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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8 `& f) I3 h j$ ^ ?
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Java教程编号：189-Java8-P0015
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目录：, u, k) M4 K0 H# u
01-课程介绍.mp48 j' i$ N$ A+ W2 _8 u9 p4 h% e0 ]/ W
- Q$ A7 S+ o$ h1 y/ H$ E02-内容综述.mp4
. H H' E) L; c( C- @2 H& h* {" {03-Spark简介及生态介绍.mp4( l j7 b/ l/ X* N/ s2 b& m5 f
04-Spark原理及特点：模块概述+特点.mp4" O* w' i0 ?9 J( k$ y6 O" y
/ m$ ^9 c0 X" L; C* m5 m05-Spark原理及特点：运行模式+集群组角色.mp4 d( t8 w1 j1 n g
: S0 c! t* `/ A' U; y! U06-Spark原理及特点：Spark作业运行流程.mp4. z3 R/ H7 `1 j' h6 o3 `
07-Spark的运行环境安装：Standalone入门实战.mp4" }& Z* R5 s; ^' ]9 {- p! z3 K. p. W
08-Spark的运行环境安装：YARN入门实战.mp45 N, w) s3 z' B& @% E
09-Spark批处理做作业入门Demo.mp40 v2 m* v9 d/ Z' E' C* E; ^* f* ^
10-Spark流处理做作业入门Demo.mp4
: U1 ]0 w5 S* ~11-SparkRDD原理：RDD抽象及相关概念.mp4- B& R* ~/ x% A# I, b1 q
12-SparkRDD原理：RDD依赖关系、Stage、RDD持久化、SparkPreferredLocation及CheckPoint原理和使用.mp4
4 r5 w: O( Q6 c3 R/ j: z4 t+ m13-SparkRDD实战：如何利用外部数据集生成RDD？.mp45 v7 T+ n7 i! f9 U0 r7 Q
14-SparkRDD实战：Transformation和Action概念、LazyLoad及SparkFunction的3种实现方式.mp47 u8 m1 e, i" a S- M) S0 L# ^
15-SparkRDD实战：常用Transformation原理及实战.mp4
; N. p2 L3 A) N1 m' s9 p/ y0 i16-SparkRDD实战：Action原理和实战、Spark广播变量原理和使用.mp4
4 h |; q, c! G- r0 \17-SparkSQL、DataFrame、DataSet原理和使用.mp4
$ L5 I o2 _ @& {: z& u18-SparkSQLJoin操作及SparkSQLFunction.mp4' g0 E Z. l7 U' L# X1 g
19-SparkSQL原理和执行过程.mp4
" ? O" ]6 y* e" t& U20-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, Q/ o3 Q4 o! s21-常用数据格式原理和使用：ORC、AVRO在Spark中的使用.mp4
4 Q( O. |6 z2 ]+ g, t4 [' |; N9 x22-SparkConnecter：HDFS及HBase.mp4
' t7 |9 i& U/ l, A' F; G5 y23-SparkConnecter：MongoDB.mp4% L! `7 \0 X) p2 U' F% A) R6 B8 a
5 i" t1 M$ M9 W# J' {8 R0 Z' @24-SparkConnecter：Cassandra.mp4: h1 w' e4 D, f
: J" y( O& f% g2 z4 ^5 _1 k( k25-SparkConnecter：MySQL及Kafka.mp4: M+ }" E8 p: [( o6 I6 ?
26-SparkConnecter：ElasticSearch.mp4
) w# N7 b* I: ]9 \% |2 Q. J27-SparkStearming原理及实战：创建一个SparkStreaming应用.mp49 Q, }4 c8 b5 a
28-SparkStearming原理及实战：DStream操作、数据持久化及性能优化.mp4# v4 n9 f: _' z0 _
" ]& n! ^7 t: n z7 n$ t" ^, R) F% J29-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
: n# K$ S* Y. g& W30-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& H E# ] @ x
31-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStearming时间窗口操作、水位线和数据更新模式.mp48 }% \4 |9 }$ ~7 {( n
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
$ h W8 N' e) Y; n33-Spark文件读写原理.mp4
T1 F; n. ~; P; ^9 o7 d+ n34-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4
2 ]: `8 z* }9 h6 L35-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; m" @$ U; j! a& L
36-失败重试与黑名单机制、推测式执行、资源申请机制.mp4
8 c# V5 Z5 [8 U6 Y37-SparkOnYARN：Client模式与Cluster模式.mp4- w3 f2 ^; w# r* f- O b9 g- {3 T% F% Y
38-SparkOnYARN：FIFOScheduler、CapacityScheduler原理和使用.mp4% f. d! }/ E' m7 F: P
( o4 }8 u6 \ }1 j( O0 t8 r39-SparkOnYARN：YARNFairScheduler原理、使用及特点.mp4& @( {6 {1 `2 _+ W+ @+ O0 C% U
* ~& P" s/ b8 h' z' n+ _4 w8 C40-Spark文件读写原理.mp44 ^! {$ q7 }9 t1 e0 m3 d' Q
41-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& n, b$ }2 Y) f4 X, e- ]; k' ]) {
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
: k; N; @( F, k9 `- [2 J! g" v43-数据调优：数据本地性、复用RDD、BroadCast、Kryo序列化和CheckPoint.mp4
9 b G! ^! E5 d7 ^' `44-算子调优.mp45 I% m: i' o; h6 ~! m
6 c3 [# I: w6 u4 @9 N1 J3 q45-SparkSQL调优和SparkStreaming调优.mp4! X7 I& ^! a1 p3 p
/ r: ?# a8 V5 U! b" G46-Spark数据倾斜问题处理.mp4
, Q# c$ v' o7 D. C8 J47-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
9 ^/ x H, b8 c6 U! w+ v48-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 s0 r6 t* f& F0 q, K& o
49-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
9 y3 m- x5 L/ h* P( K' _50-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. t/ H( ?1 h' ?8 k# w" g) C0 G
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
& _7 {/ N) }. A+ F P: L52-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
, I4 o$ L( O! l: E8 `0 B9 N53-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 ]
2 Y9 r3 h9 o! f3 Z2 U, R54-MLPipLine：如何通过SparkMLPipLine模式实现模型训练？.mp41 Q! Z& _$ t: f
55-Spark3.0新特性概述.mp47 d; H; S3 d/ ^, `) Q; q( h
+ Y, q7 x1 v, X4 e' ^# _& I6 B56-Spark未来趋势：为什么需要数据湖？.mp40 g( G+ ^# v1 I- |+ ?: Q/ ~7 E+ m. Y) G* i0 K* S; T
57-Spark未来趋势：DeltaLake原理.mp4* x P' \0 [+ Y9 C
58-Spark未来趋势：DeltaLake实战.mp4; n& M' n" |1 |6 T
& y3 O. W! @9 Z, _- G1 u59-Spark应用番外篇：大数据任务调度.mp4, M: c T B& @, {3 u3 m; N
7 v4 o& b, R- J) f$ Q9 g$ U5 c60-结束语.mp4$ W9 i: o9 s( t
9 |6 X5 {: y: G$ J$ ]) [geektime-Spark-master.rar
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2023-09-01
