课程介绍：
本套课程大数据全栈工程师(马士兵)，课程官方售价15980元，课程共分为205讲，包含课件及源码资料等，文件大小共计215.36G。
本课程把每个知识点，揉碎了给大家讲的深入浅出， 把复杂的问题，通过小例子给大家一个一个讲明白， 让每个同学都能听的清清楚楚、明明白白，清爽的感觉， 每个算法学完都会对代码和案例详细讲解，进而确保大家能够学以致用。
课程截图：
课程目录：
04、大数据全栈开发源码、课件[1.39G]
1.大数据开发工程师资料[71.86M]
BigDataArchitect-master.zip[71.86M]
2.Flink源码、数据、课件[3.38M]
Flink-Study-master.zip[3.38M]
3.Flink项目资料[17.17M]
trafficmonitor_msb-master.zip[17.17M]
4.推荐系统项目源码、数据、课件[48.79M]
Recommender-master.zip[48.79M]
数据仓[1.26G]
datawarehouse-master.zip[1.26G]
大数据精英一班[213.96G]
01hadoop-大数据启蒙-初识HDFS[674.67M]
5285890790532651673_hadoop-大数据启蒙-初识HDFS.mp4[674.67M]
02hadoop-HDFS理论基础读写流程[452.16M]
5285890790537754652_hadoop-HDFS理论基础读写流程.mp4[452.16M]
03hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式[590.78M]
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]
04hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念[552.76M]
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]
05hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证[585.18M]
5285890793323708664_hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证.mp4[585.18M]
06hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS[420.17M]
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]
07hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门[423.46M]
5285890793326724835_hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门.mp4[423.46M]
08hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理[478.43M]
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]
09hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序[590.72M]
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]
10hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码[543.16M]
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[1.04G]
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[1.25G]
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[777.24M]
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[1.02G]
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[1.04G]
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[783.28M]
5285890806037470697_基于节目画像计算节目的相似度.mp4[783.28M]
106Spark调优总结及word2vec算法原理[835.62M]
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[0.99G]
5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp4[0.99G]
108实现基于模型的召回策略[1.00G]
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[776.20M]
5285890806037412175_构建特征中心及模型召回实现.mp4[776.20M]
11hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲[456.47M]
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[255.67M]
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[224.65M]
5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4[224.65M]
113Flink初始及搭建集群环境[338.53M]
5285890801253233507_Flink初始及搭建集群环境.mp4[338.53M]
114Flink基于Yarn多种启动方式[350.83M]
5285890801340261762_Flink基于Yarn多种启动方式.mp4[350.83M]
115Flink运行架构及并行度设置[332.50M]
5285890801429790571_Flink运行架构及并行度设置.mp4[332.50M]
116Flink各种算子精讲1[309.13M]
5285890801562829061_Flink各种算子精讲1.mp4[309.13M]
117Flink各种算子精讲2[297.04M]
5285890801652402539_Flink各种算子精讲2.mp4[297.04M]
118Flink各种算子精讲3[371.05M]
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[0.98G]
5285890802023332768_基本函数类及富函数的使用.mp4[0.98G]
12hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲[625.03M]
5285890793325224215_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4[127.18M]
5285890793328095666_MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask.mp4[497.86M]
120Elasticsearch核心概念[1.05G]
5285890802100900889_Elasticsearch核心概念.mp4[1.05G]
121ES环境安装、健康值检查以及CRUD[1.08G]
5285890802690938064_ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4[1.08G]
122ES环境安装、健康值检查以及CRUD[1.21G]
5285890802836247592_ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4[1.21G]
123FlinkCheckpoint及SavePoint精讲[853.40M]
5285890802874190391_FlinkCheckpoint及SavePoint精讲.mp4[853.40M]
124FlinkWindow窗口剖析1[1.00G]
5285890802951777417_FlinkWindow窗口剖析1.mp4[1.00G]
125上机实战演练：ES查询语法[1.20G]
5285890803109488070_上机实战演练：ES查询语法.mp4[1.20G]
126FlinkWindow剖析2[287.72M]
5285890803146512399_FlinkWindow剖析2.mp4[287.72M]
127Mapping和聚合查询[1.44G]
5285890803259482296_Mapping和聚合查询.mp4[1.44G]
128Flink时间语义+Watermark[856.61M]
5285890803409603948_Flink时间语义+Watermark.mp4[856.61M]
129FlinkWindow剖析3[295.48M]
