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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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  • TA的每日心情
    擦汗
    2 小时前
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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
    * y( P+ {. ^% S1 o- h; m. ~
    4 V* ~, t6 J( z; }6 r2 z
    链接:, L5 e. r! ]0 r, }" q4 o' A
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    * O: p4 Q/ N" R' f) D
    (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
    2 b0 D6 Y9 t9 a! A' L课程升级!# K$ K) ]! U1 f; ?+ S
    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)+ ]* O4 [/ a+ R; j. h/ m
    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
    3 J' D6 k- v- ~* Z/ f1 q, t
    课程背景
    ! P/ a3 g$ q  r" ~  d8 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。

    ! J& O' [! Y' _$ I5 u4 e% l
    * r2 g: T/ a& o" v9 ~7 n/ T

    & J8 F6 f3 Y) P/ W+ C) r
    & Z; w" Z* a5 E( l$ F* u0 [! i
    1.课程研发环境

    4 c' Z# a6 ?! M; S7 K: y0 b
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    ( v& J% k4 n7 c+ e5 s: X% ~# h
    Spark: 1.3.0和1.5.1
    ; `+ ^* j5 T0 \% p8 b8 j" C8 K
    Hadoop: 2.4.1
    6 e1 }0 x! D, n. `9 F- ~$ q- N
    Hive: 0.13

    , f! ^, p! Z8 [8 R- F2 C
    ZooKeeper: 3.4.5
    8 C6 S1 ^9 q, o) U
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     
    ! B! I0 p. P8 [' W3 f
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等

    / X! ?. v  i+ {& E) W

    ; i9 ~, N( U; c& \8 {
    2.内容简介
    7 W* P2 L) g! J. x6 r; R
    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。

    2 i' x/ [8 T. F
    ! G+ o2 {& j2 P- [
    本课程的特色包括:

    $ J2 t* W9 o; X. \# g! p
    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);

    6 X6 G" d7 A& \/ O( L7 c' h! G# }
    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);

    4 Q. R# U, B4 c/ m  n
    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);
    - p2 f) \) o7 y4 o' c$ D
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);
    4 J& ?- @$ m8 j. o  e+ b( ]3 g
    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);

    # l/ t9 y5 S) W
    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。

    9 k3 W* F. ]+ Q5 R/ n6 U
    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

    - ^( f' U( }: K) g- A- P6 H
    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
    + i/ F4 e: l0 V3 ?# @
    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)
    * ]7 g/ R$ S5 T2 R3 L6 p8 O
    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)

    , i# K6 c! E; W3 [; O+ j6 S. E4 |
    ; e, @; m7 |7 A, Y
    Spark 2.0免费升级通知
    / N7 d; \. ?& D6 u# g/ X  H. A, L' d
    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:

    / d$ @: p  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。

    1 j7 \2 k; [8 Q; \! T
    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。

    7 o/ x& H1 o6 y8 m7 f2 s
    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。

    7 m& k7 I2 z- C3 J) _/ O3 s# ?
    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?
    ' ~; R) k. z7 K6 |; f6 T# t; k
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。

    6 V* t( [2 S, q' f5 V' t
         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!
    ) ^9 ]" [- a7 h
          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。
    ' R" Q7 B) \6 m+ l
    1 i  u  g5 `" t

    ) k0 m: ^+ P, Z2 t2 o% f
    ) T+ W4 z% C# v$ E
    2 s# T% X6 J% i$ j
    超重磅免费升级通知!   
      B3 H* Y1 D0 u

      Q2 u" T  L' ]6 z

    * L, x; `. t' [6 y
    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:
    ( d$ [$ V- n5 p7 `$ f/ _
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。

    5 B8 b3 j6 Q& ^2 V$ S
    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。

    1 {& g- R" m( s
    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。

    - R7 ^1 F: [1 p# m) g3 b
    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。

    # |6 v7 d, n* p! p6 U0 k
    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。
      ~' t* t' B$ `' x, `3 h
    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。
    5 i  \, }* y  Z. M8 x3 ^

    : Q4 k  f$ c! a+ y" c2 H+ Y( Z0 N0 A( ~3 c5 L! }5 t/ d. S
    讲师简介:
    / z/ g' J+ U0 _, q2 U+ P

