即学即用的Spark实战44讲笔记
[2016] 结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.mp474.3M[2015] 第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.mp474.7M[2014] 第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.mp438.6M[2013] 第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp461M[2012] 第41讲:如何构建数据立方体.mp450.4M[2011
[2016] 结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.mp474.3M[2015] 第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.mp474.7M[2014] 第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.mp438.6M[2013] 第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp461M[2012] 第41讲:如何构建数据立方体.mp450.4M[2011
[2016] 结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.mp4
74.3M
[2015] 第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.mp4
74.7M
[2014] 第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.mp4
38.6M
[2013] 第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp4
61M
[2012] 第41讲:如何构建数据立方体.mp4
50.4M
[2011] 第40讲:如何获取业务数据库的数据.mp4
45.8M
[2010] 第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.mp4
82.9M
[2009] 第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.mp4
96M
[2008] 第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.mp4
73.2M
[2007] 第36讲:推荐引擎:协同过滤.mp4
114.9M
[2006] 第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.mp4
62.1M
[2005] 第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.mp4
192.5M
[2004] 第33讲:如何对数据进行预处理?.mp4
107.8M
[2003] 第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.mp4
70.6M
[2002] 第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.mp4
106.3M
[2001] 第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.mp4
49.7M
[2000] 第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.mp4
87.5M
[1999] 第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.mp4
82.5M
[1998] 第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.mp4
100.2M
[1997] 第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.mp4
116.4M
[1996] 第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.mp4
128.3M
[1995] 第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.mp4
91.7M
[1994] 第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.mp4
85.3M
[1993] 第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.mp4
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