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  • 尚硅谷2024最新版Spark视频课程

    尚硅谷2024最新版Spark视频课程 最后编辑:2024-05-29
    资源介绍: 高清MP4 资料齐全 网盘发货 一手资源免费更新包售后

    课程目录:

    001.Spark-教程简介
    002.Spark-文件结构-介绍
    003.Spark-基础概念-介绍-分布式
    004.Spark-基础概念-介绍-计算
    005.Spark-基础概念-介绍-分布式基础架构
    006.Spark-基础概念-介绍-框架
    007.Spark-基础概念-介绍-Spark和MR的关系
    008.Spark-介绍
    009.Spark-部署方式-介绍
    010.Spark-解压后的文件结构
    011.Spark-部署环境-Local
    012.Spark-部署环境-Local-演示
    013.Spark-部署环境-Yarn-演示
    014.Spark-部署环境-Yarn-历史服务
    015.Spark-部署环境-Yarn-两种执行方式Cluster和Client
    016.Spark-部署环境-几种模式的对比
    017.Spark-数据结构-说明
    018.Spark-RDD-介绍
    019.Spark-RDD-数据处理流程简介
    020.Spark-RDD-计算原理
    021.Spark-RDD-计算原理-补充
    022.Spark-RDD-代码-环境的准备
    023.Spark-RDD-代码-对接内存数据源构建RDD对象
    024.Spark-RDD-代码-对接磁盘数据源构建RDD对象
    025.Spark-RDD-代码-RDD的理解
    026.Spark-RDD-代码-RDD的分区
    027.Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数量的设定
    028.Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数量的设定
    029.Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数据的分配
    030.Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配
    031.Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配-演示
    032.Spark-RDD-课件梳理
    033.Spark-RDD-方法-介绍
    034.Spark-RDD-方法-方法的两大类-转换和行动
    035.Spark-RDD-方法-数据处理的两大类-单值和键值
    036.Spark-RDD-方法-转换-map
    037.Spark-RDD-方法-转换-map-1
    038.Spark-RDD-方法-转换-map-2
    039.Spark-RDD-方法-转换-map-3
    040.Spark-RDD-方法-转换-map-4
    041.Spark-RDD-方法-转换-filter
    042.Spark-RDD-方法-转换-flatMap
    043.Spark-RDD-方法-转换-flatMap-1
    044.Spark-RDD-方法-转换-groupBy
    045.Spark-RDD-回顾-原理
    046.Spark-RDD-回顾-方法
    047.Spark-RDD-Shuffle
    048.Spark-RDD-Shuffle-原理
    049.Spark-RDD-Shuffle-原理-补充
    050.Spark-RDD-Shuffle-演示
    051.Spark-RDD-方法-distinct
    052.Spark-RDD-方法-sortBy
    053.Spark-RDD-方法-KV类型数据介绍
    054.Spark-RDD-方法-KV类型数据补充
    055.Spark-RDD-方法-KV-mapValues
    056.Spark-RDD-方法-KV-wordCount
    057.Spark-RDD-方法-KV-groupByKey
    058.Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey
    059.Spark-RDD-方法-KV-sortByKey
    060.Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey和groupByKey的区别
    061.Spark-RDD-WordCount程序在环境中运行
    062.Spark-RDD-转换方法的回顾
    063.Spark-RDD-行动算子-介绍
    064.Spark-RDD-行动算子-collect
    065.Spark-RDD-行动算子-collect-补充
    066.Spark-RDD-行动算子-其他方法-1
    067.Spark-RDD-行动算子-其他方法-2
    068.Spark-RDD-行动算子-其他方法-3
    069.Spark-RDD-行动算子-Driver端和Executor端数据传输
    070.Spark-RDD-序列化-1
