开课吧百万架构师012期启航班之项目实战课|重磅首发|完结无秘

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百万架构师由5位首席架构师亲授阿里P8+培养方案,包含12个场景案例:架构经验+落地细节,10万个并发真实压测,亿级流量项目,数百K服务实例.
开课吧合伙人、教育产品负责人。北京工业大学硕士，曾在微软中国公司担任微软开发者网络（MSDN）主编，曾在Adobe中国担任数字市场解决方案架构师，对教育解决方案研发具有深入理解，有多年的教育、市场、产品相关经验。

<百万架构师012期启航班之项目实战课>
│ ├<A第一章高纬度数据聚合与分析系统实战>
│ │ ├<A第1节高纬度数据聚合与分析系统实战>
│ │ │ ├第1节百万12期高维度数据聚合1.mp4
│ │ │ ├第1节百万12期高维度数据聚合1_水印.mp4
│ │ │ └高纬度数据聚合项目课件（全）.pdf
│ │ ├<B第2节高纬度数据聚合与分析系统实战2>
│ │ │ ├第2节百万12期高维度数据聚合2.mp4
│ │ │ └第2节百万12期高维度数据聚合2_水印.mp4
│ │ ├<C第3节百万12期高纬度数据聚合3>
│ │ │ ├第3节百万高维度数据聚合3.mp4
│ │ │ └第3节百万高维度数据聚合3_水印.mp4
│ │ ├<D第4节本章直播答疑>
│ │ │ └第4节直播答疑.mp4
│ │ ├<E第5节百万12期高纬度数据聚合4>
│ │ │ └第5节百万高维度数据聚合4.mp4
│ │ ├<F第6节百万12期高纬度数据聚合5>
│ │ │ └第6节百万12期高纬度数据聚合5.mp4
│ │ ├<G第7节本章直播答疑>
│ │ │ └第7节百万12期高纬度数据聚合6.mp4
│ ├<B第二章服务SaaS平台的复杂规则引擎系统实战>
│ │ ├<A第1节规则引擎1>
│ │ │ ├第1节百万12期规则引擎1.mp4
│ │ │ ├规则引擎-Drools简单使用说明文档.pdf
│ │ │ └项目阶段规则引擎系统.pdf
│ │ ├<B第2节百万12期规则引擎项目2>
│ │ │ ├第2节规则引擎2-1.mp4
│ │ │ ├第2节规则引擎2-2.mp4
│ │ │ └第2节规则引擎2-3.mp4
│ │ ├<C第3节本章直播答疑>
│ │ │ └第3节直播答疑和分享.mp4
│ │ ├<D第4节百万12期规则引擎3>
│ │ │ ├第4节规则引擎3.mp4
│ │ │ └第4节规则引擎3-2.mp4
│ │ ├<E第5节百万12期规则引擎4>
│ │ │ └第5节规则引擎4.mp4
│ │ ├<F第6节百万12期规则引擎5>
│ │ │ └第6节规则引擎5.mp4
│ │ ├<G第7节百万12期规则引擎6>
│ │ │ └第7节百万12期规则引擎6.mp4
│ │ ├<H第8节百万12期规则引擎7>
│ │ │ └第8节规则引擎7.mp4
│ │ ├<I第9节百万12期规则引擎8>
│ │ │ └第9节规则引擎8.mp4
│ │ ├<J第10节本章直播答疑>
│ │ │ ├第10节答疑1.mp4
│ │ │ └第10节答疑2.mp4
│ │ ├<K第11节百万12期规则引擎9>
│ │ │ └第11节规则引擎9.mp4
│ │ ├<L第12节百万12期规则引擎10>
│ │ │ └第12节规则引擎10.mp4
│ │ ├<M第13节百万12期规则引擎11>
│ │ │ └第13节规则引擎11.mp4
│ │ ├<N第14节百万12期规则引擎12>
│ │ │ └第14节规则引擎12.mp4
│ │ ├<O第15节百万12期规则引擎13>
│ │ │ └第15节规则引擎13.mp4
│ ├<C第三章行为实时流式计算项目实战>
│ │ ├用户行为的实时流式计算.pdf
│ │ ├<A第1节百万12期行为实时流式计算1>
│ │ │ └第一节行为实时流式计算.mp4
│ │ ├<B第2节本章直播答疑>
│ │ │ └第2节答疑.mp4
│ │ ├<C第3节百万12期行为实时流式计算2>
│ │ │ └第3节行为实时流式计算2.mp4
│ │ ├<D第4节百万12期行为实时流式计算3>
│ │ │ └第4节行为实时流式计算3.mp4
│ │ ├<E第5节百万12期行为实时流式计算4>