5285890803483684841_FlinkWindow剖析3.mp4[295.48M]
13hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼[556.02M]
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]
130ES查询之底层原理揭秘[361.59M]
5285890803521216341_ES查询之底层原理揭秘.mp4[361.59M]
131ES查询之Scripting查询[273.02M]
5285890803671433252_ES查询之Scripting查询.mp4[273.02M]
132FlinkTableAPI编程[203.44M]
5285890803740577444_FlinkTableAPI编程.mp4[203.44M]
133ES查询之分词器详解[338.19M]
5285890803811740207_ES查询之分词器详解.mp4[338.19M]
134FlinkSQL编程[399.87M]
5285890803917080291_FlinkSQL编程.mp4[399.87M]
135Flink复杂事件
处理CEP[325.55M]
5285890803984782432_Flink复杂事件处理CEP.mp4[325.55M]
136ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲[334.94M]
5285890804019143368_ES查询之前缀搜索等.mp4[334.94M]
137CEP编程和Flink优化[300.53M]
5285890804157685023_CEP编程和Flink优化.mp4[300.53M]
138交通实时监控项目1[290.54M]
5285890804226784230_交通实时监控项目1.mp4[290.54M]
139ESJavaAPI[392.21M]
5285890804262500866_ESJavaAPI.mp4[392.21M]
14hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式[559.04M]
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[260.36M]
5285890804402831162_交通实时监控项目2.mp4[260.36M]
141ES[453.72M]
5285890804508499389_ES.mp4[453.72M]
142本节无内容，后续讲解[77.99M]
5285890804609925767_本节无内容，后续讲解.mp4[77.99M]
143交通实时监控项目3[424.90M]
5285890804640924195_交通实时监控项目3.mp4[424.90M]
144交通实时监控项目4[1.09G]
5285890804756943501_交通实时监控项目4.mp4[1.09G]
145ELKStack-ES集群[1.29G]
5285890804789679968_ELKStack-ES集群.mp4[1.29G]
146ELKStack-ES集群[1.51G]
5285890804893799009_ELKStack-ES集群.mp4[1.51G]
147交通实时监控项目5[1.20G]
5285890804960016282_交通实时监控项目5.mp4[1.20G]
148ELK-Beats&Logstash介绍[1.83G]
5285890805020876664_ELK-Beats&Logstash介绍.mp4[1.83G]
149ELK-Lostash架构实战[1.97G]
5285890805133547816_ELK-Lostash架构实战.mp4[1.97G]
15Hive的架构介绍及远程数据库模式安装[419.48M]
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[1.09G]
5285890805247057690_交通实时监控项目6.mp4[1.09G]
151ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana讲解[1.90G]
5285890805391637007_ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana讲解.mp4[1.90G]
152交通实时监控项目7[939.29M]
5285890805493420591_交通实时监控项目7.mp4[939.29M]
153ELK-使用Packetbeat监控es集群[1.10G]
5285890805541254754_ELK-使用Packetbeat监控es集群.mp4[1.10G]
154ES进阶-relevancescore原理及排序算法优化[1.22G]
5285890805644961250_ES进阶-relevancescore原理及排序算法优化.mp4[1.22G]
155ES进阶-Nested、Join及Termvector详解[797.01M]
5285890805835896242_ES进阶-Nested、Join及Termvector详解.mp4[797.01M]
156ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解[1.22G]
5285890806106912591_ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解.mp4[1.22G]
157ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索[1.25G]
5285890806246000088_ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索.mp4[1.25G]
158ES进阶-案例分析：基于地理位置搜索的疫情地图[1.68G]
5285890806392775046_基于地理位置搜索的疫情地图.mp4[1.68G]
159ES进阶-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析[915.37M]
5285890806504238703_深入聚合分析-多metric以及histogram剖析.mp4[915.37M]
16Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSQL[478.45M]
5285890793325100284_Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSQL.mp4[99.15M]
5285890793326873694_Hive的远程元数据服务模式安装及HiveSQL.mp4[379.30M]
160ES进阶-深入聚合搜索-完结[690.24M]
5285890806555405100_ESES进阶-深入聚合搜索-完结.mp4[690.24M]
161ES进阶-运维篇之集群管理[1.13G]
5285890806689409047_ES进阶-运维篇之集群管理.mp4[1.13G]
162ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装[1.96G]
5285890806761756898_ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装.mp4[1.96G]
163ES进阶-基于snapshothdfsrestore数据备份还原[1.08G]
5285890806870819716_基于snapshothdfsrestore数据备份还原.mp4[1.08G]
164ES进阶-索引管理-1[1.18G]
5285890806943101797_ES进阶-索引管理-1.mp4[1.18G]
165ES进阶-索引管理-2[1.23G]
5285890807013896505_ES进阶-索引管理-2.mp4[1.23G]
166ES进阶-集群安全[1.69G]
5285890807119470805_ES进阶-集群安全.mp4[1.69G]
167项目实战-搜索引擎框架原理[1.56G]
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[1.53G]
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[806.08M]
5285890807916783583_数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模.mp4[806.08M]
17HiveSerde、HiveServer2、Hive函数[607.71M]
5285890793326028124_HiveSerde、HiveServer2、Hive函数.mp4[65.35M]
5285890793326491917_HiveSerde、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[811.14M]
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[904.33M]
