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.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

保存下载272.8M







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