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(新升级)Spark 2.0从入门到精通:Scala编程、大数据开发、...

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-9-14 22:38:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

    . d# R/ G5 U, W
    : b5 U# C# C8 E6 c9 |/ ^
    链接:
    . ]  R; U, @% u$ G9 W% h. k
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    7 g2 H# S+ w/ N2 N5 U
    (新升级)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1 }( C4 p" Q8 A8 @" x8 l4 r
    课程升级!
    * W* L' g- n1 R& m0 |! `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)
    8 p  z+ j6 {' \. 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+ M- _1 Q+ N6 C4 M" K
    课程背景

    ) X6 K2 G5 o" q$ {  b( t1 E" n" @
    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。
    5 K: O! T! ]" |- k

    7 h$ q+ J1 {( P+ b2 }# Q

    3 k. S$ O* z0 E' _
    - f3 P: M# t" N( M: ^7 @
    1.课程研发环境

    , c& N2 n& [/ C/ v* J& P! B4 m
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;

    , e5 T7 N4 Q0 T" C: ]0 x% p4 a  G
    Spark: 1.3.0和1.5.1

      U. Z+ K7 Q6 ]7 Y: F! d
    Hadoop: 2.4.1

    2 b  _0 L2 z. h( [' W: ^  O0 \  y
    Hive: 0.13
    ' u( U0 k7 X1 D+ H) v9 d. c7 G' f
    ZooKeeper: 3.4.5
    9 x2 }1 Y# C  i* r/ k" Q$ F) C
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     
    / \9 r. A; l4 n' l( ?
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
    8 ^: d' d/ h0 ~; I$ k% J+ T9 y4 f
    2 R5 t3 y) S2 }4 A# h
    2.内容简介
    & c- k5 R5 a& Y! d. n& D1 r  _6 k
    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。
    : f' j; M( ?. J
    9 I; d( V' F8 o
    本课程的特色包括:
    & E4 ?$ z$ c2 W& W' r; h
    1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论);
    ' E. Q0 O# m  w: W* 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);

    / l  w1 g% W1 b9 I# p
    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);

    $ L5 D7 p$ d- {- Z, C* H
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);
    / t4 w3 }& h9 `7 l6 s+ ~2 B9 @
    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);
      r5 D/ A5 O7 r# Y+ e
    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。

    , y% D9 J: e2 r- x* l4 U, Q' T
    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
    ( ?& A5 j9 o* I3 O6 d3 E1 p8 V: o
    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
    % Z0 m/ `' V! e
    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)

    + N, o4 E/ N- |' n7 z4 u
    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)

    $ C/ |2 p. U$ x3 q: I
    + }- a6 V8 ]) ]& n  J, b
    Spark 2.0免费升级通知

    1 o, D) @+ ]0 g  `5 }4 G5 w$ c2 z: e
    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:

    8 i, u( c. P) V( M( ^
    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。

    % E3 n5 F. [/ n) V1 H8 s
    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。
    + T/ }! W: E% b
    3. 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。

    / C7 o, z7 h3 D; L6 b
    4. 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?
    . J5 W* f3 A& t7 q0 _' \
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。

    9 l9 x; \0 w. d: J/ r
         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!
    ) y/ E: c/ Q: b2 U* T! S* V
          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。

    : U& Q5 l* K5 w( S/ T" x7 D7 T
    1 t* H" O  k) O

    - P" t$ ]2 F' R% O( L9 m1 f

    , d2 Z- P' w" b  O( X& N9 w, m1 E8 `; s6 s! p, P7 L& Z0 ]
    超重磅免费升级通知!   

