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Spark核心原理与实战2021年

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-4-27 04:17
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    [LV.1]小吧新人

    发表于 2021-11-21 00:14:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    01-课程介绍.mp4
    2 b- W7 {3 z3 H$ ?- N$ _& I4 a02-内容综述.mp44 o/ g9 o' J8 C  t& C/ p  _% h
    03-Spark简介及生态介绍.mp4
    1 v0 C- w/ e" u" H) [04-Spark原理及特点:模块概述+特点.mp4
    . [" P" o4 Y* g8 q8 A2 J05-Spark原理及特点:运行模式+集群组角色.mp4  V. e7 i. I/ d) v, [. N
    06-Spark原理及特点:Spark作业运行流程.mp4/ N4 N" J9 _7 V8 [) t$ h7 d1 \' {
    07-Spark的运行环境安装:Standalone入门实战.mp4' H) c* Y- K2 S2 c/ z. ^; ~# b
    08-Spark的运行环境安装:YARN入门实战.mp4$ A: l7 C5 {+ h% v' [
    09-Spark批处理做作业入门Demo.mp4
    " b1 s( a" D& M3 I* W0 C10-Spark流处理做作业入门Demo.mp4. x3 B8 P4 K  c4 ]
    11-SparkRDD原理:RDD抽象及相关概念.mp4
    ; A& v3 X; T2 e12-SparkRDD原理:RDD依赖关系、Stage、RDD持久化、SparkPreferredLocation及CheckPoint原理和使用.mp4$ G% F: M0 j+ U' o/ H/ P
    13-SparkRDD实战:如何利用外部数据集生成RDD?.mp4
    / G% D, x9 z, r: L7 o' F. I14-SparkRDD实战:Transformation和Action概念、LazyLoad及SparkFunction的3种实现方式.mp47 O  Q  k9 X$ u, X1 e8 O2 K8 `8 z' x
    15-SparkRDD实战:常用Transformation原理及实战.mp4
    0 `  k1 B0 k" F: s16-SparkRDD实战:Action原理和实战、Spark广播变量原理和使用.mp4
    9 N  W' |# s, z0 |2 ^17-SparkSQL、DataFrame、DataSet原理和使用.mp43 I4 Q- W8 ~  Y. V8 A
    18-SparkSQLJoin操作及SparkSQLFunction.mp4
    0 E. Z! Y4 l3 N" q4 l. l# e' K# A19-SparkSQL原理和执行过程.mp4: _- m0 O" O( F! e: m4 c5 }
    20-常用数据格式原理和使用:TEXT、CSV、JSON、PARQUET在Spark中的使用.mp4' X3 M0 N8 k* P' K) l# N
    21-常用数据格式原理和使用:ORC、AVRO在Spark中的使用.mp4
    ' d6 ]2 W& o: x7 c5 f( Q22-SparkConnecter:HDFS及HBase.mp4
    " a( m& o+ d7 X. z# X/ U% \# w/ f23-SparkConnecter:MongoDB.mp4
      j& k" p; q3 c1 v24-SparkConnecter:Cassandra.mp44 M( r1 {5 q# g4 q8 X/ z
    25-SparkConnecter:MySQL及Kafka.mp4
    ) g1 @- i# \- R3 l! w6 j26-SparkConnecter:ElasticSearch.mp4
    # S' }  A8 R" @8 @% r) t27-SparkStearming原理及实战:创建一个SparkStreaming应用.mp48 D/ P" U* P2 ^  J) e6 \6 J) w
    28-SparkStearming原理及实战:DStream操作、数据持久化及性能优化.mp45 h+ c8 a! t" a+ |1 t/ y2 F; S
    29-SparkStructuredStearming原理及实战:StructuredStreaming概念、特点、数据模型和应用实战.mp4
    1 g/ K+ \, a( T3 ?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! `' W2 v) v5 D
    31-SparkStructuredStearming原理及实战:StructuredStearming时间窗口操作、水位线和数据更新模式.mp4
    + A. ~& o- V" |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' }; H- N; [# K5 Y0 U
    33-Spark文件读写原理.mp4" n; F6 x  s6 l6 G0 \; u
    34-内存调优:JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4
    ) a2 F. r  f, p9 x1 F- l! s35-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
    ' N( D, C, n1 d$ T36-失败重试与黑名单机制、推测式执行、资源申请机制.mp4
    , Z; F2 P, z: O37-SparkOnYARN:Client模式与Cluster模式.mp4
    , [  f5 P' X$ z; v38-SparkOnYARN:FIFOScheduler、CapacityScheduler原理和使用.mp4! N& c, G8 \( ^2 j" g# l+ K9 c
    39-SparkOnYARN:YARNFairScheduler原理、使用及特点.mp49 a$ [5 E' t& J1 `/ ^! D) z9 l
    40-Spark文件读写原理.mp4
