大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战-龙果学院

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┣━lg011-大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战-龙果学院
┣━第46节Mesos安装部署.mp4
┣━第25节连接hdfs查询存储-java.mp4
┣━第30节Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task.mp4
┣━第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4
┣━第60节项目整体流程跑通,结果展示.mp4
┣━第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.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41节聚类算法:KMEANS原理介绍.mp4
┣━第33节RDD常用函数介绍.mp4
┣━第32节纯手写第一个Spark应用程序:WordCount.mp4
┣━第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp4
┣━第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
┣━第42节聚类算法:KMEANS代码实现计算.mp4
┣━第54节项目代码:机器学习集合jar,主要用来存放record.mp4
┣━第39节特征抽取:TF-IDF原理介绍.mp4
┣━第61节Spark调优介绍.mp4
┣━第43节其它Spark ML算法简单介绍.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58节-61节:课件资料.rar
┣━第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4
┣━第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo,默认操作).mp4
┣━第40节特征提取:TF-IDF代码实现计算.mp4
┣━第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
┣━第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4
┣━第45节Mesos总体架构介绍.mp4
┣━第11节-26节:课件资料.rar
┣━第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.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33节-38节:课件资料.rar
┣━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23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4
┣━第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
┣━第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
┣━2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料
┣━39、特征抽取:TF-IDF原理介绍.doc
┣━37、avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.doc
┣━46、Mesos安装部署.doc
┣━24、hdfs单机安装部署.doc
┣━29、Spark以及生态圈介绍.doc
┣━mesos-1.3.0.tar.gz
┣━66、后台服务代码架构:项目实际应用中redis缓存与数据库一致性问题解决.doc
┣━11、Scala基础知识讲解-知识回顾.doc
┣━项目代码
┣━ml-store-api.zip
┣━ml-kafka-test.zip
┣━ml-kmeans-streaming.zip
┣━ml-avro-kafka.zip
┣━ml-sdk.zip
┣━ml-common.zip
┣━ml-extract.zip
┣━sdk-super.zip
┣━ml-kmeans.zip
┣━ml-extract-facade.zip
┣━ml-parent.zip
┣━41、聚类算法:KMEANS原理介绍.doc
┣━27、IKAnalyzer中文分词工具介绍.doc
┣━avro-tools-1.7.7.jar
┣━26、机器学习基本线性代数介绍.doc
┣━43、其它SparkML算法简单介绍.doc
┣━44、Spark连接Mongodb代码实现.doc
┣━69、后台服务工具git:git安装及本地仓库对应gitlab仓库.doc
┣━67、后台服务代码架构:项目实际应用中分布式锁介绍.doc
┣━12、nosql数据库mongodb安装.doc
┣━45、Mesos总体架构介绍.doc
┣━58、Mesos部署提交参数介绍.doc
┣━21、kafka-背景及架构介绍.doc
┣━18、zookeeper基本介绍-1.doc
┣━71、后台服务工具tomcat:安装以及使用,同服务器多tomcat端口配置.doc
┣━22、kafka集群安装以及测试.doc
┣━61、Spark调优介绍.doc
┣━35、Spark Streaming介绍.doc
┣━30、Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task.doc
┣━38、Spark ML(机器学习)介绍(监督学习、半监督学习、无监督学习).doc
┣━70、后台服务工具git:git介绍以及各种命令操作演示.doc
┣━IKAnalyzer2012_u6.zip
┣━17、zookeeper集群安装.doc
┣━47、Spark on Mesos安装部署.doc
┣━63、后台服务工具redis:详解redis操作命令.doc
┣━31、Spark编程模型RDD设计以及运行原理.doc
┣━68、后台服务工具gitlab:版本管理工具gitlab安装以及配置介绍.doc
┣━48、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).doc
┣━2、scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.txt
┣━user.avsc
┣━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21节kafka-背景及架构介绍.mp4
┣━第45节-48节:课件资料.rar
┣━第16节spring data for mongodb-分页查询.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22节kafka集群安装以及测试.mp4
┣━第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
┣━第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
┣━第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4
┣━第27节-32节:课件资料.rar
┣━第4节scala基础知识讲解-1.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6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4
┣━第49节项目代码:父类工程,管理各个jar的版本.mp4
┣━第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4
┣━第39节-44节:课件资料.rar
┣━第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4
┣━第12节nosql数据库mongodb安装.mp4
┣━第17节zookeeper集群安装.mp4
┣━第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
┣━第35节Spark Streaming介绍.mp4
┣━第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4
┣━第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
┣━第19节zookeeper工作原理-选举流程(basic paxos算法)-2.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47节Spark on Mesos安装部署.mp4
┣━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20节zookeeper工作原理-选举流程(fast paxos算法)-3.mp4
┣━第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4
┣━第3节Centos环境准备(java环境、hosts配置、防火墙关闭).mp4
┣━第24节hdfs单机安装部署.mp4
┣━第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4
┣━第59节Spark代码提交到Mesos运行(Spark-submit).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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