    & Q* a1 D" f" e& y" O
    ( o/ D7 R$ o$ O' u. @

    - `. u7 E7 J) U. u- w5 N" U
    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:
    ( G+ b3 r6 T( R( D, P
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。
    : F/ O- q8 m. |) f$ R* u6 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。
    5 \; x! ?/ j) O
    3、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。

    + u3 |" `  [, i) d  K" ]/ W8 O' {4 x
    4、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。
    5 X* j/ o6 [" v" F& y; o- v8 [
    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。

    & _; R% B3 Y2 q& c1 |
    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。

    " \4 q, r' F- C& ]

    ! x1 E4 ]- e. u& g/ h3 F  R. V' z- d  X# o+ j
    讲师简介:

    - ]0 V+ H% _+ z& A3 Y7 s/ }" c( W. C9 g1 A# \  ?: _" n6 H
    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。

    ( d5 _& o& M0 g# y$ x: {
    5 M. u5 a8 R& V( Z, x
    课程大纲:

    3 j! [3 k* Z" Y8 _
    % ~8 |* C6 K+ o/ M5 P0 F
    一、Scala编程详解:
    ' n( w2 U  |" n# B2 b
    第1讲-Spark的前世今生
    $ m$ B) t! L- b  C: |0 D8 I& X
    第2讲-课程介绍、特色与价值

    # A# ?8 \* j: {1 H3 k
    第3讲-Scala编程详解:基础语法

    " l2 z) i; a1 l1 Q) X  G/ y& T. G0 X
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环
    + V# R3 P) |+ C
    第5讲-Scala编程详解:函数入门

    1 n% x+ X/ {1 }2 P3 d
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数
    ; `! d7 y1 b1 v5 Y" E' B+ I  S
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数

    4 i( z, v: V9 M- @% k7 J
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常
    6 ?7 J1 k3 E1 g8 g
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
    ; c5 s0 h& _* z7 U9 c
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    # B5 ~  ?8 r; T& i( w  ~$ O
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple
    9 q6 `8 D' {) v- m8 `
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类

    ; O5 f; E, v- E6 t) Q% @
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象

    1 d: G* ^: i& E# i) R
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承
    3 W/ b$ b& t3 U$ f
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait

    . J" g9 v' U( P( z; h4 {
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程
    ; E5 [7 a% h3 _! \. }
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作

    ' T6 J- x: E0 q' y/ D: E* b7 b
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配

    7 n# y& m" r. D# V
    第19讲-Scala编程详解:类型参数
    5 |6 f: @" q* `
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数

    : b9 ]1 A+ N$ r' L' N9 q% `9 s
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门

    ( T3 T: D4 u5 U9 t0 E& B+ V( V
    2 x: t# D( X. e

    6 v# l- m. m4 P( y/ M. v% B4 T( E* F
    二、课程环境搭建:
    ; P  R, S' V; ^' F8 A* C- A& ~
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建

    9 @2 s& O0 E; D
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建

    - y- C$ B% [8 ?$ m1 T
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建

    ) v9 p9 b8 O- a: c( I# L, N; [% l
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建

    6 I2 _, g. c/ S+ |. h1 F$ Z  ]
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

    6 z$ k1 _9 m. H) F, ^
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建

    0 N8 |: s+ F: h/ @" i- J- O
    2 |- x0 X' Q+ w6 u3 |/ R3 h' q1 Y  ~% z
    三、Spark核心编程:

    4 ]5 |1 ~# ^. _9 F8 E* G
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD

    0 M# P. F4 a+ z; Q
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序

    + j1 t  t5 W) ^, S! D4 ]% J
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    ) A/ e* h7 W; u* I$ w! I# l  B
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理

    ) r, T+ T" K( K8 ?& K: R; x
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)
    ; }4 Q2 n' j& @  g' A$ X
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
    5 o0 ^: r2 E7 O( j! ?# f
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战
    3 V7 a3 n' Y. v& {: E! K
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战

    # @$ ~0 E6 C' P
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解

    / e& N! p, W2 G# B- k) U4 [
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)

    & l4 W& N+ g4 x+ D- x9 H% y
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序
    * Q. P% U7 @  c0 b+ `; a' R
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战

