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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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  • TA的每日心情
    郁闷
    9 小时前
  • 签到天数: 565 天

    [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!. L& x) X; _+ I
    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)
    1 D) {) S, R$ E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
    % c% d2 T2 R  k4 v% e. A- F
    + ?2 }2 s0 p0 J6 S* [" O7 C" ]+ Q! a0 O4 M. N0 t) E5 z
    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。
    ) G" H- A/ p3 A6 r& j6 s! ]) F- _4 ~3 Z, V/ Z! M/ l5 x- W0 v

    ) |% _* `/ k( H, n" ~1 W" `' I' v. S: L+ T1 Q
    1.课程研发环境
    % M* k5 K- h: ~0 i开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    / x! z) ~2 f$ }" K/ W2 VSpark: 1.3.0和1.5.11 s) F: x) Z$ L) e$ j6 v$ w
    Hadoop: 2.4.1; L$ J3 B0 C+ E# \: N/ o
    Hive: 0.13& }: z: o5 u/ C' i+ E
    ZooKeeper: 3.4.5
    ; t" `, o8 i; U% m3 eKafka: 2.9.2-0.8.1     
    $ e% s* P  g( |2 c( C: A+ w  }其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等; p. g. a( p2 n3 c1 ^! q
    + h/ n/ ?9 K$ k7 N: q  y8 q
    2.内容简介8 J. n5 u* i# [0 X5 W8 g
    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。5 N, \2 A! E. S7 k
    本课程的特色包括:
    . }5 B+ o2 f" E- x. E4 y1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论);* q5 S8 }/ e- |5 b6 M, M) o
    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);
    ; n8 U0 R# I/ ?' u9 g! |+ Y; ?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);. g! ^3 S( |; P" f8 l0 l; m1 }
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);
    " B7 H) q4 U4 Y5 f2 q5、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);
    / D, H8 _' m5 ^$ K6、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。
    - `4 F/ y% a7 I6 m1 O7、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- k: T: _$ K' [  T8 a0 ~8 X
    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1 g/ j' O# s6 {* R
    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); O( Y& o* [+ z, ~) L
    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)& m5 h/ x$ `4 Y6 o
    + E4 Q/ `+ [1 @9 e: Q
    Spark 2.0免费升级通知
    $ h( l4 z8 `4 G1 J; v; d, E1 D
    2 q, l6 U8 k' |1 Q+ T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:$ W5 K, U. c& U) x1 [$ g
    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。! {% h" f% B9 ^
    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。
    . R& P5 q- }6 G3. 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。
    " r. m% W1 h4 d  d$ a: l! x6 G4. 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?* O7 M- D# t+ L& p, `
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。
    ! H7 o1 {$ W2 v, h" P# J3 Z2 ?- p     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!7 \, h1 N) ?0 o$ {
          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. }, `1 D; l+ K6 B- [" n$ X2 |4 h: p- o7 R4 H
    超重磅免费升级通知!   
    , s8 S# U: k$ O2 C- q4 l# n; n2 x3 ?3 N) [3 b* k) X0 H4 ]
    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:
    5 c& q1 K! t. c# G# g3 B  o1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。0 A0 S8 h; v' _& I6 ~5 {" E, ]
    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。
    " i6 f1 A) G, K( i+ [" n) y3、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。
    & z& x- U! O1 O; E9 m4、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。
    % w% J) ^! m* ^$ L' `& X/ I5、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。
      T3 g* }3 U: p2 x# n2 T5 p6、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。; o* B( w! s  G% z4 A" m

