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余生 发表于 2019-4-8 13:52

Spark入门到精通视频教程

课程目录 7 z& W! `0 t$ sm! i9 @
│000.课程代码+软件包.rar   2.22GB% J& M4 M5 s4 a; \+ q" Z2 M5 d, j
│ExportFiles.bat! d/ |8 l9 ^* b, v[
│入门到精通.docx   627KB
│课程目录.txt% c+ ~* U6 Y( H$ ]' K
│
├─1 Scala编程详解
│      1.10、函数入门之默认参数和带名参数.mp4   9.61MB
│      1.11、函数入门之变长参数.mp4   7.54MB, b3 M$ O- i3 x' Z
│      1.12、函数入门之过程、lazy值和异常.mp4   13.47MB
│      1.13、数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组(1).mp4   19.37MB
│      1.14、数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组(2).mp4   2.46MB
│      1.15、数组操作之数组转换.mp4   16.25MB
│      1.16、Map与Tuple.mp4   24.47MB
│      1.17、面向对象编程之类-1.mp4   16.92MB
│      1.18、面向对象编程之类-2.mp4   18.92MB
│      1.19、面向对象编程之对象.mp4   28.12MB
│      1.1、Spark的前世今生-1.mp4   25.24MB: `: r3 x" X% T
│      1.20、面向对象编程之继承-1.mp4   16.16MB
│      1.21、面向对象编程之继承-2.mp4   18.78MB, p7 L; O' ^) l% H; o9 v8 S8 [
│      1.22、面向对象编程之Trait-1.mp4   17.46MB
│      1.23、面向对象编程之Trait-2.mp4   19.44MB
│      1.24、函数式编程-1.mp4   15.94MB
│      1.25、函数式编程-2.mp4   15.46MB" k( ]$ \$ {) y: R# y5 r
│      1.26、函数式编程之集合操作-1.mp4   19.96MB0 I9 a1 f^4 q; m; ^- u
│      1.27、函数式编程之集合操作-2.mp4   20.82MB$ F7 G( g9 K; ?w" j5 Y
│      1.28、模式匹配-1.mp4   24.88MB4 i( L, z3 wq5 L" U! o8 @
│      1.29、模式匹配-2.mp4   19.49MB, o5 f) Y4 M% Z, u. z
│      1.2、Spark的前世今生-2.mp4   28.3MB* s7 v5 n$ f% u' f7 C% W0 c7 e
│      1.30、类型参数-1.mp4   18.33MB: ~" o; y4 P+ p% v; p
│      1.31、类型参数-2.mp4   19.15MB# o4 R. \3 F9 P, Xe+ f
│      1.32、隐式转换与隐式参数.mp4   21.98MB
│      1.33、Actor入门.mp4   16.17MB
│      1.3、课程介绍、特色与价值-1.mp4   13.87MB
│      1.4、课程介绍、特色与价值-2.mp4   18.34MB
│      1.5、基础语法（1）.mp4   30.15MB
│      1.6、基础语法（2）.mp4   5.76MB
│      1.7、条件控制与循环-1.mp4   18.68MB
│      1.8、条件控制与循环-2.mp4   17.94MB
│      1.9、函数入门.mp4   13.9MB
│      ; _- T2 F9 O7 \& O) g- j: ^
├─2 Scala编程进阶
│      2.10、执行外部命令.mp4   13.61MB; l* G, `* f6 j
│      2.11、正则表达式支持.mp4   12.31MB
│      2.12、提取器实战详解.mp4   10.31MB
│      2.13、样例类的提取器实战详解.mp4   4.89MB" ~! j- Wiu* F# q
│      2.14、只有一个参数的提取器.mp4   3.32MB
│      2.15、注解实战详解.mp4   10.16MB$ u. X& B9 y8 x' D
│      2.16、常用注解介绍.mp4   13.42MB
│      2.17、XML基础操作实战详解.mp4   7.25MB
│      2.18、XML中嵌入scala代码.mp4   4.99MB
│      2.19、XML修改元素实战详解.mp4   6.34MB
│      2.1、Scaladoc的使用.mp4   15.31MB
│      2.20、XML加载和写入外部文档.mp4   4.58MB0 X6 T- ]1 @1 _+ I! t0 p
│      2.21、集合元素操作.mp4   4.07MB7 x: p" |& o5 U5 S$ `
│      2.22、集合的常用操作方法.mp4   4.34MB
│      2.23、map、flatMap、collect、foreach实战详解.mp4   3.27MB: i+ R$ ]3 l. g0 U
│      2.24、fold上半截.mp4   1.54MB
│      2.25、fold下半截.mp4   1.16MB
│      2.2、跳出循环语句的3种方法.mp4   11.24MB& ]7 F: T2 s" C
│      2.3、多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换.mp4   15.91MB
│      2.4、Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换.mp4   8.43MBx' O& R5 C" ]/ F
│      2.5、扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用.mp4   12.3MB' Q7 |1 e6 @; V
│      2.6、package与import实战详解.mp4   22.71MB
