项目一Spark离线处理
本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，该平台以?Spark 框架为核心，对电商网站的日志进行离线和实时分析。?
该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据，辅助公司中的?PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。?本项目使用了?Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和?Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问?session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计?4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目几乎完全涵盖了?Spark Core、Spark SQL 和?Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于?Spark 技术框架的理解将会在本项目中得
2022-03-09 17:56:51
1.03GB
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由于公司内部项目众多，大量的项目使用同-套流程做CICD,那么势必会存在大量的重复代码，因此本章主要通过使用groovy实现Jenkins的sharedL ibrary的开发，以提取项目在CICD实践过程中的公共逻辑，提供一系列的流程的接口供公司内各项目调用，开发完成后，还是以Django的demo项目为例，进行Jenkinsfle的改造，最后仅需通过简单的Jenkinsfle的配置，即可优雅的完成CICD流程的整个过程，此方式已在大型企业内部落地应用。
2022-03-03 11:12:05
446B
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【超实用课程内容】
深度学习在图像处理领域的发展过程； 解析经典的卷积神经网络； 垃圾分类实战。本课程将使用Pytorch深度学习框架进行实战，并在ubuntu系统上进行演示，包括：不同标注文件下的数据集读取、编写卷积神经网络、训练垃圾分类数据集、测试训练网络模型、网络可视化、性能评估等。 【课程如何观看？】
PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/26295
移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦）
【学员专享增值服务】
源码开放
课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化
下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26295，点击右下方课程资料、代码等打包下载
2022-03-01 17:57:26
2GB
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该课程从基础讲起，再讲项目实战，从项目构建到项目部署；技术涉及到tableau的绝大数据知识点范围，能让学员用极短的时间，掌握所有内容；适合初高级程序员及学生，同时提供了详细教程。
2022-02-10 02:44:25
10KB
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涉及内容：
注意，学习此视频必须有一定基础的同学
区块链相关知识、钱包相关知识、p2p相关知识、uniapp相关知识
? ? 01前言
? ? 02成果展示
? ? 03前言区块链概念和六层模型介绍
? ? 04翻译一个带币的js简单例子原理介绍
? ? 05区块链springboot工程搭建和区块相关实现
? ? 06区块链中加密算法相关介绍以及实现
? ? 07钱包相关实体类介绍
? ? 08redis数据库等配置和工具类的介绍
? ? 09区块链相关实体类介绍
? ? 10挖矿相关实体类和POW相关的介绍
? ? 11 p2p 点对点 server和client代码
? ? 12 p2p 原理的简单介绍
? ? 13 节点钱包相关启动实现
? ? 14 web控制层逻辑基础代码
? ? 15 web功能的整体介绍
? ? 16 web钱包功能-创建钱包账户的完整功能实现
? ? 17 web钱包功能-获取挖矿钱包信息和根据钱包地址获取信息
? ? 18 web钱包功能-获取当前节点所有钱包
? ? 19 全节点钱包轻钱包中心化钱包的概念
? ? 20 p2p三个节点的相关配置并启
2022-02-09 11:15:36
2.22MB
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以flink处理kafka消息流场景为例，将接受到的kafka消息sink到mysql、elastic、hdfs、kafka，通过真实的案例，助你入门flink计算框架。课程案例代码也可移植到其它业务系统，实现快速开发。
2022-02-07 14:56:39
287.37MB
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大数据发展史：
Flink和storm sparkstreaming对比
实时框架如何选择1：需要关注流数据是否需要进行状态管理 2：At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 3：对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用storm 4：如果你的项目已经使用了spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求的话，建议使用sparkStreaming5：要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或窗口统计的场景，建议使用flink
针对以上知识我们通过flink读取kafka保存到redis方式快速让大家学习flink如何使用，以及我们如果搭建高性能的flink应用，这个课程属于快速实战篇。
Flink + kafka + redis 实时计算
2022-01-20 17:48:10
1.63GB
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本套视频课程分为两部分内容，第一部分定位于Hyper-V基础篇，主要内容包括服务器虚拟化的概念、用途，探索Hyper-V 2012 R2的新功能，了解Hyper-V架构，安装和配置Hyper-V主机，Hyper-V软件界面及各组件功能介绍; 第二部分定位于Hyper-V管理篇，主要内容包括虚拟机的迁移、复制、Hyper-V虚拟化群集技术。理论到位，实战突出，是学习Hyper-V技术首选课程。
2022-01-08 14:53:36
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