收起左侧

2017 Spark 2.0从入门到精通Scala编程大数据开发上百个实战

121
回复
14327
查看
  [复制链接]
  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 09:12
  • 签到天数: 2026 天

    [LV.Master]伴吧终老

    发表于 2017-9-10 20:24:50 | 显示全部楼层 |阅读模式

    登录后查看本帖详细内容!

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
    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
    VUSOBZ@5GW1R9C%U3707RRU.png
    课程升级!
    : M9 b5 N& b, c7 r; Q. T$ O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)
    : m8 D; b7 w% E* z& }5 S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
    7 N3 A9 E5 {5 A' i# }7 [  M, y0 q+ K: V: k
    6 f8 m9 }+ x" S3 `
    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。2 d% t6 V4 e" ]3 ~3 B& W
    ) t3 }) a( v! y7 W
    4 S4 w( G! x" J% i8 Q
    ) _) s- S) s: H# Q! m+ ^
    1.课程研发环境
    9 o, x1 G. j4 x7 b. a+ h开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    2 [+ C, Y8 H+ S' g% s4 c0 X1 tSpark: 1.3.0和1.5.12 v* i- n) x2 t; D% c: O) L) b
    Hadoop: 2.4.18 G  h6 m8 E! ]( j' O6 Z  S) j  ~8 B
    Hive: 0.13
    ! {$ }  Y/ e0 y; l3 w: P" {6 JZooKeeper: 3.4.5
    / O/ g. f, z0 }! CKafka: 2.9.2-0.8.1       y0 I/ q2 i  t  t, `/ s0 `
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    6 l0 Y$ z/ u5 `8 n2 v) _' Z* ~6 y1 a8 B/ k' r3 e; O
    2.内容简介
    : }3 w% J6 m, M7 v# p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。
    0 }4 W, S; k' O5 j) x, f本课程的特色包括:# Q. U8 [& D! s& v8 F+ p! {" H; p
    1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论);
    : b0 t1 i( ~% H$ ^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);% V  R4 S. }$ C* A
    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);# e. B& V1 @- E# ?6 r+ T& q
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);! {0 y0 J+ W' j# R0 N% G2 o7 Q
    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);
    * A+ o' p4 I9 C/ V9 O6、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。; m8 ~; X" ]9 t& b+ a
    7、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( F5 @. C  z: Z
    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
    ! v7 _& [( Q7 U" O! A  M9、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)/ y2 ^1 b3 a8 ^; R8 f- N
    10、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)* I% E* @0 x% C3 L