│      2.7、重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性.mp4   17.1MB1 C: F7 b( m- L9 x) r
│      2.8、文件操作实战详解.mp4   51.53MB- l# I7 U) ~$ d- a: N
│      2.9、偏函数实战详解.mp4   5.96MB
│      ) u/ l! n) u; z* H' V; S. B2 ^% L
├─3 Spark深入剖析7 M/ O1 w; b' J$ I) f2 E2 V
│├─第1章 Spark核心编程
││      1.10、wordcount程序原理深度剖析.mp4   21.55MB) Q4 W7 A" z: u8 ]
││      1.11、Spark架构原理.mp4   17.39MB9 F3 z% k8 D) E3 w9 K! t) p9 ?+ o
││      1.12、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）-1.mp4   22.52MB* z* @& T% dh7 b/ K
││      1.13、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）-2.mp4   34.47MB8 z+ a' p& fQ1 A" r
││      1.14、transformation和action讲解与原理剖析.mp4   17.9MB
││      1.15、案例：统计每行出现的次数（操作key-value对）.mp4   20.88MB
││      1.16、常用transformation和action操作概览.mp4   3.59MB
││      1.17、map案例实战：将集合中的数字乘以2.mp4   16.34MB
││      1.18、filter案例实战：过滤集合中的偶数.mp4   11.8MB
││      1.19、flatMap案例实战：将文本行拆分为单词.mp4   12.21MB. j7 ^' l- ~4 a
││      1.1、Spark基本工作原理与RDD-1.mp4   25.15MB. f4 r0 {$ L* F* Q1 ^$ ~9 J! c
││      1.20、groupByKey案例实战：将每个班级的成绩进行分组.mp4   17.17MB( W9 J2 P* u* \3 l& a1 u; Z
││      1.21、reduceByKey案例实战：统计每个班级的总分.mp4   13.86MB. I' ~8 U& ?4 ]2 M$ e# y0 F& R, h' `
││      1.22、sortByKey案例实战：按照学生成绩进行排序.mp4   14.21MB
││      1.23、join和cogroup案例实战：打印学生成绩.mp4   28.94MB9 H3 S$ I* @- {* H7 ~2 S
││      1.24、action操作开发实战.mp4   57.93MB
││      1.25、RDD持久化详解.mp4   44.44MB
││      1.26、共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）.mp4   32.09MB
││      1.27、高级编程之基于排序机制的wordcount程序.mp4   22.82MB3 v- x7 c8 B3 c# B
││      1.28、使用Java实现二次排序.mp4   17.71MB# v& D7 ]. i" D, v
││      1.29、使用Scala实现二次排序.mp4   5.26MB
││      1.2、Spark基本工作原理与RDD-2.mp4   28.36MB
││      1.30、获取文本内最大的前3个数字.mp4   15.01MB
││      1.31、获取每个班级排名前3的成绩（分组取topn）.mp4   20.77MB
││      1.3、使用Java开发本地测试的wordcount程序-1.mp4   23.53MB4 Do; V7 g' b& C# c1 u8 [+ [* [
││      1.4、使用Java开发本地测试的wordcount程序-2.mp4   24.81MB
││      1.5、将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行.mp4   24.43MB) f$ K, g$ L7 |$ V* ]( d7 O2 C, y
││      1.6、使用scala开发wordcount程序.mp4   17.95MB9 X+ s: S) ?4 n1 D* X* z" V
││      1.7、使用spark-shell开发wordcount程序.mp4   9.2MB. j! {4 i! D8 {; g
││      1.8、Spark UI补充说明.mp4   817KB5 o" Y; }+ H9 |( w
││      1.9、spark-submit中的--master选项的补充说明（重要，必看！）.mp4   2.81MB
││      
│├─第2章 Spark内核源码深度剖析& d, o- @3 ZG# P9 b% o; _
││      2.10、Master资源调度算法原理剖析与源码分析.mp4   44.52MB! S+ U$ _; L3 v
││      2.11、Worker原理剖析与源码分析-1.mp4   23.65MB' \; i$ s2 A6 ^* ~7 _
││      2.12、Worker原理剖析与源码分析-2.mp4   29.8MB
││      2.13、job触发流程原理剖析与源码分析.mp4   27.38MB( N; A8 Q4 ?& E
││      2.14、stage划分算法原理剖析.mp4   18.16MB5 B2 v/ i" ]W. a$ Aw& U& U% Q
││      2.15、DAGScheduler源码分析（stage划分算法、task最佳位置计算算法）.mp4   47.83MB
││      2.16、TaskScheduler原理剖析与源码分析.mp4   40.7MB9 Y6 L$ s|%
││      2.17、Executor原理剖析与源码分析.mp4   19.3MB
││      2.18、Task原理剖析.mp4   9.22MB: J2 v5 }, G% X" @9 n. u! k
││      2.19、Task源码分析.mp4   53.82MB7 u6 Vp+ ?& ?
