马SB,Python大数据全栈工程师
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| ├──001.hadoop-大数据启蒙-初识HDFS.mp4735.29M
| ├──002.hadoop-HDFS理论基础读写流程.mp4496.44M
| ├──003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 1.mp4582.86M
| ├──003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 2.mp472.98M
| ├──004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 1.mp4520.39M
| ├──004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 2.mp476.57M
| ├──005.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证.mp4633.21M
| ├──006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 1.mp4429.64M
| ├──006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 2.mp457.74M
| ├──007.hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门.mp4440.64M
| ├──008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 1.mp41.39M
| ├──008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 2.mp4526.02M
| ├──009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 1.mp4622.00M
| ├──009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 2.mp414.91M
| ├──010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 1.mp4540.59M
| ├──010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 2.mp42.57M
| ├──011.hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲.mp4456.47M
| ├──012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 1.mp4497.86M
| ├──012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 2.mp4127.18M
| ├──013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 1.mp4457.28M
| ├──013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 2.mp498.73M
| ├──014.hadoop-MapReduce开发推荐系统大数据思维模式.mp4559.04M
| ├──015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 1.mp4363.82M
| ├──015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 2.mp455.66M
| ├──016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 1.mp4379.30M
| ├──016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 2.mp499.15M
| ├──017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 1.mp4542.36M
| ├──017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 2.mp465.35M
| ├──018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 1.mp4529.11M
| ├──018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 2.mp476.33M
| ├──019.Hive视图、索引、权限管理 1.mp4482.62M
| ├──019.Hive视图、索引、权限管理 2.mp465.94M
| ├──020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 1.mp4577.82M
| ├──020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 2.mp4170.15M
| ├──021.HBase架构介绍、数据模型 1.mp4476.20M
| ├──021.HBase架构介绍、数据模型 2.mp4164.15M
| ├──022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 1.mp4563.11M
| ├──022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 2.mp486.61M
| ├──023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 1.mp4438.91M
| ├──023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 2.mp4106.81M
| ├──024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 1.mp4371.64M
| ├──024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 2.mp463.46M
| ├──025.Hbase优化及LSM树 1.mp4408.07M
| ├──025.Hbase优化及LSM树 2.mp483.49M
| ├──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.mp4344.35M
| ├──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.mp479.69M
| ├──027.Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍 1.mp4469.08M
| ├──027.Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍 2.mp4124.74M
| ├──028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 1.mp4595.23M
| ├──028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 2.mp459.58M
| ├──029.Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路 1.mp4454.80M
| ├──029.Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路 2.mp462.41M
| ├──030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 1.mp4468.53M
| ├──030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 2.mp458.83M
| ├──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.mp4450.97M
| ├──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.mp4102.01M
| ├──032.Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写 1.mp4559.86M
| ├──032.Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写 2.mp457.34M
| ├──033.redis介绍及NIO原理介绍 1.mp4900.39M
| ├──033.redis介绍及NIO原理介绍 2.mp4196.31M
| ├──034.redis的string类型&；bitmap 1.mp4403.39M
| ├──034.redis的string类型&；bitmap 2.mp471.04M
| ├──035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist2.mp463.45M
| ├──035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 1.mp4400.62M
| ├──036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU1.mp4513.19M
| ├──036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU2.mp452.18M
| ├──037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 1.mp4526.65M
| ├──037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 2.mp495.82M
| ├──038.redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01.mp41.06G
| ├──039.redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02.mp41.22G
| ├──040.redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、high-low api.mp41.07G
| ├──041.zookeeper介绍、安装、shellcli使用，基本概念验证.mp41.03G
| ├──042.zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、API开发基础.mp41.25G
