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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

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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

    : v) g1 d0 G0 l1 j  x1 k/ d
    ! [* u9 q2 f# S. c: }( U+ I
    链接:( Y  j5 M. Z7 ?# Y2 L  {' L
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    ! ?" Q6 {& f3 c3 h, B
    (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
    9 k2 k5 y7 p( c  F5 z8 v$ U. ~课程升级!# r4 U, \) I7 L, E9 v( Y
    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)( i7 B: d4 X+ C$ O' Q; U+ I
    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
    ) N# N- L  W% j- c. b
    课程背景
    % ]4 G7 k. W/ A
    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 j5 Q( e- D$ h5 N

    / t0 Q9 f  _( I  S
    * n1 V3 p+ t; A! Y. F1 L; f8 k0 |

    0 y0 b. `4 z- {1 H$ R1 R
    1.课程研发环境
    * p9 j5 a1 x5 X* `0 v! u& N
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;

    ' p) f9 x' d: z4 ~" L
    Spark: 1.3.0和1.5.1

    7 S- m7 c) ?4 u  K) s9 {
    Hadoop: 2.4.1

    ! D% R) ], ~* s" S5 ^* r0 h
    Hive: 0.13
    + _: {, z/ e4 k, s: q
    ZooKeeper: 3.4.5
    : i3 `3 I6 e, P: s) N; H8 b4 {
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     
    " z6 ~; b4 ~# ~$ B0 g% K
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等

    : J* a7 l# {. ]2 B8 q2 |

    / a8 u# x) V3 e" @8 G+ a) l7 q
    2.内容简介

    8 N0 ]. y- i! s* [4 n2 R* U
    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。

    + o8 x8 |& F5 d6 b+ q* E, P/ n$ ^9 S

    0 s! S7 N! J; n! T2 J6 u7 F4 Y
    本课程的特色包括:
    & U2 b" [/ N& [9 ^, z3 b
    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);

    , w. |% @8 S0 O) {- ?# j
    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);

    5 l) O9 q3 c2 `6 {8 \0 w: `9 b
    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);
    & l* z2 b- |0 z$ P: x$ b' F5 t0 h
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);

    % p# \% d$ a  s
    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);

    , W. }# ^4 F) S# P& A, @/ u
    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。

    * m0 R: H! k; ?+ u* a1 X
    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 m; I% G4 p; e$ u. ]1 W; }. R% P% c5 V
    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
    + n* c1 c$ _0 m9 i
    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 L1 F& h) }4 A' [- z) @9 E" k- m' E
    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- ^1 E5 D% E0 Y

    4 l. f# \" \* ^) t# N  U7 x2 g, P
    Spark 2.0免费升级通知
    ! q8 s  i* p3 R
    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:

    9 c4 u9 w6 p8 ]
    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。

    / T$ O$ O2 z/ i2 Z; [3 q, {
    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 t: b7 m5 ~% U# k' X
    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。

    # v: P! L# [/ ]  b3 m
    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?

    " x6 k0 S7 `# a! A" n; J
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。

    ; v" Y$ z6 G. o+ b* X7 X$ h1 ^, }. O
         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!
    & a2 O) g  x- ]
          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。
    7 f: c. m: D0 x# b

      b5 R$ o) i/ G* c  i: ]
    4 X- N# E( X9 T1 Q; ^4 y

    ! a- D" a; B- I. E+ |- R
    ' J2 i5 R0 C) C. [/ g
    超重磅免费升级通知!   
    4 N/ a9 G: [, t8 T

    ( B% b3 h6 g! I) d9 b3 Q; r3 c
      Z3 R* F! m+ d; x4 L
    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:
    ) N8 L  M+ v" Q# A
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。

    8 G) ^% Z: c' C  X  m
    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。

    - P( h/ \# k  F6 T) H
    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。
    " S+ f" I  c, h6 @2 }% q# M( o
    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。
    & R$ W  L- S$ `0 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。

    - I$ e5 w  n. h$ z& u+ P) m
    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。

    " u9 L% A! q0 A4 N! ]

    1 B. x; Q8 x6 h( U6 r1 c+ h
    # ?8 w1 J' N& V0 a1 J9 ]; @
    讲师简介:

    ; F$ ]' }$ c# @9 a. N5 F/ x  E# Y0 }+ O+ J. I3 s! W
    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。
    % P1 S" C0 Z" S: {! \

