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〖课程介绍〗:$ | B2 @+ f8 s5 D, N7 S
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- ^
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6 ~1 |; z* X" b8 K〖课程目录〗:0 E i! v: n. s( Y5 \# ]
, Z$ ]: i& Q1 ]$ a 章节1:大数据技术概述
+ Y# d- @* A/ b6 D+ Z8 u! ` 课时1大数据时代11:12. l+ G* D1 P( f, L9 D8 U) s
! ]* `* N) }8 J r 课时2大数据概念08:28 V7 |% M: q& j/ d$ Z) c3 g( K
课时3大数据的影响04:56
* I g1 _' R9 i" T) _ 课时4大数据关键技术05:28" h% o2 `6 e, z
! l& c) X1 i- P% j$ s 课时5大数据计算模式06:00! t/ G7 z2 n2 a! _/ N8 R6 K; |* F+ {! P, G
课时6代表性大数据技术之Hadoop24:186 o. {5 Q2 S3 l* `- J: {, z8 r7 Q
课时7代表性大数据技术之Spark08:48! |0 y$ n. S9 |
0 r, \; G; d8 k4 G- x9 j 课时8代表性大数据技术之Flink和Beam05:40
; O8 p3 h& E0 f' }. \( W& W, g 课时9本章配套讲义PPT-第1章-大数据技术概述
# z* D! P' H% `7 L- i6 p1 E5 b 章节2:Scala语言基础
& ^, d$ x& \3 J4 i4 G; {& R2 d& K! I 课时10计算机的缘起07:019 r: ^; B7 C% s' \2 P( W. t
}$ L1 x, ]$ ], N" y% E 课时11编程范式08:18
$ V; H# Q, R2 X) `# F0 s' D [ 课时12Scala简介05:06" T7 S: k6 X7 f
课时13Scala的安装和使用方法10:02" ~6 g1 ]: y! N, z7 _& Z' h3 a/ n
课时14基本语法25:51! X) [4 M$ M4 ~9 _
课时15控制结构10:216 D1 R+ I- O, y- M3 b
课时16数据结构（容器、列表、集合、映射）25:15+ P1 w P7 E1 \3 c8 f& k- O; @5 I( ~9 g/ m3 `
课时17数据结构（迭代器、数组、元组）17:08$ g8 D$ r6 B, H# D& i* `9 ?% n3 ? y: b3 a5 B- h x6 j
课时18类（类的定义和创建对象）08:43
, ?8 j* S0 X2 U: x8 g9 z' r4 r$ Q1 z 课时19类（编译和执行）14:38" d& M7 v$ M, i2 N' |6 X8 @
& r# K/ D2 q4 M2 c2 a" O 课时20类（getter和setter方法）12:04
( h& W7 z8 {- d3 w" r 课时21类（构造器）15:01% ~& R( {# Z: C' H- Q" Y* G. q
课时22对象(单例对象和伴生对象)18:10' [5 I3 ^: {0 L
0 V" V8 _0 K+ y) w( g 课时23对象(apply方法和update方法)16:11. J" @/ C. z0 n1 O k- o/ z" X1 m9 I% g1 w1 A3 r
课时24继承07:09+ K0 J2 Z3 Z! l# r3 U- Y
课时25特质11:12/ O3 ] X; P+ l% h% V7 Y9 N
课时26模式匹配21:046 ]4 S9 B& F& n. G; S) ~* n, i
课时27函数定义(函数的类型和值)10:00. f5 ^4 S5 _( `
. q" W. F: G: y6 r/ R2 i# N, I5 V 课时28函数定义（匿名函数和闭包）11:02, H/ K4 C: S+ R) x
课时29函数定义（占位符语法）04:03& l: U7 q# X7 ~' h5 p2 r1 c( d
& W9 K u9 _# H- J 课时30针对集合的操作16:20- F+ f f; h: _* ]: N4 y4 O/ g
课时31函数式编程实例13:169 e3 S, J5 Z! ^. W! R
课时32本章配套讲义PPT-第2章-Scala语言基础0 P& _: m3 t& Y" i1 i* q% k* u
章节3:Spark的设计与运行原理3 G- P# `0 w: E$ B3 U" l# p+ Q
课时33Spark简介14:47+ T0 _9 e K( C+ T) W) z- Z9 j; i3 v$ o( j# D Z6 I+ N
课时34Scala简介03:56
* _( J T& ?5 Q 课时35Spark与Hadoop的对比14:026 L* p4 z/ {1 h0 Z: b. _" }8 i
课时36Spark生态系统15:59
* e& j) Z4 }1 S, L& l' } 课时37基本概念和架构设计11:03$ |. |9 ?* h. M9 y( [- y( X( v
课时38Spark运行基本流程12:16" j! Y" D3 q/ |( b% N& w6 }) M% x. G2 z2 Z6 g1 w' T
课时39RDD概念06:33% K/ Y! p9 E$ ^( v* `* d/ g; b+ Z8 z5 H/ G
课时40RDD操作03:45& T" l: W$ e7 g0 e5 K) f) _) ?