││      2.1、Spark内核架构深度剖析.mp4   27.51MB
││      2.20、普通Shuffle操作的原理剖析.mp4   23MB
││      2.21、优化后的Shuffle操作的原理剖析.mp4   10.09MB
││      2.22、Shuffle读写源码分析.mp4   50.2MB
││      2.23、BlockManager原理剖析.mp4   13.7MB$ k! P1 r0 Q+ J8 |4 A: w7 a
││      2.24、BlockManager源码分析-1.mp4   38.56MB
││      2.25、BlockManager源码分析-2.mp4   41.26MB4 O3 ~8 z) R# o- L
││      2.26、CacheManager原理剖析.mp4   7.55MB! l& v$ _( O4 Y5 {
││      2.27、CacheManager源码分析.mp4   26MB
││      2.28、Checkpoint原理剖析.mp4   32.1MB7 C2 n6 i8 {! G# G: f1 |6 V9 |
││      2.2、宽依赖与窄依赖深度剖析.mp4   13.67MB
││      2.3、基于Yarn的两种提交模式深度剖析.mp4   13.98MB. Z1 pm8 Q- l
││      2.4、基于yarn的提交模式的spark-env.sh配置补充.mp4   3.67MB
││      2.5、SparkContext原理剖析.mp4   10.53MB
││      2.6、SparkContext源码分析.mp4   42.66MB& ?# f, D4 F) x0 m: W/ Q
││      2.7、Master主备切换机制原理剖析与源码分析.mp4   25.46MB8 A8 K* }# E$ w: `; M# O* y; @: Y
││      2.8、Master注册机制原理剖析与源码分析.mp4   21.61MB2 E" F8 k# I" r1 W6 L2 T
││      2.9、Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析.mp4   11.38MB
││      ; P/ P5 p2 t) o3 D0 f9 F" r8 V) UD
│└─第3章 Spark性能优化
│          3.10、数据本地化.mp4   11.55MB
│          3.11、reduceByKey和groupByKey.mp4   12.68MB
│          3.12、shuffle性能优化.mp4   20.55MB
│          3.1、性能优化概览.mp4   15.67MB8 C% x4 X. |0 w" a
│          3.2、诊断内存的消耗.mp4   6.46MB. n9 G6 [( N+ e+ h- I8 z( W/ h
│          3.3、高性能序列化类库.mp4   15.33MB
│          3.4、优化数据结构.mp4   8.15MB1 ]- S9 @4 e- a1 p, R% h
│          3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint.mp4   8.58MB
│          3.6、使用序列化的持久化级别.mp4   2.36MB
│          3.7、Java虚拟机垃圾回收调优.mp4   35.68MB
│          3.8、提高并行度.mp4   8.29MB
│          3.9、广播共享数据.mp4   6.36MB
│          6 E* W. M7 o/ W( O% j# f0 r7 c
└─4 内存计算框架Spark$ _( L4 H' V; X4 t0 f; W* u& b
    ├─第1章 Spark初识入门9 V" @4 P, d" m) ]
    │      1.10、 Spark 实现WordCount功能讲解.mp4   23.36MB
    │      1.11、 Spark如何提交应用程序及各个组件名词解释.mp4   24.21MBC; i4 Y$ b% X5 j" L, Y& z7 @% t0 E
    │      1.1、 与MapReduce对比性介绍Spark是什么.mp4   6.9MB# u2 A& I# `2 L% e
    │      1.2、 Spark四大特性及与MapReduce比较.mp4   20.11MB
    │      1.3、 如何指定Hadoop版本进行编译Spark.mp4   28.26MB
    │      1.4、 Spark 应用程序测试讲解一.mp4   17.51MB
    │      1.5、 Spark应用程序测试讲解二.mp4   37.02MB
    │      1.6、 Scala基本知识讲解（变量，函数及高阶函数）.mp4   16.82MB
    │      1.7、 Spark Standalone安装部署讲解一.mp4   41.51MBq- K1 u0 L$ n: S7 j! \9 Z3 U
    │      1.8、 Spark Standalone安装部署讲解二.mp4   21.04MB% K$ Z+ J1 F2 |) `( D* P5 E