    8 P; R! @8 J# D+ [4 @" Z5 S
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战

    - @' c5 s2 }9 B, o/ U/ T3 C
    " e- L* m  S  C- N& o0 f. ?9 \
    四、Spark内核源码深度剖析:
    . L2 E; t" Y* ~, e" r
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析

    ! Z( b. V7 ~2 M6 P+ ?7 H' j
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    ' P+ i: c+ e9 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

    - }# t7 k1 Q; |% t' A
    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
    & ~* j0 q- m0 @3 `
    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
    0 [2 |4 j& C7 u) @& a6 I, v
    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 T, z# _. I6 ~
    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
    ! Q7 B% R. Q/ |
    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 |+ H: |- v/ e9 d4 \
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析
    + b3 t, C6 v. l" U8 s( M8 S
    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
    4 X; |6 @' A% }: c( u* a
    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)

    # k: F2 [: E: L
    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)

    8 N1 M- E" ?6 E
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析
    ; H. G9 o$ G$ t
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    # n5 [2 q% Q' ~; O; v" G/ L
    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)
    7 [! K# u. L# N% S5 o
    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)

    8 P( T1 \+ C, n: t0 [& U- y7 V
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析

    1 w$ K/ N* B4 d2 \
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析
    0 W" d6 W% }6 m0 R/ N+ K# |% k1 J  x
    ( E5 }( W/ F* ~6 d/ N2 r' |, r
    五、Spark性能优化:
    ' U" x1 [4 }) \9 D0 R
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览

    / [9 l2 `2 n7 t
    第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗
    3 `8 ?/ f) k: W7 s- U0 j/ I# v
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    . p. Z' g! q7 |7 D9 b
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构
    % l$ g" W8 u; y6 f3 w. s* G8 @
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

    ! u8 g+ _2 s8 C/ b) e. x# W$ q& n
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别
    + Y2 K1 n# j5 u& c# l
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优
    6 K. G- j6 `! ]2 R5 k: M/ c
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度
    5 D, T* f& p: ^: T! R' s
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据
    3 t" c: }" C) `7 {, z6 t
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化
    + @7 J! E1 T/ [5 x/ U0 W
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey
    ' E  Q- I8 Z- `, ^. h/ F- p, O
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化

    & I* W6 D) t: B# N3 }3 ~$ |: i
    3 i5 l3 x& S3 V
    六、Spark SQL:

    1 B  q+ H  _) ]( Y& D- c9 ~8 W
    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
    " X4 z* r' G. \6 _. b' T' p" ?8 ^
    第72讲-Spark SQL:前世今生
    % ?( A0 H: s" _# n" S+ L
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用

    / G: Z% i# I1 v& f5 w- \
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame

    ) [9 P/ E9 K" s3 i: b
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame

    / C  @7 a) K/ o) p3 x
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作

    8 N* _" a: O0 o  S
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    $ O" t( Q, k: l' J5 I) @  C
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断

    0 Q; ]7 u/ O+ n3 a+ N1 ^
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据

    ( K7 s8 a2 l# b9 w
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战
    5 @3 K8 @# n' Z' o2 s
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战
    3 @: M7 X# _; J; M  n7 {
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    & m8 l% O* f* i' H- V1 n
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
    5 {5 z$ t& i% t% q
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战

    ) o7 H! }* L1 h4 [) ]. J
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战

    3 C" V- ]: j$ _2 L# U. S& N2 X4 T1 Z
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战

    1 Y9 o' A1 r* R/ K" ]
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化

    % _( |, }/ i& _1 H' C
    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
    / _+ H8 X. O4 ?% j. ?( v2 g, ?
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)
    1 S( ?2 F0 p7 l8 j9 h. j
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark

    " {: Z2 p% X& T) v; l

    ; n2 Z* e2 S" e# ~) u& W% _. C; ?) k5 k3 n$ H0 `9 E' u
    七、Spark Streaming:
    - g/ z; ], B1 q+ v4 ^- V
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍

    7 d4 ~9 s. m- t& z, Y! W+ d
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理

    & T/ m* }6 ~. z" m8 b" E1 H* ^
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    8 I6 V  i( g- X) @4 u  F
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发
    , i" {% w  `' ]6 T6 f% R9 o
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解
    # s/ |# N* ~/ D5 `) Q3 t
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解

    , L7 @# g0 j2 E9 _' ^. ^/ V; P
    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
    # i& i8 `' Z% {2 F
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)

    . @7 w# X2 }& x5 i2 v, e7 c
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)

    " a# `! b+ n( u8 `+ ^
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览

    . M$ E$ X3 w% o7 |: }5 Y, j
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
    4 Q% Q$ c4 Q$ R2 e6 Z5 u
    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
      E  q5 |& c% \1 y% u* H, j3 ?
    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 j- \% Q: p/ ^( a$ N
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解

    / w- j" W5 r: _
    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
    & D1 q' t+ K9 J6 W6 {8 U
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解

    8 C) q+ p. Y3 w6 P( n6 R
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)

    4 R; s" I- X9 N, B7 g  i" w3 k
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    ! P6 j. e* `, m- @+ ~
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解

    ' N+ m) t2 S# B# I0 I$ c' u
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析
    ; {' o' _7 q' P7 ~
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析

    . q; B8 a: n5 M/ ^; O
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析

    ; U& o6 V7 [8 x
    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 y( ^( N( u$ H  ], e; `+ H0 m
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解

    * w9 m- v- j* _
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)
    8 Y! s$ d  i- ]# r3 R2 {

    ) n7 r5 G, n! f) i1 R# b
    Spark开发进阶(升级内容!)

    ! E; i2 t  G% g& X; C! K' o' U1 x6 F
    0 l- w+ j* P: Q& h1 }
    一、Scala编程进阶:

    9 F2 K. m5 R. c& w$ n9 t  J* Y
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用
    $ `2 w7 @6 L4 z, J; z( V
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法

    " J, n5 U" a6 }. s
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
    - d9 m, d6 v. i* D, u$ s* u
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换

    , f- }+ o2 H7 M) w9 M
    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

      L( n- ^3 j+ k6 {: X9 J! s
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解
    * i" N1 Q# ^: m4 s# z  `* S. I
    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

    ) r4 s1 Y6 f7 C5 ~
    第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解

    : n7 M5 l2 m( r3 ?: g7 o, p! @
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解

    1 x3 F. ]! D  v
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令
    / f/ I9 C+ e2 S4 H* H+ p3 `/ g
    第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持

    / P4 r6 x5 e4 \' C* Y6 u$ H
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解
    . _1 p. x% `2 @
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解
    3 b# ~3 o; m: I
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器
    ) f% C  M! K$ b( C: X+ W( V0 r
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解
    * _$ W* z) F; x; V; I+ I0 R3 ]/ s" i
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍
    0 I3 z# @4 E; _2 h7 U
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解
    / K" w/ J! ?, I, o
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码
    9 U" [/ M$ F; [- V  e3 Z
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解

    " s1 c1 ]5 ~! ~4 W4 r
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档
    - S: e. V+ C3 G+ k. V" i2 }$ u
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作
    3 Y, l( K$ [3 }
    第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法

    - W1 B6 V0 o( L' t4 P9 b- Q
    第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解

    / z5 e4 B$ l# h/ V
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解
    3 n3 M8 ]( U6 y$ D

    ) Q* _. C) a3 i9 n2 n' V
    二、Spark核心编程进阶:

    ( \: ~' Z! h. J
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
    0 S# V8 Z) k2 b/ P
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建

    $ I  [4 Z' U% y* s$ ^3 N
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建

    5 u( T2 [0 S$ q' Z
    第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明

    - G4 W6 z3 W1 G  P6 e. L" U- ]
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
    ! w  M! p0 ?5 V6 I& F: \7 |! k4 u; f
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明

