06.(慕课)从零基础到笑傲大数据成长体系课程阿里云盘下载

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阿里云盘下载
06.(慕课)从零基础到笑傲大数据成长体系课程

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06.(慕课)从零基础到笑傲大数据成长体系课程

全部文件 4.2GB

06.(慕课)从零基础到笑傲大数据成长体系课程 4.2GB

5-阶段五:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台 1.0GB

第19周 直播平台三度关系推荐V2.0 1.0GB

2-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4 174.0MB

2-6数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4 222.6MB

2-5数据计算之每天更新用户活跃时间.mp4 95.4MB

2-4数据计算之每天定时更新主播等级.mp4 165.3MB

2-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 171.8MB

2-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 186.8MB

2-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 23.1MB

1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4 17.6MB

4-阶段四:高频实时数据处理方案 2.8GB

第18周 直播平台三度关系推荐V1.0 1.5GB

8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4 71.9MB

7-8数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4 145.5MB

7-7数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-1.mp4 154.2MB

7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4 108.2MB

7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4 142.8MB

7-2数据计算之实时维护粉丝关注数据-1.mp4 131.0MB

7-1数据计算之历史粉丝关注数据初始化.mp4 31.8MB

7-11三度关系数据导出到MySQL.mp4 47.6MB

6-1数据计算核心指标详细分析.mp4 55.7MB

5-4采集服务端数据库数据.mp4 93.1MB

5-2数据分发.mp4 37.6MB

4-3模拟产生数据.mp4 136.2MB

4-2数据来源分析.mp4 24.0MB

4-1数据采集架构详细设计.mp4 14.3MB

3-5Neo4j之建立索引+批量导入数据.mp4 95.3MB

3-4Neo4j之更新数据.mp4 21.6MB

3-3Neo4j之查询数据.mp4 70.4MB

3-2Neo4j之添加数据.mp4 53.0MB

3-1Neo4j介绍及安装部署.mp4 40.8MB

2-4项目整体架构设计.mp4 11.1MB

2-3技术选型之数据计算+数据展现.mp4 5.3MB

2-2技术选型之数据存储.mp4 6.7MB

2-1技术选型之数据采集.mp4 18.8MB

1-1项目介绍.mp4 12.3MB

第17周 Flink高级进阶之路 1.3GB

6-1本周总结+寄语.mp4 83.6MB

5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4 128.3MB

5-1SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4 102.5MB

4-5KafkaProducer的容错.mp4 67.8MB

4-4KafkaProducer的使用.mp4 126.8MB

4-3KafkaConsumer的容错.mp4 68.1MB

4-2KafkaConsumer消费策略设置.mp4 26.3MB

4-1KafkaConsumer的使用.mp4 76.4MB

3-2并行度案例分析.mp4 10.9MB

3-1并行度介绍及四种设置方式.mp4 11.5MB

2-8Watermark案例总结.mp4 9.0MB

2-7在多并行度下的Watermark应用.mp4 53.0MB

2-5Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4 65.1MB

2-4通过数据跟踪观察Watermark.mp4 106.3MB

2-3开发Watermark代码.mp4 78.7MB

2-2开发Watermark代码.mp4 103.1MB

2-1Watermark的分析.mp4 32KB

1-6Flink中的Time.mp4 7.8MB

1-5Window中的增量聚合和全量聚合.mp4 11.8MB

1-4自定义Window的使用.mp4 61.3MB

1-3CountWindow的使用.mp4 76.9MB

1-2TimeWindow的使用.mp4 71.7MB

1-1Window的概念和类型.mp4 7.9MB

3-阶段三:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战 365.3MB

第11周 Spark性能优化的道与术 365.3MB

7-3本周总结+寄语.mp4 120.9MB

6-8内置函数介绍.mp4 5.7MB

6-7SaveMode的使用.mp4 43.2MB

6-6load和save操作.mp4 64.0MB

6-5RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4 131.5MB

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