spark3.0从零到精通

视频-spark3.0从零到精通[4.42G]

Spark-day06[611.69M]

01-[了解]-StructuredStreaming整合Kafka官方说明.mp4[32.68M]

02-[掌握]-StructuredStreaming整合Kafka-案例1-实时ETL.mp4[73.31M]

03-[掌握]-StructuredStreaming整合Kafka-案例2-物联网设备实时分析.mp4[51.15M]

04-[掌握]-StructuredStreaming-基于事件时间的窗口计算-水位线解决数据延迟到达问题.mp4[75.98M]

05-[掌握]-StructuredStreaming-流去重.mp4[34.44M]

06-[了解]-Spark综合案例-流程分析和业务模块划分.mp4[19.15M]

07-[了解]-Spark综合案例-环境搭建和数据发送.mp4[60.80M]

08-[掌握]-Spark综合案例-实时数据分析-代码实现-1-数据加载和转换.mp4[33.74M]

09-[掌握]-Spark综合案例-实时数据分析-代码实现-2-业务需求代码实现.mp4[55.24M]

10-[理解]-Spark综合案例-实时推荐易错题-需求分析和模型准备.mp4[43.19M]

11-[掌握]-Spark综合案例-实时推荐易错题-代码实现-1-加载数据和模型.mp4[45.80M]

12-[掌握]-Spark综合案例-实时推荐易错题-代码实现-2-给用户推荐并存储推荐结果.mp4[86.20M]

Spark-day07[545.21M]

01-[理解]-Spark综合案例-学生答题情况离线分析-需求分析.mp4[21.61M]

02-[理解]-Spark综合案例-学生答题情况离线分析-代码实现-1.mp4[65.30M]

03-[理解]-Spark综合案例-学生答题情况离线分析-代码实现-2.mp4[43.30M]

04-[补充]-推荐系统概述.mp4[43.14M]

05-[补充]-推荐算法分类.mp4[33.20M]

06-[补充]-推荐算法-ALS-数学基础补充.mp4[12.60M]

07-[补充]-推荐算法-ALS-案例需求和算法思想.mp4[47.70M]

08-[补充]-推荐算法-ALS-电影推荐案例-代码实现.mp4[77.44M]

09-[补充]-推荐算法-ALS-在易错题推荐案例中的模型实现.mp4[22.87M]

10-[了解]-Spark3.0诞生背景.mp4[22.11M]

11-[了解]-Spark3.0新特性-动态分区裁剪.mp4[22.11M]

12-[了解]-Spark3.0初体验-代码演示.mp4[24.42M]

12-[了解]-Spark3.0新特性-自适应查询执行优化.mp4[23.49M]

13-[了解]-Spark3.0新特性-加速器感知调度.mp4[8.58M]

14-[了解]-Spark3.0新特性-更好的API扩展.mp4[7.61M]

15-[了解]-Spark3.0新特性-更好的SQL支持和SparkR的向量化读写.mp4[8.81M]

16-[理解]-Spark3.0初体验-静态分区裁剪.mp4[9.66M]

17-[理解]-Spark3.0初体验-动态分区裁剪.mp4[10.29M]

18-[注意]-Spark3.0初体验-参数设置和注意事项.mp4[8.26M]

19-[理解]-Spark3.0初体验-结果对比.mp4[13.90M]

20-[了解]-Spark生态与未来.mp4[18.82M]

Spark-day08[543.41M]

01-[了解]-Spark多语言开发-说明.mp4[6.87M]

02-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-SparkCore.mp4[31.73M]

03-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-SparkStreaming.mp4[25.49M]

04-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-SparkSQL.mp4[29.18M]

05-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-StructuredStreaming.mp4[18.13M]

06-[了解]-Spark多语言开发-JavaSpark-线性回归算法-房价预测案例.mp4[30.50M]

07-[了解]-Spark多语言开发-JavaSpark-线性回归算法-房价预测案例-代码实现.mp4[69.16M]