    , }  U) T) {: C" c8 G3 k
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解

    9 D* y5 j# m1 A- [5 l3 p& G
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构

    4 o7 \" X% X9 P1 g6 P
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解

    ! }5 M$ Q! u7 D( q8 o2 k
    第146讲-Spark核心编程进阶-实验:单独启动master和worker进程以及启动日志查看

    1 n4 L/ G' z* k( _; B
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
    2 A4 W4 Q$ `0 W# t" ^7 o5 A3 ^
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业
    : [4 |* ~2 ?" F, v8 \
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业
    5 W& O. U, z3 Z
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业
    / b8 I7 Z, Z6 N8 I
    第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度

    ; v. F, [$ N2 q6 {
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录

    - N* ^( a( \  R5 Q* C
    第153讲-Spark核心编程进阶-实验:运行中作业监控以及手工打印日志
    ! w0 C1 z5 U8 s* s/ S
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解

    : @2 p# m! y( f1 }
    第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
    : Q# k7 ~9 o! C( T7 _. a1 ?
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业
    6 M/ L8 `4 E+ t  k( z& L. n5 I4 r
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
    / r+ N$ N/ |% V! q7 ]6 }/ c
    第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解

    ) |0 d' z$ f% y* a6 m( F2 Z; k9 i
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解

    $ l7 i+ C9 k- s' ^# z  p- V2 G
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
    0 a  G) u1 K3 @- M6 ~6 |: b
    第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业
    $ D( g* e8 X! G+ R  r2 ?
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数

    ! `$ V' V# z2 y1 N+ {- O5 T2 X5 V
    第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解
    . d2 [3 I3 r' D) R' N( r
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
    * ~& T+ \+ s: r9 U, o
    第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖

    9 Y% {) E- A$ J/ d# E# }4 T& c( F
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

    3 O& w  l1 I  y0 M: Y" j2 |( x
    第167讲-Spark核心编程进阶-实验:对闭包变量进行累加操作的无效现象
    ( U/ o' N" Q; O$ C# p4 K" c
    第168讲-Spark核心编程进阶-实验:在算子内打印数据的无法看到现象

      K* F+ v& C2 M! O) [
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例
    : `! D) R. a% |0 S- L6 \9 h
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
    ' e6 r7 {1 d! \% E
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
    : r6 |: K- G8 h! m; n2 R7 L
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例

    & Z( r* ]2 m3 r. A; B6 b# E6 H! y
    第173讲-Spark核心编程进阶-intersection以及公司跨多项目人员查询案例
    7 l  y: `% }" v& m* v' y. w
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例
    * y% v/ ]/ K4 {. q! c
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例

    # B; S! O9 |2 W' L1 H' Q9 Y
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例

    , T/ T6 ]( g( X  o) Y1 `3 B
    第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    & b+ `- X0 `3 l% ~$ D! b* c
    第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例
      R5 |, m4 z/ `
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
      @/ s* S" V' {! ]
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解

    % m6 ]' U: G* H9 R; [
    第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序

    4 s/ r2 q; g7 i  i0 M& ?
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
    1 U" D) \% Z! S3 G
    第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
    9 l' {- v4 h; E! f3 L# F& ~7 l
    第184讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作所有相关参数详解以及性能调优

    , W4 \# t" t: L2 s6 h' |
    第185讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:移动端app访问流量日志分析

    7 Z* ?# [1 {; g
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析
    ! ~3 N& i5 ^1 b5 z- r
    第187讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:读取日志文件并创建RDD

    - ?6 {; o: p/ `9 S3 `. J; A
    第188讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:创建自定义的可序列化类

    # d6 t6 l5 v  C+ ^6 ]' P5 {
    第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式

    6 H! |& _3 m5 Q9 D9 w5 {/ w
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作
    6 [" ]7 b* ^% Z( o5 s/ L) J
    第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类

