課程大綱:
第1節項目介紹以及在本課程中能學到什么東西、如何應用到實際項目中 00:09:43分鐘
第2節scala和IDE的安裝以及使用以及maven插件的安裝 00:07:04分鐘
第3節Centos環境準備（java環境、hosts配置、防火墻關閉） 00:06:24分鐘
第4節scala基礎知識講解-1 00:08:51分鐘
第5節scala基礎知識講解-函數和閉包-2 00:30:07分鐘
第6節scala基礎知識講解-數組和集合-3.1 00:48:33分鐘
第7節scala基礎知識講解-數組和集合-3.2 00:14:16分鐘
第8節scala基礎知識講解-類和對象-400:23:06分鐘
第9節scala基礎知識講解-特征和模式匹配-500:13:46分鐘
第10節scala基礎知識講解-正則表達式和異常處理-600:12:41分鐘
第11節scala基礎知識講解-知識回顧00:15:58分鐘
第12節nosql數據庫mongodb安裝00:04:57分鐘
第13節spring data for mongodb-簡單連接mongodb00:07:52分鐘
第14節spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不實現repo，默認操作)00:36:20分鐘
第15節spring data for mongodb-實現repo接口+mongoTemplate+CRUD操作00:36:17分鐘
第16節spring data for mongodb-分頁查詢00:13:32分鐘
第17節zookeeper集群安裝00:13:41分鐘
第18節zookeeper基本介紹-100:22:36分鐘
第19節zookeeper工作原理-選舉流程（basic paxos算法）-200:24:27分鐘
第20節zookeeper工作原理-選舉流程（fast paxos算法）-300:31:16分鐘
第21節kafka-背景及架構介紹00:12:28分鐘
第22節kafka集群安裝以及測試00:14:29分鐘
第23節kafka數據發送與接收實現-java00:31:28分鐘
第24節hdfs單機安裝部署00:18:51分鐘
第25節連接hdfs查詢存儲-java00:35:45分鐘
第26節機器學習基本線性代數介紹00:05:08分鐘
第27節IKAnalyzer中文分詞工具介紹00:17:54分鐘
第28節IKAnalyzer中文分詞工具結合java應用00:16:29分鐘
第29節Spark以及生態圈介紹00:11:45分鐘
第30節Spark運行架構介紹及原理之job，stage，task00:26:19分鐘
第31節Spark編程模型RDD設計以及運行原理00:15:48分鐘
第32節純手寫第一個Spark應用程序：WordCount00:23:57分鐘
第33節RDD常用函數介紹00:29:22分鐘
第34節Spark Sql介紹、DataFrame創建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互轉化00:12:54分鐘
第35節Spark Streaming介紹00:12:56分鐘
第36節Spark Streaming+Kafka集成操作00:18:44分鐘
第37節avro結合maven使用,實現序列化和反序列化00:21:07分鐘
第38節Spark ML（機器學習）介紹（監督學習、半監督學習、無監督學習） 00:13:59分鐘
第39節特征抽取：TF-IDF原理介紹 00:17:49分鐘
第40節特征提取：TF-IDF代碼實現計算 00:26:37分鐘
第41節聚類算法：KMEANS原理介紹00:20:55分鐘
第42節聚類算法：KMEANS代碼實現計算00:20:03分鐘
第43節其它Spark ML算法簡單介紹00:03:48分鐘
第44節Spark連接Mongodb代碼實現00:13:08分鐘
第45節Mesos總體架構介紹00:08:25分鐘
第46節Mesos安裝部署00:12:04分鐘
第47節Spark on Mesos安裝部署00:11:12分鐘
第48節系統整體架構再次介紹+技術串聯介紹（將學習的技術全部整合到項目中）00:03:57分鐘
第49節項目代碼：父類工程，管理各個jar的版本00:03:47分鐘
第50節項目代碼：avro序列化jar，用于客戶端和機器學學習實現序列化和反序列化00:04:46分鐘
第51節項目代碼：kafka發送數據jar，給app調用并實現切詞并發送數據到kafka00:06:23分鐘
第52節項目代碼：工具類jar，實現操作hdfs、切詞以及操作mongodb00:03:28分鐘
第53節項目代碼：操作類jar，調用工具類具體進行切詞以及數據清洗并且存儲到Hdfs00:05:34分鐘
第54節項目代碼：機器學習集合jar，主要用來存放record00:02:56分鐘
第55節項目代碼：機器學習算法jar，主要進行tf-idf以及kmeans計算，主要實現企業上下游、供求上下游模型計算00:07:11分鐘
第56節項目代碼：流式計算jar，主要是接受客戶端發送到kafka的數據加載模型進行計算00:04:35分鐘
第57節項目代碼：測試模擬jar，主要模擬實現用戶加載avro序列化jar寫數據到kafka00:01:51分鐘
第58節Spark on Mesos部署提交參數介紹00:08:17分鐘
第59節Spark代碼提交到Mesos運行（Spark-submit）00:07:13分鐘
第60節項目整體流程跑通，結果展示00:06:54分鐘
第61節Spark調優介紹00:08:01分鐘
第62節基于Spark的機器學習項目-智能客戶系統實戰課程總結00:04:12分鐘
第63節實際工作及面試注意問題00:03:45分鐘
