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〖课程介绍〗:
- ~6 j( `+ X9 C; j* P7 z$ n 本课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲，由厦门大学数据库实验室团队提供配套课程服务。课程教材是林子雨老师编著的《Spark编程基础》(人民邮电出版社，ISBN:978-7-115-47598-5）。本课程属于“进阶级”大数据课程，需要读者已经学习过大数据导论课程，了解Hadoop、MapReduce、HDFS、HBase等大数据基础知识。如果没有学习过大数据导论课程，建议读者先在网易云课堂学习林子雨老师主讲的大数据入门课程《大数据技术原理与应用》，该课程的两个版本在网易云课堂和中国大学MOOC学习人数超过8万人，99%网友给予了五星级最高评价。本课程以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。课程共8章，每周一更新1章。 n* H/ w) ?: n1 p- ^
S$ x% B9 C+ y$ F- b. i3 i/ n; G' @( A P+ V- v1 _) U
〖课程目录〗:0 E i! v: n. s( Y5 \# ]
# Q2 d, E, F+ S3 ~ 章节1:大数据技术概述
0 J8 T# ?" C( k: h Q7 b; E 课时1大数据时代11:12. l+ G* D1 P( f, L9 D8 U) s6 Y3 j7 J" W" _3 @( H/ E7 u1 A a7 w% W% M
课时2大数据概念08:28
: }& X* W% H( R1 _3 n7 K* T 课时3大数据的影响04:565 q5 x0 `% I+ t, Y( O* g% `
课时4大数据关键技术05:28" h% o2 `6 e, z! Y! i# |+ V/ g) [+ E) y0 F8 l
课时5大数据计算模式06:00! t/ G7 z2 n2 a! _/ N
) b4 z* l( @# O& @* i 课时6代表性大数据技术之Hadoop24:18
( |; C4 b% b. @9 L+ w 课时7代表性大数据技术之Spark08:48! |0 y$ n. S9 |# Y* F1 k9 p' M$ X
课时8代表性大数据技术之Flink和Beam05:400 X ?* d2 p7 n# I, i, n0 m
课时9本章配套讲义PPT-第1章-大数据技术概述# E9 y; O/ r2 d' q6 J- s/ J/ ?4 t
章节2:Scala语言基础0 S L, X; l: c- m) ~
课时10计算机的缘起07:019 r: ^; B7 C% s' \2 P( W. t
+ q$ H) e# b# y A+ [/ e 课时11编程范式08:18, ?& V* l* v: @% R8 w( E. j
课时12Scala简介05:06# I2 Z( H7 A. `9 h8 L
课时13Scala的安装和使用方法10:02
7 e2 l# r5 z! G; n+ B( { 课时14基本语法25:51
0 F' ~; k+ F8 A: \3 I2 @ 课时15控制结构10:21
- U+ N1 }0 C6 q4 C; P( W 课时16数据结构（容器、列表、集合、映射）25:15+ P1 w P7 E1 \3 c
: a# E7 @/ g) m8 S3 s 课时17数据结构（迭代器、数组、元组）17:08$ g8 D$ r6 B, H# D& i* `9 Y% J, A0 O# B0 \6 h
课时18类（类的定义和创建对象）08:43
8 C; n6 [* S7 ~6 ` 课时19类（编译和执行）14:38" d& M7 v$ M, i2 N' |6 X8 @
3 E: J; ~9 c- }, c9 j; O; ` 课时20类（getter和setter方法）12:04
0 R5 j' j2 o, l9 {$ Y( t+ A 课时21类（构造器）15:01! A- y8 s! ?; v0 F7 y8 f7 m
课时22对象(单例对象和伴生对象)18:10' [5 I3 ^: {0 L! _% \) y$ l3 Z* p- K" g
课时23对象(apply方法和update方法)16:11. J" @/ C. z0 n1 O
) r r6 E6 s$ ^2 x i3 n/ Y 课时24继承07:099 M; ^( W" I; c
课时25特质11:12
: [! J' ^* n1 t+ E1 L3 k- d 课时26模式匹配21:04# V* l& I2 ?; v4 k9 w, U0 N
课时27函数定义(函数的类型和值)10:00. f5 ^4 S5 _( `- y/ _' l; s' B9 W7 O
课时28函数定义（匿名函数和闭包）11:02* M2 }; T. N) X8 i3 r W
课时29函数定义（占位符语法）04:03& l: U7 q# X7 ~' h5 p2 r1 c( d* J, f: D5 |0 K5 _( G. [( E
课时30针对集合的操作16:20; C6 U- ?1 z8 ~+ l
课时31函数式编程实例13:16 \$ _8 [; z E
课时32本章配套讲义PPT-第2章-Scala语言基础
6 c6 Z, n& q, N% R* d4 i$ v 章节3:Spark的设计与运行原理1 G0 J1 U7 u n1 U; P1 t
课时33Spark简介14:47+ T0 _9 e K( C+ T) W) z
; }, |$ e; f5 v2 P( c- F5 m) { 课时34Scala简介03:56
( L8 u2 E- I$ m' Z- J, s 课时35Spark与Hadoop的对比14:02
- @4 q1 Z# [+ W0 r 课时36Spark生态系统15:59
9 R9 A* d* t; H* f% r' k 课时37基本概念和架构设计11:03( {1 X7 O/ g" U$ z
课时38Spark运行基本流程12:16" j! Y" D3 q/ |( b% N& w6 }% \6 ~" L' R/ M5 C) o+ F
课时39RDD概念06:33% K/ Y! p9 E$ ^( v* `
( H: O. r% t( w" P* ] 课时40RDD操作03:45& T" l: W$ e7 g0 e5 K) f) _) ?
