马士兵-大数据全栈工程师大数据精英一班|2021最新
昨天大数据/云计算
——/马士兵-大数据全栈工程师大数据精英一班/
├──001.hadoop-大数据启蒙-初识HDFS.mp4 735.29M
├──002.hadoop-HDFS理论基础读写流程.mp4 496.44M
├──003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 1.mp4 582.86M
├──003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 2.mp4 72.98M
├──004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 1.mp4 520.39M
├──004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 2.mp4 76.57M
├──005.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证.mp4 633.21M
├──006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 1.mp4 429.64M
├──006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 2.mp4 57.74M
├──007.hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门.mp4 440.64M
├──008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 1.mp4 1.39M
├──008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 2.mp4 526.02M
├──009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 1.mp4 622.00M
├──009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 2.mp4 14.91M
├──010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 1.mp4 540.59M
├──010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 2.mp4 2.57M
├──011.hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲.mp4 456.47M
├──012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 1.mp4 497.86M
├──012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 2.mp4 127.18M
├──013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 1.mp4 457.28M
├──013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 2.mp4 98.73M
├──014.hadoop-MapReduce开发推荐系统大数据思维模式.mp4 559.04M
├──015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 1.mp4 363.82M
├──015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 2.mp4 55.66M
├──016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 1.mp4 379.30M
├──016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 2.mp4 99.15M
├──017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 1.mp4 542.36M
├──017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 2.mp4 65.35M
├──018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 1.mp4 529.11M
├──018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 2.mp4 76.33M
├──019.Hive视图、索引、权限管理 1.mp4 482.62M
├──019.Hive视图、索引、权限管理 2.mp4 65.94M
├──020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 1.mp4 577.82M
├──020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 2.mp4 170.15M
├──021.HBase架构介绍、数据模型 1.mp4 476.20M
├──021.HBase架构介绍、数据模型 2.mp4 164.15M
├──022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 1.mp4 563.11M
├──022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 2.mp4 86.61M
├──023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 1.mp4 438.91M
├──023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 2.mp4 106.81M
├──024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 1.mp4 371.64M
├──024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 2.mp4 63.46M
├──025.Hbase优化及LSM树 1.mp4 408.07M
├──025.Hbase优化及LSM树 2.mp4 83.49M
├──026.Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图 1.mp4 344.35M
├──026.Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图 2.mp4 79.69M
├──027.Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍 1.mp4 469.08M
├──027.Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍 2.mp4 124.74M
├──028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 1.mp4 595.23M
├──028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 2.mp4 59.58M
├──029.Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路 1.mp4 454.80M
├──029.Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路 2.mp4 62.41M
├──030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 1.mp4 468.53M
├──030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 2.mp4 58.83M
├──031.Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqo0p的简单介绍 1.mp4 450.97M
├──031.Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqo0p的简单介绍 2.mp4 102.01M
├──032.Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写 1.mp4 559.86M
├──032.Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写 2.mp4 57.34M
├──033.redis介绍及NIO原理介绍 1.mp4 900.39M
├──033.redis介绍及NIO原理介绍 2.mp4 196.31M
├──034.redis的string类型&；bitmap 1.mp4 403.39M
├──034.redis的string类型&；bitmap 2.mp4 71.04M
├──035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 2.mp4 63.45M
├──035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 1.mp4 400.62M
├──036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU 1.mp4 513.19M
├──036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU 2.mp4 52.18M
├──037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 1.mp4 526.65M
├──037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 2.mp4 95.82M
├──038.redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01.mp4 1.06G
├──039.redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02.mp4 1.22G
├──040.redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、high-low api.mp4 1.07G
├──041.zookeeper介绍、安装、shellcli使用，基本概念验证.mp4 1.03G
├──042.zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、API开发基础.mp4 1.25G
├──043.zookeeper案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程.mp4 984.49M
