大数据高级运维工程师全学科从入门到精通课程（推荐）

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├── 大数据技术之Flume/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   └── 3.视频.zip
├── 大数据技术之HadoopHA/
│   ├── 1.笔记.zip
│   └── 2.视频.zip
├── 大数据技术之HBase/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   └── 3.视频.zip
├── 大数据技术之Kafka/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   ├── 3.代码.zip
│   └── 4.视频.zip
├── 大数据技术之Oozie/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   └── 3.视频.zip
├── 大数据技术之Scala/
│   ├── 01_笔记.zip
│   ├── 02_资料.zip
│   ├── 03_代码.zip
│   └── 04_视频.zip
├── 大数据技术之Scala数据结构和算法/
│   ├── 笔记/
│   │   └── Scala语言核心编程.pdf
│   ├── 课件/
│   │   └── Scala核心编程_第18章_数据结构和算法.pdf
│   ├── 视频/
│   │   ├── 01--Scala数据结构和算法-数据结构和算法基本介绍.avi
│   │   ├── 02--Scala数据结构和算法-数据结构和算法几个实际问题.avi
│   │   ├── 03--Scala数据结构和算法-稀疏数组介绍.avi
│   │   ├── 04--Scala数据结构和算法-稀疏数组压缩实现.avi
│   │   ├── 05--Scala数据结构和算法-稀疏数组解压实现.avi
│   │   ├── 06--Scala数据结构和算法-队列介绍.avi
│   │   ├── 07--Scala数据结构和算法-单向队列实现.avi
│   │   ├── 08--Scala数据结构和算法-单向队列问题分析.avi
│   │   ├── 09--Scala数据结构和算法-环形队列(1).avi
│   │   ├── 10--Scala数据结构和算法-环形队列(2).avi
│   │   ├── 11--Scala数据结构和算法-链表说明和应用场景.avi
│   │   ├── 12--Scala数据结构和算法-单向链表-人员管理系统说明.avi
│   │   ├── 13--Scala数据结构和算法-单向链表-添加和遍历.avi
│   │   ├── 14--Scala数据结构和算法-单向链表-有序插入节点.avi
│   │   ├── 15--Scala数据结构和算法-单向链表-修改节点.avi
│   │   ├── 16--Scala数据结构和算法-单向链表-删除节点.avi
│   │   ├── 17--Scala数据结构和算法-双向链表基本介绍.avi
│   │   ├── 18--Scala数据结构和算法-双向链表的实现.avi
│   │   ├── 19--Scala数据结构和算法-链表的经典应用-约瑟夫问题.avi
│   │   ├── 20--Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-形成环形和遍历.avi
│   │   ├── 21--Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法思路分析.avi
│   │   ├── 22--Scala数据结构和算法-约瑟夫问题-算法的实现.avi
│   │   ├── 23--Scala数据结构和算法-栈的基本介绍.avi
│   │   ├── 24--Scala数据结构和算法-栈的基本使用.avi
│   │   ├── 25--Scala数据结构和算法-使用栈计算表达式的思路.avi
│   │   ├── 26--Scala数据结构和算法-编写数栈和符号栈.avi
│   │   ├── 27--Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(1).avi
│   │   ├── 28--Scala数据结构和算法-完成单数表达式运算(2).avi
│   │   ├── 29--Scala数据结构和算法-完成多位数表达式运算.avi
│   │   ├── 30--Scala数据结构和算法-温故知新.avi
│   │   ├── 31--Scala数据结构和算法-递归的应用(迷宫回溯).avi
│   │   ├── 32--Scala数据结构和算法-递归的机制分析.avi
│   │   ├── 33--Scala数据结构和算法-递归能解决的问题.avi
│   │   ├── 34--Scala数据结构和算法-迷宫解决思路和创建地图.avi
│   │   ├── 35--Scala数据结构和算法-递归回溯解决迷宫问题.avi
│   │   ├── 36--Scala数据结构和算法-迷宫问题小结.avi
│   │   ├── 37--Scala数据结构和算法-冒泡排序.avi
│   │   ├── 38--Scala数据结构和算法-选择排序分析和实现.avi
│   │   ├── 39--Scala数据结构和算法-插入排序的思路分析.avi
│   │   ├── 40--Scala数据结构和算法-插入排序的实现.avi
│   │   ├── 41--Scala数据结构和算法-快速排序思路分析.avi
│   │   ├── 42--Scala数据结构和算法-快速排序代码实现.avi
│   │   ├── 43--Scala数据结构和算法-归并排序的思路分析.avi
│   │   ├── 44--Scala数据结构和算法-归并排序的实现和分析.avi
│   │   ├── 45--Scala数据结构和算法-查找的基本介绍.avi
│   │   ├── 46--Scala数据结构和算法-二分查找实现和分析.avi
│   │   ├── 47--Scala数据结构和算法-二分查找所有相同值.avi
│   │   ├── 48--Scala数据结构和算法-二分查找的小结.avi
│   │   ├── 49--Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的概述.avi
│   │   ├── 50--Scala数据结构和算法-哈希(散列)表实现机制分析.avi
│   │   ├── 51--Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的添加.avi
│   │   ├── 52--Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的遍历.avi
│   │   ├── 53--Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的查找.avi
│   │   ├── 54--Scala数据结构和算法-哈希(散列)表的小结.avi
│   │   ├── 55--Scala数据结构和算法-二叉树能解决的问题.avi
│   │   ├── 56--Scala数据结构和算法-树常用术语.avi
│   │   ├── 57--Scala数据结构和算法-满二叉树和完全二叉树.avi
│   │   ├── 58--Scala数据结构和算法-二叉树的前序中序后序遍历.avi
│   │   ├── 59--Scala数据结构和算法-二叉树的前序中序后序查找.avi
│   │   ├── 60--Scala数据结构和算法-二叉树节点删除.avi
│   │   ├── 61--Scala数据结构和算法-二叉树节点删除扩展提示.avi
│   │   ├── 62--Scala数据结构和算法-顺序存储二叉树.avi
