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: j& z! @& Y+ A+ r8 `4 \6 F5 fSpark深入剖析By中华石衫
$ P) R3 W( j- v3 l第1章 Spark核心编程
* ~+ k/ \- R* q, u1.1、Spark基本工作原理与RDD-1.mp4/ i9 K; N8 \, V/ W9 Y$ n
1.2、Spark基本工作原理与RDD-2.mp41 |! K. L2 g( `0 m- j
1.3、使用Java开发本地测试的wordcount程序-1.mp4
! u& v- \; s3 E$ z$ E6 p1.4、使用Java开发本地测试的wordcount程序-2.mp4
/ _2 k4 u+ B" O8 C) o! i2 w6 d0 v1 P9 D1.5、将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行.mp44 z8 _9 C$ x: [; b( Z3 v
1.6、使用scala开发wordcount程序.mp4' b3 u5 Z8 t& O+ P8 n+ M
1.7、使用spark-shell开发wordcount程序.mp4
1 B: q0 H/ x4 Y. a, w F1.8、Spark UI补充说明.mp42 O6 m; s9 X Y1 |% v1 b
1.9、spark-submit中的--master选项的补充说明（重要，必看！）.mp4
+ M* |' P" ]( t& \1 J7 }0 [1.10、wordcount程序原理深度剖析.mp4
: ]: Z- P7 X2 }% y. t% T* P1.11、Spark架构原理.mp45 v: F C. p6 i. a. @$ S
1.12、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）-1.mp4" Z( z. Z! {$ A0 ^4 J/ y6 w% K
1.13、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）-2.mp4
# h. a9 l( e$ q' a* w5 d' a1.14、transformation和action讲解与原理剖析.mp4+ U5 w7 W3 D; Q2 Y
1.15、案例：统计每行出现的次数（操作key-value对）.mp4 ] \1 O+ x2 ]0 b1 U+ w, q/ v
1.16、常用transformation和action操作概览.mp4
* s5 I V8 v- j, `7 L1.17、map案例实战：将集合中的数字乘以2.mp4$ e; |% B; n8 c
1.18、filter案例实战：过滤集合中的偶数.mp4; h$ ~ W" n# E/ I$ C- T0 y
1.19、flatMap案例实战：将文本行拆分为单词.mp4. @; A: \ H8 Z* T6 w% i+ @
1.20、groupByKey案例实战：将每个班级的成绩进行分组.mp4
- x& z" U) j- h7 m. g: s1.21、reduceByKey案例实战：统计每个班级的总分.mp4 \( W- {1 ` z5 C
1.22、sortByKey案例实战：按照学生成绩进行排序.mp4- W- ?- d, J" d! g' R, H
1.23、join和cogroup案例实战：打印学生成绩.mp4
$ w9 F0 ]* q8 t, J7 O1.24、action操作开发实战.mp4
: @( V# g/ X( `2 ^, [1.25、RDD持久化详解.mp42 U* S4 D8 g" G, c% p4 a3 ]
1.26、共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）.mp4
8 Y7 A, N9 q/ l% V/ S4 G! }; f1.27、高级编程之基于排序机制的wordcount程序.mp4) s4 o- D( t; V+ A5 K3 ?. L6 F
1.28、使用Java实现二次排序.mp4, |# k& K2 Z1 D/ Z S& d
1.29、使用Scala实现二次排序.mp4
( ^) O1 Z6 W) `1.30、获取文本内最大的前3个数字.mp4: ?/ \- N% c8 i1 @4 G- i# c
1.31、获取每个班级排名前3的成绩（分组取topn）.mp4
+ K ^0 b6 s H( R. p& s9 F
" o1 N7 g7 N' S: m/ I3 T$ l第2章 Spark内核源码深度剖析
5 F! Q! O1 M3 h# R2.10、Master资源调度算法原理剖析与源码分析.mp4' n4 W0 z6 b0 @) _% l9 w K) H
2.11、Worker原理剖析与源码分析-1.mp4
6 F; ]# O! J! a# i1 h2.12、Worker原理剖析与源码分析-2.mp4
/ x0 ?1 u) |0 |4 }2.13、job触发流程原理剖析与源码分析.mp4. e; s& f- Q. z, z6 u7 X
2.14、stage划分算法原理剖析.mp42 y" L* R+ Q6 @# {6 S
2.15、DAGScheduler源码分析（stage划分算法、task最佳位置计算算法）.mp4' p8 @, ^& q; t6 U/ k4 g
2.16、TaskScheduler原理剖析与源码分析.mp4
. S/ I5 |+ I7 ^) U! `: W( T `2.17、Executor原理剖析与源码分析.mp4
& Z: P2 x4 s% z& L$ ~% B4 X; k2.18、Task原理剖析.mp42 g& I- X; J5 |
2.19、Task源码分析.mp4
" H9 b8 c6 S, l( X: Y3 K3 c2.20、普通Shuffle操作的原理剖析.mp4
9 _8 ^& {5 ?' F: o& S% e- g2.21、优化后的Shuffle操作的原理剖析.mp4! }, N0 e) ?5 B. c
2.22、Shuffle读写源码分析.mp4# P" b0 `5 E, w4 Z$ J% z
2.23、BlockManager原理剖析.mp4
1 R" T) S1 D6 `+ j2.24、BlockManager源码分析-1.mp4; }* Y, d$ I2 C1 M
2.25、BlockManager源码分析-2.mp4$ b4 n$ g2 L8 e9 g2 y- J- _
2.26、CacheManager原理剖析.mp47 B; C& A ?, @! o
2.27、CacheManager源码分析.mp4# i- V7 A2 w0 f
2.28、Checkpoint原理剖析.mp42 m2 k! A, Q" U) L% `
7 @+ r. T3 h- |' D2 N" H$ P* C
第3章 Spark性能优化
5 b8 n% u8 @5 C" Y$ H. s3.1、性能优化概览.mp4
* n# y" p" c) M% l1 Y4 v! ~3.2、诊断内存的消耗.mp4/ l% m) |* H; _, ?4 B& [5 `
3.3、高性能序列化类库.mp4! j* i1 q( G& K# m& N
3.4、优化数据结构.mp44 }9 {& A7 T$ y: E" M
3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint.mp4
& a6 J0 j7 e/ j8 l* J* o8 x: e3.6、使用序列化的持久化级别.mp4
8 f+ q4 [7 h. k6 F! C3.7、Java虚拟机垃圾回收调优.mp4
+ O, h& ^+ B5 S/ i3 q3.8、提高并行度.mp47 ]( T2 `* j L
3.9、广播共享数据.mp4! S. T9 H" `& Z4 K" U L
3.10、数据本地化.mp4
0 O6 S$ k4 R2 [3 Q4 }3.11、reduceByKey和groupByKey.mp4) l# G: u* @7 w& X) b
3.12、shuffle性能优化.mp4
+ s- `1 X$ w- L6 G9 q8 S7 N8 H x2 k, r; L6 `, `' A
, S6 _/ c! Y w' q
, `& ~: U; d- w$ F& E# {& C& O8 R# p* _
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发表于 2022-6-20 19:00:02
