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〖课程简介〗:
       Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。
本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。学习完成后可以胜任高级级别的大数据相关岗位。
0 d7 V0 f& e, k) V5 e$ h
8 V0 c' @! L" X; ?' i- ~" z) d% b0 e〖课程目录〗：
├──0-导学视频  
|   └──PySpark导学.mp4  368.43M
├──1-第一部分-Spark基础入门  
  s( ?, Q, N5 d: Z|   ├──1-第一章  
7 g+ y  [3 D9 E/ u; f% y) m1 X7 K4 c|   |   ├──01-课程导入.mp4  5.67M
# Y. |( w& U' d2 a( C- `|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.1-Spark简单介绍.mp4  46.18M
# r* H* [8 J7 F6 z' K3 F|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp4  61.13M
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp4  75.02M
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.mp4  64.85M
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp4  57.79M
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mp4  59.03M
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.7-Spark的架构角色.mp4  88.17M
|   |   └──Spark基础入门-第一章-总结.mp4  11.04M
% K( D/ x! V8 [2 b  w2 f8 H|   ├──2-第二章  
|   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.1-课程服务器环境.mp4  43.60M
|   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp4  88.65M
) m2 @0 j+ ~! K( B# }|   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.mp4  268.55M
|   |   └──Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4  514.95M
|   ├──3-第三章  
|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.1-StandAlone的运行原理.mp4  23.39M
9 w! v$ W9 z6 S% b# ]|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4  624.20M
$ |& V% \5 w8 |! J; G+ I|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.3-StandAlone程序测试.mp4  271.91M
) y/ d; B- j2 ~- u" B|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序运行层次划分.mp4  255.49M
|   |   └──Spark基础入门-第三章-3.5-总结.mp4  34.76M
|   ├──4-第四章  
9 [) [9 f4 m- W: \4 K! b|   |   ├──Spark基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理.mp4  63.25M
|   |   ├──Spark基础入门-第四章-4.2-StandAlone 部署和测试.mp4  251.35M
! v" \! s% G/ I|   |   └──Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp4  29.79M
|   ├──5-第五章  
|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp4  90.03M
& Z2 Z& [; Z3 Q* v: H|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和测试.mp4  214.69M
|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.3-两种部署模式的区别.mp4  100.92M
|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.4-两种部署模式的演示和总结.mp4  157.93M
( Z1 H: V. D0 s5 E2 t" N6 T|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任务提交流程.mp4  125.57M
|   |   └──Spark基础入门-第五章-5.6-总结.mp4  38.74M
' [* h+ p1 K- S|   ├──6-第六章  
|   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.1-框架和类库.mp4  42.43M
|   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp4  56.00M
|   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.3-PySpark安装.mp4  156.69M
|   |   └──Spark基础入门-第六章-6.4-总结.mp4  9.07M
|   ├──7-第七章  
: X0 l: [9 X% U! p" W5 e2 P6 `" K7 s|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4  189.34M
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.2-PyCharm本地和远程解释器配置.mp4  106.98M
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.3-编程入口SparkContext对象以及WordCount演示.mp4  248.97M
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.4-WordCount代码流程解析.mp4  134.60M
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群运行.mp4  144.23M
|   |   └──Spark基础入门-第七章-7.6-总结.mp4  23.75M
|   └──8-第八章  
' y9 n4 M# F& h/ |# u- {|   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp4  72.42M
|   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4  156.84M
; [9 c3 |0 v! I; F( v. ?. q|   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4  135.93M
|   |   └──Spark基础入门-第八章-总结.mp4  11.95M
├──2-第二部分-SparkCore  
|   ├──1-第一章  
|   |   ├──SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp4  22.11M
|   |   ├──SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp4  15.74M