    ! T3 c; g0 `4 F# l( ^" K
    第192讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将二次排序key映射为RDD的key

    ! H( U' F8 S! v( D. c
    第193讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:执行二次排序以及获取top10数据
    4 d3 `# O' b5 |! r- J8 W2 }0 ~
    第194讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:程序运行测试以及代码调试
    & E5 H3 Y5 W& t7 w  x6 N  h8 a6 a
    第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器
    9 r. A$ v, i) J7 S
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点

    + K6 T7 j: A+ u! I7 g9 j% p+ P
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群
    " L) \3 K+ P2 @& R
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    4 I8 }( ?3 L  {$ r  X* c9 M2 j' ?
    2 l3 z9 F, O$ U5 U
    三、Spark内核原理进阶:
    1 D; C8 A2 X& J3 l. |& ?+ f; }
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析

    + y) |4 d0 U3 ?& l5 ^. E+ n. D6 q0 w
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
    ! o8 ]% l+ c; G( j
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析

    / H% W, ]. [7 W' s6 C5 M
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析
    / N" @6 {  |+ p4 B5 v
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析

    ' t6 L3 \9 f. J5 N+ c
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
    ' d2 M6 Y9 B* `, w
    第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
    2 B; d# f( O4 r- U1 N) f/ T; K
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析
      Q  ?8 L0 C1 D, o( ]  |
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析

    1 w* k" Y1 f/ J+ B" E0 S
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析

    ) E0 X5 E; [$ c* U7 b" _
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
    ! A9 n$ [7 p- L

    + l5 X( }* F- v, o
    四、Spark SQL实战开发进阶:
    % l8 ~" I! a1 n7 }+ \- Q5 Z+ A! d
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试

    ( x/ f! g/ s* F8 e8 a; K
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server
    7 w4 r7 B' g( `+ \
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用

    # |. D+ `' \# }6 M$ v! A2 ?1 N
    第213讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:新闻网站关键指标离线统计

    $ ~8 b% p( D: ?. P
    第214讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:页面pv统计以及排序和企业级项目开发流程说明

    # ]: J; J4 `9 _$ O+ ^$ g
    第215讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:页面uv统计以及排序和count(distinct) bug说明
    1 y& r4 s0 o3 }
    第216讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:新用户注册比例统计
    0 C9 ~7 u* l6 D, T* X
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计
    * j+ y# ], j' P0 K# b; T
    第218讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:版块热度排行榜统计

    3 H, z- D. Y( y7 y; r4 I
    第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试

    ( r; X7 l  O. _4 v) T0 `) m$ C" K
    0 ^/ b9 z% w( K
    五、Spark Streaming实战开发进阶:

    1 f* z  j2 e& l) W
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装
    9 i4 ~/ J5 d3 e
    第221讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-flume风格的基于push的方式

    - [& M2 Z' r* P+ V3 S* t
    第222讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-自定义sink的基于poll的方式
    - ]7 }% h9 o" \$ q
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
    + ^8 s4 k" `% w5 z% x* @
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装

    9 f  C) g2 U% v3 p. a* y, R& z
    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

    7 J( M2 _5 v! `6 t& c- ]. }0 R" b0 v
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计

    * B2 Q6 u6 g- I2 p& V8 p- t* Q
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计

    $ f4 ]+ i9 f6 R
    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
    8 {4 \' u* d- n/ `) f) ~
    第229讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:用户跳出量实时统计

    & |7 m- c' _3 e' J# U2 C9 _8 r
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计
    ) d: K3 Z" \4 t* |; V2 \% a
    * I- o: K% g9 x: G+ d7 g
    六、Spark运维管理进阶:
    7 w3 n0 M7 P* m+ e# x( N, w
    第231讲-Spark运维管理进阶-基于ZooKeeper实现HA高可用性以及自动主备切换