    0 Y2 O! i# f7 B  H" n- V. zSpark 2.0免费升级通知
    4 j* i. v8 j# C
    , {+ V- ?5 A( @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:
    / B2 d6 n+ ?2 O$ ~( M" J: i1. 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。
    7 H! H% z4 U" }0 b: @: |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。' t& }$ a4 \* s% t5 F
    3. 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。
    2 N6 V/ a6 m7 Y# V4. 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?, _, _/ @" W3 E- [
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。
    9 Z/ I4 I( h+ i. z5 V     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!
    1 P3 W1 w6 I. W4 Z      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。
    : }; E# O/ d, T! g: ]! x5 I: U5 N. `! V0 V
    超重磅免费升级通知!   . y' K' ~1 c# R' }9 I/ u
    $ D( n) j! V- H7 Q/ ^& P8 G4 w4 X
    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:) T2 M6 y6 [, w' A
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。
      ^0 r* l: i* `: n. q  P6 \2、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。
    0 ]9 P) f9 F: q) ^; n# @0 L5 l6 ^% F3、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。
    0 b0 X* ^0 l1 O9 x6 S! F/ |& ^# C3 r4、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。
    $ W9 X9 x; V: x1 n5、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。
      {# m! n2 z9 a$ u: [( l# Y- \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。
    5 i3 H6 z. c% w) m* V
    1 e. ~+ Y$ m, M. }. a/ ~+ E/ ^7 L- Q6 R0 Y- {' B
      K8 D6 \$ K( J: X+ D
    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。
    3 t$ G, f$ r+ w& Z1 d7 Z  }$ q/ j  o- C, Q! a! d1 @. B/ B
    ) P. P+ _" B# u' K7 j% ?9 M2 N% s
    $ m: h/ b; D* L, Q6 j# k
    一、Scala编程详解:
    6 Q. a, h3 p& A& f- R) q第1讲-Spark的前世今生' A% g5 D) q5 S, j7 G1 W6 Z
    第2讲-课程介绍、特色与价值
      Y7 }! L/ X' L第3讲-Scala编程详解:基础语法
    ) ?6 ^, \% r/ K" U# k: b第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环: }- d( u' r! z8 j1 t
    第5讲-Scala编程详解:函数入门4 v7 }: j. b& N+ m  u
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数; T3 i  f% n3 V1 x& L0 K* B5 K4 Y
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数  D4 O& K4 [' M
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常# Z& C# |/ E4 S
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
    ! q- |7 ^* q5 [; M$ [第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    7 g/ h* \# b2 v$ e4 @5 J第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple9 I# l/ J. K& G
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类7 b! Y, j8 P; m0 `8 _7 J, ]
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象
      o5 k: R* L* M1 b8 u第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承
    3 c" h. X0 u1 Y, P! G9 S6 C( {" O第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait
    ( k+ i0 m5 f1 `5 i, b第16讲-Scala编程详解:函数式编程7 A% ~! e7 M# B, F2 l5 P- X
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作  C4 f8 i* l5 [
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配
    ! M2 p  }" g% Z# `第19讲-Scala编程详解:类型参数
    $ r2 p* Z; ~  c5 B  F第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数
    3 D1 ]% ^1 U( X第21讲-Scala编程详解:Actor入门
    6 J) j0 \% P' T2 r, m) R/ D* \* g, f; X
    二、课程环境搭建:
    ! I# @8 s% b  m( f8 ^! a, j) N" m第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建
    ! }/ j0 D9 p% T  r. i& E, e/ u第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建
    : z! P1 {# g5 l! Q% T第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建
    7 v. W0 I( ~. w  t) U; V第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建
    , b% M+ a0 m$ w! ^, x/ M" t第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建) M' h5 Z5 [3 }5 ~2 J+ Q
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建8 j$ E4 y( x( Q" H4 ], T. f
    3 Q; _" O, U: ~" Q! o% L
    三、Spark核心编程:$ K) l+ ?! _  E
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD
    ( S' }' |) f- h6 O* r  \  V第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序4 g9 C7 T  C: B2 x0 \2 Z- ~8 W
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    4 ?0 C, X! x& U- G& P1 t' ]第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理( M* }7 D. U" u. Q& m+ O  `5 `6 m
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)9 P5 A! f: a+ b! w% B5 |9 \
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
      e' z: Y, [' [0 P5 T: t' x" r第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战+ U' @7 F! p1 \- b7 Q3 i1 I
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战" I/ e! r* m4 Z) m
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解& \! y: J. w6 H7 ]3 W
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
    ) X. ^$ L( u  F& w第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序, u+ U1 _% p1 N% ]6 e* _  L" |
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战+ _2 U6 F0 b' v' Y/ `
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    . K9 k6 |0 a* L5 D) q: \! o; j: p, P
    四、Spark内核源码深度剖析:
    * W" k% w, _0 k9 T# W' O& ~第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析8 [- c& p& V5 X- F3 i
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    ! Q2 S5 b: z0 `$ h7 M* g, C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
    # i1 g% g& ^* D( S" D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
    : K4 J, D" t* p, y( j  Y# x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
    : R8 Q; N" O% W, K8 l" k; Z/ R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# x5 j8 p- l) J; b5 [
    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
    . y) B% ?" U. e$ H6 @4 c/ `$ _' e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
    2 Z7 N) ^" C. `+ i第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析 # P* u  \6 x0 ~
    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& k6 C' Y5 {8 Y
    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+ \1 X: ~0 D# R- a1 Y- p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)
    * n1 g0 G; E- m8 Z5 n第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析
    * f: B0 P  }' u' b第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    / B" U, o- `. w3 d+ {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)
    ' w4 y! R' \' D- A5 ?5 |% a, Z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)
    ! e  t+ d& U% b& [2 p: d第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析
    & H, Q9 z5 t7 K0 g+ o2 \第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析# t/ g1 M& ]. |; {1 h) W

