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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

    " _2 c( [/ [9 V; x- c; y
    3 D5 l6 O3 N& O4 q$ i$ {: s/ C
    链接:) d; ~) x, {" F5 B: M; K( q% l
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    ) a$ U6 U5 n* T: P$ d2 |; j
    (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
    ! A5 u; j! t6 a! t1 P6 ]* i. ~3 ~课程升级!+ _" I2 J' y, P4 L  z
    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)
    ) t5 t' e' h" P1 l$ g0 I& C/ W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
      x( G/ R5 N( Q6 c
    课程背景

    * {2 A6 @5 K/ r6 {$ [3 {2 w' ^
    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。
    " d" {" V7 Y* n3 n. ?* v& Y

    - _1 C3 y" o# Y  V6 N( J

    " L) n1 q# X2 r3 Q' n

    ; r, Y% y/ e3 ~) H3 m
    1.课程研发环境

    0 k3 z3 F" @. F8 V7 i
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;

    $ d  B0 L, a0 o1 p
    Spark: 1.3.0和1.5.1

    - p: E; {/ p1 V
    Hadoop: 2.4.1

    7 U+ }4 K. \8 u  q0 |
    Hive: 0.13
    / }9 S9 S) L% k' G
    ZooKeeper: 3.4.5

    ) e- Y; Z2 c* I- W$ T3 T+ q5 _, U
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     

    ) h7 R7 h1 e+ {7 D4 x. v
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等

    2 D, j1 d3 k# d9 B; ~) h5 Z) ?

      w: u  j# X9 v; Z8 F4 x
    2.内容简介

    : {( L1 Z1 y# u. \, p" N. _4 b
    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。

    6 k- E0 E6 F# V$ @. h+ v

    . Q) @# n* |  [
    本课程的特色包括:

    " T7 R' o( ~" U2 u' P' S
    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);

    0 z7 r( f) ^3 [1 T3 A
    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);
    ! V9 j( T! L# H3 ~
    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);

    ) T& V4 V8 S6 h$ E: i. d
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);
    ( ?/ P, e" z; D% W5 q, D5 J( p
    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);
    % u1 r' i0 R# U. J  ]: e9 M
    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。
    + ?  _/ U" x$ G4 u: }9 w! [* _
    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

    5 {. Q# P7 M" n  e& l
    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

    9 m7 Y) [2 M" L9 L/ E+ U$ N* g
    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)
    * V( ^6 ~, Q9 v  h, C& 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# W7 s7 C+ z1 P
    + v1 z, w: G  y+ W2 m; }) l  ^/ ~8 {
    Spark 2.0免费升级通知
    4 G$ Q! |. L" q
    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:
    . ]4 i) D1 ^/ j7 [3 w$ n% a
    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。

    8 z+ z& Y( W3 `5 B. _
    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。

    0 ]( c  [3 W3 T! x6 Z: F8 j3 q- Q
    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。
    ) J( n# p% f3 M. ?5 h: P1 {! k
    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?
    ! \( C/ P) v+ _- p- r& @
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。

    % o, A! p4 e( b+ S( \6 {
         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!

    7 {4 s: N) r& v+ n( Z' S
          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。

    0 g; ~& s/ I: ?' x! {+ E/ B: A6 [+ h4 Y

    * e9 y7 \' [" ?  w

    . y  p# l7 O1 P- H' R3 h. J$ v

    2 ?2 a! m% o1 ~  Q6 X
    , T6 w' n# w5 |7 X) |
    超重磅免费升级通知!   

    7 ]6 S8 r' [6 }* x* f( r

    8 W' a$ Z0 j; x3 p
    $ F/ v2 V' ]8 t7 Y  C# y# c3 c, e
    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:

    7 i8 H  i# x; r- D. _) u
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。

    % Q5 C0 b7 `$ h% o
    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。

    3 z/ @, K$ ^0 E4 S2 R
    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。
    0 U) |/ n+ V! o" b3 a
    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。
    : B0 u, E4 n: @6 ~* \% 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。

    ' M3 z7 U" m2 S; f
    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。
    3 @$ h3 y  D" ?. d1 L

    / `' I* F1 R" ?9 U8 Y: r, q0 H8 G* }+ f  o
    讲师简介:

    ) _5 T. J2 c( X7 T. D! x1 H
    ' d) _5 D; R  D7 d9 m) @) ?
    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。
    + q" E9 m- u! _& |% V2 ~1 g
    4 q5 [2 x# @: d  x( i
    课程大纲:
    & j& K( N! L9 Z1 @' f1 q7 N, c5 y

    * q( C2 h$ H8 K
    一、Scala编程详解:

    - _8 _1 q$ ^. D) a  \7 [" W
    第1讲-Spark的前世今生
    % k/ Q+ a! b4 X5 k
    第2讲-课程介绍、特色与价值

    8 A7 N2 x4 [" O" T* P, @
    第3讲-Scala编程详解:基础语法

    ; D: V/ Q' r$ c" t; g$ R" V
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环

    # f: i# {0 V! w! T, q! L; m
    第5讲-Scala编程详解:函数入门
    # i) x! d0 g3 L" h
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数

    1 e7 ]- i0 S8 z5 Q  }1 }
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数
    5 F, I  k- X* z, c+ x
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常

    - x5 j/ q7 {* b1 S1 G% X
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组

    6 m7 W9 ]& b0 s9 f0 n
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    4 m; {( N5 ?8 W" t. [. |0 x  l
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple
    ) ^: }7 O& |9 f! I- l" n
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类

    ' A% O& X, K- z6 }% g* n0 [
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象
    . a/ \* N4 X. V8 F/ a/ \
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承

    & p! a+ m! E+ n' j, [! W
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait

    9 w0 C9 `5 _3 q* X- @& V1 V
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程
    # ]$ }$ }/ z7 N# n! X6 M( a
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作
    4 g, r( O: q9 _5 p
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配
    # Y/ l( v- k7 }2 g6 r( X
    第19讲-Scala编程详解:类型参数

    1 [! |* b+ _8 }$ Z: a
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数
    . H& O9 w: ~! [! w- ?: ^# A; w
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门
    " ~& F# I; f: r3 W' H
      T% H) T: }3 z7 O$ ?( Z

    ) N$ M3 }; U3 h, b  R2 o) u
    二、课程环境搭建:

    0 ^% ?0 t% n/ ^* x+ E6 }1 V
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建
    ! l/ |. y) M  R0 Z* K, H/ Y
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建

    & u$ w$ r, ?; B( E0 ~4 d- c: R
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建
    9 T6 V8 i: I/ ]% J' r0 a3 z6 T* ?
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建

    7 t( q& n; P; x
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

    ; U9 Q, @& S( F
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建
    ' |9 `7 J) _  v  X' l

    - y9 R5 W" _; Z
    三、Spark核心编程:
    2 ^5 k- B) |: V
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD

    # n9 s5 W3 X. i2 v0 }
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    ' m  x/ c- w) L& R
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析

    & L/ w) D  g9 C0 G2 l% e% J8 B6 {6 ^4 B
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理

    ; r: {% l! L, q- F. x8 T# h
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)
    % a. ~2 i2 k: t' T  g3 e7 T/ i
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
    6 t7 ~+ T- b1 X
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战
    + k. H' H6 u! [2 p
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战

    , M7 s" U9 G2 o! W6 ]9 _* t5 m
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解

    - n, m; T8 R! V/ b( i
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)

    $ J2 }7 Y6 A9 v" D
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序

    , o# U/ Z8 r6 ?' Z5 E7 r, W
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战

    5 V3 y9 [% j, j+ A( c0 j7 m% ]& W' B
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    4 J) ~5 \% U* s- U, C

    / Y8 \6 k! {; d& M+ l# R- y2 X
    四、Spark内核源码深度剖析:
    5 }# }% U% c$ }! x
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    7 i& [6 I* b' @$ g
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    / s, i: i4 B+ V
    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
    $ Z+ G1 a  }) a' T0 k( v9 k& s: f7 d
    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

    ; M& B9 y  B$ c; L
    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

    " P) X. [! s- X. a) `# ~
    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

    . N( H$ S  C2 x+ {/ v; h
    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

    , i: l/ @, q$ c6 V5 U
    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

    : u$ n2 P4 O; H1 u0 R1 q
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析

    $ u3 T) c" B! f, `
    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

    & y6 I! G+ U) Z2 C( Q
    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)
    ( z8 u( N- y# V6 k# u" O0 @
    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)
    9 P" B1 M' [. G6 B! ?
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析
    & v1 [; @! Z# X: [( T9 D/ N
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    # l6 Q! ^/ G5 b* @4 G
    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 G: h. \' [! t& X# U% w4 R
    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)