    ( [; Z3 f8 K) B! s( E' }4 R
    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。
    1 F" q7 X3 b4 `* `; I; T, d

    ' l2 Z. y1 k* p3 w9 l3 v4 g9 i
    课程大纲:
    ) n8 |* n5 S' k$ g* ]+ q
    $ k% @! a4 R- F! P* K; I, d* K7 ?- [
    一、Scala编程详解:
    & W. [8 O1 G# i
    第1讲-Spark的前世今生

    ! N( n% _. u9 |; `+ ]! l
    第2讲-课程介绍、特色与价值
    1 m, @4 J6 z, b6 A% E* v( e! B
    第3讲-Scala编程详解:基础语法

    # G' F8 d/ u/ J/ D3 N3 l" e; i: p
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环

    2 S6 k6 m! t% ^4 R% E  o' D
    第5讲-Scala编程详解:函数入门

    * `& ?5 h8 Y  f
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数
    9 U* H# y* V- B
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数
    / F2 i1 k6 O  z) b* U' S* ?
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常

    3 x. ?3 ^3 w% H  a
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
    : A4 R. B# T" @) u; |+ B
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    " G/ ]7 W  P$ j! ]) p
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple
    * c4 T/ ]$ Q# A: |# D5 x4 p! p
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类

    $ c" x) v; P6 R( P
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象
    8 g6 G6 `1 v1 B; j- z5 j
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承
    ) B, P4 A- P- h' I! G
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait

    1 s4 n2 v( B7 m1 ]3 p7 j2 X& o! I
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程

    : R+ q4 `8 N! X& E
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作

    8 {1 r4 t" Y8 R8 |8 C4 z# S
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配

    3 T$ E: Q- u. X$ L: s0 j
    第19讲-Scala编程详解:类型参数

    5 a! \- w1 x" }8 m, |+ g2 u
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数
    + D. Y: z/ L: s4 o' o" q6 G
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门
      E9 u! a8 J- u. `
    + Q( W/ F& p/ E7 ^$ |7 k

    4 L, Q; F  b* J- b  r! B8 j
    二、课程环境搭建:
    : i& t. {, w& `8 y& U* Q- H. ~( H
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建
    - j% B) f' C! l- i, M8 n8 G9 K% c/ B
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建

    - W0 T% G  X# k* h- k* s  H9 `% v. |
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建

    3 c* k# g1 v: J- E
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建

    9 j+ G9 a+ C# P; Y& d3 I, c% r
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

    # y2 q$ a8 I& S/ R* v
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建

    9 W; E1 k9 O1 {6 g# R1 @2 ]
    8 _  d8 B% Q) }# p6 I% c' c% F
    三、Spark核心编程:
    ' F) W$ Q; Z1 `: g
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD

    ' B+ K1 r: M, t* e( Z* ^
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序

    - N' x) ~/ r. _/ Z
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析

    ' E6 E) I0 T* j* \3 U( w
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理

    . T  \0 v4 ^" P4 A3 F- I; l9 @
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)

    . M6 h+ y9 ^7 q7 U# D
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)

    $ O' r2 u! Y) b! |! h; n
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战
    & p' |3 {+ j  r
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战

    8 k0 [0 Y) R  C) T0 o6 E
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解

    " Z9 ^" t2 z4 L$ b
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
    6 e& ~6 _0 B! Z! e& T5 w
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序
    6 v6 ~+ `  m( ^( \! |& _, Y& |4 `
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战

    0 ]' y: n8 x, Z9 I
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    $ \* v  p4 p+ S  J7 G$ R( u% I' R
    / z! E$ @( d2 C9 y
    四、Spark内核源码深度剖析:

    4 q: ]& V; E' C. J  T* U! D
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    " H: [' I0 V0 _- d
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    - R8 W; q7 s  S* N% T
    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
    ' t5 x+ w  K4 E; |, Y: n% b
    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

    . ^8 r. {, D% g& K- P
    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

    ! k( D/ O6 n! [6 `% V  R; e. b
    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
    / D( e$ G* ~% t+ R" R7 B! m* l
    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
    3 H: V* A$ R0 e  J
    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

