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发表于 2022-6-4 20:06:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
〖课程简介〗:
' Y9 u  W9 H/ v, \4 t- h5 A9 @6 r       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。; i) E2 z& }! _* K
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。
8 j2 O% p9 q8 X& |
4 n- k8 N9 s0 ~〖课程目录〗:
9 w( ~% ^. U; S' |! ?5 D2 T" s├──0-导学视频  5 q4 h% ?7 c. X/ |
|   └──PySpark导学.mp4  368.43M
# Q$ q$ V4 g2 u1 c5 [! [$ j  j" g  V1 |├──1-第一部分-Spark基础入门  3 @$ X; K% @: k- Q
|   ├──1-第一章  
/ ~+ Y0 S2 N0 L8 L9 T: q* u|   |   ├──01-课程导入.mp4  5.67M
! P6 V- J4 m; p+ D2 y9 z|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.1-Spark简单介绍.mp4  46.18M
0 K; U* E# ]- G|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp4  61.13M( }: ^4 _; [5 m& R, X, O/ d: V
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp4  75.02M
  }! T7 H' [1 _4 H# [8 Y|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.mp4  64.85M
% |; R# A+ o* c$ l9 f6 H# m% c' L0 }|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp4  57.79M
! i- P# a& `- G|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mp4  59.03M3 k& g. D# a* J% j" U$ ]4 T
|   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.7-Spark的架构角色.mp4  88.17M
. r8 O, P* a/ w/ j: E+ ~|   |   └──Spark基础入门-第一章-总结.mp4  11.04M
/ i' K3 x. X$ W" r|   ├──2-第二章  " e9 B! V. U* \9 l1 [* A- _+ D
|   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.1-课程服务器环境.mp4  43.60M8 o; b, ]% q. \+ {
|   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp4  88.65M
$ i% L6 x% w( |' w8 K/ \7 }|   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.mp4  268.55M
7 m2 }. ^+ J, I: o! |& t( ^. z8 J7 A|   |   └──Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4  514.95M
9 s' x/ h- `  c|   ├──3-第三章  4 t1 o3 Z/ v9 O. k
|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.1-StandAlone的运行原理.mp4  23.39M( e1 P" |. n7 \- Q
|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4  624.20M6 J; }7 H) n$ J- ^  V% T: {( m7 ?
|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.3-StandAlone程序测试.mp4  271.91M8 A6 A7 m: A% e5 {
|   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序运行层次划分.mp4  255.49M" S: c2 C6 U1 `1 m7 _
|   |   └──Spark基础入门-第三章-3.5-总结.mp4  34.76M
% j+ g$ f% m: G9 R|   ├──4-第四章  2 ?  W$ G. ?6 I- R
|   |   ├──Spark基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理.mp4  63.25M
9 J/ m6 B$ |$ @" y" j- \9 [" _|   |   ├──Spark基础入门-第四章-4.2-StandAlone 部署和测试.mp4  251.35M
$ s: u( p: K  b  H* H; X  j3 K|   |   └──Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp4  29.79M
9 W" W; q1 N' \! ]|   ├──5-第五章  3 s- P1 n/ c( `; H- ~/ Q
|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp4  90.03M
6 V  d/ E: h5 c) y, T, Y|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和测试.mp4  214.69M5 G! W5 ?# O( d* b* p* F& C
|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.3-两种部署模式的区别.mp4  100.92M! M, A$ s" o$ [5 s" p7 d
|   |   ├──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
' v8 ]8 _5 L+ L+ q4 ~|   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任务提交流程.mp4  125.57M
4 Z* G# e. [5 `  J# y8 N2 U|   |   └──Spark基础入门-第五章-5.6-总结.mp4  38.74M
8 \" T* V: E  i% D8 v. Q+ l0 n|   ├──6-第六章  
4 I$ Y! C$ O8 @7 v8 m2 a0 c|   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.1-框架和类库.mp4  42.43M6 {3 U2 U: g5 e7 |: y
|   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp4  56.00M# E. y: x4 o6 J: O5 i- y
|   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.3-PySpark安装.mp4  156.69M
) E: N0 d  b: H( n) D/ y+ p|   |   └──Spark基础入门-第六章-6.4-总结.mp4  9.07M
' Q" Q& k5 g# M9 y|   ├──7-第七章  2 W. k' M9 M6 `
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4  189.34M