    0 r4 C1 K8 ^% a0 h
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析
    7 d3 C, |6 \) B
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析

    6 G! R  |( M" F
    , q2 M# Q+ j% |" f: e
    五、Spark性能优化:

    " T6 ]0 f0 S) K2 i' t7 Z  j
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览

    + w, ^. S* G0 A, x
    第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗

    ; v" ]2 J# u3 h. |8 t+ Y% ]
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库

    : m, C) g. a* p! c
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构

    3 P9 e. ~% t& a9 L- C
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

    ( |# J# X! h* i& b! ^5 Z7 I  P' f
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别
    - s4 d" Y! F, s0 n) R; f
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优

    & R4 M8 R, D3 V
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度
    6 _& m: g" D4 N5 V/ u" u8 }1 ?
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据
    ( p0 P/ ^+ d# U0 Z
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化
    " R7 q. p3 t4 n; t/ }# v
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey

    1 c6 N, D" v7 C* `; q) V3 X
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化

    8 [! i9 h8 X+ n# }9 l. S% H% Q

    / _3 ^! ]2 a, e- p5 H6 m: |' _) Q
    六、Spark SQL:

    - m$ J+ X$ k1 {! Q
    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
    - _: C9 ~, E8 y; `  O& a
    第72讲-Spark SQL:前世今生
    # t, l, W# W3 J. `  F
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用
    # q0 A% n% j1 x; ~
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame

      U6 Z( j, U6 X# C- j. H- O: w% c
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    + X! }1 W, ~2 l2 v# j1 L1 E3 Z6 _
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作
    $ @' z, ]0 }2 A' _4 m
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据

    4 K5 N; h( H8 V
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断
    ) i4 c- W- ^2 \; [' u! l
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据

    : O4 o4 F; ]. \, x/ ]; C
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战

    0 t+ P0 o$ L: s
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战
    ( j( M4 Q" s6 f+ r0 w8 B- [# L
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    1 r7 U3 R. D3 R2 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
    2 K2 {2 }) j' H" \9 L* p! f! x% K. R
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战
    ( n" h. ?- l3 _& B' |: U
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战

    3 \, {. a% O* i1 C) A( V
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战
    ) l0 m5 v( \: m& D1 l9 b
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化

    : C6 K( L9 n( Y) S6 B) 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
    ! c3 p) W+ w$ o5 `, Y
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)
    ) Z* J/ Z8 j, p+ r3 x
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark
    , }" |3 Q; M8 }  S, E) a
    ! u( p2 [6 U& y" Q2 a
    + k. U6 e) `. f3 J6 I
    七、Spark Streaming:

    & ^0 m+ |* m0 A# D6 T, k) @$ A
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍
    3 ^( \$ L9 D; a# [" d
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理

    5 ~, H5 ]! A* T) J' z% v0 L
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    : x; c6 a1 d  @6 b1 y  V0 I. W
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发

    $ _9 E2 B# v, i6 j: V
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解
    7 S- y0 v9 v, r+ g$ q
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解
    : C, ^# B4 j4 L2 L
    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
    " l  J% Y6 h/ ?, t( j( ]( D
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)

    ! r! J4 R: v: M1 Y6 d
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)
    & g, t3 \/ p/ U' u) f! O
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览

    - l  X5 a6 `$ W
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
      K/ F+ y( V( p6 u! u$ x$ g: ^
    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

    % k( x& I" A- W5 i
    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

    : z. Z6 i# u6 F% c, B+ x
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解

      a5 k5 ^" a2 v0 M1 e4 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
    ! L1 u# ^0 V4 Y
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解
    / G7 A4 V* @1 C2 P1 [' Q4 e" e
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)

    9 J. g' `0 t( k- U
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序

    ' W/ X1 o$ c* I* V
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解

    ) g: V7 L8 K! Y+ Z& W3 e2 q
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析
    $ B: |8 d3 H& {
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析

    6 `+ P$ C5 ]! [  ]4 A. D+ G$ ^
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析
    0 j) n6 A& m5 ^7 q. t4 E2 s3 A
    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)

    ' R- e, s' x& N6 j+ u  a- u
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解

    7 k; c7 t# \1 G( }, a. j
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)
    " M3 R2 V9 B7 ~- l( s+ Z/ P

    4 h$ |4 ?& D4 T: {; G- q% Z0 }& `
    Spark开发进阶(升级内容!)

