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[大數據項目]-基於Spark的機器學習-智能客戶系統項目實戰（完結）-（Hadoop2.8+Spark2.11+Kafka0.10.0)-201707 : 2.93GB
├──2017年客戶智能系統-基於Spark的機器學習資料 : 307.44MB
│├──11、Scala基礎知識講解-知識回顧.doc : 210.50KB
│├──12、nosql數據庫mongodb安裝.doc : 208.00KB
│├──17、zookeeper集羣安裝.doc : 243.00KB
│├──18、zookeeper基本介紹-1.doc : 410.00KB
│├──21、kafka-背景及架構介紹.doc : 249.00KB
│├──22、kafka集羣安裝以及測試.doc : 233.50KB
│├──24、hdfs單機安裝部署.doc : 225.50KB
│├──26、機器學習基本線性代數介紹.doc : 369.50KB
│├──27、IKAnalyzer中文分詞工具介紹.doc : 208.00KB
│├──29、Spark以及生態圈介紹.doc : 367.50KB
│├──2、scala和IDE的安裝以及使用以及maven插件的安裝.txt : 176.00B
│├──30、Spark運行架構介紹及原理之job，stage，task.doc : 639.50KB
│├──31、Spark編程模型RDD設計以及運行原理.doc : 368.00KB
│├──35、Spark Streaming介紹.doc : 805.00KB
│├──37、avro結合maven使用,實現序列化和反序列化.doc : 303.50KB
│├──38、Spark ML（機器學習）介紹（監督學習、半監督學習、無監督學習）.doc : 1.28MB
│├──39、特徵抽取：TF-IDF原理介紹.doc : 229.50KB
│├──41、聚類算法：KMEANS原理介紹.doc : 633.00KB
│├──43、其它SparkML算法簡單介紹.doc : 572.50KB
│├──44、Spark連接Mongodb代碼實現.doc : 305.00KB
│├──45、Mesos總體架構介紹.doc : 547.50KB
│├──46、Mesos安裝部署.doc : 750.50KB
│├──47、Spark on Mesos安裝部署.doc : 2.42MB
│├──48、系統整體架構再次介紹+技術串聯介紹（將學習的技術全部整合到項目中）.doc : 204.00KB
│├──58、Mesos部署提交參數介紹.doc : 214.00KB
│├──61、Spark調優介紹.doc : 224.50KB
│├──63、後臺服務工具redis：詳解redis操作命令.doc : 312.50KB
│├──66、後臺服務代碼架構：項目實際應用中redis緩存與數據庫一致性問題解決.doc : 558.50KB
│├──67、後臺服務代碼架構：項目實際應用中分佈式鎖介紹.doc : 215.50KB
│├──68、後臺服務工具gitlab：版本管理工具gitlab安裝以及配置介紹.doc : 476.50KB
│├──69、後臺服務工具git：git安裝及本地倉庫對應gitlab倉庫.doc : 228.00KB
│├──70、後臺服務工具git：git介紹以及各種命令操作演示.doc : 316.00KB
│├──71、後臺服務工具tomcat：安裝以及使用，同服務器多tomcat端口配置.doc : 214.00KB
│├──avro-tools-1.7.7.jar : 11.95MB
│├──IKAnalyzer2012_u6.zip : 2.80MB
│├──mesos-1.3.0.tar.gz : 40.29MB
│├──user.avsc : 370.00B
│└──項目代碼 : 238.11MB
│ ├──ml-avro-kafka.zip : 38.92MB
│ ├──ml-common.zip : 178.40KB
│ ├──ml-extract-facade.zip : 2.61MB
│ ├──ml-extract.zip : 102.47MB
│ ├──ml-kafka-test.zip : 8.68KB
│ ├──ml-kmeans-streaming.zip : 87.16MB
│ ├──ml-kmeans.zip : 6.72MB
│ ├──ml-parent.zip : 2.03KB
│ ├──ml-sdk.zip : 1.55KB
│ ├──ml-store-api.zip : 42.49KB
│ └──sdk-super.zip : 2.88KB
├──第01節項目介紹以及在本課程中能學到什麼東西、如何應用到實際項目中.mp4 : 25.54MB
├──第02節scala和IDE的安裝以及使用以及maven插件的安裝.mp4 : 17.22MB
├──第03節Centos環境準備（java環境、hosts配置、防火牆關閉）.mp4 : 15.56MB
├──第04節scala基礎知識講解-1.mp4 : 18.37MB
├──第05節scala基礎知識講解-函數和閉包-2.mp4 : 55.07MB
├──第06節scala基礎知識講解-數組和集合-3.1.mp4 : 91.86MB
├──第07節scala基礎知識講解-數組和集合-3.2.mp4 : 27.44MB
├──第08節scala基礎知識講解-類和對象-4.mp4 : 49.32MB
├──第09節scala基礎知識講解-特徵和模式匹配-5.mp4 : 26.27MB
├──第10節scala基礎知識講解-正則表達式和異常處理-6.mp4 : 25.51MB
