大数据视频全集下载

大数据查询免费版简介大数据查询免费版是一款基于大数据技术的查询工具，它能够帮助用户快速且准确地从海量数据中检索所需信息。

作为一款免费版工具，它提供了一些基本的查询功能，方便用户查询数据，并提供相应的结果和分析。

功能特点1.快速查询：大数据查询免费版能够快速地从庞大的数据集中检索所需的信息。

它利用高效的算法和并行计算技术，在大数据环境下实现了快速响应和查询耗时较短的特点。

2.准确性高：大数据查询免费版借助大数据处理平台的强大能力，能够对海量数据进行高效的处理和分析。

它提供了精确的查询结果，避免了传统的查询方式中可能出现的误差和偏差。

3.简单易用：用户可以通过简单的界面操作进行查询，无需专业的技术背景。

大数据查询免费版提供了友好的用户界面和直观的操作流程，使得用户能够快速上手并进行数据查询。

4.灵活的查询方式：大数据查询免费版支持多种查询方式，包括关键词搜索、条件查询、范围查询和聚合查询等。

用户可以根据自己的需求选择不同的查询方式，以便更好地获取所需的数据。

5.结果统计与分析：大数据查询免费版不仅提供了查询结果，还支持对结果进行统计和分析。

用户可以根据查询结果进行数据的汇总、分类和统计，以便更好地理解和利用查询的数据。

使用指南1. 注册登录在使用大数据查询免费版之前，用户需要进行注册和登录。

用户可以使用邮箱或手机号码进行注册，并设置登录密码。

注册成功后，用户可以使用注册的账号登录系统。

2. 数据上传在进行查询之前，用户需要将需要查询的数据上传至大数据查询免费版系统中。

用户可以选择将本地数据文件上传至系统，也可以通过API将数据直接提交至系统中。

3. 创建查询任务用户可以通过简单的界面操作创建查询任务。

用户需要指定查询的数据源、查询方式、查询条件和查询结果的字段等信息。

在创建查询任务时，用户可以设置查询任务的名称，以便于后续的查询管理和查找。

4. 执行查询创建查询任务后，用户可以执行查询任务。

大数据查询免费版会在后台自动进行数据的处理和分析，用户只需等待查询结果的返回即可。

视频大数据分析视频大数据分析是指利用先进的数据处理技术，对海量视频数据进行采集、存储、分析和挖掘，以提取有价值的信息和知识。

随着互联网和移动设备的普及，视频数据量呈爆炸式增长，这为视频大数据分析提供了广阔的应用前景。

本文将从视频数据的采集、存储、分析和应用四个方面进行详细阐述。

首先，视频数据的采集是大数据分析的第一步。

视频数据的来源非常广泛，包括监控摄像头、社交媒体、在线视频平台等。

为了有效地采集这些数据，需要采用高效的数据采集工具和方法。

例如，可以通过网络爬虫技术自动抓取社交媒体上的视频内容，或者利用API接口直接从在线视频平台获取数据。

此外，为了确保数据的质量和完整性，还需要对采集到的视频数据进行预处理，如去噪、格式转换等。

其次，视频数据的存储是大数据分析的基础。

由于视频数据的体积通常较大，传统的存储系统往往难以满足需求。

因此，需要采用分布式存储系统来解决这一问题。

分布式存储系统可以将数据分散存储在多个节点上，从而提高存储容量和访问速度。

同时，为了便于后续的数据分析，还需要对存储的视频数据进行有效的组织和管理，如建立索引、分类标签等。

接下来，视频数据分析是大数据分析的核心。

视频数据分析包括视频内容分析和视频用户行为分析两个方面。

视频内容分析主要通过计算机视觉技术对视频画面进行识别和理解，如目标检测、场景识别、动作识别等。

视频用户行为分析则通过分析用户的观看行为，如观看时长、观看频率、互动行为等，来了解用户的兴趣和偏好。

为了提高分析的准确性和效率，可以采用机器学习和深度学习等先进的数据分析技术。

最后，视频大数据分析的应用非常广泛。

在安防领域，可以通过视频数据分析实现智能监控，如异常行为检测、人流统计等。

在娱乐领域，可以通过分析用户观看行为，为用户推荐个性化的视频内容。

在广告领域，可以通过分析视频内容和用户行为，实现精准的广告投放。

此外，视频大数据分析还可以应用于交通管理、零售分析、教育等多个领域。

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Spark视频王家林第78课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例⽤户⽤户跳出率和新⽤户注册⽐例79 Spark视频王家林第79课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例综合代码和实际运⾏测试80 Spark视频王家林第80课：Spark SQL⽹站搜索综合案例实战81 Spark视频王家林第81课：⼀节课贯通Spark SQL⼯作源码流程王家林⼤数据Spark Streaming从零起步（21集）/plcover/nRM-f151vp0/82 Spark视频王家林第82课：Spark Streaming第⼀课：案例动⼿实战并在电光⽯⽕间理解其⼯作原理83 Spark视频王家林第83课：透彻讲解使⽤Scala和Java两种⽅式实战Spark Streaming开发84 