【资源分享】基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战视频教程

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一、 课程介绍 

1、项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中 
2、scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装 
3、Centos环境准备（java环境、hosts配置、防火墙关闭） 
4、scala基础知识讲解-1 
5、scala基础知识讲解-函数和闭包-2 
6、scala基础知识讲解-数组和集合-3.1 
7、scala基础知识讲解-数组和集合-3.2 
8、scala基础知识讲解-类和对象-4 
9、scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5 
10、scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6 
11、scala基础知识讲解-知识回顾 
12、nosql数据库mongodb安装 
13、spring data for mongodb-简单连接mongodb 
14、spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作) 
15、spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作 
16、spring data for mongodb-分页查询 
17、zookeeper集群安装 
18、zookeeper基本介绍-1 
19、zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2 
20、zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3 
21、kafka-背景及架构介绍 
22、kafka集群安装以及测试 
23、kafka数据发送与接收实现-java 
24、hdfs单机安装部署 
25、连接hdfs查询存储-java 
26、机器学习基本线性代数介绍 
27、IKAnalyzer中文分词工具介绍 
28、IKAnalyzer中文分词工具结合java应用 
29、Spark以及生态圈介绍 
30、Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task 
31、Spark编程模型RDD设计以及运行原理 
32、纯手写第一个Spark应用程序：WordCount 
33、RDD常用函数介绍 
34、Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化 
35、Spark Streaming介绍 
36、Spark Streaming+Kafka集成操作 
37、avro结合maven使用,实现序列化和反序列化 
38、Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习 
39、特征抽取：TF-IDF原理介绍 
40、特征提取：TF-IDF代码实现计算 
41、聚类算法：KMEANS原理介绍 
42、聚类算法：KMEANS代码实现计算 
43、其它Spark ML算法简单介绍 
44、Spark连接Mongodb代码实现 
45、Mesos总体架构介绍 
46、Mesos安装部署 
47、Spark on Mesos安装部署 
48、系统整体架构再次介绍+技术串联介绍（将学习的技术全部整合到项目中） 
49、项目代码实现：数据avro序列化类封装 
50、项目代码实现：分词类+ kafka类封装 
51、项目代码实现：数据从mongodb读取数据分词存储到hdfs 
52、项目代码实现：Spark ml从hdfs读取数据训练模型 
53、项目代码实现：Spark Streaming读取kafka数据，加载模型进行分类 
54、项目代码实现：用户加载分词类写数据到kafka 
55、Spark on Mesos部署提交参数介绍 
56、Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit） 
57、项目整体流程跑通，结果展示 
58、Spark调优介绍 
59、基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结 
60、实际工作及面试注意问题

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