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最新下线精英云计算架构师实战课程 高薪小班大数据高端实战课程 大数据高级

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发表于 2022-7-2 16:00:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程简介:
+ ]3 l. E4 Q0 {- t$ D       精品小班大数据高端实战课程,专为一线或准一线大数据架构师全新打造而来,课程直接进入高级架构篇章,让同学们领略宏观大数据架构师的技术精华。课程没有基础的预习班,直接从高级课程课程,Hadoop-HDFS的集群技术,Hadoop-MR源码分析与开发案例,Hadoop项目架构与扩张,Storm架构与理论,HIVE与HBase调优,Redis与Spark实战,SparkSQL,SparkStreaming与Spark解决数据倾斜的方案,还有机器学习高级项目等等,课程还安排有非常专业的面试课程,帮助同学们高薪拿Offer。
) Q1 o# @4 y7 ^- J大小:36GB# e6 \* p2 m; Z" p# ?( g  Z8 \
1 |7 O1 I: @; m0 P/ i
课程目录:$ A: }. \# l: U; }4 {4 p- f& M
├──01-二期开班典礼.mp4  271.82M0 t3 i; |& j; y' U
├──02-hadoop-hdfs 存储、架构模型、角色、持久化-(二).mp4  55.74M6 s1 w: n$ R, n$ @- j
├──02-hadoop-hdfs 存储、架构模型、角色、持久化-(一).mp4  508.64M
# h3 i2 O2 n" e6 v├──03-hadoop-hdfs 读写流程、配置、完全分布式&CLI命令(二).mp4  36.69M) S# D3 d8 _  k' @7 Z9 M
├──03-hadoop-hdfs 读写流程、配置、完全分布式&CLI命令(一).mp4  430.75M
" B& b3 k6 f5 _, y: |2 m' s. }- {├──04-hadoop-hdfs api开发 HA集群搭建01.mp4  506.88M
  G7 W4 g/ q7 K├──04-hadoop-hdfs api开发 HA集群搭建02.mp4  19.99M
$ B3 O' l  I2 F5 y+ v0 U+ H├──05-hadoop-MR YARN架构理论与集群搭建、WordCount(二).mp4  26.16M
2 W/ O( {( U4 c6 f├──05-hadoop-MR YARN架构理论与集群搭建、WordCount(一).mp4.mp4  574.44M  Y% h# Y1 r' q; G
├──06-手写wordcount、hadoop-MR 开发&源码分析:客户端01.mp4  576.89M+ v5 x0 F$ m. D
├──06-手写wordcount、hadoop-MR 开发&源码分析:客户端02.mp4  67.01M2 ~& Z/ c- w1 t; p8 y
├──07-hadoop-MR源码分析:MapTask输入分析、MapTask输出分析01.mp4  692.43M# p6 E8 {) i) t# s1 p0 ~0 @
├──07-hadoop-MR源码分析:MapTask输入分析、MapTask输出分析02.mp4  30.53M
+ x) S. g  X6 x( O% j├──08-MR源码分析:Mapask输出分析、Reduceask输入分析01.mp4  738.46M
) `! z* I$ o, h: O0 m& v├──08-MR源码分析:Mapask输出分析、Reduceask输入分析02.mp4  40.36M
" W3 ]2 D! O+ g( ~: H├──09-MR源码分析Reduceask输出分析及MR天气案例01.mp4.mp4  700.63M
- X6 g& b7 B! B5 y├──09-MR源码分析Reduceask输出分析及MR天气案例02.mp4.mp4  130.88M
7 c6 u1 I; j$ N' k0 o├──10-hadoop-MR开发案例:好友推荐案例及pagerank案例01.mp4  549.16M) f5 Q8 l, |% i; E* T8 A
├──10-hadoop-MR开发案例:好友推荐案例及pagerank案例02.mp4.mp4  57.58M
4 K  M! F+ j2 @4 K  b├──11-hadoop-MR开发案例:tfidf案例及itemcf案例01.mp4  694.16M
" C) Z" i4 j; ?# |  i├──11-hadoop-MR开发案例:tfidf案例及itemcf案例02.mp4.mp4  103.58M
; z: k& x6 ^( _, b* @: N- f/ ?/ }├──12-Hive介绍以及安装01.mp4  473.07M
) R- y  I; x& r" p* h# ]+ Z7 D├──12-Hive介绍以及安装02.mp4.mp4  72.41M