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[1.42G]
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[1.46G]
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[1.41G]
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[1.21G]
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[1.24G]
5285890808789212925_数仓之Azkaban任务流调度使用及原理.mp4[1.24G]
177数仓之SupersetBI可视化工具使用及原理[1.19G]
5285890808896795788_数仓之SupersetBI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[1.40G]
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[1.59G]
5285890809090933020_数仓之机器详情自动化调度及数据可视化.mp4[1.59G]
18Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶[605.44M]
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[1.46G]
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[1.17G]
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[1.42G]
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[1.45G]
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[1.44G]
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[1.21G]
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[1.41G]
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[648.33M]
5285890809833483416_数仓之实时用户地区日活分析.mp4[648.33M]
188ClouderaManagerCDH平台01[1.17G]
5285890810729514092_ClouderaManagerCDH平台01.mp4[1.17G]
189ClouderaManagerCDH平台02[1.03G]
5285890810857017481_ClouderaManagerCDH平台02.mp4[1.
03G]
19Hive视图、索引、权限管理[548.56M]
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]
190ClouderaManagerCDH平台03[0.99G]
5285890811067758691_ClouderaManagerCDH平台03.mp4[0.99G]
191ApacheKylin分析性数据仓库01[958.43M]
5285890811153357403_ApacheKylin分析性数据仓库01.mp4[958.43M]
192ApacheKylin分析性数据仓库02[904.23M]
5285890811454749195_ApacheKylin分析性数据仓库02.mp4[904.23M]
193ApacheKylin分析性数据仓库03[1.20G]
5285890811541214230_ApacheKylin分析性数据仓库03.mp4[1.20G]
194ClickHouse使用场景、特性与分布式搭建[1.89G]
5285890813671425062_ClickHouse使用场景、特性与分布式搭建.mp4[1.89G]
195ClickHouse数据类型详解[1.81G]
5285890813769056598_ClickHouse数据类型详解.mp4[1.81G]
196ClickHouse数据库引擎分类及操作[1.80G]
5285890814626444682_ClickHouse数据库引擎分类及操作.mp4[1.80G]
197ClickHouse表引擎分类及MergeTree引擎详解[1.78G]
5285890814717652338_ClickHouse表引擎分类及MergeTree引擎详解.mp4[1.78G]
198ClickHouse视图与SQL语法操作[1.86G]
5285890814938511949_ClickHouse视图与SQL语法操作.mp4[1.86G]
199Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建[1.71G]
5285890815028331210_Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建.mp4[1.71G]
20Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用[747.98M]
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]
200KuduAPI操作及与其他框架整合[1.73G]
5285890815256312052_KuduAPI操作及与其他框架整合.mp4[1.73G]
201Kudu与Impala整合[1.69G]
5285890815349771525_Kudu与Impala整合.mp4[1.69G]
202Spark操作Kudu&Flink操作Kudu[1.70G]
5285890815583920336_Spark操作Kudu&Flink操作Kudu.mp4[1.70G]
203NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建[2.00G]
5285890815676857137_特性、架构原理与集群搭建.mp4[2.00G]
204NiFi数据处理分发系统-Processors介绍及页面操作[1.83G]
5285890815997463928_Processors介绍及页面操作.mp4[1.83G]
205NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive[1.69G]
5285890816562286580_实时同步日志、MySQL数据到Hive.mp4[1.69G]
206NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka[1.89G]
5285890816657693387_实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka数据.mp4[1.89G]
21HBase架构介绍、数据模型[640.35M]
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]
22HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令[649.72M]
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]
23HBaseJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍[545.72M]
5285890792270988658_HBaseJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍.mp4[106.81M]
5285890792270989882_HBaseJavaAPI、ProtocolBuffer简单介绍.mp4[438.91M]
24HBase与MapReduce整合、Hbase表设计[435.10M]
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]
25Hbase优化及LSM树[491.56M]
5285890792391364345_Hbase优化及LSM树.mp4[83.49M]
5285890792391365692_Hbase优化及LSM树.mp4[408.07M]
26Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图[424.03M]
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]
27Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍[593.81M]
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]
28Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作[654.82M]
