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7 V/ n" P4 R, b: j: E课程目录：+ r) K# Y: u& x1 F3 z5 b2 b, A& G
& K9 Z: v- l! x/ C a: H ]8 _
一、Scala编程详解：
h, b h8 w* U( i, @: J; Z第1讲-Spark的前世今生3 U; u9 {2 ? G7 l
第2讲-课程介绍、特色与价值
4 c/ s$ ^7 N" R" `/ B$ `3 [% Z第3讲-Scala编程详解：基础语法
! k J& r! V8 K# Y第4讲-Scala编程详解：条件控制与循环. B/ O! M3 e% m/ D' V
第5讲-Scala编程详解：函数入门
6 H0 _% E. N1 Z, L; y/ T第6讲-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数
$ y" W: b- E1 H; e- w I8 H第7讲-Scala编程详解：函数入门之变长参数
0 G/ ^5 f, ]! B# j4 W( W+ [第8讲-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常
& M$ d4 ?9 b9 [: |) O, x. l第9讲-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组# C6 `' b$ o3 T
第10讲-Scala编程详解：数组操作之数组转换
7 i" Q! B, J8 f: @( d, s. V, Z2 @第11讲-Scala编程详解：Map与Tuple
% l# s, F$ S. c. W( E第12讲-Scala编程详解：面向对象编程之类
7 G' v" u, K& l/ e4 D! u) _3 g第13讲-Scala编程详解：面向对象编程之对象, F; W6 p1 T6 S+ r- a8 `
第14讲-Scala编程详解：面向对象编程之继承
2 O# A2 d1 h- Z& h: i7 @, ~5 o; b第15讲-Scala编程详解：面向对象编程之Trait' m2 [- s' i7 q G! ^+ M! | n
第16讲-Scala编程详解：函数式编程( r; q5 [# x/ d
第17讲-Scala编程详解：函数式编程之集合操作7 }5 P# C" a( q! ]
第18讲-Scala编程详解：模式匹配9 Y" H% k( N0 N& f
第19讲-Scala编程详解：类型参数
5 Q! a3 [/ g1 C# C O x4 ^第20讲-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数
6 w; H. r4 n: t& A第21讲-Scala编程详解：Actor入门
9 d( k( g; [8 P+ o9 X0 h- `
" i' ?; ~) {- P" b二、课程环境搭建：
+ `) \' B/ P% O$ D第22讲-课程环境搭建：CentOS 6.5集群搭建
. c; T* F8 G, x0 j7 z8 @第23讲-课程环境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建
5 ]" }( |) l9 w第24讲-课程环境搭建：Hive 0.13搭建
5 u/ Y, X( C2 a: Y, R) W6 s第25讲-课程环境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建
9 K( L# g1 N0 O2 p# _第26讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建( d- i! t; L u4 w
第27讲-课程环境搭建：Spark 1.3.0集群搭建
. O5 ]4 X( ?6 m- L5 n; i X4 g0 U; R: I: Y8 O3 Y
三、Spark核心编程：( G+ v- n! r0 p) W6 A. M# U
第28讲-Spark核心编程：Spark基本工作原理与RDD6 `: V6 F8 q: E6 p4 d/ _: w
第29讲-Spark核心编程：使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
* [, u$ {8 i) E) y第30讲-Spark核心编程：wordcount程序原理深度剖析, l: P# W! e7 O
第31讲-Spark核心编程：Spark架构原理
% s+ V, c9 z% \3 L第32讲-Spark核心编程：创建RDD实战（集合、本地文件、HDFS文件）8 r0 I9 _( ~9 `$ D
第33讲-Spark核心编程：操作RDD实战（transformation和action案例实战）
$ E9 R) Z& q6 O9 g+ E q第34讲-Spark核心编程：transformation操作开发案例实战2 M$ Q. R$ A" g+ m, x
第35讲-Spark核心编程：action操作开发案例实战8 j. `/ ^' w+ G5 o, D( ^
第36讲-Spark核心编程：RDD持久化详解
, ^! L: w. w n& l+ Z. D第37讲-Spark核心编程：共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）
. s( K, ^. q9 D第38讲-Spark核心编程：高级编程之基于排序机制的wordcount程序
+ O, ?( K( C5 ^* p5 e% b7 v第39讲-Spark核心编程：高级编程之二次排序实战
; {9 \+ ^' t, F第40讲-Spark核心编程：高级编程之topn与分组取topn实战
1 |( y% p% v, ^1 J/ P
6 R1 W, x5 f1 r$ x" d3 v四、Spark内核源码深度剖析：
; ^6 C; }" O# u: { m第41讲-Spark内核源码深度剖析：Spark内核架构深度剖析
- s' Q1 S4 G' @% i第42讲-Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析
* B1 k! @% r# X: r7 z$ l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
* i. e& J1 u6 _- z. o% Y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5 h( m- }( L5 k2 O5 o: S
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# Z2 G+ H, U4 o% Y0 P
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
- Q+ h( J5 f' u$ c1 _3 F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 @9 z* v0 I, n+ R" _$ I
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
( I* L$ a, K0 J第49讲-Spark内核源码深度剖析：Worker原理剖析与源码分析 $ k4 k+ P& G6 L) T) J+ \0 s# Z7 [' g