- Q4 h9 D( G5 n: Z; j% y4 B|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.2-PyCharm本地和远程解释器配置.mp4  106.98M
5 x# a" D# r. o3 Q4 x" v3 K|   |   ├──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+ O* _0 M- I$ x8 z( C
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.4-WordCount代码流程解析.mp4  134.60M( M+ s+ U. L" B% _$ R1 [0 Q
|   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群运行.mp4  144.23M
2 o' q: `; M' x+ o|   |   └──Spark基础入门-第七章-7.6-总结.mp4  23.75M; o: p$ {: z3 U
|   └──8-第八章  
: b- |! E" d! {' O& a2 B. b- S- E|   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp4  72.42M/ ^2 k, p0 N8 b8 K( x8 F
|   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4  156.84M6 [7 w: M% C4 t/ }' a$ [/ m' k
|   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4  135.93M% u8 a% ?2 B3 s* _
|   |   └──Spark基础入门-第八章-总结.mp4  11.95M
6 Q% Z6 e( j1 e2 u├──2-第二部分-SparkCore  
! A  s1 ~/ S, G|   ├──1-第一章  5 N9 W  Z" O, m" x- ^
|   |   ├──SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp4  22.11M
) g+ W& O+ Z% A- C|   |   ├──SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp4  15.74M
! u/ ^6 C- B+ k! l. v|   |   ├──SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp4  61.14M
/ G) a1 F9 G- S2 D$ K|   |   ├──SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp4  26.84M0 R/ D1 K4 F1 v+ ~4 {8 t
|   |   ├──SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp4  42.87M
" G/ i- q0 l: v  e9 E3 O" E$ t. E9 f|   |   ├──SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.mp4  53.15M
0 U' ^! v! `4 M! D6 j; v3 B|   |   ├──SparkCore-第一章-1.7-WordCount结合RDD特性进行执行分析.mp4  205.30M5 S' i5 |6 m4 L) s1 G! e
|   |   └──SparkCore-第一章-1.8-总结.mp4  21.49M
+ b4 Q) z5 N9 o9 e; m$ w7 K|   ├──2-第二章  
4 W0 T/ s0 f9 C, g& Z|   |   ├──SparkCore-第二章-1-RDD的创建-1.mp4  31.39M* |4 j$ x  u" l- [+ e! w
|   |   ├──SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp4  37.06M
! z2 k. H/ G: O( }( k|   |   ├──SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp4  53.73M
* @+ t& f2 E4 L4 t5 X+ g3 o* b|   |   ├──SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp4  31.62M, @( [4 y  g$ l  @# b2 a9 j7 s
|   |   ├──SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp4  86.96M: V2 `9 b2 ], z* r8 I& R) Z( i
|   |   ├──SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp4  29.46M3 x  }- }* a+ V* l5 V( Q- U
|   |   ├──SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp4  9.26M
/ |! s* u) S1 {|   |   ├──SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp4  55.64M
' v. q$ t9 s. x  P|   |   ├──SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4  100.83M
6 ]  N2 y! e* ^3 K" p|   |   ├──SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp4  78.44M8 {: V* u# {; P9 F4 B' [2 S5 r- `
|   |   ├──SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4  146.47M
* c# o7 J8 B5 t& w3 [|   |   ├──SparkCore-第二章-2-RDD的创建-2.mp4  210.02M
! ?# ~2 S- C3 p; D. O|   |   ├──SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到YARN执行.mp4  340.44M# [+ p4 E* _3 ]- B5 z- V9 W4 Z
|   |   ├──SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp4  58.40M
9 A8 I' M: P( R7 X( b|   |   ├──SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp4  53.11M" u) s+ l) N# u8 Q) N' L2 N) ^/ r
|   |   ├──SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp4  57.46M4 t& f! T) a% L# p0 e8 R! Z
|   |   ├──SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp4  41.78M- V; @% f# A' ^0 O, I/ E5 @
|   |   ├──SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp4  73.94M
' }% \- s+ o- g9 ?3 B|   |   ├──SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp4  40.16M
+ X* b& [( ?. r0 s& ]4 o|   |   ├──SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp4  72.47M. Q) W3 o) W  _/ z: _. W& ^! ?
