2017年8月大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战 视频教程【63课时】

冰点也疯狂

课程大纲:
第01节 项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中
第02节 scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装
* `# l( Z! z! F4 G第03节 Centos环境准备（java环境、hosts配置、防火墙关闭）
第04节 scala基础知识讲解-1
第05节 scala基础知识讲解-函数和闭包-2
( Z' ~! l+ B5 P0 k' E; J4 ~第06节 scala基础知识讲解-数组和集合-3.1
第07节 scala基础知识讲解-数组和集合-3.2
1 R- l5 ~8 c1 E( A. V: W/ c第08节 scala基础知识讲解-类和对象-4
第09节 scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5
( V5 l  {0 w- Y0 ~& c/ _第10节 scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6
第11节 scala基础知识讲解-知识回顾
第12节 nosql数据库mongodb安装
第13节 spring data for mongodb-简单连接mongodb
第14节 spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作)
第15节 spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作
$ L% x) K! h0 b- m5 `* d第16节 spring data for mongodb-分页查询
/ f/ P$ ^$ C/ G( y, U* o+ Y  B+ h9 n第17节 zookeeper集群安装
第18节 zookeeper基本介绍-1
. s/ B# I# s! o& v+ |5 f第19节 zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2
第20节 zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3
: Y5 o" a% W, F# K/ U第21节 kafka-背景及架构介绍
. j# F9 O# g# p% w( ^8 J4 n第22节 kafka集群安装以及测试
第23节 kafka数据发送与接收实现-java
第24节 hdfs单机安装部署
第25节 连接hdfs查询存储-java
) {7 R: U1 a' C  ?0 L6 R: a8 e第26节 机器学习基本线性代数介绍
/ P+ k+ j2 E6 H/ B第27节 IKAnalyzer中文分词工具介绍
! I* Z7 Y( C) K# [# @第28节 IKAnalyzer中文分词工具结合java应用
第29节 Spark以及生态圈介绍
% @3 K3 K! y. h第30节 Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task
7 R8 r3 X( o: @+ C! x  n2 D第31节 Spark编程模型RDD设计以及运行原理
9 N+ R) c# q6 o3 e第32节 纯手写第一个Spark应用程序：WordCount
9 _! ^  q& S7 u; X) R  @' A第33节 RDD常用函数介绍
第34节 Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化
第35节 Spark Streaming介绍
6 l: L- E) J0 S第36节 Spark Streaming+Kafka集成操作
5 [4 O* {' V' d% J# O( r0 r, z5 L第37节 avro结合maven使用,实现序列化和反序列化
/ I& k3 q. V" f) z% q+ J' V第38节 Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）
第39节 特征抽取：TF-IDF原理介绍
2 G0 L; p7 E* @- N第40节 特征提取：TF-IDF代码实现计算
第41节 聚类算法：KMEANS原理介绍
第42节 聚类算法：KMEANS代码实现计算
第43节 其它Spark ML算法简单介绍
第44节 Spark连接Mongodb代码实现
第45节 Mesos总体架构介绍
第46节 Mesos安装部署
* M8 G7 K2 v& [/ v第47节 Spark on Mesos安装部署
8 h; [7 s, Z, N2 a0 H第48节 系统整体架构再次介绍+技术串联介绍（将学习的技术全部整合到项目中）
/ J1 c9 F2 d1 R1 I0 z0 _第49节 项目代码：父类工程，管理各个jar的版本
' ]$ P7 @4 i- m7 b7 q1 B3 C第50节 项目代码：avro序列化jar，用于客户端和机器学学习实现序列化和反序列化
第51节 项目代码：kafka发送数据jar，给app调用并实现切词并发送数据到kafka
第52节 项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb
. F  {6 K' q+ i' }9 q$ U' L  S第53节 项目代码：操作类jar，调用工具类具体进行切词以及数据清洗并且存储到Hdfs
第54节 项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record
- n8 N. o5 R- H- n第55节 项目代码：机器学习算法jar，主要进行tf-idf以及kmeans计算，主要实现企业上下游、供求上下游模型计算
* @1 E& F: v: J第56节 项目代码：流式计算jar，主要是接受客户端发送到kafka的数据加载模型进行计算
6 R4 I/ w) S% g/ ?  F第57节 项目代码：测试模拟jar，主要模拟实现用户加载avro序列化jar写数据到kafka
第58节 Spark on Mesos部署提交参数介绍
第59节 Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）
: |( O7 v5 Z6 ^6 Q) v* H" L第60节 项目整体流程跑通，结果展示
第61节 Spark调优介绍
第62节 基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结
第63节 实际工作及面试注意问题

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