| ├──043.zookeeper案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程.mp4984.49M
| ├──044.scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现.mp4835.85M
| ├──045.scala语言、流程控制、高级函数.mp4723.66M
| ├──046.scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析.mp4880.23M
| ├──047.scala语言、match，case class、implicitt、spark wordcount.mp4970.15M
| ├──048.spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析.mp4943.90M
| ├──049.spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp4951.10M
| ├──050.spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析.mp4944.02M
| ├──051.spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优.mp4946.72M
| ├──052.spark-core、二次排序、分组取TOpN、算子综合应用.mp41002.57M
| ├──053.spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建.mp4943.29M
| ├──054.spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数.mp4923.94M
| ├──055.spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars.mp4644.20M
| ├──056.spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析.mp4976.63M
| ├──057.spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动.mp4980.84M
| ├──058.spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请.mp4954.64M
| ├──059.spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分.mp4984.35M
| ├──060.spark-core-源码、Taskscheduler、Executor运行Task、SparkEnv.mp41.02G
| ├──061.spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager.mp4998.40M
| ├──062.spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager.mp41.00G
| ├──063.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer.mp4997.70M
| ├──064.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer.mp41.17G
| ├──065.spark-core-源码、UnsafeShufleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外.mp4949.02M
| ├──066.spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度.mp41.14G
| ├──067.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.mp41.05G
| ├──068.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器.mp41.19G
| ├──069.spark-sql、大数据中的SQL组成原理.mp4947.72M
| ├──070.spark-sql、datafram到dataset开发.mp41.10G
| ├──071.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数合1.mp4954.92M
| ├──072.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2.mp4977.84M
| ├──073.spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP.mp4901.77M
| ├──074.spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划.mp41.04G
| ├──075.spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换.mp4781.11M
| ├──076.spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD.mp4925.24M
| ├──077.spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone.mp4965.93M
| ├──078.spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制.mp4958.30M
| ├──079.spark-streaming、整合MQ-kafka开发.mp41.20G
| ├──080.spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理.mp41.01G
| ├──081.spark-streaming.mp41.14G
| ├──082.机器学习介绍、原理及应用场景.mp41.09G
| ├──083.线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4899.40M
| ├──084.基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp41.01G
| ├──085.逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4981.29M
| ├──086.KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4379.55M
| ├──087.KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4974.41M
| ├──088.手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp41.06G
| ├──089.分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用.mp4866.50M
| ├──090.逻辑回归算法原理及公式推导.mp4203.67M
| ├──091.逻辑回归算法原理及公式推导.mp41018.88M
| ├──092.逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4851.72M
| ├──093.百度地图实时路况及路况预测.mp41.06G
| ├──094.决策树算法的原理.mp4991.86M
| ├──095.随机森林算法与算法总结.mp4837.77M
| ├──096.推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4769.22M
| ├──097.推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4878.75M
| ├──098.推荐系统代码实现及测试.mp4961.28M
| ├──099.实现推荐系统在线推荐微服务.mp41.41G
| ├──100.基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp41.00G
| ├──101.提取节目的关键词，构建节目画像.mp4970.60M
| ├──102.基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4883.16M
| ├──103.构建节目画像与用户画像.mp4865.83M
| ├──104.构建用户画像及性能调优.mp41.01G
| ├──105.基于节目画像计算节目的相似度.mp4765.63M
| ├──106.Spark调优总结及word2vec算法原理.mp4790.97M
| ├──107.基于物品画像计算相似度.mp4877.40M
| ├──108.实现基于模型的召回策略.mp4909.06M
| ├──109.构建特征中心及模型召回实现.mp4810.93M
| ├──111.训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4255.67M
| ├──112.推荐系统项目一大总结.mp4224.65M
| ├──113.Flink初始及搭建集群环境.mp4338.53M
| ├──114.Flink基于Yarn多种启动方式.mp4350.83M
| ├──115.Flink运行架构及并行度设置.mp4332.50M
| ├──116.Flink各种算子精讲1.mp4309.13M
| ├──117.Flink各种算子精讲2.mp4297.04M
| ├──118.Flink各种算子精讲31.mp4755.78M
| ├──118.Flink各种算子精讲32.mp4371.05M
| ├──119.基本函数类及富函数的使用.mp41005.99M
| ├──120.Elasticsearch核心概念.mp41.04G
| ├──121.ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4377.50M
| ├──122.ES环境安装、健康值检查以及CRUD.mp4402.00M
| ├──123.Flink Checkpoint及SavePoint精讲.mp4853.40M
| ├──124.Flink Window窗口剖析1.mp41.00G
| ├──125.上机实战演练：ES查询语法.mp41.20G
| ├──126.Flink Window剖析2.mp4287.72M
| ├──127.Mapping和聚合查询.mp41.34G
| ├──128.Flink时间语义+Watermark.mp4856.61M
| ├──129.Flink Window剖析3.mp4295.48M
| └──130.ES查询之底层原理揭秘.mp4361.59M
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