3 w* e) _/ {' `, w  F6 o|   |   ├──SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp4  61.14M
" f% K- C9 r1 u+ ~7 L. b6 f|   |   ├──SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp4  26.84M
: K# ~8 t5 N8 S) r) v|   |   ├──SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp4  42.87M
|   |   ├──SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.mp4  53.15M
|   |   ├──SparkCore-第一章-1.7-WordCount结合RDD特性进行执行分析.mp4  205.30M
|   |   └──SparkCore-第一章-1.8-总结.mp4  21.49M
5 h( f) Z- _" H% d8 E' N) ]|   ├──2-第二章  
/ v! e  G- V) p! T3 Q7 a|   |   ├──SparkCore-第二章-1-RDD的创建-1.mp4  31.39M
|   |   ├──SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp4  37.06M
|   |   ├──SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp4  53.73M
8 [+ c* J: ?) {|   |   ├──SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp4  31.62M
" E: {. u0 g2 b8 R|   |   ├──SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp4  86.96M
% w5 f2 r1 v+ R6 t|   |   ├──SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp4  29.46M
, r  g/ E: K2 }; Y|   |   ├──SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp4  9.26M
" N. ~4 k) k! ]; ?|   |   ├──SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp4  55.64M
8 I# Z; O4 e1 `+ y$ i# O4 r|   |   ├──SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4  100.83M
3 p( K' D* `8 w9 w+ s|   |   ├──SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp4  78.44M
|   |   ├──SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4  146.47M
3 t; A. F1 e$ r& @5 {3 C. y3 K2 m|   |   ├──SparkCore-第二章-2-RDD的创建-2.mp4  210.02M
6 \! @: G8 s; ?0 b1 `. j|   |   ├──SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到YARN执行.mp4  340.44M
" w' `; }9 Y) m|   |   ├──SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp4  58.40M
|   |   ├──SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp4  53.11M
5 a% B+ e/ e2 B* E4 r|   |   ├──SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp4  57.46M
# i( C; _* p) f* _|   |   ├──SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp4  41.78M
|   |   ├──SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp4  73.94M
|   |   ├──SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp4  40.16M
9 o9 a* ?/ J8 W; s( I3 P# `* n+ V|   |   ├──SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp4  72.47M
" p1 P( z4 Q, k|   |   ├──SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4  118.39M
1 y$ Z6 K; Q- e|   |   ├──SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp4  86.75M
7 v) X/ G3 F2 M, V- I: ?+ T, o|   |   ├──SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp4  67.11M
! L5 p' s5 a0 r2 k' d|   |   ├──SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp4  37.86M
|   |   ├──SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp4  74.59M
* G+ T6 P5 i* D  G' S- N) l- _|   |   ├──SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp4  95.14M
$ R# G4 M9 S! x& K% B6 D|   |   ├──SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupByKey和reduceByKey的区别.mp4  56.50M
) U, l) F2 s+ X9 k3 d7 M|   |   ├──SparkCore-第二章-34-总结.mp4  10.35M
|   |   ├──SparkCore-第二章-4-转换算子-map.mp4  104.95M
|   |   ├──SparkCore-第二章-5-转换算子-flatMap.mp4  56.42M
8 \' W, x6 J7 O  y7 Y/ l8 n|   |   ├──SparkCore-第二章-6-转换算子-reduceByKey.mp4  21.36M
$ F0 Y6 C; I+ V2 U|   |   ├──SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp4  40.74M
|   |   ├──SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顾.mp4  53.72M
6 Z, ~: p9 I. D/ d2 {& P|   |   └──SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp4  81.39M
' B/ D  R- v) }, |+ ~) y|   ├──3-第三章  
|   |   ├──SparkCore-第三章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp4  52.26M
|   |   ├──SparkCore-第三章-2-RDD的缓存.mp4  323.24M
|   |   ├──SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4  138.09M
|   |   └──SparkCore-第三章-4-总结.mp4  20.77M
