2022 马士兵大数据全栈工程师大数据精英一班
——/马士兵Python大数据全栈工程【完结】 /├──142.本节无内容
├──001.hadoop-大数据启蒙-初识HDFS .mp4735.29M
├──002.hadoop-HDFS理论基础读写流程 .mp4496.44M
├──003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 1 .mp4582.86M
├──003.hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式 2 .mp472.98M
├──004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 1 .mp4520.39M
├──004.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念 2 .mp476.57M
├──005.hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证 .mp4633.21M
├──006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 1 .mp4429.64M
├──006.hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS 2 .mp457.74M
├──007.hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门 .mp4440.64M
├──008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 1 .mp41.39M
├──008.hadoop-Mapkeducen度原理，Varn原埋 2 .mp4526.02M
├──009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 1 .mp4622.00M
├──009.hadoop-MapReduce-Yar集群搭建、idea开发MR的wC程序 2 .mp414.91M
├──010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 1 .mp4540.59M
├──010.hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 2 .mp42.57M
├──011.hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲 .mp4456.47M
├──012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 1 .mp4497.86M
├──012.adoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 2 .mp4127.18M
├──013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 1 .mp4457.28M
├──013.hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-AP精炼 2 .mp498.73M
├──014.hadoop-MapReduce开发推荐系统大数据思维模式 .mp4559.04M
├──015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 1 .mp4363.82M
├──015 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装 2 .mp455.66M
├──016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 1 .mp4379.30M
├──016 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SOL 2 .mp499.15M
├──017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 1 .mp4542.36M
├──017.Hive erde，HiveServer2，Hive函数 2 .mp465.35M
├──018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 1 .mp4529.11M
├──018.Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶 2 .mp476.33M
├──019.Hive视图、索引、权限管理 1 .mp4482.62M
├──019.Hive视图、索引、权限管理 2 .mp465.94M
├──020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 1 .mp4577.82M
├──020.Hivet化、文件类型、HiveServer2高可用 2 .mp4170.15M
├──021.HBase架构介绍、数据模型 1 .mp4476.20M
├──021.HBase架构介绍、数据模型 2 .mp4164.15M
├──022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 1 .mp4563.11M
├──022.HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase基本命令 2 .mp486.61M
├──023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 1 .mp4438.91M
├──023.HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍 2 .mp4106.81M
├──024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 1 .mp4371.64M
├──024.HBase与MapReduce整合、Hbase表设计 2 .mp463.46M
├──025.Hbase优化及LSM树 1 .mp4408.07M
├──025.Hbase优化及LSM树 2 .mp483.49M
├──026.Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图 1 .mp4344.35M
├──026.Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图 2 .mp479.69M
├──027.Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍 1 .mp4469.08M
├──027.Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍 2 .mp4124.74M
├──028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 1 .mp4595.23M
├──028.Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作 2 .mp459.58M
├──029.Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路 1 .mp4454.80M
├──029.Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路 2 .mp462.41M
├──030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 1 .mp4468.53M
├──030.Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码 2 .mp458.83M
├──031.Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqo0p的简单介绍 1 .mp4450.97M