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
% X) V- E3 b7 I, T8 j% ^! T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）
, V( Q2 t& d' S5 w K# N2 ?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）
* A2 J; {, v0 N, b! B; w第53讲-Spark内核源码深度剖析：Executor原理剖析与源码分析 [, J7 l( P# c$ W. r7 O; Q7 R4 Y; d2 A
第54讲-Spark内核源码深度剖析：Task原理剖析与源码分析) @9 G0 M- \* j+ K
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）
4 z/ A0 {0 k/ @- j& P; @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）
/ ~( p+ P; ]% E. A9 U; n第57讲-Spark内核源码深度剖析：CacheManager原理剖析与源码分析
7 R) S4 U8 [' t8 Q第58讲-Spark内核源码深度剖析：Checkpoint原理剖析与源码分析
% A1 s: s; C# V2 q+ K3 O* s' s; X, _
五、Spark性能优化：6 U1 q/ S' m9 l$ h* l/ c4 k+ A
第59讲-Spark性能优化：性能优化概览
* A0 j! s! z2 ?" J. E. E0 v( F第60讲-Spark性能优化：诊断内存的消耗
# R/ ]; D+ K/ T7 {第61讲-Spark性能优化：高性能序列化类库
) g4 T7 l4 v: @* j第62讲-Spark性能优化：优化数据结构8 M4 ~; I5 d& o- X8 Y
第63讲-Spark性能优化：对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
5 s6 d! q% l) `; E( V& I& k第64讲-Spark性能优化：使用序列化的持久化级别
: r7 ~+ m9 @" K. Z8 }第65讲-Spark性能优化：Java虚拟机垃圾回收调优
: C, g2 Z* G9 D0 \8 _第66讲-Spark性能优化：提高并行度
/ h; D$ G9 n M" Y* k) c8 [, Z第67讲-Spark性能优化：广播共享数据
) Y' b) r; G E" a" U& L5 E. n第68讲-Spark性能优化：数据本地化
' V. a n3 L' s% W: L0 C第69讲-Spark性能优化：reduceByKey和groupByKey. _9 o+ }/ K# r
第70讲-Spark性能优化：shuffle性能优化
& h+ \ v( g) F/ u7 L( p* u Z- w5 _ s- b/ o0 }
六、Spark SQL：
! k; x% p3 M; R4 P9 ? J# e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
! J: p* R N; A. @1 P第72讲-Spark SQL：前世今生
8 H. d2 y& K- i, U8 C1 S7 k! f0 U6 q第73讲-Spark SQL：DataFrame的使用7 e) t6 A) L3 Q* ^: u5 y
第74讲-Spark SQL：使用反射方式将RDD转换为DataFrame
; `* K# {8 H$ u1 y8 b/ ?& g第75讲-Spark SQL：使用编程方式将RDD转换为DataFrame8 n: D1 Q- A3 E, [: R
第76讲-Spark SQL：数据源之通用的load和save操作5 s* ?8 i1 ^1 X( A
第77讲-Spark SQL：Parquet数据源之使用编程方式加载数据
3 r6 i# T! `# g6 e1 m& Y0 {第78讲-Spark SQL：Parquet数据源之自动分区推断, ]$ _6 o! q/ z6 V2 G
第79讲-Spark SQL：Parquet数据源之合并元数据 k6 ]4 o4 k8 N$ S* J+ }" ^
第80讲-Spark SQL：JSON数据源复杂综合案例实战
' y/ ?, A! ]' v% Y8 J, N9 z第81讲-Spark SQL：Hive数据源复杂综合案例实战1 K, t) k$ a! p) W' U+ f( v1 |
第82讲-Spark SQL：JDBC数据源复杂综合案例实战
* j( T$ x# T; h4 n- r: x第83讲-Spark SQL：内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战4 D5 ^: @3 I: q5 I0 j$ [3 B$ M+ W6 ?
第84讲-Spark SQL：开窗函数以及top3销售额统计案例实战" E o. [- e) {7 L5 u/ v
第85讲-Spark SQL：UDF自定义函数实战
2 `: s& J, k' @ S9 j5 M3 S# N) r. r第86讲-Spark SQL：UDAF自定义聚合函数实战5 v& `; e' ?- T
第87讲-Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化8 e( f' e3 ]9 c6 @8 B, H6 X, g
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/ @6 y) {# k3 G9 M) Q$ T: Z" H
第87讲-Spark SQL：核心源码深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等）$ K w+ u* f7 T' i& p2 p
第87讲-Spark SQL：延伸知识之Hive On Spark- t* k- k5 v. _. Z( P" ]6 K
L/ t6 T% m% `- [ W9 r- d七、Spark Streaming：. d- d0 |6 k9 @$ R1 r0 Q
第88讲-Spark Streaming：大数据实时计算介绍
9 U4 U- ]0 e3 ~! s( g第89讲-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理+ n/ o) k% Y' _1 ]7 h& ~
第90讲-Spark Streaming：与Storm的对比分析
- t* I5 |, o7 l第91讲-Spark Streaming：实时wordcount程序开发
( q' y1 i& G6 g. ?第92讲-Spark Streaming：StreamingContext详解
+ k2 c4 P; s6 m第93讲-Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解" z2 n* e, I4 [/ a2 `
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- ]3 M1 U# }) C# Z
