• 大数据&AI
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      • 81_42讲轻松通关 Flink
        • 文档
          • [2037] 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现.md
          • [2040] 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例.md
          • [2036] 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型.md
          • [2043] 第08讲：Flink 窗口、时间和水印.md
          • [2039] 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API.md
          • [2059] 第24讲：Flink 消费 Kafka 数据业务开发.md
          • [2071] 第36讲：自定义消息事件.md
          • [2061] 第26讲：Flink 中的聚合函数和累加器的设计和使用.md
          • [2035] 开篇词：实时计算领域最锋利的武器 Flink.md
          • [2073] 第38讲：Flink 调用 CEP 实现报警功能.md
          • [2054] 第19讲：Flink 如何做维表关联.md
          • [2047] 第12讲：Flink 常用的 Source 和 Connector.md
          • [2053] 第18讲：如何进行生产环境作业监控.md
          • [2068] 第33讲：Flink 计算 PV、UV 代码实现.md
          • [2041] 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置.md
          • [2069] 第34讲：Flink 和 Redi 整合以及 Redi Sink 实现.md
          • [2067] 第32讲：Flink 和 Kafka 整合时间窗口设计.md
          • [2042] 第07讲：Flink 常见核心概念分析.md
          • [2060] 第25讲：Flink 中 watermark 的定义和使用.md
          • [2055] 第20讲：Flink 高级应用之海量数据高效去重.md
          • [2058] 第23讲：Mock Kafka 消息并发送.md
          • [2048] 第13讲：如何实现生产环境中的 Flink 高可用配置.md
          • [2063] 第28讲：TopN 热门商品功能实现.md
          • [2051] 第16讲：如何处理生产环境中的数据倾斜问题.md
          • [2044] 第09讲：Flink 状态与容错.md
          • [2074] 第39讲：Flink 面试-基础篇.md
          • [2062] 第27讲：Flink Redi Sink 实现.md
          • [2049] 第14讲：Flink Exactly-once 实现原理解析.md
          • [2046] 第11讲：Flink CEP 复杂事件处理.md
          • [2076] 第41讲：Flink 面试-源码篇.md
          • [2056] 第21讲：Flink 在实时计算平台和实时数据仓库中的作用.md
          • [2075] 第40讲：Flink 面试-进阶篇.md
          • [2072] 第37讲：自定义 Pattern 和报警规则.md
          • [2045] 第10讲：Flink Side OutPut 分流.md
          • [2065] 第30讲：Flume 和 Kafka 整合和部署.md
          • [2066] 第31讲：Kafka 模拟数据生成和发送.md
          • [2050] 第15讲：如何排查生产环境中的反压问题.md
          • [2057] 第22讲：项目背景和整体架构设计.md
          • [2038] 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较.md
          • [2077] 第42讲：Flink 面试-方案设计篇.md
          • [2064] 第29讲：项目背景和实时处理系统架构设计.md
          • [2052] 第17讲：生产环境中的并行度和资源设置.md
          • [2070] 第35讲：项目背景和 Flink CEP 简介.md
          • [4602] 结束语：疾风亦有归途.md
        • [2043] 第08讲：Flink 窗口、时间和水印.mp4
        • [2040] 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例.mp4
        • [2037] 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现.mp4
        • [2041] 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置.mp4
        • [2039] 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API.mp4
        • [2044] 第09讲：Flink 状态与容错.mp4
        • [2042] 第07讲：Flink 常见核心概念分析.mp4
        • [2059] 第24讲：Flink 消费 Kafka 数据业务开发.mp4
        • [2036] 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型.mp4
        • [2048] 第13讲：如何实现生产环境中的 Flink 高可用配置.mp4
        • [2056] 第21讲：Flink 在实时计算平台和实时数据仓库中的作用.mp4
        • [2049] 第14讲：Flink Exactly-once 实现原理解析.mp4
        • [2035] 开篇词：实时计算领域最锋利的武器 Flink.mp4
        • [2046] 第11讲：Flink CEP 复杂事件处理.mp4
        • [2047] 第12讲：Flink 常用的 Source 和 Connector.mp4
        • [2053] 第18讲：如何进行生产环境作业监控.mp4
        • [2051] 第16讲：如何处理生产环境中的数据倾斜问题.mp4
        • [2054] 第19讲：Flink 如何做维表关联.mp4
        • [2057] 第22讲：项目背景和整体架构设计.mp4