      `  |! X& o1 N4 X8 B; }/ h, ?8 v
    课程大纲:

    1 j  F6 g) x1 K) w# L/ i4 g8 }% m7 }! N" G5 t0 s
    一、Scala编程详解:
    8 e( t/ \9 a& }+ H& I& y) V1 d
    第1讲-Spark的前世今生

    ; l9 I9 Q0 R8 Y) O# ~9 d# b4 E2 H
    第2讲-课程介绍、特色与价值
      J8 k9 H( ~8 o6 o8 N3 ?/ w
    第3讲-Scala编程详解:基础语法

    1 ]9 F: `# v" {8 \$ {9 W; C
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环

    ) J' d2 m' X6 X9 T; a% |5 N
    第5讲-Scala编程详解:函数入门

    3 X/ h5 B( k; S0 w7 R
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数
    6 J; ^* c) r# F
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数

    * c8 h  M& {# z4 I$ [& K9 n# g
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常
    " G* C1 Z. w2 y$ m
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组

    7 p8 G6 A! g" a. q' @: N; ^/ n6 I
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    / q# b. O6 y5 G: O  }% W
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple

    ; j  b& y1 h: k6 M8 B
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类
    + h- V5 z9 R, W0 X" c( L
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象
    4 ?: o) ]: b1 V+ D
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承

    5 T9 [9 B6 g* d
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait

    3 v$ w* f' P, s! N* m8 }
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程

    , n( Y$ v2 U8 C% R3 q/ L  T
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作
    5 n: w- z+ ?" H9 |+ ^  Y( L: R( X- \
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配
    0 q3 d+ z' C; @3 n
    第19讲-Scala编程详解:类型参数

    / J6 B! q4 O& G4 p5 _
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数

    ( D. J1 G7 O) C/ H/ q
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门
    , [4 G0 x3 H& a- q% L5 ]6 ]2 U

    2 h7 ?, c1 Q+ g

    # \; m6 R. X5 o6 f$ }+ W' C  z& `
    二、课程环境搭建:

    & q4 @1 F. s7 e4 J& [
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建
    1 b! N( G7 J5 ^$ Q+ g& `4 O
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建

    ! z# X/ P4 m$ D- J1 j% X7 H: N7 i! n
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建
    7 k6 w2 E. B. j
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建
    : L4 D3 t7 d# K, [6 r1 \  {
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
    . n1 n' w. a" R7 V* D9 n
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建

    & Q1 L( w9 N" ~& Q
    / L, I( j2 X- s" F
    三、Spark核心编程:
    ; t: T0 q7 d  B& Y% Z( [+ \# Y9 Q1 X
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD

    ! I* t+ e7 i6 n2 w. S
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    / `5 c8 x# ?* p9 F- g
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    0 p7 b" R$ k* B
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理
    " F/ L' R. _* G( Z
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)
    7 _, Q" s4 M4 N3 c7 Z& C( l
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
    " J$ N; D( E  P
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战

    3 i3 H: R6 e0 K# ]3 R
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战

    4 J+ o* _0 v; ~. N9 l* b' d5 z( o
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解
    * B$ y$ R" N/ Q+ D0 c3 d7 B; g
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
    4 X; Y& h1 v- U! F+ O2 L
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序

    $ g0 B( ^8 I9 Y6 W4 D" F
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战
    / g2 N5 f) s; E9 [$ C0 n* |
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    : E+ v5 G6 X" M2 d

    6 m+ {( B4 l6 F6 b! h
    四、Spark内核源码深度剖析:

    * G2 F: D0 m4 F
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    & |4 [# M8 y: J
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    9 R2 Q# N2 ]" S4 h& 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
    0 M3 x" ^4 F* T, p# 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
    / B. v6 W, X" Y9 z  `3 G( i6 I
    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

    8 `" N, U. l  s: Q" W2 F; 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

    $ c; m& b5 v+ [5 t6 o4 n
    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
    & _2 h4 m/ r4 J) Y& m
    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
    4 t" R% _1 a+ x" B4 v( @' k
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析

    0 J( E- q' Z) M1 C8 g! D/ N! O
    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
    2 X& U# T! w1 ?+ ]/ Q5 t  k" E" O+ v
    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)

