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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
    , _4 B5 u/ R( Y5 z2 x6 q9 }$ F4 O" i

    + e6 J) D3 I3 S链接:
    " t, v, h+ ]- g/ z
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

    8 K* \. R& v3 C7 c
    (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
    7 `( g! f0 c) I: ]课程升级!
    / x1 P. q9 M# M. s* L2 H# B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)
    1 O4 T5 d+ V8 p) z& n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
    9 C3 `* _; M7 \
    课程背景

    * H/ h% m/ ]  \8 b) A, t
    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。

    # @. u5 T% A4 S' E' s; s4 k& H4 P7 d( b1 W4 o; f6 p8 p3 l

    " Q9 y; ~. e/ L# L9 J
    : h7 \6 P9 r8 m  F9 Y( K7 J
    1.课程研发环境
      t- L1 K. O4 T: l% |3 m
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    - w9 ]$ ~+ o% B) y3 N3 V- K& _6 Z
    Spark: 1.3.0和1.5.1

    2 _- q% U( Y" v4 f, z0 E
    Hadoop: 2.4.1
    ( t. z1 v1 z" ]0 r+ C$ b2 Y' A* _/ S
    Hive: 0.13
    , d2 S5 d4 \- S- V- S
    ZooKeeper: 3.4.5

    " p; M- _7 }& B& O1 q4 q& c( S
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     

    - W2 r& H( b) J5 W( h
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等

    6 w, x6 }5 w5 o, r7 R' {" @
    $ b9 F) _: `: }/ k
    2.内容简介

    $ y% @0 h2 C, j( Z- ^
    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。

    ( p2 O7 L" h7 X1 A7 c0 A

    " q, @; W. r2 ?2 o
    本课程的特色包括:
    2 j2 _2 w2 @1 e3 u
    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 j6 T" e* x/ ?! s5 B8 b
    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);

    * V, O4 a7 O; [6 B% g9 M( W, H( S
    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);
    * X/ i5 b$ [& G. a* a! `& w6 m
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);
    9 F: [6 E, ]& B. `/ {
    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);

    % V: ?3 M0 S' I: r' f: h
    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。
    ) W. Q6 s, p# C( f. t/ E, n! A% A& K9 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

    0 z6 D( m. K8 c3 x; E: Q9 G
    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

    - J5 U, r! h$ N1 ]
    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)

    ; u* z3 y/ }' c4 I, n( ^& b1 @
    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)
    3 a4 ]  _: c9 T
    7 ]" D& x( c6 k  L% }8 j2 A
    Spark 2.0免费升级通知

    3 M! \% N% Z8 m
    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:
    . G1 I& I& v9 U# S+ \  f
    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。
    2 A$ [* ?! R. A; E! [# x3 z' z0 k
    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。

    / a8 Z. `: M1 N" [" K5 a
    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。
    $ Z3 r8 e( w% o, 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?
    ( h6 v3 n8 E. U2 O$ A
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。
    ( Q* f( E. s- y9 u& h) u% |% B6 N# d0 u" q
         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!
    + q- C% ~& \0 ]' Z( h' V" 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。
    , z! ]! ]6 C+ ]3 h& N9 D) {
    + G- U; L9 q" w& S, Y, P6 V& z" b' d% A$ ?
    2 P; e! g$ @& b* N- v! ]

    9 A7 g8 }; r/ ]. G# N8 X6 ~! j" S9 U: A. z& j
    超重磅免费升级通知!   
    0 w$ o$ F  r$ y, k1 R. S% U: j

    ) U+ L+ }1 I' R5 I2 _; A& A2 B

    7 g2 y' A% g4 q) Q/ a( B
    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:

    $ [0 y2 e6 J2 u' o: i
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。
    8 Y7 h7 H9 X& S6 y& i
    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。
    0 z' k3 y6 F) V6 J6 }
    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。

    3 t; \- B0 S4 ?  k9 j+ C
    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。

    7 s2 ~) s' c& J5 r% ~6 b: x7 x
    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。

    & q$ J( s  w: U- T, R9 A' b
    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。
    & X  a  C( ]! b

    3 r& H1 Q7 L+ x
    8 m! G/ b5 ]6 l! c; [) Q3 Z
    讲师简介:
    ' l' G& G/ g! r$ P& D1 x5 ?  g! x

    . f$ Y8 _4 c6 \7 z& A
    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。
    / G' C+ |3 S3 _2 P, P7 C

    & B' ]; m* W6 |  ^3 i& P
    课程大纲:
    5 C' x0 z: ]) s: d3 `8 o, \! G
    4 b* E5 V! T4 d; p' r, V# G
    一、Scala编程详解:

    . ?; z$ k5 [$ G/ `
    第1讲-Spark的前世今生
    8 b- Z2 O6 J* |9 ?
    第2讲-课程介绍、特色与价值

    $ K' f* F" b: D" h, b8 ^2 q
    第3讲-Scala编程详解:基础语法
    . |0 y* b/ C; n8 g4 Q6 O* m
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环
    6 ?4 E0 t4 K/ L9 j3 M! \; }
    第5讲-Scala编程详解:函数入门

    1 V6 {4 r/ A6 U; {
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数

    1 M* r3 G& ~; w; o& |7 R7 g5 s
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数
    3 n% N7 l& r9 C& ^
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常
    9 ~* s6 M) _4 f4 b
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组

    & s! \, j# s  d$ L9 e" y
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    . `$ Q. p' n& F, y
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple
    - ^- d1 o6 i5 t, a8 m5 ~4 d; Z8 U
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类

    ! ^/ s" Q$ n. c$ r2 _; r; B
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象

    & W6 v  ]& C( l8 G2 w
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承
    . u7 m* `) c) i- q
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait

    ! y& F4 [' a' _, C) p1 p. r9 ^$ K
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程
    ' C3 U- l+ D* m2 b7 i
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作

    ) T' W/ F  M9 V, @5 D. L% ~
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配
    ) y+ H1 p' a: l
    第19讲-Scala编程详解:类型参数
      o& z; i; G* [! B/ `9 _9 y
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数

    - _) G8 B" y7 k, m2 o
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门
    + T3 f: |, t6 t0 J0 K) C( o3 h
    % A) j2 k/ a$ v. Y4 c

    % p0 H! q: a9 {+ ]0 P+ a# Z/ {
    二、课程环境搭建:

    # J. y- J7 u3 P0 ]
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建

    6 K1 G" m! p" o/ a. P9 R* _+ f
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建

    & O4 n9 H( v! x& I
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建

    5 f  M( \+ u) Y! ]6 ?5 o
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建

    8 |, M  x: i6 g1 B. R5 }5 |' }
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

    7 {+ p) {7 m% Q2 Q$ k
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建
    / T7 U) w' R0 X
    & k  \" D0 ]2 Y6 s
    三、Spark核心编程:
    % C4 j0 {" @( ~( f9 W$ U3 G# V
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD
    5 w' v) a6 Y" ]1 E2 W) ~1 d
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    0 B5 ?" F. a. f) R6 ~6 I* v3 f
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    % [4 y4 n( Q$ o; w: `
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理

    : g" Z: a; [: g
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)
    % z5 v6 n$ V# [- Y; `
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
    " a; `  R4 w& F( E; A9 Z: i
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战
    ; C& N# I. ]+ p9 ?) i
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战
    6 \2 h2 c. n, G$ k3 p
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解
    % v2 U* u* y1 p9 _8 R+ u- C  v
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
    " a( n. d! U' ?, Y
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序
    & s# E! ]" Y) p1 w$ I" C
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战
    3 f8 Q, C2 ]- h! E4 g/ D
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    0 a0 D* @' F, e: G/ f2 E9 G% ^) j

    7 S, ]( X/ k  V2 n$ I
    四、Spark内核源码深度剖析:
    6 B4 R1 n' S' |- V
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析
    & q$ R8 V+ J, n- c
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    + q. E5 P. C( _! d% f
    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

    ) q6 m" i' r. K9 d1 k
    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
    ! r( h/ i8 h, p+ E( R: V, Y
    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
    ! H% t% u; L( {& y5 A3 D
    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

    " ?5 J6 e( C7 T0 ]
    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
    - T0 L" ]9 G. Q1 H
    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

      D, b% I8 Z7 n7 R1 S% U/ S' e
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析

    - ^3 i5 f0 J% O1 p
    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

    ; B! {" o. }- y& e8 O6 B; Y
    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)
    ; \! ]( ]/ r) o
    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) m0 @; O: L; u1 y+ M
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析
    8 p0 @9 N/ H; g. u, ^
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析

    1 A4 p- M+ Q3 c# Y" d
    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)

    0 T0 V, v  j8 C; q9 M- S. C( p
    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)
    5 N  ]( p' _# m% T
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析

    2 F, U$ m6 b$ D  }& Z
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析

    : \' p! d" c2 N% I4 \( M
    # B4 }6 t8 `: `  k4 r
    五、Spark性能优化:
    ( w# f7 W8 p/ I1 C
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览

