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    2018年最新Spark机器学习课程:智能客户系统项目实战视频教程

    [↓↓↓资源简介↓↓↓]

    第1节项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中.mp4
    第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4
    第3节Centos环境准备(java环境、hosts配置、防火墙关闭).mp4
    第4节scala基础知识讲解-1.mp4
    第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
    第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4
    第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
    第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4
    第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
    第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4
    第11节-26节:课件资料.rar
    第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4
    第12节nosql数据库MongoDB安装.mp4
    第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
    第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo,默认操作).mp4
    第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
    第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4
    第17节ZooKeeper集群安装.mp4
    第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
    第19节zookeeper工作原理-选举流程(basic paxos算法)-2.mp4
    第20节zookeeper工作原理-选举流程(fast paxos算法)-3.mp4
    第21节Kafka-背景及架构介绍.mp4
    第22节kafka集群安装以及测试.mp4
    第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4
    第24节HDFS单机安装部署.mp4
    第25节连接hdfs查询存储-java.mp4
    第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4
    第27节-32节:课件资料.rar
    第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4
    第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4
    第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
    第30节Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task.mp4
    第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
    第32节纯手写第一个Spark应用程序:WordCount.mp4
    第33节-38节:课件资料.rar
    第33节RDD常用函数介绍.mp4
    第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4
    第35节Spark Streaming介绍.mp4
    第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
    第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4
    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).mp4
    第39节-44节:课件资料.rar
    第39节特征抽取:TF-IDF原理介绍.mp4
    第40节特征提取:TF-IDF代码实现计算.mp4
    第41节聚类算法:KMEANS原理介绍.mp4
    第42节聚类算法:KMEANS代码实现计算.mp4
    第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4
    第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp4
    第45节-48节:课件资料.rar
    第45节Mesos总体架构介绍.mp4
    第46节Mesos安装部署.mp4
    第47节Spark on Mesos安装部署.mp4
    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).mp4
    第49节项目代码:父类工程,管理各个jar的版本.mp4
    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.mp4
    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kafka.mp4
    第52节项目代码:工具类jar,实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4
    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Hdfs.mp4
    第54节项目代码:机器学习集合jar,主要用来存放record.mp4
    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.mp4
    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.mp4
    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kafka.mp4
    第58节-61节:课件资料.rar
    第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4
    第59节Spark代码提交到Mesos运行(Spark-submit).mp4
    第60节项目整体流程跑通,结果展示.mp4
    第61节Spark调优介绍.mp4
    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.mp4
    第63节实际工作及面试注意问题.mp4

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