超级Ai与大数据避坑指南级教程 Azkaban+Flume+HBase+Kafka+Hive+数据仓库+推荐+学习

40多G高容量的大数据修炼指南级课程,课程内容非常详细,在传统大数据课程基础上进行了更深一步的融合,技术课程的学习上可以单独的进行学习,也可以系统化的进行学习。课程内容包括了Scala数据结构和算法,智能数据仓库,业务仓库,电影推荐系统项目实战,机器学习模型和算法,推荐系统算法。Flume初级课程,Flume高级与案例课程,HBase优化与案例实战部分,Hive-HiveDDL-HiveDML-Hive案例与Hive压缩存储,Kafka从入门到案例,最后仍有新增的Azkaban实战讲解和电信级厂商项目实战,同时也附带了课程资料与源码。

 

===============课程目录===============

 

(1)\大数据技术之Azkaban;目录中文件数:16个

├─01_Azkaban_简介.avi

├─02_Azkaban_特点.avi

├─03_Azkaban_架构.avi

├─04_Azkaban_Web_server_配置.avi

├─05_Azkaban_Executor_server_配置.avi

├─06_Azkaban_Web简介.avi

├─07_Azkaban_基础使用.avi

├─08_Azkaban_调度Shell脚本.avi

├─09_Azkaban_通知邮件.avi

├─10_Azkaban_多任务工作流程配置.avi

├─11_Azkaban_Java_任务配置.avi

├─12_Azkaban_HDFS_任务配置.avi

├─13_Azkaban_MR_任务配置.avi

├─14_Azkaban_Hive_任务配置.avi

├─15_Azkaban_传参.avi

├─源码笔记资料.zip

(2)\大数据技术之Flume;目录中文件数:44个

├─01_Flume入门_课程介绍.avi

├─02_Flume入门_概念.avi

├─03_Flume入门_基础架构.avi

├─04_Flume入门_组件介绍.avi

├─05_Flume入门_安装.avi

├─06_Flume案例_官方案例(配置).avi

├─07_Flume案例_官方案例(测试).avi

├─08_Flume案例_监控本地变化文件(需求分析).avi

├─09_Flume案例_监控本地变化文件(案例一配置文件).avi

├─10_Flume案例_监控本地变化文件(案例一测试).avi

├─11_Flume案例_监控本地变化文件(案例二配置文件).avi

├─12_Flume案例_监控本地变化文件(案例二测试).avi

├─13_Flume案例_监控本地文件夹(配置文件).avi

├─14_Flume案例_监控本地文件夹(案例测试).avi

├─15_Flume案例_断点续传文件(配置文件).avi

├─16_Flume案例_断点续传文件(案例测试).avi

├─17_Flume高级_事务性.avi

├─18_Flume高级_传输详细流程.avi

 

目录过长,中间省略

 

