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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、ideatmaven开发HDFS

07 hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门

08 hadoop-MapReduce调度原理， Yam原理

09 hadoop-MapReduce-Yam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，架构剖折，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 Sparki周优总结及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原码-MapTask-inpu原码精讲

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Yam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原码-MapTask-output和ReduceTak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 APT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&amp；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， kibanaj井解

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理及排序算法优化

155 ES进阶Nested 、 Join及Term vectoni解

156 ES进阶-Highight及Suggest搜索推荐详解

157 ES进阶深入採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部折

16 Hlive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hdf安装

163 ES进阶基于snapshot hdfs restore数据备份还原

164ES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数仓之歌曲暴纳力指数分析

174数仓之歌手景向力指数分析

175数仓之5aoop全里增里数据导入

176数仓之Azkaban任务流调度使用及原理

177数仓之Superset B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ap获取机器上报位置

183数仓之商户、地区营收统计分析

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-ore源码、UnsafeShufflewriter、 Tungsten， Unsafe、堆外

66 spark-core-源码、ShuffleReader， Tracker， Scheduler完整调度

67 spark-ore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、广播变里、累加器

69 spark-sal、大数据中的SQL组成原理

70 spark-sal、 datafram到dataset开发

71 spark-sal、整合hive的metastore搭建企业级数仓1

72 spark-sal、整合hive的metastore搭建企业级数仓2

73 spark-sql、复杂sal、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP

74 spark-sal源码、sgl解析、dataset到rdd的执行计划

75 spark-sq-源码、antir4的sal解析、AST语法树的逻辑到物理转换

76 spark-sal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 MLibill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 KNNi只别手写数字与KMean骤类算法原理

87 KNN手写数字识别及KMeans算法原理

88手写KMean螺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

 

大数据精英一班（大数据全栈工程师）
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