    9 [" q: b+ C! ]6 q3 v+ n
    , h3 v+ a! z! u, o! o' v# s* I
    一、Scala编程进阶:
    # j( y; O1 n7 _4 J1 S2 ~
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用

    $ [2 h+ G4 f- N
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法

    ! a% V) C9 v' h
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换

    % ~5 Q6 W* A/ I
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换

    9 v; a& O3 Y5 K
    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
    ! B! z$ I. `- S; g* k
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解
    ' Q; T" _; u  i$ _% R7 D$ d- l
    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

    - a6 v" _% {5 M
    第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解

    " p+ b5 n& t8 ]# S, |
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解
    : a) w4 ]5 q, \* o
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令

    ! O' E- [% |# X0 m3 B$ J
    第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持

    # |) ~& b3 K" e$ k& X! h5 h- x1 s
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解

    " d+ r) [- A, M+ J
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解
    1 _9 p  |' M+ O
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器

    . m+ m3 Q2 C; Q
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解
    ! a! j$ L! W6 j/ R5 s' j8 C
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍
    5 d% X. E) I6 q* j
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解
      O. K8 z$ h' J( r! ~: L0 N* b% s! T
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码

    8 N$ ?  `- v& s9 s3 |' u
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解
    & I' Y6 ^/ n' G/ O' ^7 @& G# @
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档
    ; ^. G$ E# J/ C  q3 V% Q" v$ L
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作
    " n  C7 i! m5 k) G* w- A- y* R
    第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法
    / b  s) g2 V$ [- N1 q$ ]
    第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解

    5 Q9 M+ b7 P5 L0 Y
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解

    ( ]1 F1 f8 w' G" @
    2 ^4 |& P3 h5 ^4 i6 U+ c  C
    二、Spark核心编程进阶:

    * x+ x: Y7 D& e& k
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
    - w+ l) i" U* A$ {( S: t1 U* U' P4 j' ?* D
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
    - V- G. l- {+ ^1 q* h# {+ }$ y; M0 M
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建

    % J. l1 f5 j+ @5 N* |5 }: U
    第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明

    , n1 n8 R/ ^: F+ k% `4 r
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
    % t4 t- _- V# t- k- _. w
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明

    6 O( ?. c/ F: H  j5 t
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
    5 k7 [3 M4 K2 }; f( {3 Q
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构

    . S. e( w* `% i0 E' z" t/ D, q
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解

    5 }8 F# `" ~' v3 S* ?" h' s
    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

    6 _" {+ G1 k3 i+ Q8 z: q* R# J
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解

    : C8 L) c. k& p( [6 k
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业

    1 J+ C. @, B/ w4 t/ u" s
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业
    6 D  y' l- h) \% g& B1 K" p
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业

    " g7 ?% @6 S, Y0 g" e4 o& r
    第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度

    0 Z* @" s9 n& N5 a6 q. C. N
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录

    ' h6 ^* v, o! P' Y1 B! {
    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

    6 w$ i6 Y- J% }
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解

    " W3 v) J$ J1 _5 n
    第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
    / S7 W% d' ^) V/ Y5 Q5 S2 t$ Z
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业

    9 N7 O% r9 ], |/ U4 p9 e+ v8 r
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
    ( a7 H/ q& }9 z- X
    第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解
    2 j$ H; h3 S* {+ F# s
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
    ! U, N* I7 F1 V: w8 A2 ~* J
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
    3 @# m" {; t; X8 z( v4 V" G7 X
    第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业

    2 P3 R/ m3 [8 b& ~& H* ]
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数
    . r* @1 Z  a" h$ p: h
    第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解
    + d' [. i0 m3 C2 h1 g! P
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf

    5 ?/ m' @6 E/ |# s
    第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖

    / |9 H- l2 v6 W2 N8 M+ o9 t5 r1 O
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

    1 ^# |% {2 x+ z8 f) n
    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

    " _# D  d1 s" t* z
    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

    / B5 v+ g- M6 h3 l7 I. h8 O
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例

    : _. p( q9 @8 ?0 d; \8 C0 L% r
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例