        • [2045] 第10讲：Flink Side OutPut 分流.mp4
        • [2061] 第26讲：Flink 中的聚合函数和累加器的设计和使用.mp4
        • [2060] 第25讲：Flink 中 watermark 的定义和使用.mp4
        • [2050] 第15讲：如何排查生产环境中的反压问题.mp4
        • [2055] 第20讲：Flink 高级应用之海量数据高效去重.mp4
        • [2067] 第32讲：Flink 和 Kafka 整合时间窗口设计.mp4
        • [2058] 第23讲：Mock Kafka 消息并发送.mp4
        • [2052] 第17讲：生产环境中的并行度和资源设置.mp4
        • [2038] 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较.mp4
        • [2074] 第39讲：Flink 面试-基础篇.mp4
        • [2071] 第36讲：自定义消息事件.mp4
        • [2075] 第40讲：Flink 面试-进阶篇.mp4
        • [2064] 第29讲：项目背景和实时处理系统架构设计.mp4
        • [2066] 第31讲：Kafka 模拟数据生成和发送.mp4
        • [2063] 第28讲：TopN 热门商品功能实现.mp4
        • [2062] 第27讲：Flink Redi Sink 实现.mp4
        • [2073] 第38讲：Flink 调用 CEP 实现报警功能.mp4
        • [2076] 第41讲：Flink 面试-源码篇.mp4
        • [2068] 第33讲：Flink 计算 PV、UV 代码实现.mp4
        • [2065] 第30讲：Flume 和 Kafka 整合和部署.mp4
        • [2072] 第37讲：自定义 Pattern 和报警规则.mp4
        • [2069] 第34讲：Flink 和 Redi 整合以及 Redi Sink 实现.mp4
        • [4602] 结束语：疾风亦有归途.mp4
        • [2077] 第42讲：Flink 面试-方案设计篇.mp4
        • [2070] 第35讲：项目背景和 Flink CEP 简介.mp4
        • 课程列表信息.txt
      • 71_即学即用的Spark实战44讲
        • 文档
          • [1983] 第12讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataet和Spark SQL.md
          • [2005] 第34讲：少数服从多数：随机森林分类器.md
          • [1984] 第13讲：如何使用用户自定义函数？.md
          • [1993] 第22讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming.md
          • [2004] 第33讲：如何对数据进行预处理？.md
          • [1971] 开篇词：学了就能用的 Spark？.md
          • [1990] 第19讲：批处理还是流处理：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.md
          • [2007] 第36讲：推荐引擎：协同过滤.md
          • [1986] 第15讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？.md
          • [1991] 第20讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming.md
          • [1979] 第08讲：算子：如何构建你的数据管道？.md
          • [1995] 第24讲：实战：如何对股票交易实时价格进行分析？.md
          • [1972] 第01讲： MapReduce：计算框架和编程模型.md
          • [1974] 第03讲：如何设计与实现统一资源管理与调度系统.md
          • [1992] 第21讲：统一批处理与流处理：Dataflow.md
          • [1973] 第02讲：Hadoop：集群的操作系统.md
          • [1987] 第16讲：Tungten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划.md
          • [2010] 第39讲：作为 Yelp 运营负责人，如何根据数据进行决策？.md
          • [2009] 第38讲：数据仓库与商业智能系统架构剖析.md
          • [1988] 第17讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果.md
          • [2006] 第35讲：物以类聚：Kmean 聚类算法.md
          • [1997] 第26讲：数据并行：Spark 如何抽象图，如何切分图，如何处理图.md
          • [1981] 第10讲：共享变量：如何在数据管道中使用中间结果？.md
          • [2011] 第40讲：如何获取业务数据库的数据.md
          • [1982] 第11讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理.md
          • [2003] 第32讲：标准化机器学习流程：ML pipeline.md
          • [1980] 第09讲：函数式编程思想：你用什么声明，你在声明什么？.md
          • [2001] 第30讲：实战 2：用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.md
          • [1996] 第25讲： 什么是图：图模式，图相关技术与使用场景.md
          • [2015] 第44讲：另一种并行：Lambda 架构与 Kappa 架构.md
          • [2012] 第41讲：如何构建数据立方体.md
          • [1976] 第05讲：如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.md
          • [2000] 第29讲：实战 1：用 GraphX 实现 PageRank 算法.md
          • [1989] 第18讲：流处理：什么是流处理？以及你必须考虑的消息送达保证问题.md
          • [1978] 第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD.md
          • [1985] 第14讲：列式存储：针对查询场景的极致优化.md
