課程介紹
課程來自于 馬士兵-大數(shù)據(jù)全棧工程師（視頻+課件）
馬士兵教育創(chuàng)立于2016年，致力于JAVA、架構師、Python、人工智能、AIOT、網(wǎng)絡安全、算法與數(shù)據(jù)結構等IT技術培訓，提倡“復雜問題簡單說”！
文件目錄
001.hadoop-大數(shù)據(jù)啟蒙-初識HDFS.mp4
大數(shù)據(jù)一課課件.zip
002.hadoop-HDFS理論基礎讀寫流程.mp4
003.hadoop-HDFS集群搭建-偽分布式模式 1.mp4
003.hadoop-HDFS集群搭建-偽分布式模式 2.mp4
004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 2.mp4
004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 1.mp4
005.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式驗證.mp4
006.hadoop-HDFS權限、企業(yè)級搭建、idea+maven開發(fā)HDFS 1.mp4
006.hadoop-HDFS權限、企業(yè)級搭建、idea+maven開發(fā)HDFS 2.mp4
007.hadoop-MapReduce原理精講、輕松入門.mp4
008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 1.mp4
008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 2.mp4
009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea開發(fā)MR的wC程序 2.mp4
009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea開發(fā)MR的wC程序 1.mp4
010.hadoop-MapReduce作業(yè)提交方式、源碼-客戶端提交源碼 1.mp4
010.hadoop-MapReduce作業(yè)提交方式、源碼-客戶端提交源碼 2.mp4
011.hadoop-MapReduce源碼-MapTask-input源碼精講.mp4
012.adoop-MapReduce源碼-MapTask-output和ReduceTask精講 2.mp4
012.adoop-MapReduce源碼-MapTask-output和ReduceTask精講 1.mp4
013.hadoop-MapReduce開發(fā)-分組取TopN-AP精煉 1.mp4
013.hadoop-MapReduce開發(fā)-分組取TopN-AP精煉 2.mp4
014.hadoop-MapReduce開發(fā)推薦系統(tǒng)大數(shù)據(jù)思維模式.mp4
015 Hive的架構介紹及遠程數(shù)據(jù)庫模式安裝 1.mp4
015 Hive的架構介紹及遠程數(shù)據(jù)庫模式安裝 2.mp4
016 Hive的遠程元數(shù)據(jù)服務模式安裝及Hive SOL 1.mp4
016 Hive的遠程元數(shù)據(jù)服務模式安裝及Hive SOL 2.mp4
017.Hive erde，HiveServer2，Hive函數(shù) 1.mp4
017.Hive erde，HiveServer2，Hive函數(shù) 2.mp4
018.Hive參數(shù)設置、運行方式、動態(tài)分區(qū)、分桶 1.mp4
018.Hive參數(shù)設置、運行方式、動態(tài)分區(qū)、分桶 2.mp4
019.Hive視圖、索引、權限管理 2.mp4
019.Hive視圖、索引、權限管理 1.mp4
020.Hivet化、文件類型、HiveServer2高可用 1.mp4
020.Hivet化、文件類型、HiveServer2高可用 2.mp4
021.HBase架構介紹、數(shù)據(jù)模型 2.mp4
021.HBase架構介紹、數(shù)據(jù)模型 1.mp4
022.HBase偽分布式及完全分布式安裝、HBase基本命令 1.mp4
022.HBase偽分布式及完全分布式安裝、HBase基本命令 2.mp4
023.HBase Java API、Protocol Buffer簡單介紹 2.mp4
023.HBase Java API、Protocol Buffer簡單介紹 1.mp4
024.HBase與MapReduce整合、Hbase表設計 1.mp4
024.HBase與MapReduce整合、Hbase表設計 2.mp4
025.Hbase優(yōu)化及LSM樹 1.mp4
025.Hbase優(yōu)化及LSM樹 2.mp4
026.Hadoop項目-需求介紹及數(shù)據(jù)源產(chǎn)生流程需求介紹及數(shù)據(jù)流圖 1.mp4
026.Hadoop項目-需求介紹及數(shù)據(jù)源產(chǎn)生流程需求介紹及數(shù)據(jù)流圖 2.mp4
027.Hadoop項目-java端和js端數(shù)據(jù)產(chǎn)生代碼講解及flume簡單介紹 1.mp4
027.Hadoop項目-java端和js端數(shù)據(jù)產(chǎn)生代碼講解及flume簡單介紹 2.mp4
028.Hadoop項目-Flume講解及數(shù)據(jù)清洗模塊準備工作 1.mp4
028.Hadoop項目-Flume講解及數(shù)據(jù)清洗模塊準備工作 2.mp4
029.Hadoop項目-數(shù)據(jù)清洗代碼分析、hive與hbase整合、指標分析思路 1.mp4
