Spark高级核心实战性能调优与数据解决方案大数据多项目案例实操课程

作者: zhouxinhuagg 发布时间： 2020-04-13 5.34K 人阅读

Spark高级核心实战性能调优与数据解决方案大数据多项目案例实操课程

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简介

Spark就是为大数据而生，在大数据高兴能支持方面有着非常得天独厚的优势，本次的课程可以带领同学们从Spark入门真正的到精通。Spark教程开始从搭建Spark开发环境一路进行实战全景教学，对Spark非常多高级的特点和知识点进行了讲解，融合了Spark开发性能调优和Spark数据操作案例项目课程，实战性很强，课程内容也是非常充实，大数据工程师们不要错过。

资源目录

├─(1) 001课时1：第00课、课程特色和学习方式.mp4
├─(2) 002课时2：第1课、Spark概述（四大特性）.mp4
├─(3) 003课时3：第2课、Spark快速使用.mp4
├─(4) 004课时4：第3课、什么是RDD？.mp4
├─(5) 005课时5：第4课、Spark架构.mp4
├─(6) 006课时6：第5课、linux环境准备（虚拟机，linux）.mp4
├─(7) 007课时7：第6课、hadoop环境准备.mp4
├─(8) 008课时8：第7课、Spark环境准备.mp4
├─(9) 009课时9：第8课、Spark开发环境搭建（java，scala）.mp4
├─(10) 010课时10：第8课、Spark开发环境搭建-maven打包（第8节补充）.mp4
├─(11) 011课时11：第9课、Spark任务提交.mp4
├─(12) 012课时12：第10课、Historyserver服务配置.mp4
├─(13) 013课时13：第11课、RDD的创建方式.mp4
├─(14) 014课时14：第12课、Transformation和action原理剖析.mp4
├─(15) 015课时15：第13课、map，filter，flatMap算子演示（java版）.mp4
├─(16) 016课时16：第14课、groupbykey,reduceByKey,sortByKey算子演示（java版）.mp4
├─(17) 017课时17：第15课、join,cogroup,union算子演示（java版本）.mp4
├─(18) 018课时18：第16课、Intersection，Distinct，Cartesian算子演示（java版本）.mp4
├─(19) 019课时19：第17课、mapPartitions，reparation，coalesce算子演示（java版）.mp4
├─(20) 020课时20：第18课、sample,aggregateBykey算子演示（java版本）.mp4
├─(21) 021课时21：第19课、mapPartitionsWithIndex,repartitionAndSortWithinPartitions算子演示（java版）.mp4
├─(22) 022课时22：第20课、action算子演示（java版）.mp4
├─(23) 023课时23：第21课、map,filter,flatMap,groupByKey,reduceByKey,groupByKey,sortByKey算子演示(scala版).mp4
├─(24) 024课时24：第22课、join,cogroup,union,intersection,distinct,cartesian算子演示(scan版).mp4
├─(25) 025课时25：第23课、mapPartitions,reparition,coalesce,sample,aggregateByKey算子演示（scala版.mp4
├─(26) 026课时26：第24课、mapPartitionsWithIndex,repartitionAndSortWithinPartitions算子演示（scala版）.mp4
├─(27) 027课时27：第25课、RDD持久化(Tachyon).mp4
├─(28) 028课时28：第26课、共享变量(广播变量,累加变量).mp4
├─(29) 029课时29：第27课、Spark on YARN模式(cluster,client).mp4
├─(30) 030课时30：第28课、窄依赖和宽依赖.mp4
├─(31) 031课时31：第29课、Shuffle原理剖析.mp4
├─(32) 032课时32：第30课、stage划分原理剖析.mp4
├─(33) 033课时33：第31课、Spark任务调度.mp4
├─(34) 034课时34：第32课、综合案例一TopN（scala).mp4
├─(35) 035课时35：第33课、综合案例二日志分析上(scala).mp4
├─(36) 036课时36：第33课、综合案例二日志分析下(scala).mp4
├─(37) 037课时37：第34课、Spark2内核新特性.mp4
├─(38) 038课时38：第35课、Spark调优概述.mp4
├─(39) 039课时39：第36课、开发调优(1).mp4
├─(40) 040课时40：第37课、开发调优(2).mp4
├─(41) 041课时41：第38课、开发调优(3).mp4
├─(42) 042课时42：第39课、开发调优(4).mp4
├─(43) 043课时43：第40课、开发调优(5).mp4
├─(44) 044课时44：第41课、开发调优(6).mp4
├─(45) 045课时45：第42课、开发调优(7).mp4
├─(46) 046课时46：第43课、开发调优(8).mp4
├─(47) 047课时47：第44课、开发调优(9).mp4
├─(48) 048课时48：第45课、数据本地化.mp4
