Spark核心原理与实战2021年视频教程

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Java视频教程：Spark核心原理与实战2021年视频教程 【Java吧 www.java8.com】 java教程

3 U7 x* d0 R4 o: e# ^1 V' G9 n4 TJava教程编号：189-Java8-P0015
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目录：
; x  Y! b) j$ E( F  P01-课程介绍.mp48 j' i$ N$ A+ W2 _8 u9 p4 h% e0 ]/ W
) S- H" @; i% y8 A- B2 B, b0 b02-内容综述.mp4
% _1 v* X4 i. d# f# N4 Q% F. |# }03-Spark简介及生态介绍.mp4
04-Spark原理及特点：模块概述+特点.mp4" O* w' i0 ?9 J( k$ y6 O" y
+ ~9 s2 u! f( v) V/ ~9 w  m05-Spark原理及特点：运行模式+集群组角色.mp4  d( t8 w1 j1 n  g
' p9 ~8 y  V* F3 ^06-Spark原理及特点：Spark作业运行流程.mp4
, @  ^# ?! ~* j0 [" h, \3 d( ?07-Spark的运行环境安装：Standalone入门实战.mp4" }& Z* R5 s; ^' ]
* Q6 ^1 D  M6 Z+ a' |+ M1 S; V08-Spark的运行环境安装：YARN入门实战.mp4
, i8 c8 }  u* n6 ]% W9 M09-Spark批处理做作业入门Demo.mp4
$ R8 S  p: j0 y3 b" N% C# N; f! m10-Spark流处理做作业入门Demo.mp4
11-SparkRDD原理：RDD抽象及相关概念.mp4
12-SparkRDD原理：RDD依赖关系、Stage、RDD持久化、SparkPreferredLocation及CheckPoint原理和使用.mp4
* C' L3 D+ y9 H4 u, q13-SparkRDD实战：如何利用外部数据集生成RDD？.mp4
14-SparkRDD实战：Transformation和Action概念、LazyLoad及SparkFunction的3种实现方式.mp4
# F! }/ y+ B5 X15-SparkRDD实战：常用Transformation原理及实战.mp4
; M6 G% a2 |. }% [) y16-SparkRDD实战：Action原理和实战、Spark广播变量原理和使用.mp4
17-SparkSQL、DataFrame、DataSet原理和使用.mp4
18-SparkSQLJoin操作及SparkSQLFunction.mp4
19-SparkSQL原理和执行过程.mp4
1 v. b$ L8 b4 ~( E' M1 V20-常用数据格式原理和使用：TEXT、CSV、JSON、PARQUET在Spark中的使用.mp4( v3 G( v2 ]: n4 |) a. I% r
21-常用数据格式原理和使用：ORC、AVRO在Spark中的使用.mp4
( ]3 A$ J, p9 g; D) J" B22-SparkConnecter：HDFS及HBase.mp4
9 L  o/ ]# o/ A+ [8 |23-SparkConnecter：MongoDB.mp4% L! `7 \0 X) p2 U' F% A) R6 B8 a
) ^, c* }' j9 V, I! X; _$ V24-SparkConnecter：Cassandra.mp4: h1 w' e4 D, f
: u  U3 I% I3 t: a- Y3 `25-SparkConnecter：MySQL及Kafka.mp4
26-SparkConnecter：ElasticSearch.mp4
27-SparkStearming原理及实战：创建一个SparkStreaming应用.mp4
28-SparkStearming原理及实战：DStream操作、数据持久化及性能优化.mp4# v4 n9 f: _' z0 _
9 }* `" D. O( H' q1 n29-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStreaming概念、特点、数据模型和应用实战.mp4$ S" E1 P/ f/ {# R/ k: V/ T, I
( ~: D' ^- r3 a/ A* ~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
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
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( u5 L: H- U4 B
33-Spark文件读写原理.mp4
* c1 ^- S* D+ M0 p  S' M34-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4
1 a* z+ k3 `/ s& }' A4 O35-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 Z3 n. W' E2 b8 Q36-失败重试与黑名单机制、推测式执行、资源申请机制.mp4
37-SparkOnYARN：Client模式与Cluster模式.mp4- w3 f2 ^; w# r* f
38-SparkOnYARN：FIFOScheduler、CapacityScheduler原理和使用.mp4% f. d! }/ E' m7 F: P
39-SparkOnYARN：YARNFairScheduler原理、使用及特点.mp4& @( {6 {1 `2 _+ W+ @+ O0 C% U
2 }5 t9 B  y0 c$ I  y7 x0 ~) q$ `40-Spark文件读写原理.mp4
1 r+ Z/ h! w+ O8 r$ a41-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4; \7 m' H4 l8 H; o0 M  @# d* G
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, B! a* [+ a/ Y: [4 g/ z: S
43-数据调优：数据本地性、复用RDD、BroadCast、Kryo序列化和CheckPoint.mp4
44-算子调优.mp45 I% m: i' o; h6 ~! m
45-SparkSQL调优和SparkStreaming调优.mp4! X7 I& ^! a1 p3 p
# D; I4 I) \) ?3 {* h$ U9 N46-Spark数据倾斜问题处理.mp4
- N% o0 r  G: [# U8 K47-Spark机器学习概述：机器学习应用场景、分类和常用算法.mp42 S  _7 V0 D+ L8 Q- L; p2 V
1 ~! {, ?- p% T* M2 Y5 I; w48-机器学习流程：数据收集与存储、数据清理与转换.mp4; f$ u. M) p/ R4 d/ v9 s
49-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
50-Spark常用统计方法：基础统计、相关性分析、数据抽样.mp4) J6 y1 O7 K. h4 Z3 L
  z4 s' {  B, l6 R$ C51-分类模型：概念与种类、线性回归及逻辑回归原理实现.mp4, Y) L$ j+ w. F) V
% m, V0 ~/ c9 `% H. O) I0 q0 R52-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
53-聚类模型：基于K-Means的聚类算法原理实现.mp48 w& r6 p2 A7 H# t3 e" h7 y7 Y8 ]
' f6 _# U" C$ x5 p/ @1 H. @54-MLPipLine：如何通过SparkMLPipLine模式实现模型训练？.mp4
4 U. D* C1 I) T2 A55-Spark3.0新特性概述.mp47 d; H; S3 d/ ^, `) Q; q( h
; {$ X( [6 r. p5 C( f! b4 T  ]# }6 B56-Spark未来趋势：为什么需要数据湖？.mp40 g( G+ ^# v1 I- |+ ?: Q/ ~7 E+ m
57-Spark未来趋势：DeltaLake原理.mp4
; O/ Q3 y" `9 G3 ~1 J58-Spark未来趋势：DeltaLake实战.mp4; n& M' n" |1 |6 T
, O8 y. I1 Q( R59-Spark应用番外篇：大数据任务调度.mp4, M: c  T  B& @, {3 u3 m; N
60-结束语.mp4$ W9 i: o9 s( t
5 x) V$ j, [$ `) a% w& Dgeektime-Spark-master.rar
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