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Spark从入门到精通(Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端

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第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD 第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序 第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析 第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理 第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件 第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战 第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战 第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战 第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解 第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator 第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序 第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战 第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战 四、Spark内核源码深度剖析 第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析 第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析 第43讲-Spark内核源码深度剖析:基于Yarn的两种提交模式深度剖析 第44讲-Spark内核源码深度剖析:SparkContext初始化原理剖析与源码分析 第45讲-Spark内核源码深度剖析:Master主备切换机制原理剖析与源码分析 第46讲-Spark内核源码深度剖析:Master注册机制原理剖析与源码分析 第47讲-Spark内核源码深度剖析:Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析 第48讲-Spark内核源码深度剖析:Master资源调度算法原理剖析与源码分析 第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析  第50讲-Spark内核源码深度剖析:Job触发流程原理剖析与源码分析 第51讲-Spark内核源码深度剖析:DAGScheduler原理剖析与源码分析(stage划分算法与task最佳位置算法 第52讲-Spark内核源码深度剖析:TaskScheduler原理剖析与源码分析(task分配算法 第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析 第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析 第55讲-Spark内核源码深度剖析:Shuffle原理剖析与源码分析(普通Shuffle与优化后的Shuffle 第56讲-Spark内核源码深度剖析:BlockManager原理剖析与源码分析(Spark底层存储机制 第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析 第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析 五、Spark性能优化 第59讲-Spark性能优化:性能优化概览 第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗 第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库 第62讲-Spark性能优化:优化数据结构 第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint 第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别 第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优 第66讲-Spark性能优化:提高并行度 第67讲-Spark性能优化:广播共享数据 第68讲-Spark性能优化:数据本地化 第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey 第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化 六、Spark SQL 第71讲-课程环境搭建:Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建 第72讲-Spark SQL:前世今生 第73讲-Spark SQL:Dataframe的使用 第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为Dataframe 第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为Dataframe 第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作 第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据 第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断 第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据 第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战 第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战 第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战 第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战 第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战 第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战 第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战 第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化 第87讲-Spark SQL:与Spark Core整合之每日top3热点搜索词统计案例实战 第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(Dataframe lazy特性、Optimizer优化策略等 第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark 七、Spark Streaming 第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍 第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理 第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析 第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发 第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解 第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解 第94讲-Spark Streaming:输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount案例实战 第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式 第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式 第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览 第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战 第99讲-Spark Streaming:transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战 第100讲-Spark Streaming:window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战 第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解 第102讲-Spark Streaming:与Spark 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第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解 第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解 第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解 第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业 第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数 第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解 第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf 第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖 第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解 第167讲-Spark核心编程进阶-实验:对闭包变量进行累加操作的无效现象 第168讲-Spark核心编程进阶-实验:在算子内打印数据的无法看到现象 第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例 第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例 第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例 第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例 第173讲-Spark核心编程进阶-intersection以及公司跨多项目人员查询案例 第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例 第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例 第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例 第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例 第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例 第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例 第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解 第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序 第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子 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第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析 第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析 四、Spark SQL实战开发进阶:  第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试 第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server 第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用 第213讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:新闻网站关键指标离线统计 第214讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:页面pv统计以及排序和企业级项目开发流程说明 第215讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:页面uv统计以及排序和count(distinct) bug说明 第216讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:新用户注册比例统计 第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计 第218讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:版块热度排行榜统计 第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试 五、Spark Streaming实战开发进阶:  第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装 第221讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-flume风格的基于push的方式 第222讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-自定义sink的基于poll的方式 第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver 第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装 第225讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:新闻网站关键指标实时统计 第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计 第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计 第228讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:注册用户数实时统计 第229讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:用户跳出量实时统计 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第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术 第252讲-Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议 第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等 第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark 第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门 第256讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-初步体验untypd操作案例:计算部门平均年龄与薪资 第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等 第258讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-基础操作:持久化、临时视图、ds与df互转换、写数据等 第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition 第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates 第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect 第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions 第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith 第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort 第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample 第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join 第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:avg、sum、max、min、count、countDistinct 第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:collect_list、collect_set 第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常用函数 第270讲-Spark 2.0-Structured Streaming:深入浅出的介绍 第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入门案例 第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming:编程模型 第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming:创建流式的dataset和dataframe 第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming:对流式的dataset和dataframe执行计算操作 第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink详解 第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query 第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容错机制 本文地址:http://dfvalve.xrbh.cn/quote/4182.html    迅博思语资讯 http://dfvalve.xrbh.cn/ , 查看更多

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