          • [2008] 第37讲：如何对模型性能进行评估并调优？.md
          • [2016] 结束语：统一的编程模型，统一的编程语言，统一的架构.md
          • [2013] 第42讲：如何通过 OLAP 与报表呈现结果.md
          • [2002] 第31讲：机器学习是什么： 机器学习与机器学习工作流.md
          • [1994] 第23讲：如何对 Spark 流处理进行性能调优？.md
          • [1998] 第27讲：像顶点一样思考：大规模并行图挖掘引擎 GraphX.md
          • [1977] 第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境.md
          • [1999] 第28讲：Pregel 还是 MapReduce：一个有趣的算子 AggregateMeage.md
          • [1975] 第04讲：解析 Spark 数据处理与分析场景.md
          • [2017] 彩蛋：如何成为 Spark Contributor.md
          • [2014] 第43讲：两个简化了的重要问题：数据更新和数据实时性.md
        • [1979] 第08讲：算子：如何构建你的数据管道？.mp4
        • [1986] 第15讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？.mp4
        • [1993] 第22讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming.mp4
        • [1987] 第16讲：Tungten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划.mp4
        • [1983] 第12讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataet和Spark SQL.mp4
        • [1980] 第09讲：函数式编程思想：你用什么声明，你在声明什么？.mp4
        • [1992] 第21讲：统一批处理与流处理：Dataflow.mp4
        • [1990] 第19讲：批处理还是流处理：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.mp4
        • [2005] 第34讲：少数服从多数：随机森林分类器.mp4
        • [1981] 第10讲：共享变量：如何在数据管道中使用中间结果？.mp4
        • [1991] 第20讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming.mp4
        • [1982] 第11讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理.mp4
        • [1984] 第13讲：如何使用用户自定义函数？.mp4
        • [1985] 第14讲：列式存储：针对查询场景的极致优化.mp4
        • [1974] 第03讲：如何设计与实现统一资源管理与调度系统.mp4
        • [1973] 第02讲：Hadoop：集群的操作系统.mp4
        • [1977] 第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境.mp4
        • [1989] 第18讲：流处理：什么是流处理？以及你必须考虑的消息送达保证问题.mp4
        • [1971] 开篇词：学了就能用的 Spark？.mp4
        • [1976] 第05讲：如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.mp4
        • [1978] 第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD.mp4
        • [1996] 第25讲： 什么是图：图模式，图相关技术与使用场景.mp4
        • [1972] 第01讲： MapReduce：计算框架和编程模型.mp4
        • [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
        • [2007] 第36讲：推荐引擎：协同过滤.mp4
        • [2004] 第33讲：如何对数据进行预处理？.mp4
        • [2002] 第31讲：机器学习是什么： 机器学习与机器学习工作流.mp4
        • [1988] 第17讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果.mp4
        • [1975] 第04讲：解析 Spark 数据处理与分析场景.mp4
        • [1998] 第27讲：像顶点一样思考：大规模并行图挖掘引擎 GraphX.mp4
        • [2009] 第38讲：数据仓库与商业智能系统架构剖析.mp4
        • [1995] 第24讲：实战：如何对股票交易实时价格进行分析？.mp4
        • [2000] 第29讲：实战 1：用 GraphX 实现 PageRank 算法.mp4
        • [1994] 第23讲：如何对 Spark 流处理进行性能调优？.mp4
        • [2010] 第39讲：作为 Yelp 运营负责人，如何根据数据进行决策？.mp4
        • [1999] 第28讲：Pregel 还是 MapReduce：一个有趣的算子 AggregateMeage.mp4
        • [2015] 第44讲：另一种并行：Lambda 架构与 Kappa 架构.mp4
        • [2016] 结束语：统一的编程模型，统一的编程语言，统一的架构.mp4
        • [2008] 第37讲：如何对模型性能进行评估并调优？.mp4
        • [2003] 第32讲：标准化机器学习流程：ML pipeline.mp4
        • [2006] 第35讲：物以类聚：Kmean 聚类算法.mp4
        • [2013] 第42讲：如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp4
        • [2012] 第41讲：如何构建数据立方体.mp4
        • [2001] 第30讲：实战 2：用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.mp4
        • [2011] 第40讲：如何获取业务数据库的数据.mp4
        • [2017] 彩蛋：如何成为 Spark Contributor.mp4
        • [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