├─47_HBase优化_高可用.avi

├─48_HBase优化_预分区.avi

├─49_HBase优化_RowKey设计原则.avi

├─50_HBase优化_RowKey情景设计.avi

├─51_HBase优化_内存&其他.avi

├─52_HBase案例_谷粒微博(需求分析).avi

├─53_HBase案例_谷粒微博(项目架构).avi

├─54_HBase案例_谷粒微博(HBaseUtil类封装).avi

├─55_HBase案例_谷粒微博(定义常量).avi

├─56_HBase案例_谷粒微博(发布微博第一部分).avi

├─57_HBase案例_谷粒微博(发布微博第二部分).avi

├─58_HBase案例_谷粒微博(关注用户第一部分).avi

├─59_HBase案例_谷粒微博(关注用户第二部分分析).avi

├─60_HBase案例_谷粒微博(关注用户第二部分代码实现).avi

├─61_HBase案例_谷粒微博(取关用户).avi

├─62_HBase案例_谷粒微博(获取初始化页面数据).avi

├─63_HBase案例_谷粒微博(获取某个人所有微博).avi

├─64_HBase案例_谷粒微博(测试).avi

├─源码笔记资料.zip

(4)\大数据技术之Hive;目录中文件数:93个

├─01_Hive入门_课程介绍.avi

├─02_Hive入门_概念介绍.avi

├─03_Hive入门_优缺点.avi

├─04_Hive入门_架构.avi

├─05_Hive入门_与数据库的比较.avi

├─06_Hive安装_安装&初试牛刀.avi

├─07_Hive安装_从文件系统加载数据.avi

├─08_Hive安装_安装MySQL.avi

├─09_Hive安装_元数据存储在MySQL.avi

├─10_Hive安装_回顾.avi

├─11_Hive安装_JDBC访问.avi

├─12_Hive安装_常用交互命令.avi

├─13_Hive安装_其他命令.avi

├─14_Hive安装_常见配置信息.avi

├─15_Hive数据类型_基本&集合类型.avi

├─16_Hive数据类型_类型转换.avi

├─17_HiveDDL_数据库的增删改查.avi

├─18_HiveDDL_建表语法.avi

├─19_HiveDDL_内外部表.avi

├─20_HiveDDL_分区表概念&简单使用.avi

├─21_HiveDDL_分区表基本操作.avi

├─22_HiveDDL_分区表注意事项.avi

├─23_HiveDDL_修改表.avi

├─24_HiveDML_使用Load方式加载数据.avi

├─25_HiveDML_使用insert&as select加载数据.avi

├─26_HiveDML_使用Location加载数据.avi

├─27_HiveDML_回顾.avi

├─28_HiveDML_导出数据到文件系统.avi

├─29_HiveDML_导出数据的其他方式.avi

├─30_HiveDML_清空表.avi

├─31_Hive查询_基础查询.avi

├─32_Hive查询_Where&判断式.avi

├─33_Hive查询_Join.avi

├─34_Hive查询_全局排序Order By.avi

├─35_Hive查询_排序.avi

├─36_Hive查询_4种排序总结.avi

├─37_Hive查询_分桶表创建&导入数据.avi

├─38_Hive查询_分桶表抽样查询.avi

├─39_Hive函数_常用函数空值赋值.avi

├─40_Hive函数_常用函数时间类.avi

├─41_Hive函数_常用函数Case&if.avi

├─42_Hive函数_常用函数行转列.avi

├─43_Hive函数_常用函数列转行.avi

├─44_Hive函数_窗口函数需求一.avi

├─45_Hive函数_窗口需求二&三.avi

├─46_Hive函数_窗口函数需求四.avi

├─47_Hive函数_回顾.avi

├─48_Hive函数_窗口函数回顾.avi

├─49_Hive函数_窗口函数二.avi

├─50_Hive函数_排名函数.avi

├─51_Hive案例_课堂练习(一).avi

├─52_Hive案例_课堂练习(二-1).avi

├─53_Hive案例_课堂练习(二-2).avi

├─54_Hive案例_蚂蚁森林(1-1).avi

├─55_Hive案例_蚂蚁森林(1-2).avi

├─56_Hive案例_蚂蚁森林(2)解法一.avi

├─57_Hive案例_蚂蚁森林(2)解法二.avi

├─58_Hive案例_蚂蚁森林(2)解法三.avi

├─59_Hive函数_回顾.avi

├─60_Hive函数_系统函数查看.avi

├─61_Hive函数_自定义函数介绍.avi

├─62_Hive函数_自定义UDF.avi

├─63_Hive函数_自定义UDF(2).avi

├─64_Hive函数_自定义UDTF(分析).avi

├─65_Hive函数_自定义UDTF(初始化方法).avi

├─66_Hive函数_自定义UDTF(核心方法).avi

├─67_Hive函数_自定义UDTF(打包测试).avi

├─68_Hive压缩存储_Snappy压缩方式.avi

├─69_Hive压缩存储_行存储&列存储.avi

├─70_Hive压缩存储_Text&ORC&Parquet文件格式对比.avi

├─71_Hive压缩存储_存储格式&压缩方式结合使用.avi

├─72_Hive优化_Fetch抓取&本地模式.avi

├─73_Hive优化_大表Join大表&小表.avi

├─74_Hive优化_MapJoin.avi

├─75_Hive优化_回顾.avi

├─76_Hive优化_Group By.avi

├─77_Hive优化_笛卡尔积&行列过滤.avi

├─78_Hive优化_动态分区.avi

├─79_Hive优化_分区分桶&MR.avi

├─80_Hive优化_9.5-9.10.avi

├─81_Hive案例_谷粒影音需求分析.avi

├─82_Hive案例_MRETL分析.avi

├─83_Hive案例_MR ETL Mapper.avi

├─84_Hive案例_MR ETL清洗数据逻辑.avi

├─85_Hive案例_MR ETL Driver.avi

├─86_Hive案例_谷粒影音数据准备.avi

├─87_Hive案例_谷粒影音需求(一).avi

├─88_Hive案例_谷粒影音需求(二).avi

├─89_Hive案例_谷粒影音需求(三).avi

├─90_Hive案例_谷粒影音需求(四).avi

├─91_Hive案例_谷粒影音需求(五、六&八).avi

├─92_Hive案例_谷粒影音需求(七).avi

├─源码笔记资料.zip

(5)\大数据技术之Kafka;目录中文件数:44个

├─01_Kafka入门_课程介绍.avi

├─02_Kafka入门_定义.avi