│ │ │ └第5节行为实时流式计算4.mp4
│ │ ├<F第6节百万12期行为实时流式计算5>
│ │ │ └第6节5.mp4
│ │ ├<G第7节百万12期行为实时流式计算6>
│ │ │ └第7节行为实时流式计算6.mp4
│ │ ├<H第8节百万12期行为实时流式计算7>
│ │ │ ├第八节1.mp4
│ │ │ └第八节2.mp4
│ │ ├<I第9节本章直播答疑2>
│ │ │ └第九节答疑.mp4
│ │ ├<J第10节本章直播答疑3>
│ │ │ └第十节答疑.mp4
│ │ ├<K第11节百万12期行为实时流式计算8>
│ │ │ └第11节实时流式计.mp4
│ │ ├<L第12节百万12期行为实时流式计算9>
│ │ │ └第12节实时流式计算.mp4
│ │ ├<M第13节百万12期行为实时流式计算10>
│ │ │ └第13节实时流式计算.mp4
│ │ ├<N第14节百万12期行为实时流式计算11>
│ │ │ └第14节.mp4
│ │ ├<O第15节百万12期行为实时流式计算12>
│ │ │ └第15节.mp4
│ │ ├<P第16节本章直播答疑4>
│ │ │ └第16节答疑一.mp4
│ │ ├<Q第17节百万12期行为实时流式计算13>
│ │ │ ├第17节答疑二.mp4
│ │ │ └第17节行为实时流式计算.mp4
│ │ ├<R第18节百万12期行为实时流式计算14>
│ │ │ └第18节实时流式计算14.mp4
│ │ ├<S第19节百万12期行为实时流式计算15>
│ │ │ └第19节实时流式计算.mp4
│ │ ├<T第20节百万12期行为实时流式计算16>
│ │ │ └第20节实时流式计算.mp4
│ │ ├<U第21节百万12期行为实时流式计算17>
│ │ │ └第21节实时流式计算17.mp4
│ │ ├<V第22节百万12期行为实时流式计算18>
│ │ │ └第22节实时流式计算.mp4
│ │ ├<W第23节本章直播答疑5>
│ │ │ └第23节实时流式计算.mp4
│ │ ├<X第24节本章直播答疑6>
│ │ │ └第24节答疑.mp4
│ ├<D第四章事件驱动项目实战>
│ │ ├事件驱动模式架构系统.pdf
│ │ ├<A第1节百万12期事件驱动项目1>
│ │ │ └第1节事件驱动项目1.mp4
│ │ ├<B第2节百万12期事件驱动项目2>
│ │ │ └第2节事件驱动项目2.mp4
│ │ ├<C第3节百万12期事件驱动项目3>
│ │ │ └第3节事件驱动项目3.mp4
│ │ ├<D第4节本章直播答疑1>
│ │ │ └第4节答疑.mp4
│ │ ├<E第5节百万12期事件驱动项目4>
│ │ │ └第五节事件驱动项目4.mp4
│ │ ├<F第6节百万12期事件驱动项目5>
│ │ │ └第六节事件驱动项目5.mp4
│ │ ├<G第7节百万12期事件驱动项目6>
│ │ │ └第7节事件驱动项目6.mp4
│ │ ├<H第8节百万12期事件驱动项目7>
│ │ │ └第8节事件驱动项目7.mp4
│ │ ├<I第9节百万12期事件驱动项目8>
│ │ │ └第9节事件驱动项目8.mp4
│ │ ├<J第10节百万12期事件驱动项目9>
│ │ │ └第10节事件驱动项目.mp4
│ │ ├<K第11节本章直播答疑2>
│ │ │ └第11节答疑2.mp4
│ │ ├<L第12节百万12期事件驱动项目10>
│ │ │ └第12节百万12期事件驱动项目10.mp4
│ │ ├<M第13节百万12期事件驱动项目11>
│ │ │ └第13节百万12期事件驱动项目11.mp4
│ │ ├<N第14节百万12期事件驱动项目12>
│ │ │ └第14节百万12期事件驱动项目12.mp4
│ │ ├<O第15节百万12期事件驱动项目13>
│ │ │ ├第15节事件驱动项目13-1.mp4
│ │ │ └第15节事件驱动项目13-2.mp4
│ │ ├<P第16节百万12期事件驱动项目14>
│ │ │ └16节事件驱动项目14.mp4
│ │ ├<Q第17节百万12期事件驱动项目15>
│ │ │ └第17节百万12期事件驱动项目.mp4
│ │ ├<R第18节百万12期事件驱动项目16>
│ │ │ └第18百万12期事件驱动项目16.mp4
