2018最新最全大数据技术、项目视频。整套视频，非那种淘宝杂七杂八网上能免费找到拼凑的乱八七糟的几年前的不成体系浪费咱们宝贵时间的垃圾，详细内容如下，视频高清不加密，需要的联系QQ：3164282908（加Q注明51CTO）。
[大数据项目]-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战（完结）-（Hadoop2.8+Spark2.11+Kafka0.10.0)-201707 : 2.93GB
├──2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料 : 307.44MB
│├──11、Scala基础知识讲解-知识回顾.doc : 210.50KB
│├──12、nosql数据库mongodb安装.doc : 208.00KB
│├──17、zookeeper集群安装.doc : 243.00KB
│├──18、zookeeper基本介绍-1.doc : 410.00KB
│├──21、kafka-背景及架构介绍.doc : 249.00KB
│├──22、kafka集群安装以及测试.doc : 233.50KB
│├──24、hdfs单机安装部署.doc : 225.50KB
│├──26、机器学习基本线性代数介绍.doc : 369.50KB
│├──27、IKAnalyzer中文分词工具介绍.doc : 208.00KB
│├──29、Spark以及生态圈介绍.doc : 367.50KB
│├──2、scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.txt : 176.00B
│├──30、Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.doc : 639.50KB
│├──31、Spark编程模型RDD设计以及运行原理.doc : 368.00KB
│├──35、Spark Streaming介绍.doc : 805.00KB
│├──37、avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.doc : 303.50KB
│├──38、Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）.doc : 1.28MB
│├──39、特征抽取：TF-IDF原理介绍.doc : 229.50KB
│├──41、聚类算法：KMEANS原理介绍.doc : 633.00KB
│├──43、其它SparkML算法简单介绍.doc : 572.50KB
│├──44、Spark连接Mongodb代码实现.doc : 305.00KB
│├──45、Mesos总体架构介绍.doc : 547.50KB
│├──46、Mesos安装部署.doc : 750.50KB
│├──47、Spark on Mesos安装部署.doc : 2.42MB
│├──48、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）.doc : 204.00KB
│├──58、Mesos部署提交参数介绍.doc : 214.00KB
│├──61、Spark调优介绍.doc : 224.50KB
│├──63、后台服务工具redis：详解redis操作命令.doc : 312.50KB
│├──66、后台服务代码架构：项目实际应用中redis缓存与数据库一致性问题解决.doc : 558.50KB
│├──67、后台服务代码架构：项目实际应用中分布式锁介绍.doc : 215.50KB
│├──68、后台服务工具gitlab：版本管理工具gitlab安装以及配置介绍.doc : 476.50KB
│├──69、后台服务工具git：git安装及本地仓库对应gitlab仓库.doc : 228.00KB
│├──70、后台服务工具git：git介绍以及各种命令操作演示.doc : 316.00KB
│├──71、后台服务工具tomcat：安装以及使用，同服务器多tomcat端口配置.doc : 214.00KB
│├──avro-tools-1.7.7.jar : 11.95MB
│├──IKAnalyzer2012_u6.zip : 2.80MB
│├──mesos-1.3.0.tar.gz : 40.29MB
│├──user.avsc : 370.00B
│└──项目代码 : 238.11MB
│ ├──ml-avro-kafka.zip : 38.92MB
│ ├──ml-common.zip : 178.40KB
│ ├──ml-extract-facade.zip : 2.61MB
│ ├──ml-extract.zip : 102.47MB
│ ├──ml-kafka-test.zip : 8.68KB
│ ├──ml-kmeans-streaming.zip : 87.16MB
│ ├──ml-kmeans.zip : 6.72MB
│ ├──ml-parent.zip : 2.03KB
│ ├──ml-sdk.zip : 1.55KB
│ ├──ml-store-api.zip : 42.49KB
│ └──sdk-super.zip : 2.88KB
├──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.mp4 : 25.54MB
├──第02节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4 : 17.22MB
├──第03节Centos环境准备（java环境、hosts配置、防火墙关闭）.mp4 : 15.56MB
├──第04节scala基础知识讲解-1.mp4 : 18.37MB
├──第05节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4 : 55.07MB
├──第06节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4 : 91.86MB
├──第07节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4 : 27.44MB
├──第08节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4 : 49.32MB
├──第09节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4 : 26.27MB
├──第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4 : 25.51MB
├──第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 : 25.38MB
├──第12节nosql数据库mongodb安装.mp4 : 17.33MB
├──第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4 : 16.63MB
├──第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4 : 89.39MB
├──第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4 : 94.41MB
├──第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4 : 34.29MB
├──第17节zookeeper集群安装.mp4 : 41.36MB
├──第18节zookeeper基本介绍-1.mp4 : 35.73MB
├──第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4 : 42.17MB
├──第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4 : 50.51MB
├──第21节kafka-背景及架构介绍.mp4 : 18.92MB
├──第22节kafka集群安装以及测试.mp4 : 78.11MB
├──第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4 : 62.57MB
├──第24节hdfs单机安装部署.mp4 : 80.32MB
├──第25节连接hdfs查询存储-java.mp4 : 85.33MB
├──第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 : 13.74MB
├──第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4 : 37.36MB
├──第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4 : 37.26MB
├──第29节Spark以及生态圈介绍.mp4 : 31.47MB
├──第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp4 : 48.87MB
├──第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4 : 26.54MB
├──第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4 : 57.45MB
├──第33节RDD常用函数介绍.mp4 : 81.66MB
├──第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4 : 62.35MB
├──第35节Spark Streaming介绍.mp4 : 69.35MB
├──第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4 : 88.65MB
├──第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4 : 66.60MB
├──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）.mp4 : 70.43MB
├──第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4 : 48.41MB
├──第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4 : 71.32MB
├──第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4 : 48.11MB
├──第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4 : 56.18MB
├──第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4 : 35.29MB
├──第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp4 : 61.94MB
├──第45节Mesos总体架构介绍.mp4 : 40.70MB
├──第46节Mesos安装部署.mp4 : 59.87MB
├──第47节Spark on Mesos安装部署.mp4 : 76.43MB
├──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）.mp4 : 10.81MB
├──第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp4 : 13.20MB
├──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.mp4 : 59.28MB
├──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.mp4 : 28.42MB
├──第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4 : 12.89MB
├──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.mp4 : 19.78MB
├──第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp4 : 12.91MB
├──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.mp4 : 31.23MB
├──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.mp4 : 24.23MB
├──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.mp4 : 5.51MB
├──第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4 : 36.50MB
├──第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp4 : 38.67MB
├──第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4 : 16.27MB
├──第61节Spark调优介绍.mp4 : 41.93MB
├──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.mp4 : 13.32MB
└──第63节实际工作及面试注意问题.mp4 : 14.47MB