    9 {5 ?6 J5 A7 E, B! D" q
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
    & \% A6 b+ Q2 h9 H
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例

    ; X5 c* b2 l; F/ {7 L" I+ V9 n
    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

    ! n+ Q3 ?3 N. j* l0 E% A
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例

    ! b  F. {5 g- I: m, V3 K  ~# g8 W
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例

    4 @* }7 s  x  l5 v4 p
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
    7 C3 n  K, \- c$ w; w# e
    第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    7 S! h) Y9 {( J' X2 ^& S
    第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例

    2 @+ v: [% b/ H
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
    1 U0 Z6 H& y" \+ K* G$ w# v8 g; y
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解
    - D) f4 F! S9 J+ x* M
    第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序
    7 |; z' `1 }4 D! Q% y& L; q
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
    ' b- P$ Y2 Z$ u
    第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解

    + M% U: O+ s% G3 A( j& i6 T
    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

    / e, k/ V, O) K" l8 e  s8 x+ Y
    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

    1 U0 R2 l3 @) J: z  V5 s
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析
    7 m. q0 P2 ]: N$ D" O
    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
    ( Z2 Q: R! g" t% Q; V% h  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

    : U% l$ [% G8 a2 Q/ j
    第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式
    ! b8 P2 i  Y& I$ V
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作
    . x2 g& K& z8 T3 W* t2 `
    第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类
    ' t! l/ b& J: V. _1 T. X
    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 w. t, I4 N! d+ m0 E
    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

    - I4 M# x* D1 c0 a. Z0 E6 q! P
    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

    ( B; s% P2 [, q; M! \1 l! I
    第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器

    8 H5 p9 R! C& W" e
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点

    & O. R* s4 j' X" f2 L; }1 T; ~3 h( X
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群
    # b; H* J) C' l% o- c
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    9 ~* u' S7 o& i9 ^( c6 w5 j8 ?7 g

    7 T* Z9 q- F5 ^1 V5 i9 a
    三、Spark内核原理进阶:
    0 K! e7 {5 N' L- e" u
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析

    ' p1 m* ^6 g- j% u
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析

    ( e* T% z4 v7 o& i- i% t, Q
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析

    1 f5 h; ~! K# q$ ?$ l
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析

    0 F9 a. }7 c* f) [, \9 u
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析
    ' Y+ S( ]1 ~+ U0 a% {( U$ L: C/ M
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
    ; M& J  l' V! x+ z3 E0 ], k! Y# m+ C
    第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
    1 [* O* Z2 s! @0 ~* J+ b; d" f
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析
    ( O( p, d1 G! v
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析
    ' A8 l. G) H7 {5 d- b- A
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
    : \; c9 y8 J1 M7 _1 m/ a
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
    % J' Q3 i4 a0 X1 v. N' n8 Y8 I2 n

      ~  c9 ~0 h, }6 T: ~0 x. s5 n
    四、Spark SQL实战开发进阶:
    7 D, v. p# [. a3 k
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试

    5 Y! S% y$ v# i( r8 ~' s& d
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server

    ; L- Y3 Z/ i+ y1 ~" F
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用

    $ l, m: ~5 ?- \+ ~  T
    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
    5 V7 j; s1 u! L; {1 H& t* Z, ?
    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
    " i3 O" r6 F! k; m& b5 T% S
    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

    4 f. Z& u2 T: s( x. z3 v
    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
    7 {* X7 ?" k% c4 A) h* T- p5 t# S
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计

    1 H- Q0 l) e* G- L
    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
    ( V4 t, p* ~& ?  z
    第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试
    ( q  A5 n( L& R2 d3 J8 L
    * y0 j  Y7 V" S4 R/ R6 }) \4 Z1 o( t4 y  D
    五、Spark Streaming实战开发进阶:
    " g# W' \" `3 F# L' U# u
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装
    - y8 \2 I* e" H, u, M
    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

    3 m; F( U% n% K: r' @1 o
    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 [7 n: t# @* Q9 r+ g( Q
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver

    3 w0 U+ u! B+ s, F  a8 l
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装

    $ u! R) a1 z0 {: u  N* ^
    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
    ; P  r$ d# R3 M, a( _0 J' E8 l
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计
    " m3 }& u8 s! m$ }+ ?
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计