    2 a+ T0 B' k$ G/ J6 j2 s0 N
    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)

    ( f8 P. Y: B, r& Q5 O5 d: G
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析

    9 G$ H9 T7 X, _/ `4 h4 E, O; s7 w" a
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析

    ! R7 F- m) _* Y
    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)
    # F3 U' F5 `0 v3 i; L- R) G0 z6 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)

    0 u8 C2 T, `& T2 S
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析
    5 \2 S0 [# U/ f7 \; X
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析

    " E0 T3 [$ u; G
    % G+ N3 b5 g* C0 C: G
    五、Spark性能优化:
    0 x; W2 a+ `+ E: G! v* u/ R
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    # [# ?1 C3 {' B) Q+ J
    第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗
    + U) h1 _6 \5 s' ?
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    ! h& c& X) ~1 @# J5 w! Y, j
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构
    3 j$ q: h5 \$ Q1 j: W* `( P, v; s
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

      j; S! u- o. F
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别
    0 z+ @: d# C: J( v8 S) Q
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优

    & ]# m$ Z3 s# k' Y+ D
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度
    6 N, o. M8 B4 C/ q6 u" @( n; u
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据

    3 C: m2 n& U4 T) L
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化

    1 d/ S% u7 Z* t4 c) M, s+ _2 H2 A$ H
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey

    ; F0 g$ }. L  i& w& a
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化

    $ Z1 ]  Q1 H9 A+ O
    $ J# i3 y0 c+ {
    六、Spark SQL:
    / k+ ~- F2 T, s; n5 K
    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
    3 ~) D9 F+ c/ G  U5 @3 L  s
    第72讲-Spark SQL:前世今生

    / c% I, H( ~) M9 w9 E
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用
    ' }+ E) p& E8 v- g9 S% I: Q: v
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame

    3 }% Z  s' ?& \8 z- ^
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    7 B( y" N  r, {" I& ?
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作
    " o0 x; [* Y; ~3 g) c
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    4 y, }( \1 |( ^3 c9 T
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断
    % E  F/ o  q: O) z) {+ o3 G
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据

    $ n, E8 P  t  O' m" Z3 r5 H
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战

    1 [% t+ p/ D1 ]) E3 w. l, N* z
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战
    : d8 O9 b" j7 E$ v
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    1 M9 T% ?% x! s6 H3 o! I$ o
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
    . x- x* W( y4 {( ]6 Z
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战
    . }/ M6 J: [1 a9 a9 O
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战

    6 F. K; d5 k+ _. [3 p
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战

    / N  z- a3 i& l  [0 ^+ s
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化

    - h. e) t5 [/ r3 X
    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

    : _0 o1 ^9 m# A
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)

    - @7 M( G1 f' V' z+ w
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark
    7 M0 `5 ^- d0 ?; B" |

    . z9 R& p5 x, A1 j+ s- K, z# x" D3 K. F1 _. E
    七、Spark Streaming:

    $ O; `) Y2 a9 {' B
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍
    & t; S& {% ?) M! }5 ?, k
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理

    9 E, W+ q) U% C$ |3 w; `
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    & k! g$ }- J2 B1 n4 m/ v2 L( @
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发

    / B' o3 }1 K) M$ v* c( r: p1 j7 M
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解

    : Y! B% T0 X4 y0 t" [
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解
    / ~" J( ?: }; w- M$ E2 Z& d+ G- \
    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
    : N$ ^" U9 d8 c4 k
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
    ) i) V" a2 H1 X% ~- M+ }: B
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)

    & x* D# {( P) F
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览
    $ I! |! R/ c9 J* D, {/ V" o
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战

    9 j6 H/ ^5 @: `: I7 ?, g/ A
    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
    7 C* l& t4 z& ]) S7 x, @* m
    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
    $ c: o1 X' C& h% ^8 L
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解

    # o% U  I' D( `# q# l5 a0 C) ]
    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
    6 {0 X9 o) b  W& y/ \& @4 s
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解

    8 w. [3 S2 S$ Z5 W% `
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)

    7 f4 H$ ?' L1 W, {: ?4 Y
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    & W5 B7 Q; F; y( ~6 S
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解
    6 q2 x  {' p( F. V# }- x
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析

