大数据全栈工程师（精英一班）

课程介绍：

大数据+人工智能量化投资课程是一门适合小白入门的课程，通过量化投资项目作为驱动，让你精通各大互联网公司常用的技术，例如：Hadoop、HBase、Spark、Flink等技术，同时量化投资项目运用了机器学习和深度学习的各种算法，通过通俗简单的生活事例讲明白让大家望而却步的算法,全程绝不demo式的敷衍了事。

〖课程目录〗:

• | └──7、大数据全栈工程师
• | | ├──04、大数据全栈开发 源码、课件
• | | | ├──1.大数据开发工程师资料
• | | | ├──2.Flink源码、数据、课件
• | | | ├──3.Flink项目资料
• | | | ├──4.推荐系统项目源码、数据、课件
• | | | └──数据仓
• | | └──大数据精英一班
• | | | ├──01 hadoop-大数据启蒙-初识HDFS
• | | | ├──02 hadoop-HDFS理论基础读写流程
• | | | ├──03 hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式
• | | | ├──04 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念
• | | | ├──05 hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证
• | | | ├──06 hadoop-HDFS权限、企业级搭建、idea+maven开发HDFS
• | | | ├──07 hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门
• | | | ├──08 hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理
• | | | ├──09 hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序
• | | | ├──10 hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码
• | | | ├──100 基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移
• | | | ├──101 提取节目的关键词，构建节目画像
• | | | ├──102 基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
• | | | ├──103 构建节目画像与用户画像
• | | | ├──104 构建用户画像及性能调优
• | | | ├──105 基于节目画像计算节目的相似度
• | | | ├──106 Spark调优总结及word2vec算法原理
• | | | ├──107 基于物品画像计算相似度
• | | | ├──108 实现基于模型的召回策略
• | | | ├──109 构建特征中心及模型召回实现
• | | | ├──11 hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲
• | | | ├──111 训练排序模型及搭建推荐系统微服务
• | | | ├──112 推荐系统项目-大总结
• | | | ├──113 Flink初始及搭建集群环境
• | | | ├──114 Flink基于Yarn多种启动方式
• | | | ├──115 Flink运行架构及并行度设置
• | | | ├──116 Flink各种算子精讲1
• | | | ├──117 Flink各种算子精讲2
• | | | ├──118 Flink各种算子精讲3
• | | | ├──119 基本函数类及富函数的使用
• | | | ├──12 hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲
• | | | ├──120 Elasticsearch核心概念
• | | | ├──121 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
• | | | ├──122 ES环境安装、健康值检查以及CRUD
• | | | ├──123 Flink Checkpoint及SavePoint精讲
• | | | ├──124 Flink Window窗口剖析1
• | | | ├──125 上机实战演练：ES查询语法
• | | | ├──126 Flink Window剖析2
• | | | ├──127 Mapping和聚合查询
• | | | ├──128 Flink时间语义+Watermark
• | | | ├──129 Flink Window剖析3
• | | | ├──13 hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼
• | | | ├──130 ES查询之底层原理揭秘
• | | | ├──131 ES查询之Scripting查询
• | | | ├──132 Flink Table API 编程
• | | | ├──133 ES查询之分词器详解
• | | | ├──134 Flink SQL编程
• | | | ├──135 Flink 复杂事件处理CEP
• | | | ├──136 ES查询之前缀搜索、通配符搜索、正则搜索、模糊查询串讲
• | | | ├──137 CEP编程和Flink优化
• | | | ├──138 交通实时监控项目1
• | | | ├──139 ES Java API
• | | | ├──14 hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式
• | | | ├──140 交通实时监控项目2
• | | | ├──141 ES
• | | | ├──142 本节无内容，后续讲解
• | | | ├──143 交通实时监控项目3
• | | | ├──144 交通实时监控项目4
• | | | ├──145 ELK Stack-ES集群
• | | | ├──146 ELK Stack-ES集群
• | | | ├──147 交通实时监控项目5
• | | | ├──148 ELK-Beats&Logstash介绍
• | | | ├──149 ELK-Lostash架构实战
• | | | ├──15 Hive的架构介绍及远程数据库模式安装
• | | | ├──150 交通实时监控项目6
• | | | ├──151 ELK-收集Nginx日志，syslog，kibana讲解
• | | | ├──152 交通实时监控项目7
• | | | ├──153 ELK-使用Packetbeat监控es集群
• | | | ├──154 ES进阶-relevance score原理及排序算法优化
• | | | ├──155 ES进阶-Nested、Join及Term vector详解
• | | | ├──156 ES进阶-Highlight及Suggest搜索推荐详解
• | | | ├──157 ES进阶-深入探秘基于地理位置搜索
• | | | ├──158 ES进阶-案例分析：基于地理位置搜索的疫情地图