第95讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的方式）) d$ a- x1 T5 q! }
第96讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）0 e( E& A* k& i" o- V
第97讲-Spark Streaming：DStream的transformation操作概览
9 z. ]: R! U1 ~) {/ P第98讲-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战: r' Q G# W: f! t% \
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9 @7 c% w0 P$ ?& L( X
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* M; B9 U5 F9 f. x) J, a: X
第101讲-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
% j X( C! O1 f3 N/ [' V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
6 k. [0 x2 ?9 A, Q) i第103讲-Spark Streaming：缓存与持久化机制详解2 e( y' \% B( G5 s
第104讲-Spark Streaming：Checkpoint机制详解（Driver高可靠方案详解）! X0 w3 @& F0 [) Y9 ^: _( }
第105讲-Spark Streaming：部署、升级和监控实时应用程序& d) j: q; U- L4 J: _
第106讲-Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解
: b1 D9 r& U* ?/ V- t1 i第107讲-Spark Streaming：架构原理深度剖析; O8 @. w5 Z, X; g6 {
第108讲-Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
; w/ x( E2 r/ `* N6 T第109讲-Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析
g6 X% L9 h$ D3 i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）
- y- v/ Y1 [" \$ x7 [+ n* o: n5 m第111讲-Spark Streaming：性能调优详解
2 Y7 }4 o( p# [. f$ p第112讲-课程总结（学到了什么？达到了什么水平？）, @- Q6 R. V3 V5 A' s/ ]: y
" y6 B* F! z* k6 b2 ?! f. YSpark开发进阶(升级内容！)4 Q+ U: G Z& d. b
) U9 L |+ u( c5 Z1 N6 M一、Scala编程进阶： , ]: P2 c1 q- [4 v3 u: t
第113讲-Scala编程进阶：Scaladoc的使用
: ]/ P5 F$ e; S) G) ?7 W. c$ N7 p第114讲-Scala编程进阶：跳出循环语句的3种方法& i+ i' F7 w$ C) A0 {, v. L1 P
第115讲-Scala编程进阶：多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换- p) A5 `; b4 \4 c7 X6 z
第116讲-Scala编程进阶：Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
. f1 ]( ^: {- W+ Q. S u* Y- B% x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
" @0 M0 b- j! \第118讲-Scala编程进阶：package与import实战详解 y: Y! I/ ^! L0 E( F) G! U- C' s- M
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, s. _8 S& b! ^+ O, B" ^
第120讲-Scala编程进阶：文件操作实战详解
1 Q& [' ?' Y/ v1 T% V第121讲-Scala编程进阶：偏函数实战详解, q& k( `. a1 `, d! v
第122讲-Scala编程进阶：执行外部命令
/ e4 Q* M) v7 L! c( x3 ^; a第123讲-Scala编程进阶：正则表达式支持
# k; M6 G8 I0 Z& Z第124讲-Scala编程进阶：提取器实战详解6 b2 ^+ _% X9 x$ U" B: U a
第125讲-Scala编程进阶：样例类的提取器实战详解
! H0 f+ r \9 J, e- a. i第126讲-Scala编程进阶：只有一个参数的提取器
' t* ]* {0 y6 O0 Q第127讲-Scala编程进阶：注解实战详解0 w. c2 Z ], \+ p: V, [
第128讲-Scala编程进阶：常用注解介绍* U# [! I$ W% ~# k, g r! @
第129讲-Scala编程进阶：XML基础操作实战详解
- R2 q- R- D, S3 M0 k第130讲-Scala编程进阶：XML中嵌入scala代码: c+ U+ G% v& e7 F( v0 R+ b1 G( r2 X9 l
第131讲-Scala编程进阶：XML修改元素实战详解8 M- ~; @$ S7 B$ O
第132讲-Scala编程进阶：XML加载和写入外部文档- f S& P% w: t, }5 }- W
第133讲-Scala编程进阶：集合元素操作& N% r% w7 e" c* O
第134讲-Scala编程进阶：集合的常用操作方法
8 S& Y- s7 x, _7 T/ x, T第135讲-Scala编程进阶：map、flatMap、collect、foreach实战详解
1 N& K# s1 ~# c8 x1 V第136讲-Scala编程进阶：reduce和fold实战详解
* x H+ E! D' \: E& K" Y" c8 [+ P$ N6 M3 w5 ~
二、Spark核心编程进阶：
% w4 h& p6 e/ H- s6 d第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
8 m1 T5 b3 y, \ x a/ |第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
! `% ~7 S( ?3 ^; ?+ i第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建
! A1 J' \) d7 A4 j0 }: i第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明/ c3 p3 A6 D# D3 `
第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
" q- g/ ^1 H, e) o+ W4 Z$ j2 L第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