    / \* C8 x. ~7 f6 P( N8 U( Z4 E) s
    第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗

    , f8 ?9 \, R/ W
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    - I, q' ^" g* @. S
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构

    9 E. u9 Q; R8 x( @+ b  ~/ K7 b' f
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

    : e/ q* ~0 G* S) G7 ~0 M
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别
    1 G' t  C. o" t3 T0 U
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优
    ) a4 X1 P3 k' ^. @8 ~% X
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度

    / `/ K) d0 J5 P( R' d
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据

    : I5 E3 h) `% |  Y1 {, g* _
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化

    * I$ s. L3 y4 S$ K! ]
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey
    ! u) Z- A4 `( S1 e$ S! V
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化

    ' z( f( X5 u) r! O3 x

    , y2 l6 Z3 ]8 A% z
    六、Spark SQL:
    $ \3 F# G8 A, d7 ?" W4 ^$ s
    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
    & o$ ?3 }( R# J/ s1 M
    第72讲-Spark SQL:前世今生
    1 T4 D1 y$ p* F: L
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用
    1 g: w8 e! P( C% ~1 D
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame
    4 g8 T; c8 S' T2 C: K
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    0 O0 O2 B4 W  }3 |4 x
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作
    / P/ h7 c3 v3 D( P7 w
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    ( G6 O. p, L; k$ b% J; ^7 i
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断

    ) f* w2 l- n* [9 q4 @( ]2 a
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据
    ! @, u0 Z  n0 k% h* W1 A
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战

    0 g3 v8 [% k* Q% j( s
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战

    ) j) \' ^: ?/ E2 H0 R0 x  B6 j
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    5 Z) b; A4 g6 @/ z/ x# R% s
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
    - c' s, k; |. B* J9 N5 P9 O
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战

    + b! x3 t2 M- X4 `, a% _! \' H5 J
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战

    % P6 V( n5 `/ Q
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战

    . a0 i* F5 c9 G& T4 I  v) W
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化

    # s6 \6 y% r; H% g" E* F5 j
    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

    ! c8 |, T7 \, q4 a; a
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)

    ; M% z% ]0 c- Y' {  R
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark
    " s; l) E5 Z" E3 h9 G0 `
    - l8 K0 n8 k/ d- w2 ~% v
    6 F# S; M, @: H4 A
    七、Spark Streaming:

    6 G$ J) `' s: z& E0 o4 n; w
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍

    , P9 `/ K5 r& u; j
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理
    - x$ c9 \; H, X0 n9 X) S
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    5 w9 F; G4 o4 ^
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发
    " m& L/ S5 u1 G9 N! E
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解

    5 w- @6 p$ Z  Y0 M) n
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解

    6 r1 Z" |( J6 R4 v+ q2 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

    8 ~4 C: W6 V4 e" U' R1 Y4 R
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)

    ; s& p3 h! b  T! |) ~+ x3 o. F
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)
    6 @2 F* _5 I2 @. Q6 z' R7 c
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览

    0 K" i& K$ W/ r$ g* c
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
    % }' D4 J) N; v* F7 r( J
    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

      W1 ~: A+ }8 @" W: @) |" 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
    * N( x# X4 x, ?4 m6 f
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
    ; s( {0 [  w0 l) y5 _8 B  m
    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

    7 r/ f4 _6 C% S  w; @
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解
    : ]1 {2 R: Z  \1 ]+ I
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)

    , o* [6 F/ i7 z( Q/ x
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    " X/ B  s' A; ]  X+ E/ c. K6 `. F* ~
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解

    / D5 \/ a5 s/ r6 Y
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析

    : B" i8 ]$ }6 V" S
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    : c7 s/ u3 w1 |" N' p+ C7 c
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析
      I2 O" |6 Z, \  l, W! ~
    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)
    ! N: s) Y" `1 }1 P# T
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解

    3 h3 ?; A6 t+ F* T; J6 v9 E
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)

    7 v2 w# T' J' q/ z5 ]9 T% L
      X' k: w# K3 h, Q' `
    Spark开发进阶(升级内容!)
    2 g+ u! A, V8 T9 X- Z

    $ k5 v2 F8 @) ]
    一、Scala编程进阶:

    8 d# h) u- q9 [; E
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用

    ' K4 ?, ?9 l* {
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法

    , ^+ e7 ~( f& y- M7 M8 T5 k
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换

    $ m1 k5 _0 i# B5 p, ?9 d
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换

    ! k. k. D7 C" H( W, _/ 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
    ( A2 k9 Y  R$ u9 U5 S4 O% P
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解

