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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.Master]伴吧终老

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

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    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!
    7 D$ ?. K% _' ~3 E7 u9 y2 ?' Z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)' c' N* A4 J* e0 M& [' ~& z. |
    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# |' D% F% Y- u7 j
    & J8 l! O. m7 s! m1 J

    . A* j* t. b$ h* F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。# l) K2 w* d! W6 D7 x

    ! M/ E4 A3 N; U- E
    : U' C3 I- j( V" p
    3 u5 G) |5 ?; r- X; l1.课程研发环境6 g8 j  N) n% M. W5 \+ m
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    8 |6 I# j' j- T3 t6 Y+ x% nSpark: 1.3.0和1.5.1  x, Q- s1 o1 R# A
    Hadoop: 2.4.1
    0 y& C( ]0 i5 |, v% ZHive: 0.13' l1 p7 v5 c) ?! S& N; T
    ZooKeeper: 3.4.5
    1 T$ E" E0 N/ b/ u/ _Kafka: 2.9.2-0.8.1     " X- D5 T" U9 M" V
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    7 J: ~7 a# X7 i/ _( D9 l8 h/ m5 j2 L
    2.内容简介
    9 {+ u. v  C. S3 j8 R7 @  h( T5 h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。4 p; b2 ?  B1 K0 W
    本课程的特色包括:
    & s  r5 g) W7 R; {8 k+ S1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论);5 I3 {- d( c* 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);
    % w6 E6 t/ h& A" ~, o; b" ~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);
    , `+ H$ F. E6 I, J- S4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);1 k  G7 F2 z7 {+ R* Z
    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);1 H' W/ f2 j% c; X! K% H4 k+ L
    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。, t9 A' |7 b0 y
    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
    ' u- ~# D+ \2 b; O9 A0 X6 B8、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
    1 B+ f1 D" C( R9、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)7 L3 C! ~7 R5 \1 X
    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)
    & S4 w: r2 K. k0 k8 e# ]; e
    $ Q8 f8 J+ {! s( Q% l. [+ ZSpark 2.0免费升级通知
    * ?/ z1 e. C( {2 F, D: t# Y; E6 h. d0 ~8 U" v' a0 D
    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:
    . _' ^' F1 b8 t( x4 |+ v1. 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。4 P& t3 l8 B5 c8 M$ c8 ~* A
    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。
    7 {/ W' i5 L9 F$ a3. 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。
    ) ?' k$ ~5 B9 L4. 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?3 R! q& j- k) D
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。, i0 f" h# t, w
         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!
    5 a& r. @. B0 B& d' P1 \      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。8 m& M3 J0 O: \( ]
    6 H2 h& r5 n3 q  Q
    超重磅免费升级通知!   2 x1 O1 {+ _4 ]& Z/ X& C
    ) z+ \+ c% C& F2 l( `. @
    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:
    " `' v. Y/ ?+ S% F4 z4 [. g( I1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。
    8 Z. D* H1 x6 C2 _/ q' ^5 _+ 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。
    $ ^( e. o/ W$ r5 ?  v8 X3、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。
    4 [' ^( I& \& j6 W4、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。
    . |7 U. L6 Z, s! s% Q# G$ `( @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。8 F7 Q3 I/ s) ?- E8 Y0 x* f
    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。; t, N" S' L, I' X7 {3 I

    3 ~! z7 a; w2 m
    / E/ ~: H: O! E2 Q' w
    ! y$ Z, g8 I+ [) U& p- L" I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。6 F+ v* J' d; I% p, q
    + T5 d# a: j# r7 u# }% g; s

