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课程目录：5 W, i9 y' T' @: {4 {* F
/ w5 [7 P0 F( \一、Scala编程详解： . n* G v- T; _) h' r' \
第1讲-Spark的前世今生
4 R% `4 G$ q5 M0 ~, W第2讲-课程介绍、特色与价值
/ O- R3 F* ^( C第3讲-Scala编程详解：基础语法8 C3 D& X" T5 @0 S7 X7 j
第4讲-Scala编程详解：条件控制与循环
( |) V9 q" Q& Z6 N4 v' G; J第5讲-Scala编程详解：函数入门- T2 `+ c0 ~' s* d; k. ?* H3 ~
第6讲-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数
# d) a. j3 J) |( }7 `. q第7讲-Scala编程详解：函数入门之变长参数8 r) G5 z/ W% m4 k
第8讲-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常: N) E% d0 c3 M! F2 g2 w
第9讲-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
: O5 g' f" c: b2 d第10讲-Scala编程详解：数组操作之数组转换
; j _2 W+ E' U第11讲-Scala编程详解：Map与Tuple. ?5 O0 Q% a" [, v$ x
第12讲-Scala编程详解：面向对象编程之类
0 _# L k; e9 ^+ X) T* k5 x4 q第13讲-Scala编程详解：面向对象编程之对象
, a0 t+ s! U* Y# q9 |第14讲-Scala编程详解：面向对象编程之继承
; N; a' w3 \. s第15讲-Scala编程详解：面向对象编程之Trait
9 q: Z0 z. p0 O- ]5 n4 c% o+ V @第16讲-Scala编程详解：函数式编程
+ i! @9 d0 h# Y7 a第17讲-Scala编程详解：函数式编程之集合操作
9 Q+ m& I( O6 c, s" J( J6 f第18讲-Scala编程详解：模式匹配# [6 c, ^; f' \. }+ r, Z7 I3 `
第19讲-Scala编程详解：类型参数" |$ ?' D7 W$ s9 w
第20讲-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数3 J& x x5 }8 E& }$ l: w
第21讲-Scala编程详解：Actor入门8 F/ s) _2 W$ j+ X( V5 m3 l! O
4 `5 {7 {+ ~. B
二、课程环境搭建：
8 g: x! a3 K2 y" F3 i$ E* Q% j9 K第22讲-课程环境搭建：CentOS 6.5集群搭建
. v7 t" N( v, ^3 S第23讲-课程环境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建
( [$ L# P' A! X- l9 L第24讲-课程环境搭建：Hive 0.13搭建
( k& H( _7 b3 N' L第25讲-课程环境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建
( P$ ~0 J. h9 D1 [# d% t2 z' ]第26讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建1 U; ~8 l- }5 x/ G0 `8 X
第27讲-课程环境搭建：Spark 1.3.0集群搭建
8 @' v/ T, j* |& C6 V+ [$ v( h9 G+ c& ]/ I* E7 v
三、Spark核心编程：9 K0 D$ k& O- V5 T& t
第28讲-Spark核心编程：Spark基本工作原理与RDD
0 {5 ~ ?/ b8 }第29讲-Spark核心编程：使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序5 n3 n3 L0 n0 {; O
第30讲-Spark核心编程：wordcount程序原理深度剖析
& h: a1 F" \, {6 R& m0 k+ U0 f$ M第31讲-Spark核心编程：Spark架构原理
1 Z# a( i2 c8 k1 T q第32讲-Spark核心编程：创建RDD实战（集合、本地文件、HDFS文件）
' W* Y+ M( n: r8 W' s第33讲-Spark核心编程：操作RDD实战（transformation和action案例实战）
5 [8 ?) A# x( ?2 c第34讲-Spark核心编程：transformation操作开发案例实战# Z. P1 o% _( D' |) u2 Y
第35讲-Spark核心编程：action操作开发案例实战
, L. R# m% w0 f( x) [9 P第36讲-Spark核心编程：RDD持久化详解3 o4 z. l4 m. |; s A
第37讲-Spark核心编程：共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）
