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2017 Spark 2.0从入门到精通Scala编程大数据开发上百个实战

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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2017-9-10 20:24:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
    Spark 2.0从入门到精通:Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析
    2017年 278讲 源码+素材+软件
    课程升级!
    4 O7 a6 T& G3 C/ Z2 p原名:Spark从入门到精通(Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端)2 g1 g, f+ g' K" i2 z9 X) p1 g
    现改名:Spark 2.0从入门到精通:Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析
    * E  P5 r- e; w0 q; E- F8 [- `7 M$ G% G. p2 S

    ! l6 P  O8 {- i0 b4 G本课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术——Spark。在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、性能调优、企业级案例实战等部分。完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。/ F1 K4 M' B% ^% E7 Z( C" G
    3 ]9 A7 x; z7 \0 @1 |
    ; v2 K6 G% m/ J" G4 d/ L

    + M8 x5 _, T) c* w( u1.课程研发环境
    " r) u; n2 f/ Y4 v% A" K开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    8 G8 B0 j- l) [+ PSpark: 1.3.0和1.5.1
    , L, H  X" F4 x% nHadoop: 2.4.1* L; B6 P5 a, K& B& P5 U
    Hive: 0.13! Z- Z+ Q2 }: P* f) k1 }# Z
    ZooKeeper: 3.4.53 A9 U& P8 \: }& V; z, Z
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     
    & S! _4 u4 k5 E4 \7 ~+ g" {- ~. @其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    ) K" S. O  u- j3 ^4 o5 `0 u+ @6 z7 a7 j; R
    2.内容简介- Q) R' I: g5 J9 V. r
    本课程主要讲解的内容包括:Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。
    & e0 P& x5 \) P$ V3 b; k7 U9 A本课程的特色包括:
    + B8 h6 p6 C3 D8 x6 a5 I( J1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论);; s$ I! A2 C6 _
    2、现场动手画图讲解Spark原理以及源码(绝对不是干讲源码和PPT);7 t' d. ~' ]2 P% x# ~2 S& N' P7 v
    3、覆盖Spark所有功能点(Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming,初级功能到高级特性,一个不少);; |. z+ ^: h$ p4 n3 ~6 o
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);+ x6 D, o6 b, d3 W1 M! S! {
    5、Spark案例实战的代码,几乎都提供了Java和Scala两个版本和讲解(一次性同时精通Java和Scala开发Spark);( u! g8 u  Z! o  m! Z- c6 a9 U
    6、大量全网独有的知识点:基于排序的wordcount,Spark二次排序,Spark分组取topn,DataFrame与RDD的两种转换方式,Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF,Spark       Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务。
    % [& H3 `4 {) t! q/ q: C5 Q7、多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战:每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统       计案例、top3热门商品实时统计案例$ w4 d8 u( M0 w1 Y
    8、深度剖析Spark内核源码与Spark Streaming源码,给源码进行详细的注释和讲解' U6 z; j6 }# ~/ I
