大数据+人工智能自学系列教程(大数据架构+数据挖掘)

原创 戏曲帮  2021-01-08 09:01  阅读 36 次

教程目录如下:

01-01_linux操作系统
02-02_linux基本命令
03-03_linux软件安装
04-04_shell编程
05-04_shell编程
01-01-hdfs分布式文件系统
02-01-hdfs分布式文件系统
03-01-hdfs分布式文件系统
04-02-mapreduce分布式计算
05-03-YARN-资源管理和任务调度
06-04-MAPREDUCE 案例
01-01_hive介绍及架构设计
02-02_hive搭建
03-03_hiveSQL
04-04_hive分区
05-05_hive分区2
06-06_serde,beeline,jdbc
07-07_hive函数_总结
08-08_hive作业讲解
09-09_hive参数_动态分区
10-10_hive_分桶
11-11_hive_view_index
12-12_hive_运行方式_授权
13-13_hive优化总结
01-01_hbase简介及数据模型
02-02_hbase架构设计
03-03_hbase伪分布式搭建
04-04_hbase完全分布式搭建
05-05_hbase_java_api
06-06_hbase_java_api2
07-07_hbase案例
08-08_hbase微博案例
09-09_hbaseprotobuf讲解
10-10_hbase_protobuf使用
11-11_hbase优化
12-12_hbase_mr_wc
01-01redis介绍及数据存储架构
02-02redis编译安装及字符串类型操作
03-03redis类型list的操作
04-04类型hash_set_sortedset操作
05-05redis的持久化
06-06redis集群架构介绍
07-07redis伪分布及哨兵
08-08redis集群模式
01-01elasticsearch-基于lucene原理
02-02elasticsearch集群搭建
03-03elasticsearch的REST风格操作
04-04elasticsearch案例之搜索引擎实现
01-Zookeeper
02-CDH
03-Hue
04-Impala
05-Oozie
01-流式框架Storm
02-流式框架Storm
03-流式框架Storm
01-01_Scala 初始
02-02_Scala 类和对象01
03-03_Scala 类和对象02
04-04_scala 函数
05-05_函数
06-06_String+集合+Trait
07-07_Match+case class+Actor
01-SparkStreaming
02-Kafka
03-Spark总结
01-01-复习
02-02_Spark初始+读取json格式实操.
03-03_通过反射的方式将普通RDD转换成DF
04-04_通过动态创建Schema方式加载DF
05-05_Spark on Hive配置
06-06_补充-Spark on Hive配置+实操
07-07_Spark UDF&UDAF&开窗函数
01-Spark技术
02-Spark技术
03-Spark技术
01-01_贝叶斯公式+拉普拉斯估计
02-02_垃圾邮件分类
03-03_KNN算法
04-04_KNN手动实现
05-05_Python KNN代码实现
06-06_复习
07-07_KNN 数字识别案例
08-08_决策树
09-09_决策树
10-10_随机森林
01-回归算法第1章
02-回归算法第2章
03-回归算法第3章
01-Python第1章
02-Python第2章
03-Python第3章
01-01_项目需求分析
02-02_项目数据源分析
03-03_项目数据流图
04-04_js-sdkv
05-05_java-sdk
06-06_nginx配置
07-07_flume1
08-08_flume2
09-09_etl准备
10-10_etl清洗
11-11_项目模块分析
12-12_新用户指标map
13-13_新用户指标reduce
14-14_新用户指标runner
15-15_编写outputforma
16-16_activeuser1
17-17_activeuser2
18-18_项目调优
19-19_sqoop
20-20_hive-hbase整合
21-21_用户浏览深度模块分析
22-22_项目总结及架构设计
01-01-Spark 数据处理流程
02-02-模拟数据
03-03-将数据导入Hive
04-04-卡扣监控01
05-05_项目-卡扣流量监控02
06-06_卡扣监控代码
07-07_topN卡扣详细信息
08-08_车辆高速通过的TOPN卡扣
09-09_车辆轨迹
10-10_随机抽取车辆
11-11_随机抽取车辆02
12-12-随机抽取车辆03
13-13_卡扣流量转换率
14-14-实时统计车辆速度
15-15_动态改变广播变量
16-16_资源调优+并行度调优
17-17_代码调优
18-18_数据本地化级别
19-19_数据本地化调优+内存调优
20-20_解决数据倾斜01
21-21_解决数据倾斜02
22-22_统计区域道路车辆topN
23-23_UDAF 统计道路卡扣车辆
24-24-复习
01-01_app推荐
02-02_推荐系统架构
03-03_推荐系统数据准备
04-04-推荐系统准备数据集
05-05_app 推荐数据ETL
06-06_dubbo服务在线推
07-07_推荐系统-准备数据集
08-08_推荐系统 生成训练集+模型训练
01-01_K-means 算法+K-means++算法
02-02_手动代码K-means案例
03-03_matplotlib检测K-means分类效果
04-04_MLlib K-means
05-05_微博案例01
06-06_微博案例代码

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