实战视频

Hadoop 基本概念和伪分布式集群安装 HDFS、MapReduce 原理和编程 MapReduce 常见算法实现和 Shuffle 机制 常见 MR 算法实现和 Shuffle 机制

Zookeeper 的视频教程，讲得还挺细，适合刚入门或者想系统梳理下思路的同学。老师讲得慢条斯理，带着你一步步来，基本不会跟不上节奏。 Zookeeper 的分布式协调机制挺常出现在大数据或者微服务架构里，像是做服务注册、配置中心这些场景，就少不了它。视频里边也有实战，能快速上手。 嗯，还有一点挺好的，整个视频节奏不拖沓，代码比较透。像zoo.cfg的配置、zkCli.sh的使用都有提到，细节控应该会挺满意。 想更深入？可以看看这些相关资源： Zookeeper 文档，对照视频看更清楚 ZooKeeper 3.4.12，版本一致，练习方便 MySQL 入门视频学习，后端配合用挺

本大数据Spark实战视频培训课程包括Spark虚拟机安装、表配置、平台搭建、Scala入门、集群通信、任务调度、持久化等实用内容。Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的通用并行框架，与Hadoop MapReduce相比，Spark能够将中间输出结果保存在内存中，无需频繁读写HDFS，因此更适用于数据挖掘和机器学习等迭代算法。

Kafka原理剖析及实战演练视频教程，提供高性能跨语言的分布式发布/订阅消息系统，数据持久化，全分布式架构，支持在线和离线处理。

基于Hive的项目实战视频数据集挺不错，包含了从视频上传到播放数据的一系列信息。比如视频 ID、上传者、年龄、分类、视频时长、观看数、评分、评论数等，数据比较全面，适合做视频推荐系统或数据挖掘实验。如果你要做视频或者相关项目，可以用这个数据集来进行建模、训练算法。数据格式也挺简单，直接拿来用就行，方便上手。除了视频数据集，相关的优化方案和其他数据集也可以参考。比如基于 Hive 的项目实战用户数据集优化，有多优化思路可以学习。如果你想深入学习视频推荐系统或数据，参考一下相关的文章和数据集是个不错的选择。尤其是像Hive 实战项目-优化 YouTube 视频网站数据这类内容，可以你快速上手。

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MySQL数据库实战的27讲教程涵盖了从数据库基础概念到SQL语句操作的全面内容，包括服务器端运行通信原理、MySQL Workbench的使用技巧等。

C#的项目实战教程，带源码、数据库和配套视频，真挺适合刚入门或者要做实际项目的人。全套资源都整理得比较齐全，从基础的数据库操作到数据挖掘也有。你不用到处找，几个案例代码直接能拿来跑，像那种做学生信息管理、库存管理系统的，改改字段就能用。 源码里的注释也比较清楚，基本不用对着文档死磕，尤其是那个C#数据库系统开发实战案例源码，功能比较完整，界面也还不错，适合当模板来用。响应也快，逻辑不复杂，蛮适合练手的。 如果你平时也用Access 数据库的话，可以看看这篇C# 操作 Access 数据库实战案例。它用的连接方式是比较常见的OleDbConnection，你要做表单录入或者查数据功能就挺方便。数

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