2 L7 m3 M. U! U/ O8 ^4 G第38讲-Spark核心编程：高级编程之基于排序机制的wordcount程序8 V& c! o% @' k1 h) E N" l3 U" F
第39讲-Spark核心编程：高级编程之二次排序实战
. P% _% ~- i$ \5 [0 P \5 l5 e0 G第40讲-Spark核心编程：高级编程之topn与分组取topn实战
8 o0 c9 k1 _( @7 p$ k$ j; g2 r5 p+ ]% p
四、Spark内核源码深度剖析：
; z5 a2 l1 P. n* j第41讲-Spark内核源码深度剖析：Spark内核架构深度剖析5 D% B( H c: X) t
第42讲-Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析
/ a8 C6 J+ i8 X第43讲-Spark内核源码深度剖析：基于Yarn的两种提交模式深度剖析
4 ?1 F* w! ^, t; J, c: T- Q* {第44讲-Spark内核源码深度剖析：SparkContext初始化原理剖析与源码分析( N+ r! h. B; y6 M- [, @) u" v
第45讲-Spark内核源码深度剖析：Master主备切换机制原理剖析与源码分析4 C s) b6 C; H! Z5 \5 M
第46讲-Spark内核源码深度剖析：Master注册机制原理剖析与源码分析) L9 n: m8 f) n5 W* S
第47讲-Spark内核源码深度剖析：Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析
6 w6 v7 |* I* C5 A$ O7 \; U第48讲-Spark内核源码深度剖析：Master资源调度算法原理剖析与源码分析3 h+ P# H5 {- D
第49讲-Spark内核源码深度剖析：Worker原理剖析与源码分析 - N! U# O/ |5 v2 \$ G" ~, p$ V" o$ T
第50讲-Spark内核源码深度剖析：Job触发流程原理剖析与源码分析& P' \" _. ~! d# K! h
第51讲-Spark内核源码深度剖析：DAGScheduler原理剖析与源码分析（stage划分算法与task最佳位置算法）
# _% ~$ y$ |; I/ q第52讲-Spark内核源码深度剖析：TaskScheduler原理剖析与源码分析（task分配算法）
* X% ^' T5 `0 G, ~% g第53讲-Spark内核源码深度剖析：Executor原理剖析与源码分析1 T& w/ e' u% ?5 g/ c
第54讲-Spark内核源码深度剖析：Task原理剖析与源码分析% d. q: N! w: \8 e" k: P" V. f
第55讲-Spark内核源码深度剖析：Shuffle原理剖析与源码分析（普通Shuffle与优化后的Shuffle）
+ C6 ], }* c R5 k u第56讲-Spark内核源码深度剖析：BlockManager原理剖析与源码分析（Spark底层存储机制）
% h8 g* y; Y' x: _! B第57讲-Spark内核源码深度剖析：CacheManager原理剖析与源码分析
4 T; \8 S1 n7 y& k+ ^& B$ Q% H, w9 I第58讲-Spark内核源码深度剖析：Checkpoint原理剖析与源码分析( r# h# c; y3 `0 U( V
7 z& q t4 N( W- G五、Spark性能优化：3 i' c" ?2 n& d/ q+ @* C
第59讲-Spark性能优化：性能优化概览& \; C& o+ k2 C# F4 x
第60讲-Spark性能优化：诊断内存的消耗 t9 `$ z/ s; y; ^! V9 V
第61讲-Spark性能优化：高性能序列化类库
6 `, l( Y/ [6 D$ S* b% n; F8 H# I1 e% W; s第62讲-Spark性能优化：优化数据结构5 c2 @+ s6 d* B) V' d% N f- H
第63讲-Spark性能优化：对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
5 D/ D9 G4 g! z1 }7 l4 {5 e第64讲-Spark性能优化：使用序列化的持久化级别0 X# [6 ?' a7 A3 K+ U5 p% K
第65讲-Spark性能优化：Java虚拟机垃圾回收调优
; G5 q* f G0 V+ `& D第66讲-Spark性能优化：提高并行度4 m4 ~" K' Z1 V6 t5 v
第67讲-Spark性能优化：广播共享数据$ w& h/ S* o; y( \
第68讲-Spark性能优化：数据本地化% [7 ?) J; }, U
第69讲-Spark性能优化：reduceByKey和groupByKey
6 |( _8 v: e* R7 U4 k第70讲-Spark性能优化：shuffle性能优化8 X# |3 l5 `* S! ?" |* o
3 e' E% Z8 ]3 s, M8 ~
六、Spark SQL：7 x& N7 _7 X3 H" w' b A; s
第71讲-课程环境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建. L* m+ W8 Q' l6 F/ \, T9 N
