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【课程介绍】
本课程讲解大规模数据处理的统一分析引擎—Spark2.4。在本课程中基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性，且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。除Spark2.4全体系外还包含机器学习、算法、推荐系统等。
本套大型Spark2.4架构师系列教程共计13季，本套为第十三季。
配套资料-答疑专属答疑群
购买课程后加入qq群 831186576 （备注订单号后四位）
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【课程收益】
1.代码和原理驱动讲解Spark2.4的各个技术点（全部手敲代码），全程图文解读
2.能够对常见的Spark2.4性能问题，使用各种技术进行性能调优
3.熟练掌握Spark2.4全体系的知识和操作，可以开发各种复杂的大数据离线批处理程序
4.透彻理解Spark2.4新特性和原理，可以对Spark企业级案例，进行调优和故障排查
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2.能够对常见的Spark2.4性能问题，使用各种技术进行性能调优
3.熟练掌握Spark2.4全体系的知识和操作，可以开发各种复杂的大数据离线批处理程序
4.透彻理解Spark2.4新特性和原理，可以对Spark企业级案例，进行调优和故障排查
- 章节目录
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- 01. 01.LFM隐语义模型原理 23:09
- 02. 02.使用矩阵分解算法实现推荐 10:17
- 03. 03.推荐系统-使用基于DataFrame的ALS API实现推荐1 12:17
- 04. 04.推荐系统-使用基于DataFrame的ALS API实现推荐2-错误解决 28:43
- 05. 05.朴素贝叶斯原理分析 44:03
- 06. 06.朴素贝叶斯原理分析回顾 24:00
- 07. 07.朴素贝叶斯算法java实现-1文件加载-数据框变换 32:23
- 08. 08.朴素贝叶斯算法java实现-2使用目录加载-数据框变换 35:33
- 09. 09.朴素贝叶斯算法java实现-3.分词与哈希词频统计 4:22
- 10. 10.朴素贝叶斯算法java实现-4拆分样本数据 5:36
- 11. 11.朴素贝叶斯算法java实现-5数据框转成RDD 8:30
- 12. 12.朴素贝叶斯算法java实现-6.计算标签内文档数和特征向量 25:24
- 13. 13.朴素贝叶斯算法java实现-7使用模型预测测试数据 38:57
- 14. 14.朴素贝叶斯算法java实现-8测试模型 40:08
- 15. 15.朴素贝叶斯算法java实现-9错误查找-标签位置对应的问题 12:38
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