├──第11節scala基礎知識講解-知識回顧.mp4 : 25.38MB
├──第12節nosql數據庫mongodb安裝.mp4 : 17.33MB
├──第13節spring data for mongodb-簡單連接mongodb.mp4 : 16.63MB
├──第14節spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不實現repo，默認操作).mp4 : 89.39MB
├──第15節spring data for mongodb-實現repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4 : 94.41MB
├──第16節spring data for mongodb-分頁查詢.mp4 : 34.29MB
├──第17節zookeeper集羣安裝.mp4 : 41.36MB
├──第18節zookeeper基本介紹-1.mp4 : 35.73MB
├──第19節zookeeper工作原理-選舉流程（basic paxos算法）-2.mp4 : 42.17MB
├──第20節zookeeper工作原理-選舉流程（fast paxos算法）-3.mp4 : 50.51MB
├──第21節kafka-背景及架構介紹.mp4 : 18.92MB
├──第22節kafka集羣安裝以及測試.mp4 : 78.11MB
├──第23節kafka數據發送與接收實現-java.mp4 : 62.57MB
├──第24節hdfs單機安裝部署.mp4 : 80.32MB
├──第25節連接hdfs查詢存儲-java.mp4 : 85.33MB
├──第26節機器學習基本線性代數介紹.mp4 : 13.74MB
├──第27節IKAnalyzer中文分詞工具介紹.mp4 : 37.36MB
├──第28節IKAnalyzer中文分詞工具結合java應用.mp4 : 37.26MB
├──第29節Spark以及生態圈介紹.mp4 : 31.47MB
├──第30節Spark運行架構介紹及原理之job，stage，task.mp4 : 48.87MB
├──第31節Spark編程模型RDD設計以及運行原理.mp4 : 26.54MB
├──第32節純手寫第一個Spark應用程序：WordCount.mp4 : 57.45MB
├──第33節RDD常用函數介紹.mp4 : 81.66MB
├──第34節Spark Sql介紹、DataFrame創建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互轉化.mp4 : 62.35MB
├──第35節Spark Streaming介紹.mp4 : 69.35MB
├──第36節Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4 : 88.65MB
├──第37節avro結合maven使用,實現序列化和反序列化.mp4 : 66.60MB
├──第38節Spark ML（機器學習）介紹（監督學習、半監督學習、無監督學習）.mp4 : 70.43MB
├──第39節特徵抽取：TF-IDF原理介紹.mp4 : 48.41MB
├──第40節特徵提取：TF-IDF代碼實現計算.mp4 : 71.32MB
├──第41節聚類算法：KMEANS原理介紹.mp4 : 48.11MB
├──第42節聚類算法：KMEANS代碼實現計算.mp4 : 56.18MB
├──第43節其它Spark ML算法簡單介紹.mp4 : 35.29MB
├──第44節Spark連接Mongodb代碼實現.mp4 : 61.94MB
├──第45節Mesos總體架構介紹.mp4 : 40.70MB
├──第46節Mesos安裝部署.mp4 : 59.87MB
├──第47節Spark on Mesos安裝部署.mp4 : 76.43MB
├──第48節系統整體架構再次介紹+技術串聯介紹（將學習的技術全部整合到項目中）.mp4 : 10.81MB
├──第49節項目代碼：父類工程，管理各個jar的版本.mp4 : 13.20MB
├──第50節項目代碼：avro序列化jar，用於客戶端和機器學學習實現序列化和反序列化.mp4 : 59.28MB
├──第51節項目代碼：kafka發送數據jar，給app調用並實現切詞併發送數據到kafka.mp4 : 28.42MB
├──第52節項目代碼：工具類jar，實現操作hdfs、切詞以及操作mongodb.mp4 : 12.89MB
├──第53節項目代碼：操作類jar，調用工具類具體進行切詞以及數據清洗並且存儲到Hdfs.mp4 : 19.78MB
├──第54節項目代碼：機器學習集合jar，主要用來存放record.mp4 : 12.91MB
├──第55節項目代碼：機器學習算法jar，主要進行tf-idf以及kmeans計算，主要實現企業上下游、供求上下游模型計算.mp4 : 31.23MB
├──第56節項目代碼：流式計算jar，主要是接受客戶端發送到kafka的數據加載模型進行計算.mp4 : 24.23MB
├──第57節項目代碼：測試模擬jar，主要模擬實現用戶加載avro序列化jar寫數據到kafka.mp4 : 5.51MB
├──第58節Spark on Mesos部署提交參數介紹.mp4 : 36.50MB
├──第59節Spark代碼提交到Mesos運行（Spark-submit）.mp4 : 38.67MB
├──第60節項目整體流程跑通，結果展示.mp4 : 16.27MB
├──第61節Spark調優介紹.mp4 : 41.93MB
├──第62節基於Spark的機器學習項目-智能客戶系統實戰課程總結.mp4 : 13.32MB
└──第63節實際工作及面試注意問題.mp4 : 14.47MB