Spark视频王家林第84课：图解StreamingContext、DStream、Receiver并结合源码分析85 Spark视频王家林第85课：基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密86 Spark视频王家林第86课：SparkStreaming数据源Flume实际案例分享87 Spark视频王家林第87课：Flume推送数据到SparkStreaming案例实战和内幕源码解密88 Spark视频王家林第88课：SparkStreaming 从Flume Poll数据案例实战和内幕源码解密89 Spark视频王家林第89课：SparkStreaming on Kafka之Kafka解析和安装实战90 Spark视频王家林第90课：SparkStreaming基于Kafka Receiver案例实战和内幕源码解密91 Spark视频王家林第91课：SparkStreaming基于Kafka Direct案例实战和内幕源码解密92 Spark视频王家林第92课：SparkStreaming中Tanformations和状态管理解密93 Spark视频王家林第93课：SparkStreaming updateStateByKey 基本操作综合案例实战和内幕源码解密94 Spark视频王家林第94课：SparkStreaming 实现⼴告计费系统中在线⿊名单过滤实战95 Spark视频王家林第95课：通过Spark Streaming的window操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实战96 Spark视频王家林第96课：通过Spark Streaming的foreachRDD把处理后的数据写⼊外部存储系统中97 Spark视频王家林第97课：使⽤Spark Streaming+Spark SQL实现在线动态计算出特定时间窗⼝下的不同种类商品中的热门商品排名98 Spark视频王家林第98课：使⽤Spark Streaming实战对论坛⽹站动态⾏为的多维度分析（上）99 Spark视频王家林第99课：使⽤Spark Streaming实战对论坛⽹站动态⾏为的多维度分析（下）：完整案例实现、测试、Debug等100 Spark视频王家林第100课：使⽤Spark Streaming+ Spark SQL + Kafka+FileSystem综合案例101 Spark视频王家林第101课：使⽤Spark Streaming企业实际数据处理流⽔线完整声明周期102 Spark视频王家林第102课：动⼿实战Spark Streaming⾃定义Receiver并进⾏调试和测试103 Spark视频王家林第103课：动⼿实战联合使⽤Spark Streaming、Broadcast、Accumulator实现在线⿊名单过滤和计数06. ⼤数据Spark电商⼴告点击综合案例⼤数据Spark电商⼴告点击综合案例/playlist_show/id_27881496.html104 Spark视频王家林第104课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例需求分析和技术架构105 Spark视频王家林第105课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例在线点击统计实战106 Spark视频王家林第106课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例⿊名单过滤实现107 Spark视频王家林第107课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例底层数据层的建模和编码实现（基于MySQL）108 Spark视频王家林第108课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例动态⿊名单过滤真正的实现代码109 Spark视频王家林第109课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例动态⿊名单基于数据库MySQL的真正操作代码实战110 Spark视频王家林第110课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例通过updateStateByKey等实现⼴告点击流量的在线更新统计111 Spark视频王家林第111课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例在线实现每个Province点击排名Top5⼴告112 Spark视频王家林第112课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例实战实现⼴告点击Trend趋势计算实战113 Spark视频王家林第113课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例实战模拟点击数据的⽣成和数据表SQL建⽴114 Spark视频王家林第114课：SparkStreaming+Kafka+Spark SQL+TopN+Mysql电商⼴告点击综合案例实战视频07.