    ' E( g% Z$ M1 F9 ]. f( u
    $ C  Q6 F6 w6 h' N; _3 g- g# w# a/ {! d7 ~( ~$ i3 B' B/ }
    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。
    % ?2 m% k, {3 x% D/ m3 P( [
    ; U7 n7 D7 i5 l% ]( P. \2 f* Z
    3 ?% T: [( C- ^8 m; x/ _+ N; P% y: v
    一、Scala编程详解: " }. z- T8 J! d1 U: @
    第1讲-Spark的前世今生  z/ n1 `( e* H0 K
    第2讲-课程介绍、特色与价值
    - v) B8 u( x, f$ O6 ^$ P' u第3讲-Scala编程详解:基础语法
    + f7 ]6 j4 R. x" t0 E第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环$ v! K( q# w' V, l
    第5讲-Scala编程详解:函数入门$ |0 R8 b# |( e, v- _
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数
    - j! ^9 t" [# D- G; U第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数3 i2 p: z% ~+ A* N9 J+ B: z9 V: Q
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常& p6 B/ v) V% O8 t# D6 W, {
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组5 Y* J/ z' d7 ?5 d& w, v) h; ]
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换& [" w( n  y$ i; k
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple
    - |$ L/ V5 e8 f- u第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类7 ?9 {+ |  q5 o$ X
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象9 I1 C$ f1 S3 F3 J6 ^4 O
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承
    # f0 X* @3 c6 F# b# N* L9 y第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait# e! ]) j6 x8 J
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程
    9 g4 l! h* c( ^1 ?9 V第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作
    ( c: h: \2 \7 j第18讲-Scala编程详解:模式匹配) C* d6 E" g7 u. f4 P5 t9 b, v2 k
    第19讲-Scala编程详解:类型参数
    " {; y$ n- |5 ~4 ?) r第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数9 X+ X$ W: a' f' W/ ^
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门! ?8 a7 }, g2 [; i* O  |
    2 G$ S! s1 ~& K4 H6 \
    二、课程环境搭建: 5 O( A7 \& {# i& e. L! L
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建
    $ i& {' \# C6 {* S9 Y( L0 J& r3 e第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建
    9 x. h3 c3 |6 l+ b7 O6 y第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建
    % Y7 `+ e( J  S% q3 W1 [6 }第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建) z( f2 s3 a% X' H
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建, a9 I( V7 r% ?2 `& A4 D' [
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建+ m0 R4 O- r" U
    + N% N+ Y) {# ^# J
    三、Spark核心编程:$ f/ `$ [! p  X% ~* j& T* Z% }+ d
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD, I5 S1 K5 S( Z. a$ ?
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    , d" F! d* Z4 C; S# n. D第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析0 D) q2 {7 v# ^5 T) H, `* _$ J) l
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理
    5 A  U: O) @% Z2 l第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)' D+ S  G- S6 h% X+ G
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
    2 r% ~! Q" i9 y, p4 [4 C+ _+ @第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战9 d8 @/ R' q+ B1 W9 k9 o; t
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战
    1 u4 F) G' h% n5 _* V* X" C第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解
    0 d0 X$ w0 J: a2 T' S6 b1 D第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
    % M+ z6 h3 h! r5 M3 h第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序6 L% o) W. ?; t  x; k% m/ ^0 h
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战3 T4 s8 k  L# L* r/ z
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    + W: y0 G# H, h: k; d4 U! |7 f
    / T7 d* u* }: F9 b' d  w% ?1 _5 B* T7 W四、Spark内核源码深度剖析:
    3 b7 j7 k7 B9 B, c6 Y3 D( l第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    . y) `2 Y& e( F" N  M+ X" @第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析1 H2 Z9 s" ~0 O; L# H& A
    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
    ' _/ G( d% `. g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5 X6 X* A, ~7 f; z4 U0 w7 I
    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* U* u' W2 r/ X; t; G
    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
    8 x+ O2 C2 Z8 h0 @4 y9 Y* U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7 {: E: q: R3 h( P& M( O1 C
    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8 A4 O* D: H* N* i! Z
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析 1 x1 F; E$ G' u
    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
    2 U: {0 @9 W, b& }5 q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)
    ( P* u! C  G, w; [. ]5 M* C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)6 z, A) D  e4 f/ u* l$ F" f
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析; f9 _) {; j$ J+ U3 h
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析: j, a8 n, E( E. Q9 ~
    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)& h* l( t$ }- H! P6 p6 W
    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)
    + q/ ], j2 t$ y! r3 W1 I第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析6 M: D0 G9 s- C' I8 R" w8 e; J: h
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析1 ~6 ~! f, @8 {1 Q% F
    " e. {# A( a7 [$ l
    五、Spark性能优化:
    - G; T! G- [# c第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    4 C: o3 O8 v2 j6 M6 G: ]  J第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗
    : R) q1 O$ D* }# ^, C) m第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    , j) N& o  z7 t9 ]第62讲-Spark性能优化:优化数据结构) o+ c- R6 b) w7 S5 g
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
    8 @' ?* j2 A' W0 X6 Q9 b第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别3 L6 Y  w. }8 e5 A
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优3 R$ {/ b5 c( j  o7 o
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度
    6 m* P1 a. O$ s+ g0 C/ r第67讲-Spark性能优化:广播共享数据* S4 p  P  k9 M# Q1 J9 N1 d7 v% `$ F
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化- n0 Z5 B+ R% u- |5 ?& g
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey" B" i0 e, J1 n. J8 |+ n- J2 B0 l