    % w2 M2 ?) l0 k2 O& W" [, z6 L五、Spark性能优化:1 [) t: I3 q. y1 Y
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    4 v. ?7 F& F' H9 \: e* {5 L第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗" u/ s- r7 }2 K$ B
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    % }  C; b2 P' W5 a; l3 h) V第62讲-Spark性能优化:优化数据结构
    ) S) S* B) ^: Q  Z" V第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
    9 [& O$ m5 b3 P- H第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别) @8 c  b0 {( R
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优+ ~( I6 d2 v  y1 h9 |5 d& g, g! ]
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度0 W  |4 I! ]: Q* W% \  s
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据# i  q: Y5 ~" C' z" [
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化
    $ }# R3 @9 A1 W( Q) |第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey4 R, I) r0 T" ~- X# h1 t) k
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化& |) U  I! i: T+ J6 V# [% \- O. a
    ; V9 ^/ Y8 ^6 l1 a; k" Q
    六、Spark SQL:: M- F7 z% Q7 i! q% ], C! w/ C
    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 u- V3 |& ~+ `3 p: s2 t$ `
    第72讲-Spark SQL:前世今生
    3 d' K) W1 K& T. e/ b: n第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用' O' z0 m) k# m. S4 g& _
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame
    $ b$ ?3 V; k2 e4 ]第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    / c2 z9 T# d2 x0 Z0 L# U: o第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作: b5 S5 Q$ ?9 ^0 g" t8 Z
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    $ `% g9 z; m; z0 p* {第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断8 W2 c  B/ Q5 ^3 I4 L
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据; U3 \+ f" V0 Q0 s$ L
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战% H. r# g! e2 r( J: w
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战' w6 Z) F7 a1 d3 W
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    ; o9 k$ Q9 F/ b# u第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战* G1 N8 t1 B! F5 P1 O; N: e
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战
    5 p2 \, ?2 b! O) ]) g6 v; A; c6 o第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战
    * t. v, f, w& ]7 Z2 {% ^0 Y& d第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战9 q/ L9 t# W4 U0 Y6 L$ S! U6 [5 ?
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化
    2 I7 s% p6 k6 i; Z- ~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
    ' C/ W  a3 v" \8 N, P. l第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等), p# x; E# ^+ |0 \8 L# K3 V
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark7 ?& s0 F2 U/ u( K# l$ R) @- {

    2 I; Z: \8 a6 L1 d( G七、Spark Streaming:: U& {. O9 I  e0 Z: i+ ?6 V
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍: o& ^% }% H: ?  ^* ]' x7 x8 ~
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理
    8 ^2 a0 t) ~5 \第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    $ ~% ?- Q4 z6 |* B8 U; j, A2 m6 n第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发
    ( ^2 g" M# k4 B5 \/ L& r第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解5 }, g+ ~0 u' g
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解- S; e0 T2 N; T8 ?2 Z
    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
    . a4 h  Q  O: W3 ^& X第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
    # v& @6 x! K; r* B! H第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)3 a, V, v. M) ?5 ~3 x7 x& l' z
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览% H$ H. S. C2 V- N: r/ d
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战- I/ M# m2 S8 [+ R
    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
    : O0 t) n# s" J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) E6 t& Z" w0 b" [* A8 I1 r9 t
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
    ' o' j6 l0 k* p2 Y8 v1 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
    + A! }6 t5 {) q+ R/ q$ g1 C第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解( ^+ _# c$ Z4 N: `+ w* e: g
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)
    - ^' [; O4 ^0 i3 v- x, J" ^第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序8 f% I: `( x, `8 g/ K7 V1 o' h0 ]
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解1 G- D+ m  _6 Y. {1 o  D- s
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析- k6 k/ a6 i, I7 p! C3 w
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析+ K, z+ C( v. X, m
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析$ D2 p8 h  S- E1 Z
    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)1 D9 F9 {" G: N9 g5 M
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解
    . _' t( X$ K/ i, v& Q% r第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)
    7 j8 o- [5 V/ F, K# P- B/ e2 g  s# Y* [1 b- k, y' W
    Spark开发进阶(升级内容!)# H6 I+ k& S; q9 H/ F/ n8 f

