JavaSE |
Java编程环境搭建 |
程序相关概念、Java语言发展史、Java编程语言主要特征、Java技术体系平台、Java核心机制、Java程序设计环境--下载与安装JDK、DOS常用命令、环境变量的配置、JVM工作原理、Java Code Style、输出语句基本用法、转义序列、进制转换、注释 |
数据类型(上)、数据类型(下)
| 声明变量、变量命名规则及规范、变量的运算与底层运算原理、数据类型、计算机中的机器码、类型转换、运算符及运算符的优先级、控制台输入Scanner类 |
流程控制语句:分支语句
| 流程控制语句流程图 、Java编译器执行流程、分支语句(if单分支语句、if双分支语句、多分支if语句 、switch分支语句及分支嵌套的相关规则) |
流程控制语句:循环结构
| 循环结构 (while循环、do-while循环、for循环)、各语句性能对比与应用场景、特殊流程控制语句、死循环、操作循环关键字、循环标签、循环嵌套 |
数组(一)
| 声明创建数组、一维数组初始化及内存分析图、数组遍历(基本遍历、增强for遍历)Eclipse的介绍使用与调试、数组相关操作、数组的常见算法分析 |
数组 (二)
| 排序之冒泡排序、选择排序 数组操作 :数组的最值问题、二分查找法、数组复制、Arrays工具类、二维数组初始化、遍历方式及相关操作、多维数组及不规则数组 |
面向对象
| 面向对象的基本概念、类和对象的关系、类和对象的创建、对象的属性和方法、Java的内存管理与垃圾回收、面向对象的三大特性、对象的关联关系、this关键字 |
方法
| 方法概述、方法的声明及使用、方法调用的过程分析、方法分类、成员变量与局部变量、带参方法定义及应用、跨类调用方法、方法参数传递问题、引用参数使用、数组参数与方法可变参数、命令行传参、方法重载 算法:穷举法,贪心算法,贪婪算法,分治法,动态规划法,迭代法 |
重载和构造
| 面向对象三大特性之封装详解、构造方法Constructor分类及特性、构造块、递归Recursion |
访问权限
| this关键字应用、程序包package的管理及使用、Java访问修饰符、static静态修饰符、静态方法、静态代码块与非静态代码块、静态变量初始化、类的成员之代码块、局部代码块、静态导入、 |
单例设计模式、继承
| 单例Singleton模式、继承概述、方法重写、super关键字、继承传递性、java.lang.Math类、java.util.Random类、java.lang.Object类java.math.BigInteger类及方法源码分析 |
抽象类和接口
| final关键字、常量、设计可以被继承的类 、抽象类(abstract)实际应用举例、接口(interface)应用、Java8核心函数接口、多态概述、类多态、接口多态、参数多态、instanceof关键字、对象类型的转换、UML类图 |
API (一)
| API String类的使用与内存原理、 API StringBuffer 、API Stringbuilder 常用方法及源码分析、字符串处理类的性能分析、Annotation注解、JDK内置注解、自定义注解、元注解 |
API(二)
| Wrapper包装类常用方法、自动装箱/拆箱、包装类的缓存分析、常用类:java.util.Date类及子类、java.sql.Time类、java.sql.Timestamp类、java.util.Calendar类、java.text.DateFormat类及子类、java.text.NumberFormat类、java.text.DecimalFormat类常用方法、正则表达式Regex Expression、查找与匹配 |
内部类、异常
| 实例成员内部类、静态内部类、局部内部类、匿名内部类、函数式接口、Lambda表达式的参数传递、异常原理、异常结构体系、异常分类(受检异常与未受检异常)及处理方式(throws、try-ctach格式) 、方法重写与throws、try-catch 示例、使用finally回收资源、throw制造异常、自定义异常、实战中自定义异常的应用解析、异常信息的访问、Java程序的常见问题及解决问题 |
泛型与比较器
| 泛型详解、自定义泛型、类型推断、泛型通配符、泛型接口、比较器java.lang.Comparable与java.util.Comparator、java.lang.Enum枚举类、枚举的属性和方法 |
Java集合
| 集合框架概述、Collection系列集合、List系列集合、Set系列集合、java.util.ArrayList源码分析、java.util.LinkedList源码分析、java.util.HashSet内部原理、java.util.TreeSet数据结构分析、强大的Stream流 API 、Stream流操作的核心步骤、方法引用与构造器引用、java.util.Queue、java.util.Map 集合系列与数据结构、Map集合新特性、Iterator与ListIterator、java.util.Collections工具类的基本操作及源码分析、集合中使用泛型、链表、哈希表、树结构、队列结构、Optional容器类 |