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]
29Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路[517.21M]
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]
30Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码[527.37M]
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]
31Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqoop的简单介绍[552.98M]
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]
32Hadoop项目-HiveSQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写[617.20M]
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]
33redis介绍及NIO原理介绍[1.07G]
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]
34redis的string类型&bitmap[474.43M]
5285890793394704225_redis的string类型&bitmap.mp4[71.05M]
5285890793394705278_redis的string类型&bitmap.mp4[403.39M]
35redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist[464.06M]
5285890793480186621_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4[63.45M]
5285890793480214271_redis的list、set、hash、sorted_set.mp4[400.62M]
36redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU[565.37M]
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]
37redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&AOF混合使用[622.47M]
5285890793680457016_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4[95.82M]
5285890793680477219_redis的持久化RDB、fork、copyonwrite.mp4[526.65M]
38redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01[1.18G]
5285890806037905107_redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS01.mp4[1.18G]
39redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02[1.29G]
5285890806037924828_redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS02.mp4[1.29G]
40redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、highlowapi[1.67G]
5285890806037868597_redis开发：spring.data.redis、连接.mp4[1.67G]
41zookeeper介绍、安装、shellcli使用，基本概念验证[1.76G]
5285890806037967315_zookeeper介绍、安装、shellcli使用.mp4[1.76G]
42zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、API开发基础[1.77G]
5285890806037969879_zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能.mp4[1.77G]
43zookeeper案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程[1.41G]
5285890806037972498_zookeeper：分布式配置注册发现、分布式锁.mp4[1.41G]
44scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现[1.29G]
5285890806037120601_scala语言、函数式编程、数据集处理.mp4[1.29G]
45scala语言、流程控制、高级函数[650.10M]
5285890806037061335_scala语言、流程控制、高级函数.mp4[650.10M]
46scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析[1.09G]
52858908
06037100346_scala语言、集合容器、iterator设计模式.mp4[1.09G]
47scala语言、match、caseclass、implicitt、sparkwordcount[1.07G]
5285890806037122921_scala语言、match、caseclass、implicitt.mp4[1.07G]
48spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析[1.30G]
5285890805984776489_spark-core、复习hadoop生态、梳理术语.mp4[1.30G]
49spark-core、wordcount案例源码分析、图解[1.76G]
5285890805984776534_spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp4[1.76G]
50spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析[1.57G]
5285890806037140588_spark-core、集合操作API、pvuv分析.mp4[1.57G]
51spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优[1.50G]
5285890806037141119_spark-core、聚合计算API、combineByKey.mp4[1.50G]
52spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用[1.58G]
5285890806037103846_spark-core、二次排序、分组取TopN.mp4[1.58G]
53spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建[1.60G]
5285890806037104535_spark-core、集群框架图解、角色功能介绍.mp4[1.60G]
54spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数[1.66G]
5285890806037191822_spark-core、history服务、standaloneHA.mp4[1.66G]
55spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars[1.16G]
5285890806037204655_spark-core、基于yarn的集群搭建、配置.mp4[1.16G]
56spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析[1.65G]
5285890806037145301_源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析.mp4[1.65G]
57spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动[1.78G]
5285890806037145485_源码、Worker启动、sparksubmit提交.mp4[1.78G]
58spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请[1.77G]
5285890806037146148_源码、Application注册、Executor资源申请.mp4[1.77G]
59spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分[1.75G]
5285890806037146686_源码、sparkContext、DAGScheduler、stage.mp4[1.75G]
60spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv[1.73G]
5285890806970004890_源码、TaskScheduler、Executor运行Task.mp4[1.73G]
61spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager[1.75G]
5285890806970099485_源码、MemoryManager、BlockManager.mp4[1.75G]
62spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager[1.87G]
5285890806037147985_源码、Dependency、SortShuffleManager.mp4[1.87G]
63spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer[1.81G]
5285890806037208700_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp4[1.81G]
64spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer[2.13G]
5285890806037208927_源码、SortShuffleWriter内存缓冲区buffer.mp4[2.13G]
65spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外[1.73G]
5285890806037236061_源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten.mp4[1.73G]
66spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度[1.87G]
5285890806034300652_源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler.mp4[1.87G]
67spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器[1.32G]
5285890806037280888_源码、RDD持久化、检查点、广播变量.mp4[1.32G]
68spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器[1.32G]
5285890806034301651_源码、RDD持久化、检查点、广播变量.mp4[1.32G]
69spark-sql、大数据中的SQL组成原理[923.14M]
5285890806037259812_spark-sql、大数据中的SQL组成原理.mp4[923.14M]
70spark-sql、datafram到dataset开发[1.33G]
5285890806034302102_spark-sql、datafram到dataset开发.mp4[1.33G]
71spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1[1.31G]
5285890806034323570_spark-sql、整合hive的metastore搭建.mp4[1.31G]
72spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2[1.10G]
5285890806037282941_spark-sql、整合hive的metastore搭建.mp4[1.10G]
73spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP[864.67M]
5285890806037261770_spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数.mp4[864.67M]
74spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划[1.66G]
5285890806037262440_spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd.mp4[1.66G]
75spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换[999.66M]
5285890805966371592_源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑.mp4[999.66M]
76spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD[1.44G]
5285890806037263841_源码、逻辑计划、优化器、物理计划.mp4[1.44G]
77spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone[1.07G]
5285890806037264426_spark-streaming、流式计算之微批计算原理.mp4[1.07G]
78spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制[1.18G]
5285890805984778831_spark-streaming、api、ha、检查点、窗口.mp4[1.18G]
79spark-streaming、整合MQ-kafka开发[1.41G]
5285890806037265746_spark-streaming、整合MQ-kafka开发.mp4[1.41G]
80spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理[1.54G]
5285890806037287513_spark-streaming、源码分析、流式微批任务.mp4[1.54G]
81spark-streaming[1.58G]
5285890806037294782_spark-streaming.mp4[1.58G]
82机器学习介绍、原理及应用场景[1.03G]
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[850.70M]
5285890806034327809_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4[850.70M]
84基于SparkMLlib训练回归算法模型[1.16G]
5285890806037353700_基于SparkMLlib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[986.60M]
5285890806037296759_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4[986.60M]
86KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理[307.24M]
5285890806037376665_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4[307.24M]
87KNN手写数字识别及KMeans算法原理[998.31M]
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[1.07G]
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[1.02G]
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[534.91M]
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[1.08G]
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[943.20M]
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[1.23G]
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[1.22G]
5285890805996610452_决策树算法的原理.mp4[1.22G]
95随机森林算法与算法总结[808.27M]
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[741.80M]
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[757.03M]
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[1.40G]
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[1.01G]
5285890806037360823_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4[1.01G]