    4 z, T& X7 K6 u, h2 d3 B- A3 U一、Scala编程进阶:
    / D- s3 S1 b. ]3 \第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用
    ' F& c. E+ U! e/ v# q# d; I第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法, P% M8 e- s! s; |- [! S. t- g+ j# ~
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
    1 Z- U: N' I# o3 s0 G' c4 E+ N第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
    8 [; b) o! J5 M9 H  P2 o% S* g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+ O( e% U' F& o, z  y
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解% W1 m+ Y  O9 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
    8 a/ Q! v( z( A7 R第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解
    2 k1 I! E' k' i: w- Y" p第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解/ W  U+ a' t5 O0 S5 m& K& j$ \
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令
    , f; Z2 ?* O+ W& N第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持
    6 o  N5 H2 W' S$ d% S; r5 d  @0 \第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解
    2 y! _( J5 _6 r- [: ^' K* |" g: O第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解  @: |- }; q' U2 l1 ]
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器
    * W3 f+ H4 Q  n第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解$ v; C4 p: i+ f& V1 j' |* A
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍' {) V& ]6 o" _1 y/ Y) L
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解
    . I$ l, [. `+ v6 I6 S3 i第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码  h! J, V5 o0 r: M- D
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解5 h- g6 o& G# R! C; D' s
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档$ n5 k2 z: Q% t
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作
    $ _9 l5 n; h5 g! j& ?4 \" Y第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法
    + {" Y1 d# ?. I" _( j! r2 `第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解  K4 ~1 s- j  z- s! ^8 k. F5 V
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解% d" u2 k9 ^7 m( H8 W