│ │ ├<S第19节百万12期事件驱动项目17>
│ │ │ └第19节百万12期事件驱动项目17.mp4
│ │ ├<T第20节百万12期事件驱动项目18>
│ │ │ └第20节百万12期事件驱动项目18.mp4
│ │ ├<U第21节百万12期事件驱动项目19>
│ │ │ └第21节百万12期事件驱动项目19.mp4
│ │ ├<V第22节百万12期事件驱动项目20>
│ │ │ └第22节百万12期事件驱动项目20.mp4
│ │ ├<W第23节百万12期事件驱动项目21>
│ │ │ └第23节百万12期事件驱动项目21.mp4
│ │ ├<X第24节百万12期事件驱动项目22>
│ │ │ ├第24节22-2.mp4
│ │ │ └第24节百万12期事件驱动项目22-1.mp4
│ ├<E第五章直播答疑课>
│ │ └第五章直播答疑.mp4
│ ├<F第六章千万级数据推送架构实战>
│ │ ├千万级数据推送架构设计.pdf
│ │ ├<A第1节百万12期千万级数据推送架构01>
│ │ │ └第1节百万12期千万级数据推送架构1.mp4
│ │ ├<B第2节百万12期千万级数据推送架构02>
│ │ │ └第2节百万12期千万级数据推送架构2.mp4
│ │ ├<C第3节百万12期千万级数据推送架构03>
│ │ │ └第3节百万12期千万数据推送架构3.mp4
│ │ ├<D第4节百万12期千万级数据推送架构04>
│ │ │ └第4节百万12期千万数据推送架构4.mp4
│ │ ├<E第5节百万12期千万级数据推送架构05>
│ │ │ └第5节百万12期千万数据推送架构5.mp4
│ │ ├<F第6节百万12期千万级数据推送架构06>
│ │ │ └第6节百万12期千万级数据推送架构06.mp4
│ │ ├<G第7节百万12期千万级数据推送架构07>
│ │ │ └第7节千万级数据推送架构7.mp4
│ │ ├<H第8节百万12期千万级数据推送架构08>
│ │ │ └第8节千万级数据推送架构8.mp4
│ │ ├<I第9节百万12期千万级数据推送架构09>
│ │ │ └第9节千万级数据推送架构9.mp4
│ │ ├<J第10节百万12期千万级数据推送架构10>
│ │ │ └第10节千万级数据推送架构10.mp4
│ │ ├<K第11节百万12期千万级数据推送架构11>
│ │ │ └第11节11.mp4
│ ├<G第七章游戏数仓项目实战>
│ │ ├第10节用户启动日志数据表解析.mp4
│ │ ├第11节用户行为操作日志表解析.mp4
│ │ ├第12节dwd层用户事件表的解析.mp4
│ │ ├第13节业务逻辑知识以及hive当中常见的日期函数.mp4
│ │ ├第14节当日以及当周活跃设备明细求取.mp4
│ │ ├第15节用户活跃主题的求取.mp4
│ │ ├第16节用户新增统计.mp4
│ │ ├第17节用户留存主题的计算.mp4
│ │ ├第18节新数据的准备.mp4
│ │ ├第19节新数据的准备2.mp4
│ │ ├第1节数据仓库项目课程整体介绍.mp4
│ │ ├第20节沉默用户数的求取.mp4
│ │ ├第21节本周回流数据统计求取.mp4
│ │ ├第22节流失用户数的统计.mp4
│ │ ├第23节最近连续三周活跃用户统计求取.mp4
│ │ ├第24节近七天连续三天的活跃用户数统计.mp4
│ │ ├第25节用户行为数仓总结.mp4
│ │ ├第26节游戏业务数据之业务库当中的数据采集.mp4
│ │ ├第27节数据仓库分层好处以及数据仓库命名规范.mp4
│ │ ├第28节游戏业务0BS层数仓设计.mp4
│ │ ├第29节ODS层所有其他表的建表语句构建.mp4
│ │ ├第2节数据仓库基本概念以及数据仓库的演进.mp4
│ │ ├第30节业务数据仓库构建基本概念.mp4
│ │ ├第31节数据仓库范式建模实体建模以及ETL的概念.mp4
│ │ ├第32节中间层体系设计原则以及用户基础属姓中检层构建.mp4
│ │ ├第33用户登录属姓整合以及超大历史快照表整合.mp4
│ │ ├第34节游戏行业指标体系建设以及用户画像属姓指标统计.mp4
│ │ ├第35节用户付费指标留存指标流失指标等统计计算12.mp4
│ │ ├第36节任务分析渠道数据万家流失操作虚拟币消耗.mp4