    6 l# F" _" A  o; E
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    . r1 i% C' U1 W- y) [- c
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析

    + u0 `/ Z" N3 f: h
    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)
    & |+ x0 f( s$ O9 L' Y7 Z, A* }
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解
    8 K" s* @' B" s& S' P" @. f" }0 C; P
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)
    4 H% I" }/ O5 {- X0 H
    ; _, C. z/ {$ E4 H5 T( l
    Spark开发进阶(升级内容!)
    & u1 G( ]5 e2 ^4 q" H% Y
    8 g5 m9 C6 `0 t8 Q- L; w
    一、Scala编程进阶:

    * M  ?0 Y2 M$ F
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用

    1 Y" q$ S$ C. v; H" ~( H
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法
    6 A$ }2 m1 I& }
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换

    0 i7 n( b6 E8 V6 ]+ e
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
    : X- `. U& R# }$ t
    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

    5 t9 H( }4 d; N" u
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解
    " B# G% N5 J3 Y. l# F  o! s! s
    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

    , Z$ d. J0 v$ M5 q
    第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解
    & @& C! I9 q" G' F
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解

    5 r$ t, q$ d+ J: e" x" t3 ~2 w
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令

    & x8 _* z( T. q7 Z6 N
    第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持

    ) ~6 C5 y3 x7 E8 H/ `8 l4 j
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解

    5 Z& B% U* I/ m; P6 a
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解

      @& S" w" V5 n: ^0 T8 `
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器

    & {$ g) h" b( U1 _5 m9 L, ^% N
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解

    + Y" E' B, G4 x" L1 Y* z
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍

    " _0 |' }9 U  I: [$ K% ^
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解

    3 a' J1 O6 C( D; l6 B: |
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码
      x4 h# k& F# E& P
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解
    $ F. y, F$ l& ?; V0 |( Q- b
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档
    + E" p. U) K& ]* _6 e
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作
    6 c3 ]. Z& ]0 j& R4 b6 Q
    第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法

    3 J3 P* d* \, Q9 v
    第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解
    ; i) R9 r$ ~1 h$ s: ~; f, ~' |( {
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解

    . ^# a. y9 j" C% p  w# U

    4 x1 H2 q$ M: g; v, i! ^$ D6 T6 n
    二、Spark核心编程进阶:
    ! h2 F( ], d( c6 M
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装

    - p; q7 R: e& l
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建

    ) N# {/ @6 o6 o$ v+ p9 c8 E  V
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建
    4 ?& ^3 G9 p, M% E: i
    第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明

    ' j' X/ U5 M- H) d
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览

    / ^) k  x  ^' }4 X, }8 r* P- l" U
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
    & q, {+ D/ _% f; e& r' I
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解

    4 e- S2 W  O8 L& g+ V
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构

    - a3 W( c) |  O0 w! x
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
    3 V# J: ]; \. C" y/ W3 F! V
    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
    * |8 I. L6 y% ?, r7 D; r
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
    " O9 F; K+ j' l% ?" g! t
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业

    ' @& o! R6 w% {% J
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业
    1 O2 J9 X! ~1 v# ^# z% _+ {2 Z
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业

    " U! F0 U& }8 b
    第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度
    3 R0 j- A! b; P- q
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录
    : p. T  U  b+ p" [" h0 e1 H
    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

    . O/ Y  L3 r9 P1 d% ~
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
    ) E8 A" K) A, N; d1 d. u1 _
    第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解

    2 C7 {/ Z- y& I' n9 H1 m9 X/ y' r) K
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业
    1 y% x* `( s3 W5 A# @8 l' Z
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解

    1 G; {4 J( j4 a/ u5 u& k7 b
    第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解
    & X' \1 ]* z- }$ [
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
    3 E, D0 K8 E( H) z( I, F* y$ G+ d
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
    % Y/ l$ U# i! B& Z8 A- u# u
    第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业

    # e* o* y; `: R
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数
    ! @+ |. @8 r; x
    第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解

    , H' U& d- m& R; F9 p' ^3 r! f
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
    ( @: m  i: }# w( m8 E7 y* W7 F/ m0 Y
    第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖
    0 o+ L  P3 ]& F: o' w
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

