资源简介

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  

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