├──031.Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqo0p的简单介绍 2 .mp4102.01M
├──032.Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写 1 .mp4559.86M
├──032.Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写 2 .mp457.34M
├──033.redis介绍及NIO原理介绍 1 .mp4900.39M
├──033.redis介绍及NIO原理介绍 2 .mp4196.31M
├──034.redis的string类型&；bitmap 1 .mp4403.39M
├──034.redis的string类型&；bitmap 2 .mp471.04M
├──035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist2 .mp463.45M
├──035.redis的list，set，hash，sorted set、skiplist 1 .mp4400.62M
├──036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU1 .mp4513.19M
├──036.redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU2 .mp452.18M
├──037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 1 .mp4526.65M
├──037.redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&；AOF混合使用 2 .mp495.82M
├──038.redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01 .mp41.06G
├──039.redis的集群:主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02 .mp41.22G
├──040.redis开发:spring.data.redis、连接、序列化、high-low api .mp41.07G
├──041.zookeeper介绍、安装、shellcli使用，基本概念验证 .mp41.03G
├──042.zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、API开发基础 .mp41.25G
├──043.zookeeper案例:分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程 .mp4984.49M
├──044.scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现 .mp4835.85M
├──045.scala语言、流程控制、高级函数 .mp4723.66M
├──046.scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析 .mp4880.23M
├──047.scala语言、match，case class、implicitt、spark wordcount .mp4970.15M
├──048.spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析 .mp4943.90M
├──049.spark-core、wordcount案例源码分析、图解 .mp4951.10M
├──050.spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析 .mp4944.02M
├──051.spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优 .mp4946.72M
├──052.spark-core、二次排序、分组取TOpN、算子综合应用 .mp41002.57M
├──053.spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建 .mp4943.29M
├──054.spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数 .mp4923.94M
├──055.spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars .mp4644.20M
├──056.spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析 .mp4976.63M
├──057.spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动 .mp4980.84M
├──058.spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请 .mp4954.64M
├──059.spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分 .mp4984.35M
├──060.spark-core-源码、Taskscheduler、Executor运行Task、SparkEnv .mp41.02G
├──061.spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager .mp4998.40M
├──062.spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager .mp41.00G
├──063.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer .mp4997.70M
├──064.spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer .mp41.17G
├──065.spark-core-源码、UnsafeShufleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外 .mp4949.02M
├──066.spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度 .mp41.14G
├──067.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器 .mp41.05G
├──068.spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器 .mp41.19G
├──069.spark-sql、大数据中的SQL组成原理 .mp4947.72M
├──070.spark-sql、datafram到dataset开发 .mp41.10G
├──071.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数合1 .mp4954.92M
├──072.spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2 .mp4977.84M
├──073.spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP .mp4901.77M
├──074.spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划 .mp41.04G
├──075.spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换 .mp4781.11M
├──076.spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD .mp4925.24M
├──077.spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone .mp4965.93M
├──078.spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制 .mp4958.30M