第72讲-Spark SQL：前世今生
% Q/ O* T0 b; H8 Z第73讲-Spark SQL：DataFrame的使用
1 f3 x; Y( a9 q( C: M第74讲-Spark SQL：使用反射方式将RDD转换为DataFrame
( [ h1 i. N$ q) o& w$ N第75讲-Spark SQL：使用编程方式将RDD转换为DataFrame
% Z1 v8 o W, s/ G/ u- o第76讲-Spark SQL：数据源之通用的load和save操作8 R) @1 A6 }0 _ J- O8 p
第77讲-Spark SQL：Parquet数据源之使用编程方式加载数据
8 { B2 H! \/ V第78讲-Spark SQL：Parquet数据源之自动分区推断, I. d$ y3 X% d) {. ?- t
第79讲-Spark SQL：Parquet数据源之合并元数据* w7 i, t( G5 u* I2 O
第80讲-Spark SQL：JSON数据源复杂综合案例实战
5 h3 k3 g' q9 _7 n/ K6 S, w第81讲-Spark SQL：Hive数据源复杂综合案例实战' Z1 y- R$ I4 ]
第82讲-Spark SQL：JDBC数据源复杂综合案例实战
; E5 f7 p- a' z第83讲-Spark SQL：内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
; n" T- O/ @/ I5 u- h第84讲-Spark SQL：开窗函数以及top3销售额统计案例实战5 f7 m5 a# U( k; V
第85讲-Spark SQL：UDF自定义函数实战) @" S$ O0 o% J# m$ `7 r( H2 j' i
第86讲-Spark SQL：UDAF自定义聚合函数实战" P$ _ D! r' o& b2 i- y6 o
第87讲-Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化: Z+ T& Q/ W' E X" }- N) K
第87讲-Spark SQL：与Spark Core整合之每日top3热点搜索词统计案例实战5 C" ?& }" f! \* D" x! f$ M$ O- g; @
第87讲-Spark SQL：核心源码深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等）
) ]( p7 R! a/ `; B" Y8 O$ F0 R6 f% W第87讲-Spark SQL：延伸知识之Hive On Spark: y. E# y# v/ Z1 M3 v
3 j4 o# G1 Y0 g' v3 r- U8 s
七、Spark Streaming：. p5 ?& L. S) z+ i: ^) A& y
第88讲-Spark Streaming：大数据实时计算介绍
: v8 N2 L8 c4 _第89讲-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
* P7 R& P8 b; C3 R" r8 B第90讲-Spark Streaming：与Storm的对比分析
4 O) D$ x* i8 x6 {第91讲-Spark Streaming：实时wordcount程序开发
# M, f) {2 O+ x6 N5 H; i7 E0 @ l9 h第92讲-Spark Streaming：StreamingContext详解& r6 M0 U( p" L `
第93讲-Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解
) n6 }4 l/ q8 G; I1 M+ f: t u第94讲-Spark Streaming：输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount案例实战
1 j k1 J7 z3 U1 L9 ~- O/ }第95讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的方式）
# a$ m1 T) `# Z/ K3 c第96讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）' h5 ]3 K. a' p; I) t7 s
第97讲-Spark Streaming：DStream的transformation操作概览
* B9 i+ U9 n3 p1 [3 C! w1 }& B, k第98讲-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
) L' R# ]4 V0 o& [; q4 o; R第99讲-Spark Streaming：transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战
. |" z& g: `7 R# z) J: d* o! O第100讲-Spark Streaming：window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战
, U }8 G; P' O4 F5 t第101讲-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解4 U; Z A2 f2 q