    $ Q' n5 a0 H* C/ K9 P( ?9 t二、Spark核心编程进阶:
    6 \' [9 I  M* J* H第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
    - a$ I; I8 u  x( J3 l* Z# ~$ E. Z第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建3 \5 @9 G- E" e3 z; f
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建
    ! _4 F, W5 z! Y6 v3 r! A第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明
    2 K: x& T! X/ h; S) H第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览' \0 \+ h# X) o+ U/ G& X
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明. O; ^1 i2 b+ D
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
    3 a/ n/ T3 B2 G1 O% i$ y* @) [5 k2 v第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构; j: i5 u% G  L3 t$ F$ u& w; X
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解- y+ Q& ^- N' v
    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
    , \. B% E' M0 Z, b( `5 [第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
    6 c. H, O$ a  {5 O  @9 _% f+ N第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业4 x% @) m/ Y1 f* t
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业7 V2 x  S" h) l
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业
    / a, U" P: b, |' w% |  ]: J第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度! J' U) P, i8 ~1 j2 N+ J8 f
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录
    4 h1 r& f) F6 a) r* I) 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$ L2 L2 _2 D# D. V( m
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
    ; P. M, s' E& t7 `第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解, x' d9 f* \: S: c2 F) C% E% N
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业! e  m- [6 Y2 ?# L7 I7 b
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
    1 N  _7 _- a6 _' J4 k第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解' X3 J, M  N' s
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
    9 `- G: y1 O6 y9 l3 `* w4 C1 d  F8 r第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
      f" a8 i+ f8 B第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业2 u2 _+ ]9 I9 V8 L6 o
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数
    ) U! i, m9 ?7 J第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解
      |( p$ Y1 R* g* |" L# h2 `* b+ Y第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
    , d$ Y3 W( {* y1 t) o" L第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖/ k: P1 V  q& N* o: r
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解
    7 n( T" P) @  G0 F% V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
    + V- x) x, V* V% P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, _2 c& G- |* @: H. r
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例# J# W5 n2 O9 _- ~% K8 V
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
    , J3 W' o5 Y) b第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例& A! s" ]) K3 q/ R3 P: _
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例3 b1 r' v/ d+ g! o% 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' y) \! g; _1 h* B! J' R1 |2 \- h' [
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例
    - i" I. o0 ~6 R9 l/ V/ H第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
    # W4 K+ I# Y' c5 l# z第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
    # A+ x. J" ?6 T& Y+ n& c+ T; E第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    $ L8 [/ [8 d- A* }7 w) _第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例
    . _2 H6 F2 d) U' Q. U( R/ B! u第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例% b9 L! [+ x4 w
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解
    % L, u9 v( e5 M3 I- f1 e第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序- C6 _0 A& A* |* A# ~% o( }
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
    " f3 _2 _0 O  E+ |第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
    & ?$ E, }4 s& A1 a4 K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
    4 z5 W/ A( B, ?, C7 I  O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* |7 I6 V+ W) h7 h4 q
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析4 Y1 ^- S, ]) F
    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; X. W, e, K" z* t% d
    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
    $ e3 w. R3 P6 y9 `7 O6 L5 t, Z" ^第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式5 q0 E: b& _4 k' v
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作
    2 O5 h$ G- v6 ~- V4 A  D4 t第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类) O  r+ Q, Q" T9 Q  S
    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
    . e& P0 \: k( C9 S6 H. H, g+ K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
    7 @1 D4 x& h7 b# M6 M8 K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
    % Y6 M8 Q. E) K5 l9 S! W第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器; C( \  `# T+ Z) x; T% ]
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点2 m" ?1 V9 m0 y6 H. f
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群3 _$ n9 S( M( C& Z6 |$ ^
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    4 |& G: T7 v8 u3 l# L' M4 ^% @+ [  s* P
    三、Spark内核原理进阶:
    2 e  z  X; M8 d+ K- c/ Q% u/ s第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析+ a% d4 `5 Q# G, K. N
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析# F% L# R1 B" V% Z+ f6 \% D
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析
    6 M* K) x: n; d$ ]8 L7 Q第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析
    ( |) i7 ]4 [8 \( h+ \/ Q第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析. t/ G* x  l9 Y# N3 T7 d" K8 B
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
    $ |3 }3 m1 B$ D2 o% V( l' J6 K第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
    3 l1 y' e" D4 R0 ~/ p. v+ N第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析  N3 W8 x/ G: ~' D
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析
    / M9 a: q/ ^8 k4 i8 M: r8 Q第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
    ) S3 f' p+ _7 c, ?2 L第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
    2 D" k2 ]% ]: d0 n, d
    2 q, L2 `+ r% H0 e  j四、Spark SQL实战开发进阶:
    1 u( `5 p  X6 [& ]4 n) V第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试
    2 e' K0 [* C+ _2 c  L7 d1 U$ _第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server/ l# n: ?- Z* w4 q
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用+ i( G% R. 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( h) v; h( x$ X( f
    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/ n) _" Z; V4 ?% a6 C
    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
    0 C. c! h2 m+ U+ y, h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 t5 O" b9 D& n! ]9 a+ o
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计6 t% M- N. }" C; E2 T! c6 w2 k
    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
      J, _" ]1 f  o* K7 G- Y第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试
    6 q* t( z* ?( Z( Z/ m4 u) n& R' j. q" A
