本资源为大数据(Big data)就业班完整版教学视频高清合集[AVI/FLV]百度云网盘下载，本次资源格式为AVI+FLV，做压缩包处理，避免资源丢失，请先保存下载再解压便可播放。
资源名称：大数据就业班完整版
合集数目：多部大合集
资源类型：技能学习
资源格式：AVI/FLV
资源大小：60.61GB
存储方式：百度云网盘
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大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统……
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day39
05.spark2.0介绍&netty rpc & echarts说明（待处理）_.avi
04.spark1.6的dataset讲解_.avi
03.spark on yarn的两种方式_.avi
02.面试题讲解2_.avi
01.面试题1_.avi
day38
05.sparkmllib代码实例_.avi
04.kmean算法&决策树算法&支持向量机算法简介_.avi
03.K近邻的一些应用&贝叶斯算法简介_.avi
02.K近邻算法代码讲解_.avi
01.numpy基本API简介&K近邻算法思想_.avi
day37
06.线性代数&&numpy简介（待处理）_.avi
05.sparkstreaming复习&概率统计知识_.avi
04.python语法补充&机器学习的一些基础知识_.avi
03.python控制结构&其他语法_.avi
02.广告平台精准推送系统解决方案（插播）_.avi
01.python环境安装&基本数据类型_.avi
day36
07.任务执行流程_.avi
06.DAG切分stage_.avi
05.stage的划分流程_.avi
04.任务提交流程_.avi
03.RDD的执行流程_.avi
02.Task序列化过程_.avi
01.Worker启动Executor过程_.avi
day35
06.spark源码解析—spark启动流程详解_.avi
05.spark源码解读—资源分配_.avi
04.spark源码解读—ClientActor提交任务_.avi
03.spark源码解读—任务提交流程_.avi
02.spark源码解读—sparkContext的创建_.avi
01.spark源码解读—actor通信回顾_.avi
day34
07.spark streaming整合elastic search_.avi
06.判断外挂的代码实现1_.avi
05.判断游戏外挂设计思路_.avi
04.其他游戏指标说明&&外挂分析_.avi
03.游戏用户留存率_.avi
02.游戏新增用户&&活跃用户_.avi
01.复习&&游戏指标介绍_.avi
day33
06.elasticsearch简介&&整合kafka_.avi
05.游戏项目—logstash采集日志到kafka_.avi
04.游戏项目—日志采集分析_.avi
03.游戏项目—架构分析2_.avi
02.游戏项目—架构分析_.avi
01.复习&&游戏项目–游戏体验_.avi
day32
06.spark streaming和kafka整合的两种方式&&窗口函数讲解_.avi
05.kafka复习&&sparkstreaming整合kafka_.avi
04.spark streaming整合flume_.avi
03.spark streaming数据累加案例_.avi
02.spark Streaming例子编写_.avi
01.复习&&spark stream简介（待处理）_.avi
day31
06.spark的远程debug_.avi
05.spark的dataframe&&与hive整合_.avi
04.sparkSQL介绍_.avi
03.spark中stage、依赖的划分_.avi
02.spark任务提交流程_.avi
01.复习&&RDD的checkpoint机制_.avi
day30
06.spark任务提交流程&&RDD缓存机制_.avi
05.wordcount执行流程_.avi
04.spark操作数据库API_.avi
03.IP归属地查找_.avi
02.自定义排序&&IP查找_.avi
01.复习&&分区实现_.avi
day29
06.网站访问次数实现_.avi
05.计算用户在小区停留时间最长的两个小区_.avi
04.rdd高级算子讲解3_.avi
03.rdd高级算子讲解2_.avi
02.rdd高级算子讲解1_.avi
01.复习_.avi
day28
06.spark算子操作&&JavaAPI实现wordcount_.avi
05.spark算子介绍_.avi
04.spark集群安装介绍_.avi
03.spark介绍_.avi
02.隐式转换2_.avi
01.复习&&隐式转换（待处理）_.avi
day27
06.隐式转换_.avi
05.自定义RPC框架2&&柯理化_.avi
04.自定义RPC框架1_.avi
03.RPC通信_.avi
02.使用akka实现一个简单的RPC框架_.avi
01.复习&&akka介绍_.avi