08-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-SparkCore.mp4[17.62M]

09-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-SparkStreaming.mp4[6.74M]

10-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-SparkSQL.mp4[13.25M]

11-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-StructuredStreaming.mp4[9.23M]

12-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-决策树算法-相亲决策案例-需求-原理.mp4[32.18M]

13-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-决策树算法-相亲决策案例-代码实现.mp4[66.53M]

14-[了解]-Spark性能优化-9项基本原则.mp4[56.57M]

15-[了解]-Spark性能优化-N多配置参数.mp4[48.47M]

16-[了解]-Spark性能优化-数据倾斜.mp4[20.38M]

17-[了解]-Spark性能优化-shuffle优化.mp4[46.23M]

18-[了解]-Spark性能优化-内存管理.mp4[15.16M]

00-[了解]-课程内容介绍.mp4[11.47M]

01-[了解]-Spark发展历史和特点介绍.mp4[51.49M]

01-[理解]-RDD理论详解.mp4[69.81M]

01-[理解]-spark内核原理-依赖关系.mp4[45.75M]

01-[掌握]-SparkSQL案例-6-多数据源支持.mp4[56.31M]

01-[掌握]-SparkStreaming案例5-topN.mp4[54.63M]

02-[理解]-spark内核原理-DAG和Stage.mp4[31.45M]

02-[掌握]-RDD的创建.mp4[43.33M]

02-[掌握]-SparkSQL案例-7-电影数据分析.mp4[46.11M]

02-[掌握]-SparkStreaming案例6-自定义输出.mp4[40.75M]

02-[掌握]-Spark环境搭建-local本地模式.mp4[51.09M]

03-[了解]-SparkStreaming整合Kafka前置说明-连接方式和API版本.mp4[39.84M]

03-[理解]-spark内核原理-名词解释.mp4[68.64M]

03-[掌握]-RDD的操作分类和基本操作演示.mp4[36.34M]

03-[掌握]-SparkSQL案例-8-SparkSQL-UDF.mp4[31.15M]

03-[掌握]-Spark环境搭建-Standalone集群模式.mp4[83.50M]

04-[理解]-spark内核原理-job提交流程.mp4[25.43M]

04-[掌握]-RDD的分区操作.mp4[22.50M]

04-[掌握]-SparkSQL整合Hive-1-SparkSQL命令行.mp4[42.90M]

04-[掌握]-Spark环境搭建-Standalone-HA集群模式.mp4[49.77M]

04-[重点]-SparkStreaming整合Kafka-代码实现-1-自动提交偏移量.mp4[56.37M]

05-[理解]-spark内核原理-web-UI查看.mp4[24.89M]

05-[细心]-Spark环境搭建-On-Yarn-原理和准备工作.mp4[76.41M]

05-[掌握]-RDD的重分区操作.mp4[22.63M]

05-[掌握]-SparkSQL整合Hive-2-SparkSQL代码中操作Hive.mp4[21.57M]

05-[掌握]-SparkStreaming整合Kafka-代码实现-2-手动提交偏移量.mp4[29.20M]

06-[扩展]-SparkStreaming整合Kafka-代码实现-3-手动提交偏移量到MySQL.mp4[45.50M]

06-[了解]-搜狗搜索日志分析-需求和分词测试.mp4[39.65M]

06-[理解]-Spark环境搭建-On-Yarn-两种模式.mp4[25.44M]

06-[掌握]-RDD的聚合操作.mp4[34.90M]

06-[掌握]-SparkSQL分布式SQL引擎.mp4[38.97M]

07-[了解]-SparkSQL概述-数据分析方式.mp4[15.38M]

07-[了解]-StructuredStreaming引入.mp4[22.08M]

07-[了解]-搜狗搜索日志分析-代码实现.mp4[77.46M]

07-[面试题]-RDD的聚合reduceByKey和groupByKey.mp4[6.58M]

07-[掌握]-Spark环境搭建-On-Yarn-两种模式演示.mp4[54.65M]

