2021 八斗大数据 第20期 - 大数据与云计算├─day01【开学典礼+常见业务+HDFS】 <br>││技术结合业务理解.jpg <br>││ <br>│├─上午 <br>││ 01-开学典礼.mp4 <br>││ 02-课间答疑.mp4 <br>││ 03-常见业务.mp4 <br>││ 常见业务.txt <br>││ 开学典礼+常见业务.pdf <br>││ <br>│└─下午 <br>│ 04-HDFS1.0.mp4 <br>│ 05-课间答疑.mp4 <br>│ 06-hdfs2.0.mp4 <br>│ HDFS 1.0.pdf <br>│ HDFS 2.0.pdf <br>│ hdfs.txt <br>│ <br>├─day02【MR+Yarn+Hive上】 <br>││企业集群规划方案.xlsx <br>││ <br>│├─上午 <br>││ data.rar <br>││ MR.mp4 <br>││ 代码.rar <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ data.rar <br>│ Hive搭建.rar <br>│ Yarn+Hive.mp4 <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day03【Hive下】 <br>││data.rar <br>││ <br>│├─上午 <br>││ hive上.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ hive下.mp4 <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day04【Scala+Spark上】 <br>│├─上午 <br>││ scala.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ spark上.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day05【Spark下】 <br>│├─上午 <br>││ spark作业+基础.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ spark核心+优化.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ 预习课件.rar <br>│ <br>├─day06【数据采集业务+Flume】 <br>│├─上午 <br>││ 数据采集业务.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ data.rar <br>│ flume理论+实践.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ 预习课件.rar <br>│ <br>├─day07【Kafka+Streaming】 <br>│├─上午 <br>││ kafka.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ spark streaming上.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day08【Spark Streaming下】 <br>│├─上午 <br>││ streaming下-理论.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ streaming下-实践.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day09【Flink上】 <br>│├─上午 <br>││ flink上_理论+实践_01.mp4 <br>││ <br>│└─下午 <br>│ data.rar <br>│ flink上_理论+实践_02.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day10【Flink下】 <br>│├─上午 <br>││ Kafka重分区+Flink下理论.mp4 <br>││ <br>│└─下午 <br>│ Flink下窗口操作.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ 预习课件.rar <br>│ <br>├─day11【数据仓库】 <br>│├─上午 <br>││ 数据仓库理论上.mp4 <br>││ <br>│└─下午 <br>│ 数据仓库理论下.mp4 <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day12【数据仓库方法论+数仓项目实战+Zookeeper上】 <br>││预习课件.rar <br>││ <br>│├─上午 <br>││ 数据仓库方法论.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ 数仓项目实战+zookeeper上.mp4 <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day13【UDF补充+Zookeeper下+Hbase】 <br>││预习课件.rar <br>││ <br>│├─上午 <br>││ data.rar <br>││ udf补充+zookeeper下+hbase上.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ hbase下.mp4 <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day14【NLP】 <br>│├─上午 <br>││ TF-IDF理论.mp4 <br>││ 代码.rar <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ data.rar <br>│ TF-IDF+LCS.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day15【协同过滤-UserCF】 <br>││预习课件.rar <br>││ <br>│├─上午 <br>││ User_CF上.mp4 <br>││ <br>│└─下午 <br>│ data.rar <br>│ User_CF下.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day16【结巴分词+HMM】 <br>│├─上午 <br>││ 结巴分词+HMM上.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ data.rar <br>│ HMM下.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day17【LR+推荐系统工程上】 <br>│├─上午 <br>││ HMM下+LR上.mp4 <br>││ <br>│└─下午 <br>│ LR下+推荐系统工程上.mp4 <br>│ 代码.rar <br>│ 笔记+课件.rar <br>│ <br>├─day18【推荐系统工程-下+神经网络与深度学习+CNN上】等多个文件 <br>│├─day18【录播1.bayes+kmeans+svm】 <br>││├─Bayes原理+新闻分类实现+spark应用 <br>│││ 1-bayes.mp4 <br>│││ 2-bayes.mp4 <br>│││ 3-bayes.mp4 <br>│││ 4-bayes.mp4 <br>│││ code.rar <br>│││ 讲义.rar <br>│││ <br>││├─kmeans算法及spark应用+交叉特征 <br>│││ 1-kmeans.mp4 <br>│││ 2-kmeans.mp4 <br>│││ 3-kmeans.mp4 <br>│││ 4-kmeans.mp4 <br>│││ code.rar <br>│││ 讲义.rar <br>│││ <br>││└─分类算法支持向量机SVM <br>││ 1-支持向量机svm.mp4 <br>││ 2-支持向量机svm.mp4 <br>││ 3-支持向量机svm.mp4 <br>││ 4-支持向量机svm.mp4 <br>││ code.rar <br>││ 讲义.rar <br>││ <br>│├─day18【录播2.决策树（随机森林+GBDT）】 <br>││ 01-决策树.mp4 <br>││ 02-决策树.mp4 <br>││ 03-随机森林+GBDT.mp4 <br>││ code.rar <br>││ 讲义.rar <br>││ <br>│└─day18【推荐系统工程-下+神经网络与深度学习+CNN上】 <br>│ ├─上午 <br>│ │ 推荐系统工程-下.mp4 <br>│ │ <br>│ └─下午 <br>│ 代码.rar <br>│ 推荐系统工程-下+CNN.mp4 <br>│ 课件+笔记.rar <br>│ <br>├─day19【FM+FFM+DeepFM+岗位分析+面试技巧+简历撰写+面试答疑】 <br>│├─上午 <br>││ FM+FFM+DeepFM.mp4 <br>││ 课件+笔记.rar <br>││ <br>│└─下午 <br>│ 岗位分析+面试技巧+简历撰写+面试答疑.mp4 <br>│ 笔记.rar <br>│ <br>├─赠Scala 学习 进击大数据Spark生态圈 <br>│ 1-1 Scala导学.mp4 <br>│ 1-2 -课程目录.mp4 <br>│ 1-3 -Scala概述.mp4 <br>│ 1-4 -学习Scala的意义何在.mp4 <br>│ 1-5 -Scala安装.mp4 <br>│ 1-6 -Scala使用入门.mp4 <br>│ 1-7 -HelloWorld案例Java和Scala版本对比.mp4 <br>│ 2-1 -课程目录.mp4 <br>│ 2-2 -val和var的区别.mp4 <br>│ 2-3 .mp4 <br>│ 2-4 -lazy在Scala中的使用.m