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      • 615_大数据技术基础 22 讲
        • 文档
          • [6519] 07 专为解决大数据存储问题而产生的 HDFS.md
          • [6520] 08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗？.md
          • [6522] 10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择.md
          • [6518] 06 精准溯源：大数据中的数据到底是从哪儿来的？.md
          • [6532] 20 如何从零开始做数据化运营？.md
          • [6523] 11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些.md
          • [6514] 02 从萌芽到爆发，大数据经历了哪些发展？.md
          • [6531] 19 如何快速搭建一个推荐系统？.md
          • [6530] 18 数据可视化：如何直观地“看见”数据？.md
          • [6533] 21 大数据环境下如何保护隐私.md
          • [6521] 09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务.md
          • [6513] 01 从天气预报看什么是大数据.md
          • [6528] 16 计算机视觉 VS 自然语言处理，你选哪个？.md
          • [6526] 14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程.md
          • [6524] 12 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（上）.md
          • [6529] 17 如何深入分析电商数据中的价值？.md
          • [6516] 04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？.md
          • [6527] 15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法.md
          • [6512] 开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径？.md
          • [6517] 05 大数据开发必备工具——Hadoop.md
          • [6525] 13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（下）.md
          • [6515] 03 为了追赶当下趋势，我们要做什么思想准备？.md
          • [6534] 22 数据中台：用大数据赋能业务.md
          • [6535] 彩蛋 大数据时代，未来将去向何方.md
          • [6536] 结束语 得大数据者得天下.md
        • [6532] 20 如何从零开始做数据化运营？.mp4
        • [6522] 10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择.mp4
        • [6512] 开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径？.mp4
        • [6516] 04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？.mp4
        • [6528] 16 计算机视觉 VS 自然语言处理，你选哪个？.mp4
        • [6531] 19 如何快速搭建一个推荐系统？.mp4
        • [6527] 15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法.mp4
        • [6521] 09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务.mp4
        • [6530] 18 数据可视化：如何直观地“看见”数据？.mp4
        • [6533] 21 大数据环境下如何保护隐私.mp4
        • [6523] 11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些.mp4
        • [6529] 17 如何深入分析电商数据中的价值？.mp4
        • [6513] 01 从天气预报看什么是大数据.mp4
        • [6514] 02 从萌芽到爆发，大数据经历了哪些发展？.mp4
        • [6515] 03 为了追赶当下趋势，我们要做什么思想准备？.mp4
        • [6524] 12 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（上）.mp4
        • [6519] 07 专为解决大数据存储问题而产生的 HDFS.mp4
        • [6534] 22 数据中台：用大数据赋能业务.mp4
        • [6526] 14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程.mp4
        • [6517] 05 大数据开发必备工具——Hadoop.mp4
        • [6525] 13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（下）.mp4
        • [6518] 06 精准溯源：大数据中的数据到底是从哪儿来的？.mp4
        • [6520] 08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗？.mp4
        • [6535] 彩蛋 大数据时代，未来将去向何方.mp4
        • [6536] 结束语 得大数据者得天下.mp4
        • 课程列表信息.txt
      • 522_深度学习入门与实战
        • 文档
          • [4995] 21 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型.md
          • [4975] 01 从神经元说起：数学篇.md
          • [4986] 12 数据预处理：让模型学得更好.md
          • [4987] 13 张量、数据流图与概念：初步了解 TenorFlow.md
          • [4985] 11 集成、共享、敏捷：Jupyter Notebook 的使用.md
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