08-[补充]-Spark环境搭建-spark-shell和spark-submit.mp4[42.99M]

08-[了解]-SparkSQL概述-官方介绍-数据格式.mp4[43.70M]

08-[了解]-StructuredStreaming介绍.mp4[21.44M]

08-[了解]-流式计算应用场景.mp4[17.07M]

08-[掌握]-RDD的关联.mp4[19.65M]

09-[了解]-流式计算实现模式.mp4[92.51M]

09-[理解]-SparkSQL数据抽象.mp4[21.72M]

09-[理解]-StructuredStreaming编程模型和数据抽象.mp4[10.90M]

09-[掌握]-RDD的排序.mp4[23.76M]

09-[掌握]-Spark代码开发-准备工作.mp4[16.71M]

10-[了解]-SparkStreaming介绍-特点-流程-原理.mp4[47.12M]

10-[掌握]-RDD的缓存-持久化.mp4[36.78M]

10-[掌握]-SparkSQL实战-1-加载数据成为分布式表.mp4[21.97M]

10-[掌握]-StructuredStreaming-Source-Socket.mp4[46.89M]

10-[重点]-Spark代码开发-入门案例.mp4[61.09M]

11-[了解]-StructuredStreaming-Source-Rate.mp4[11.96M]

11-[理解]-SparkStreaming数据抽象-DStream.mp4[25.10M]

11-[掌握]-RDD的Checkpoint.mp4[34.34M]

11-[掌握]-SparkSQL实战-2-RDD转DF-1-使用样例类.mp4[18.61M]

11-[重点]-Spark代码开发-OnYarn.mp4[48.84M]

12-[了解]-StructuredStreaming-Source-File.mp4[22.14M]

12-[理解]-Spark代码开发-WordCount图解.mp4[5.93M]

12-[掌握]-SparkSQL实战-2-RDD转DF-2-指定类型+列名.mp4[7.36M]

12-[掌握]-SparkStreaming案例1-WordCount.mp4[46.39M]

12-[掌握]-共享变量-广播变量和累加器.mp4[51.09M]

13-[掌握]-SparkSQL实战-2-RDD转DF-3-自定义Schema.mp4[10.69M]

13-[掌握]-SparkStreaming案例2-状态管理.mp4[45.67M]

13-[掌握]-StructuredStreaming-Operation.mp4[16.49M]

13-[掌握]-外部数据源-多种数据格式.mp4[23.65M]

13-[总结]-总结和作业.mp4[3.76M]

14-[扩展]-SparkStreaming案例3-状态恢复.mp4[25.14M]

14-[了解]-外部数据源-操作JDBC-写.mp4[28.03M]

14-[掌握]-SparkSQL实战-3-RDD-DF-DS-相互转换.mp4[24.19M]

14-[掌握]-StructuredStreaming-输出模式.mp4[36.17M]

15-[了解]-外部数据源-操作JDBC-读.mp4[44.69M]

15-[掌握]-SparkSQL实战-4-花式查询.mp4[62.39M]

15-[掌握]-StructuredStreaming-输出位置.mp4[19.32M]

15-[重难点]-SparkStreaming案例4-窗口计算.mp4[85.30M]

16-[掌握]-SparkSQL实战-5-WordCount.mp4[30.20M]

16-[掌握]-StructuredStreaming-ForeachBatch.mp4[28.19M]

17-[掌握]-StructuredStreaming-连续处理和Checkpoint.mp4[52.13M]

资料-spark[1.23G]

资料[1.15G]

hive2.3.7[223.53M]

apache-hive-2.3.7-bin.tar.gz[222.59M]

hive-env.sh[2.35K]

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PySpark软件[740.58M]

Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64-Python3.6.exe[537.08M]

PyCharm2017.X专业版注册码.txt[3.59K]

pycharm-professional-2017.1.4-Win开发工具.exe[203.50M]

spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz[209.74M]

代码-笔记.zip[86.90M]