前言
了解大数据的小伙伴都知道，大数据是从2018年突然之间就开始火起来了，一直火到至今，之后还会一直火下去。
大数据不只是一个独立的学科了，架构师会用到很多分布式技术，来自于大数据生态，数据分析师必然基于大数据生态技术，机器学习、人工智能离不开大数据的优质数据源，2016年国文红头文件《大数据发展计划纲要》后，政府项目，高等院校大数据专业，企税优策等都在扩大大数据技术的落地，我们讲述hadoop生态技术原理源码，数据加工治理，数据质量，数据仓库、ETL，实时计算，技术选型，企业级大数据平台搭建，kylin、flink、nifi等热点技术详解，整合出量化投资项目，从理论到实践，为每个IT人规划最精准的必经之路！
既然大家已经知道了大数据的重要性，就缺少对应的学习资源来学习了吧！别怕小编这里已经给大家整理好啦，总共有80G的资源，希望大家能够喜欢！
总共分为五大部分，外加一个flink的重要部分，（Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。）
01_第一阶段 linux和高并发
- 17linux-shellscript.mp4
- 16linux-shellscript.mp4
- 15linux-shellscript.mp4
- 14linux-shellscript.mp4
- 13linux-yum-install.mp4
- 12linux-rpm-yum-install.mp4
- 11linux-src-install.mp4
- 10linux-user.mp4
- 09linnux-sed-awk.mp4
- 08linux-grep-regx-cut-sort-wc.mp4
- 07linux-cat-less-more-head-tail.mp4
- 06linux-filesystem-command.mp4
- 05linux-filesystem.mp4
- 04linux-command.mp4
- 03linux-clone-config.mp4
- 02linux-start-config.mp4
- 01linux-install.mp4
- 10高并发负载均衡-session-致性.mp4
- 09高并发负载均衡-nginx-proxy.mp4
- 08高并发负载均衡-nginx-conf.mp4
- 07高并发负载均衡-介绍.mp4
- 06高并发负载均衡-keepalived.mp4
- 05高并发负载均衡-ha.mp4
- 04高并发负载均衡-lvs-DR-install.mp4
- 03高并发负载均衡-Ivs -模式C.mp4
- 02高并发负载均衡-网络介绍.mp4
- 01高并发负载均衡-Ivs-介绍.mp4
02_第二阶段 hadoop体系之离线计算（最新更新Hadoop3）
Hadoop
06mapreduce案例四，五,六
05mapreduce案例- -,二，三
04单词统计项目,源码解释
03hdfs api使用,MAPREDUCE框架
02全分布式安装、hadoop 高可用
01hadoop历史、hadoop存储模型、架构模型、读写流程、伪分布式安装
HIVE
2. hive分区、分桶、安全认证、优化
1. hive架构、措建、sql语法、 函数
HBASE
2. hbase表设计. protobuffer. MR整合、优化
1. hbase介绍、措建及Java api
zookeeper
06分布式协调案例.mp4
05zk_ api.mp4
05zk.mp4
04zk源语命令2.mp4
03zk源语命令.mp4
02zk安装.mp4
01zk介绍.mp4
Redis
02架构模型
01基础语法与数据类型
CDH
CDH clouderaManager使用hue
02CDH_ clouderaManager使用impala oozie
ES搜索引擎
lucene与倒排索引引擎安装curl命令项目案例
总结
06. Hbase复习.mp4
05. Hive复习.mp4
04. MapReduce与YARN复习.mp4
03. HDFS复习2.mp4
02. HDFS复习.mp4
01.大数据知识整体复习.mp4
03_第三阶段 spark体系之分布式计算
Strom
03容错事务和项目案例
02异步与同步时时分析框架与源码和实例
01应用场景架构模型伪分布式与全分布式搭建
Scala
1.Scala语言特点,基础用法,类型推断，函数式编程，特质特性,模式匹配，样例类，偏函数
2.Scala隐式转换类型，Actor通信模型，Actor通信模型案例，Scala版本Spark-WordCount
spark
1.初识Spark,Spark编程核心RDD,Spark算子类别详解，Spark算子Java+Scala 版本实现
2.Spark持久化算子，Spark集群搭建，Spark基于Yarn任务提交，Spark基于Standalone+Yarn任务提交流程详解
3.SparkRDD的宽窄依赖，pipeline计算模型,资源调度与任务调度过程，PVUV案例，Spark任务提交参数详解
4.Spark源码之Master启动、Driver注册、Application注册、Master划分资源、Executor启动、任务调度
5.广播变量，累加器原理，SparkWEBUI,SparkMasterHA搭建，Spark日志管理配置，SparkShuffle详解
6.初识SparkSQL，SparkSQL加载DataFrame方式，Spark on Hive配置，UDF函数
7.SparkSQL之UDAF函数详解，开窗函数，初始SparkStreaming，SparkStreaming读取数据详细过程原理及算子操作
8.Kafka分布式消息系统原理，SparkStreaming与Kafka整合的问题及策略，手动维护kafka 消费者offset
04_第四阶段 机器学习与数据挖掘
Python
07. Python文件操作.mp4
06. Python函数.mp4
05. Python元组及字典.mp4
04. python字符串及列表.mp4
03. python基础语法及流程控制语句.mp4
02. python基础语法.mp4
01. python简介及安装.mp4
机器学习
1.线性回归原理及使用，贝叶斯原理使用，KNN算法及案例，KMeans原理及案例
2.KMeans数字聚类案例，KMeans微博聚类案例，逻辑回归算法原理，音乐分类案例及道路预测案例介绍
3.道路预测数据原理，数据集准备，逻辑回归损失函数公式推导，逻辑回归优化，ROC曲线与AUC面积
4.推荐系统之协同过滤，App推荐原理，App推荐系统架构及数据清洗
5.构建推荐系统训练集，Dubbo服务生成推荐列表，决策树和随机森林算法原理
05_第五阶段 大数据项目实战
某大型网站日志分析系统
5. sqoop讲解、hive进行模块设计.项目优化
4.利用MapReduce进行模块设计2
3.利用MapReduce进行模块设计1
2. flume.数据存储及ETL
1.数据源讲解及数据收集
spark项目
1.交通项目介绍，数据处理方式，数据模拟，卡扣监控业务分析,自定义累加器实现
2.项目任务优化，车辆速度top10,卡扣车辆数top5,车辆轨迹，随机抽取车辆实现
3.Spark 调优之资源、代码、并行度、数据本地化、堆外内存调优，Spark解决数据倾斜的对策
4.项目业务之区域道路车流量top3,实时道路拥堵统计，PySpark开发环境准备与业务开发
Flink
BD-082-基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统
BD-089-基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统
BD-090-新一代大数据计算引擎 Flink从入门到实战
2020年最新大数据80G大合集：Linux+Hadoop+Spark+机器学习+项目总结
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