Spark大数据关键技术课程2024 完整资料

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Spark大数据关键技术课程2024 完整资料


Spark是专为大规模数据处理而设计的分析计算引擎。

技术上，Spark是基于Hadoop MapReduce设计的通用并行框架，拥有其所具备的优点，并采用内存的方式优化了中间计算过程，大幅提高了计算效率，从而使Spark可以更好地应用在数据挖掘与机器学习等迭代式计算场景。

应用上，Spark可以满足大部分的离线数据分析场景和部分的实时数据分析场景，从而使Spark技术框架成为企业大数据离线处理技术的上选。

本套教程基于Spark 3.3版本，使用Java语言，详解了Spark技术生态的三个核心模块：Spark Core核心模块，讲解Spark运行环境，以及分布式数据模型RDD的使用和原理；Spark SQL模块，讲解Spark在结构化数据场景中的使用方式，包括SQL语法、DSL语法、UDF函数、UDAF函数等；Spark Streaming模块，讲解Spark在流式数据处理中的使用方式，包括无界数据流的处理、Kafka系统的对接和数据窗口的应用等。

授课方式上，还是一贯的将图形、文字、源码相结合的保姆式讲解；配套资料上，还是一样的败家式赠送，视频、课件、代码、资料，全部送送送！力求让学习者对分布式计算的原理、框架的使用建立深刻的理解，从而将Spark应用于企业的项目中。


