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〖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
/ I5 }1 Z- Q3 N! p) ^| ├──1 - Spark基础入门.pdf 5.78M
: 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 ]
| └──5 - Spark核心回顾+新特性.pdf 2.11M! Q& G2 B6 d% |- |/ ]" j
├──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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