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某機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)全套視頻教程（視頻、源碼完整版）
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第1階段 linux和高并發(fā)
因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑。 主要內(nèi)容： 1.linux操作系統(tǒng) 2.linux基本命令 3.linux軟件安裝 4.shell編程 5.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí) 6.lvs集群和高并發(fā) 7.nginx集群和高并發(fā) 8.keepalived和單點(diǎn)故障 第2階段 hadoop體系之離線計(jì)算 Hadoop 是一款支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用并以 Apache 2.0 許可協(xié)議發(fā)布的開(kāi)源軟件框架，它能搭建大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，PB 級(jí)別數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析、統(tǒng)計(jì)等業(yè)務(wù)。編程語(yǔ)言你可以選，但 Hadoop 一定是大數(shù)據(jù)必學(xué)內(nèi)容。 主要內(nèi)容： 1.hdfs分布式文件系統(tǒng) 2.mapreduce分布式計(jì)算 3.YARN-資源管理和任務(wù)調(diào)度 4.MAPREDUCE 案例 5.hive 6.hbase數(shù)據(jù)庫(kù) 7.ZOOKEEPER協(xié)同處理 8.EL SEARCH搜索引擎 9.REDIS內(nèi)存數(shù)據(jù) 第3階段 spark體系之分布式計(jì)算 Spark 和 Hadoop 都是大數(shù)據(jù)框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒(méi)有的功能特性，比如分布式文件系統(tǒng)，而 Spark 為需要它的那些數(shù)據(jù)集提供了實(shí)時(shí)內(nèi)存處理。所以學(xué)習(xí) Spark 也非常必要。 主要內(nèi)容： 1.kafka分布式消息隊(duì)列 2.scala分布式計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言 3.spark-core之離線計(jì)算 4.spark-sql 5.spark-stream流式計(jì)算 6.STORM流式框架 第4階段 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常一起出現(xiàn)，因?yàn)槲覀儠?huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)工具做大數(shù)據(jù)的分析工作。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)而不是指令來(lái)進(jìn)行各種工作的方法�？梢园褭C(jī)器學(xué)習(xí)看做我們做大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)比較好用的工具。數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘可以看成是對(duì)大數(shù)據(jù)處理的一種方式，但是大數(shù)據(jù)的處理方式并不止數(shù)據(jù)挖掘。 主要內(nèi)容： 1.Python語(yǔ)言基礎(chǔ) 2.回歸算法 3.分類算法 4.聚類算法 5.推薦算法 第5階段 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，對(duì)常用技能進(jìn)行系統(tǒng)運(yùn)用，例如使用常用的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行建模、分析和運(yùn)算，這是成為大數(shù)據(jù)工程師過(guò)程中的重要一步。 主要內(nèi)容：1.大型電商日志分析項(xiàng)目本項(xiàng)目主要是對(duì)hadoop生態(tài)體系的某些技術(shù)做一個(gè)總結(jié)，利用學(xué)到的技術(shù)做一個(gè)企業(yè)級(jí)的項(xiàng)目，了解各個(gè)技術(shù)在企業(yè)級(jí)項(xiàng)目中是如何使用的。本項(xiàng)目以電商網(wǎng)站做為基礎(chǔ)，通過(guò)各種日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)公司的產(chǎn)品做一些決策。 2.智慧交通卡口分析項(xiàng)目城市中每時(shí)每刻都會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)，分析出的數(shù)據(jù)可以改進(jìn)城市規(guī)劃，緩解交通擁堵，抓捕罪犯，利于大數(shù)據(jù)為交通決策提供輔助。智慧交通卡口分析項(xiàng)目就是基于海量數(shù)據(jù)挖據(jù)出問(wèn)題卡口，問(wèn)題通道，分析主干道擁堵情況，為決策者決策提供輔助。 3.智能APP推薦項(xiàng)目推薦系統(tǒng)是當(dāng)前在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非�；馃岬募夹g(shù)之一，商品推薦，產(chǎn)品推薦，個(gè)性化推薦，精準(zhǔn)推薦都離不開(kāi)推薦系統(tǒng)。智能app推薦項(xiàng)目主要是用戶手機(jī)中應(yīng)用商店中海量app給用戶做個(gè)性化推薦app，提高用戶體驗(yàn)度。
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