    # [: A9 A/ K8 x3 g. Q1 y
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析

    7 [; d6 c2 Z0 ^1 ?& l  q
    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
    # h2 h% `/ l, V( r
    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)
      C( |1 U6 W3 X  ?9 |, y* A
    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)
    " ~$ M; v* N/ l( y3 a% \
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析
    ( ^8 d& n3 r  {% n) p; c$ j. i
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    2 u/ M" ]) z4 \; @
    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)

    6 A3 a3 I! |; M9 d
    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)

      r& A" ?% S9 d
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析

    $ A: C( X7 H# X$ E3 M) s) |! \( z% p
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析

    ) S5 q2 w0 a2 u% W  Q- c2 m

    2 ?3 L' W% g* V" p, e. [
    五、Spark性能优化:
    1 X4 k# t0 z9 z. ~) l: L! u
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    7 N7 ]& W0 R6 [+ @: V
    第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗

    8 v8 u# u5 \( C/ ?: X' r
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库

    9 u% Z8 R9 |$ x. m: c! U
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构
    2 A0 P5 C. l1 J/ ~( k
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

    ) W! O! H( p6 u6 c5 r; K
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别

    9 h: M+ w% O5 E) o  Z. B( r0 l$ D1 W
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优
    ' M1 L6 X+ F) e- _2 V: [8 e* L
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度

    4 k# N# }) P. o% q1 e1 |* B
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据
    9 g! i0 j$ y  I% U" H5 B& D# q
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化
    2 r8 u: }- z# M9 D5 a
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey
    : v1 q9 u* B1 Y3 T
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化
    " W, o# g7 I9 e" j$ R' ^1 C
    1 H# X9 I5 d2 A9 E
    六、Spark SQL:
      y" G5 e- @! ]- I, Z
    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
    / e* B3 d+ g3 Q
    第72讲-Spark SQL:前世今生
    5 ^3 q" u4 v6 `8 D$ q5 A
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用
      m$ G7 u9 C1 t( A
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame

    + }$ W& A8 }4 n5 R# \# y
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    , ^  t+ ?9 [' V8 J2 q6 A0 h
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作

    4 e8 d( k# R, l) F' O$ M
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    & n7 l! J& K( d( D; F
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断
    * m  e' h  d; |) @5 P
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据
    $ |+ C( ~8 f3 s
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战

    3 _; E+ O, h0 c8 T, i8 @
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战
    , j, r# D( {+ J% D6 K
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    , |. H2 G7 U0 X* e% Z
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战

    % }' z! V; X- ]" y: d0 n/ y" F' s
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战

    9 J; v9 ?0 \0 X# |0 Y
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战

    % c3 a  i4 k- D; v
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战

    8 p) f8 p$ x0 E& C
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化

    , z: D" N$ r5 H7 \" e
    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* Q* N. v6 c2 o; X
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)
    # J5 K! a& ~; q" ^% F
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark

    " E9 b; T8 F% T# J; a1 ?

    7 c9 B: H* v  ]+ b- [9 g* C$ K2 |
    七、Spark Streaming:
    ' g, P; _2 z" T+ x1 ?3 X  Y* S0 ~
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍

    ! C& R' Q& R. L- c
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理
    8 B' p4 k) p* k; S8 _
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析

    & [7 E4 K8 |5 N0 q
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发
    " }5 g4 Z6 F9 z* x4 c9 n
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解

    * [/ v  A3 _# y/ W$ C+ \
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解

    0 c; O0 g5 h/ j8 D
    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
    : e& K+ p. ?( C+ b8 G5 R1 O' `
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
    % c0 X: |* F' n# i
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)
    % J% |8 [$ N) d" ~) o
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览
    0 @0 Z( ]) b) v( n3 @4 y
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战

    * ^2 `" a3 P1 z' V
    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

    $ s0 H- J$ R5 e' ^! M+ v& ~
    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

    0 p: S% v  J( [, e. w
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
    6 @3 R! \- q* {* Z2 f$ j, q5 T
    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
    - M2 x" b0 K' k( j9 J. w
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解
    ; Q6 `1 ?  Z! t7 }- T
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)