⼤数据Spark Streaming⼤型Spark项⽬性能优化⼤型Spark项⽬性能优化系列(115-124)/plcover/nMCMdKHtj4I/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29115 Spark视频王家林第115课：超⼤规模Spark性能优化本质思考116 Spark视频王家林第116课： Spark Streaming性能优化：如何在毫秒内处理处理⼤吞吐量的和数据波动⽐较⼤的程序117 Spark视频王家林第117课： Spark Streaming性能优化：如何最⼤程度的确保Spark Cluster和Kafka链接的稳定性118 Spark视频王家林第118课： Spark Streaming性能优化：如何获得和持续使⽤⾜够的集群计算资源？119 Spark视频王家林第119课： Spark Streaming性能优化：如何在⽣产环境下应对流数据峰值巨变？120 Spark视频王家林第120课： Spark Streaming性能优化：如何在End-to-End⽣产环境下安全⾼效的把结果数据存⼊HBase中？121 Spark视频王家林第121课： Spark Streaming性能优化：通过摄像头图像处理案例来说明Spark流处理性能评估新⽅法及性能调优参数测试122 Spark视频王家林第122课： 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Spark⾯试宝典（数据倾斜、性能调优等）Spark⾯试宝典（数据倾斜、性能调优等）/plcover/yBrSt2Vz8G8/135 Spark视频王家林第135课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜：数据倾斜之痛136 Spark视频王家林第136课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决原理和⽅法总论137 Spark视频王家林第137课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之Map 端Reduce及问题思考138 Spark视频王家林第138课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之采样分⽽治之解决⽅案139 Spark视频王家林第139课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之对于两个RDD数据量都很⼤且倾斜的Key特别多如何解决？140 Spark视频王家林第140课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之并⾏度的深度使⽤141 Spark视频王家林第141课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决⽅案的“银弹”是什么？142 Spark视频王家林第142课： Spark⾯试经典系列之Cache和Checkpoint143 Spark视频王家林第143课： Spark⾯试经典系列之Reduce端OOM和shuffle file not found如何解决144 Spark视频王家林第144课： Spark⾯试经典系列之NULL值问题及序列化错误145 Spark视频王家林第145课： Spark⾯试经典系列之Yarn⽣产环境下资源不⾜问题和⽹络的经典问题详解146 Spark视频王家林第146课： Spark⾯试经典系列之Yarn Cluster⽣产环境下JVM的OOM和Stack Overflow问题及解决⽅案147 Spark视频王家林第147课： Spark⾯试经典系列之Shuffle的性能调优问题DT⼤数据梦⼯⼚王家林Spark源码⼤师之路之源码解析与阅读全集/plcover/hlFqt6k1xUc/1 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0001讲：Spark源码阅读环境及Spark-shell解密2 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0002讲：Spark-shell内幕解密3 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0003讲：Spark-shell REPL内幕解密4 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Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0022讲：Executor启动注册全流程彻底剖析：源码逐⾏解析CoarseGrainExecutorBackend在启动的时候会向driverUrl所代表的Endpoint进⾏23 