[百度网盘]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

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***（需求分析）.avi
├─37_Kafka案例_API自定义***（代码实现）.avi
├─38_Kafka案例_API自定义***（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



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├─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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RE: 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 [修改]

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