    9、全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优,其中包括全网独有的Shuffle性能调优(详细讲解性能调优的各个技术点)
    " w6 ^: o8 x# |' K9 C# x10、涵盖Spark两个重要版本,Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的讲解(走在Spark前沿,涵盖新高级特性)1 V6 f/ E2 `; z' f' B3 o7 }* a
    $ x: G1 ^" T! y$ r$ S7 ?  C4 ~
    Spark 2.0免费升级通知) Y/ E4 y' l1 k1 z
    + l+ N* c% h8 F/ R( i
    本次Spark 2.0课程升级,总计30讲内容,大约15个课时。主要是深入浅出讲解了Spark2.0版本的相关内容。主要内容大纲如下:
    / b9 g+ f# ]/ K1 F( k9 ^1. Spark 2.0新特性深入浅出剖析:主要讲解了Spark 2.0都有哪些新特性,同时深入浅出剖析了Spark 2.0的第二代Tungsten引擎的工作原理。) W( D4 O% X* O0 s5 s
    2. Dataset/Dataframe开发详解:主要完整讲解了Spark 2.0开始,API-Dataset/Dataframe的开发,包括主要的各种计算操作以及常用函数等。
    3 A/ W. s* B3 N/ F2 `7 \+ Q: S2 n3. Structured Streaming开发详解:主要深入浅出讲解了Spark 2.0新增加的下一代流式计算引擎——Structured Streaming,包括其设计理念和思想,以及开发模式,以及开发的一些细节。
    0 C: O  d" ?6 G, T8 K" c' s4. Spark简历编写、面试以及如何找工作:主要为大家分析了学完课程之后,对自己如何定位?如何深入了解企业的招聘需求?如何将自己的技术背景补齐到与公司需求相match?如何编写简历?如何拥有属于自己的独一无二的大数据项目?如何掌握面试的关键技巧?目前大数据行业的薪资现状以及如何谈一个合适的薪资?7 R) }4 c8 P7 n8 b4 K- a
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。
    . n, |4 E# w0 k/ o/ t) i     这里需要提前特别提醒的是,新手如何看待Spark 1.x和Spark 2.x的关系,以及学习的建议。大家千万不要以为Spark 2.x完全颠覆了Spark 1.x,因此Spark 1.x的东西不用学了,那是完全错误的想法!事实恰恰相反,实际上Spark 2.x与Spark 1.x一脉相承,2.x完全是在1.x的基础上进行了功能的完善,底层引擎的优化,以及新的功能模块的增加。spark官方也发出了声明,spark 1.x的所有东西在未来都完全是有其价值和意义的,绝对不是被淘汰!
    " H3 x: S  [+ V7 n( s8 \1 D      因此对于新人来说,课程里讲解的Spark 1.x,不仅完全没有过时,而且在目前以及未来都是绝对有用的!实际上Spark 1.x只有极其少数的一些东西是被标记为淘汰的!因此,新人必须从本课程讲解的Spark 1.x开始,一点一点学习,循序渐进,千万不能急于求成!而且Spark 2.0还很不稳定,因此本次升级讲解的内容,主要是希望大家能够跟上技术的发展潮流,站在技术发展的前沿,而不是让大家马上学了spark 2.0后就开始投入生产环境使用!具体的分析,在课程里都有讲解,希望大家踏踏实实地学习。
    ; ?' v2 a" S1 K0 I3 q# z- F+ u7 b! D1 T) H4 b
    超重磅免费升级通知!   
    : Z9 |/ d' [4 i4 M* n$ e8 t5 Y3 N7 n0 d( F! |# A
    本次课程升级,总计132讲,60课时左右,内容扩充近一倍。将从入门到精通的各个阶段都进行了阶段升级。主要内容概述如下:/ y7 @7 \5 y. F6 z) o
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。
    5 N* F  Y+ h2 t) ~. M( ~. V2、Spark核心编程进阶:本版本展示细致的Spark核心编程讲解,包括standalone集群操作以及spark-submit所有细节,补充大量实验,并补充讲解几乎所有的算子操作,并增添大量实战案例以及移动端app访问流量日志分析综合案例。( y/ \' _4 m; a+ |# ~
    3、Spark内核原理进阶:全网独家讲解Spark常用的10个算子的内部原理。
    2 t" m/ w% p3 u* C" g8 x4、Spark SQL实战开发:讲解Thrift JDBC/ODBC Server等高级内容,并增添新闻网站关键指标离线统计综合案例。' ]5 Z9 Q+ w; |8 V3 Y) v
    5、Spark Streaming实战开发:讲解Flume数据源等高级内容,并增添新闻网站关键指标实时统计综合案例。3 w6 T; l9 T+ G  t# p* ?& e
    6、Spark运维管理进阶:完全实战讲解与演练Spark的运维与管理的各种高阶技术,包括基于ZooKeeper和文件系统实现HA以及主从切换、多种作业监控方式,以及全网独家的Spark动态资源分配技术和Fair Scheduler技术。, B  \$ m" w3 u; x" t( ?  |
    8 b& b9 n9 R( Z" E. [6 G6 S0 c
    & s+ q9 Y5 n9 ]$ z5 a3 H3 [

