第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
128B
1
本框架集成了springboot、dubbo、zookeeper，通过消费端、服务端实现代码的前后端分离，中间还添加了common用于统一管理服务端提供的所有接口以及实体类
2024/9/19 20:24:23
294KB
1
springboot+mybatis+mysql+dubbo+zookeeper一个简单的分布式搭建过程
2024/8/29 14:54:24
3.18MB
1
如何部署ELK、Kafka、zookeeper，redis，filebeat等，如何进行索引的查看、搜索、删除等，以及后期如何进行数据的备份与恢复，如何统计客户IP所在城市并通过Kibana展示，如何进行ELK集群版本的平滑升级等内容。
2024/8/16 20:29:51
4.47MB
1
zookeeper源码，已经构建好了，直接导入eclipse即可。
由于是已经构建好了的，工程包含了依赖的jar包，所以大小有23M
由于是已经构建好了的，工程包含了依赖的jar包，所以大小有23M
2024/8/9 4:37:52
23.39MB
1
适合初学者学习，基本理论讲解和实战。
Storm的安装，Storm的集群架构(Nimbus,Supervisos,Executor,Worker,zookeeper)
Storm的安装，Storm的集群架构(Nimbus,Supervisos,Executor,Worker,zookeeper)
2024/7/14 20:42:07
1.55MB
1
ZooKeeper是Google的Chubby项目的开源实现，它曾经作为Hadoop的子项目，在大数据领域得到广泛应用。
ZooKeeper以FastPaxos算法为基础，同时为了解决活锁问题，对FastPaxos算法进行了优化，因此也可以广泛用于大数据之外的其他分布式系统，为大型分布式系统提供可靠的协作处理功能。
比如小米公司的米聊，其后台就采用了ZooKeeper作为分布式服务的统一协作系统。
而阿里公司的开发人员也广泛使用ZooKeeper，并对其进行了适当修改，开源了一款TaoKeeper软件，
ZooKeeper以FastPaxos算法为基础，同时为了解决活锁问题，对FastPaxos算法进行了优化，因此也可以广泛用于大数据之外的其他分布式系统，为大型分布式系统提供可靠的协作处理功能。
比如小米公司的米聊，其后台就采用了ZooKeeper作为分布式服务的统一协作系统。
而阿里公司的开发人员也广泛使用ZooKeeper，并对其进行了适当修改，开源了一款TaoKeeper软件，
2024/7/12 16:28:22
4.47MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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