[VIP视频]【A091】大数据-基于Spark的机器学习 智能客户系统实战项目 百度云 网盘
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java视频教程详情描述：
A091《大数据-基于Spark的机器学习》智能客户系统实战项目 机器学习 大数据实战项目视频教程
课程目录：
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.mp47 j; f/ Z/ C9 |
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$ z& Q: Q# \& D, K' i
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.mp42 N7 r( ~7 M% ?+ m
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.mp46 u# D1 t4 i' N) ^4 Q, v6 t+ L, l
第11节-26节：课件资料.rar. z4 h; o' }+ y* l0 G
第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4?" m9 C2 b" E! }0 i, ~% G! z
第12节nosql数据库mongodb安装.mp48 S( Y7 I& W& \+ a
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( ^3 @: K( `& p- x7 j1 J* e" q8 k9 y1 C
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.mp40 Z2 \3 i, ]; F) S
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.mp4R, G8 `' \0 N4 X& P+ _$ k
第27节-32节：课件资料.rar
第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4$ U+ J. ?, Z+ w; C1 K' n- \8 K+ s6 J4 M
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.mp47 \+ o0 @0 e+ H
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* i/ c& wI! d' v2 {( f3 vI
第33节-38节：课件资料.rar9 U# G& Y' N6 A& w6 i" W! V3 q
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! H" V, r# k. `4 a# X
第39节-44节：课件资料.rar
第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4: Ec* F7 Q) _: P& p7 w
第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4. c6 l! `8 _# @5 y
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& y) k4 ]" ]{1 t0 n! ~
第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp48 L! x+ X6 A; Y?2 u
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( @( _, \1 s. Z+ I) a( p; Q
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.mp43 ~% v' ^2 M* k" R
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& r# U5 g, p5 n( c2 H: v# }# n
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; `! E8 g/ U% M; E
第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4# g) `( L6 J! w" jb& F
第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp44 m7 U8 b+ [+ H
第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4( {+ h0 O+ j+ U- }% O.
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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