day26
06.Java线程池回顾_.avi
05.用actor实现单机版的wordcount_.avi
04.样本类&&模式匹配&&actor_.avi
03.面向对象3–trait_.avi
02.面向对象2–object_.avi
01.复习&&面向对象1_.avi
day25
06.scala单机版wordcount实现_.avi
05.scala元组、映射_.avi
04.scala数组_.avi
03.scala函数式编程_.avi
02.scala基础语法_.avi
01.scala介绍&&环境准备_.avi
day24
08.汽车之家用户画像_.avi
07.推荐系统的代码梳理_.avi
06.推荐系统需求分析_.avi
05.mahout推荐系统代码介绍_.avi
04.推荐系统中mahout介绍_.avi
03.推荐系统算法介绍2_.avi
02.推荐系统的算法介绍_.avi
01.推荐系统了解_.avi
day23
07.交易风控系统架构&&代码分析_.avi
06.交易风控系统业务分析_.avi
05.点击流日志分析代码讲解_.avi
04.点击流日志数据模型分析_.avi
03.点击流日志业务分析2_.avi
02.点击流日志业务分析_.avi
01.点击流日志分析1_.avi
day22
05.redis的一些建议优化_.avi
04.实时计算的一些常见问题总结_.avi
03.日志监控系统代码讲解1_.avi
02.日志监控系统业务分析2_.avi
01.日志监控系统业务分析_.avi
day21
08.redis各种数据结构的操作及其案例_.avi
07.redis基础知识介绍_.avi
06.订单实时处理代码实现_.avi
05.订单实时处理业务分析_.avi
04.kafka整合storm程序调试_.avi
03.代码编写_.avi
02.flume+kafka整合_.avi
01.复习&&kafka配置文件讲解_.avi
day20
07.kafka内部细节讲解_.avi
06.kafka API1_.avi
05.kafka集群安装&&常见问题分析_.avi
04.提问&&kafka中的几个概念讲解_.avi
03.kafka基础知识_.avi
02.ack机制补充&&代码跟踪_.avi
01.复习&&自己实现storm流程分析_.avi
day19
06.storm消息容错机制_.avi
05.storm内部通信机制2_.avi
04.storm内部通信机制1_.avi
03.storm集群任务提交流程2_.avi
02.storm集群任务提交流程1_.avi
01.storm提问&&昨天的知识回顾_.avi
day18
05.storm wordcount流程分析_.avi
04.storm wordcount案例分析&&代码编写_.avi
03.storm集群部署&&任务提交部署讲解_.avi
02.storm核心组件和架构_.avi
01.课程介绍&&实时计算的应用场景_.avi
day17
04.云笔记项目4_.avi
03.云笔记项目3_.avi
02.云笔记项目2_.avi
01.云笔记项目1_.avi
day16
06.使用MR操作HBASE_.avi
05.HBASE原理_.avi
04.JavaAPI操作HBASE2_.avi
03.JavaAPI操作HBASE_.avi
02.HBASE安装以及常用shell命令_.avi
01.HBASE简介（待处理）_.avi
day15
06.Kmeans算法思想_.avi
05.贝叶斯算法&&KNN算法思想讲解_.avi
04.项目讲解4_.avi
03.项目讲解3_.avi
02.项目讲解2_.avi
01.项目讲解1_.avi
day14
05.项目讲解5–瞎扯_.avi
04.项目讲解4_.avi
03.项目讲解3_.avi
02.项目讲解2_.avi
01.项目讲解1_.avi
day13
06.点击流数据项目背景分析_.avi
05.sqoop导入导出数据&&网站点击流分析_.avi
04.azkaban提交各种示例&&sqoop安装使用_.avi
03.azkaban示例演示_.avi
02.flume多个agent连接&&azkaban介绍_.avi
01.hive复习&&flume使用_.avi
day12
06.flume初体验_.avi
05.hive中复杂sql面试题讲解_.avi
04.hive自定义函数&&transform的使用_.avi
03.广告推送项目整体架构_.avi
02.hive中的sql讲解，重点是join操作_.avi
01.hive中分桶的机制和作用_.avi
day11
06.hive的基本命令练习_.avi
05.hive安装及初体验_.avi
04.HA联邦机制&&hive的实现机制_.avi
03.HA集群搭建_.avi
02.HA配置文件讲解_.avi
01.HA机制以及设计思路的分析_.avi
day10
06.自定义inputformat&&MR其他注意事项_.avi
05.运营商流量日志增强—自定义outputformat_.avi
04.使用groupingcomparator求同一订单中最大金额的订单（待处理）_.avi
03.找出QQ共同好友的实现_.avi
02.map端join实现&&倒排索引实现_.avi