第102讲-Spark Streaming：与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战1 o- p8 r/ n4 ?; W" _ C
第103讲-Spark Streaming：缓存与持久化机制详解
5 |! ?" e* K) q- n' I第104讲-Spark Streaming：Checkpoint机制详解（Driver高可靠方案详解）+ [7 u& l9 N0 A* H; b: o
第105讲-Spark Streaming：部署、升级和监控实时应用程序
% n' N( V& P( E% f" o( h第106讲-Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解! z2 n3 D! @, } j n+ c; X" m3 k
第107讲-Spark Streaming：架构原理深度剖析9 Q5 d9 V3 Y; X5 j$ Z
第108讲-Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
8 T" N0 a/ l, N- g) Q; _第109讲-Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析
4 Y& a/ R. U, p% l4 S# M第110讲-Spark Streaming：数据处理原理剖析与源码分析（block与batch关系透彻解析）
1 h; t/ S3 a+ l第111讲-Spark Streaming：性能调优详解
/ k% u; q& d6 ]. w( N第112讲-课程总结（学到了什么？达到了什么水平？）# N% G2 P/ S; i7 l# a% @
2 g6 ?8 Z8 S5 h" cSpark开发进阶(升级内容！): k) X5 q" \2 E* @! t' ]
2 f8 e5 t" p1 f9 J) m
一、Scala编程进阶：
* J9 ^# i+ \" T1 J. P" a: u( O第113讲-Scala编程进阶：Scaladoc的使用
1 \1 u" Z4 @5 v* M- P) d# C- U第114讲-Scala编程进阶：跳出循环语句的3种方法
4 ^9 x- y8 q- G- v! A/ C$ m* L第115讲-Scala编程进阶：多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
2 j# }* ?" a9 V/ Z- h2 d; [第116讲-Scala编程进阶：Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换' x% j* W/ @5 K2 T' _' q7 P
第117讲-Scala编程进阶：扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用+ z! `+ i4 {3 {
第118讲-Scala编程进阶：package与import实战详解4 S/ F" r$ b# a* b3 h+ S
第119讲-Scala编程进阶：重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性
1 R! B# T$ w C5 ]5 K4 J7 \第120讲-Scala编程进阶：文件操作实战详解' p# f* M. h D2 P
第121讲-Scala编程进阶：偏函数实战详解
1 e2 p3 p7 @4 v! d第122讲-Scala编程进阶：执行外部命令
: b. N6 }6 k. q0 {; C: Y第123讲-Scala编程进阶：正则表达式支持: ?" s( {: k( d# i2 k) ^
第124讲-Scala编程进阶：提取器实战详解* u7 v; X+ y3 \' ?* G
第125讲-Scala编程进阶：样例类的提取器实战详解
9 L; r7 O- P0 g3 G第126讲-Scala编程进阶：只有一个参数的提取器# i* I# j2 {% S4 T9 G8 Q4 V
第127讲-Scala编程进阶：注解实战详解( J% V7 }9 Z6 Q( n
第128讲-Scala编程进阶：常用注解介绍" C2 z! `9 E* _! f
第129讲-Scala编程进阶：XML基础操作实战详解( S( |( }4 H5 B% V" N+ s& [3 v2 L' V1 W
第130讲-Scala编程进阶：XML中嵌入scala代码, w4 C( |- b+ s
第131讲-Scala编程进阶：XML修改元素实战详解
/ K1 b; {5 l8 _0 Y第132讲-Scala编程进阶：XML加载和写入外部文档
' V9 w. s8 ]+ }& M第133讲-Scala编程进阶：集合元素操作
2 Y- b: q7 z! s' c; ~! w第134讲-Scala编程进阶：集合的常用操作方法9 E/ K; Z$ G# [) H: ]8 T8 ]
第135讲-Scala编程进阶：map、flatMap、collect、foreach实战详解. }0 h- e0 L0 @' B, F; }
第136讲-Scala编程进阶：reduce和fold实战详解1 s" X1 x7 ]1 o e
9 Y- J9 E+ c. i
二、Spark核心编程进阶： 3 D8 h, q4 u+ ~/ g# b