Java文件与流
| File类常用方法及操作、函数式接口FileNameFilter与FileFilter、IO流结构体系、IO流原理分析、IO流分类、IO流中常用类的操作(字节流、字符流、文件流、包装流、缓冲流、数据流、对象流、)对象的序列化与反序列化、自动资源释放、控制台IO、标准输入流与标准输出流、打印流、字符编码与解码、RandomAccessFile类、并行流与串行流 |
Java多线程
| 线程与进程、线程的原理、线程五种状态及声明周期、线程常用操作及方法、创建线程三种方式及对比、线程的控制与调度、线程优先级、线程的生命周期、多线程的安全问题与解决办法、线程同步synchronized锁相关语法、java.util.concurrent.locks.Lock接口及ReentrantLock锁、多线程下单例模式、互斥锁与线程死锁问题、Object类wait/notify方法、生产消费模式、守护线程 |
Java网络编程和反射
| 计算机网络基础知识、网络通信协议(TCP/IP协议、UDP协议)、IP地址、java.net.InetAddress类、域名、端口、URL类、数据传输与Socket网络编程、数据的封装与拆封、如何实现网络中主机的相互通讯、OSI参考模型、线程通信、针对HTTP协议的URLConnection、java反射机制的研究与相关应用、反射原理分析、JVM与类、类的加载、连接、初始化、类初始化的时机、类加载器Classloader简介、类加载机制、创建并使用自定义的类加载器、开启反射源头Class、获取Clss实例的方式、从Class中获取信息、Proxy和InvocationHandler、动态代理和AOP、泛型和Class类、使用反射来获取泛型信息、代理Proxy模式、装饰者模式、简单工厂SimpleFactory模式
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数据结构
| 数据结构、数据结构的基本功能、 添加数据 、修改数据 、删除数据 、查询数据 、升序排序、降序排序、二分查找法、复制数组、入栈、特点、入队、出队、获得队列数据、特点、单向循环链表、双向非循环链表、双向循环链表、添加Node、修改Node、删除Node、遍历Node、树、根节点、孩子节点、双亲节点、兄弟节点、节点的度、树的度、枝节点、叶子节点、有序树、无序树、创建树 、销毁树、构造树、获取结点、数据赋值、获得双亲、获得最左孩子、获得右兄弟、插入子树、删除子树、遍历树、前序遍历、中序遍历、后续遍历、添加节点、删除节点、存储、删除数据、优化存储、数据存储
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算法
| 算法的设计原则、插入排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法、归并排序算法、二分查找算法、递归算法、递推算法、穷举算法、贪心算法、贪婪算法、分治算法、动态规则算法、迭代算法、有限确定性算法、有限非确定性算法、无限算法
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linux |
在虚拟机中安装Centos7.0 |
安装虚拟机、Centos7.0 linux系统、安装SecureCRT |
Linux 简介及权限概述 |
linux简介、特点、发行版本、linux组成、用户与用户组的概念、linux文档属性 |
Shell 基本命令 |
查看目录和文件、find命令、查找特定命令、用户及版本信息查看、帮助命令 |
文档目录管理 |
linux目录结构,建立文件目录,文档的移动、复制、删除,改变文档所有权,改变文档权限,建立链接,输入输出重定向和管道 |
用户与用户组管理 |
linux的账号与群组,账号管理,群组管理,用户间切换 |
进程管理 |
进程调用过程及状态,查看进程,实时监控进程,kill进程 |
软件管理 |
修改yum源,安装JDK,安装mysql,从eclipse生成jar包,在linux执行 |
shell编程 |
vim编辑器,变量和运算符,数组,分支语句,循环语句 |
网络管理和多机操作 |
配置网络,网络常用命令,ssh免密登录,编写shell多机操作脚本,用于操作多台机器 |
hadoop |
hadoop概述 |
hadoop基础讲解、大数据的4V特点、hadoop的历史起源、hadoop核心组件、hadoop的框架演变、hadoop生态圈、hadoop典型应用 |