    , J5 q9 }- K, n中华石杉: 在国内BAT公司以及一线互联网公司从事过大数据开发和架构工作,负责过多个大型大数据系统的架构和开发。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据技术。有丰富的企业内部技术分享、技术培训和技术讲座的经验。" o$ H7 o: x' l% L1 q
    8 [& v) ^' z; Q. L/ L7 w7 r
    2 u; p! h  ?3 U/ q( A  M: K& J
    + J6 l& `) ]& r5 i
    一、Scala编程详解:
    8 Z5 y0 ^4 Q% ]. T第1讲-Spark的前世今生
    3 @) g7 A+ `- V# t第2讲-课程介绍、特色与价值3 e! K1 y% m( F) d
    第3讲-Scala编程详解:基础语法
    , o5 O$ K5 \4 W% F! T. ^第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环
    0 n/ h" e* p2 K! `# ^2 E, m第5讲-Scala编程详解:函数入门0 `2 Q  \9 q" ~7 m8 _  I
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数) I# p" v+ G7 Y$ s( Y  W  L
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数
    8 \" f6 r  z3 @5 t第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常
    ( x) X) }; S, N9 z" V; R第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组+ B! p4 X$ B/ R8 @( o
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换3 Y$ z# p7 A, V2 Q7 J: o  w
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple
    7 }  n1 G( U5 @( a3 d第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类
    ) D/ H3 P: o9 u1 G第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象/ t# F7 k6 I8 H1 _7 g; D% H" ?3 m
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承7 J. E+ g% A( \$ A9 \9 J- V
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait" Q9 T2 X8 e( I9 t5 g" a% @8 r
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程" A# q0 e0 z! j& P) |2 N# e
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作
    5 f" l+ r. P$ s6 j$ v4 o. w* W0 f; U$ R第18讲-Scala编程详解:模式匹配
    ; z# g2 j! f( f0 j3 @8 D, o8 I第19讲-Scala编程详解:类型参数
    6 k/ ?% u1 q0 f3 P+ g8 L5 t* e第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数
    # B" O2 _2 s/ c, P第21讲-Scala编程详解:Actor入门" P" N8 v  P7 m' i

    9 c: w; C; h7 R二、课程环境搭建:
    ; ], S. G5 f3 b5 U1 T0 ~9 A第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建& S: q4 Q# U# Z% l4 m0 x1 L. T
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建
    ; A2 P0 @" C  M! ~$ q; ?0 p9 |第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建5 F2 ]# x- z7 u. o; a
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建! G6 z; n$ a* ^" W+ E- n: U2 _2 z0 v
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建+ E+ w" l, i7 a6 g# p5 {: C4 h$ t9 W
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建
    & d# Q; ^4 `6 ?, C0 O; R0 |: ^0 K! n* r4 W0 O* e" ~
    三、Spark核心编程:: g) N. q# ?5 ~2 `9 T" G  |) ~
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD
    # g2 j$ ?" Z/ \  U6 T. f第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    6 l+ q8 a( _/ N0 t/ L0 z/ X+ \; [第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    " |8 {3 b- g# g3 ^7 M第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理* b3 x6 d' w( `$ ~' s* T
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)
    ! X; W. @" ^4 ?) ]2 v% [第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
      x9 n! }1 W5 V! r$ D& }2 `/ B第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战/ u( ?* N" ^1 T2 C
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战
    ) F/ ?" a8 C6 |% Z/ f, N第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解, t8 C. L$ o7 H$ T' i! W
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
    3 S* a8 L# T7 \/ W第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序* B0 w5 G; |4 w. ^) C: e, a
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战& W0 T! a  U, m: [# d8 j
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战3 Y- Y+ e1 j) L4 ^