+ g2 a( x5 B' z 课时41RDD执行过程07:19
6 ?' u" Q# [1 g2 J F7 T: b 课时42RDD特性05:494 i4 c- @) e. g1 ?6 z9 s3 x* \$ Y; `
课时43RDD依赖关系和运行过程14:279 L0 j( G) d9 T5 B- H
课时44Spark的部署和应用方式17:499 V% ]( A# _1 ~& i" s: i d
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
/ T( T- S. _& a9 m 章节4:Spark安装和使用方法
$ p0 o9 x$ }, e& j% Z9 r 课时46安装Spark11:156 i/ k4 `+ ] r G% f* A( T$ R z) S: J! e! P0 z D
课时47在Spark Shell中运行代码13:25' ~- m/ M% J0 l- I1 ?
课时48编写Spark独立应用程序21:07; m. H- |3 f2 x; u' j" N4 P; H2 I7 j2 S
课时49第一个Spark应用程序：WordCount13:227 I1 W3 u* x$ P% j% X( X- I" X) ~: R, O0 l
课时50使用IntelliJ IDEA编写Spark应用程序02:037 I0 v+ U% f# b9 w8 P$ x) S. e7 I
课时51Spark集群环境搭建15:25. k; ^ s( h) O% X ]& |% w' e) l: r; S; k: Z' R! R
课时52在集群上运行Spark应用程序09:52; t5 A& G) x: ]# @ D1 e
课时53本章配套讲义PPT-第4章-Spark安装和使用方法& M4 ~4 A# M- N( S3 X* c9 n C2 n
章节5:RDD编程9 S2 X" o9 U2 o3 J! \$ \ E
' d2 V. }/ D- ~ G! C8 a; Y6 ] 课时54RDD创建12:05
% Y! L& C5 m% {, ~; L) g; S+ @' D 课时55RDD操作16:299 E! f% J2 y* T5 m$ C* G' b1 P' q+ H
课时56RDD持久化07:24
# o& R4 ^+ B; R$ U1 S: @ 课时57RDD分区27:50: @- Q7 a, x6 s/ c' f
课时58键值对RDD的创建06:21
- V6 y' ^5 e9 d: Z% A: ?4 p8 N 课时59常用的键值对 RDD转换操作（reduceByKey）05:239 X1 ~& Q2 Q4 P( i
. a8 `; \7 b n; G3 i 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. I8 U6 d( \$ H$ w
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
- ~; d+ q6 T) u3 f( C) ] 课时62常用的键值对RDD转换操作（keys、values和sortByKey）18:51
( o: P' a- o1 p1 o 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
! y9 I6 J( k. c4 r 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- ]( q; x- H% g% v& j
课时65共享变量14:04" h# _4 n6 G# y9 J+ r9 q
) X3 r) P# `1 S8 |+ ? 课时66文件数据读写（文件系统数据读写）11:324 u& Q9 `! M3 F9 {
课时67文件数据读写（JSON文件数据读写）10:31
% S9 |$ @& z5 w, B" f, { 课时68读写HBase数据（HBase简介）11:266 r/ P2 O; r! ?7 T( ~! Q
课时69读写HBase数据（创建一个HBase表）06:30- _* S8 O$ [- d; l: H$ P9 x" q8 |$ N; P2 \9 ^
课时70读写HBase数据（配置Spark并编写程序读取HBase数据）12:45. U9 r, ~+ G) f+ J
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, c: x) `" ?! w3 j$ y, v
课时72案例1：求TOP值12:43% f# z; y& z2 P/ P5 I5 v- ?8 m, I+ g1 v2 u" Q
课时73案例2：求最大最小值10:44% t( ~+ ~, c3 \5 ^' ~: k; s
课时74案例3：文件排序12:50
/ x/ x: O: @! k9 G2 Z9 [ 课时75案例4：二次排序21:247 l- Z7 N! k: e: i* L9 e
7 d J4 N. G7 m# p; i: w 课时76案例5：连接操作27:285 U; n. D( G6 ^' `9 p
课时77本章配套讲义PPT-第5章 RDD编程. q2 d9 a$ F6 i! i3 Z