├──079.spark-streaming、整合MQ-kafka开发 .mp41.20G
├──080.spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理 .mp41.01G
├──081.spark-streaming .mp41.14G
├──082.机器学习介绍、原理及应用场景 .mp41.09G
├──083.线性回归算法的原理及参数优化方案 .mp4899.40M
├──084.基于Spark MLlib训练回归算法模型 .mp41.01G
├──085.逻辑回归算法的原理及算法公式推导 .mp4981.29M
├──086.KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理 .mp4379.55M
├──087.KNN手写数字识别及KMeans算法原理 .mp4974.41M
├──088.手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例 .mp41.06G
├──089.分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用 .mp4866.50M
├──090.逻辑回归算法原理及公式推导 .mp4203.67M
├──091.逻辑回归算法原理及公式推导 .mp41018.88M
├──092.逻辑回归算法及实现百度路况预测功能 .mp4851.72M
├──093.百度地图实时路况及路况预测 .mp41.06G
├──094.决策树算法的原理 .mp4991.86M
├──095.随机森林算法与算法总结 .mp4837.77M
├──096.推荐系统的来龙去脉与推荐架构 .mp4769.22M
├──097.推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集 .mp4878.75M
├──098.推荐系统代码实现及测试 .mp4961.28M
├──099.实现推荐系统在线推荐微服务 .mp41.41G
├──100.基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移 .mp41.00G
├──101.提取节目的关键词，构建节目画像 .mp4970.60M
├──102.基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词 .mp4883.16M
├──103.构建节目画像与用户画像 .mp4865.83M
├──104.构建用户画像及性能调优 .mp41.01G
├──105.基于节目画像计算节目的相似度 .mp4765.63M
├──106.Spark调优总结及word2vec算法原理 .mp4790.97M
├──107.基于物品画像计算相似度 .mp4877.40M
├──108.实现基于模型的召回策略 .mp4909.06M
├──109.构建特征中心及模型召回实现 .mp4810.93M
├──111.训练排序模型及搭建推荐系统微服务 .mp4255.67M
├──112.推荐系统项目一大总结 .mp4224.65M
├──113.Flink初始及搭建集群环境 .mp4338.53M
├──114.Flink基于Yarn多种启动方式 .mp4350.83M
├──115.Flink运行架构及并行度设置 .mp4332.50M
├──116.Flink各种算子精讲1 .mp4309.13M
├──117.Flink各种算子精讲2 .mp4297.04M
├──118.Flink各种算子精讲31 .mp4755.78M
├──118.Flink各种算子精讲32 .mp4371.05M
├──119.基本函数类及富函数的使用 .mp41005.99M
├──120.Elasticsearch核心概念 .mp41.04G
├──121.ES环境安装、健康值检查以及CRUD .mp4377.50M
├──122.ES环境安装、健康值检查以及CRUD .mp4402.00M
├──123.Flink Checkpoint及SavePoint精讲 .mp4853.40M
├──124.Flink Window窗口剖析1 .mp41.00G
├──125.上机实战演练:ES查询语法 .mp41.20G
├──126.Flink Window剖析2 .mp4287.72M
├──127.Mapping和聚合查询 .mp41.34G
├──128.Flink时间语义+Watermark .mp4856.61M
├──129.Flink Window剖析3 .mp4295.48M
├──130.ES查询之底层原理揭秘 .mp4361.59M
├──大数据一课课件 .zip205.63M
├──第131节 ES查询之Scripting查询 .mp4795.23M
├──第132节 Flink Table API 编程 .mp4413.99M
├──第133节 ES查询之分词器详解 .mp4905.79M
├──第134节 Flink SQL编程 .mp4998.01M
├──第135节 Flink 复杂事件处理CEP .mp4864.68M
├──第136节 ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲 .mp4997.00M
├──第137节 CEP编程和Flink优化 .mp4682.99M
├──第138节 交通实时监控项目1 .mp4640.62M
├──第139节 ES Java API .mp41.08G
├──第140节 交通实时监控项目2 .mp4683.60M
├──第141节 ES .mp41.17G
├──第143节 交通实时监控项目3 .mp4258.66M
├──第144节 交通实时监控项目4 .mp4246.46M
├──第145节 ELK Stack-ES集群 .mp4246.46M
├──第146节 ELK Stack-ES集群 .mp41.53G
├──第147节 交通实时监控项目5 .mp41.21G
├──第148节 ELK-Beats&Logstash介绍 .mp4353.81M
├──第149节 ELK-Lostash架构实战 .mp42.00G
├──第150节 交通实时监控项目6 .mp41.07G
├──第151节 ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana讲解 .mp41.74G
├──第152节 交通实时监控项目7 .mp41.02G
├──第153节 ELK-使用Packetbeat监控es集群 .mp41.21G
├──第154节 ES进阶-relevance score原理及排序算法优化 .mp41.30G
├──第155节 ES进阶-Nested、Join及Term vector详解 .mp4929.83M
├──第156节 ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解 .mp41.25G
├──第157节 ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索 .mp41.32G
├──第158节 ES进阶-案例分析:基于地理位置搜索的疫情地图 .mp41.77G
├──第159节 ES进阶-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析 .mp41009.99M
├──第160节 ES进阶-深入聚合搜索-完结 .mp4592.51M
├──第161节 ES进阶-运维篇之集群管理 .mp41.32G
├──第162节 ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装 .mp42.03G
├──第163节 ES进阶-基于snapshot hdfs restore数据备份还原 .mp41.18G
├──第164节 ES进阶-索引管理-1 .mp41.31G
├──第165节 ES进阶-索引管理-2 .mp41.28G
├──第166节 ES进阶-集群安全 .mp41.67G
├──第167节 项目实战-搜索引擎框架原理 .mp41.57G
├──第168节 项目实战-搜索推荐项目案例 .mp41.55G
├──第169节 数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模 .mp4919.20M
├──第170节数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型 .mp4820.67M