    / \5 G2 t! ~& J" U) _四、Spark内核源码深度剖析:
    ( K, W- a: B; i- W. s第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    * z3 b6 b" [: `& x- c) s5 F第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    2 |. V! h1 P: O) D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9 k/ Z& @9 I# h0 o. T: c* P' o* l
    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
    ' L$ h2 M6 u; A/ M5 u, b* Z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7 O! r7 L! c4 i9 @
    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6 n$ n# g0 z7 m, M
    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
    3 d% O9 l* l' _) b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9 y/ Z$ q) k* Z# _
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析 % O4 t' w  {# K- c! @. C6 P
    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
    " ~8 }/ @) e3 B5 T( I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)
    5 I  C( w% p- w6 C- \3 M5 P  T2 X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)5 E' d6 J4 c4 N/ j7 i; X0 V$ \- ~
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析1 \3 z! d, V7 i
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    9 I. w5 [+ Q; d# ~3 y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)
    / G- w: q: s1 Y- d  v) `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)
    2 a; m" |' W+ ]9 J0 u8 ^第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析( H( L6 y! Y" `3 ^( L2 C
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析1 t2 @! D  i3 }6 O7 L2 P: {
    4 l8 @% V- O; o, b& L
    五、Spark性能优化:" Z) y# q# z0 f/ D
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    $ i" |% ]2 R5 f7 k' S第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗
    1 n5 c& u' x: W6 n8 @7 [8 |( F3 W3 c第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    ; A2 B/ r  V! L* Q: f* R; X第62讲-Spark性能优化:优化数据结构# m* @* b5 ^" l" f
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint* W% J- H; a) \9 ?+ ?# _9 c6 V
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别# `2 q' o* O  b4 V$ N9 \( V, U. f! h
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优
      F% n( l4 w( o$ P第66讲-Spark性能优化:提高并行度
    2 @+ }% t3 p  `2 J% X第67讲-Spark性能优化:广播共享数据
    0 i$ M2 E* h2 i. }: t第68讲-Spark性能优化:数据本地化0 N) r- J$ E6 y* y' C1 b
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey
    % u/ z0 _7 ~# D% m& q第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化
    2 A1 F) x/ w% m8 R- o0 f0 a1 N% s/ T" _& q# U
    六、Spark SQL:6 u& R& Z# U$ u
    第71讲-课程环境搭建:Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建
    3 _& N7 s' q: Q5 U- w( }第72讲-Spark SQL:前世今生
    - o5 [# B1 d, h- b" ^+ a* {第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用
    ) b, }, ]1 |0 e& `第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame
      k" p) q4 _4 G; j' E第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame4 k+ q1 y9 v# A. C; b" S' r# x
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作
    : A2 {- v5 s2 S7 F  t第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    ) a: E$ v, }. o& C3 n; O0 ]第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断
    $ ]( q" {3 C$ x4 H第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据5 C" d" w$ A6 @0 c+ s
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战* I* T+ b! {! N. B
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战" y( d* A$ n* z- E* J; A
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战5 f: J8 F1 C/ U% C$ q! |
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
    ; ^  U2 \0 @1 q7 `2 n; {第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战
    8 {3 \" _! r! Z! g& E/ n第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战
    4 F4 K1 ^5 o5 E第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战, G0 s  [, E# _/ u5 B& Y& J
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化+ K: A8 v, U- c6 B% V
    第87讲-Spark SQL:与Spark Core整合之每日top3热点搜索词统计案例实战  m. g8 u) C* ^# n
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)
    . Q9 P" n7 C9 r/ E  [5 D第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark2 k! J! T9 G& f3 {7 Y0 c( t
    " W3 b9 g7 E$ @  ^
    七、Spark Streaming:/ ], i8 \) H3 i* f% o7 z' M
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍
    + `( G# G  A( s" G. O$ G3 Q* T. U/ o第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理+ }$ B  D* ?: p$ A# e0 D
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    / J$ D# ~( m0 i% X6 e( O5 O! ~第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发* H  c: F1 W, i5 y
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解/ q7 _7 Q* K0 N; u( Q& q% `  ?2 G
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解2 K- H* u5 w& j1 ?6 b1 b3 R
    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  _0 U6 F! I) Z8 S0 U1 r& N
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
    $ ], J) q6 C* D% W2 L' f; Z第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)* d7 H  q1 x0 z1 [: E
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览3 o% M6 L) B0 f4 ]# ]. K0 W* W
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
    1 X5 N) O( D: U0 t2 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
    ) s# l4 P  c8 Q7 d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
    ' v* u; G! R4 R$ c# j( X第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
    ( T6 R' N. V2 I2 b  e- F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: `9 c& A1 l' U) e; B
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解% l9 [: O9 y* ]- O6 F' g
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)( _  a9 o& ~; O; w
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    " F/ I: L' y: g( t第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解
    7 H7 a! D8 p- f+ i第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析* X5 g" `) W% @8 p7 |( S
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    ; |8 S4 h! f! w1 G! j, D0 _5 M9 X7 A第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析
    $ z% z# }  Y5 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)5 R# a, {9 Y! A7 W+ W1 e& [
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解
    9 q" @3 |3 ]; v1 O$ G0 n5 Y& B+ T第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?), W" h' r+ e+ e- T& t