029.Hadoop項目-數(shù)據(jù)清洗代碼分析、hive與hbase整合、指標分析思路 2.mp4
030.Hadoop項目-手敲用戶新增指標模塊代碼 1.mp4
030.Hadoop項目-手敲用戶新增指標模塊代碼 2.mp4
031.Hadoop項目-MR輸出數(shù)據(jù)到mysql的輸出格式化類、sqo0p的簡單介紹 2.mp4
031.Hadoop項目-MR輸出數(shù)據(jù)到mysql的輸出格式化類、sqo0p的簡單介紹 1.mp4
032.Hadoop項目-Hive SQL分析用戶瀏覽深度代碼講解及腳本編寫 1.mp4
032.Hadoop項目-Hive SQL分析用戶瀏覽深度代碼講解及腳本編寫 2.mp4
033.redis介紹及NIO原理介紹 1.mp4
033.redis介紹及NIO原理介紹 2.mp4
034.redis的string類型&；bitmap 2.mp4
034.redis的string類型&；bitmap 1.mp4
035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 1.mp4
035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 2.mp4
036.redis消息訂閱、pipeline、事務、modules、布隆過濾器、緩存LRU 2.mp4
036.redis消息訂閱、pipeline、事務、modules、布隆過濾器、緩存LRU 1.mp4
037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 1.mp4
037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 2.mp4
038.redis的集群：主從復制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01.mp4
039.redis的集群：主從復制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02.mp4
040.redis開發(fā)：spring.data.redis、連接、序列化、high-low api.mp4
041.zookeeper介紹、安裝、shellcli使用，基本概念驗證.mp4
042.zookeeper原理知識，paxos、zab、角色功能、API開發(fā)基礎.mp4
043.zookeeper案例：分布式配置注冊發(fā)現(xiàn)、分布式鎖、ractive模式編程.mp4
044.scala語言、函數(shù)式編程、數(shù)據(jù)集處理、iterator設計模式實現(xiàn).mp4
045.scala語言、流程控制、高級函數(shù).mp4
046.scala語言、集合容器、iterator設計模式源碼分析.mp4
047.scala語言、match，case class、implicitt、spark wordcount.mp4
048.spark-core、復習hadoop生態(tài)、梳理術語、hadoopRDD源碼分析.mp4
049.spark-core、wordcount案例源碼分析、圖解.mp4
050.spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源碼分析.mp4
051.spark-core、聚合計算API、combineByKey、分區(qū)調優(yōu).mp4
052.spark-core、二次排序、分組取TOpN、算子綜合應用.mp4
053.spark-core、集群框架圖解、角色功能介紹、官網(wǎng)學習、搭建.mp4
054.spark-core、history服務、standaloneHA、資源調度參數(shù).mp4
055.spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、資源調度參數(shù)、優(yōu)化jars.mp4
056.spark-core-源碼、RpcEnv、standaloneMaster啟動分析.mp4
057.spark-core-源碼、Worker啟動、sparksubmit提交、Driver啟動.mp4
058.spark-core-源碼、Application注冊、Executor資源申請.mp4
059.spark-core-源碼、sparkContext、DAGScheduler、stage劃分.mp4
060.spark-core-源碼、Taskscheduler、Executor運行Task、SparkEnv.mp4
061.spark-core-源碼、MemoryManager、BlockManager.mp4
062.spark-core-源碼、Dependency、SortShuffleManager.mp4
063.spark-core-源碼、SortShuffleWriter、內存緩沖區(qū)buffer.mp4
064.spark-core-源碼、SortShuffleWriter、內存緩沖區(qū)buffer.mp4
065.spark-core-源碼、UnsafeShufleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外.mp4
066.spark-core-源碼、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整調度.mp4
067.spark-core-源碼、RDD持久化、檢查點、廣播變量、累加器.mp4
068.spark-core-源碼、RDD持久化、檢查點、廣播變量、累加器.mp4
069.spark-sql、大數(shù)據(jù)中的SQL組成原理.mp4