# X7 K0 t+ y" U1 p|   ├──4-第四章  
|   |   ├──SparkCore-第四章-1-jieba库入门使用.mp4  146.29M
|   |   ├──SparkCore-第四章-2-案例需求1开发.mp4  373.43M
" H  J2 K+ q' g! _|   |   ├──SparkCore-第四章-3-案例需求2开发.mp4  227.51M
|   |   ├──SparkCore-第四章-4-案例需求3开发.mp4  140.39M
|   |   ├──SparkCore-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4  153.12M
|   |   └──SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp4  8.88M
( d& o" ^7 R" ^1 q& P|   ├──5-第五章  
% B3 I& l% y; s" ^) y|   |   ├──SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4  354.61M
|   |   ├──SparkCore-第五章-2-累加器.mp4  213.12M
|   |   ├──SparkCore-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4  287.43M
. h3 s# h) g; b5 a4 m1 a# _5 T, e9 l2 R# r|   |   └──SparkCore-第五章-4-总结.mp4  3.17M
9 I# H. x) B$ B( V|   └──6-第六章  
4 h' G$ [  H+ n9 i4 _|   |   ├──SparkCore-第六章-1-DAG.mp4  86.26M
! v0 f+ e* a: j- L5 l|   |   ├──SparkCore-第六章-2-宽窄依赖和阶段划分.mp4  73.07M
|   |   ├──SparkCore-第六章-3-内存迭代计算.mp4  217.51M
, x$ l" u/ ]6 n( \, {% ~|   |   ├──SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp4  86.48M
4 u- t' h0 R2 ?) X, @/ ?|   |   ├──SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4  168.34M
|   |   ├──SparkCore-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp4  90.16M
' N% m; j: X+ p0 t, P2 G! w|   |   └──SparkCore-第六章-7-总结.mp4  14.97M
├──3-第三部分-SparkSQL  
|   ├──1-第一章  
|   |   └──SparkSQL-第一章-SparkSQL基础入门.mp4  32.28M
|   ├──2-第二章  
|   |   ├──SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4  141.30M
|   |   ├──SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4  142.14M
|   |   └──SparkSQL-第二章-3-总结.mp4  5.56M
- B5 t' N& l/ F# e|   ├──3-第三章  
|   |   ├──SparkSQL-第三章-1-DataFrame对象的构成.mp4  18.96M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-10-DSL风格入门API.mp4  200.05M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-11-SQL风格入门API.mp4  73.21M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4  216.29M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-13-电影评分案例编程.mp4  530.20M
( W. v) B& _, t! F! ^|   |   ├──SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4  108.97M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4  300.02M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4  153.07M
" j% n& H6 v  m/ C! \|   |   ├──SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4  176.64M
* @5 V( M+ @. k1 \& E# i|   |   ├──SparkSQL-第三章-18-总结.mp4  9.53M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-2-DataFrame创建-1.mp4  194.59M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp4  92.99M
|   |   ├──SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建-3.mp4  64.56M
4 f3 W2 I( q" E8 i' S9 z: W8 E0 F|   |   ├──SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为SparkSQL的DF对象.mp4  6.96M
  q$ K3 o. K: W7 C' N2 i) S& n$ s|   |   ├──SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp4  69.29M
/ ^0 g$ v3 f- \; }$ J0 K2 d) l|   |   ├──SparkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp4  32.21M
5 `! Q; G# Z  X' o|   |   ├──SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp4  50.80M
+ F) w; J" Z7 g; H|   |   └──SparkSQL-第三章-9-标准API读取jparquet构建DataFrame.mp4  65.29M
|   ├──4-第四章  
. s1 F5 j1 ^4 D|   |   ├──SparkSQL-第四章-1-UDF创建演示.mp4  228.18M
|   |   ├──SparkSQL-第四章-2-注册返回值是数组类型的UDF.mp4  131.32M
2 K& [% T8 }) `: X; W& Y: N|   |   ├──SparkSQL-第四章-3-返回字典类型的UDF定义.mp4  145.40M
7 l; O3 O2 a# M! [, z|   |   ├──SparkSQL-第四章-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4  101.60M
|   |   ├──SparkSQL-第四章-5-窗口函数的演示.mp4  170.80M
|   |   └──SparkSQL-第四章-6-总结.mp4  4.74M
|   ├──5-第五章  
|   |   ├──SparkSQL-第五章-1-Catalyst优化器.mp4  54.68M
|   |   └──SparkSQL-第五章-2-SparkSQL执行流程及本章总结.mp4  42.14M
, h$ f+ Q8 w8 z. I& k9 h9 h|   ├──6-第六章  
|   |   └──SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及总结.mp4  334.22M
- ?: p$ J1 T* i' b/ H. m" S" A7 p|   └──7-第七章  