    五、Spark Streaming实战开发进阶: " i- V" G) x! t' v1 g$ M' z
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装9 T7 f- @9 Q% M% S& K
    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
    2 `/ S( x: V' o/ `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! u" G+ P( `* Z$ x: }+ z" B1 s
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
    ! C' r  W+ f7 Z: T7 J" r$ G第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装
    2 H: F. ^( Z) O- O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5 x4 F% v" m  `, g* T7 V# |" }
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计7 L( Z6 S2 _$ v
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计
      C. Y4 a3 Z# z, B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
    6 f" u# F# W* r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' g( z0 D6 \: m2 y7 d& O
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计
    7 [& X' S7 _- Q6 o. Q( u2 i5 t: {) u
    六、Spark运维管理进阶: 6 L& D! c2 `+ A% h- d( 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1 u6 ~( i% f! x/ C
    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$ Y2 T  p, k4 h
    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7 Q7 V1 N! J# l( y, T* q% Y( y5 F
    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 p. h3 f# {+ W& H3 Z! R7 r* t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
    8 j$ N% X; V7 u3 C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* T  t1 k7 L9 e
    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
    & U  W3 e! x  a& j. 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
    - L* j+ Y! o# E9 P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$ z# ~; n2 J* u# s- F
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理" \4 p( s- E9 z1 e- W( q5 x
    第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
    ; T/ Q" D8 `! C% S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 h1 D) g0 {3 ^5 \  N9 l: Z
    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0 t3 N/ z$ q/ W, \2 ]2 u1 J1 p
    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 j5 M- w! a5 }8 I6 ?$ a3 z第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
    . V# a" j! r7 t! P+ H) E$ y. S
    ) w& l; m0 p! u+ T6 G+ c0 s. QSpark2.0(升级内容!)
    9 Q6 D; d& p. A# n5 R. N% q' j
    # V3 S$ w5 `" G3 [7 }+ B6 B. j: q七、Spark 2.0深入浅出7 Y4 z5 x# @5 z; F: a7 d
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍
    0 }5 I, z* @0 Q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: A: L; R( k0 D+ d7 Z, T% k2 T
    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 s  F  k, {* a6 g0 g) U* r
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    . U1 F+ P( K$ S! K  }2 u. U* m4 N$ @第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    " I" `9 a! {- {7 Q9 z; g第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    3 n. G9 V- e; O3 Z% i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
    0 g4 e* B, m2 c2 }( b" Q第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    ( E" }! u; v, G* P2 R第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark' F& Q  @# \6 g9 u, d+ h
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门' i9 ]- x: u9 E0 Y3 v0 w
    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
    / ?0 Z( }& H* h8 x* S" F! G4 u第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等
    # m* @; m) ~3 D/ i8 Y9 z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
    , W' m" b- s1 `第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition
    ( r/ @6 ?! P# L- Z: a第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates
    8 ?) A. V) T8 _第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect
      @4 m# |: K) u6 T第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions
    ' f2 M" l' A. o* h' A* ~' C  l第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith! z. n% s/ n9 E( j/ c& m6 o
    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort  j0 ^9 q3 p1 n! x
    第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample
    * s( y" Y" z( H: @0 i! J! A- @第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join' S$ S7 R& F) d; [
    第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:avg、sum、max、min、count、countDistinct
    7 i: o0 }3 N% F9 A第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:collect_list、collect_set# q2 Y2 w3 J7 C+ G/ D& {
    第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常用函数  q+ T% O' y; i* X. D; m4 {
    第270讲-Spark 2.0-Structured Streaming:深入浅出的介绍
    ; ^/ L1 t3 f1 d) |8 p0 z: I第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入门案例6 m7 J6 v% Y$ I
    第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming:编程模型
    " T3 u! j( E( j; F0 w7 r第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming:创建流式的dataset和dataframe0 i3 R& w0 h- E3 h7 T
    第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming:对流式的dataset和dataframe执行计算操作
    7 R  \% W! a7 E. K+ u第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink详解. T% X. e9 d( t% h2 W3 g9 B. c
    第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query
    9 b% c2 p4 e9 \+ l- i第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容错机制1 y1 A$ g4 M; g6 R3 g- H  K: N5 Q) V# D, A
    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
    未标题-1.png
    / F9 h: S3 H% g% a
    9 t& z) v/ c$ z+ ^+ G, _/ x
    下载地址:bru
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
  • TA的每日心情

    2021-10-23 21:25
  • 签到天数: 198 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-17 12:22:21 | 显示全部楼层
    111
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    昨天 17:37
  • 签到天数: 663 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2017-10-8 23:37:20 | 显示全部楼层
    学习中...
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2018-11-13 09:40
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]小吧新人

    发表于 2017-11-3 19:25:07 | 显示全部楼层
    gggggg
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2017-11-4 10:08
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]小吧新人

    发表于 2017-11-4 10:09:57 | 显示全部楼层
    666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-3-10 08:02
  • 签到天数: 7 天

    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2017-11-21 14:27:48 | 显示全部楼层
    ddddddddddddddd
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-1-2 16:53
  • 签到天数: 86 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-11-24 08:21:58 | 显示全部楼层
    RE: 2017 Spark 2.0从入门到精通Scala编程大数据开发上百个实战 [修改]
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2017-12-10 21:58
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2017-11-25 21:55:35 | 显示全部楼层
    很好
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    3 天前
  • 签到天数: 1334 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2017-12-5 22:17:10 | 显示全部楼层
    非常感谢分享
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-7-11 10:51
  • 签到天数: 65 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2019-5-26 16:00:04 | 显示全部楼层
    Spark 2.0从入门到精通Scala编程大数据开发上
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则