│   │   ├── 63--Scala数据结构和算法-二叉排序树的介绍.avi
│   │   ├── 64--Scala数据结构和算法-二叉排序树-创建和遍历.avi
│   │   ├── 65--Scala数据结构和算法-二叉排序树-检索父子节点.avi
│   │   ├── 66--Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除叶子节点.avi
│   │   ├── 67--Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除非叶子节点(1).avi
│   │   ├── 68--Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除非叶子节点(2).avi
│   │   ├── 69--Scala数据结构和算法-二叉排序树-删除无父节点的节点.avi
│   │   ├── 70--Scala数据结构和算法-其它二叉树(AVL 赫夫曼树等).avi
│   │   ├── 文件名.txt
│   │   └── 新建文本文档.bat
│   ├── 资料/
│   │   ├── google算法编程大赛/
│   │   │   ├── 磁盘问题/
│   │   │   │   ├── ClustersTest.java
│   │   │   │   ├── DiskClusters.java
│   │   │   │   └── 磁盘问题.txt
│   │   │   ├── 公交车/
│   │   │   │   ├── BusStops$Location.class
│   │   │   │   ├── BusStops(1).java
│   │   │   │   ├── BusStops.class
│   │   │   │   ├── BusStopTest.class
│   │   │   │   ├── BusStopTest.java
│   │   │   │   ├── 城市公交站.TXT
│   │   │   │   └── 耿直-城市公交站.txt
│   │   │   ├── 画图/
│   │   │   │   ├── DrawLines.class
│   │   │   │   ├── DrawLines.java
│   │   │   │   ├── google.txt
│   │   │   │   ├── GoogleTest.class
│   │   │   │   ├── GoogleTest.java
│   │   │   │   ├── TestMain.class
│   │   │   │   └── TestMain.java
│   │   │   ├── 矩阵中查找单词路径数/
│   │   │   │   ├── google-矩阵中查找单词路径数.txt
│   │   │   │   ├── WordPath.java
│   │   │   │   └── WordTest.java
│   │   │   ├── 球和篮子/
│   │   │   │   ├── BasketTest(1).java
│   │   │   │   ├── BasketTest.class
│   │   │   │   ├── FillBaskets.class
│   │   │   │   ├── FillBaskets.java
│   │   │   │   └── google-球和篮子.txt
│   │   │   ├── 扔石头/
│   │   │   │   ├── Google题-抛石头.txt
│   │   │   │   ├── SkipStones.java
│   │   │   │   └── StoneTest.java
│   │   │   ├── PlayCards.java
│   │   │   └── 扑克牌组三张以上yinman.txt
│   │   ├── 清华大学本科 数据结构PPT 作业题答案 (整理)/
├── 大数据技术之Sqoop/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   └── 3.视频.zip
├── 大数据技术之电信客服综合案例/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   ├── 3.代码.zip
│   └── 4.视频.zip
├── 大数据技术之机器学习和推荐系统/
│   ├── 1.笔记/
│   │   ├── 1_推荐系统简介.pdf
│   │   ├── 2_数学基础.pdf
│   │   ├── 3_机器学习基础.pdf
│   │   ├── 4_机器学习模型.pdf
│   │   ├── 5_推荐系统算法详解.pdf
│   │   ├── 6_电影推荐系统设计.pdf
│   │   ├── jupyter notebook安装使用.docx
│   │   ├── Python简单教程.docx
│   │   └── 大数据技术之电影推荐系统.pdf
│   ├── 2.资料/
│   │   ├── 01_工具/
│   │   │   ├── Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
│   │   │   ├── apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
│   │   │   ├── elasticsearch-5.6.2.tar.gz
│   │   │   ├── kafka_2.11-2.1.0.tgz
│   │   │   ├── scala-2.11.8.zip
│   │   │   ├── spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
│   │   │   └── zookeeper-3.4.10.tar.gz
│   │   ├── 02_扩展学习资料/
│   │   │   ├── 统计学习方法.pdf
│   │   │   ├── 推荐系统实践.pdf
│   │   │   └── 周志华-机器学习.pdf
│   ├── 3.代码/
│   │   ├── 01_算法代码_JupyterNotebook/
│   │   │   ├── .ipynb_checkpoints/
│   │   │   │   ├── 1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 4_knn代码实现-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 5_kmeans-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   ├── 7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb
│   │   │   │   └── 7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb
│   │   │   ├── 1_线性回归最小二乘法.ipynb
│   │   │   ├── 2_线性回归梯度下降法.ipynb
│   │   │   ├── 3_线性回归调sklearn库实现.ipynb
│   │   │   ├── 4_knn代码实现.ipynb
│   │   │   ├── 5_kmeans代码实现.ipynb
│   │   │   ├── 6_tfidf代码实现.ipynb
│   │   │   ├── 7_LFM梯度下降代码实现.ipynb
│   │   │   └── data.csv
│   │   ├── 02_项目代码_MovieRecommendSystem/
│   │   │   └── MovieRecommendSystem.rar
│   ├── 4.视频/
│   │   ├── II_电影推荐项目/
│   │   │   ├── 037_电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv
│   │   │   ├── 038_电影推荐系统_项目系统设计（中）.wmv
│   │   │   ├── 039_电影推荐系统_项目系统设计（下）.wmv
│   │   │   ├── 040_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv
│   │   │   ├── 041_电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv
│   │   │   ├── 042_电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv
│   │   │   ├── 043_电影推荐系统_数据加载模块（三）.wmv
│   │   │   ├── 044_电影推荐系统_数据加载模块（四）.wmv
│   │   │   ├── 045_电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv
│   │   │   ├── 046_电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv
│   │   │   ├── 047_电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv
│   │   │   ├── 048_电影推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv
│   │   │   ├── 049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）.wmv
│   │   │   ├── 050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）.wmv
│   │   │   ├── 051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）.wmv
│   │   │   ├── 052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv
│   │   │   ├── 053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv
│   │   │   ├── 054_电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv
│   │   │   ├── 055_电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv
│   │   │   ├── 056_电影推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv
│   │   │   ├── 057_电影推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv
│   │   │   ├── 058_电影推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv
│   │   │   ├── 059_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
│   │   │   ├── 060_电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）.wmv
│   │   │   ├── 061_电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）.wmv
│   │   │   ├── 062_电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）.wmv
│   │   │   ├── 063_电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）.wmv
│   │   │   ├── 064_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv
│   │   │   └── 065_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv
│   │   ├── I_理论/
│   │   │   ├── 001_推荐系统简介_概述.wmv
│   │   │   ├── 002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv
│   │   │   ├── 003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
│   │   │   ├── 004_机器学习入门_数学基础（上）.wmv
│   │   │   ├── 005_机器学习入门_数学基础（下）.wmv
│   │   │   ├── 006_机器学习入门_机器学习概述.wmv
│   │   │   ├── 007_机器学习入门_监督学习（上）.wmv
│   │   │   ├── 008_机器学习入门_监督学习（中）.wmv
│   │   │   ├── 009_机器学习入门_监督学习（下）.wmv
│   │   │   ├── 010_机器学习模型和算法_python简介.wmv
│   │   │   ├── 011_机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv
│   │   │   ├── 012_机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv
│   │   │   ├── 013_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv
│   │   │   ├── 014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）.wmv
│   │   │   ├── 015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）.wmv
│   │   │   ├── 016_机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv
│   │   │   ├── 017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
│   │   │   ├── 018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv
│   │   │   ├── 019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv
│   │   │   ├── 020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv
│   │   │   ├── 021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv
│   │   │   ├── 022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv
│   │   │   ├── 023_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv
│   │   │   ├── 024_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv
│   │   │   ├── 025_机器学习模型和算法_决策树.wmv