    - e* Y3 I% v( U0 h/ ?* J0 WSpark开发进阶(升级内容!)
    ; s& l$ ?/ o8 n8 i* K1 l# z& ~, K( S! w2 o
    一、Scala编程进阶:
    - l5 E8 U) M& A7 [$ X第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用
    # [, W- P. w8 U0 N0 `: l9 |第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法
    5 g. n, A- N: @0 V第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换' `. i$ H9 W3 ?. |4 X
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换3 S+ l0 ]; H: S2 y& E. V2 n
    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
    " A$ S. M5 W$ o% B$ v- w2 w第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解
    . k. r: h, W) p7 e4 E1 H6 Q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
    # @" S8 {- i5 @+ x第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解* G% R1 ]( C7 K6 |  J* t
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解
    ) E! T  Y- ~3 }& ?, ~% k第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令
    ) z" n7 `6 I* g0 M- {. y第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持, r$ i; k7 [1 G6 \6 \7 F. E: Z" e6 p
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解, ^# [" u' Z* ~# M+ L
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解
    4 n$ K1 T5 [7 o2 V% B第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器  w* N0 t: D: n% M. O+ H6 I7 v
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解; q) X  P4 H" W- t
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍
    ' Z$ C6 g, G7 X, e第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解* t: J! y" ^. i& x" F
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码8 q$ H. R9 f& @, Z) }
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解8 _& h, _* N2 t( ?
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档1 t4 q% M- P/ K- S8 p
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作
    " B7 U( J8 I. }6 ?- h第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法
    4 `4 i4 _7 W4 m  ^. y! K第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解! g! l1 u; g- ]% t
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解9 Q" l7 d  l) P0 g& |) p" G
    : c; ?4 G! j1 w
    二、Spark核心编程进阶: / S5 o' D- h% g
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装# s: V) v" Z, u
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建, d8 n" Q( {: }  R8 P6 p
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建
    * R% v' v% N8 `+ |4 K第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明1 ]8 e9 J" ~1 m% y! y; K
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
    ) n3 c4 M- K! ~" z  E1 `8 F第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
    ' i# B; J/ e( n; C  D第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解$ S0 k6 U8 o3 m+ q
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构9 q. d2 b! A0 Z7 b5 `/ T# E
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解( @( X5 k+ u& _/ P/ W1 g$ M
    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" |; }- Q. q% p# v
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解, \! d3 X% R/ B: E
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业. G# q! `. i* j7 w+ J
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业# C7 \5 b4 Q2 F+ c% E. y
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业
    / O( x" u: r9 J8 j第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度7 L# M! s. w3 T1 ~, `/ p
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录0 T2 w4 X/ e  q) _$ g) [
    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4 L' ~. P! O, ?6 T2 U7 o: G$ G
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
    + ?, P. j' R) Y第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解- m( A: f& q% V1 n1 @8 z4 h
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业. N5 v- s, o& g0 A( w
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
    3 l" _% y1 R4 j; G* O! K第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解
    6 [5 G8 A4 L8 \第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解0 H2 N0 n! _* k# u& r1 P+ b
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
    & X& |4 R: D% \第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业
    ; N. d5 m9 n- f' e3 `0 {7 u第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数
    + R; w8 a% z/ G1 H1 }, A第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解  E! K5 [' E/ v6 ^( b/ N
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
    . ~: m. d1 l5 M0 e4 Z$ }第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖8 V" E5 B+ B# W
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解
      F: ]; r3 C- c2 f$ X+ Z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) {) j9 t9 S! q/ J2 \
    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
    " R( N5 I% f0 J+ z* g4 }第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例
    , X9 G1 y, Y/ z7 l, O( z2 d第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例+ |8 {, u: s8 a/ ?
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
    0 q' ]( v  ~4 s+ g第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例" u6 t& u! `- B0 J$ S" n5 z
    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% O; M2 N" o* [. ^0 V/ L& y- K第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例. \# ]4 `2 w2 H; |
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例4 v" Q% b. O" Q& J
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
    + d# i+ P; @" b- Z4 Q& ]; w+ W第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    : S& K. R1 k( C) R$ e4 {* E第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例, n( j9 R7 R& ]/ |& O& D4 O2 A