    " H# V$ C1 ~3 G/ {8 C; Z
    第232讲-Spark运维管理进阶-实验:基于ZooKeeper实现HA高可用性以及自动主备切换

    ' U' Q9 w+ t* i! _& U2 E
    第233讲-Spark运维管理进阶-基于文件系统实现HA高可用性以及手动主备切换
      B- V1 K4 u$ U8 J& c8 z4 e
    第234讲-Spark运维管理进阶-实验:基于文件系统实现HA高可用性以及手动主备切换

    $ Q7 j1 F4 ]* N! v. Q
    第235讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验:通过Spark Web UI进行作业监控
    # \% Q6 R8 M7 _$ y. I& Z) q
    第236讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验:standalone模式下查看历史作业的Web UI

    ) N6 x2 G7 Z) f" u  E' B
    第237讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验:启动HistoryServer查看历史作业的Web UI
    ; s1 u+ ?& ]1 {
    第238讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验:使用curl+REST API进行作业监控

    . }% C: O* o& z' F' G# ?) j
    第239讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验:Spark Metrics系统以及自定义Metrics Sink
    $ m1 P9 j, n* n6 s
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
    ; D/ I8 f& n* U1 \3 C3 f4 E
    第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理

    . }8 a% c; e, v' i+ g/ ]) Q* _
    第242讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验:standalone模式下使用动态资源分配

    . S% C* r$ y1 o! @: D* c$ T" M
    第243讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验:yarn模式下使用动态资源分配

    8 n( K+ \4 E4 c# \* E3 z
    第244讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-多个job资源调度原理

    ! I! w. a# r3 O3 n/ d
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
    * N( k( ^! T3 o. [
    0 M* j! q$ \) z) C
    Spark2.0(升级内容!)
    & M% t; b! r) o

    5 D& h- S6 M( i2 ]9 S; E
    七、Spark 2.0深入浅出

    . g0 k" X& |) r
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍

    : M$ Z/ a' V. q3 [
    第247讲-Spark 2.0-新特性介绍-易用性:标准化SQL支持以及更合理的API

    . a' _) e2 W% s1 z5 E' k
    第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行
    $ n3 p) i) k) |7 G4 U2 S0 k- B. V5 M
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍

    5 ?7 z& D' y. R. `
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    * A% I$ [0 _9 O, I- r+ B9 I
    第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    - D; @6 }1 j5 O, r0 O) V( c
    第252讲-Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议
    - w- G! L+ w; }
    第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等

    ! {0 {4 a0 z1 [: J1 c9 }# f' ^
    第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
    8 x6 c4 `4 l: S- N: w+ p. R
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门

    9 N. F# s  w4 X" ]/ a  F
    第256讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-初步体验untypd操作案例:计算部门平均年龄与薪资
    6 [$ B5 e7 l: a' H. ]$ c1 z
    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等

    9 _7 x% T) F: A) A. \# L5 P& W* {
    第258讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-基础操作:持久化、临时视图、ds与df互转换、写数据等

    0 b5 j; a- z& ^
    第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition

    ( K  w/ P: R9 \9 d
    第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates

    & `: Y/ C* G; J- ]' v" n: C( J
    第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect
    6 N+ C9 j, X- G* x9 k
    第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions
    : I. _7 V& m2 P3 D
    第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith
    9 J+ J) [% Q; T! u
    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort

    0 L- q, W  _3 ?( ~+ [* e0 y
    第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample
    - i( T9 T; \. J' ]
    第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join
    * F. d) i3 q: A# s: ?& c3 S
    第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:avg、sum、max、min、count、countDistinct
    ) i9 o, i$ h- o& C6 l
    第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:collect_list、collect_set
    9 ~% m9 ^8 _. J3 c  `4 ^! |( C. ^* `
    第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常用函数

    . R$ ?4 x( z* T- U% g8 t
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    2 o; J7 |( b4 i2 S" z
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    第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容错机制
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    感觉好厉害的样子。。
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    谢谢谢谢
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    好东西呀
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