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0023讲：Spark中的Pool彻底解析：FIFO与Fair彻底解密 OK24 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0024讲：：Spark 1.6.1中RPC通信源码分析25 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0025讲：：Spark 1.6.1中延迟调度26 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0026讲：：Spark Job调度中的引擎机制和消息循环源码解析27 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0027讲：源码解密Spark中的算⼦Pipeline的合并和展开28 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0028讲：实战Eclipse调试Spark程序11 ⼤数据JVM性能优化《DT⼤数据梦⼯⼚王家林⼤数据JVM优化系列》/plcover/hzJp87qXtBA/1 第1课：实战演⽰jvm内存四⼤类型问题：heap、stack、contant、directmemory等2 第2课：全球详细图解jvm内存三⼤核⼼区域及其jvm内存案例实战剖析3 第3课：图解jvm线程引擎和内存共享区的交互及此背景下的程序计数器内幕解密4 第4课：10分钟内图解掌握全世界最易懂的jvm内存模型内幕5 第5课：实战演⽰jvm三⼤性能调优参数：-xms -xmx -xss6 第6课：实战演⽰从oom推导出jvm Gc时候基于的内存结构：young Generation（eden、from、to）、old Generation、permanent Generation7 第7课：瞬间理解jvm Gc时的内存管理⼯作流程和频繁gc的原因8 第8课：jvm的young Generation⼤⼩对gc性能的致命影响⼒内幕解密9 第9课：jvm的gc时候核⼼参数详解：-xx：newratio、-xx：survivorratio、-xx：newsize、-xx：maxnewsize10 第10课：jvm的gc中关于对象的age问题以及jvm的内存分配策略彻底详解11 第11课：jvm的gc⽇志young Generation下minor Gc每个字段彻底详解12 第12课：jvm的gc⽇志full Gc每个字段彻底详解13 第13课：java 8中的jvm的metaspace解密14 第14课：java对象内存逃逸技术15 第15课：GC时候的引⽤计数算法和根搜索算法16 第16课：瞬间理解三种基本的GC算法基⽯17 第17课：JVM垃圾回收分代收集算法18 第18课：JVM垃圾回收器串⾏、并⾏、并发垃圾回收器概述19 第19课：JVM中Serial收集器、ParNew收集器、Parallel收集器解析20 第20课：JVM中CMS收集器解密21 第21课：JVM中G1收集器解密22 第22课：通过案例瞬间理解JVM中PSYoungGen、ParOldGen、MetaSpace23 第23课：使⽤MAT对Dump⽂件进⾏分析实战24 第24课：使⽤MAT动态分析Spark应⽤程序初体验25 第25课：基于MAT分析Shallow Heap和Retained Heap26 第26课：MAT中的Dominator Tree与Retained Set详解27 第27课：MAT中的GC Root解析和具体类别分析28 第28课：MAT中的内存泄露检测介绍12. ⼤数据Spark 机器学习系列DT⼤数据梦⼯⼚王家林⼤数据Spark机器学习/plcover/zNefiPmqLW8/1 30分钟彻底理解Spark核⼼API发展史：RDD、DataFrame、DataSet2 20分钟内解密spark第⼆代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕-23 structured Streaming In Spark-34 深度解析structured Streaming-45 深⼊理解rdd、dataframe、dataset、structured Streaming-56 Spark机器学习算法介绍-67 Spark机器学习内幕剖析-78 王家林带您1分钟内彻底理解⼤数据机器学习-813. DT⼤数据梦⼯⼚周末班补充视频-ScalaDT⼤数据梦⼯⼚⼤数据Spark周末/plcover/hI7hcy9GzSA/1 ⽤实例说明函数式编程到底是什么2 动⼿编写和运⾏⾃⼰的第⼀个scala函数式编程的实例3 scala函数式编程中的泛型和匿名函数以及函数本质的思考4 scala函数的惊⼈的内幕价值：天然的可序列化解密与实战原⽂链接：/download/qq_25027489/9608435。