    $ w) r8 }6 |8 t/ N/ o' p41-内存调优:JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp46 S4 X  j+ a' Y3 B1 R6 q$ `
    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
    9 d' j. X. u6 x4 L- v& `* b% o7 Q43-数据调优:数据本地性、复用RDD、BroadCast、Kryo序列化和CheckPoint.mp4) g5 \! [( E( G, ^+ ]" x6 n
    44-算子调优.mp4
    : Z( J! |6 [1 |, F" r45-SparkSQL调优和SparkStreaming调优.mp4* o. L- x5 j7 V
    46-Spark数据倾斜问题处理.mp4+ X1 V7 L/ z. ^
    47-Spark机器学习概述:机器学习应用场景、分类和常用算法.mp40 a6 J3 D) D% y  ^
    48-机器学习流程:数据收集与存储、数据清理与转换.mp4
    2 P5 J+ ]0 h- \- E/ \8 ^% A5 S49-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
    ! V+ }7 B7 n5 k, w50-Spark常用统计方法:基础统计、相关性分析、数据抽样.mp4
    % f- r/ ~  C9 E" T51-分类模型:概念与种类、线性回归及逻辑回归原理实现.mp4
    3 z: F; C2 |( Q. h, X52-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
      |9 \# A. X: }. X# e53-聚类模型:基于K-Means的聚类算法原理实现.mp45 U/ `- v  d( N6 y  c/ r
    54-MLPipLine:如何通过SparkMLPipLine模式实现模型训练?.mp4
    6 k8 E6 n4 U3 A; {. j4 d: }4 ~55-Spark3.0新特性概述.mp4: O- G; y6 F& i  P' F
    56-Spark未来趋势:为什么需要数据湖?.mp48 B- ^" l' A& Z. S2 P
    57-Spark未来趋势:DeltaLake原理.mp4) @1 ?* b3 k/ |# T. t
    58-Spark未来趋势:DeltaLake实战.mp4
    2 }2 h4 P/ Y5 k  Q, ]! k59-Spark应用番外篇:大数据任务调度.mp4/ }' r% e" i5 ]  X5 g0 A9 b
    60-结束语.mp4
    # e, q: M0 E" ~: j0 ^( ugeektime-Spark-master.rar
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  • TA的每日心情
    奋斗
    14 小时前
  • 签到天数: 1113 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-11-21 00:44:45 | 显示全部楼层
    RE: Spark核心原理与实战2021年
    # U0 h6 [3 W% ~% [7 e( |3 T
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  • TA的每日心情
    奋斗
    14 小时前
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    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-11-21 06:21:03 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 08:23
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-11-21 07:18:51 | 显示全部楼层
    Sp素贝叶斯原理实现、决策树原理实现及协同过滤原理.mp4
    2 ?) ^2 }1 r% D% l8 e/ ~, H53-聚类模型:基于K-Means的聚类ark
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-10-17 08:09
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2021-11-21 08:33:46 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    22 小时前
  • 签到天数: 32 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-11-21 09:07:00 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    13 小时前
  • 签到天数: 207 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-11-21 09:21:28 | 显示全部楼层
    感谢分享~~~
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  • TA的每日心情
    奋斗
    12 小时前
  • 签到天数: 798 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-11-21 09:37:26 | 显示全部楼层
    谢谢楼主,学习学习。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 20:38
  • 签到天数: 43 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-11-21 09:40:27 | 显示全部楼层
    谢谢分享,不错的资料,给楼主点赞
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  • TA的每日心情
    开心
    12 小时前
  • 签到天数: 32 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-11-21 09:44:48 | 显示全部楼层
    59-Spark应用番外篇:大数据任务调度.mp4
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