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大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

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发表于 2018-8-24 23:20:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装 [免费观看] 00:07:04分钟   |
第3节Centos环境准备(java环境、hosts配置、防火墙关闭) [免费观看] 00:06:24分钟   |
第4节scala基础知识讲解-1 [免费观看] 00:08:51分钟   |
第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2 [免费观看] 00:30:07分钟   |
第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1 [免费观看] 00:48:33分钟   |
第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2 [免费观看] 00:14:16分钟   |
第8节scala基础知识讲解-类和对象-400:23:06分钟   |
第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-500:13:46分钟   |
第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-600:12:41分钟   |
第11节scala基础知识讲解-知识回顾00:15:58分钟   |
第12节nosql数据库mongodb安装00:04:57分钟   |
第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb00:07:52分钟   |
第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo,默认操作)00:36:20分钟   |
第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作00:36:17分钟   |
第16节spring data for mongodb-分页查询00:13:32分钟   |
第17节zookeeper集群安装00:13:41分钟   |
第18节zookeeper基本介绍-100:22:36分钟   |
第19节zookeeper工作原理-选举流程(basic paxos算法)-200:24:27分钟   |
第20节zookeeper工作原理-选举流程(fast paxos算法)-300:31:16分钟   |
第21节kafka-背景及架构介绍00:12:28分钟   |
第22节kafka集群安装以及测试00:14:29分钟   |
第23节kafka数据发送与接收实现-java00:31:28分钟   |
第24节hdfs单机安装部署00:18:51分钟   |
第25节连接hdfs查询存储-java00:35:45分钟   |
第26节机器学习基本线性代数介绍00:05:08分钟   |
第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍00:17:54分钟   |
第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用00:16:29分钟   |
第29节Spark以及生态圈介绍00:11:45分钟   |
第30节Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task00:26:19分钟   |
第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理00:15:48分钟   |
第32节纯手写第一个Spark应用程序:WordCount00:23:57分钟   |
第33节RDD常用函数介绍00:29:22分钟   |
第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化00:12:54分钟   |
第35节Spark Streaming介绍00:12:56分钟   |
第36节Spark Streaming+Kafka集成操作00:18:44分钟   |
第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化00:21:07分钟   |
第38节Spark ML(机器学习)介绍(监督学习、半监督学习、无监督学习) [免费观看] 00:13:59分钟   |
第39节特征抽取:TF-IDF原理介绍 [免费观看] 00:17:49分钟   |
第40节特征提取:TF-IDF代码实现计算 [免费观看] 00:26:37分钟   |
第41节聚类算法:KMEANS原理介绍00:20:55分钟   |
第42节聚类算法:KMEANS代码实现计算00:20:03分钟   |
第43节其它Spark ML算法简单介绍00:03:48分钟   |
第44节Spark连接Mongodb代码实现00:13:08分钟   |
第45节Mesos总体架构介绍00:08:25分钟   |
第46节Mesos安装部署00:12:04分钟   |
第47节Spark on Mesos安装部署00:11:12分钟   |
第48节系统整体架构再次介绍+技术串联介绍(将学习的技术全部整合到项目中)00:03:57分钟   |
第49节项目代码:父类工程,管理各个jar的版本00:03:47分钟   |
第50节项目代码:avro序列化jar,用于客户端和机器学学习实现序列化和反序列化00:04:46分钟   |
第51节项目代码:kafka发送数据jar,给app调用并实现切词并发送数据到kafka00:06:23分钟   |
第52节项目代码:工具类jar,实现操作hdfs、切词以及操作mongodb00:03:28分钟   |
第53节项目代码:操作类jar,调用工具类具体进行切词以及数据清洗并且存储到Hdfs00:05:34分钟   |
第54节项目代码:机器学习集合jar,主要用来存放record00:02:56分钟   |
第55节项目代码:机器学习算法jar,主要进行tf-idf以及kmeans计算,主要实现企业上下游、供求上下游模型计算00:07:11分钟   |
第56节项目代码:流式计算jar,主要是接受客户端发送到kafka的数据加载模型进行计算00:04:35分钟   |
第57节项目代码:测试模拟jar,主要模拟实现用户加载avro序列化jar写数据到kafka00:01:51分钟   |
第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍00:08:17分钟   |
第59节Spark代码提交到Mesos运行(Spark-submit)00:07:13分钟   |
第60节项目整体流程跑通,结果展示00:06:54分钟   |
第61节Spark调优介绍00:08:01分钟   |
第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结00:04:12分钟   |
第63节实际工作及面试注意问题00:03:45分钟   |

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