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
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    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
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    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
    5 x% X- r& n9 X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  E, s- f9 l+ [
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析
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    第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式6 }) F0 a. `3 n$ N( a( u
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    第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类
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    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
    & O7 A, N% }' z1 E1 o/ i8 b' A2 H& n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
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    , K8 ^' f3 f: B: d6 M* V第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点
    ) Z: U/ L7 _5 Q; s3 K# f& }# \第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群  t7 q, T# K5 Z/ ?7 R/ K$ M4 N
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    . ^9 U8 s$ b0 J- a" L: h  D8 i3 Y. e' ]* q
    三、Spark内核原理进阶: ' @  o5 @. F& }& U
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析
    5 m0 [! k$ x9 K- U, }; m+ |) i$ L2 e第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
    ; l# O. l( L& n0 s) j第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析, Y; q/ H# `8 @
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析) K4 ~$ l) _/ R" m/ L! l
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析
    ' g) \# N* g. K0 |/ L( L第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
    # N: ~9 n) V# d2 R第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析) b: |9 d- J# n) r
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析) }& Q" j' @) }1 I  I8 w
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析5 T0 C# N/ Z9 O) U9 d- N
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析7 W, o! g, n* n& X# m- k4 G  H  z# i
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
    ' Z* Q; l8 t- Q8 e& C; g
    ! o* s! x5 g9 G四、Spark SQL实战开发进阶: 3 \/ G+ r8 B0 X6 O. I+ ~
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试* c( a# ^4 r6 T
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server
    3 y: }% f4 M3 V第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用
    " J8 \+ f1 c' Z2 }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# v- Q* e! Y0 c& c0 H5 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/ R* a/ j7 _! c3 q3 F1 K5 ?! |/ U; w
    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
    ' `) i6 a2 G6 @( \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" ~0 D4 K* j; y) d4 J% T: d, G
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    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
    ! \' b# B6 O7 n, d: t第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试
    9 P8 g- f# L/ L2 u" J& U0 I1 D0 l+ x4 u
    五、Spark Streaming实战开发进阶:
    + G  }1 Y2 ?$ I2 x8 a, {/ K" m第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装7 h- s7 U8 @7 l2 r" b, e
    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
      l% k; C) f. y- G1 a0 G8 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
    7 G" H0 V5 t5 Z& D" X; a( e第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver9 a2 M' k$ l% O2 I7 T, I! N
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装
    , u6 H' q! D. r: |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
    9 r, J5 J0 p/ x9 }+ S第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计: M( z3 K! w  C* O7 s& d" Z+ l
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计( h& z: l  j; K1 J$ 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
    9 u3 \: o& |4 X! B5 D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
    # J1 c& s3 U' [第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计
    - X% C; E/ ~. c, S: z- `4 D' m
    / o; c: }, k& W六、Spark运维管理进阶: , m: V4 |+ B* B/ `) a/ x
    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
    # ~: h7 K; n0 q; ]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
    ; h9 ?( s: ^+ T3 F) l5 c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
    8 e% G# l4 A( f6 _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
    + x* A7 W' i5 x5 q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
    : W+ S% s. K2 y, Q' c% p: U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 UI1 u/ M# f2 N5 T
    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
    : y1 k# N) A1 m0 I& |6 n: R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
    $ Z$ ~( E: u# B/ N( v% Z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+ V! Z* c4 N' E, q" W' U0 |2 \; N! O
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
    - O( P2 C: T+ a第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
    0 h3 ^7 w- V6 c+ T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
    0 F1 @) [+ m: z) f7 K7 A, 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
    $ c0 P& A# Z. P% q6 Z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) \3 v/ O  a+ B2 M% @( E) c
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
    & ~- Y: d4 L/ w, U/ u7 b- p. Z3 s% H, i! ]' E/ U
    Spark2.0(升级内容!)$ q* t5 C) K+ v6 D" E9 V

