百战程序员 大数据架构师进阶课（2021）
内容简介
本阶段不需要编程，很多人听过大数据，听过人工智能，听过数据挖掘。但是几乎都有疑问：什么是大数据？什么是人工智能？大数据和人工智能能做什么？等等。这一阶段主要是答疑解惑，让大家明白这些概念，至少在和高端人士茶余饭后谈论大数据和人工智能的时候可以不需要“一脸懵逼”。
百战程序员大数据架构师进阶课程体系是由来自大型互联网、外企等具有 5 年以上的一线大数据高级工程师、架构师和高级机器学习工程师设计出来的，带你从入门直达中级工程师岗位要求。
PS: 图片内容仅供参考。我看了几章，感觉不是同一时期录制的。网络上以前有个无水印版本，但是文件才8G左右，并且章节不全，我就给替换到这里了，这个虽然有水印，但是毕竟全一点。
资源目录
——/计算机教程/09其他/109-百战程序员-大数据开发（完结）/
01-linux操作系统
章节1：Linux操作系统概述与安装
章节2：Linux常用命令
章节3：Linux用户权限和软件安装与管理
章节4：ShellScript脚本编程
02-大型网站高并发处理
章节1：Nginx的高并发处理
章节2：Nginx和Keepalived高可用
03-zookeeper分布式协调服务框架
章节1：ZooKeeper初探
章节2：ZooKeeper分布式集群实战
章节3：ZooKeeper底层原理剖析与命令实战
章节4：ZooKeeperAPI实战
章节5：分布式RMI协调实战
04-Hadoop分布式文件系统HDFS
章节1：Hadoop分布式文件系统HDFS
新建文本文档.txt 0.31kb
05-Hadoop分布式计算框架MapReduce
章节1：MapReduce原理和搭建
章节2：MapReduce源码分析
章节3：MapReduce开发实战
章节4：MapReduce项目实战
06-数据仓库Hive
章节1：概述、搭建实战、sql语法、分区
章节2：运算符和函数、实战、动态分区、分桶
章节3：视图、索引、安全认证、优化、高可用
07-分布式数据库HBase
章节1：hbase第1章
章节2：hbase第2章
章节3：hbase第3章
08-大型电商日志离线分析系统
章节10：项目优化、架构设计与项目总结
章节1：项目需求分析、系统架构设计
章节2：JS和JAVASDK数据源、Nginx本地日志存储
章节3：Flume日志收集
章节4：ETL日志处理
章节5：新增用户指标开发
章节6：活跃用户指标开发
章节7：Hive和HBase整合
章节8：Sqoop概述、安装、数据的导入和导出
章节9：用户浏览深度SQL实现
09-elasticsearch分布式搜索
章节1：ElasticSearch分布式搜索
1.txt 0.27kb
软件.rar 1.42G
文档.rar 8.55M
源码.rar 923.88kb
10-Redis缓存数据库
章节1：Redis分布式缓存数据库
01资料.rar 24.61M
02笔记.rar 2.35M
1.txt 0.23kb
11-CDH集群管理
章节1：ClouderaManager简介及CDH简介
章节2：ClouderaManager安装及CDH安装
章节3：ClouderaManager平台操作使用
章节4：hive&hue&impala&oozie使用
12-Kylin数据仓库分析引擎
章节1：数据仓库理论基础及OLAP分析瓶颈
章节2：Kylin架构原理及实战操作
章节3：Kylin算法及实战操作
13-Scala分布式语言
章节1：Scala的基本语法
章节2：Scala的字符串和集合
章节3：Scala高级特性
章节4：Scala的复习总结
14-Spark分布式计算框架
章节1：Spark分布式计算框架核心基础
章节2：Spark集群搭建、任务提交资源申请核心原理
章节3：Spark算子实战及案例分析操作
章节4：Spark分布式计算框架核心源码分析
章节5：Spark分布式计算框架核心高阶进阶
章节6：Spark分布式计算框架之SparkSQL
章节7：Spark分布式计算框架之SparkStreaming
15-大数据任务流调度系统azkaban
章节1：Azkaban系统基础原理及搭建
章节2：Azkaban任务调度使用
16-音乐数据中心数仓综合项目
章节1：数据仓库建模理论及模型设计
章节2：歌曲热度与歌手热度排行
章节3：机器详细信息统计及日活跃用户统计
章节4：商户及地区营收统计
章节5：实时业务统计
章节6：Spark优化
17-python数据挖掘语言
章节10：模块和列表推导式
章节11：数据库操作
章节12：Numpy
章节1：python概述
章节2：安装下载及基础语法
章节3：逻辑判断和循环
章节4：集合类型
章节5：函数
章节6：文件操作
章节7：类和对象
章节8：设计模式
章节9：异常
18-机器学习与数据挖掘
章节1：PySpark及线性回归算法
章节2：贝叶斯算法、KNN算法及KMeans算法
章节3：微博聚类、逻辑回归及音乐分类
章节4：道路预测及逻辑回归优化
章节5：决策树、随机森林算法
19-推荐系统项目
章节1：推荐系统架构原理
章节2：推荐系统流程实现
20-Flink实时计算引擎
章节10：Flink性能优化
章节11：附录：常见面试题汇总讲解
章节1：初识Flink
章节2：Flink快速入门
章节3：Flink的安装和部署
章节4：Flink的常用API详解
章节5：Flink的State管理与恢复
章节6：Flink的Window(窗口)详解
章节7：Flink的Time详解
章节8：TableAPI和Flink的SQL
章节9：Flink的复杂事件处理CEP编程
21-Flink城市交通实时监控平台
章节1：实时卡扣监控
章节2：违法车辆预警
章节3：实时城市交通违法预警
章节4：车辆实时分布
22-大数据面试题精讲
章节1：企业面试高频SQL面试题解析
资料.rar 2.26M
23-面试和成功求职的秘技
章节1：简历
章节2：面试前的准备
章节3：笔试和面试
章节4：offer和上班后，如何应对
1.txt 0.09kb
boss直聘使用步骤.rar 3.63M
PPT.rar 16.65M
参考简历.rar 1.37M
24-入职后快速成长到CTO
章节1：入职后三个月试用期要做的事
章节2：前三年需要学的技术
章节3：前三年需要提高的软实力