070.spark-sql、datafram到dataset開發(fā).mp4
071.spark-sql、整合hive的metastore搭建企業(yè)級數(shù)合1.mp4
072.spark-sql、整合hive的metastore搭建企業(yè)級數(shù)倉2.mp4
073.spark-sql、復雜sql、函數(shù)、自定義函數(shù)、開窗over函數(shù)、OLAP.mp4
074.spark-sql-源碼、sql解析、dataset到rdd的執(zhí)行計劃.mp4
075.spark-sql-源碼、antlr4的sql解析、AST語法樹的邏輯到物理轉換.mp4
076.spark-sql-源碼、邏輯計劃、優(yōu)化器、物理計劃、轉換RDD.mp4
077.spark-streaming、流式計算之微批計算原理及standalone.mp4
078.spark-streaming、api、ha、檢查點、窗口等機制.mp4
079.spark-streaming、整合MQ-kafka開發(fā).mp4
080.spark-streaming、源碼分析、流式微批任務的調度原理.mp4
081.spark-streaming.mp4
082.機器學習介紹、原理及應用場景.mp4
083.線性回歸算法的原理及參數(shù)優(yōu)化方案.mp4
084.基于Spark MLlib訓練回歸算法模型.mp4
085.邏輯回歸算法的原理及算法公式推導.mp4
086.KNN識別手寫數(shù)字與KMeans聚類算法原理.mp4
087.KNN手寫數(shù)字識別及KMeans算法原理.mp4
088.手寫KMeans聚類算法及實現(xiàn)精準微博營銷案例.mp4
089.分析KMeans精準營銷案例代碼及KMeans在推薦系統(tǒng)的應用.mp4
090.邏輯回歸算法原理及公式推導.mp4
091.邏輯回歸算法原理及公式推導.mp4
092.邏輯回歸算法及實現(xiàn)百度路況預測功能.mp4
093.百度地圖實時路況及路況預測.mp4
094.決策樹算法的原理.mp4
095.隨機森林算法與算法總結.mp4
096.推薦系統(tǒng)的來龍去脈與推薦架構.mp4
097.推薦系統(tǒng)架構設計及構建推薦系統(tǒng)訓練集.mp4
098.推薦系統(tǒng)代碼實現(xiàn)及測試.mp4
099.實現(xiàn)推薦系統(tǒng)在線推薦微服務.mp4
100.基于節(jié)目的推薦系統(tǒng)，架構剖析，數(shù)據(jù)遷移.mp4
101.提取節(jié)目的關鍵詞，構建節(jié)目畫像.mp4
102.基于TextRank算法+TF-IDF算法提取關鍵詞.mp4
103.構建節(jié)目畫像與用戶畫像.mp4
104.構建用戶畫像及性能調優(yōu).mp4
105.基于節(jié)目畫像計算節(jié)目的相似度.mp4
106.Spark調優(yōu)總結及word2vec算法原理.mp4
107.基于物品畫像計算相似度.mp4
108.實現(xiàn)基于模型的召回策略.mp4
109.構建特征中心及模型召回實現(xiàn).mp4
111.訓練排序模型及搭建推薦系統(tǒng)微服務.mp4
112.推薦系統(tǒng)項目一大總結.mp4
113.Flink初始及搭建集群環(huán)境.mp4
114.Flink基于Yarn多種啟動方式.mp4
115.Flink運行架構及并行度設置.mp4
116.Flink各種算子精講1.mp4
117.Flink各種算子精講2.mp4
118.Flink各種算子精講3 2.mp4
118.Flink各種算子精講3 1.mp4
119.基本函數(shù)類及富函數(shù)的使用.mp4
120.Elasticsearch核心概念.mp4
121.ES環(huán)境安裝、健康值檢查以及CRUD.mp4
122.ES環(huán)境安裝、健康值檢查以及CRUD.mp4
123.Flink Checkpoint及SavePoint精講.mp4
124.Flink Window窗口剖析1.mp4
125.上機實戰(zhàn)演練：ES查詢語法.mp4
126.Flink Window剖析2.mp4
127.Mapping和聚合查詢.mp4
128.Flink時間語義+Watermark.mp4
129.Flink Window剖析3.mp4
130.ES查詢之底層原理揭秘.mp4
第131節(jié) ES查詢之Scripting查詢.mp4
第132節(jié) Flink Table API 編程.mp4
第133節(jié) ES查詢之分詞器詳解.mp4
第134節(jié) Flink SQL編程.mp4
第135節(jié) Flink 復雜事件處理CEP.mp4
第136節(jié) ES查詢之前綴搜索、通配符搜索、正則搜索、模糊查詢串講.mp4
第137節(jié) CEP編程和Flink優(yōu)化.mp4
第138節(jié) 交通實時監(jiān)控項目1.mp4
第139節(jié) ES Java API.mp4
第140節(jié) 交通實時監(jiān)控項目2.mp4
第141節(jié) ES.mp4
142.本節(jié)無內容
第143節(jié) 交通實時監(jiān)控項目3.mp4
第144節(jié) 交通實時監(jiān)控項目4.mp4
第145節(jié) ELK Stack-ES集群.mp4
第146節(jié) ELK Stack-ES集群.mp4
第147節(jié) 交通實時監(jiān)控項目5.mp4
第148節(jié) ELK-Beats&Logstash介紹.mp4
第149節(jié) ELK-Lostash架構實戰(zhàn).mp4
第150節(jié) 交通實時監(jiān)控項目6.mp4