    0 T  n# N: e2 q" N1 l, h9 S
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序

    ( y: h5 X$ {+ m- r/ L# x
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解

    ! U! |# R9 \$ r
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析

    8 u8 [# s2 V' F+ t' |  l) [) i7 g' @
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    9 \4 w7 m8 ]/ O) l- ?( I0 M1 V6 o
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析

    9 Q7 k/ p$ F$ s6 j, D: m
    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)
    * j# ?1 w( J, I5 I4 V
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解
    , z( {$ [" U% Y
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)

    2 ], C* I6 p5 d4 w+ C7 _

    # a" ^5 E+ A! }
    Spark开发进阶(升级内容!)
    1 G. v3 }9 f" C& R6 T# b" ?3 S
    : K  v% w' C, g. J/ h2 f  N
    一、Scala编程进阶:
    / ?, ]1 N8 R2 Y4 _3 f) ^6 x9 h+ D
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用

    9 m7 P! t' e8 V6 I, t
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法
    7 b: N, f/ v4 a) ~. p; r
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换

    3 Z+ H7 E! G- m
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换

    : g& D. W3 [" o$ d, [* A
    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

    0 Z# q& u/ Y  V! r6 M. R. z* U0 v
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解

    9 t1 C0 O; i, g" X& D
    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

    / ^( B. J; c4 [; y+ Q2 i, {
    第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解
      k. a+ p! B( _9 C, p+ \
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解
    4 O  m0 `3 I5 S" K# I3 }6 G- z/ l) @
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令
    * C2 ^8 n8 m7 ]; D
    第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持
    & l* j2 ^9 _( {8 g2 l8 Y  E
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解

    - i: H0 A! g" _7 K4 x/ f& p
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解
    ) x4 ]. H" p+ O1 a  y2 S& t3 K7 U
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器

      S, @- N# Z$ ]5 O/ A6 R- J
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解

    1 h& d2 D# i+ ?, a) w
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍
    # l  `, s) d  _# g) d5 Z6 C
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解
    4 a% L9 S* S3 j. }
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码

    0 n$ \1 _: G4 f3 ?" l4 j
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解
    / i% X2 W8 v$ a# l' F
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档
    ! Y0 T" x- w9 }2 l
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作

    * B- h0 t) F, m
    第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法
    9 H: ~! M  |, p. e; G5 l' _
    第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解
    ! [6 r4 [9 S  H* \0 g4 ^: b2 `% ?
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解
    3 ]& }" p7 ?+ G6 o1 x
    8 E8 X$ ?7 I% d3 x
    二、Spark核心编程进阶:

    . E: |+ D1 T$ @7 J- ^9 |
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
    9 {5 B0 `. g% {+ Z- o1 t% E
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
    . y# R# k2 m2 s
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建

    $ n8 h: @. W' ]3 f/ l
    第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明

    6 W! l8 m3 ]3 t" J
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
    ( D* W! E8 D  B/ s# r# Y
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明

    % Q" \* f  v7 D9 S0 c) U& ?
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解

    6 U7 C4 Y' c7 w" w
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构
      p7 Z% J( a( l3 D# O0 u' F% g
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解

    $ r, l( M2 U3 g
    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
    + x/ ~* d  ?  M; M: y2 C9 ]
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解

    : L7 f2 `# B, g
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业

    1 G: ]/ l1 }$ y3 h& i. E- `
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业
    2 L6 G7 F- T5 K8 D7 ^
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业

    * Y, I. d4 J1 \- n+ @
    第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度
    : j3 {5 t% A) Y( i5 c) k
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录

    1 |# E4 {2 R5 ?0 s" j9 b, ]& }# J
    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
    5 o5 L0 t$ R; v6 Y5 X, d7 }
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解

    % F1 F6 c' t& C3 ]  k; f
    第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
    * l( K% {. h9 I% O$ q! A3 x, o
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业
    : F1 N1 k" e) e1 o- i8 _9 k) R
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解

    6 k) _7 ?+ i% B$ j% |2 y. L
    第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解