    071.Spark-RDD-序列化-2
    072.Spark-案例-数据格式说明
    073.Spark-案例-需求介绍
    074.Spark-案例-需求分析
    075.Spark-案例-需求设计
    076.Spark-案例-开发原则
    077.Spark-案例-代码实现-1
    078.Spark-案例-代码实现-2
    079.Spark-案例-代码实现-3
    080.Spark-案例-代码实现-4
    081.Spark-RDD-KRYO序列化框架
    082.Spark-RDD-依赖关系-介绍
    083.Spark-RDD-依赖关系-原理
    084.Spark-RDD-依赖关系-血缘关系
    085.Spark-RDD-依赖关系-依赖关系
    086.Spark-RDD-依赖关系-宽窄依赖关系
    087.Spark-RDD-依赖关系-作业,阶段和任务的关系
    088.Spark-RDD-依赖关系-任务的数量
    089.Spark-RDD-依赖关系-分区的数量
    090Spark-RDD-持久化和序列化的关系
    091.Spark-RDD-持久化-cache
    092.Spark-RDD-持久化-persist
    093.Spark-RDD-持久化-checkpoint
    094.Spark-RDD-持久化-shuffle算子的持久化
    095.Spark-RDD-分区器
    096.Spark-RDD-自定义分区器
    097.Spark-两个案例
    098.Spark-第一个案例问题原因
    099.Spark-广播变量
    100.Spark-RDD的局限性
    101.SparkSQL-介绍
    102.SparkSQL-环境对象的封装
    103.SparkSQL-模型对象的封装
    104.SparkSQL-SQL的操作
    105.SparkSQL-不同场景下环境对象的转换
    106.SparkSQL-不同场景下模型数据对象的转换
    107.SparkSQL-使用SQL的方式来访问数据模型
    108.SparkSQL-使用DSL的方式来访问数据模型
    109.SparkSQL-自定义udf函数对象
    110.SparkSQL-自定义udf函数的底层实现原理
    111.SparkSQL-自定义udaf函数的底层实现原理
    112.SparkSQL-自定义udaf函数的实现步骤-1
    113.SparkSQL-自定义udaf函数的实现步骤-2
    114.SparkSQL-自定义udaf函数的实现步骤-回顾
    115.SparkSQL-数据源-CSV
    116.SparkSQL-数据源-JSON
    117.SparkSQL-数据源-Parquet
    118.SparkSQL-数据源-JDBC
    119.SparkSQL-数据源-Hive
    120.SparkSQL-案例-数据准备
    121.SparkSQL-案例-数据准备-补充
    122.SparkSQL-案例-需求分析
    123.SparkSQL-案例-需求设计
    124.SparkSQL-案例-SQL实现-1
    125.SparkSQL-案例-SQL实现-2
    126.SparkSQL-案例-SQL实现-3
    127.SparkSQL-案例-SQL实现-4
    128.SparkSQL-案例-SQL实现-5
    129.SparkSQL-案例-SQL实现-6
    130.SparkSQL-案例-SQL实现-7
    131.SparkSQL-案例-SQL实现-8
    132.SparkSQL-案例-SQL实现-9
    133.SparkStreaming-介绍
    134.SparkStreaming-原理
    135.SparkStreaming-原理-补充
    136.SparkStreaming-课件梳理
    137.SparkStreaming-环境准备
    138.SparkStreaming-网络(Socket)数据流处理演示
    139.SparkStreaming-Kafka数据流处理演示
    140.SparkStreaming-DStream方法介绍
    141.SparkStreaming-DStream输出方法介绍
    142.SparkStreaming-窗口操作
    143.SparkStreaming-回顾-1
    144.SparkStreaming-回顾-2
    145.SparkStreaming-关闭-1
    146.SparkStreaming-关闭-2
    147.SparkStreaming-关闭-3
    148.Spark-内核-运行流程-1
    149.Spark-内核-运行流程-2
    150.Spark-内核-运行流程-3
    151.Spark-内核-核心对象
    152.Spark-内核-核心对象通信流程-Netty
    153.Spark-内核-Task任务的调度执行
    154.Spark-内核-Shuffle底层的实现原理-1
    155.Spark-内核-Shuffle底层的实现原理-2
    156.Spark-内核-内存管理
    157.Spark-内核-内存管理-补充
    
    

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