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化
    # m8 `( q' u) V9 Z( s! g1 D3 s4 v8 T3 ?/ O2 V
    六、Spark SQL:3 F/ y& f( m6 S9 _) N0 [5 _/ _
    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$ w% Z# U9 @% M" U6 T
    第72讲-Spark SQL:前世今生: k; S3 y  I1 m1 \
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用. r' O# c8 Y+ Y8 A3 E9 N0 V
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame. R/ t- p' R! G; O. r9 @
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame( U. C$ K  Y0 N# ^" r/ D0 @$ `
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作: L& V3 t- K. X  l
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    $ g5 ]* R! o" d) V/ E, Y1 g4 |第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断
    ) y) ]1 B- w7 t' Q* d) I$ A第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据
    ' `. ^" P: h- V5 R第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战0 U  i& q6 s/ O2 O% N' r1 n
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战. H% [+ p# ^6 U
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战1 X0 W$ \0 s! L( d9 C( G
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
    1 y8 W3 ?4 Q# Z第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战
    7 d% V' W" _% c( x第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战- ]5 T2 p4 i. y" x$ e3 ^0 b
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战
    & t, t% o" \8 H第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化5 f8 j5 l4 z1 D: s! I
    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
      D* n9 i: h3 m  B+ k第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)' \! Q6 {% o) B1 X, @. E  k0 A
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark
    ' e; _' T2 O8 H* r5 t' Y# U: q9 {+ E" `' z/ x; n
    七、Spark Streaming:
    ; O, R. {' A9 \第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍3 q1 s  E2 y4 A! g+ Q* t2 A* n
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理
    5 g( M/ n. }. }$ z5 }第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析) b9 S6 D# z  ^2 K, G4 l, w
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发: T  |, X( n/ {, G" T! m$ ]
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解# U6 j& ]0 j# v- W0 \
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解
    8 [! \% j! `, F  W% 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
    4 K$ _8 d4 y1 k" m! b6 m第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
    - V8 B8 q; e3 J, @$ k第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)0 F1 R+ W( x+ H4 [0 N
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览- Q/ E, t  f+ w" g* n9 V
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战$ v9 L" a7 V+ m  J( S/ M/ X# P
    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
    9 i4 P( t2 V: n8 R. N. V  W  ~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6 o$ T3 z5 d( |4 o
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解& b! C' l9 J7 t$ V2 p. K( g
    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
    3 H/ }2 u+ ^" [7 N* i第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解- q$ }# j6 ~" w6 k& d
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)
    ; J5 C; E6 r7 w9 w: b7 f8 y! X' {第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    1 F, Q0 H6 [7 l2 _# l- q& k$ a第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解
    ( P* V# V5 L8 u0 J# V2 _第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析9 M1 Z- _& A: @' D% P6 X' I
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    # t6 D; t" H2 J# [第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析
    ! G  F2 y5 l/ f- h1 W/ \8 o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)
    4 O  x1 a" h2 x; p7 N2 _第111讲-Spark Streaming:性能调优详解( n0 |. U  }+ T% f1 {0 D
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)
    ) \; {+ X' ?7 h- u* _: c$ i+ O: r9 ]5 A; v
    Spark开发进阶(升级内容!)# B4 y7 m2 Y! l* A$ A% k' r
    1 T( G9 l  {& b
    一、Scala编程进阶:
    ! {: R2 L% d4 D6 l+ o1 k第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用
    # o, R( K3 A- k! m3 O5 W9 I第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法) l, s$ ^5 P  _
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
    " R; g+ p9 L9 X. v" g' @第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
    + b" h# ^1 o7 c% i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4 I% E9 q$ B. l3 |, C! c  v  S
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解$ J: j3 O( g0 j, H) }
    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
    9 ?' w4 X' k4 V# U% u" m第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解$ r+ I7 Z0 W- W( q$ k% D+ K
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解4 w( T: |8 u' O8 f" x
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令
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  • TA的每日心情
    开心
    前天 18:15
  • 签到天数: 148 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-10 21:05:11 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    难过
    2018-8-24 11:37
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    [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
    6 天前
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    [LV.8]狂热吧粉

    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

    2018-8-25 22:03
  • 签到天数: 157 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
    2018-8-21 21:24
  • 签到天数: 135 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
    2018-6-27 06:32
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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
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    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
    2018-9-4 19:49
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-9-16 13:00:32 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2018-5-13 23:35
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-9-16 23:57:03 | 显示全部楼层
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