hadoop服务器基础环境 |
企业级集群规划、集群服务器的jdk安装、服务器环境变量设置、网络配置、主机名设置、防火墙设置、selinux设置、ssh信任配置、yum源修改、服务器常用软件安装、添加hadoop用户、多机操作脚本编写、服务器ssh信任配置、root用户免密切换 |
zookeeper安装与使用 |
zookeeper介绍、zookeeper主要角色、zookeeper数据模型、zookeeper主要特点、zookeeper应用场景、zookeeper安装、zookeepr配置讲解、zookeeper集群启动、zookeeper常用命令、zookeeper客户端使用、zookeeper的javar操作 |
hadoop伪分布式环境 |
hadoop伪分布式原理、winutils的使用、windows的hadoop环境配置、hadoop伪分布式配置讲解、hadoop伪分布式启动、hadoop伪分布式使用 |
hadoop安装 |
hadoop版本对比、hadoop源码包下载、linux的Maven安装、linux的Maven配置、hadoop的源码编译、hadoop本地库支持、hadoop安装规划、hadoop企业级配置精讲、hdfs安装、yarn安装、使用Ambari快速安装集群、使用CDH快速安装集群 |
hdfs分布式文件系统 |
hdfs的高可用原理、企业级hdfs的配置、journalnode原理、zkfc原理、hdfs的初始化、namenode原理、namenode主备切换、datanode原理、HA集群的启动与关闭、hdfs的特点、hdfs的系统结构、数据块、hdfs写入原理、hdfs读取原理、hdfs的shell命令、hdfs的java操作、hdfs的管理工具使用、configuration配置文件加载机制源码分析 |
yarn资源管理器 |
yarn的特点、yarn的系统结构、企业级yarn配置、yarn集群的启动、yarn的HA、yarn集群的维护、yarn的任务调度器、yarn资源分配方法、resourcemanager原理、nodemanager原理、yarn提交任务过程分析、yarn集群任务运行 |
mapreducer分布式计算系统 |
分布式计算原理、mapreducer应用场景、mapreducer的split原理、mapreducer的suffle详解、mapper的输出流程、reducer的输入流程、partition的使用、mapreducer1与mapreducer2的区别、企业级mapreducer配置讲解、counter的原理与使用、combiner的原理与使用、distributecache的原理与使用、mapreducer的优化配置、mapreducer的windows开发环境搭建、任务配置文件加载机制、configuration原码分析、mapreducer的文件压缩、mapreducer编程wordcount、mapreducer编程排重、mapreducer编程最值计算、mapreducer编程自定义序列化类、mapreducer编程多目录输入输出、mapreducer编程局部排序、mapreducer编程全局排序、mapreducer编程二次排序、mapreducer编程任务工作链、mapreducer生成orc文件、mapreducer生成avro文件、mapreducer通用工具封装、mapreducer生产项目jar包生成方法、mapreducer任务企业级集群运行方法、mapreducer数据倾斜解决、mapreducer执行过程源码分析 |
hive |
hive介绍与安装 |
hive介绍、hive的优缺点、hive与关系数据库的区别、hive服务端组件driver、hive服务端组件metastore原理与使用、hive服务端组件thrift服务原理与使用、hive客户端组件CLI原理与使用、hive客户端组件JDBC/ODBC原理与使用、hive查询过程分析、hive的mysql元数据分析、hive安装、hive集群环境配置、hive的元数据库多种连接方法 |
hive数据类型与基础语法 |
hive的数据组织、hive的基本类型、hive的复杂类型、hive的关系运算符、hive的算数运算符、hive的逻辑运算符、hive的复杂运算符、聚合函数、hive的索引机制、hive的数据库操作 |
hive表操作 |
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hive大数据查询 |
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hive排序 |
hive的局部排序原理、hive的全局排序原理、hive的order by、hive的sort by、hive的distribute by、hive的cluster by、hive的partition by、hive的桶表排序 |
