Spark核心原理与实战2021年视频教程

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Java视频教程：Spark核心原理与实战2021年视频教程 【Java吧 www.java8.com】 java教程

# o- j/ N' q4 U+ v$ j1 `7 DJava教程编号：189-Java8-P0015
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目录：
5 Q. a' i" [) j8 ^$ d& y01-课程介绍.mp48 j' i$ N$ A+ W2 _8 u9 p4 h% e0 ]/ W
02-内容综述.mp4
03-Spark简介及生态介绍.mp4
04-Spark原理及特点：模块概述+特点.mp4" O* w' i0 ?9 J( k$ y6 O" y
% k6 P+ D9 k) I+ R4 K05-Spark原理及特点：运行模式+集群组角色.mp4  d( t8 w1 j1 n  g
06-Spark原理及特点：Spark作业运行流程.mp4
2 \  l+ B: ]' L) H+ g" u: o; N07-Spark的运行环境安装：Standalone入门实战.mp4" }& Z* R5 s; ^' ]
08-Spark的运行环境安装：YARN入门实战.mp4
/ G# ~" W: n% j& ?' c09-Spark批处理做作业入门Demo.mp4
10-Spark流处理做作业入门Demo.mp4
11-SparkRDD原理：RDD抽象及相关概念.mp4
/ B; C  [- P% ~& |' |$ s' y12-SparkRDD原理：RDD依赖关系、Stage、RDD持久化、SparkPreferredLocation及CheckPoint原理和使用.mp4
2 f# y; a! F& U. R5 \, d" ^13-SparkRDD实战：如何利用外部数据集生成RDD？.mp4
. d5 N# }- j# j/ k14-SparkRDD实战：Transformation和Action概念、LazyLoad及SparkFunction的3种实现方式.mp4
15-SparkRDD实战：常用Transformation原理及实战.mp4
: K* x" Y- p8 z4 M16-SparkRDD实战：Action原理和实战、Spark广播变量原理和使用.mp4
17-SparkSQL、DataFrame、DataSet原理和使用.mp4
18-SparkSQLJoin操作及SparkSQLFunction.mp4
19-SparkSQL原理和执行过程.mp4
& h* ?& |8 a% j20-常用数据格式原理和使用：TEXT、CSV、JSON、PARQUET在Spark中的使用.mp4( v3 G( v2 ]: n4 |) a. I% r
/ I/ q6 d2 ^' l6 R3 d' y: o9 K6 w5 P21-常用数据格式原理和使用：ORC、AVRO在Spark中的使用.mp4
22-SparkConnecter：HDFS及HBase.mp4
" W6 _/ R( q! L6 D23-SparkConnecter：MongoDB.mp4% L! `7 \0 X) p2 U' F% A) R6 B8 a
3 _! c  n2 z* w3 }. [24-SparkConnecter：Cassandra.mp4: h1 w' e4 D, f
2 j# i: `# u9 K  \0 h25-SparkConnecter：MySQL及Kafka.mp4
26-SparkConnecter：ElasticSearch.mp4
% N/ \" ^  h: [" h  e5 b27-SparkStearming原理及实战：创建一个SparkStreaming应用.mp4
, X, e9 L. w  j28-SparkStearming原理及实战：DStream操作、数据持久化及性能优化.mp4# v4 n9 f: _' z0 _
29-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStreaming概念、特点、数据模型和应用实战.mp4$ S" E1 P/ f/ {# R/ k: V/ T, I
30-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStearming事件时间、延迟数据处理策略、容错语义和编程模型.mp4
+ B. Z) x% e  q2 M& ^* f; L. ^- Z" t31-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStearming时间窗口操作、水位线和数据更新模式.mp4
32-SparkStructuredStearming原理及实战：StreamJoin操作、重复数据处理、多Watermark处理策略、StructuredStearming结果输出.mp4( u5 L: H- U4 B
7 Q5 ^8 g& s- i  \3 r5 Z0 v33-Spark文件读写原理.mp4
& @6 a0 B6 n3 u$ ]# H2 M; k34-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4
35-任务调优：Executor数量内存及CPU配置、设置合理的并行度、Task等待时长调优、Blacklisting调优.mp4
36-失败重试与黑名单机制、推测式执行、资源申请机制.mp4
" K3 U% b* l# [37-SparkOnYARN：Client模式与Cluster模式.mp4- w3 f2 ^; w# r* f
38-SparkOnYARN：FIFOScheduler、CapacityScheduler原理和使用.mp4% f. d! }/ E' m7 F: P
6 Y0 M: j# L' |1 {. ^2 G, @! h5 W39-SparkOnYARN：YARNFairScheduler原理、使用及特点.mp4& @( {6 {1 `2 _+ W+ @+ O0 C% U
0 ?& D% y1 L* ?: T40-Spark文件读写原理.mp4
+ g8 M# m! C& P; I1 n, t41-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4; \7 m' H4 l8 H; o0 M  @# d* G
42-任务调优：Executor数量内存及CPU配置、设置合理的并行度、Task等待时长调优、Blacklisting调优.mp4, B! a* [+ a/ Y: [4 g/ z: S
43-数据调优：数据本地性、复用RDD、BroadCast、Kryo序列化和CheckPoint.mp4
44-算子调优.mp45 I% m: i' o; h6 ~! m
8 r. P* A5 n# o3 d7 p, R45-SparkSQL调优和SparkStreaming调优.mp4! X7 I& ^! a1 p3 p
& _! |( g4 S% K; h8 }46-Spark数据倾斜问题处理.mp4
47-Spark机器学习概述：机器学习应用场景、分类和常用算法.mp42 S  _7 V0 D+ L8 Q- L; p2 V
48-机器学习流程：数据收集与存储、数据清理与转换.mp4; f$ u. M) p/ R4 d/ v9 s
) v1 R5 Y$ R+ p7 f49-机器学习流程：模型训练、模型测试、模型部署与整合、模型监控与反馈及数据探索和可视化.mp4
0 t. R6 M2 _  ~$ a) F50-Spark常用统计方法：基础统计、相关性分析、数据抽样.mp4) J6 y1 O7 K. h4 Z3 L
51-分类模型：概念与种类、线性回归及逻辑回归原理实现.mp4, Y) L$ j+ w. F) V
' Y" h4 o8 ]' `* m52-分类模型：朴素贝叶斯原理实现、决策树原理实现及协同过滤原理.mp4
+ W$ Y" w5 @, @' Y. F53-聚类模型：基于K-Means的聚类算法原理实现.mp48 w& r6 p2 A7 H# t3 e" h7 y7 Y8 ]
# H+ ]3 l  }+ J, r- J54-MLPipLine：如何通过SparkMLPipLine模式实现模型训练？.mp4
& Y" v: W/ A+ O; N, O' m8 q55-Spark3.0新特性概述.mp47 d; H; S3 d/ ^, `) Q; q( h
56-Spark未来趋势：为什么需要数据湖？.mp40 g( G+ ^# v1 I- |+ ?: Q/ ~7 E+ m
57-Spark未来趋势：DeltaLake原理.mp4
" A: @5 }  e0 K; u! p  R6 G: c58-Spark未来趋势：DeltaLake实战.mp4; n& M' n" |1 |6 T
3 z; ?. K3 v/ F0 U4 Z  x# i( z  _, ^59-Spark应用番外篇：大数据任务调度.mp4, M: c  T  B& @, {3 u3 m; N
# ?7 w* N+ a; y) o3 j60-结束语.mp4$ W9 i: o9 s( t
geektime-Spark-master.rar
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