|   |   ├──SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4  118.39M
0 o7 s. p& D( y3 d9 ^) `+ X|   |   ├──SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp4  86.75M/ D: ~' O1 ^# j- M3 Q: v1 O
|   |   ├──SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp4  67.11M
' o2 J1 r0 w" ^3 l. n4 D1 [! n|   |   ├──SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp4  37.86M  u: [# Y) m4 k5 E1 Y
|   |   ├──SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp4  74.59M
1 u( r5 L( p, r* e|   |   ├──SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp4  95.14M7 C  J( f9 C* D; o# [( A
|   |   ├──SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupByKey和reduceByKey的区别.mp4  56.50M
& G* ~4 R$ ~* D1 z/ y+ a|   |   ├──SparkCore-第二章-34-总结.mp4  10.35M4 u5 I: H9 H3 V
|   |   ├──SparkCore-第二章-4-转换算子-map.mp4  104.95M# h! [# y# }* i/ f7 J2 a5 T( ~
|   |   ├──SparkCore-第二章-5-转换算子-flatMap.mp4  56.42M
( F" z. @0 D9 R5 Z9 k5 ^/ f. d/ e/ }|   |   ├──SparkCore-第二章-6-转换算子-reduceByKey.mp4  21.36M
! ]' o" k! ^# m9 f) n) o) z# P) f, Y1 L$ F|   |   ├──SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp4  40.74M9 C; T4 }! D% z3 Z3 Q
|   |   ├──SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顾.mp4  53.72M
  ?( }0 ]3 R+ m! P8 I! ~" m; A|   |   └──SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp4  81.39M; `9 G2 o* J1 F: ]1 H
|   ├──3-第三章  3 U; I8 ~. A6 S) P' m7 V
|   |   ├──SparkCore-第三章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp4  52.26M( Z. x+ O* {- G; ?. Z$ P6 m2 p
|   |   ├──SparkCore-第三章-2-RDD的缓存.mp4  323.24M
; r: m( X" l* X4 b. C|   |   ├──SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4  138.09M
: O  a$ P3 o( c  K  J|   |   └──SparkCore-第三章-4-总结.mp4  20.77M* d; j. d" g, e, {8 U
|   ├──4-第四章  / r( _$ y  {  z: l. D
|   |   ├──SparkCore-第四章-1-jieba库入门使用.mp4  146.29M
, \& |  n" N9 g* y' U. k|   |   ├──SparkCore-第四章-2-案例需求1开发.mp4  373.43M
- Z' E) C6 m, Y0 b0 N5 q|   |   ├──SparkCore-第四章-3-案例需求2开发.mp4  227.51M
4 G& ~; L, b$ g- z- i) B|   |   ├──SparkCore-第四章-4-案例需求3开发.mp4  140.39M8 r. P3 X& F$ f% G
|   |   ├──SparkCore-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4  153.12M1 ^7 X9 j) y3 _  S! J8 U
|   |   └──SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp4  8.88M8 s8 |/ O+ s% M1 U
|   ├──5-第五章  9 G  p1 |, N% I! f
|   |   ├──SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4  354.61M
1 ]  Z) H9 H( t) F6 H|   |   ├──SparkCore-第五章-2-累加器.mp4  213.12M+ |7 p7 E4 c+ Z: a9 h' d& ^# y
|   |   ├──SparkCore-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4  287.43M
3 a* c. O# Z$ Z& U' X: r( t, k2 p|   |   └──SparkCore-第五章-4-总结.mp4  3.17M3 ~- L2 C4 ~8 I9 }3 c3 t
|   └──6-第六章  & z$ d2 e* K. Z( Q
|   |   ├──SparkCore-第六章-1-DAG.mp4  86.26M0 V* G4 N9 b& F
|   |   ├──SparkCore-第六章-2-宽窄依赖和阶段划分.mp4  73.07M) P) n3 z' h8 o( X/ d0 Q. N4 f
|   |   ├──SparkCore-第六章-3-内存迭代计算.mp4  217.51M: z+ J+ [7 I/ ~7 k& P9 Q! }. Z
|   |   ├──SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp4  86.48M
# D0 \5 ~$ L) {# L* K( O* y! n|   |   ├──SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4  168.34M" {  v& {, z- S" y! j
|   |   ├──SparkCore-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp4  90.16M