01.复习&&解决数据倾斜的思路分析_.avi
day09
06.编写类似join功能的MR程序_.avi
05.在windows下使用eclipse提交MR到集群运行的原理和配置_.avi
04.MR运行在yarn集群流程分析&&本地模式调试MR程序_.avi
03.Combiner的用途以及文件切片大小的处理_.avi
02.MR内部的shuffle过程详解_.avi
01.复习&&流量汇总排序的mr实现_.avi
day08
06.自定义partitionner_.avi
05.客户端提交job流程之源码跟踪_.avi
04.mr实现流量统计&&文件切片的原理_.avi
03.wordcount程序运行流程分析_.avi
02.wordcount程序原理及代码实现_.avi
01.复习&&mapreduce的核心思想_.avi
day07
06.源码跟踪初探&&shell脚本采集日志上传到HDFS_.avi
05.hadoop中的RPC框架演示_.avi
04.JAVA客户端流式操作HDFS_.avi
03.namenode管理元数据的机制2_.avi
02.namenode管理元数据的机制_.avi
01.客户端向HDFS写数据的流程_.avi
day06
06使用JavaAPI操作HDFS文件系统_.avi
05hadoop shell命令操作_.avi
04hadoop集群安装_.avi
03hadoop安装环境准备_.avi
02hadoop在实际项目中的架构分析_.avi
01hadoop生态圈介绍及就业前景_.avi
day05
11.jvm入门_.flv
10.rpc框架的联调测试_.flv
09.rpc框架的客户端设计思路_.flv
07.rpc服务端的完整实现流程_.flv
06.rpc框架的服务端设计思路_.flv
05.spring的初始化机制及自定义注解的实现方式_.flv
04.高性能nio框架netty_.flv
03.nio的原理和示例代码_.flv
02.自定义rpc框架的设计思路_.flv
01.关于socket流阻塞的含义和wait-notify的用法_.flv
day04
17.利用socket来进行远程过程调用_.flv
16.动态代理的demo代码_.flv
15.动态代理的工作机制_.flv
14.java的反射实现api_.flv
13.activemq_.flv
12.activemq_.flv
11.关于并发编程的一些总结_.flv
10.volatile的工作机制代码测试_.flv
09.blockingqueue的功能和使用示例_.flv
08.并发包中各种线程池的用法及future获取任务返回结果的机制_.flv
07.java并发包中的线程池种类及特性介绍_.flv
06.lock和synchronized的一些区别和选择考虑因素_.flv
05.reentrantlok的方法示例_.flv
04.synchronized同步代码块示例_.flv
03.线程实现的两种方式_.flv
02.内容大纲介绍_.flv
01.关于zk客户端连接失败的问题_.flv
day03
13.分布式共享锁的程序逻辑流程_.flv
12.分布式应用系统程序效果测试_.flv
11.zookeeper客户端线程的属性–守护线程_.flv
10.分布式应用系统服务器上下线动态感知程序开发_.flv
09.zookeeper的java客户端api2_.flv
08.zookeeper的java客户端api_.flv
07.zookeeper集群自动启动脚本及export变量作用域的解析_.flv
06.zookeeper的命令行客户端及znode数据结构类型监听等功能_.flv
05.zookeeper集群的搭建_.flv
04.zookeeper的集群角色分配原理_.flv
03.zookeeper的功能和应用场景_.flv
02.自动化部署脚本_.flv
01.关于yum网络版仓库和scp命令缺失的问题_.flv
day02-shell
13.nginx和keepalived部署安装的流程解析_.flv
12.高并发网站架构_.flv
11.高级文本处理命令之awk_.flv
10.高级文本处理命令之sed_.flv
09.高级文本处理命令之cut-sort-wc_.flv
08.高级文本处理命令的引入_.flv
07.shell编程的基本语法_.flv
06.shell编程的变量定义_.flv
05.iptables的常用操作_.flv
04.jdk-mysql-tomcat-yum本地源_.flv
03.压缩解压缩–jdk安装_.flv
02.查看文件内容–系统服务管理–系统启动级别_.flv
01.关于crt中文乱码问题–虚拟机克隆后网卡问题_.flv
day01
11.ssh免密登陆配置.avi
10.常用系统操作命令.avi
09.文件权限的操作.avi
08.文件常用操作命令.avi
07.回顾上午的ip地址配置.avi
06.linux网络配置及CRT远程连接.avi
05.vmware虚拟网络的配置介绍.avi
04.局域网工作机制和网络地址配置.avi
03.linux图形界面及文件系统结构介绍.avi
02.linux系统安装过程.avi
01.基础部分课程介绍.avi
