_消费者分区分配策略.avi ├─20_Kafka高级_消费者offset的存储.avi ├─21_Kafka高级_消费者组案例.avi ├─22_Kafka高级_高效读写&ZK作用.avi ├─23_Kafka高级_Ranger分区再分析.avi ├─24_Kafka高级_事务.avi ├─25_Kafka高级_API生产者流程.avi ├─26_Kafka高级_API普通生产者.avi ├─27_Kafka高级_回顾.avi ├─28_Kafka案例_API带回调函数的生产者.avi ├─29_Kafka案例_API生产者分区策略测试.avi ├─30_Kafka案例_API自定义分区的生成者.avi ├─31_Kafka案例_API同步发送生成者.avi ├─32_Kafka案例_API简单消费者.avi ├─33_Kafka案例_API消费者重置offset.avi ├─34_Kafka案例_消费者保存offset读取问题.avi ├─35_Kafka案例_API消费者手动提交offset.avi ├─36_Kafka案例_API自定义拦截器（需求分析）.avi ├─37_Kafka案例_API自定义拦截器（代码实现）.avi ├─38_Kafka案例_API自定义拦截器（案例测试）.avi ├─39_Kafka案例_监控Eagle的安装.avi ├─40_Kafka案例_监控Eagle的使用.avi ├─41_Kafka案例_Kafka之与Flume对接.avi ├─42_Kafka之与Flume对接（数据分类）.avi ├─43_Kafka之Kafka面试题.avi ├─源码笔记资料.zip 1)\大数据技术之Scala数据结构和算法；目录中文件数:71个 ├─01-Scala数据结构和算法-数据结构和算法基本介绍.avi ├─02-Scala数据结构和算法-数据结构和算法几个实际问题.avi ├─03-Scala数据结构和算法-稀疏数组介绍.avi ├─04-Scala数据结构和算法-稀疏数组压缩实现.avi ├─05-Scala数据结构和算法-稀疏数组解压实现.avi ├─06-Scala数据结构和算法-队列介绍.avi ├─07-Scala数据结构和算法-单向队列实现.avi ├─08-Scala数据结构和算法-单向队列问题分析.avi ├─09-Scala数据结构和算法-环形队列(1).avi ├─10-Scala数据结构和算法-环形队列(2).avi ├─11-Scala数据结构和算法-链表说明和应用场景.avi ├─12-Scala数据结构和算法-单向链表-人员管理系统说明.avi ├─13-Scala数据结构和算法-单向链表-添加和遍历.avi ├─14-Scala数据结构和算法-单向链表-有序插入节点.avi ├─15-Scala数据结构和算法-单向链表-修改节点.avi ├─16-Scala数据结构和算法-单向链表-删除节点.avi ├─17-Scala数据结构和算法-双向链表基本介绍.avi ├─18-Scala数据结构和算法-双向链表的实现.avi ├─19-Scala数据结构和算法-链表的经典应用-约瑟夫问题.avi ├─20-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-形成环形和遍历.avi ├─21-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法思路分析.avi ├─22-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法的实现.avi ├─23-Scala数据结构和算法-栈的基本介绍.avi ├─24-Scala数据结构和算法-栈的基本使用.avi ├─25-Scala数据结构和算法-使用栈计算表达式的思路.avi ├─26-Scala数据结构和算法-编写数栈和符号栈.avi ├─27-Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(1).avi 目录过长，中间省略 ├─87_业务数仓_业务数仓课程介绍.avi ├─88_业务数仓_电商业务与数据结构简介.avi ├─89_业务数仓_表的分类.avi ├─90_业务数仓_同步策略.avi ├─91_业务数仓_范式理论.avi ├─92_业务数仓_雪花模型、星型模型和星座模型.avi ├─93_业务数仓_配置Hadoop支持Snappy压缩.avi ├─94_业务数仓_业务数据生成.avi ├─95_业务数仓_Sqoop安装及参数.avi ├─96_业务数仓_Sqoop导入数据.avi ├─97_业务数仓_ODS层建表及数据导入.avi ├─98_业务数仓_DWD层建表及导入数据.avi ├─99_业务数仓_需求讲解.avi ├─源码笔记资料.rar (6)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频；目录中文件数:1个 ├─000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv (7)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频\II_电影推荐项目；目录中文件数:29个 ├─037_电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv ├─038_电影推荐系统_项目系统设计（中）.wmv ├─039_电影推荐系统_项目系统设计（下）.wmv ├─040_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv ├─041_电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv ├─042_电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv ├─043_电影推荐系统_数据加载模块（三）.wmv ├─044_电影推荐系统_数据加载模块（四）.wmv ├─045_电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv ├─046_电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv ├─047_电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv ├─048_电影推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv ├─049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）.wmv ├─050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）.wmv ├─051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）.wmv ├─052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv ├─053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv ├─054_电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv ├─055_电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv ├─056_电影推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv ├─057_电影推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv ├─058_电影推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv ├─059_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv ├─060_电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）.wmv ├─061_电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）.wmv ├─062_电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）.wmv ├─063_电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）.wmv ├─064_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv ├─065_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv (8)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频\I_理论；目录中文件数:36个 ├─001_推荐系统简介_概述.wmv ├─002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv ├─003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv ├─004_机器学习入门_数学基础（上）.wmv ├─005_机器学习入门_数学基础（下）.wmv ├─006_机器学习入门_机器学习概述.wmv ├─007_机器学习入门_监督学习（上）.wmv ├─008_机器学习入门_监督学习（中）.wmv ├─009_机器学习入门_监督学习（下）.wmv ├─010_机器学习模型和算法_python简介.wmv ├─011_机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv ├─012_机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv ├─013_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv ├─014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）.wmv ├─015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）.wmv ├─016_机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv ├─017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv ├─018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv ├─019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv ├─020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv ├─021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv ├─022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv ├─023_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv ├─024_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv ├─025_机器学习模型和算法_决策树.wmv ├─026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv ├─027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv ├─028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv ├─029_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv ├─030_推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv ├─031_推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv ├─032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv ├─033_推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv ├─034_推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv ├─035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv ├─036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv
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