( L/ p; \) z/ F& o 课时41RDD执行过程07:19" J+ ^ s9 U) {& g
课时42RDD特性05:494 i4 c- @) e. g1 ?6 z8 F, b7 L( R+ b2 L% [ r( z
课时43RDD依赖关系和运行过程14:27' y8 {: M2 ^7 m/ i0 x9 v
课时44Spark的部署和应用方式17:49
# J+ b# D, ?7 p# Q 课时45本章配套讲义PPT-第3章-Spark的设计与运行原理 `. h0 \* Y% _: g' E
. C/ B- {' n' m5 G; J# G; Z 章节4:Spark安装和使用方法
* _! T% }# Y8 R7 N! g3 O 课时46安装Spark11:156 i/ k4 `+ ] r G+ x' H$ j+ r, b$ e* Q- \* e6 w
课时47在Spark Shell中运行代码13:25
3 a9 ^; i" p. O- v/ D$ w% @ 课时48编写Spark独立应用程序21:07; m. H- |3 f2 x; u' j" N+ D9 z6 i0 q5 `/ p4 q( M* N' r' r
课时49第一个Spark应用程序：WordCount13:227 I1 W3 u* x$ P% j2 C* ?' W) F$ N. g& G, |
课时50使用IntelliJ IDEA编写Spark应用程序02:037 I0 v+ U% f# b
( f* [7 D3 f8 {/ f: n 课时51Spark集群环境搭建15:25. k; ^ s( h) O% X ]& |
/ |$ m" w$ w3 X" ] 课时52在集群上运行Spark应用程序09:52* r J9 N& W7 _# |1 `7 ?
课时53本章配套讲义PPT-第4章-Spark安装和使用方法6 A9 a/ `' D( O5 N! c1 m
章节5:RDD编程9 S2 X" o9 U2 o3 J! \$ \ E8 }+ N. H) a& v$ W! X
课时54RDD创建12:05
( h2 U+ @: j( V0 e* [/ D 课时55RDD操作16:299 E! f% J2 y* T5 m
/ t6 c$ o8 k+ W1 w p# P 课时56RDD持久化07:246 v! l9 u. ?, e( I- i- ?- N! m
课时57RDD分区27:50* o& A! S; M! N4 @/ \" h3 D4 c
课时58键值对RDD的创建06:21! l2 z- T& M3 v% w# C
课时59常用的键值对 RDD转换操作（reduceByKey）05:239 X1 ~& Q2 Q4 P( i4 e) |& g+ J0 c5 _
课时60常用的键值对RDD转换操作（groupByKey）04:30, ~. y6 j" M1 p1 d3 G) L, V. I
3 Q. h& [# k: }% s# p% f* a 课时61常用的键值对RDD转换操作（reduceByKey和groupByKey的区别）14:20) B2 c3 Y, J8 H/ d
& ?% V {/ W3 b. h9 S 课时62常用的键值对RDD转换操作（keys、values和sortByKey）18:51
) N; `" u( a5 ` 课时63常用的键值对RDD转换操作（mapValues和join）05:18" a( S$ s# A2 Z: V* t6 B
- T _' n/ C0 y; a4 [+ B 课时64常用的键值对RDD转换操作（一个综合实例）07:36) c) m y6 b6 i) w, C6 s# \' X$ }7 n6 y
课时65共享变量14:04" h# _4 n6 G# y9 J+ r9 q8 C( M% _' M; Y* d: e/ B9 z- ~
课时66文件数据读写（文件系统数据读写）11:32- J$ F9 l3 l6 l' M( b
课时67文件数据读写（JSON文件数据读写）10:311 N4 \- D' [* V$ ^
课时68读写HBase数据（HBase简介）11:26
+ d7 q+ h7 H9 [: ]) j 课时69读写HBase数据（创建一个HBase表）06:30- _* S8 O$ [- d; l: H$ P
, K+ c0 H! \" P 课时70读写HBase数据（配置Spark并编写程序读取HBase数据）12:45! N5 N# i- q3 P+ s
课时71读写HBase数据（编写程序向HBase写入数据）13:28& o- `# p4 z+ i% v6 f* E6 O' s7 S. n# D( a3 [
课时72案例1：求TOP值12:43% f# z; y& z2 P/ P5 I5 v- ?; U' t, v( `6 n8 |- d. L: M
课时73案例2：求最大最小值10:44+ Z. [# ~- X8 ?' A+ P
课时74案例3：文件排序12:506 j& e9 Y1 y+ J5 \8 u
课时75案例4：二次排序21:247 l- Z7 N! k: e: i* L9 e
* _* x9 m5 ~* X: o# G 课时76案例5：连接操作27:28$ R0 P9 \$ x3 r9 K3 o6 B9 k
