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今天，我想和大家分享-,【No0213】大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战的文章，感谢您宝贵的时间阅读，让这一刻属于我们吧！
资源介绍
【No0213】大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
|-2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料
|-|-项目代码
|-|-user.avsc
|-|-mesos-1.3.0.tar.gz
|-|-IKAnalyzer2012_u6.zip
|-|-avro-tools-1.7.7.jar
|-|-71、后台服务工具tomcat：安装以及使用，同服务器多tomcat端口配置.doc
|-|-70、后台服务工具git：git介绍以及各种命令操作演示.doc
|-|-69、后台服务工具git：git安装及本地仓库对应gitlab仓库.doc
|-|-68、后台服务工具gitlab：版本管理工具gitlab安装以及配置介绍.doc
|-|-67、后台服务代码架构：项目实际应用中分布式锁介绍.doc
|-|-66、后台服务代码架构：项目实际应用中redis缓存与数据库一致性问题解决.doc
|-|-63、后台服务工具redis：详解redis操作命令.doc
|-|-61、Spark调优介绍.doc
|-|-58、Mesos部署提交参数介绍.doc
|-|-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）.doc
|-|-47、Spark on Mesos安装部署.doc
|-|-46、Mesos安装部署.doc
|-|-45、Mesos总体架构介绍.doc
|-|-44、Spark连接Mongodb代码实现.doc
|-|-43、其它SparkML算法简单介绍.doc
|-|-41、聚类算法：KMEANS原理介绍.doc
|-|-39、特征抽取：TF-IDF原理介绍.doc
|-|-38、Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）.doc
|-|-37、avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.doc
|-|-35、Spark Streaming介绍.doc
|-|-31、Spark编程模型RDD设计以及运行原理.doc
|-|-30、Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.doc
|-|-2、scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.txt
|-|-29、Spark以及生态圈介绍.doc
|-|-27、IKAnalyzer中文分词工具介绍.doc
|-|-26、机器学习基本线性代数介绍.doc
|-|-24、hdfs单机安装部署.doc
|-|-22、kafka集群安装以及测试.doc
|-|-21、kafka-背景及架构介绍.doc
|-|-18、zookeeper基本介绍-1.doc
|-|-17、zookeeper集群安装.doc
|-|-12、nosql数据库mongodb安装.doc
|-|-11、Scala基础知识讲解-知识回顾.doc
|-第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
|-第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4
|-第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
|-第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4
|-第63节实际工作及面试注意问题.mp4
|-第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结.mp4
|-第61节Spark调优介绍.mp4
|-第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4
|-第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
|-第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp4
|-第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4
|-第58节-61节：课件资料.rar
|-第57节项目代码：测试模拟jar，主要模拟实现用户加载avro序列化jar写数据到kafka.mp4
|-第56节项目代码：流式计算jar，主要是接受客户端发送到kafka的数据加载模型进行计算.mp4
|-第55节项目代码：机器学习算法jar，主要进行tf-idf以及kmeans计算，主要实现企业上下游、供求上下游模型计算.mp4
|-第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp4
|-第53节项目代码：操作类jar，调用工具类具体进行切词以及数据清洗并且存储到Hdfs.mp4
|-第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4
|-第51节项目代码：kafka发送数据jar，给app调用并实现切词并发送数据到kafka.mp4
|-第50节项目代码：avro序列化jar，用于客户端和机器学学习实现序列化和反序列化.mp4
|-第4节scala基础知识讲解-1.mp4
|-第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp4
|-第48节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）.mp4
|-第47节Spark on Mesos安装部署.mp4
|-第46节Mesos安装部署.mp4
|-第45节Mesos总体架构介绍.mp4
|-第45节-48节：课件资料.rar
|-第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp4
|-第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4
|-第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
|-第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4
|-第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4
|-第3节Centos环境准备（java环境、hosts配置、防火墙关闭）.mp4
|-第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4
|-第39节-44节：课件资料.rar
|-第38节Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）.mp4
|-第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4
|-第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
|-第35节Spark Streaming介绍.mp4
|-第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4
|-第33节RDD常用函数介绍.mp4
|-第33节-38节：课件资料.rar
|-第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4
|-第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
|-第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp4
|-第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4
|-第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
|-第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4
|-第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4
|-第27节-32节：课件资料.rar
|-第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4
|-第25节连接hdfs查询存储-java.mp4
|-第24节hdfs单机安装部署.mp4
|-第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4
|-第22节kafka集群安装以及测试.mp4
|-第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
|-第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4
|-第1节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.mp4
|-第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4
|-第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
|-第17节zookeeper集群安装.mp4
|-第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4
|-第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
|-第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4
|-第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
|-第12节nosql数据库mongodb安装.mp4
|-第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4
|-第11节-26节：课件资料.rar
|-第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp4