    / ^2 l3 q5 A: q& M; L  p4 I* T$ o. T; P
    一、Scala编程详解: * c" C6 H- s9 S( F7 U# K7 o1 ~5 S
    第1讲-Spark的前世今生, z6 y! x' o$ m% `. z$ ~6 W, k! c
    第2讲-课程介绍、特色与价值
    3 {6 s- [! E* T+ x8 T$ j9 B3 j1 p第3讲-Scala编程详解:基础语法- Z1 v  f( a0 R9 r' Y( U
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环+ a; F: I6 S: n  d$ a2 L
    第5讲-Scala编程详解:函数入门2 e- e9 D/ t2 K! \5 j9 {, [
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数: J3 @& x1 n. e7 c
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数
    " j+ j. t( @1 ?1 l2 V第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常
    & }  o% C& [3 ^9 o4 R第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组# a! O3 R4 c8 E" k( g" B: h
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换) F( `" l# [& R
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple+ P3 @, p) R2 p
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类
    ( A7 i& o. _. F- f) @  B4 a; {5 i第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象
    3 S) w2 h% C" F/ a& n& Q+ U5 d7 q第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承4 G  y6 I' w3 J$ z) X
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait6 n- T2 M3 R+ t9 b
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程
    " @/ q" N9 l& d9 u# o$ A' v2 A第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作/ b9 n8 N: P' ?2 r
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配
    & ~- {) n: i# x2 Y5 ~第19讲-Scala编程详解:类型参数6 l% l) J7 E9 j% R+ e& |9 C5 p4 I
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数1 e; A: Q$ G! t6 Q3 g2 v
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门
    . }: _0 p; ]# U
    5 }% C- Y& ^% v9 E! w4 u二、课程环境搭建: 9 |; e" l1 C9 }. z% S/ j! F/ Z
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建4 W+ o$ \5 j* Q' o# O
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建% I8 K- p5 c1 R9 F/ b) |! `
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建3 a( [9 U" D; j5 \& E
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建( s' @) |6 ^: c- x7 ]
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
    7 K3 n$ {# F' t% q第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建
    ; s* ^5 V. {% J9 N) d4 \5 ~3 H1 d$ e% ~  @, y9 S
    三、Spark核心编程:
    ' ]* g# b) B& \& Y0 r2 E: j1 `第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD: X$ y7 O7 u, `9 l8 c
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    , O/ l  Q0 Z* e/ W9 g% n第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    4 e. R) i( k9 ~, i' x8 J7 g第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理
    5 ]: Z3 g& Y6 F! q第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)
    + u0 D2 G! c8 V+ f2 F* Q第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战): |% F( N1 Y2 j- E! Z
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战
    2 }3 H0 }& E' L8 V* r第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战
    4 |7 e. M% P0 O. ?% v, a1 S5 Q/ y第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解
      r# z/ r+ }- K& `& E8 P第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)2 k. r( s( f. a6 _9 g% B# K, d  N$ P
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序
    # j! ^# R: [1 m第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战
    ( V! _6 E: P* |5 C9 Q, r) t第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    % i8 F  N. V3 l' b  G% L8 F/ `5 v5 s, H# @/ G6 A' R
    四、Spark内核源码深度剖析:: w- [/ O5 ~$ [* o
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    2 X' k% c' \6 K; Y- d3 ?第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    ; s$ R3 O1 i/ `% @0 \9 T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( M. ~8 j) h3 W6 l. Y7 b& C
    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$ x* D' s1 V% ~* }; L! P8 e" y: y' ^
    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; b* a0 M* i% \$ @
    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( ^3 M% C' F, z' S1 V) z
    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
    0 N$ l7 q; w# ~# K0 `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6 B" s) ?8 x/ l6 K. c' Y
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析 : w4 ~4 t  A. {2 q& j, h$ B" m
    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' D/ o- a1 B  z4 N3 l% n9 G
    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)* f% X" r" q6 K" a
    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)# b: B; X# a7 q' N. g# m
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析8 o' v, f: ~) J+ D, v9 }/ f
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    " K' o, Z' w0 ~- N0 F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)- ~/ U( D3 q, T
    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)5 K" C$ L9 F4 ^" C7 a: \& M
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析
    5 A# |- C! o: s0 J2 @9 I# a第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析: H" {7 ^1 e0 g2 T; r/ h