├─(49) 049课时49：第46课、数据倾斜的原理.mp4
├─(50) 050课时50：第47课、数据倾斜解决方案一.mp4
├─(51) 051课时51：第48课、数据倾斜解决方案二.mp4
├─(52) 052课时52：第49课、数据倾斜解决方案三.mp4
├─(53) 053课时53：第50课、数据倾斜解决方案四.mp4
├─(54) 054课时54：第51课、数据倾斜解决方案五.mp4
├─(55) 055课时55：第52课、数据倾斜解决方案六.mp4
├─(56) 056课时56：第53课、数据倾斜解决方案七.mp4
├─(57) 057课时57：第54课、shuffle调优.mp4
├─(58) 058课时58：第55课、Spark资源模型（内存管理）.mp4
├─(59) 059课时59：第56课、资源调优.mp4
├─(60) 060课时60：第57课、Spark JVM调优(1).mp4
├─(61) 061课时61：第58课、Spark JVM调优(2).mp4
├─(62) 062课时62：第59课、Spark JVM调优(3).mp4
├─(63) 063课时63：第60讲、Spark JVM调优(4).mp4
├─(64) 064课时64：第61课、Spark JVM调优(5).mp4
├─(65) 065课时65：第62课、Spark调优总结.mp4
├─(66) 066课时66：第63课、SparkSQL前世今生.mp4
├─(67) 067课时67：第64课、DataFrame使用.mp4
├─(68) 068课时68：第65课、reflection方式将RDD转换成DataFrame.mp4
├─(69) 069课时69：第66课、Programmatically方式将RDD转换成DataFrame.mp4
├─(70) 070课时70：第67课、DataFreme VS RDD.mp4
├─(71) 071课时71：第68课、数据源之数据load和save.mp4
├─(72) 072课时72：第69课、parquet文件操作.mp4
├─(73) 073课时73：第70课、数据源之json.mp4
├─(74) 074课时74：第71课、数据源之JDBC.mp4
├─(75) 075课时75：第72课、数据源之Hive table-hive环境搭建.mp4
├─(76) 076课时76：第73课、数据源之Hive table-spark环境集成.mp4
├─(77) 077课时77：第74课、数据源之Hive table-使用.mp4
├─(78) 078课时78：第75课、数据源之HBase环境准备.mp4
├─(79) 079课时79：第76课、数据源之HBase.mp4
├─(80) 080课时80：第77课、Thriftserver使用.mp4
├─(81) 081课时81：第78课、UDF开发.mp4
├─(82) 082课时82：第79课、UADF开发.mp4
├─(83) 083课时83：第80课、开窗函数.mp4
├─(84) 084课时84：第81课、groupBy和agg函数使用.mp4
├─(85) 085课时85：第82课、综合案例一（日志分析）.mp4
├─(86) 086课时86：第83课、综合案例二(用户行为分析)-1.mp4
├─(87) 087课时87：第84课、综合案例二(用户行为分析)-2.mp4
├─(88) 088课时88：第85课、综合案例二(用户行为分析)-3.mp4
├─(89) 089课时89：第86课、综合案例二(用户行为分析)-4.mp4
├─(90) 090课时90：第87课、综合案例二(用户行为分析)-5.mp4
├─(91) 091课时91：第88课、SparkStreaming的应用.mp4
├─(92) 092课时92：第89课、Spark Streaming工作原理.mp4
├─(93) 093课时93：第90课、Spark Streaming入门案例.mp4
├─(94) 094课时94：第91课、Streaming VS Mapreduce VS Storm.mp4
├─(95) 095课时95：第92课、Spark Streaming HDFS WordCount例子演示.mp4
├─(96) 096课时96：第93课、Spark Streaming之updateStateByKey.mp4
├─(97) 097课时97：第94课、Spark Streaming之mapWithState.mp4
├─(98) 098课时98：第95课、Spark Streaming之transform.mp4
├─(99) 099课时99：第96课、Spark Streaming之window操作.mp4
├─(100) 100课时100：第97课、Spark Streaming之foreachRDD.mp4
├─(101) 101课时101：第98课、Spark Streaming之与kafka和flume集成的两种方式.mp4
├─(102) 102课时102：第99课、Spark Streaming之kafka原理介绍.mp4
├─(103) 103课时103：第100课、Spark Streaming之kafka集群部署.mp4
├─(104) 104课时104：第101课、Spark Streaming之kafka集成.mp4
├─(105) 105课时105：第102课、Spark Streaming之flume原理介绍.mp4
├─(106) 106课时106：第103课、Spark Streaming之flume搭建.mp4
├─(107) 107课时107：第104课、Spark Streaming之flume集成.mp4
├─(108) 108课时108：第105课、Spark Streaming之综合案例演示-TopN计算.mp4