课时77本章配套讲义PPT-第5章 RDD编程. q2 d9 a$ F6 i! i3 Z
3 Y( J$ U9 z# b 章节6:Spark SQL9 q2 X0 M% ] T, W& k7 L7 z
+ |) r& Y7 B2 x" b) s- Q; @: T( p8 l 课时78Spark SQL简介19:36
1 ~" F% K) w: N9 j 课时79DataFrame与RDD的区别05:25& t( E. Z0 z4 Y* p J/ m' A* w. S( L* b6 v
课时80DataFrame的创建10:41' v Z% ~( { u& q: J( B! ]0 A
课时81利用反射机制推断RDD模式12:04/ p" ]: d m3 ?. G9 p
课时82使用编程方式定义RDD模式18:32
/ s3 x. w. l$ k 课时83把RDD保存成文件02:536 W' ^7 z* t+ ~/ P* s" k9 Z8 P
( [2 W2 I3 @2 `% @# q- \5 J 课时84读写Parquet02:56
3 @5 q0 ~! d7 w _0 {8 F# t: p: g 课时85通过JDBC连接数据库16:50. W2 i# M+ M2 G% {( u" R% ^) d: x
课时86本章配套讲义PPT-第6章-Spark SQL Z8 \5 M8 h l6 U2 c4 h, I: W) {
章节7:Spark Streaming ?- p3 r4 w' n' t. f
! m9 n& [7 D) e" ^( ^ 课时87流计算概述17:27 p6 K% h- I% i& z7 M: j0 f! R9 @) A! B% p; O/ c- z7 H, w1 ?
课时88Spark Streaming简介08:14
9 G2 G: \4 ^# x4 M6 Q( t 课时89DStream操作概述09:216 K, r& Y7 V8 ^; L2 `/ `, n
6 ? R: U6 L, _1 D' S3 t& Z5 T 课时90文件流13:49# Y" t- J& `! L) K6 {, z3 e3 v5 }( U7 l; Q: B
课时91套接字流22:33# \2 }. M. g4 p
% J# t- v# V# s. F' _1 H9 `; N 课时92RDD队列流10:45
! q4 c4 a2 d. M& D5 [2 m 课时93使用 Kafka作为数据源（Kafka的安装和准备工作）14:29
1 }9 ?2 H8 C; s3 [ 课时94使用 Kafka作为数据源（编程方法）33:17
. b( |( ~* h" W( o- R% H) t& j 课时95DStream无状态转换操作06:50$ c$ }* `+ ~; D" f# p4 |+ k( I2 U$ R8 V4 e5 f% N) `; d8 p
课时96DStream有状态转换操作26:239 [2 `9 D- [' f" ~4 i6 ^: @* ]" J3 w4 ?; P9 t( J+ I
课时97输出操作09:226 P5 u0 m8 ^8 j& i. |
Q0 K- o+ w7 d9 \ 课时98本章配套讲义PPT-第7章-Spark Streaming, @3 G) l$ R. Z4 n9 |; F$ p
章节8:Spark MLlib5 i3 Q& V/ _% L/ m: r7 p5 ^$ Z+ Z& Q' m7 c( X
课时99Spark MLlib简介21:31, k7 D7 t) {& _: I
课时100机器学习工作流概念12:48$ x* h- J7 u U0 s
+ c% t; P& H4 f5 L- q u. a 课时101构建一个机器学习工作流20:41 R- R0 X" Z- m! p& a% r" _8 [- g( i% p! \# ~( h2 \" C( T1 z
课时102特征抽取：TF-IDF18:59, e( s# U/ C) l8 J. _( f3 C j0 k5 O
课时103特征抽取：Word2Vec06:38: X) g# M* {6 J7 \( s+ W3 I% f$ y# U5 l1 L2 N' R# n2 [' `
课时104特征抽取：CountVectorizer05:288 x6 J- U: v4 ~
! Z& s9 G( _) d 课时105逻辑斯蒂回归分类器21:19. e% S/ }* A% v7 V+ ~: i
0 f4 d. g, t7 J$ E 课时106决策树分类器11:52" ~3 E C& U2 l3 d: h/ ?) z
! _$ A$ B' A8 N; \( W: i9 D 课时107本章配套讲义PPT-第8章-Spark MLlib5 C/ z7 ]5 f; U# @$ b. W# Z% ]
' T% ?6 _+ @! l: c; q4 a+ E4 E2 N3 X* f
9 i, p; O ~4 N+ A2 g3 I
, @9 j% u2 O# P/ y! [$ F1 e7 j7 {9 g( _5 `
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发表于 2022-6-26 15:03:01