    2 ]9 I; w' {$ Z- a& @* ~! H五、Spark性能优化:
    ; u- A) d0 l& Q" A# A! r2 g0 C( R第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    " f/ P6 i7 }' r/ P- z8 D第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗  T) z* p4 _* O9 l4 ]
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库/ S: Z; M3 J6 w! v2 v
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构5 l3 A+ c  P% t. m: T! d& K
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint8 {4 @# @/ O; J
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别
    : \: d4 h9 U/ ?' ]* M' O5 y第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优
    & H' J0 ?8 f' w! ?第66讲-Spark性能优化:提高并行度3 ?, H$ r0 _1 ]8 ~6 ^* _  }; T
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据
    % n# K! Y6 b$ `  ~$ D9 z第68讲-Spark性能优化:数据本地化
    8 {# y% F5 b$ c2 \+ Z& J第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey
    4 @# I% _' e) L/ d/ \6 M0 r: c第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化
    4 H* B( R1 F' l/ x8 T, S' m* W4 F; e6 O: d/ I
    六、Spark SQL:; Q: ~' Z- M. S; z
    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6 ]4 h  J6 m( o& o: @) a* B$ q
    第72讲-Spark SQL:前世今生
    3 A/ V$ w# i% z/ p* e- g第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用4 N; p3 S2 D, V
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame
      d& v+ a6 J4 \+ v3 b7 h5 S第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    - q+ L( v3 M1 b; p第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作9 @1 |* [# N9 U0 x6 E* P* M% Y5 E8 {
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据: g% w. ~; m* H4 `) G! w. w$ C& T
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断
    / H" l1 M: E, v( `/ ]) L5 ~  \第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据
    ' ~4 r, Z4 D& B4 V第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战0 T' f: r5 ~) F- w0 l. O1 N
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战
    1 Y4 l- }0 S7 k/ q9 F7 |第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    8 n  k! B$ b3 x% E) P- e; a第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战8 u. q$ i% P/ O6 i. q
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战' Q. l7 k7 v* e" y# {# s2 W# S
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战
    7 l' U& [. E. |第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战9 x9 a3 d6 Z1 U/ }
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化
    9 C8 l: h$ s, Y, {. |3 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# I- \3 B3 n) ]& q# y* E
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)/ z! L' @' G' i, T- M5 H; `- d
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark
    # N( M0 c' J8 r% v: J3 p, w6 s& Q/ d* K- I4 Q, R/ ^# D, c" p
    七、Spark Streaming:' }6 ^  e. _8 r' x) p
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍
    2 J) {4 |7 x; W9 Y. O9 ~第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理$ {% W  Z' q  H# ^, X. Q+ b0 E
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析- @6 _- z" {  m
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发
    9 `! K; U  H4 D  u0 n第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解
    + ]6 m- `9 e; z; Z' m' N3 M* [第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解
    & p! I; q  \0 |: E4 k' I% \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8 ]8 Z$ f0 r  F2 m/ E
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)4 W& }3 z- m/ {
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)
    2 e! \& e) {& |! ?- c6 M' B, w" q- D第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览4 D) e- s- D2 Q% H; G' D, P
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
    1 b) ?' |& \3 e. B' p. \$ n+ W& P# a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
    8 Z. s. o, E' D; ^7 i% E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8 ?3 \% r& @! P8 s- g
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
    1 f# l& g$ _+ N& U+ r4 W% u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+ m7 x6 _2 T+ X: x5 N$ v0 O
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解8 S( i  C# G% x! {# j: }3 k
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)
    9 _  l$ X. h/ [- Z! U第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    2 K% r# R& e7 G+ r5 N- i! H, ~) z第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解, c6 A- M, `/ B5 c, y2 `/ U5 c1 s8 e
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析
    8 W) T8 x: V9 u& @: |第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    2 l" k/ S$ U' m9 j) y2 F) Y% W* J第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析  H% W, }: D7 ]. ?9 _& T( h+ A. p3 c" t
    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)! E( v  Z9 ?4 I% n" K7 P! a
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解
    $ J, `) E3 {- E第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)
    8 V9 L$ f* W5 k, b9 K/ `5 i' `9 N  M; _( ]) o# f: d& c
    Spark开发进阶(升级内容!)% q- ~9 q' y/ a
    ) H6 b$ ^8 w7 v/ q" W
    一、Scala编程进阶: ) S$ E2 \6 x7 l- V6 q( a+ F
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用& u/ C" ?! p& z+ l+ P
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法) E9 o4 w% U. F9 k# c/ K
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
    2 x" f: e3 u4 s$ Y1 e) m% s第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换7 s# H" A% {/ D, ?7 y; ^0 \$ A
    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- W9 E* A2 D8 j4 K+ s. E0 y& b8 c" T
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解
    ' ], p1 @6 b# j9 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
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    " C- w8 V# e* m- h, u! w8 n& }第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
      J( N/ N- w0 L8 ]. k+ ^第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装8 a9 R/ g9 k: x' U
    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
    0 W; J% Y5 H9 |! L1 |0 c% ?9 Y第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计
    8 I; e: F3 o8 h; g第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计
    ( i8 d/ D9 P! G) s) b% ^- m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
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    奋斗
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-17 12:22:21 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    2021-7-14 19:33
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  • TA的每日心情

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    [LV.1]小吧新人

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  • TA的每日心情

    2017-11-4 10:08
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    [LV.1]小吧新人

    发表于 2017-11-4 10:09:57 | 显示全部楼层
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    奋斗
    2018-3-10 08:02
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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2017-11-21 14:27:48 | 显示全部楼层
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    [LV.6]普通吧粉

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    2017-12-10 21:58
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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2017-11-25 21:55:35 | 显示全部楼层
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    [LV.10]以吧为家

    发表于 2017-12-5 22:17:10 | 显示全部楼层
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2019-4-11 11:44:24 | 显示全部楼层
    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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