Q; p5 r# ~4 T, J R$ p. t2 N 章节6:Spark SQL9 q2 X0 M% ] T, W& k7 L7 z y6 K1 r& t1 X* S4 ` Z0 {, o
课时78Spark SQL简介19:36
! A: [& i0 Z' U0 q; V( i 课时79DataFrame与RDD的区别05:25& t( E. Z0 z4 Y* p
5 c: Q- u- \1 E% ? 课时80DataFrame的创建10:41
8 J! w9 `9 U* x. L$ p/ X$ r: |# D 课时81利用反射机制推断RDD模式12:04' M( F2 ~" A; T
课时82使用编程方式定义RDD模式18:32* G" K# u! S8 W& Z# b
课时83把RDD保存成文件02:536 W' ^7 z* t+ ~/ P* s" k9 Z8 P
/ o4 E( |7 ]' H. z' z+ ?2 F: ~. k 课时84读写Parquet02:56& r$ Y9 M/ Y- t, ]: c% u
课时85通过JDBC连接数据库16:50. W2 i# M+ M2 G2 P$ V# X$ N' g6 p" }+ f+ d
课时86本章配套讲义PPT-第6章-Spark SQL
& F: \2 e; D. F( j 章节7:Spark Streaming ?- p3 r4 w' n' t. f
: T* ?: w& m4 h% S+ t 课时87流计算概述17:27 p6 K% h- I% i& z7 M: j0 f# e% @6 t' h* a- x2 C
课时88Spark Streaming简介08:14
$ i" U( q+ t& q' J9 V 课时89DStream操作概述09:216 K, r& Y7 V8 ^; L2 `/ `, n
' S! ]' A5 g: c0 P 课时90文件流13:49# Y" t- J& `! L) K6 {
, L8 u: Q7 O. f! V' x j c" l 课时91套接字流22:33# \2 }. M. g4 p
' z3 K9 c2 e- ?: Q 课时92RDD队列流10:459 z% N9 T# O! Q/ M% K7 F5 R7 }2 j* M
课时93使用 Kafka作为数据源（Kafka的安装和准备工作）14:29* z1 h8 D. J& [$ A& k' O
课时94使用 Kafka作为数据源（编程方法）33:178 B4 ?6 [$ s+ I6 k4 D" a' T3 w
课时95DStream无状态转换操作06:50$ c$ }* `+ ~; D" f# p4 |& [& H/ B$ R) }3 i
课时96DStream有状态转换操作26:239 [2 `9 D- [' f" ~4 i6 ^: @
5 Q) h7 T0 }0 Q; Q 课时97输出操作09:226 P5 u0 m8 ^8 j& i. |
) b! S1 ?& J9 @' A 课时98本章配套讲义PPT-第7章-Spark Streaming
( @/ e5 ^. J) T8 o; \, ^& _' c 章节8:Spark MLlib5 i3 Q& V/ _% L/ m: r
6 Y# l# q" Y! t, S& x( s7 P 课时99Spark MLlib简介21:316 J9 h, y4 j) [
课时100机器学习工作流概念12:48$ x* h- J7 u U0 s3 W. k0 I8 a9 B, K& u0 R) b! l/ H; C
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
- |* F+ t B) s* _' y1 v$ b 课时102特征抽取：TF-IDF18:59, e( s# U/ C) l
" `' A. V; b' Y# F/ P0 ?/ m' [' Q 课时103特征抽取：Word2Vec06:38: X) g# M* {6 J7 \( s+ W3 I% f$ y
9 F- G6 N& l+ M; C7 s; { 课时104特征抽取：CountVectorizer05:288 x6 J- U: v4 ~
( x) e7 `6 I2 j' e 课时105逻辑斯蒂回归分类器21:19. e% S/ }* A% v7 V+ ~: i
0 }8 D6 v7 X/ M S2 {+ l0 d) P 课时106决策树分类器11:52" ~3 E C& U2 l3 d: h/ ?) z" c9 ?6 P" I; `
课时107本章配套讲义PPT-第8章-Spark MLlib* o, x" T5 n1 i2 D: Q2 E
6 c/ S) y& |& i2 I: h
S- S- E6 }: `2 c' k8 e8 x6 o \) O$ a$ i; P! p9 E
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* J* x2 z2 \+ n+ Y! x( g; R资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见' A0 v# O7 F# h
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发表于 2022-6-26 15:03:01