    : _/ A" M3 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
    ( m: Y/ w5 y  g# a1 U4 e! |
    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
    # z: c/ ]7 l8 A
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计

    : W  q; P, N& n' n& Q. m- w

    7 i/ y+ ~6 R0 Y7 {! G% E
    六、Spark运维管理进阶:
    9 Q( y* K2 k& C1 \1 p' O6 K8 m* z
    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
      i6 v% a0 m$ C# d2 G) v/ K2 W1 b
    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
    , P+ [  u( k! _. _& V4 r
    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
    4 V$ L: l- V4 j9 h: V  v
    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 H8 |" o" S. A5 D) h+ H1 `
    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
    3 F. U0 {7 Y: w( w% e
    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

    4 D; {( n. ?& J# w
    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* `4 B$ w" i& }- _/ l2 i
    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

    " g, S- r3 c9 {. I$ `5 t5 ]
    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

    + o2 \" }% c$ ]
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
    3 n# V8 Y1 B. |% o4 b0 S" A
    第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理

    $ w# }9 {, I8 l5 y/ ~
    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
    1 p# v$ ^+ @% b4 T& A
    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
    & r0 q# d8 L8 [( Y2 r0 m2 v
    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
    0 N6 G+ h6 @' N% F
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解

    ; ?! d& b" @  j

    . g  ^6 C' c/ g: V7 B4 ~
    Spark2.0(升级内容!)

    ! ^  ]7 Z' `8 |. Q0 @
    * Q! R, K1 Y; f% S+ t( p. X
    七、Spark 2.0深入浅出
    8 }$ [: ]7 }2 Z! }! X
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍
    6 L: B" V; d! b+ `3 }
    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

    % l5 P; _$ m5 Q% o
    第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行
    + B, I) v: ]9 }: q
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    5 s% I6 i2 v, h  T' D) p
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    6 e8 U5 a& G, T
    第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    + C- I* i8 ?7 I! G0 D' l: f
    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

    & ?6 I. z6 H/ L0 [# U( `2 K: \
    第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
      L2 i8 m: a9 Z' o! J6 F5 R
    第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark

    0 h4 a/ K# Q+ f& ?7 y
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门

      a& r/ C: C3 T7 ^
    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
    3 H: }6 i0 \' Q3 n8 Y$ _  J
    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等

    7 Z. O/ X8 R, W$ ?& B# w( N
    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

    ( [% f/ |' P3 L; U$ |' E8 Q
    第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition

    9 t7 `% h* X. ~4 Q" b
    第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates

    ! l- e8 G& e- b
    第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect

    . |4 K( J, j0 I
    第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions

    5 X& A- |7 W3 _5 B
    第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith

    1 K* D  [/ C8 x0 M/ B/ G6 y
    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort
    : W. \" Z! U  c! H7 d
    第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample

    8 m. X7 C+ F( P: s/ s  {/ a" F
    第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join

      c+ V( v4 d/ w8 j4 O( h' a
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    ' n& d& y+ p* A9 i4 J7 m
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    - W& W5 K9 @; J: X0 v: s, r1 x  k' ^
  • TA的每日心情
    无聊
    2018-5-9 12:55
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    发表于 2017-9-15 06:32:32 | 显示全部楼层
    感觉好厉害的样子。。
  • TA的每日心情
    奋斗
    7 天前
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    发表于 2017-9-15 08:57:06 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
    6 天前
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    发表于 2017-9-15 09:02:45 | 显示全部楼层
    谢谢谢谢
  • TA的每日心情
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    昨天 12:01
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    发表于 2017-9-15 09:44:25 | 显示全部楼层
    好东西呀
  • TA的每日心情
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    发表于 2017-9-15 10:03:52 | 显示全部楼层
    (新升级)Spark 2.0从入门到精通:Scala编程、大数据开发、...
    8 l* J4 s- K0 |1 _8 I+ Dhttp://www.zxit8.com/forum.php?m ... 45&fromuid=2969. B" {' ?7 e+ {- h
    (出处: 自学IT吧论坛)4 k+ s5 ~) u  [  ], b( i
  • TA的每日心情

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    发表于 2017-9-15 10:42:49 | 显示全部楼层
    xxxxxddddddddddddd
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    发表于 2017-9-16 16:46:44 | 显示全部楼层
    感觉好厉害的样子。。
  • TA的每日心情
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