    │      1.9、 Spark Standalone安装部署讲解三.mp4   14.28MB# N' M& V( ]+ \- g, M" D
    │      6 W+ r( g+ |, I4 M! f7 V
    ├─第2章 Spark核心RDD
    │      2.10、 Spark Core应用案例讲解三(1).mp4   26.43MB
    │      2.11、 Spark Core应用案例讲解三(2).mp4   31.88MB' O- h9 A3 O9 p% Q& Z
    │      2.1、 Spark RDD五大特性讲解（以WordCount案例和比较MapReduce）.mp4   32.38MB/ H3 g' p% f8 q5 h- P8 g& z
    │      2.2、 RDD创建的两种方式讲解.mp4   22.05MB
    │      2.3、 RDD Operation讲解（transformation和action）.mp4   21.71MB4 ]: M9 m( T2 D0 M6 S! L
    │      2.4、 RDD 依赖讲解（宽依赖和窄依赖）.mp4   18.67MB3 X: w7 P& z/ h/ b
    │      2.5、 Spark RDD Shuffle讲解（类似MapReduce中的Shuffle）.mp4   20.65MB, J1 ]. O: Ss- _7 S- ]3 ~) Y% B
    │      2.6、 如何创建Spark Application.mp4   15.91MB9 {n! I) U$ U7 T
    │      2.7、 Spark 内核剖析讲解.mp4   17.01MB2 q& e' d. |& A0 w. U. J
    │      2.8、 Spark Core应用案例讲解一.mp4   38.89MB
    │      2.9、 Spark Core应用案例讲解二.mp4   11.36MB- C- J% W& r+ k
    │      $ d) E" [# |6 u' }. e
    └─第3章 Spark高阶应用. {' N3 \, P4 `/ t
            3.10、 Spark Streaming如何读取出来HDFS上数据.mp4   32.18MB8 F`' @8 s! v( ?9 {; W; r( V
            3.11、 Spark Streaming核心概念DStream及相关Operation讲解.mp4   27.25MB* y- \0 o6 q! v- Q: ?
            3.12、 Spark Streaming与Flume集成讲解一.mp4   10.59MB
            3.13、 Spark Streaming与Flume集成讲解二.mp4   49.74MB
            3.14、 Kafka架构功能、环境搭建与演示.mp4   41.12MB$ |9 G2 F+ y! \! ?t# ~, U
            3.15、 Spark Streaming与Kafka集成方式一使用讲解.mp4   40.36MB
            3.16、 Spark Streaming与Kafka集成方式二使用讲解.mp4   22.39MB/ i* f/ A2 Y, A& p4 e
            3.17、 Spark Streaming与Kafka集成结合UpdateStateByKey统计案例讲解.mp4   51.09MB
            3.1、 如何使用IDEA开发Spark Application及Local与打包测试讲解.mp4   42.78MB/ c; ]2 f- j+ y
            3.2、 Spark Application监控（HistoryServer历史服务器配置使用）.mp4   54.75MB
            3.3、 Spark Application运行的两种方式Client和Cluster区别.mp4   30.69MB
            3.4、 Spark 如何运行在YARN上（两种模式的区别）和解决NodeManager节点不健康问题.mp4   46.98MB
            3.5、 演示讲解Spark-shell运行在YARN上及以yarn cluster方式提交应用到yarn运行.mp4   30.57MB; P0 p3 K# M2 m: i2 }4 A3 l) \
            3.6、 回顾复习Spark Core知识点.mp4   7.48MB
            3.7、 Spark Streaming功能介绍和Demo演示.mp4   38.95MB
            3.8、 通过Demo演示深入理解Spark Streaming如何工作.mp4   10.95MB9 P: U& [& R' {
            3.9、 Spark Streaming编程模型讲解.mp4   12.05MB**** Hidden Message *****

Tjccg123 发表于 2020-12-17 16:33

Spark入门到精通视频教程.zip

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