11-机器学习与大数据-海量数据挖掘工具

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• 📁 包含文件：章节1：Spark计算框架基础
• 📁 章节2：Spark计算框架深入
• 📁 章节3：Spark机器学习MLlib和ML模块
• 🎬 1：Spark特性_01.mp4
• 🎬 2：Spark特性_02.mp4
• 🎬 3：Spark对比hadoop优势.mp4
• 🎬 4：回顾hadoop讲解shuffle.mp4
• 🎬 5：分布式计算框架Shuffle的原理_01.mp4
• 🎬 6：分布式计算框架Shuffle的原理_02.mp4
• 🎬 7：分布式计算框架Shuffle的原理_03.mp4
• 🎬 8：Spark的RDD特性_01.mp4
• 🎬 9：Spark的RDD特性_02.mp4
• 🎬 10：分布式计算所需进程.mp4
• 🎬 11：两种算子操作本质区别.mp4
• 🎬 12：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_01.mp4
• 🎬 13：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_02.mp4
• 🎬 14：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_03.mp4
• 🎬 15：Spark算子操作实战讲解_代码实战WordCount_04.mp4
• 🎬 16：Spark数据缓存机制.mp4
• 🎬 17：Spark宽依赖和窄依赖_01.mp4
• 🎬 18：Spark宽依赖和窄依赖_02.mp4
• 🎬 19：Spark宽依赖和窄依赖_03.mp4
• 🎬 20：Spark术语总结.mp4
• 🎬 21：分布式文件系统Block块的大小配置.mp4
• 🎬 22：Spark程序启动运行流程详解_01.mp4
• 🎬 23：Spark程序启动运行流程详解_02.mp4
• 🎬 24：Spark程序启动运行流程详解_03.mp4
• 🎬 25：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
• 🎬 26：讲解构建稀疏和稠密向量_01.mp4
• 🎬 27：构建LabeledPoint.mp4
• 🎬 28：介绍SparkMLlib模块中实现的算法和调用.mp4