第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
9 A" K% e+ B, H8 m$ }' J& [第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
2 P) G, Z0 H( c- h第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建* f0 i! W6 O* {" J& P
第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明- ^& J+ u) X# t! @6 c9 x) f
第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
$ F4 ~4 z* p/ s" ?6 g6 C4 k第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
' z( P' G* {6 {/ t第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
* J1 y' ^* V" j2 Z第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构
" D5 j" k, ^% i) W' E0 l第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
; Q. A+ w7 @+ E3 I) G% ?第146讲-Spark核心编程进阶-实验：单独启动master和worker进程以及启动日志查看" Z" C0 e0 a/ K% |" a4 e3 K
第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
9 A' R. B( e0 F" g' D2 Q& e第148讲-Spark核心编程进阶-实验：local模式提交spark作业
% ^4 T# }& y& G+ P( Q第149讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone client模式提交spark作业
2 O% K0 t+ U1 Z+ z( ~! x第150讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone cluster模式提交spark作业9 R& D. U/ E' n. H& M! G; U& L e
第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度
5 K# L. m6 g% [3 C6 M5 _第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录
- g& A1 c+ H. X+ H9 u第153讲-Spark核心编程进阶-实验：运行中作业监控以及手工打印日志% i. h2 e! E. P/ N( Z0 [
第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解$ X4 [6 M8 f+ h/ |* j E7 U8 p m+ l7 Q
第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解. q: s3 z" ?( B) ?. u( K9 Z
第156讲-Spark核心编程进阶-实验：yarn-client模式提交spark作业
3 k2 F H' x* w! Y第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
1 B6 P# [( R! n+ K7 `& Z6 b第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解 }9 o! Z9 o7 u7 Y4 {8 `
第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解* {% z" T0 Q2 w( O( H9 i$ i6 P3 b
第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
& A; B# P3 G! w第161讲-Spark核心编程进阶-实验：spark-submit简单版本提交spark作业
) p/ I2 \# D; q, r. L第162讲-Spark核心编程进阶-实验：spark-submit给main类传递参数- J$ \4 A2 N* `
第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解, ~% S9 t1 R7 B9 M) y2 |/ @: ~
第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
( k6 X/ ^ S3 \& E( a. H第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖
' Y8 ^6 \5 f6 a第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解( m8 Q4 Q( a7 T0 Q. ?
