Python大数据全栈工程师1期250集【完结】

admin · 发表于 2022-9-3 12:59:47

Python大数据全栈工程师1期250集【完结】
├┈001.hadoop-大数据启蒙-初识HDFS-.mp4
├┈002.hadoop-HDFS理论基础读写流程-.mp4
├┈003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 1-.mp4
├┈003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 2-.mp4
├┈004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 1-.mp4
├┈004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 2-.mp4
├┈005.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证-.mp4
├┈006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 1-.mp4
├┈006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 2-.mp4
├┈007.hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门-.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开发MR的wC程序 1-.mp4
├┈009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 2-.mp4
├┈010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 1-.mp4
├┈010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 2-.mp4
├┈011.hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲-.mp4
├┈012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 1-.mp4
├┈012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 2-.mp4
├┈013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 1-.mp4
├┈013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 2-.mp4
├┈014.hadoop-MapReduce开发推荐系统大数据思维模式-.mp4
├┈015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 1-.mp4
├┈015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 2-.mp4
├┈016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 1-.mp4
├┈016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 2-.mp4
├┈017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 1-.mp4
├┈017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 2-.mp4
├┈018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 1-.mp4
├┈018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 2-.mp4
├┈019.Hive视图、索引、权限管理 1-.mp4
├┈019.Hive视图、索引、权限管理 2-.mp4
├┈020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 1-.mp4
├┈020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 2-.mp4
├┈021.HBase架构介绍、数据模型 1-.mp4
├┈021.HBase架构介绍、数据模型 2-.mp4
├┈022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 1-.mp4
├┈022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 2-.mp4
├┈023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 1-.mp4
├┈023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 2-.mp4
├┈024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 1-.mp4
├┈024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 2-.mp4
├┈025.Hbase优化及LSM树 1-.mp4
├┈025.Hbase优化及LSM树 2-.mp4
├┈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
├┈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
├┈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
├┈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
├┈028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 1-.mp4
├┈028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 2-.mp4
├┈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
├┈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
├┈030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 1-.mp4
├┈030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 2-.mp4
├┈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
├┈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
├┈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
├┈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
├┈033.redis介绍及NIO原理介绍 1-.mp4
├┈033.redis介绍及NIO原理介绍 2-.mp4
├┈034.redis的string类型&amp；bitmap 1-.mp4
├┈034.redis的string类型&amp；bitmap 2-.mp4
├┈035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist  2-.mp4
├┈035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 1-.mp4
├┈036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU  1-.mp4
├┈036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU  2-.mp4
├┈037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&amp；AOF混合使用 1-.mp4
├┈037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&amp；AOF混合使用 2-.mp4
├┈038.redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01-.mp4
├┈039.redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02-.mp4
├┈040.redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、high-low api-.mp4
├┈041.zookeeper介绍、安装、shellcli使用，基本概念验证-.mp4
├┈042.zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、API开发基础-.mp4
├┈043.zookeeper案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程-.mp4
├┈044.scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现-.mp4
├┈045.scala语言、流程控制、高级函数-.mp4
├┈046.scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析-.mp4
├┈047.scala语言、match，case class、implicitt、spark wordcount-.mp4
├┈048.spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析-.mp4
├┈049.spark-core、wordcount案例源码分析、图解-.mp4
├┈050.spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析-.mp4
├┈051.spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优-.mp4
├┈052.spark-core、二次排序、分组取TOpN、算子综合应用-.mp4
├┈053.spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建-.mp4
├┈054.spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数-.mp4
├┈055.spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars-.mp4
├┈056.spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析-.mp4
├┈057.spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动-.mp4
├┈058.spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请-.mp4
├┈059.spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分-.mp4
├┈060.spark-core-源码、Taskscheduler、Executor运行Task、SparkEnv-.mp4
├┈061.spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager-.mp4
├┈062.spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager-.mp4
├┈063.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer-.mp4
├┈064.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer-.mp4
├┈065.spark-core-源码、UnsafeShufleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外-.mp4
├┈066.spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度-.mp4
├┈067.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器-.mp4
├┈068.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器-.mp4
├┈069.spark-sql、大数据中的SQL组成原理-.mp4
├┈070.spark-sql、datafram到dataset开发-.mp4
├┈071.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数合1-.mp4
├┈072.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2-.mp4
├┈073.spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP-.mp4
├┈074.spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划-.mp4
├┈075.spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换-.mp4
├┈076.spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD-.mp4
├┈077.spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone-.mp4
├┈078.spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制-.mp4
├┈079.spark-streaming、整合MQ-kafka开发-.mp4
├┈080.spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理-.mp4
├┈081.spark-streaming-.mp4
├┈082.机器学习介绍、原理及应用场景-.mp4
├┈083.线性回归算法的原理及参数优化方案-.mp4
├┈084.基于Spark MLlib训练回归算法模型-.mp4
├┈085.逻辑回归算法的原理及算法公式推导-.mp4
├┈086.KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理-.mp4
├┈087.KNN手写数字识别及KMeans算法原理-.mp4
├┈088.手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例-.mp4
├┈089.分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用-.mp4
├┈090.逻辑回归算法原理及公式推导-.mp4
├┈091.逻辑回归算法原理及公式推导-.mp4
├┈092.逻辑回归算法及实现百度路况预测功能-.mp4
├┈093.百度地图实时路况及路况预测-.mp4
├┈094.决策树算法的原理-.mp4
├┈095.随机森林算法与算法总结-.mp4
├┈096.推荐系统的来龙去脉与推荐架构-.mp4
├┈097.推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集-.mp4
├┈098.推荐系统代码实现及测试-.mp4
├┈099.实现推荐系统在线推荐微服务-.mp4
├┈100.基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移-.mp4
├┈101.提取节目的关键词，构建节目画像-.mp4
├┈102.基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词-.mp4
├┈103.构建节目画像与用户画像-.mp4
├┈104.构建用户画像及性能调优-.mp4
├┈105.基于节目画像计算节目的相似度-.mp4
├┈106.Spark调优总结及word2vec算法原理-.mp4
├┈107.基于物品画像计算相似度-.mp4
├┈109.构建特征中心及模型召回实现-.mp4
├┈111.训练排序模型及搭建推荐系统微服务-.mp4
├┈112.推荐系统项目一大总结-.mp4
├┈113.Flink初始及搭建集群环境-.mp4
├┈114.Flink基于Yarn多种启动方式-.mp4
├┈115.Flink运行架构及并行度设置-.mp4
├┈116.Flink各种算子精讲1-.mp4
├┈117.Flink各种算子精讲2-.mp4
├┈118.Flink各种算子精讲3  1-.mp4
├┈118.Flink各种算子精讲3  2-.mp4
└┈datawarehouse-master.zip

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海上孤灯 · 发表于 2022-9-3 23:11:46

找到好贴不容易

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