hive函数 |
条件函数、字符串操作函数、日期函数、类型转换函数、符合类型函数、聚合函数、排序函数、分片函数、归一化原理、归一化函数、窗口函数、窗口函数行选择器、hive的windows开发环境搭建、row_number原理及应用场景、自定义UDF编写、自定义UDAF编写、自定义UDTF编写 |
hbase |
hbase概述 |
分布式数据库特点、列式存储特点、nosql数据库与关系数据库区别、hbase各组件介绍 |
hbase安装 |
hbase集群模式安装、hbase的yarn模式安装、hbase的环境变量配置、hbase的企业级集群配置、hbase的集群启动、hbase的web UI讲解 |
hbase原理 |
hbase数据单元、hbase的数据纬度、hbase物理存储结构、hbase的整体架构、hbase主要组件、hbase读写过程、hbase的regionserver、hbase的split策略、hbase的数据结构、B+树与LSM树区别、hbase的rowkey设计 |
hbase的shell操作 |
create语句、put语句、get语句、count语句、delete语句、deleteall语句、disable语句、scan语句、list语句、describe语句、alter语句、drop语句、exists语句、is_enabled语句、incr语句、get_counter语句、truncate语句 |
hbase的java操作 |
hbase的windows开发环境搭建、hbase创建连接、hbase创建表、hbase单行插入、hbase多行插入、hbase单行查询、hbase指量查询、hbase删除行、hbase删除列、hbase删除列簇、hbase删除表 |
hbase的filter操作 |
基础过滤器、正则比较器、字符串比较器、组合比较器、分页过滤器、自定义比较器 |
hbase的高级 |
hfile文件原理、mapreducer生成hfile、hfile文件指量导入、hbase预分region、自定义split方法、hbase的mapreducer批量导出、mapreducer读出hive文件、hive数据仓储导入hbase、hbase数据导入hive数据仓储、yarn集群的hbase运行环境调优、hbase的读写缓存使用、hbase的集群模式运行 |
ELK |
lily+solr原理 |
lily hbase indexer原理、lily hbase indexer架构、lily hbase indexer实现solr二级索引创建、solr二级索引原理、批量与准实时建立hbase数据solr索引 |
Solr二级索引实操 |
solr中建立collection、修改morphline配置文件、配置lily indexer文件、启动morphline任务、批量建立全文索引、solr webui使用、hue中使用solr |
ES原理 |
es适用场景、分布式搜索引擎、es存储原理、分词器、倒排索引原理、es核心概念、工作机制、应用场景、node、index、replication、doc、rest api、search api、mapping |
ES部署 |
部署单机elasticsearch、部署集群版elasticsearch、header、kibana |
Kibana使用 |
通过kibana操作es数据、组合查询、条件查询、精准查询、模糊查询、范围查询、SQL方式查询 |
ES常用操作练习 |
创建索引、管理索引、管理副本、管理分片、设置 mapping、search、ranger、match、must、must not、should、filter、query、路由索引 |
ES-Hadoop实操 |
通过es-hadoop同步hdfs数据到es、通过es-hadoop导出es数据到hdfs |
ES API实操 |
java连接es server、java创建索引、java创建mapping、java创建文档、java查询es数据、java修改es数据、java删除es数据、java写入数据到es、json document构建方式 |
spark |
spark介绍 |
spark介绍、spark历史、spark适用场景、spark与hadoop对比、spark生态、spark应用场景、spark-shell介绍 |
rdd原理 |
RDD设计背景、RDD概念、RDD转换、RDD行为、RDD血缘关系、RDD高效容错性、RDD内存使用、RDD缓存数据、RDD依赖关系、宽依赖、窄依赖、宽依赖与窄依赖的区别、RDD的阶段划分、RDD缓存级别、RDD数据倾斜解决、RDD优化 |
spark常用Transformations算子 |