│ │ ├第37节数仓当中的缓慢变化维以及数据仓库当中的元数据管理.mp4
│ │ ├第38节游戏数仓集市层的构建以及游戏运营指标体系的构建.mp4
│ │ ├第39节游戏市场业务数据体系支撑以及shell脚本定义执行.mp4
│ │ ├第3节数据仓库的主要作用以及数据仓库的架构设计.mp4
│ │ ├第40节sqoop实现数据导出.mp4
│ │ ├第41节azkaban任务定时执行.mp4
│ │ ├第42节数仓调优以及任务定时调度拉链表的概念.mp4
│ │ ├第4节游戏行业业务背景及用户数据生成.mp4
│ │ ├第5节用户行为埋点数据生成格式介绍.mp4
│ │ ├第6节.mp4
│ │ ├第7节用户行为数据采集.mp4
│ │ ├第8节数据采集错误如何排查以及数据仓库理论基础.mp4
│ │ ├第9节数据仓库ods层的构建以及数据加载的shell脚本开发.mp4
│ │ └游戏数仓.zip
│ ├<H第八章智慧出行项目实战>
│ │ ├第10节flume采集数据进入到kafka里面去.mp4
│ │ ├第11节sparkStreaming消费Kafka数据逻辑判断.mp4
│ │ ├第12节消费kafka当中的数据如何设计hbase表模型1.mp4
│ │ ├第13节查询HBase当中的offset并消费kafka的数据.mp4
│ │ ├第14节消费kafka数据代码开发完善.mp4
│ │ ├第15节实时轨迹监控代码运行效果展示.mp4
│ │ ├第16节虚拟车站求取思路介绍.mp4
│ │ ├第17节虚拟车站求取思路实现.mp4
│ │ ├第18节虚拟车站求取代码开发实现.mp4
│ │ ├第19节虚拟车站完整代码开发实现完成.mp4
│ │ ├第1节出行项目概述以及项目运行效果介绍.mp4
│ │ ├第20节phoenix的安装使用以及web界面数据展示功能实现.mp4
│ │ ├第21节业务库数据功能实时同步解决方案介绍.mp4
│ │ ├第22节maxwell安装以及基本使用.mp4
│ │ ├第23节maxwell实时解析mysql数据实现.mp4
│ │ ├第24节hbase当中region的分裂问题.mp4
│ │ ├第25节hbase当中与分区提前创建表操作.mp4
│ │ ├第26节消费数据进入hbase实现.mp4
│ │ ├第27节sparkSQL自定义数据源的介绍.mp4
│ │ ├第28节sparkSQL自定义 数据源代码开发实现1.mp4
│ │ ├第29节sparkSQL自定义数据源代码开发实现2.mp4
│ │ ├第2节项目处理概览以及技术选型.mp4
│ │ ├第30节sparkSQL自定义数据源以及自定义数据保存代码实现3.mp4
│ │ ├第31节代码实现hbase当中业务库表数据的读取.mp4
│ │ ├第32节业务库数据统计功能实现.mp4
│ │ ├第33节订单监控页面展示大屏的数据统计SQL语句开发.mp4
│ │ ├第34节用户统计功能模块的代码开发.mp4
│ │ ├第35节关于司机统计功能模块的开发.mp4
│ │ ├第36节关于热门地区的订单统计情况.mp4
│ │ ├第37spark的调优介绍.mp4
│ │ ├第38节spark的任务调优参数配置.mp4
│ │ ├第39节spark的任务监控实现.mp4
│ │ ├第3节项目技术架构选型.mp4
│ │ ├第4节数据格式说明.mp4
│ │ ├第5节出行项目环境构建.mp4
│ │ ├第6节travel_web工程模块构建.mp4
│ │ ├第7节travel_spark工程模块构建.mp4
│ │ ├第8节日志数据回放以及flume日志数据采集功能实现.mp4
│ │ ├第9节Flume配置文件开发.mp4
│ │ └智慧出行项目实战.zip
│ ├<I第九章基于Flink的实时风控系统项目实战>
│ │ ├第10节Flink实时预处理模块工程构建.mp4
│ │ ├第11节链路统计功能之数据接入.mp4
│ │ ├第12节链路统计功能之数据处理解雇入库.mp4
│ │ ├第13节链路统计功能之数据同步和展示.mp4
│ │ ├第14节Flink实时处理模块业务需求介绍和实现思路.mp4
│ │ ├第15节Flink实时预处理模块之加载mysql规则表数据.mp4
│ │ ├第16节Flink实时预处理模块之广播流的使用案例.mp4