    # J7 L: o" t, P) e/ n0 p
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解

    0 Y! ?) ^# l5 N  z; ?; @9 g
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解

    % v1 m6 m. N0 z& n
    第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业

    # }' T7 X; i' s. D% r
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数

    2 D, K2 ]6 `+ z& u8 N0 N8 y
    第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解

    : a9 ~0 H4 [$ Y4 d, m& n2 S2 u- o
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf

    / |0 h. Y) s9 f# B/ R" s
    第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖
    8 d! T  h8 m+ K1 M/ s" O- z8 M5 q
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

    $ b$ _" N/ b3 W- w  K) ^
    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

    $ g& ?! k# U' T: U: a" i
    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
    3 n5 a- H4 l6 q: o
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例
      r1 ^8 Y' U7 H
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例

    & O( B2 n* f" D6 W$ \
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
    $ D3 U3 G  k2 T+ o0 P
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例
    0 y* c5 \( t$ I$ n8 Y+ U
    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

    9 c- h' \; S$ o
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例
    ! \( b6 h0 I6 H/ b0 U7 _2 {; g
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
    , y$ j$ N7 J7 M1 X2 h$ ^, K" G" p4 Y  @
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例

    ) P3 G& u# H8 H* L' [
    第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    / a8 E. I% ]9 P( `! L/ w# L
    第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例
    5 r' \+ q7 k7 Z. J; A
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
    3 \( R4 i5 V* [- }) u) R! _
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解
    3 l, \/ d4 h. \. _9 P' X( D
    第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序
    7 r/ Q1 x# u5 T7 I( t- o  b3 e
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
    + {% i% l: k' o6 \1 @
    第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
    3 ]8 p- d2 ]# R. H  R
    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
    9 M  q# Z5 ?% [4 u/ R& k
    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

    6 n. `+ d$ U  z6 R( x( B* i
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析
    " J- K# x, ~+ Q) D8 ^) Z
    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
      R" |* i0 f, r! \. b
    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
    9 A8 L- I/ w2 X& q9 R# L( }
    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 g1 {& E: a( |7 R
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作

    # [' [9 @- R) ^) K5 |- U
    第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类

    . O2 n0 |( j! j- J& q( h
    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

    7 Q& _; `: R9 {3 J
    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

    5 M3 {; S  n+ B3 y5 e
    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
      o# j$ r4 ~0 p6 c4 j# q8 h
    第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器

    / c/ _0 V; v" h6 L% i! L+ W
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点
    & [: _8 V; a5 N& ^) U% T& z: o8 |, E+ \
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群

    ' n  K0 ~8 t: L9 E- O1 v
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    / R& F/ |7 `$ ]: D

    - g& g, H+ Y1 E% n
    三、Spark内核原理进阶:
    : w0 ^  x& {9 U; ?( _' [6 Y9 K9 T
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析

    3 S- h  r; {' b
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
    * B' r! n% @7 [3 x, o
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析

    $ l2 f& X6 y3 s8 x* S3 |) l* r0 F
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析
    . y3 k9 k6 A1 ]* ]" O/ N
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析
    6 E8 u& r$ o' f
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析

    / G$ r' T7 {5 T4 K) [7 e
    第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
    9 n1 Z3 Z( |! N
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析
    5 L5 d$ `9 g* D# o/ r. @  \$ S
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析
    1 i( P1 H! W( z& @5 V9 w. G
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
    ; w1 V/ }' |2 _! Y
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析

    * x# y  L4 Z$ T
      B" U, d4 O) E, l  E- i5 O9 D
    四、Spark SQL实战开发进阶:
    $ A# x8 r' X# M# v4 b; z9 M! `
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试

    # v! ^+ c0 d" `! \3 A  R- y
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server

    9 k9 Y& K9 e1 V; ^4 e) V' T! p* L
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用
    , ]- e2 X& e, V' W( O3 V
    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
    * |3 t  v/ K) r6 C
    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

    ) p! |" u3 Y1 \; w7 t/ y, P
    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

    / V( x3 z  R% {+ U5 l
    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

    # y8 d( V+ ]  P# b
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计

    3 C) j) l( [. k9 m/ S- Q% H8 G
    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
    2 e( N2 x9 K1 K/ q6 u
    第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试

