课程介绍

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注意1：由于编码原因，试听课程视频画面清晰度不如最终购买的视频。最终购买视频的画面清晰度可参见以下两张图。图1   图2
注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。
    
注意3：感觉课程太难？没有信心？还在犹豫自己学的会学不会？我们的师傅带徒弟模式会给您信心。我们承诺， 商品详情，教学大纲，视频内容，所涉及技术，可获得原创作者老师微信或QQ和针对视频范围的精心指导。线上一对一师带徒辅导问答，针对视频内代码调试，使命必达，视频之外相关技术内容，行业内信息人脉，企业内推(如有)，原创作者老师会竭诚帮助。

线上一对一师带徒辅导问答，针对视频内代码调试，使命必达。（本产品主要是卖问答服务，视频价格太低不单独卖，嫌价格高者勿拍）                                   

项目分为三个大模块：
1、离线批处理：主要是使用KMeans算法训练聚类模型
2、实时流预测处理：利用离线批处理生成的聚类模型实时对uber产生的位置信息进行聚类分析
3、WebServer：对聚类后的位置信息实时的渲染在google地图上
本门课程还详细讲解了Spark中聚类的实现-KMeans，以及怎么评估KMeans模型的好坏。

大数据高级工程师课程体系
经受3年的市场检验
内容持续更新
系统学习大数据技术

为什么学习大数据技术？
随着社会的发展，各行各业能收集到的数据越来越多，需要处理数据量也是越来越大，因此，各行各业与大数据技术的结合势在必行！
人们都知道云计算、人工智能、区块链是未来的趋势但是你知道它们三者的基础还是大数据技术吗？

课程大纲

01
Uber载客位置聚类分析项目

【录播】项目要达到的效果(13分钟)

【录播】Spark中的KMeans实现(17分钟)

【录播】项目架构(10分钟)

【录播】搭建Maven项目(6分钟)
02
Uber载客位置聚类分析项目(离线处理)

【录播】离线处理-加载数据(10分钟)

【录播】离线处理-模型训练(8分钟)

【录播】离线处理-模型测试(5分钟)

【录播】离线处理-模型保存(9分钟)
03
Uber载客位置聚类分析项目(实时处理)

【录播】实时处理-KMeans模型加载(8分钟)

【录播】实时处理-direct模式消费Kafka(15分钟)

【录播】实时处理-原始数据解析(7分钟)

【录播】实时处理-模型预测(5分钟)

【录播】实时处理-生成Json结果数据(9分钟)

【录播】实时处理-Json结果数据发往Kafka(17分钟)
04
Uber载客位置聚类分析项目(数据可视化)

【录播】WebServer-服务端实现(12分钟)

【录播】WebServer-客户端实现(6分钟)
05
Uber载客位置聚类分析项目(项目联调)

【录播】项目联调(12分钟)

【录播】问题bug修复(14分钟)