map、filter、flatMap、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、sample、union、intersection、distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、sortByKey、join、cogroup、cartesian、pipe、coalesce、repartition、repartitionAndSortWithinPartitions |
spark常用Actions算子 |
reduce、collect、count、first、take、takeSample、takeOrdered、saveAsTextFile、saveAsSequenceFile、saveAsObjectFile、countByKey、foreach |
spark-core |
rdd常用操作、pairRdd常用操作、sparkconf配置对象、sparkcontext设置、spark-core的java版API、spark-core的scala版API、集合操作、cache函数、persist函数、unpersist函数、广播变量、累加器、spark编程wordCount、spark编程排序、spark编程二次排序、spark编程mapjoin、spark使用hadoop序列化方法、spark读写hive的ORC文件 |
spark-sql |
hive与spark-sql对比、配置spark-sql使用hive元数据库、spark-sql在yarn上运行driver、spart-sql在yarn上运行thriftserver、beeline与thriftserver通信、缓存表、spark-jdbc编程、spark-sql读写json文件、spark-sql自定义schema、spark-sql对象化schema、spark-sql读写hive的orc格式文件、spark-sql的标准sql支持、spark-sql的hive sql支持、spark-sql使用JDBC访问mysql、dataFrame使用、dataSet使用、spark-sql与常用rdd的转换 |
spark-hbase |
spark-hbase的java版API、spark-hbase的scala版API、spark写入hbase、spark批量写入hbase、spark中使用tableoutputformat多分区写入、spark的hadoopDataSet操作、spark批量读取hbase、spark使用filter过滤hbase数据、spark生成hbase的hfile文件、spark整合hbase的bulk load功能、spark-hbase集群运行调优 |
spark-streaming |
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spark调优 |
内存:对象头内存、String内存、集合内存、虚拟机垃圾回收原理、虚拟机垃圾回收调优、虚拟机对象内存空间分配、垃圾回收检测、优化executor内存比例
序列化:Java序列化机制、Kryo序列化机制、优化Kryo类库缓存大小、注册自定义类型、禁用Kryo序列化引用
数据结构:数组代替集合、字符串代替集合、JSON代替对象
持久化:持久化级别、Checkpoint冗余
并行度:算子并行度设置、conf默认并行度设置、cpu core与task并行度比例
共享数据:共享数据优点、共享数据代替外部变量、使用共享数据替代shuffle
数据本地化:数据本地化性能影响、PROCESS_LOCAL、NODE_LOCAL、NO_PREF、RACK_LOCAL、ANY、数据本地方调化方案
算子优化reduceByKey优点、shuffle排序的取舍、groupByKey.map使用场景、cogroup使用场景、join方案代替cogroup、combiner的使用
数据倾斜:spark-sql数据倾斜group场景、spark-sql数据倾斜join场景、倾斜数据的清洗、随机前缀多次聚合、倍数扩容与倍数冗余、mapjoin、数据倾斜shuffle取舍
shuffle:consolidate机制、reduce task的拉取缓存、map task的写磁盘缓存、失败重试次数、失败重试间隔、reduce端内存聚合比例、sortShuffleManager
streaming:DStream接收并行度调优、block接收并行度调优、task接收并行度调优、处理并行度调优、序列化调优、batch间隔调优、streaming算子调化、内存调优、streaming执行化方案选择、压缩机制
spark-streaming-kafka:直连模式并行度调优、kafka分区offerset管理、offerset丢失容灾机制
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实训项目 |