├──第171节数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范 .mp4928.10M
├──第172节音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计 .mp41.52G
├──第173节 数仓之歌曲影响力指数分析 .mp41.51G
├──第174节 数仓之歌手影响力指数分析 .mp41.40G
├──第175节 数仓之Sqoop全量增量数据导入 .mp41.29G
├──第176节 数仓之Azkaban任务流调度使用及原理 .mp4308.62M
├──第177节 数仓之Superset BI可视化工具使用及原理 .mp4446.33M
├──第178节 数仓之机器详情ODS.EDS.DM分层设计 .mp41.60G
├──第179节 数仓之机器详情自动化调度及数据可视化 .mp41.64G
├──第180节 数仓之用户画像表模型设计 .mp41.52G
├──第181节 数仓之用户画像自动化调度及数据可视化 .mp41.13G
├──第182节 数仓之高德api获取机器上报位置 .mp41.54G
├──第183节 数仓之商户、地区营收统计分析 .mp41.56G
├──第184节 数仓之营收分析自动化调度及数据可视化 .mp41.49G
├──第185节 数仓之实时用户、机器日志采集接口实现 .mp4858.45M
├──第186节 数仓之Flume实时日志采集实现 .mp41.56G
├──第187节 数仓之实时用户地区日活分析 .mp4628.95M
├──第188节 Cloudera Manager CDH 平台 01 .mp41.40G
├──第189节 Cloudera Manager CDH 平台 02 .mp4244.90M
├──第190节 Cloudera Manager CDH 平台 03 .mp41.18G
├──第191节 Apache Kylin分析性数据仓库 01 .mp4941.81M
├──第192节 Apache Kylin分析性数据仓库 02 .mp4905.78M
├──第193节 Apache Kylin分析性数据仓库 03 .mp4869.39M
├──第194节 ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建 .mp4475.11M
├──第195节 ClickHouse 数据类型详解 .mp41.21G
├──第196节 ClickHouse 数据库引擎分类及操作 .mp41.28G
├──第197节 ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解 .mp4325.64M
├──第198节 ClickHouse 视图与SQL语法操作 .mp4340.67M
├──第199节 Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建 .mp4312.24M
├──第200节 Kudu API操作及与其他框架整合 .mp4329.12M
├──第202节 Spark操作Kudu & Flink操作Kudu .mp4306.95M
├──第203节 NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建 .mp4345.96M
├──第204节 NiFi数据处理分发系统-Processors介绍及页面操作 .mp4294.52M
├──第205节 NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive .mp4262.22M
├──第206节 NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka .mp4291.84M
├──第207节 NiFi 案例分析 .mp4331.66M
├──第208节 NiFi 案例分析2 .mp41.27G
├──第209节 数据治理-数据质量管理 .mp41.95G
├──第210节 数据治理-元数据管理 .mp42.92G
├──第211节 数据治理-数据安全管理 .mp42.34G
├──第212节 ETL工具Kettle-安装及基本操作 .mp41.56G
├──第213节 ETL工具Kettle-转换核心.作业对象 .mp4953.50M
├──第214节 ETL工具Kettle-案例分析 .mp4799.51M
├──第215节 ETL工具Kettle-案例分析02 .mp41.09G
├──第216节 ETL工具Kettle-案例分析03 .mp41.16G
├──第218节 数据同步工具Canal&Maxwell .mp41.64G
├──第219节 Phoenix-搭建及基本操作 .mp41.75G
├──第220节 Phoenix-二级索引及JDBC连接 .mp41.13G
├──第221节 实时数仓项目-实时数仓架构演变及建设思路 .mp4848.66M
├──第222节 实时数仓项目-各大公司实时数仓实践分享及项目介绍 .mp41.45G
├──第223节 实时数仓项目-实时数仓项目业务数据及日志数据处理 .mp41.95G
├──第224节 实时数仓项目-实时数仓业务库数据Flink编程处理 .mp41.23G
├──第225节 实时数仓项目-实时数仓维度数据Flink编程处理 .mp4705.57M
├──第226节 实时数仓项目-实时数仓实时统计歌曲和歌手热度 .mp41.96G
├──第227节 实时数仓项目-Flink代码DM层处理及可视化展示 .mp42.13G
├──第228节 实时数仓项目-guava包冲突解决及用户上报位置实时统计 .mp42.12G
├──第229节 实时数仓项目-用户实时登录信息可视化及营收信息业务分析 .mp42.03G
├──第230节 时数仓项目-营收业务Flink代码实现及可视化展示 .mp41.97G
├──第231节 实时数仓项目-实时数仓项目总结 .mp4793.20M
├──第232节 Hudi表类型与查询类型 .mp41.59G
├──第233节 Hudi与Spark、Hive、Flink集成 .mp42.07G
├──第234节 Apache Druid实时分析型数据库 .mp41.75G
├──第235节 项目轮播-数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模 .mp4958.53M
├──第236节 项目轮播-数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型 .mp4785.26M
├──第237节 项目轮播-数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范 .mp41.06G
├──第238节项目轮播-音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计 .mp42.03G
├──第239节项目轮播-数仓平台业务之歌曲影响力指数分析 .mp42.09G
├──第240节 项目轮播-数仓业务之歌手影响力指数分析 .mp4847.41M
├──第241节 项目轮播-Azkaban任务流调度使用及原理 .mp41.51G
├──第242节 项目轮播-Superset BI可视化工具使用及原理 .mp41.71G
├──第243节 项目轮播-数仓平台业务之机器详情ODS.EDS.DM分层设计 .mp41.83G
├──第244节 项目轮播-数仓平台业务之机器详情自动化调度及数据可视化 .mp41.53G
├──第245节 项目轮播-数仓平台业务之用户画像表模型设计 .mp41.33G
├──第246节 项目轮播-数仓平台业务之用户画像自动化调度及数据可视化 .mp41.40G
├──第247节 项目轮播-数仓平台业务之高德api获取机器上报位置 .mp4982.88M
├──第248节 项目轮播-数仓平台业务之商户、地区营收统计分析 .mp41.56G
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**** Hidden Message ***** 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 网盘链接不对？ 确实是难得好帖啊，顶先 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 我只是路过打酱油的 啥也不说了，感谢楼主分享哇！