├─(109) 109课时109：第105课、Spark Streaming之综合案例演示-TopN计算 -补充.mp4
├─(110) 110课时110：第106课、Spark Streaming之Driver HA配置.mp4
├─(111) 111课时111：第107课、Spark2新特性之 Spark2设计目标-更容易、更快速、更智能.mp4
├─(112) 112课时112：第108课、Spark2新特性之whole-stage code generation和vectorization技术剖析.mp4
├─(113) 113课时113：第109课、Spark2 新特性之SparkSession.mp4
├─(114) 114课时114：第110课、Spark2新特性之RDD,DataFrema和DataSet关系.mp4
├─(115) 115课时115：第111课、Spark2新特性之DataSet[Untyped] transformations演示(1).mp4
├─(116) 116课时116：第112课、Spark2 新特性之DataSet Actions（2）.mp4
├─(117) 117课时117：第113课、Spark2 新特性之Basic Dataset functions操作（3）.mp4
├─(118) 118课时118：第114课、Spark2 新特性之DataSet[Typed] transformations（4）.mp4
├─(119) 119课时119：第115课、Spark2新特性之再探RDD,DataFrame 和DataSet关系.mp4
├─(120) 120课时120：第116课、Spark2 新特性之 Structured Streaming设计目标.mp4
├─(121) 121课时121：第117课、spark2新特性之 Structured Streaming 案例演示.mp4
├─(122) 122课时122：第118课、Spark2 新特性之 Structured Streaming原理剖析.mp4
├─(123) 179如何获取Spark源码.mp4
├─(124) 180Spark服务的启动流程.mp4
├─(125) 181源码执行wordcount的程序.mp4
├─(126) 182SparkContext初始化(1).mp4
├─(127) 183SparkContext初始化(2).mp4
├─(128) 184Master的资源分配算法.mp4
├─(129) 185Executor向Driver注册.mp4
├─(130) 186ExcutorUML图.mp4
├─(131) 187知识回顾.mp4
├─(132) 188大体过一下任务提交流程.mp4
├─(133) 189Stage的划分.mp4
├─(134) 190Spark任务调度流程.mp4
├─(135) 191项目流程介绍.mp4
├─(136) 192项目整体概况.mp4
├─(137) 193大数据项目的数据来源.mp4
├─(138) 194项目背景.mp4
├─(139) 195常见概念.mp4
├─(140) 196项目需求.mp4
├─(141) 197项目整理流程.mp4
├─(142) 198从表的设计引发的思考.mp4
├─(143) 199获取任务参数.mp4
├─(144) 200需求一数据信息.mp4
├─(145) 201需求一根据条件筛选会话.mp4
├─(146) 202需求一举例说明.mp4
├─(147) 203需求一点击下单支付品类TopN(上).mp4
├─(148) 204需求一点击下单支付品类TopN(下).mp4
├─(149) 205需求二需求分析.mp4
├─(150) 206需求二数据信息.mp4
├─(151) 207需求二获取用户行为数据.mp4
├─(152) 208需求二用户表和信息表join.mp4
├─(153) 209需求二再次需求分析.mp4
├─(154) 210需求二自定义UDF函数.mp4
├─(155) 211需求二自定义UDAF函数.mp4
├─(156) 212需求二各区域商品点击次数统计.mp4
├─(157) 213需求二城市信息表和商品信息表join.mp4
├─(158) 214需求二各区域热门商品统计.mp4
├─(159) 215需求二把结果持久化导数据库.mp4
├─(160) 216需求二总结.mp4
├─(161) 217需求三需求分析.mp4
├─(162) 218需求三数据信息.mp4
├─(163) 219需求三思路梳理.mp4
├─(164) 220需求三从kafka获取数据.mp4
├─(165) 221需求三对数据进行黑名单过滤.mp4
├─(166) 222需求三动态生成黑名单（上）.mp4
├─(167) 223需求三动态生成黑名单(下).mp4
├─(168) 224需求三实时统计每天各省份各城市广告点击.mp4
├─(169) 225需求三实时统计各省份流量点击.mp4
├─(170) 226需求三实时统计广告点击趋势.mp4
├─(171) 227需求三总结.mp4
(1)\Spark全面精讲（基于Spark2版本+含Spark调优+超多案例）；目录中文件数:8个
├─(172) xtwy-hbase.rar
├─(173) xtwy-spark2.rar
├─(174) xtwy-study.rar
├─(175) 第1阶段、Spark core深度剖析【PPT、代码和文档】.rar
├─(176) 第2阶段、Spark调优【PPT、代码和文档】.rar
├─(177) 第3阶段、Spark SQL精讲【PPT、代码和文档】.rar
├─(178) 第4阶段、SparkStreaming精讲【PPT、代码和文档】.rar
├─(179) 第5阶段、Spark2新特性【PPT、代码及文档】.rar