2 a l1 t) I: O3 b' G( E" K第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解; K \5 ^# t, s
第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构
' X. B( Q% C6 r& I& b. D第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
, b( m4 o8 `2 L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3 e( i4 ~, z5 i4 a5 X4 p6 X( ]7 A
第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解 y$ X$ ? w1 {, l/ U9 c; k
第148讲-Spark核心编程进阶-实验：local模式提交spark作业
7 y( v# a7 `/ h. B第149讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone client模式提交spark作业) o" ^! b& ~9 h9 l1 N
第150讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone cluster模式提交spark作业: f- O# I, K9 J
第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度. m$ M/ C( @6 }$ w) W2 {
第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录- @# k' {0 W/ w: \. M2 ^8 T. B. H
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9 R, p1 a' \; u0 t `1 ]' X) F# _
第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
5 j( p9 v7 f3 ^( }第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
0 F7 Q0 O2 `# t. c第156讲-Spark核心编程进阶-实验：yarn-client模式提交spark作业& [( ]: |% T( ~$ u
第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
, c; F9 d. z" T6 e! D第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解0 [7 H- O* u9 M. w; |- s# [
第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
$ D z. K4 `0 K0 B第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解9 g1 L! e9 j5 v+ C. D
第161讲-Spark核心编程进阶-实验：spark-submit简单版本提交spark作业* O( { |9 G/ Z& F ^' \
第162讲-Spark核心编程进阶-实验：spark-submit给main类传递参数
0 G5 S0 `' r' j$ e8 v( d第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解
& g& ^7 h6 O! L第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
; ^8 O7 J, s$ K! h第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖. |3 ~" A5 Q, E0 a* H
第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解
% y: m2 P/ b9 {8 L0 `% F% i5 p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, b& o: H& r4 g, q1 X9 m5 y
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( t5 ?8 \& q( N3 H
第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例* k0 Z8 [, {# C3 { e8 [9 J7 Q
第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
; e& X' ]' [: r7 t第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例1 ]3 C3 k: r. A4 }6 q7 K
第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例: l5 _4 L$ R5 `- w) v9 j* l& n6 i
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
% Z! k$ _& F) U l: k第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例" J0 |0 {, ]/ @9 q* d* R7 H; o. s
第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
; ]' x _: @' t* t p& m第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
- e- H b) x. Q! ^. O3 O) L+ ~0 r第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例1 b6 C! h4 N: O( V4 W9 _0 r+ D
第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例
) O) q* V0 D& r9 H9 y第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
+ q9 a$ z; j" \! T4 K* G第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解
( {0 x) ^8 W3 K9 a5 ?* W第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序# W0 z4 ~2 F/ }2 x
第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
5 |9 P' z; D% H# J7 e; l- d6 W8 A第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解2 e- k" X: p4 H& L/ e