% I5 m6 g% z- P3 _├──14-HBase介绍以及安装01.mp4  470.41M
& n" o3 V$ \1 _7 A5 m7 \├──14-HBase介绍以及安装02.mp4.mp4  39.44M3 @* V% v& L1 h0 @) r0 [
├──15-HBase调优01.mp4  587.59M5 C8 C5 {( a6 R+ e
├──15-HBase调优02.mp4  18.72M
. e# c! ~1 t, P! |2 @# J├──16-Hadoop项目需求分析01.mp4  469.91M4 g* \/ \: Y" X( r4 ^( x
├──16-Hadoop项目需求分析02.mp4.mp4  17.24M
+ _* ?! g: q0 R; `├──17-Hadoop项目准备.mp4  555.52M
+ `  t. k6 Y' z3 H1 Q7 r7 j├──18-Hadoop项目数据采集以及清洗01.mp4  581.20M( e! I8 ^0 e/ k! e4 o
├──18-Hadoop项目数据采集以及清洗02.mp4.mp4  16.92M/ X; X3 Z! I5 H8 ?+ O5 b9 l  `
├──19-Hadoop项目代码实现以及优化01.mp4  604.56M
; q* Q" z. e3 O% R1 B├──19-Hadoop项目代码实现以及优化02.mp4  35.53M
7 p: C7 C& e' j" R( H1 i6 G├──20-Hadoop项目架构扩展以及组件整合01.mp4.mp4  533.14M7 f5 c5 V$ n" E
├──20-Hadoop项目架构扩展以及组件整合02.mp4.mp4  19.85M0 `* J3 y% e, i1 q( @' T
├──21-storm理论-Storm介绍以及代码实战01.mp4  423.73M
& r+ Z* E$ N2 F0 K/ W( a, K0 n├──21-storm理论-Storm介绍以及代码实战02.mp4.mp4  7.47M
6 \" x: X1 t  o( K! k- L7 C# Q* n├──22-storm理论-Storm伪分布式搭建以及任务部署01.mp4  372.39M
/ v* x- N& T" g" I: o5 b- s9 V├──22-storm理论-Storm伪分布式搭建以及任务部署02.mp4  23.23M9 ~( H5 m) B% T, ^( B
├──23-storm理论-Storm架构详解以及DRCP原理01.mp4  512.45M5 d) `% D, a( U
├──23-storm理论-Storm架构详解以及DRCP原理02.mp4.mp4  12.10M0 u3 H2 f" s% D
├──24-redis理论-redis类型.mp4  388.94M
2 q% l/ _6 p3 q8 `: L3 M& ^# h' v& s├──25-redis理论-redis高级01.mp4  452.00M
6 [$ Z- a! j+ C7 ^8 Y- c# k+ ?├──25-redis理论-redis高级02.mp4.mp4  3.74M; d" s  U8 U) [
├──26-Scala语法—Scala语法介绍01.mp4  386.95M  w( f' C9 \  t4 L. M9 V& _% O
├──26-Scala语法—Scala语法介绍02.mp4  27.06M: u2 i6 l+ q+ n6 s7 |/ t) G
├──27-Scala语法—scala语法实战01.mp4  427.50M9 Y  Z$ P( l! {1 N1 v
├──27-Scala语法—scala语法实战02.mp4.mp4  51.26M$ R2 }2 Z$ X5 {, q( q6 b
├──28-Spark理论—介绍01.mp4  416.14M
3 C$ R' i7 W. s/ u6 w2 ^6 ^├──28-Spark理论—介绍02.mp4.mp4  25.23M7 ]& I# U. C" h; k8 G
├──29-Spark介绍、RDD的五大特性01.mp4  364.79M
2 X1 a9 M, r7 O  a0 J├──29-Spark介绍、RDD的五大特性02.mp4.mp4  27.03M/ k  M, U# X9 J6 f5 B% S
├──30-RDD算子的讲解01.mp4  476.95M" _) G* U7 Z9 Z
├──30-RDD算子的讲解02.mp4.mp4  35.84M
& s  [: J" d0 {8 n0 N├──31-RDD控制类算子以及集群搭建01.mp4  398.06M0 R  O1 F5 y' D/ g# A( [. _
├──31-RDD控制类算子以及集群搭建02.mp4.mp4  27.54M
. c. R% x# O) ?/ Z% E) b7 k├──32-SparkPi 计算圆周率的原理 以及高可用集群的搭建.mp4  444.40M; r# j) f1 H5 X' M! v! S
├──33-任务调度流程01.mp4  378.59M6 T) U2 _1 L, t0 K" j% p