├─03_Kafka入门_消息队列.avi

├─04_Kafka入门_消费模式.avi

├─05_Kafka入门_基础架构.avi

├─06_Kafka入门_安装&启动&关闭.avi

├─07_Kafka入门_命令行操作Topic增删查.avi

├─08_Kafka入门_命令行控制台生产者消费者测试.avi

├─09_Kafka入门_数据日志分离.avi

├─10_Kafka入门_回顾.avi

├─11_Kafka高级_工作流程.avi

├─12_Kafka高级_文件存储.avi

├─13_Kafka高级_生产者分区策略.avi

├─14_Kafka高级_生产者ISR.avi

├─15_Kafka高级_生产者ACk机制.avi

├─16_Kafka高级_数据一致性问题.avi

├─17_Kafka高级_ExactlyOnce.avi

├─18_Kafka高级_生产者总结.avi

├─19_Kafka高级_消费者分区分配策略.avi

├─20_Kafka高级_消费者offset的存储.avi

├─21_Kafka高级_消费者组案例.avi

├─22_Kafka高级_高效读写&ZK作用.avi

├─23_Kafka高级_Ranger分区再分析.avi

├─24_Kafka高级_事务.avi

├─25_Kafka高级_API生产者流程.avi

├─26_Kafka高级_API普通生产者.avi

├─27_Kafka高级_回顾.avi

├─28_Kafka案例_API带回调函数的生产者.avi

├─29_Kafka案例_API生产者分区策略测试.avi

├─30_Kafka案例_API自定义分区的生成者.avi

├─31_Kafka案例_API同步发送生成者.avi

├─32_Kafka案例_API简单消费者.avi

├─33_Kafka案例_API消费者重置offset.avi

├─34_Kafka案例_消费者保存offset读取问题.avi

├─35_Kafka案例_API消费者手动提交offset.avi

├─36_Kafka案例_API自定义拦截器(需求分析).avi

├─37_Kafka案例_API自定义拦截器(代码实现).avi

├─38_Kafka案例_API自定义拦截器(案例测试).avi

├─39_Kafka案例_监控Eagle的安装.avi

├─40_Kafka案例_监控Eagle的使用.avi

├─41_Kafka案例_Kafka之与Flume对接.avi

├─42_Kafka之与Flume对接(数据分类).avi

├─43_Kafka之Kafka面试题.avi

├─源码笔记资料.zip

1)\大数据技术之Scala数据结构和算法;目录中文件数:71个

├─01-Scala数据结构和算法-数据结构和算法基本介绍.avi

├─02-Scala数据结构和算法-数据结构和算法几个实际问题.avi

├─03-Scala数据结构和算法-稀疏数组介绍.avi

├─04-Scala数据结构和算法-稀疏数组压缩实现.avi

├─05-Scala数据结构和算法-稀疏数组解压实现.avi

├─06-Scala数据结构和算法-队列介绍.avi

├─07-Scala数据结构和算法-单向队列实现.avi

├─08-Scala数据结构和算法-单向队列问题分析.avi

├─09-Scala数据结构和算法-环形队列(1).avi

├─10-Scala数据结构和算法-环形队列(2).avi

├─11-Scala数据结构和算法-链表说明和应用场景.avi

├─12-Scala数据结构和算法-单向链表-人员管理系统说明.avi

├─13-Scala数据结构和算法-单向链表-添加和遍历.avi

├─14-Scala数据结构和算法-单向链表-有序插入节点.avi

├─15-Scala数据结构和算法-单向链表-修改节点.avi

├─16-Scala数据结构和算法-单向链表-删除节点.avi

├─17-Scala数据结构和算法-双向链表基本介绍.avi

├─18-Scala数据结构和算法-双向链表的实现.avi

├─19-Scala数据结构和算法-链表的经典应用-约瑟夫问题.avi

├─20-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-形成环形和遍历.avi

├─21-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法思路分析.avi

├─22-Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法的实现.avi

├─23-Scala数据结构和算法-栈的基本介绍.avi

├─24-Scala数据结构和算法-栈的基本使用.avi

├─25-Scala数据结构和算法-使用栈计算表达式的思路.avi

├─26-Scala数据结构和算法-编写数栈和符号栈.avi

├─27-Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(1).avi

 

目录过长,中间省略

 

├─87_业务数仓_业务数仓课程介绍.avi

├─88_业务数仓_电商业务与数据结构简介.avi

├─89_业务数仓_表的分类.avi

├─90_业务数仓_同步策略.avi

├─91_业务数仓_范式理论.avi

├─92_业务数仓_雪花模型、星型模型和星座模型.avi

├─93_业务数仓_配置Hadoop支持Snappy压缩.avi

├─94_业务数仓_业务数据生成.avi

├─95_业务数仓_Sqoop安装及参数.avi

├─96_业务数仓_Sqoop导入数据.avi

├─97_业务数仓_ODS层建表及数据导入.avi

├─98_业务数仓_DWD层建表及导入数据.avi

├─99_业务数仓_需求讲解.avi

├─源码笔记资料.rar

(6)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频;目录中文件数:1个

├─000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv

(7)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频\II_电影推荐项目;目录中文件数:29个

├─037_电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv

├─038_电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv

├─039_电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv

├─040_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv

├─041_电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv

├─042_电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv

├─043_电影推荐系统_数据加载模块(三).wmv

├─044_电影推荐系统_数据加载模块(四).wmv

├─045_电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv

├─046_电影推荐系统_统计推荐模块(上).wmv

├─047_电影推荐系统_统计推荐模块(中).wmv

├─048_电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv

├─049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(上).wmv

├─050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(中).wmv

├─051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下).wmv

├─052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(上).wmv

├─053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv

├─054_电影推荐系统_实时推荐模块(一).wmv

├─055_电影推荐系统_实时推荐模块(二).wmv

├─056_电影推荐系统_实时推荐模块(三).wmv

├─057_电影推荐系统_实时推荐模块(四).wmv

├─058_电影推荐系统_实时推荐模块(五).wmv

├─059_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv

├─060_电影推荐系统_基于内容推荐模块(一).wmv

├─061_电影推荐系统_基于内容推荐模块(二).wmv

├─062_电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv

├─063_电影推荐系统_基于内容推荐模块(四).wmv

├─064_电影推荐系统_实时系统联调测试(上).wmv

├─065_电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv

(8)\大数据技术之机器学习和推荐系统\视频\I_理论;目录中文件数:36个

├─001_推荐系统简介_概述.wmv

├─002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv

├─003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv

├─004_机器学习入门_数学基础(上).wmv

├─005_机器学习入门_数学基础(下).wmv

├─006_机器学习入门_机器学习概述.wmv

├─007_机器学习入门_监督学习(上).wmv

├─008_机器学习入门_监督学习(中).wmv

├─009_机器学习入门_监督学习(下).wmv

├─010_机器学习模型和算法_python简介.wmv

├─011_机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv

├─012_机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv

├─013_机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv

├─014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv

├─015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv

├─016_机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv

├─017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv

├─018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv

├─019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv

├─020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(上).wmv

├─021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(中).wmv

├─022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下).wmv

├─023_机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv

├─024_机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv

├─025_机器学习模型和算法_决策树.wmv

├─026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv

├─027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(上).wmv

├─028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(下).wmv

├─029_推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv

├─030_推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv

├─031_推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv

├─032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv

├─033_推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv

├─034_推荐系统_推荐系统算法详解(五).wmv

├─035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(上).wmv

├─036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(下).wmv

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