├──044.scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现.mp4 835.85M
├──045.scala语言、流程控制、高级函数.mp4 723.66M
├──046.scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析.mp4 880.23M
├──047.scala语言、match，case class、implicitt、spark wordcount.mp4 970.15M
├──048.spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析.mp4 943.90M
├──049.spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp4 951.10M
├──050.spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析.mp4 944.02M
├──051.spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优.mp4 946.72M
├──052.spark-core、二次排序、分组取TOpN、算子综合应用.mp4 1002.57M
├──053.spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建.mp4 943.29M
├──054.spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数.mp4 923.94M
├──055.spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars.mp4 644.20M
├──056.spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析.mp4 976.63M
├──057.spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动.mp4 980.84M
├──058.spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请.mp4 954.64M
├──059.spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分.mp4 984.35M
├──060.spark-core-源码、Taskscheduler、Executor运行Task、SparkEnv.mp4 1.02G
├──061.spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager.mp4 998.40M
├──062.spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager.mp4 1.00G
├──063.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer.mp4 997.70M
├──064.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer.mp4 1.17G
├──065.spark-core-源码、UnsafeShufleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外.mp4 949.02M
├──066.spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度.mp4 1.14G
├──067.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.mp4 1.05G
├──068.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.mp4 1.19G
├──069.spark-sql、大数据中的SQL组成原理.mp4 947.72M
├──070.spark-sql、datafram到dataset开发.mp4 1.10G
├──071.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数合1.mp4 954.92M
├──072.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2.mp4 977.84M
├──073.spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP.mp4 901.77M
├──074.spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划.mp4 1.04G
├──075.spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换.mp4 781.11M
├──076.spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD.mp4 925.24M
├──077.spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone.mp4 965.93M
├──078.spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制.mp4 958.30M
├──079.spark-streaming、整合MQ-kafka开发.mp4 1.20G
├──080.spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理.mp4 1.01G
├──081.spark-streaming.mp4 1.14G
├──082.机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.09G
├──083.线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 899.40M
├──084.基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.01G
├──085.逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 981.29M
├──086.KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 379.55M
├──087.KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 974.41M
├──088.手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 1.06G
├──089.分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用.mp4 866.50M
├──090.逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 203.67M
├──091.逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1018.88M
├──092.逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 851.72M
├──093.百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.06G
├──094.决策树算法的原理.mp4 991.86M
├──095.随机森林算法与算法总结.mp4 837.77M
├──096.推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 769.22M
├──097.推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 878.75M
├──098.推荐系统代码实现及测试.mp4 961.28M
├──099.实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.41G
├──100.基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4 1.00G
├──101.提取节目的关键词，构建节目画像.mp4 970.60M
├──102.基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 883.16M
├──103.构建节目画像与用户画像.mp4 865.83M
├──104.构建用户画像及性能调优.mp4 1.01G
├──105.基于节目画像计算节目的相似度.mp4 765.63M
├──106.Spark调优总结及word2vec算法原理.mp4 790.97M
├──107.基于物品画像计算相似度.mp4 877.40M
├──108.实现基于模型的召回策略.mp4 909.06M
├──109.构建特征中心及模型召回实现.mp4 810.93M
├──111.训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 255.67M
├──112.推荐系统项目一大总结.mp4 224.65M
├──113.Flink初始及搭建集群环境.mp4 338.53M
├──114.Flink基于Yarn多种启动方式.mp4 350.83M
├──115.Flink运行架构及并行度设置.mp4 332.50M
├──116.Flink各种算子精讲1.mp4 309.13M
├──117.Flink各种算子精讲2.mp4 297.04M
├──118.Flink各种算子精讲3 1.mp4 755.78M
├──118.Flink各种算子精讲3 2.mp4 371.05M
├──119.基本函数类及富函数的使用.mp4 1005.99M
├──120.Elasticsearch核心概念.mp4 1.04G
├──121.ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4 377.50M
├──122.ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4 402.00M
├──123.Flink Checkpoint及SavePoint精讲.mp4 853.40M
├──124.Flink Window窗口剖析1.mp4 1.00G
├──125.上机实战演练：ES查询语法.mp4 1.20G
├──126.Flink Window剖析2.mp4 287.72M
├──127.Mapping和聚合查询.mp4 1.34G
├──128.Flink时间语义+Watermark.mp4 856.61M
├──129.Flink Window剖析3.mp4 295.48M
└──130.ES查询之底层原理揭秘.mp4 361.59M