: {0 s3 x+ w# o+ A|   |   └──SparkCore-第六章-7-总结.mp4  14.97M
. T4 V; ^( q& X$ `) k$ G├──3-第三部分-SparkSQL  
* L2 @3 i5 O: i- S# K|   ├──1-第一章  
4 n, o7 @# l! f) X/ _3 T. `+ P|   |   └──SparkSQL-第一章-SparkSQL基础入门.mp4  32.28M
$ W+ q" X# A/ B# g# |7 B|   ├──2-第二章  5 V$ d, x$ g7 X
|   |   ├──SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4  141.30M
+ l: t: {6 M* T% i|   |   ├──SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4  142.14M
$ h. h# [) h% H1 p$ [  D|   |   └──SparkSQL-第二章-3-总结.mp4  5.56M
& \* O4 x0 ^' d& ?: H. ]|   ├──3-第三章  % `# h! r. }+ }  B: h$ F- R
|   |   ├──SparkSQL-第三章-1-DataFrame对象的构成.mp4  18.96M
/ g9 R9 u) S% n- E1 }% _/ A0 d|   |   ├──SparkSQL-第三章-10-DSL风格入门API.mp4  200.05M
1 V! x, E9 q& ]9 b$ F|   |   ├──SparkSQL-第三章-11-SQL风格入门API.mp4  73.21M  I% S  R5 w8 M0 r  u
|   |   ├──SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4  216.29M0 v& w8 X/ r% T, V0 S
|   |   ├──SparkSQL-第三章-13-电影评分案例编程.mp4  530.20M6 S2 n* \0 x3 r5 O4 s
|   |   ├──SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4  108.97M  _( i( B) |6 [9 }
|   |   ├──SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4  300.02M# U- M! z$ E8 P+ @2 c3 M! s
|   |   ├──SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4  153.07M# P7 i1 k; ~! V' Z  `# K$ d1 c! V$ j
|   |   ├──SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4  176.64M/ K& F" Y. L' p2 c* c3 H1 P4 j+ _7 b
|   |   ├──SparkSQL-第三章-18-总结.mp4  9.53M) _' l9 c) U/ v: a# z# v% Y8 D% U' b% L
|   |   ├──SparkSQL-第三章-2-DataFrame创建-1.mp4  194.59M' x/ k" |! v6 L
|   |   ├──SparkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp4  92.99M1 {! r/ Q5 e. E: A+ \* i
|   |   ├──SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建-3.mp4  64.56M
" K$ L( @, X. n0 a6 Y|   |   ├──SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为SparkSQL的DF对象.mp4  6.96M2 s- r# t' P" @6 h3 d
|   |   ├──SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp4  69.29M
; ?. k1 y6 _2 j3 N2 F  B, s' ~" D|   |   ├──SparkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp4  32.21M
4 G! m$ U! C* T8 ~5 ^; }|   |   ├──SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp4  50.80M% B2 m& G; r3 B) [4 ^
|   |   └──SparkSQL-第三章-9-标准API读取jparquet构建DataFrame.mp4  65.29M% D7 C  p, i4 V: H1 r2 Q2 \
|   ├──4-第四章  % u$ [. i9 H8 }% z) ^
|   |   ├──SparkSQL-第四章-1-UDF创建演示.mp4  228.18M
1 z( O5 q- m* U$ O. ^. |  h- _|   |   ├──SparkSQL-第四章-2-注册返回值是数组类型的UDF.mp4  131.32M& e' B2 T" f, P9 h+ z( ~, H
|   |   ├──SparkSQL-第四章-3-返回字典类型的UDF定义.mp4  145.40M
; n) U* |% y! H* D|   |   ├──SparkSQL-第四章-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4  101.60M
+ F: e" X  i6 p1 D, W|   |   ├──SparkSQL-第四章-5-窗口函数的演示.mp4  170.80M: z5 u# h) p+ g
|   |   └──SparkSQL-第四章-6-总结.mp4  4.74M' }) i* z) V  U; J' w0 I; F* T8 A, o
|   ├──5-第五章  ) w' {7 P/ f) V
|   |   ├──SparkSQL-第五章-1-Catalyst优化器.mp4  54.68M
6 g! ?+ I% k* Z9 O  E+ D' ~! s% p+ S  H|   |   └──SparkSQL-第五章-2-SparkSQL执行流程及本章总结.mp4  42.14M; K7 i; N: A0 H9 {
|   ├──6-第六章  
8 L6 K  i% l- L/ J3 n: Z6 j  _+ a|   |   └──SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及总结.mp4  334.22M