    - B' y) E- }# c2 a( E1 b0 C
    2 d1 Z( L: I& m6 x+ F  S
    五、Spark Streaming实战开发进阶:

    5 S8 \3 ~8 S0 `: S
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装

    ; N- V) x4 S. x) i" }$ `! _, 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

    9 p4 G, O6 j+ D  c! z
    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

    6 G2 V  }' C& I9 F# @7 [
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver

    - N+ \: p, O( c: D
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装
    3 W+ \, l% @. Q% s. d
    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
    5 X6 B5 w7 ?  r
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计

    , K# `: k+ v4 o0 G( A* b' k, X
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计

    ; W& v* I0 ]' v; d
    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

    % N) r; O& V. Z: U; _
    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

    * v. u% m2 w+ m, @
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计

      l+ X/ I! r% h% c& A& ]
    ; I; X' y* \! J+ Q: l  X( h0 X
    六、Spark运维管理进阶:

    ! n' t0 H; E2 z5 K# Q# G
    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
    ! ^) ^& M6 ?2 ^0 F/ U
    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
    / A8 C: n& F( }% K  g. Z
    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

    ' j9 i7 l- A+ f( [4 F* O& I: \  u% q
    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

    9 v0 g7 g7 z& _+ {. o. e7 b
    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
    ) m9 H! X1 I9 O7 k; P8 \
    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

    # T3 a! I% [4 J/ I. i# I5 i
    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

    / T; {. O: M; y- T! `* L# P; c" U+ ^
    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
    $ t' S9 h; g8 A5 \- l' k
    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
    9 {4 b+ z/ @+ c/ x+ B
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理

    5 M4 F4 ^0 e7 S$ @
    第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理

    : y; y2 J% n" M
    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

    $ M$ G$ }8 C8 ~
    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

    ' ^5 F/ q+ d2 J- 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
    ' H$ ~; C1 j. K4 B8 b% f: ~. y
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
    4 z9 Q; b" y6 j: [4 X/ _# M0 ^' X) X
    3 f% X/ j) c# q: U( h
    Spark2.0(升级内容!)
    1 p  ~2 d# U; T5 R( S

    + s! B& K  u0 T5 s) Z
    七、Spark 2.0深入浅出

    . a) P7 k3 ~; Y! _0 u: Y
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍

    ! n; J& @" r% {3 P- c# o
    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

    : r/ N0 s' e& m6 m' y' j& p
    第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行
    8 L& \1 s0 Q8 n: N
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    3 b3 }# U% z5 X: m) e& v
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    ' y! Y! u) g  p0 z9 h& }: g
    第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    4 n9 Y0 ?9 }, }" t
    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

    $ A* n  m3 g3 d9 S  U
    第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    / i. {+ u3 f2 d
    第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark

    ! }" H, `, {% Q' y4 J6 W' ?% u. N$ f
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门

    + R: X+ ^) H# i  _, M8 m7 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
      T& e+ m( c' q7 {' ?' ~
    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等

    4 e' O# O, Z5 G6 l
    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

    2 A2 S! d5 I0 @8 h9 T2 N' A
    第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition

    / R/ u9 y6 N/ X4 F9 z
    第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates

    % ]/ ~+ `: v: V6 I+ ?
    第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect

    " w4 ~- u" q# C' s- T
    第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions
    4 F" B& @& A, ?7 T
    第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith
    2 Y6 V4 i% F% F% P
    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort

    - n+ N( S3 _% `* @, t  K" V
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    0 l  S; R- ]8 Y
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    " R2 q+ N( s: W
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    ' d$ r& n+ C* s; J9 V
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    # a5 ~7 T6 ]* _3 b' h, G, h
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    ; _  S; n& A9 v
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    * ?' p7 S' D3 c, `
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    8 K* p0 P( v2 f6 N- U
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    感觉好厉害的样子。。
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    谢谢谢谢
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    发表于 2017-9-15 09:44:25 | 显示全部楼层
    好东西呀
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    感觉好厉害的样子。。
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