第167讲-Spark核心编程进阶-实验：对闭包变量进行累加操作的无效现象
7 L/ T! g7 L# s- x2 W第168讲-Spark核心编程进阶-实验：在算子内打印数据的无法看到现象
6 p" s4 T7 V5 \+ d* \第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例
2 Y4 q# V9 x3 y) X2 m2 `第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
" F5 ^8 Z! |$ c第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例2 ^( {9 i4 R2 |) \$ B5 h
第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例
8 l; J1 H F" X# o B! C第173讲-Spark核心编程进阶-intersection以及公司跨多项目人员查询案例
: \2 N) K# L3 ]- E* }第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例, D) a+ Z: ?/ N0 u7 |; @8 q8 J, M
第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
$ W k; j1 x4 X3 Z! Y% }第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例* x3 I e% p3 W7 x7 d
第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
3 E4 v4 b$ y! f/ X0 ?* M第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例6 S+ B% G: J: h! j+ ?4 g( f% \
第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
4 z. R6 B! P' Q( P第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解/ o, B; o* P+ L
第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序
7 o) V/ {6 C* E1 L, K. ]% p2 I第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
6 l: a1 [( h7 B4 {& e9 x第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解; D4 Z: C% p; R5 ]" _
第184讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作所有相关参数详解以及性能调优% K; ^: `: |- r @
第185讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：移动端app访问流量日志分析5 s2 ^. p6 f2 W: R
第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：日志文件格式分析6 y6 l; ?: \, x. R% `' [9 O
第187讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：读取日志文件并创建RDD$ ^) s1 E/ j' c0 m
第188讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：创建自定义的可序列化类
# L+ g' F/ \! [" V第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：将RDD映射为key-value格式
) B4 ~3 ]! D* |, m2 n第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：基于deviceID进行聚合操作
! D% M: F4 U9 J2 i. l: {! e, x第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：自定义二次排序key类1 o. S- T) t; f. L! h* D. V
第192讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：将二次排序key映射为RDD的key$ r( b0 {. n' ~5 k' ~( D
第193讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：执行二次排序以及获取top10数据5 f+ i A5 J1 m, [) Y
第194讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：程序运行测试以及代码调试
$ m- o2 i- U( p第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器+ V2 B0 C; d4 D! C* n/ y: C
第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点4 I- S( D6 X. F! H3 H9 d; j
第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群% h! D# b, X) A( R3 h2 |
第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
: g) d- g9 C, C0 A+ M9 }& ` [' t! U5 N" T+ x3 R
三、Spark内核原理进阶：
( L# g! }3 Y' Z! L2 E" K$ s第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析- Y. O# r' e& Q( R( [: k
第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析4 Y: y! U2 y+ P% F7 u9 \+ t0 S7 I
第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析
3 h& F7 J& b7 T第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析
* L9 M; h/ f, |8 l* O7 c+ _第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析. T# n4 G- }7 r' k3 y1 H7 N
第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
" Q' G6 t! a7 _+ r第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析' J$ B2 U6 J% D! m
第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析4 {$ w/ ?# T5 O2 }6 g' i
第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析9 T5 v; q: l6 l$ Q
第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析9 W: u& o. @/ U* V
第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析/ F4 Y" A2 {+ |
% ]; g( ^& o$ K- d& ^
四、Spark SQL实战开发进阶： 6 ?! @! W5 U0 r1 s* |
第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试
; F: p# |: k& z; ? p3 T2 i! W第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server
& U3 M. K# Q4 @5 E. @第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用, x' N7 }7 x) c6 ?) W8 r7 e; O
第213讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：新闻网站关键指标离线统计
; H8 z! i# X! u3 z: z8 h d' Q( m! s第214讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：页面pv统计以及排序和企业级项目开发流程说明
1 [8 |/ |' z/ G# E8 \* M% m# ?第215讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：页面uv统计以及排序和count(distinct) bug说明
+ p J/ \5 |! ^# y" `; U第216讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：新用户注册比例统计2 Z9 o3 V6 u3 W0 E1 s0 T