    * P) H( c3 X# @' G" X8 H8 w
    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
    # W7 R9 }; i3 h# A  T% _& G
    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
    , P5 T0 m% q2 m- ?( t
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例

    & [; P" h0 {4 @6 A1 _
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
    + Z2 {; f$ F7 q8 c2 F
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
      A3 \/ Q6 x# ?1 S  G
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例
    1 R/ T* I( G/ |( z
    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

    3 D+ D, @5 F5 E6 j5 }
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例

    + ~  p, U, W( e& R4 Y# g" R
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例

    ( |) s+ l1 [! n0 j( s0 m
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例

    3 N) B3 H. v2 t* F# n
    第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    3 H) V' |- K9 m
    第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例

    4 o5 o! Y& d0 ~) L& i0 d0 @
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
      m& C/ V$ @. J+ o/ S
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解
    7 q& t2 u# N6 z: \4 O- r" ]
    第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序
    : Z  \- i/ }# B+ S9 H* B
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子

    % W7 r0 f1 W0 @+ F, j
    第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
      ~! v2 E" Q+ _6 c: f- [" T4 g
    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
    # z0 \( N! ?% n+ e8 \
    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
    4 L; q8 F# ]# T8 d0 W* _4 A. F
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析

    ' S! E. p- l8 `3 i0 w  K$ d/ \
    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

    / \5 x; X+ Q! @2 u$ 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
    - _# y- D; {$ o
    第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式

    % ~! |) S" d6 m* R* o
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作

    - L+ u- f  ]! J* {$ e5 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

    5 A" Z' J8 s) u3 S( n' b0 _
    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
    + S) h, n# J: b" p
    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

      k. h- m. p0 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

    ; h% e3 M- h! H
    第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器

    5 a5 V2 M% B" a9 M
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点

    + g0 q' t8 z6 h
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群
    6 ~# i3 x' t& B; D! U0 G& }
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    # ~; o; d8 o  l' n2 k: q8 s
    " |( k2 l' z5 h3 L% M. \
    三、Spark内核原理进阶:

    2 T, j! y* p" J$ \: Y, Q
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析

    5 J9 q$ u0 X9 ]# [+ X' l; f
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析

    $ a5 y! S% k+ x1 m$ |
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析
    ( N* M4 ]5 m! y# @- @, u) ?
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析

    ' A% w2 ]# W8 ?, z6 N$ i" w; M
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析

    - P3 w% t4 n1 f2 G" x) {
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
    / p$ B& {8 \: c$ Z  i9 Y( N
    第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析

    & o7 L" w0 }' g8 ~, O6 N
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析
    9 o. I7 s9 I# c3 M9 ?
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析

    " w4 d# M) G8 n# P9 T  h! K9 h, ?0 K
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
    $ G! }" `7 O) E, P9 F% z. g) Q# ^
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析

    # d# A. h0 [3 n- X/ `1 Q
    . ]( k6 ]  k/ [% W/ D
    四、Spark SQL实战开发进阶:

    3 K+ s( G9 m" H. _& U
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试

    : [# A- N! P# `
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server
    # T  b% P( {4 d8 Y& c$ ]+ h  ~
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用

      T9 b* l) n5 U+ 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
    4 W/ P5 w+ t9 r% [
    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
    / E4 l7 u4 k% ?$ K) q. G& w
    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

    ' e/ F) m9 [( d( f# z: x
    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

    & Y$ G. K1 Z7 p8 E8 f3 p" e8 {
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计

    : }. N# @" \6 n  s1 t: R+ ~) Y
    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

    ' F& V% U5 O* \/ r3 I
    第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试

    $ `& a% |* J5 \2 p* U# _4 X

    4 o8 p! g4 c" c8 s' y
    五、Spark Streaming实战开发进阶:
    1 k; ?+ Y1 u8 n, i  u/ ]- H+ R
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装
    " X9 O% s6 A# L1 k! D/ O& ^
    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

    ! b" E# V$ U4 \5 Y) A! `4 w
    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
      z4 L- i, T- U/ ^
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
    3 r( j& n/ w/ Y" ~9 O
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装
    2 T' _  D' K: b
    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
    ( K/ t$ h4 Y* \4 {
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计

