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
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. M$ i- X8 C7 A. N+ eJava教程编号：189-Java8-P0015
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8 f) V: R0 @: P$ G- t
7 ?" ]8 R5 i; o3 t$ m' h: b! h
; L' m$ X* I/ {目录：
01-课程介绍.mp48 j' i$ N$ A+ W2 _8 u9 p4 h% e0 ]/ W
02-内容综述.mp4
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
1 K: S- ^, T" Z' {; ~2 h05-Spark原理及特点：运行模式+集群组角色.mp4  d( t8 w1 j1 n  g
06-Spark原理及特点：Spark作业运行流程.mp4
07-Spark的运行环境安装：Standalone入门实战.mp4" }& Z* R5 s; ^' ]
08-Spark的运行环境安装：YARN入门实战.mp4
09-Spark批处理做作业入门Demo.mp4
! d) p% A4 i' V" t10-Spark流处理做作业入门Demo.mp4
1 B# S3 @% J( ~# i6 i2 f) E6 {0 w11-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
13-SparkRDD实战：如何利用外部数据集生成RDD？.mp4
9 m" Q8 N" e5 R  l( s14-SparkRDD实战：Transformation和Action概念、LazyLoad及SparkFunction的3种实现方式.mp4
15-SparkRDD实战：常用Transformation原理及实战.mp4
16-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
5 H1 i0 c) \7 b$ p3 i18-SparkSQLJoin操作及SparkSQLFunction.mp4
19-SparkSQL原理和执行过程.mp4
20-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
& G& Q4 D2 d+ B& V: x; X& I. W21-常用数据格式原理和使用：ORC、AVRO在Spark中的使用.mp4
$ y6 b3 P- ?5 H  l, \22-SparkConnecter：HDFS及HBase.mp4
23-SparkConnecter：MongoDB.mp4% L! `7 \0 X) p2 U' F% A) R6 B8 a
, ?5 X& Y; p1 S3 @4 U- _- M# X24-SparkConnecter：Cassandra.mp4: h1 w' e4 D, f
5 [& w3 k' X; H, S/ z25-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 _
29-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
5 g  v. r( h3 {) t3 e' u30-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
! V* b$ l0 `% X. Y8 V! H6 O31-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
9 V& {/ `  {( Q* ]33-Spark文件读写原理.mp4
' e" h; G) k# O! _34-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4
35-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
  O3 k. [( R# n, z3 b% o36-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
9 f0 v' ?# H: H+ c; n6 Q* m* F38-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
8 L( [- x: J. P# {0 Z9 T40-Spark文件读写原理.mp4
" Z+ E' J: @+ v9 S! e41-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
5 Q$ {3 J& x8 B' l* `) e# J4 J44-算子调优.mp45 I% m: i' o; h6 ~! m
# }" N6 V" K9 R45-SparkSQL调优和SparkStreaming调优.mp4! X7 I& ^! a1 p3 p
46-Spark数据倾斜问题处理.mp4
8 l9 q/ V" t( R3 Q47-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
8 Q  \! _1 f* Z  F8 n7 g$ ~- `48-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
5 d% O: A5 m& Y. i49-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
51-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
52-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 ]
54-MLPipLine：如何通过SparkMLPipLine模式实现模型训练？.mp4
55-Spark3.0新特性概述.mp47 d; H; S3 d/ ^, `) Q; q( h
56-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
: [6 W0 `$ o& G" l+ |58-Spark未来趋势：DeltaLake实战.mp4; n& M' n" |1 |6 T
4 p5 y/ ?$ c& s+ m# i) z59-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
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