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    * p1 y) q8 N* f+ o0 \% ~# q6 ?第246讲-Spark 2.0-新特性介绍
    + k5 C; L' E  Z8 x- C2 l1 i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API
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    & W/ Y3 y" j  d8 E第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍8 ?( J1 p& z4 O
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    ! |: J* U: r" C1 T第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    - b9 W$ W1 W3 G# j0 r5 H( a" S# g7 N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
      v$ }! I6 c0 E% N第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    7 ~( ]4 c3 A. Z. v9 d第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
    / W/ t) q* [5 V3 C* \3 w8 j7 Q第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门
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    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等/ g& {4 D9 }& ^+ `+ \  P6 D! [
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    第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect
    , _* @  q! m. f6 w9 r/ B第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions! t# B) x: Q  u* O
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    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort% Y( N8 H2 a9 L' p
    第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample
    ' i5 l4 E6 E7 D$ ?: Q9 ~2 I& Q第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join
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    , J- H" J. U9 ^# _" w第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:collect_list、collect_set. ~, z( G7 y% F
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    第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入门案例2 b8 V5 a+ j; P' x' _' e+ ?
    第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming:编程模型9 J0 n5 C. d4 V# h( r8 \
    第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming:创建流式的dataset和dataframe
    8 l; f9 a1 N! r  x9 N% ^- H  U& g+ F第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming:对流式的dataset和dataframe执行计算操作8 @: [* C$ M" N4 P$ C+ S7 N
    第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink详解) E8 e9 T+ b8 [1 Y
    第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query: M  p% _$ @, f* R# Y
    第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容错机制
    0 Z9 f9 X$ @: M9 d" _0 X第278讲-Spark面试、简历中的项目编写以及实际生产环境的集群和资源配置等

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-6-13 17:11
  • 签到天数: 102 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-9-10 21:05:11 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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  • TA的每日心情

    6 天前
  • 签到天数: 25 天

    [LV.4]常来常往

    发表于 2017-9-12 01:40:32 | 显示全部楼层
    非常好的资源,谢谢!
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  • TA的每日心情
    奋斗
    5 天前
  • 签到天数: 214 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-12 21:56:03 | 显示全部楼层
    支持好贴!
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  • TA的每日心情

    11 小时前
  • 签到天数: 122 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-13 10:41:35 | 显示全部楼层
    备份,防删
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-5-23 22:10
  • 签到天数: 121 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-15 04:41:49 | 显示全部楼层
    感谢楼主,学习新技能
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-2-10 07:57
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-9-15 10:15:07 | 显示全部楼层
    thx!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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  • TA的每日心情
    开心
    2017-9-15 12:57
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    [LV.1]小吧新人

    发表于 2017-9-15 17:40:05 | 显示全部楼层
    我要下载
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  • TA的每日心情
    开心
    10 小时前
  • 签到天数: 152 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-16 13:00:32 | 显示全部楼层
    666
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2018-5-13 23:35
  • 签到天数: 6 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-9-16 23:57:03 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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