0 b" C" D4 [( z, s; M& ]9 r5 y|   |   └──SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4  309.39M
├──4-第四部分-案例  
* n; f3 M9 c  w|   ├──案例-案例背景及需求1开发.mp4  81.98M
; c- r- u& `5 k|   ├──案例-需求2开发.mp4  411.11M
% q! ^( u/ ?2 M5 t2 e|   ├──案例-需求3开发.mp4  71.42M
& {3 ?; X% {2 w; C+ B|   └──案例-需求4开发.mp4  235.69M
└──5-第五部分-Spark新特性及核心回顾  
|   ├──Spark新特性及核心回顾-1-1-HashShuffleManager.mp4  101.99M
|   ├──Spark新特性及核心回顾-1-2-SortShuffleManager.mp4  86.46M
; b  u1 m3 @: t% @& X! I|   ├──Spark新特性及核心回顾-1-3-总结.mp4  18.48M
9 G3 P1 A+ Z; \3 @! E|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4  176.45M
" j: }) P1 K, Q: k3 d: q|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分区裁剪.mp4  47.10M
|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-3-新特性-koalas库.mp4  303.84M
/ q: _# u! y, L5 s9 w& Y6 t7 l4 U|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-4-总结.mp4  24.25M
|   └──Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结.mp4  60.94M
# P3 m8 F3 f/ p8 x! k5 Y7 g! y|
资料
& d; r# S1 M& j- u" K$ {0 k├──PPT  
|   ├──1 - Spark基础入门.pdf  5.78M
6 M7 d" r$ ~0 X$ @) R9 k|   ├──2 - Spark核心编程.pdf  6.18M
|   ├──3 - SparkSQL.pdf  6.48M
|   ├──4 - Spark综合案例.pdf  466.45kb
|   └──5 - Spark核心回顾+新特性.pdf  2.11M
├──完整虚拟机2021-SZ  
9 p. j8 P; ], _) [7 @|   ├──大数据环境统一虚拟机  
7 ]: [9 N! T  G$ H, @|   |   ├──文档  
. x8 A6 s! x! ?# ~% l; T: c|   |   ├──虚拟机  
|   |   └──资料.zip  9.10G
|   ├──2021_新版本软件安装_v5_20211002_192.168.88.2_安装Spark-NoSQL-Flink.docx  15.14M
|   ├──centos_20211005.zip.001  7.96G
|   ├──centos_20211005.zip.002  7.96G
5 s+ }7 \  Z% ?* ^|   ├──centos_20211005.zip.003  7.96G
9 F: W8 q' D7 P- t9 ~|   ├──centos_20211005.zip.004  7.96G
) d0 t/ M8 k( C2 W4 Q# a|   ├──centos_20211005.zip.005  5.66G
|   ├──说明1：1-7快照截图.jpg  26.30kb
|   └──说明2.txt  0.19kb
3 D0 \3 T* e, W+ Y' P1 y├──资料  
1 A( e* b4 a: v$ q0 b& W|   ├──hadoop-3.3.0  
8 P3 @9 b  i, |" s: `9 V$ z9 y|   |   └──bin  
5 V) I/ B& O- k& z+ Z$ T! a|   ├──测试数据  
|   |   ├──sql  
|   |   ├──tiny_files  
|   |   ├──accumulator_broadcast_data.txt  0.21kb
|   |   ├──apache.log  1.41kb
- O- ]4 \/ s7 s+ G+ [2 V) l|   |   ├──mini.json  118.62M
2 d# b8 z  r+ S4 X  q3 [|   |   ├──minimini.json  1.17M
|   |   ├──order.text  2.84kb
  m5 O4 v; i  i% k4 D/ ~, q|   |   ├──SogouQ.txt  1.34M
4 O4 g# U: i8 C|   |   ├──stu_info.txt  0.32kb
3 A$ D: ]$ a' N/ Z4 A: o|   |   ├──stu_score.txt  1.20kb
9 O7 K4 d' F6 V2 D* {5 L% G1 D6 q|   |   └──words.txt  0.04kb
" c- d# _( v5 e/ @. Q+ K5 t9 f& }3 P|   ├──Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh  544.41M
|   ├──Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe  477.20M
|   ├──apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz  265.90M
|   ├──DAG 和 Action.drawio  2.30kb
$ M- s" u8 f+ l2 K1 {$ o! D|   ├──hadoop-3.3.1.tar.gz  577.15M
|   ├──jdk-8u211-linux-x64.tar.gz  185.96M
2 O6 T/ U+ Y+ \3 y2 _, S|   ├──mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar  969.54kb
|   ├──mysql-connector-java-8.0.13.jar  2.03M
1 l0 {4 }  H: b9 C; Z. i8 ?( R% z|   ├──pyarrow-4.0.1-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl  20.87M
|   ├──Spark On YARN Client模式.drawio  2.12kb
, |8 g# u/ _% ^8 ^|   ├──Spark On YARN Cluster模式.drawio  1.98kb
( U9 N1 E3 ~) F/ p2 i% B6 X|   ├──spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz  287.02M
% l' K, H+ C' P( n|   ├──Spark部署文档.md  28.93kb
) X! Q8 j5 E7 i, u+ j# c& w6 d|   ├──Spark层次关系概念图.png  118.54kb
5 s+ F0 o0 l  X5 u% [+ [8 L. U|   ├──Spark核心概念.png  724.93kb
& R# f7 B3 V% s- @|   ├──Spark核心概念.xmind  746.76kb
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子骏

看到这帖子真是高兴！

天下长联

无回帖，不论坛，这才是人道。

吴文刚

我只是路过打酱油的。

津门戏迷

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大胡子登登登恩恩

全网第一套PySpark-大数据开发

今天真热

激动人心，无法言表！

霓宏君

真是难得给力的帖子啊。

胡说八道之神经病

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一个人的救赎

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