│ │ ├第17节FIink实时预处理模块之数据过滤和脱敏处理.mp4
│ │ ├第18节Flink实时预处理模块之用户请求的分类打标签处理.mp4
│ │ ├第19节Flink实时预处理模块之用户请求的解析和结构化处理.mp4
│ │ ├第1节基于Flink的大数据票务风控系统-项目背景.mp4
│ │ ├第20节Flink实时预处理模块之结果数据发送给kafka集群mp4.mp4
│ │ ├第21节Flink实时处理模块之反爬虫指标介绍.mp4
│ │ ├第22节Flink实时处理模块之加载事件流和规则流数据.mp4
│ │ ├第23节Flink实时处理模块之爬虫业务指标统计.mp4
│ │ ├第24节Flink实时处理模块之流程打分.mp4
│ │ ├第25节Flink实时处理模块之爬虫信息入库Redis.mp4
│ │ ├第26节Flink实时处理模块之数据备份写入HDFS.mp4
│ │ ├第27节离线报表分析模块需求说明.mp4
│ │ ├第28节离线报表分析模块需求开发实现.mp4
│ │ ├第2节项目整体架构和数据处理流程.mp4
│ │ ├第3节基于Flink的大数据票务风控系统-项目功能描述.mp4
│ │ ├第4节项目系统架构描述和反扒规则说明.mp4
│ │ ├第6节lua语法介绍和使用.mp4
│ │ ├第7节openResty入门案例.mp4
│ │ ├第8节lua集成kafka.mp4
│ │ ├第9节测试数据写入kafka集群.mp4
│ │ ├第五节.mp4
│ │ ├基于Flink的实时风控系统.zip
│ │ ├<基于Flink的实时风控系统>
│ │ │ ├<基于Flink的实时风控系统>
│ │ │ │ ├<assets>
│ │ │ │ │ ├1.png
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│ │ │ │ │ ├15.png
│ │ │ │ │ ├1590215432009.png
│ │ │ │ │ ├1590215506129.png
│ │ │ │ │ ├1590215618014.png
│ │ │ │ │ ├1590215762386.png
│ │ │ │ │ ├1590216836737.png
│ │ │ │ │ ├1590217276659.png
│ │ │ │ │ ├1590217428413.png
│ │ │ │ │ └1590220935660.png
│ ├<J第十章kafka源码剖析项目实战>
│ │ ├kafka 2.x 源码剖析.zip
│ │ ├第10节生产者源码之Producer加载元数据剖析（中）.mp4
│ │ ├第11节生产者源码之Producer加载元数据剖析（下）.mp4
│ │ ├第12节生产者源码之Producer分区器选择深度剖析.mp4
│ │ ├第13节RecordAccumulator封装消息（上篇）.mp4
│ │ ├第14节RecordAccumulatot封装消息（下）.mp4
│ │ ├第15节生产者源码之CopyOnWriteMap数据结构.mp4
│ │ ├第16节生产者源码之数据写入到对应的批次（分段加锁）.mp4
│ │ ├第17节生产者源码之内存池设计.mp4
│ │ ├第18节生产者源码之Sender线程运行流畅初探.mp4
│ │ ├第19节生产者源码之一个batch什么条件下可以发送出去.mp4
│ │ ├第1节kafka源码阅读之基础知识准备.mp4
│ │ ├第20节生产者源码之筛选可以发送消息的broker.mp4
│ │ ├第21节生产者源码之kafka网络设计.mp4
│ │ ├第22节生产者源码之网络没有建立好会发送消息吗.mp4
│ │ ├第23节producer终于于broker建立连接.mp4
│ │ ├第24节生产者源码之producer终于可以发送数据请求了.mp4
│ │ ├第25节生产者源码之producer是如何处理粘包和拆包问题.mp4
│ │ ├第26节生产者源码之如何处理暂存状态的响应.mp4
│ │ ├第27节生产者源码之如何处理响应消息.mp4
│ │ ├第28节生产者源码之消息发送完了以后内存如何处理.mp4
│ │ ├第29节生产源码之消息有异常是如何处理的.mp4