第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：用户跳出率统计' y' e3 L5 [) E) O; m1 y
第218讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：版块热度排行榜统计
: `+ G3 Z( V" t! |+ \第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：测试与调试
$ ^8 Z: {0 D1 V# c: A5 a五、Spark Streaming实战开发进阶：
6 Y- s; F7 f/ z第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装
( @% D: v( L2 F- u第221讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-flume风格的基于push的方式
, W/ N. L# E# j( N: r第222讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-自定义sink的基于poll的方式, b& @7 Q! k6 ~8 B5 V N
第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
! W4 d. h" x$ q) t- D" ]第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装
+ p! n7 G- z! Z7 d5 x M第225讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：新闻网站关键指标实时统计% U. j3 R) P" U" t- N9 r! D0 |# c! M
第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页面pv实时统计
; v0 R0 u) x4 G5 ` k第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页面uv实时统计* h5 U; K a) K- Y$ m) L! Z: T
第228讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：注册用户数实时统计1 B6 h* g* y4 Y0 G& J9 ~
第229讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：用户跳出量实时统计# s3 P4 g) A+ L. b3 w
第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：版块pv实时统计/ G! p. J- b8 a5 ^4 g, \$ Q
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六、Spark运维管理进阶： % V9 u F- h( O1 M
第231讲-Spark运维管理进阶-基于ZooKeeper实现HA高可用性以及自动主备切换
4 Y( }% G4 U& d' T第232讲-Spark运维管理进阶-实验：基于ZooKeeper实现HA高可用性以及自动主备切换
! u& F( H. [ P( e# M第233讲-Spark运维管理进阶-基于文件系统实现HA高可用性以及手动主备切换
% |( \9 n/ K+ u7 J# |第234讲-Spark运维管理进阶-实验：基于文件系统实现HA高可用性以及手动主备切换* W W5 [! e5 ?; G
第235讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：通过Spark Web UI进行作业监控
- Z+ F, v6 j3 @# I+ [ N第236讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：standalone模式下查看历史作业的Web UI
4 L7 u4 _8 V: Q4 `3 n; |第237讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：启动HistoryServer查看历史作业的Web UI
: d3 f7 n4 }& F, U- _+ X/ l+ b第238讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：使用curl+REST API进行作业监控
; J- Y1 D* F8 ?- o( s- M第239讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：Spark Metrics系统以及自定义Metrics Sink
N1 T1 g G: b* X9 `2 B' O/ P第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
9 k# C$ X* x, v# h, m+ n+ r0 N& w& E第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
6 H0 x$ w# H# _4 V U第242讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验：standalone模式下使用动态资源分配
5 h2 B. b% g; H第243讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验：yarn模式下使用动态资源分配4 w& t- u0 x5 q( C( t, f6 h) i/ Q: `
第244讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-多个job资源调度原理, x) X- \! {; R% `7 u4 R( _4 b, y, F, l
第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解0 f! y5 ^) K& |9 R# q
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Spark2.0(升级内容！)& R& z! ~* o" V7 c; g5 Z
8 F& J6 E& e, v! [七、Spark 2.0深入浅出第246讲-Spark 2.0-新特性介绍& v% t5 E) e2 {0 d; { D0 U
第247讲-Spark 2.0-新特性介绍-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API6 Z e, c# m9 p. u! U2 H; a
第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能：让Spark作为编译器来运行/ \! r( |; F+ ^3 H, H, h# r
第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
% b- M% s1 Z: B' H% \( c第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析. u, t# m' w4 f4 I
第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
1 }7 f. |$ G+ |5 L6 ?1 ?8 A第252讲-Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议4 H9 {: N% @5 h/ f$ c" R
第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等% e+ y$ P& F, [% f
第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
- [; X5 b9 g) J) `# I7 w第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门
: @0 f2 }, e+ Z; F第256讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-初步体验untypd操作案例：计算部门平均年龄与薪资
* [7 G; `8 M$ E' Y8 a$ x第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作：collect、count、foreach、reduce等
* X/ V" J$ g) u. ]3 ~第258讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-基础操作：持久化、临时视图、ds与df互转换、写数据等
8 h4 \9 x- Z: I X! A第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：coalesce、repartition: [/ ^! |8 p1 |0 b) ^ c3 ?
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发表于 2017-11-7 17:02:43
发表于 2017-11-8 19:33:54
