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分类: 自学教程 神坛大师

发布: 8月前

更新: 8月前

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大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

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
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
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
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
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
第16节、spring data for mongodb-分页查询
第17节、zookeeper集群安装
第18节、zookeeper基本介绍-1
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
第21节、kafka-背景及架构介绍
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
第26节、机器学习基本线性代数介绍
第27节、IKAnalyzer中文分词工具介绍
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
第30节、Spark运行架构介绍及原理之job,stage,task
第31节、Spark编程模型RDD设计以及运行原理
第32节、纯手写第一个Spark应用程序:WordCount
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
第36节、Spark Streaming+Kafka集成操作
第37节、avro结合maven使用,实现序列化和反序列化
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
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
第47节、Spark on Mesos安装部署
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)
第49节、项目代码:父类工程,管理各个jar的版本
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
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
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
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
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)
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