CDP平台-CoolNiu商城数仓实践项目 |
项目前期准备:架构设计:逻辑架构设计、技术架构设计、数据架构设计、开发规范文档讲解、调度设计数据准备:业务日志、行为日志数据准备,实体表解析 项目实施:数据抽取:抽取业务日志、行为日志、实体表数据etl数据加工:业务日志与行为日志etl加工数仓加工:入仓、缓冲层加工、贴源层加工、主题层加工、汇总层加工、集市层加工数据展示:对接报表系统即席查询:kylin预计算 |
无线网络优化大数据平台项目 |
项目前期准备:架构设计:逻辑架构设计、技术架构设计、数据架构设计、开发规范文档讲解、调度设计数据准备:数据字典解读、业务需求讲解项目实施:etl数据加工:原始数据加工处理数仓加工:入仓、缓冲层加工、贴源层加工、主题层加工、汇总层加工、集市层加工数据展示:对接报表系统即席查询:kylin预计算
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MPP架构-历史数据迁移项目 |
项目目标:应用装机数据库迁移,hadoop集群迁移至GaussDB 200数据库中,采用MPP架构建仓。实施方案:hive卸数,GaussDB加载数据到缓冲层、缓冲层加载到贴源层、主题层数据摆放、汇总层数据汇总、集市层数据加工、数据校验涉及到的技术:CDP7.1.5、java1.8、shell、Hadoop3.1、hive3.1.3、GaussDB 200 V100R002C80、GDS、airflow2.0.1 |
巨量数据采集引擎 |
项目前期准备:框架设计原理、底层框架编写、数据采集、数据备份、数据传输项目描述:用 Python 实现一套可以爬取海量数据的多机并发框架并将数据存储到 HDFS 与 kafka 分布式消息队列中以实现海量数据爬取与大数据集群储存的无缝对接 涉及到的技术:Python、Sql、Shell、Queue、Mysql、Linux、Shell、HDFS、Snappy、Kakfa、Redis、Distributed、Phantomjs、HTML、Xpath
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NLP自然语言处理 |
项目前期准备:内容智能识别算法、内容智能识别规则、数据计算、数据存储、数据产出项目描述:通过大数据处理结合算法识别方式快速的从海量无规则的网页数据中获取有价值的内容信息,与传统模式相比可以极大的节省开发成本与人力资源成本。并能轻松应对持续的内容与数据增长。常见的应用案例有:搜索引擎的网页数据获取、今日头条等新闻客户端的聚合新闻、文本语义与热词分析涉及到的技术:Scala、Python、Java、Sql、Shell、Spark、SparkStreaming、Kafka、BroadCast、MapAccumulator、Zookeeper、HDFS、Redis、Hive、UDF、HBase、ElasticSearch、Mysql、HainiuReport |
SNS社交网络实时数仓系统 |
项目前期准备:实时数仓数据来源、实时数仓分层、用户画像系统、流批一体化项目描述:对电商网站提供实时数据支持,用大数据的实时技术对数据做实时的数据处理,以达到数据快速的进入数仓各层,最终快速的触发产品线业务,做企业数据原始到结果的中间流水线。让相关人员实时的看到商城系统的点击率、转化率、用户留存、复购率、日活用户、月活用户、新增用户、地区热点、热门物品、流量来源等指标,帮助其及时的对业务做出正确的调整。并结合数据中台理念对用户进行实时标签分类,让用户数据快速的进入用户画像系统,以便广告系统做精准流量切分。涉及到的技术:Scala、Python、Java、Sql、Shell、Flink、CheckPoint、State、EventTime、Windows、Kafka、HDFS、Avro、ORC、Snappy、Hive、Presto、UDF、Redis、HBase、ElasticSearch、Mysql、HainiuReport |
计算广告学-物品相似度广告策略 |
项目前期准备:推荐系统、计算广告学、物品相似度算法项目描述:从海量用户数据中基于用户的行为挖掘出相关性最高的物品,并考虑用户兴趣的时间窗口与多物品拥有者的降权处理。用于互联网广告推荐系统中智能推荐广告策略,通过用户的行为挖掘物品的相关性可以极大的提高个性化推荐系统的准确率从而提高细分流量上的广告收入,增加公司的流量变现能力常见应用案例:百度的音乐推荐、豆瓣的电影推荐、淘宝与京东的物品推荐" 涉及到的技术:Scala、Java、Sql、Shell、Spark-core、Spark-Sql、MapReduce、Item-CF、CPA、CPC、CPM、ECPM、用户画像、正负样本、流量切分、推荐系统、今日头条广告系统、广告物料创意与计划、互联网广告策略、Hive、Presto、RowNumber、GID |