第151節(jié) ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana講解.mp4
第152節(jié) 交通實時監(jiān)控項目7.mp4
第153節(jié) ELK-使用Packetbeat監(jiān)控es集群.mp4
第154節(jié) ES進階-relevance score原理及排序算法優(yōu)化.mp4
第155節(jié) ES進階-Nested、Join及Term vector詳解.mp4
第156節(jié) ES進階-Highlight及Suggest搜索推薦詳解.mp4
第157節(jié) ES進階-深入探秘基于地理位置搜索.mp4
第158節(jié) ES進階-案例分析：基于地理位置搜索的疫情地圖.mp4
第159節(jié) ES進階-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析.mp4
第160節(jié) ES進階-深入聚合搜索-完結.mp4
第161節(jié) ES進階-運維篇之集群管理.mp4
第162節(jié) ES進階-運維篇之集群管理2以及hdfs安裝.mp4
第163節(jié) ES進階-基于snapshot hdfs restore數(shù)據(jù)備份還原.mp4
第164節(jié) ES進階-索引管理-1.mp4
第165節(jié) ES進階-索引管理-2.mp4
第166節(jié) ES進階-集群安全.mp4
第167節(jié) 項目實戰(zhàn)-搜索引擎框架原理.mp4
第168節(jié) 項目實戰(zhàn)-搜索推薦項目案例.mp4
第169節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫之數(shù)據(jù)庫范式與ER實體關系模型建模.mp4
第170節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫之維度建模與數(shù)據(jù)倉庫分析模型.mp4
第171節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫之數(shù)據(jù)倉庫分層設計與命名規(guī)范.mp4
第172節(jié) 音樂數(shù)倉平臺之項目架構及數(shù)倉分層、主題設計.mp4
第173節(jié) 數(shù)倉之歌曲影響力指數(shù)分析.mp4
第174節(jié) 數(shù)倉之歌手影響力指數(shù)分析.mp4
第175節(jié) 數(shù)倉之Sqoop全量增量數(shù)據(jù)導入.mp4
第176節(jié) 數(shù)倉之Azkaban任務流調度使用及原理.mp4
第177節(jié) 數(shù)倉之Superset BI可視化工具使用及原理.mp4
第178節(jié) 數(shù)倉之機器詳情ODS.EDS.DM分層設計.mp4
第179節(jié) 數(shù)倉之機器詳情自動化調度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第180節(jié) 數(shù)倉之用戶畫像表模型設計.mp4
第181節(jié) 數(shù)倉之用戶畫像自動化調度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第182節(jié) 數(shù)倉之高德api獲取機器上報位置.mp4
第183節(jié) 數(shù)倉之商戶、地區(qū)營收統(tǒng)計分析.mp4
第184節(jié) 數(shù)倉之營收分析自動化調度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第185節(jié) 數(shù)倉之實時用戶、機器日志采集接口實現(xiàn).mp4
第186節(jié) 數(shù)倉之Flume實時日志采集實現(xiàn).mp4
第187節(jié) 數(shù)倉之實時用戶地區(qū)日活分析.mp4
第188節(jié) Cloudera Manager CDH 平臺 01.mp4
第189節(jié) Cloudera Manager CDH 平臺 02.mp4
第190節(jié) Cloudera Manager CDH 平臺 03.mp4
第191節(jié) Apache Kylin分析性數(shù)據(jù)倉庫 01.mp4
第192節(jié) Apache Kylin分析性數(shù)據(jù)倉庫 02.mp4
第193節(jié) Apache Kylin分析性數(shù)據(jù)倉庫 03.mp4
第194節(jié) ClickHouse 使用場景、特性與分布式搭建.mp4
第195節(jié) ClickHouse 數(shù)據(jù)類型詳解.mp4
第196節(jié) ClickHouse 數(shù)據(jù)庫引擎分類及操作.mp4
第197節(jié) ClickHouse 表引擎分類及MergeTree引擎詳解.mp4
第198節(jié) ClickHouse 視圖與SQL語法操作.mp4
第199節(jié) Kudu分布式存儲引擎架構原理及搭建.mp4
第200節(jié) Kudu API操作及與其他框架整合.mp4
第202節(jié) Spark操作Kudu & Flink操作Kudu.mp4
第203節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-特性、架構原理與集群搭建.mp4
第204節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-Processors介紹及頁面操作.mp4