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3 l! h& ]' ?' J0 S8 K
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
$ {& |3 g' }# z第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：日志文件格式分析
: m6 s9 b, a! {& \! e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
2 l S. P! m1 K 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
: J" I, k$ Z4 Y" @9 C( a第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：将RDD映射为key-value格式% B* L, F2 I: D3 h* F
第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：基于deviceID进行聚合操作6 n- n( P5 W) D6 T$ k
第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：自定义二次排序key类; J% E) T" x7 z6 P' T" a
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
5 O" [5 l) E, R( A) v: y" U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 T% C+ J! ~ W) h5 ?' ?( _2 \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9 v7 w5 f @* j% m$ V/ v( F# i) j
第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器/ q3 F; T; L7 R2 D( H
第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点
# V: E2 O, J7 H$ X( n/ h U$ X" c第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群 g7 Z4 b5 V* q/ W6 }/ p- i: Z- E! M' ?0 U( z
第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业" l# ?8 ^: ]# m: n; x, |
3 M; L8 {/ G- t( n4 G# p7 _三、Spark内核原理进阶：
! x8 j/ l5 ]0 [3 s9 }第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析& G' X) Q7 {- G8 ]
第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
$ e' U8 @6 a6 Z7 e. L3 k$ U第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析
5 t# Q0 @8 g9 P* T第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析: r1 ]! d3 ], f2 r
第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析: P) M3 L9 Q: e" @' u- ]! o
第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析6 p# S3 q' E$ p* W8 R, R* y9 b3 s
第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
5 a9 s. J5 P0 P6 v第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析2 l6 u* p" Y8 b. e1 E
第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析
7 \; y2 R/ z2 }3 S第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
/ g5 u; z+ Y( l6 k* a5 R9 P第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
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四、Spark SQL实战开发进阶：
9 t, w' Z2 `" k. q; @' B$ t- Y8 S第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试
+ d+ |" u6 f( |第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server3 U% q2 [2 t9 u# |" l
第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用$ H1 D( f; Y) M F4 Q$ W
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
1 v. O8 W0 A7 x ^+ Y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
; A) o( A! a+ R e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
3 @2 r O" C* Z; f 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
+ W0 T7 p( O! n5 M9 v/ v第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：用户跳出率统计2 Z* B* C( I% y; H: n. X; |2 Q
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
* n4 j& L3 ^8 _; g8 B第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：测试与调试
5 U& s( z' s- p S五、Spark Streaming实战开发进阶：
7 S4 @! Q; D9 K( D% w. a [ R第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装# m& o: {- H; W( |& {) V9 l
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5 O- G" H0 P/ [7 a/ u$ r: S