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其实不然，书籍固然是经典，但时代的迅速发展已经不容许落后一点点，经典的书籍广为流传，但不足以成为自己成为当代大数据工程师的必备技能。

书籍只是备用，实时更新的视频才是必备！学习大数据为什么要选择视频教程，而不是书籍？目前多数大数据书籍的常见问题：1、一类是：目录详细、条理清晰，但是内容蜻蜓点水。

2、一类是：目录随性，内容是笔记和随笔。

不利于学员循序渐进学习。

3、一类是：目录合理，内容也充实。

但是各章节间案例跳跃性大，前部分章节中会用到后续章节中的知识点。

容易让学员在入门时不知所措，产生畏惧心情，感觉大数据案例生涩难懂。

大数据视频教程如何选择才能轻松入门？学习就像我们小时候开始认识某一些事物，一本充满文字的书籍和一本充满图片的书籍，你会选择哪个？相信很多人都会选择后者？为什么呢？因为图片通俗易懂，而文字，在我们眼里就是一堆看不懂的字符，无法在我们大脑里成像！所以学习大数据就跟我们小时候学习一样，越通俗易懂的视频，我们入门就越轻松！而千锋的大数据视频正是抓住了很多学生的学习心理，在大数据视频中有一大的特点：接地气，容易轻松进阶。

1、知识点顺序经过反复推敲，结合多年教学经验，按照初学者好理解、容易接受的角度去讲解理论；2、抛弃晦涩难懂的书面描述，语言清晰简洁，浅显易懂的阐述更利于学员理解；3、理论结合案例，案例经过雕琢，剔除了花哨的语法技巧，通俗易懂；4、知识点衔接合理，循序渐进。

大数据——起初的庞然大物，在一段一段清晰的讲解中逐渐瓦解，成为我们可以轻松战胜的力量，这就是千锋大数据视频教程的魅力所在！也是每一个想要轻松入门大数据领域的小伙伴的必备武器！下载地址：/s/1i4RuDNZ！（实时更新，如果错过这版，请自行联系我）。

大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据概述大数据定义与特点定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

特点大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。

123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。

萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。

发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。

金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。

医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。

教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。

政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。

大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。

视频大数据解决方案简介随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，大量的视频数据被不断产生和存储。

这些视频数据包含着丰富的信息，可以应用于多个领域，如智能城市管理、安防监控、广告推荐等。

然而，由于视频数据的大规模和高维度，传统的数据处理方法无法满足对视频大数据的需求。

因此，视频大数据解决方案应运而生，以帮助用户有效地管理和分析视频数据。

解决方案数据采集视频大数据解决方案的第一步是采集视频数据。

根据具体应用场景的不同，可以从多个渠道获取视频数据。

常见的数据采集方法包括：1.视频监控设备：安装在公共场所或企业内部的监控摄像头可以实时捕捉视频数据，并通过网络传输到数据中心进行处理和存储。

2.移动设备：智能手机和其他移动设备的摄像头可以用于录制和上传用户生成的视频数据。

3.网络视频平台：从视频分享平台如YouTube、TikTok等获取公开的视频数据。

4.视频采集工具：专门设计的硬件或软件工具，可以从电视、电影等媒体源中提取视频数据。

数据存储视频大数据解决方案需要一个强大的存储系统来承载海量的视频数据。

存储系统应具备高可靠性、高性能和可扩展性。

常用的存储技术包括：1.分布式文件系统：通过将数据划分为块并存储在多个节点上，分布式文件系统可以提供高可靠性和可扩展性。

2.对象存储：将视频数据以对象形式存储，结合元数据信息可以实现高效的数据管理和检索。

3.云存储：将视频数据存储在云平台上，可以实现数据的备份、共享和跨地域访问。

数据处理与分析一旦视频数据存储到解决方案中，就可以进行数据的处理和分析。

视频大数据解决方案通常包含以下几个核心模块：1.视频解析：对视频进行解析，提取关键信息，如视频帧率、分辨率、编码格式等。

2.视频处理：对视频进行基本的处理操作，如视频剪辑、合并、压缩等。

3.视频识别：利用图像处理和机器学习技术，对视频中的目标进行识别和分类。

常见的视频识别任务包括人脸识别、目标跟踪、行为分析等。

4.数据挖掘：通过分析视频数据，挖掘出其中的关联性和模式，从而为用户提供有价值的洞察和决策支持。