    6 t1 h2 f) _) d- Q
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计
    ! M& ?/ G* H8 H& o: 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
    # ]1 o$ X7 d' 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

    * V2 N" P1 E( ~9 J) g
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计
    5 z) t  a  e+ w) j

    % m: S" k& i4 l& [
    六、Spark运维管理进阶:
    " i# P; d4 t& p4 V! Y% V6 p
    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
    , a' X* m# O. c9 I9 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
    ! q% m1 \8 u" w7 O' I
    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
    , }7 J+ V& _, }0 V) c# q: R
    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
    8 k* b* m4 N6 A# L
    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
    6 A  P& J( T  T0 E+ H
    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

    8 b% H3 d/ [2 C; j4 m; I3 V% }2 }
    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
    0 o8 ~4 P* Y7 {: Q
    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
    9 ^  _/ Y% ]' c. b6 ^
    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
    4 f6 I9 F4 a. F/ X
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理

    . W" A7 ?: M1 y
    第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
    ' P, ]3 A3 i$ I+ D( G& l& R) 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

    3 }+ e: g3 e! N- T# g0 W
    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

    $ D1 k2 A7 I' D+ @# O
    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
    - ]6 }( W5 H! E7 |
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
    # q! {( X" Z3 T* x

    + |$ G3 ~- I$ a* I
    Spark2.0(升级内容!)
    ; |# e7 Z' Z8 A0 |* s
    ; p4 \% V( i( D: O8 u5 [
    七、Spark 2.0深入浅出

    5 F4 n$ X' [4 n% k- M8 q
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍
    ; b0 X, a/ O7 l* L
    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
    0 p4 Y1 U4 v/ l3 B3 _1 D
    第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行

    1 C, o. W6 x# Q- B% `
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    " `4 h6 u% R. S) o  Q
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    3 e: j/ q0 _( U" \! f
    第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
    7 A* |, G. F& R* Y+ w
    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

    , \$ B0 S, C3 A) |: |, ^
    第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等

    * h5 F% h/ W$ \3 L/ E
    第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark

    8 [: l' o# ?% ?9 L2 \8 U  j
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门
    % V$ ?2 ^3 ^4 X7 S  e  b
    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

    - Z! a" U3 H* T/ g8 U+ y6 A
    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等
    / n$ H3 _# e. P
    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

    ! O! d3 X$ Y/ \
    第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition

    / k( E0 L3 _/ F6 m& q, l: [
    第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates
    $ U$ a( B$ Y+ Z# i& q7 r7 [
    第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect

    ' j4 i; s& g* Y8 L
    第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions

    # o* Z: n! m( [# \# ]5 i" Z3 i
    第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith
    7 j' ?9 S/ Z. s6 M+ h6 q
    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort

    . ]/ J9 i. O- I* R" P* x
    第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample

      H% I; D- L5 m
    第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join

    ! `# k( o& R2 [5 }( H; A& u
    第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:avg、sum、max、min、count、countDistinct
    4 ]7 b- P6 _8 o
    第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:collect_list、collect_set

    0 G" t* V) u7 s7 n, K
    第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常用函数

    8 }5 Z% J+ O, a3 a5 G3 h9 \3 U  P
    第270讲-Spark 2.0-Structured Streaming:深入浅出的介绍
      R( I8 D9 R% R; k. h) R
    第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入门案例

    + w7 \" ], l9 M8 \( p
    第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming:编程模型

    , R+ O( V# b$ s* Z# o% U8 A
    第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming:创建流式的dataset和dataframe

    7 z0 y% ]. o: A! M% l% u1 I. p& I4 v
    第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming:对流式的dataset和dataframe执行计算操作
    . c# o3 \- v2 |: h, D3 p
    第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink详解

    & d% w& q# Q" `
    第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query
    / I: ~* S3 n  O2 n
    第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容错机制

    # I# e7 Y. E) r1 r5 F' S
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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。。
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    发表于 2017-9-15 09:02:45 | 显示全部楼层
    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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    2018-2-25 21:30
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    发表于 2017-9-15 10:03:52 | 显示全部楼层
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    5 R7 U& v2 q; chttp://www.zxit8.com/forum.php?m ... 45&fromuid=2969
      y- l: ?& ~2 U( |(出处: 自学IT吧论坛)
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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。。
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