│ │ ├第2节Kafka源码阅读之源码环境准备.mp4
│ │ ├第30节生产者源码之如何处理超时的批次.mp4
│ │ ├第31节生产者源码之如何处理长时间没有接受到响应的消息.mp4
│ │ ├第32节生产者源码之生产者源码精华总结.mp4
│ │ ├第33节kafka源码包结构介绍.mp4
│ │ ├第34节服务器端网络源码之Acceptor线程是如何启动的.mp4
│ │ ├第35节服务器网络源码之Processor线程是如何启动的.mp4
│ │ ├第36节Processor线程是如何接受请求的.mp4
│ │ ├第37节Processor处理stagedReceives.mp4
│ │ ├第38节RequestQueue中请求如何被处理的.mp4
│ │ ├第39节服务器端网络源码之Request是如何被处理的.mp4
│ │ ├第3节kafka源码阅读之剖析思路介绍.mp4
│ │ ├第40节服务器端源码之服务端给客户端发送响应的准备工作.mp4
│ │ ├第41节响应消息是如何发送给客户端.mp4
│ │ ├第42节支持超高并发的kafka网络设计.mp4
│ │ ├第43节核心对象关系梳理.mp4
│ │ ├第44节ReplicaManager写数据流程初探.mp4
│ │ ├第45节LogManager是什么.mp4
│ │ ├第46节LogManager自动后干什么.mp4
│ │ ├第47节Log的append总流程初探.mp4
│ │ ├第48节新建LogSegment策略.mp4
│ │ ├第49节如何使用内存映射写稀疏索引.mp4
│ │ ├第4节kafka源码阅读之从一个domo入手.mp4
│ │ ├第50节如何基于os cache写消息.mp4
│ │ ├第51节一条消息Record的格式.mp4
│ │ ├第52节数据是如何flush的.mp4
│ │ ├第53节发送响应给客户端.mp4
│ │ ├第54节ReplicaFetcher线程启动.mp4
│ │ ├第55节follower发起fetch请求.mp4
│ │ ├第56节LeaderPartition处理fetch请求.mp4
│ │ ├第57节Leader和Follow的LEO0、HW更新流程.mp4
│ │ ├第58节ISR定时检查线程.mp4
│ │ ├第59节followerFetch不到数据怎么办.mp4
│ │ ├第5节生产者源码之Producer核心流程介绍.mp4
│ │ ├第60节controller是如何选举出来的.mp4
│ │ ├第61节Broker是如何注册的.mp4
│ │ ├第62节如何感知新注册的Broker.mp4
│ │ ├第63节创建一个topic的流程.mp4
│ │ ├第64节元数据更新流程总结.mp4
│ │ ├第65节coordinator原理剖析.mp4
│ │ ├第66节consumer的初始化.mp4
│ │ ├第67节如何选举leaderConsumer.mp4
│ │ ├第68节cleader-consumer如何制定分区消费方案.mp4
│ │ ├第69节coordinator下发分区消费方案.mp4
│ │ ├第6节生产者源码之Producer初始化9.mp4
│ │ ├第70节consumer消费数据.mp4
│ │ ├第71节consumer自动提交偏移量.mp4
│ │ ├第72节consumer与coordinator发送心跳.mp4
│ │ ├第7节生产者源码之producer端元数据管理.mp4
│ │ ├第8节生产者源码之producer发送数据的核心流程初探.mp4
│ │ └第9节生产者源码之Producer加载元数据剖析（上篇）.mp4
│ ├<K第十一章算法在推荐系统中的落地应用实战>
│ │ ├<A第1节机器学习与推荐系统第一次课>
│ │ │ ├第1节机器学习与推荐系统01.mp4
│ │ │ └机器学习与推荐系统Day1.zip
│ │ ├<B第2节机器学习与推荐系统第二次课>
│ │ │ ├Day2.zip
│ │ │ ├SparkMLlib机器学习.pptx
│ │ │ └第2节机器学习与推荐系统02.mp4
│ │ ├<C第3节机器学习与推荐系统第三次课>
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