; u" A' j2 Y6 I0 M8 g/ J9 M0 r! X|   └──7-第七章  
$ Z0 F# M( x7 n3 T: g! J|   |   └──SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4  309.39M
2 T, h# ^7 V/ z# q" I9 \  f9 `: k├──4-第四部分-案例  
1 J- M$ L9 E8 ]3 Y: j5 R8 I|   ├──案例-案例背景及需求1开发.mp4  81.98M
) g3 W" T1 `$ t8 k5 D2 Q|   ├──案例-需求2开发.mp4  411.11M' h$ y$ ~! J# z
|   ├──案例-需求3开发.mp4  71.42M
5 I/ i. E8 J3 X! _4 P|   └──案例-需求4开发.mp4  235.69M$ o4 M) ^! m: ^% Y
└──5-第五部分-Spark新特性及核心回顾  
4 [$ B# ]& \$ l/ R) `9 A7 N|   ├──Spark新特性及核心回顾-1-1-HashShuffleManager.mp4  101.99M8 R2 D) M! M$ R- i* s
|   ├──Spark新特性及核心回顾-1-2-SortShuffleManager.mp4  86.46M
8 w* G0 `  _0 A6 y% ?- h|   ├──Spark新特性及核心回顾-1-3-总结.mp4  18.48M3 \- p" L) z, K" z# D
|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4  176.45M
& b; ^. D! ]+ f; k+ P+ i- C|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分区裁剪.mp4  47.10M
( b+ q! ?& y- p0 Y- B8 h9 B|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-3-新特性-koalas库.mp4  303.84M( y* [8 t) C1 W8 E
|   ├──Spark新特性及核心回顾-2-4-总结.mp4  24.25M
/ ]9 ?  o0 `" m& g, V8 t, j|   └──Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结.mp4  60.94M
% j0 A8 }: V( Q  V, G| / Z' x6 Q5 w% N8 j
资料
* ~: [& ?. b& _/ z" R% B7 P├──PPT  
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: H; _3 v) b+ `8 Q" g|   ├──2 - Spark核心编程.pdf  6.18M; x; I+ t: x' D/ ~' ~  p
|   ├──3 - SparkSQL.pdf  6.48M
6 X( |" Z( W% A+ V' L8 Y6 j- b" h, [|   ├──4 - Spark综合案例.pdf  466.45kb# a9 @* J8 H. i8 A5 m: J1 ]
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├──完整虚拟机2021-SZ  6 F. O- d  R  |/ W/ q
|   ├──大数据环境统一虚拟机  
' Z- ]- d# M# @; V' M- }|   |   ├──文档    S# h( u( }' ]2 n2 o& t1 H2 Q
|   |   ├──虚拟机  
' ^% U) A' P1 I. c7 m8 J5 L; n# v|   |   └──资料.zip  9.10G" A9 q! n8 D& K, P1 X
|   ├──2021_新版本软件安装_v5_20211002_192.168.88.2_安装Spark-NoSQL-Flink.docx  15.14M
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" U- _+ I, w) `0 s9 t" P+ u$ Y6 C! Q|   ├──centos_20211005.zip.003  7.96G! _8 C9 j" V& c( v6 x
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. @; L2 p2 j# S" J, L" `|   ├──centos_20211005.zip.005  5.66G  ]7 _$ |- X  Z- z+ |
|   ├──说明1:1-7快照截图.jpg  26.30kb
8 G3 T$ O9 L: K2 R$ H5 k5 J! s. M|   └──说明2.txt  0.19kb9 A5 q+ N% a2 M% a
├──资料  
, ?: D0 A" R6 z5 @1 v; p0 O|   ├──hadoop-3.3.0  7 b' s) R' A% d, E* U2 Z
|   |   └──bin  
& A  p! V. G4 u; q  t* B|   ├──测试数据  1 y+ o1 Q: p) D8 n% P9 O- p5 f
|   |   ├──sql  $ k  Y# I7 ^& D; T2 d& N
|   |   ├──tiny_files  
8 `: @0 u9 `' F9 x8 u: N; u|   |   ├──accumulator_broadcast_data.txt  0.21kb7 z5 Q0 s5 C3 h- L; S( p" ~9 R
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; }, D0 J) _& \; M& F: b6 a+ c! G|   ├──Spark核心概念.xmind  746.76kb
$ h# Y4 u( Q6 R9 {7 e9 A4 T: s|   └──WordCount代码执行的图示.drawio  2.27kb: R3 u4 z7 s" U# |2 i/ L
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无回帖,不论坛,这才是人道。
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我只是路过打酱油的。
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激动人心,无法言表!
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真是难得给力的帖子啊。
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