• | | | ├──159 ES进阶-深入聚合分析-多metric以及histogram剖析
• | | | ├──16 Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL
• | | | ├──160 ES进阶-深入聚合搜索-完结
• | | | ├──161 ES进阶-运维篇之集群管理
• | | | ├──162 ES进阶-运维篇之集群管理2以及hdfs安装
• | | | ├──163 ES进阶-基于snapshot hdfs restore数据备份还原
• | | | ├──164 ES进阶-索引管理-1
• | | | ├──165 ES进阶-索引管理-2
• | | | ├──166 ES进阶-集群安全
• | | | ├──167 项目实战-搜索引擎框架原理
• | | | ├──168 项目实战-搜索推荐项目案例
• | | | ├──169 数据仓库之数据库范式与ER实体关系模型建模
• | | | ├──17 Hive Serde、HiveServer2、Hive函数
• | | | ├──170 数据仓库之维度建模与数据仓库分析模型
• | | | ├──171 数据仓库之数据仓库分层设计与命名规范
• | | | ├──172 音乐数仓平台之项目架构及数仓分层、主题设计
• | | | ├──173 数仓之歌曲影响力指数分析
• | | | ├──174 数仓之歌手影响力指数分析
• | | | ├──175 数仓之Sqoop全量增量数据导入
• | | | ├──176 数仓之Azkaban任务流调度使用及原理
• | | | ├──177 数仓之Superset BI可视化工具使用及原理
• | | | ├──178 数仓之机器详情ODSEDSDM分层设计
• | | | ├──179 数仓之机器详情自动化调度及数据可视化
• | | | ├──18 Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶
• | | | ├──180 数仓之用户画像表模型设计
• | | | ├──181 数仓之用户画像自动化调度及数据可视化
• | | | ├──182 数仓之高德api获取机器上报位置
• | | | ├──183 数仓之商户、地区营收统计分析
• | | | ├──184 数仓之营收分析自动化调度及数据可视化
• | | | ├──185 数仓之实时用户、机器日志采集接口实现
• | | | ├──186 数仓之Flume实时日志采集实现
• | | | ├──187 数仓之实时用户地区日活分析
• | | | ├──188 Cloudera Manager CDH 平台 01
• | | | ├──189 Cloudera Manager CDH 平台 02
• | | | ├──19 Hive视图、索引、权限管理
• | | | ├──190 Cloudera Manager CDH 平台 03
• | | | ├──191 Apache Kylin分析性数据仓库 01
• | | | ├──192 Apache Kylin分析性数据仓库 02
• | | | ├──193 Apache Kylin分析性数据仓库 03
• | | | ├──194 ClickHouse 使用场景、特性与分布式搭建
• | | | ├──195 ClickHouse 数据类型详解
• | | | ├──196 ClickHouse 数据库引擎分类及操作
• | | | ├──197 ClickHouse 表引擎分类及MergeTree引擎详解
• | | | ├──198 ClickHouse 视图与SQL语法操作
• | | | ├──199 Kudu分布式存储引擎架构原理及搭建
• | | | ├──20 Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用
• | | | ├──200 Kudu API操作及与其他框架整合
• | | | ├──201 Kudu 与Impala整合
• | | | ├──202 Spark操作Kudu & Flink操作Kudu
• | | | ├──203 NiFi数据处理分发系统-特性、架构原理与集群搭建
• | | | ├──204 NiFi数据处理分发系统-Processors介绍及页面操作
• | | | ├──205 NiFi数据处理分发系统-实时同步日志、MySQL数据到Hive
• | | | ├──206 NiFi数据处理分发系统-实时监控日志数据写入Kafka及消费Kafka
• | | | ├──21 HBase架构介绍、数据模型
• | | | ├──22 HBase伪分布式及完全分布式安装、HBase 基本命令
• | | | ├──23 HBase Java API、Protocol Buffer简单介绍
• | | | ├──24 HBase与MapReduce整合、Hbase表设计
• | | | ├──25 Hbase优化及LSM树
• | | | ├──26 Hadoop项目-需求介绍及数据源产生流程需求介绍及数据流图
• | | | ├──27 Hadoop项目-java端和js端数据产生代码讲解及flume简单介绍
• | | | ├──28 Hadoop项目-Flume讲解及数据清洗模块准备工作
• | | | ├──29 Hadoop项目-数据清洗代码分析、hive与hbase整合、指标分析思路
• | | | ├──30 Hadoop项目-手敲用户新增指标模块代码
• | | | ├──31 Hadoop项目-MR输出数据到mysql的输出格式化类、sqoop的简单介绍
• | | | ├──32 Hadoop项目-Hive SQL分析用户浏览深度代码讲解及脚本编写
• | | | ├──33 redis 介绍及NIO原理介绍
• | | | ├──34 redis的string类型&bitmap
• | | | ├──35 redis的list、set、hash、sorted_set、skiplist
• | | | ├──36 redis消息订阅、pipeline、事务、modules、布隆过滤器、缓存LRU
• | | | ├──37 redis的持久化RDB、fork、copyonwrite、AOF、RDB&AOF混合使用
• | | | ├──38 redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群01
• | | | ├──39 redis的集群：主从复制、CAP、PAXOS、cluster分片集群02
• | | | ├──40 redis开发：spring.data.redis、连接、序列化、highlow api
• | | | ├──41 zookeeper介绍、安装、shell cli 使用，基本概念验证
• | | | ├──42 zookeeper原理知识，paxos、zab、角色功能、API开发基础
• | | | ├──43 zookeeper案例：分布式配置注册发现、分布式锁、ractive模式编程
• | | | ├──44 scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现