│   │   │   ├── 026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv
│   │   │   ├── 027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv
│   │   │   ├── 028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv
│   │   │   ├── 029_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv
│   │   │   ├── 030_推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv
│   │   │   ├── 031_推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv
│   │   │   ├── 032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv
│   │   │   ├── 033_推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv
│   │   │   ├── 034_推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv
│   │   │   ├── 035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv
│   │   │   └── 036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv
│   │   └── 000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv
├── 大数据项目之电商推荐系统/
│   ├── 4.视频/
│   │   ├── 01_电商推荐系统_课程简介.wmv
│   │   ├── 02_电商推荐系统_项目系统设计（上）.wmv
│   │   ├── 03_电商推荐系统_项目系统设计（中）.wmv
│   │   ├── 04_电商推荐系统_项目系统设计（下）.wmv
│   │   ├── 05_电商推荐系统_项目框架搭建.wmv
│   │   ├── 06_电商推荐系统_数据加载模块（上）.wmv
│   │   ├── 07_电商推荐系统_数据加载模块（中）.wmv
│   │   ├── 08_电商推荐系统_数据加载模块（下）.wmv
│   │   ├── 09_电商推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv
│   │   ├── 10_电商推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv
│   │   ├── 11_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）.wmv
│   │   ├── 12_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）.wmv
│   │   ├── 13_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）.wmv
│   │   ├── 14_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选择（上）.wmv
│   │   ├── 15_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv
│   │   ├── 16_电商推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv
│   │   ├── 17_电商推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv
│   │   ├── 18_电商推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv
│   │   ├── 19_电商推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv
│   │   ├── 20_电商推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv
│   │   ├── 21_电商推荐系统_实时推荐模块（六）.wmv
│   │   ├── 22_电商推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
│   │   ├── 23_电商推荐系统_实时系统联调（上）.wmv
│   │   ├── 24_电商推荐系统_实时系统联调（下）.wmv
│   │   ├── 25_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（上）.wmv
│   │   ├── 26_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（下）.wmv
│   │   ├── 27_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（上）.wmv
│   │   ├── 28_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（下）.wmv
│   │   └── 29_电商推荐系统_项目总结和部署.wmv
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   └── 3.代码.zip
├── 大数据之Hadoop视频/
│   ├── .idea.zip
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   ├── 3.代码.zip
│   └── 4.视频.zip
├── 大数据之Hive视频/
│   ├── .idea.zip
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   ├── 3.代码.zip
│   └── 4.视频.zip
├── 大数据之Linux视频/
│   ├── .idea.zip
│   ├── 视频.zip
│   └── 资料.zip
├── 大数据之Shell视频/
│   ├── 4.视频/
│   │   └── 22_Shell_Cut案例.avi
│   ├── .idea.zip
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   ├── 3.代码.zip
│   └── 4.视频.zip
├── 大数据之Zookeeper视频/
│   ├── 1.笔记.zip
│   ├── 2.资料.zip
│   ├── 3.代码.zip
│   └── 4.视频.zip
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不错，谢谢楼主的分享

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多谢楼主分享

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这个可以啊，

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RE: 大数据高级运维工程师全学科从入门到精通课程（推荐） [[url=]修改[/url]]

1301664724

好资源，必须支持楼主。

nosunday

有点偏开发。

gongwanzhang

收藏，谢谢。

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