第205節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-實時同步日志、MySQL數(shù)據(jù)到Hive.mp4
第206節(jié) NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng)-實時監(jiān)控日志數(shù)據(jù)寫入Kafka及消費Kafka.mp4
第207節(jié) NiFi 案例分析.mp4
第208節(jié) NiFi 案例分析2.mp4
第209節(jié) 數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)質量管理.mp4
第210節(jié) 數(shù)據(jù)治理-元數(shù)據(jù)管理.mp4
第211節(jié) 數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)安全管理.mp4
第212節(jié) ETL工具Kettle-安裝及基本操作.mp4
第213節(jié) ETL工具Kettle-轉換核心.作業(yè)對象.mp4
第214節(jié) ETL工具Kettle-案例分析.mp4
第215節(jié) ETL工具Kettle-案例分析02.mp4
第216節(jié) ETL工具Kettle-案例分析03.mp4
第218節(jié) 數(shù)據(jù)同步工具Canal&Maxwell.mp4
第219節(jié) Phoenix-搭建及基本操作.mp4
第220節(jié) Phoenix-二級索引及JDBC連接.mp4
第221節(jié) 實時數(shù)倉項目-實時數(shù)倉架構演變及建設思路.mp4
第222節(jié) 實時數(shù)倉項目-各大公司實時數(shù)倉實踐分享及項目介紹.mp4
第223節(jié) 實時數(shù)倉項目-實時數(shù)倉項目業(yè)務數(shù)據(jù)及日志數(shù)據(jù)處理.mp4
第224節(jié) 實時數(shù)倉項目-實時數(shù)倉業(yè)務庫數(shù)據(jù)Flink編程處理.mp4
第225節(jié) 實時數(shù)倉項目-實時數(shù)倉維度數(shù)據(jù)Flink編程處理.mp4
第226節(jié) 實時數(shù)倉項目-實時數(shù)倉實時統(tǒng)計歌曲和歌手熱度.mp4
第227節(jié) 實時數(shù)倉項目-Flink代碼DM層處理及可視化展示.mp4
第228節(jié) 實時數(shù)倉項目-guava包沖突解決及用戶上報位置實時統(tǒng)計.mp4
第229節(jié) 實時數(shù)倉項目-用戶實時登錄信息可視化及營收信息業(yè)務分析.mp4
第230節(jié) 時數(shù)倉項目-營收業(yè)務Flink代碼實現(xiàn)及可視化展示.mp4
第231節(jié) 實時數(shù)倉項目-實時數(shù)倉項目總結.mp4
第232節(jié) Hudi表類型與查詢類型.mp4
第233節(jié) Hudi與Spark、Hive、Flink集成.mp4
第234節(jié) Apache Druid實時分析型數(shù)據(jù)庫.mp4
第235節(jié) 項目輪播-數(shù)據(jù)倉庫之數(shù)據(jù)庫范式與ER實體關系模型建模.mp4
第236節(jié) 項目輪播-數(shù)據(jù)倉庫之維度建模與數(shù)據(jù)倉庫分析模型.mp4
第237節(jié) 項目輪播-數(shù)據(jù)倉庫之數(shù)據(jù)倉庫分層設計與命名規(guī)范.mp4
第238節(jié) 項目輪播-音樂數(shù)倉平臺之項目架構及數(shù)倉分層、主題設計.mp4
第239節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之歌曲影響力指數(shù)分析.mp4
第240節(jié) 項目輪播-數(shù)倉業(yè)務之歌手影響力指數(shù)分析.mp4
第241節(jié) 項目輪播-Azkaban任務流調度使用及原理.mp4
第242節(jié) 項目輪播-Superset BI可視化工具使用及原理.mp4
第243節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之機器詳情ODS.EDS.DM分層設計.mp4
第244節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之機器詳情自動化調度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第245節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之用戶畫像表模型設計.mp4
第246節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之用戶畫像自動化調度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第247節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之高德api獲取機器上報位置.mp4
第248節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之商戶、地區(qū)營收統(tǒng)計分析.mp4
第249節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之營收分析自動化調度及數(shù)據(jù)可視化.mp4
第250節(jié) 項目輪播-數(shù)倉平臺業(yè)務之實時用戶、機器日志采集接口實現(xiàn).mp4