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
. R @7 L3 V# Q第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver5 ^2 n0 B, F* q o* K/ f$ g0 D
第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装: t+ ^8 O" `: G/ u) q$ `
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
2 P9 Y3 z8 r1 G1 a第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页面pv实时统计
/ q( \ s1 n/ S# M第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页面uv实时统计
: f0 z) Y9 N% `, J1 V8 m: y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
2 i/ _! n$ Q9 J. i: J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
. w7 e% c5 v# R1 [6 T2 T) g2 I7 o第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：版块pv实时统计- v: a& ~8 I! ^7 n9 `
6 X$ ~# ?5 g8 w5 x. H1 L5 o) [六、Spark运维管理进阶：
- ?; v" c) b0 ~- `0 Q r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
! u2 r2 k" g# r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% p" U) t/ l; Q5 |" W
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
" {. Q3 l* F0 X' N" [2 o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
6 X* j) z7 ~8 q5 G; b$ N# }/ J/ a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1 l% Y7 P( P" {' M# b9 F
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
/ y D1 c7 t/ d) v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 UI0 R! E. J9 `, R. z
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/ ]9 H9 @' g; w l J
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+ r# l( [. ]6 U! x& l( [
第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
& A/ M1 @/ I1 G3 y第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
: D4 ^* g7 r0 F5 P4 b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
1 `: m) b) \) k' Z2 N% b |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9 v! M2 b" Q! f$ G; q% a( V# v
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
2 s2 R, u' p# f" i第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
& n5 J9 ^' t8 J7 O5 y' D
+ Z' o* q: A5 ]+ @5 aSpark2.0(升级内容！)
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七、Spark 2.0深入浅出第246讲-Spark 2.0-新特性介绍
5 |' D; F# f# }: f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 _" t6 i$ y9 Y
第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能：让Spark作为编译器来运行
6 G3 E5 f3 `# q3 H6 z第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
- A: v. N) W5 \0 E% Q2 J; y第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
% X. P' k9 [# d; g' q1 x第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
$ s5 A/ P8 O& ^6 o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
6 K; @, Y; z3 Q; d1 c4 b第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等( c2 ?5 e& L# q" b
第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark2 s# s" ?- S/ y, T" x
第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门* ^/ j" x1 h8 }5 a7 p2 u2 \% G7 y
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
& O0 t8 d) T$ a9 M i第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作：collect、count、foreach、reduce等
4 @+ O6 F% p6 g0 h. J/ E4 ^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 \0 H, g9 V5 X- `
第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：coalesce、repartition
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发表于 2017-11-7 17:02:43
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