• | | | ├──45 scala语言、流程控制、高级函数
• | | | ├──46 scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析
• | | | ├──47 scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount
• | | | ├──48 spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD源码分析
• | | | ├──49 spark-core、wordcount案例源码分析、图解
• | | | ├──50 spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析
• | | | ├──51 spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优
• | | | ├──52 spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用
• | | | ├──53 spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建
• | | | ├──54 spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数
• | | | ├──55 spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars
• | | | ├──56 spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析
• | | | ├──57 spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动
• | | | ├──58 spark-core-源码、Application注册、Executor资源申请
• | | | ├──59 spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分
• | | | ├──60 spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv
• | | | ├──61 spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager
• | | | ├──62 spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager
• | | | ├──63 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
• | | | ├──64 spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
• | | | ├──65 spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外
• | | | ├──66 spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度
• | | | ├──67 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
• | | | ├──68 spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
• | | | ├──69 spark-sql、大数据中的SQL组成原理
• | | | ├──70 spark-sql、datafram到dataset开发
• | | | ├──71 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1
• | | | ├──72 spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2
• | | | ├──73 spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP
• | | | ├──74 spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划
• | | | ├──75 spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换
• | | | ├──76 spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD
• | | | ├──77 spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone
• | | | ├──78 spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制
• | | | ├──79 spark-streaming、整合MQ-kafka开发
• | | | ├──80 spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理
• | | | ├──81 spark-streaming
• | | | ├──82 机器学习介绍、原理及应用场景
• | | | ├──83 线性回归算法的原理及参数优化方案
• | | | ├──84 基于Spark MLlib训练回归算法模型
• | | | ├──85 逻辑回归算法的原理及算法公式推导
• | | | ├──86 KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
• | | | ├──87 KNN手写数字识别及KMeans算法原理
• | | | ├──88 手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
• | | | ├──89 分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
• | | | ├──90 逻辑回归算法原理及公式推导
• | | | ├──91 逻辑回归算法原理及公式推导
• | | | ├──92 逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
• | | | ├──93 百度地图实时路况及路况预测
• | | | ├──94 决策树算法的原理
• | | | ├──95 随机森林算法与算法总结
• | | | ├──96 推荐系统的来龙去脉与推荐架构
• | | | ├──97 推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
• | | | ├──98 推荐系统代码实现及测试
• | | | └──99 实现推荐系统在线推荐微服务

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