├──34-任务调度流程02 01.mp4  439.60M
" d) |: J+ ~2 ^) U3 `' E& ^% e├──34-任务调度流程02 02.mp4  19.78M
  D) _9 d3 o- S6 t6 J2 q% G├──35-任务调度流程03 01.mp4  442.72M
- E7 o1 O- E& ^; A├──35-任务调度流程03 02.mp4.mp4  20.44M# I  C. Z$ T% @1 \0 O$ I5 R1 @( R
├──36-资源调度流程.mp4  556.41M
! o( G4 }) P% n  z├──37-多种提交Application的方式以及 SparkShuffle01.mp4  461.36M
& y; i* @0 Q( X6 i  U4 ?  Z├──37-多种提交Application的方式以及 SparkShuffle02.mp4.mp4  53.09M
! e/ z2 `9 p2 l6 ?  |) _- `% D- p5 N. @├──38-SparkShuffle01.mp4  444.83M1 ]( N' A& ^/ D, T6 I5 ~
├──38-SparkShuffle02.mp4.mp4  88.32M
, x. k  a3 A/ u. I. M. u3 J├──39-案例01.mp4  471.32M
. Z: ?2 c% `% @' O: D├──39-案例02.mp4.mp4  143.73M
5 _. ~" }; ]* X& Y8 w5 T├──40-广播变量、累加器01.mp4  532.74M0 c4 s0 j2 ]* X- f9 C9 o
├──40-广播变量、累加器02.mp4.mp4  104.90M
1 T+ X5 M$ s  K/ J' A& ^  M1 X├──41-重分区算子01.mp4  403.41M+ Z5 j1 Q3 P' B6 a
├──41-重分区算子02.mp4.mp4  103.55M
( z' F; t8 ?- o7 |' {├──42-SparkSQL介绍01.mp4  586.05M8 W( X/ d5 r9 f7 }- j& U" k+ N7 U" A
├──42-SparkSQL介绍02.mp4.mp4  85.96M
% q- e- M: J9 ]* ^├──43-SparkSQL处理parquet json数据01.mp4  540.42M
$ V- e3 L5 v, K8 ]# Y& K  E├──43-SparkSQL处理parquet json数据02.mp4.mp4  58.50M- H" |) I, W$ U" x
├──44-SparkSQL自定义函数 Spark on hive整合步骤01.mp4.mp4  572.45M
7 d( d8 h) D9 j1 ]) H├──44-SparkSQL自定义函数 Spark on hive整合步骤02.mp4.mp4  11.89M! s3 P4 @$ T, \# F( N
├──45-配置thrift server 安全机制 以及小区掉话率的统计案例01.mp4  591.50M
  J, ^# l1 ~- Q! I2 L5 t( C├──45-配置thrift server 安全机制 以及小区掉话率的统计案例02.mp4.mp4  26.99M! N5 |& J$ I' w4 V
├──46-Spark调优(资源,并行度)01.mp4  407.22M/ E# i; e$ f$ {5 Q9 Q
├──46-Spark调优(资源,并行度)02.mp4.mp4  58.00M
! Y. p2 u$ x# h0 j; j├──47-Spark调优(数据本地化调优)01.mp4  422.16M
( b" p9 L2 Q( Q# |; E├──47-Spark调优(数据本地化调优)02.mp4.mp4  35.80M/ H" N# t+ f$ {) ^9 {+ E6 ]  P. C8 L
├──48-Spark解决数据倾斜的方案、SparkStreaming介绍01.mp4  441.50M
( r+ p& p+ ~! o! y% E/ J6 m├──48-Spark解决数据倾斜的方案、SparkStreaming介绍02.mp4.mp4  92.86M1 f9 v4 E$ P: I, g  O( v
├──49-SparkStreaming案例01.mp4  629.64M
/ Z' g+ {4 [% `! @├──49-SparkStreaming案例02.mp4.mp4  62.90M& J) f- b& c' x7 K: x
├──50-SparkStreaming on kafka01.mp4  486.38M2 d6 T2 v! z/ G# w: K
├──50-SparkStreaming on kafka02.mp4  71.57M
! |  S' _5 g1 z5 ~: c0 n# t0 ^├──51-机器学习项目-推荐系统介绍以及架构分析01.mp4  636.78M* M$ L) {! m$ g/ g8 V# _# r( H) h
├──51-机器学习项目-推荐系统介绍以及架构分析02.mp4.mp4  57.61M, [' c. j% t; k1 v