001 - Spark - 课程介绍.mp4
002 - Spark - 文件结构 - 介绍.mp4
003 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 分布式.mp4
004 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 计算.mp4
005 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 分布式基础架构.mp4
006 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 框架.mp4
007 - Spark - 基础概念 - 介绍 - Spark和MR的关系.mp4
008 - Spark - 介绍.mp4
009 - Spark - 部署方式 - 介绍.mp4
010 - Spark - 解压后的文件结构.mp4
011 - Spark - 部署环境 - Local.mp4
012 - Spark - 部署环境 - Local - 演示.mp4
013 - Spark - 部署环境 - Yarn - 演示.mp4
014 - Spark - 部署环境 - Yarn - 历史服务.mp4
015 - Spark - 部署环境 - Yarn - 2种执行方式Cluster和Client.mp4
016 - Spark - 部署环境 - 几种模式的对比.mp4
017 - Spark - 数据结构 - 说明.mp4
018 - Spark - RDD - 介绍.mp4
019 - Spark - RDD - 数据处理流程简介.mp4
020 - Spark - RDD - 计算原理.mp4
021 - Spark - RDD - 计算原理 - 补充.mp4
022 - Spark - RDD - 代码 - 环境的准备.mp4
023 - Spark - RDD - 代码 - 对接内存数据源构建RDD对象.mp4
024 - Spark - RDD - 代码 - 对接磁盘数据源构建RDD对象.mp4
025 - Spark - RDD - 代码 - RDD的理解.mp4
026 - Spark - RDD - 代码 - RDD的分区.mp4
027 - Spark - RDD - 代码 - 内存数据源 - 分区数量的设定.mp4
028 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数量的设定.mp4
029 - Spark - RDD - 代码 - 内存数据源 - 分区数据的分配.mp4
030 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数据的分配.mp4
031 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数据的分配 - 演示.mp4
032 - Spark - RDD - 课件梳理.mp4
033 - Spark - RDD - 方法 - 介绍.mp4
034 - Spark - RDD - 方法 - 方法的2大类 - 转换和行动.mp4
035 - Spark - RDD - 方法 - 数据处理的2大类 - 单值和键值.mp4
036 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map.mp4
037 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 1.mp4
038 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 2.mp4
039 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 3.mp4
040 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 4.mp4
041 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - filter.mp4
042 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - flatMap.mp4
043 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - flatMap - 1.mp4
044 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - groupBy.mp4
045 - Spark - RDD - 回顾 - 原理.mp4
046 - Spark - RDD - 回顾 - 方法.mp4
047 - Spark - RDD - Shuffle.mp4
048 - Spark - RDD - Shuffle - 原理.mp4
049 - Spark - RDD - Shuffle - 原理 - 补充.mp4
050 - Spark - RDD - Shuffle - 演示.mp4
051 - Spark - RDD - 方法 - distinct.mp4
052 - Spark - RDD - 方法 - sortBy.mp4
053 - Spark - RDD - 方法 - KV类型数据介绍.mp4
054 - Spark - RDD - 方法 - KV类型数据补充.mp4
055 - Spark - RDD - 方法 - KV - mapValues.mp4
056 - Spark - RDD - 方法 - KV - wordCount.mp4
057 - Spark - RDD - 方法 - KV - groupByKey.mp4
058 - Spark - RDD - 方法 - KV - reduceByKey.mp4
059 - Spark - RDD - 方法 - KV - sortByKey.mp4
060 - Spark - RDD - 方法 - KV - reduceByKey和groupByKey的区别.mp4
061 - Spark - RDD - WordCount程序在环境中运行.mp4
062 - Spark - RDD - 转换方法的回顾.mp4
063 - Spark - RDD - 行动算子 - 介绍.mp4
064 - Spark - RDD - 行动算子 - collect.mp4
065 - Spark - RDD - 行动算子 - collect - 补充.mp4
066 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 1.mp4
067 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 2.mp4
068 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 3.mp4
069 - Spark - RDD - 行动算子 - Driver端和Executor端数据传输.mp4
070 - Spark - RDD - 序列化 - 1.mp4
071 - Spark - RDD - 序列化 - 2.mp4
072 - Spark - 案例 - 数据格式说明.mp4
073 - Spark - 案例 - 需求介绍.mp4
074 - Spark - 案例 - 需求分析.mp4
075 - Spark - 案例 - 需求设计.mp4
076 - Spark - 案例 - 开发原则.mp4
077 - Spark - 案例 - 代码实现 - 1.mp4
078 - Spark - 案例 - 代码实现 - 2.mp4
079 - Spark - 案例 - 代码实现 - 3.mp4
080 - Spark - 案例 - 代码实现 - 4.mp4
081 - Spark - RDD - KRYO序列化框架.mp4
082 - Spark - RDD - 依赖关系 - 介绍.mp4
083 - Spark - RDD - 依赖关系 - 原理.mp4
084 - Spark - RDD - 依赖关系 - 血缘关系.mp4
085 - Spark - RDD - 依赖关系 - 依赖关系.mp4
086 - Spark - RDD - 依赖关系 - 宽窄依赖关系.mp4
087 - Spark - RDD - 依赖关系 - 作业，阶段和任务的关系.mp4
088 - Spark - RDD - 依赖关系 - 任务的数量.mp4
089 - Spark - RDD - 依赖关系 - 分区的数量.mp4
090 - Spark - RDD - 持久化和序列化的关系.mp4
091 - Spark - RDD - 持久化 - cache.mp4
092 - Spark - RDD - 持久化 - persist.mp4
093 - Spark - RDD - 持久化 - checkpoint.mp4
094 - Spark - RDD - 持久化 - shuffle算子的持久化.mp4
095 - Spark - RDD - 分区器.mp4
096 - Spark - RDD - 自定义分区器.mp4
097 - Spark - 两个案例.mp4
098 - Spark - 第一个案例问题原因.mp4
099 - Spark - 广播变量.mp4
100 - Spark - RDD的局限性.mp4
101 - SparkSQL - 介绍.mp4
102 - SparkSQL - 环境对象的封装.mp4
103 - SparkSQL - 模型对象的封装.mp4
104 - SparkSQL - SQL的操作.mp4
105 - SparkSQL - 不同场景下环境对象的转换.mp4
106 - SparkSQL - 不同场景下模型数据对象的转换.mp4
107 - SparkSQL - 使用SQL的方式来访问数据模型.mp4
108 - SparkSQL - 使用DSL的方式来访问数据模型.mp4
109 - SparkSQL - 自定义udf函数对象.mp4
110 - SparkSQL - 自定义udf函数的底层实现原理.mp4
111 - SparkSQL - 自定义udaf函数的底层实现原理.mp4
112 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 1.mp4
113 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 2.mp4
114 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 回顾.mp4
115 - SparkSQL - 数据源 - CSV.mp4
116 - SparkSQL - 数据源 - JSON.mp4
117 - SparkSQL - 数据源 - Parquet.mp4
118 - SparkSQL - 数据源 - JDBC.mp4
119 - SparkSQL - 数据源 - Hive.mp4
120 - SparkSQL - 案例 - 数据准备.mp4
121 - SparkSQL - 案例 - 数据准备 - 补充.mp4
122 - SparkSQL - 案例 - 需求分析.mp4
123 - SparkSQL - 案例 - 需求设计.mp4
124 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 1.mp4
125 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 2.mp4
126 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 3.mp4
127 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 4.mp4
128 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 5.mp4
129 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 6.mp4
130 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 7.mp4
131 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 8.mp4
132 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 9.mp4
133 - SparkStreaming - 介绍.mp4
134 - SparkStreaming - 原理.mp4
135 - SparkStreaming - 原理 - 补充.mp4
136 - SparkStreaming - 课件梳理.mp4
137 - SparkStreaming - 环境准备.mp4
138 - SparkStreaming - 网络（Socket）数据流处理演示.mp4
139 - SparkStreaming - Kafka数据流处理演示.mp4
140 - SparkStreaming - DStream方法介绍.mp4
141 - SparkStreaming - DStream输出方法介绍.mp4
142 - SparkStreaming - 窗口操作.mp4
143 - SparkStreaming - 回顾 - 1.mp4
144 - SparkStreaming - 回顾 - 2.mp4
145 - SparkStreaming - 关闭 - 1.mp4
146 - SparkStreaming - 关闭 - 2.mp4
147 - SparkStreaming - 关闭 - 3.mp4
148 - Spark - 内核 - 运行流程 - 1.mp4
149 - Spark - 内核 - 运行流程 - 2.mp4
150 - Spark - 内核 - 运行流程 - 3.mp4
151 - Spark - 内核 - 核心对象.mp4
152 - Spark - 内核 - 核心对象通信流程 - Netty.mp4
153 - Spark - 内核 - Task任务的调度执行.mp4
154 - Spark - 内核 - Shuffle底层的实现原理 - 1.mp4
155 - Spark - 内核 - Shuffle底层的实现原理 - 2.mp4
156 - Spark - 内核 - 内存管理.mp4
157  - Spark - 内核 - 内存管理 - 补充.mp4



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