├──52-机器学习项目-推荐系统的特征工程01.mp4  513.47M% f& M; X+ Z& `$ Q& T9 I* i
├──52-机器学习项目-推荐系统的特征工程02.mp4.mp4  47.26M
8 l. Z6 x. x; T$ _* B$ }├──53-机器学习项目-推荐系统代码实现以及部署01.mp4  536.34M
4 i5 G& j( P# m; M; C" W; c7 b├──53-机器学习项目-推荐系统代码实现以及部署02.mp4.mp4  48.47M6 V3 t# J9 D7 ~% g1 b' z
├──54-Elasticsearch理论-Elasticsearch搜索原理01.mp4  528.80M
0 c! I0 {* V% f3 y0 ?├──54-Elasticsearch理论-Elasticsearch搜索原理02.mp4.mp4  53.42M
* D$ @: m1 b6 r: b├──55-Elasticsearch理论-Elasticsearch实战01.mp4  517.98M" _& w* x% y$ f
├──55-Elasticsearch理论-Elasticsearch实战02.mp4.mp4  194.53M+ B' e% _! D+ `
├──56-大数据面试培训(一)01.mp4  533.48M
  L* q- z' d2 t% B& }! |6 t├──56-大数据面试培训(一)02.mp4.mp4  74.60M0 Z/ @# k0 }8 E3 k4 c
├──57-大数据面试培训(二).mp4  506.19M) Z4 p& G4 ?. C. e
├──58-机器学习01.mp4  445.54M
  C, x- ?3 U; C3 O3 @9 V. G8 R├──58-机器学习02.mp4.mp4  42.64M
7 n  v' [1 f! _& y├──59-ElasticSearch01.mp4  473.09M" L; e7 M2 V4 F! W
├──59-ElasticSearch02.mp4.mp4  84.55M7 |, k0 G9 C* B: {1 ~% N. G% Z
├──60-机器学习01.mp4  506.11M! H; T5 f3 k8 w3 I7 {
├──60-机器学习02.mp4.mp4  44.88M
9 O- o- s7 ]9 B├──61-机器学习01.mp4  459.26M- H8 A6 K5 g* Q! ^; a) i7 F
├──61-机器学习02.mp4  21.01M3 o! i+ P* g+ F! g2 @1 n5 j* c
├──62-机器学习01.mp4  443.72M
5 g. u& d3 w! ?9 o: c  N├──62-机器学习02.mp4.mp4  54.93M2 F5 v$ }% f/ Z* ~# V4 h
├──63-机器学习01.mp4  532.18M
3 k1 o. \% n- M+ X. ]# {├──63-机器学习02.mp4.mp4  68.59M
" t$ Z* w6 {# H# l├──64-机器学习01.mp4  402.38M& ]& f9 R8 m0 J  U1 Q$ a
├──64-机器学习02.mp4.mp4  119.37M
" H1 b4 u6 ^3 ^: x# }├──65-机器学习01.mp4  409.72M& G/ p, D- l# f, ^4 g- ^" E
├──65-机器学习02.mp4.mp4  73.90M
' e" M* `0 b" `4 Y8 B) m- k0 p├──66-机器学习01.mp4  413.26M. q" _3 B- M5 A$ c+ c2 N7 P0 }
├──66-机器学习02.mp4.mp4  63.22M  \( P* A1 U8 \, n+ o' v
├──67-机器学习01.mp4  519.56M
. ~$ [  m0 b( N1 y, m├──67-机器学习02.mp4.mp4  79.12M
& M7 V' n" k  K5 [& R- L$ q├──68-zookeeper01.mp4  401.53M
8 [. c$ y# H( @4 _- o! L* X/ s├──68-zookeeper02.mp4.mp4  127.08M
" m/ Z  A8 [- C9 t' t7 A├──69-Elasticsearch01.mp4  371.40M
2 ~/ J& \1 ?& G7 B" j! w├──69-Elasticsearch02.mp4.mp4  24.27M
; D* r7 p% O6 `) Z├──70-机器学习01.mp4.mp4  520.59M, u6 W, I8 r+ A2 l$ i7 d& `

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  C3 z: e1 ]: c% ?0 |
+ y. d" Y3 c$ o0 v3 d/ @$ b0 {) E# T8 H  S
6 h$ i" v/ X9 }" T! q/ a. i. E
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