    ! D% T7 K' ^& y5 `: y6 e9 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

    1 P/ H# k$ e4 x
    第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解
    - @) E; i1 m  A$ a* u+ ~# x0 J
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解
    6 _" p; G# m  a* Y# ^  ^6 z
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令

    # v* n0 u9 W2 w& t2 ~; h
    第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持
    1 I9 o9 F; ?2 @3 X, a0 r
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解

    2 Z0 B! y9 h- t$ e4 f
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解

    % u$ k4 F6 b5 E: ]2 [
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器
    2 Z# Y9 D% c( L0 \, N! Y0 `
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解

    ) s1 I1 R, s$ q0 x
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍
    5 y& _4 ^$ b6 I" _5 C: ?
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解

    9 X1 m% S; S% S4 ~8 M0 c& u  _
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码

      h3 r% W  W: V$ E8 a
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解

    , D- i) e# F: Q! d
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档

    & }; t! h- R4 }6 `% |
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作
    * W4 ^9 x0 Q. `/ O& P) a( C
    第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法
    9 _1 ]# v8 S/ g. g* |+ x
    第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解

    2 C- I3 z" v+ _4 k0 H+ l
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解

    & y! ^( N6 S0 J/ w& }

    2 S8 Q! l! M: b- \& z
    二、Spark核心编程进阶:

    9 ]# j9 e) I  A% o% T& u. |
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
      I0 x. m1 n3 ]0 N' `' I. T3 y
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建

    : J) E4 @4 S/ W4 W% [0 Q
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建
    , d( \5 R9 z  l9 W' u7 O
    第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明
    1 l$ A& i5 h; @/ `9 V5 ~: p
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览

    5 I: A  q4 ~: M/ J" Z6 t
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
    / ~( r/ Z) F7 J3 ^, l
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
    . J5 b2 T" I6 i0 F, D' g
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构

    8 q9 T, a+ M  ]. C! B; f' p
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
    2 p3 L$ g' [9 t0 G4 O: y
    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

    ( m6 Y8 T+ N3 J' h% I
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
    1 A3 d& |! L' ~) E
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业
    ! w4 C& E( C/ y" {" Z% x$ y3 w
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业

    ' y; O& O- Y" X. s$ z( ~* B
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业
    " n- D5 J: t' J. Z1 R
    第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度
    & u0 _" L- Y0 b0 [4 \! M9 |
    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 {6 @4 w2 Z" ^7 c" l% X5 V! J* V7 d
    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

    + d  p; n) x8 L7 |6 t: t
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
    % G# x+ I/ o) \: s
    第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解

    2 H" I( H7 ]1 k
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业

    0 }9 ?: ]8 d6 b- T9 H, `
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解

    ! k; S# \6 @0 V  p$ {# O% W
    第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解

    7 v3 r' m' K  [. E+ E3 B; U
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
    ( k& _# T) c. [8 _
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解

    2 A$ ^5 S7 \' P! r# D
    第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业

    + [- K, Z5 f: K  `% i: V; q0 w
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数
    $ G! M, Y* U! I9 J: e$ j2 d
    第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解
    / U5 w6 c4 V0 y' N2 Z3 C
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf

    0 L: W+ S+ @3 x) a% X
    第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖
    1 y6 X1 E" Q7 @1 |7 y
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

    % r2 N# `) P. R
    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
    5 Z) X6 g' L: Y
    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
    4 q5 K/ L$ f$ u6 u3 A
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例

    3 z$ j9 k/ ]& v: P3 ~5 N8 e' A' P
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
    ( O4 K: X3 }, S: t6 O
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
    $ M: \+ ]2 J4 s0 m7 g
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例
    2 k. ?1 P2 r: d& H! l1 {
    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
    - V* M- m& R1 y# T$ s! F/ v
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例

    1 O* K. h6 y4 K' Z& m* T+ w5 w
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
    1 f" O9 F7 O! t4 j0 f
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
    ( i3 R1 c8 s* c! J: Q
    第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    9 _4 o+ C% K) r0 L7 b7 P6 g
    第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例

    $ r: ~% w. ^& ^+ }8 m
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
    & A7 t9 I2 f8 Y& a* s; J
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解

    * b( `* |  G% N
    第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序

    2 }( {4 y; A- _0 n$ q: N& Q- Z  S
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
    & o" i$ ]7 ?0 y8 j. ~: z
    第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
    4 w) m+ ~! Y  Z* x# N7 n; l# q
    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

    ) z- S' ^2 m% {
    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
    , H1 N# z# U: _3 U3 O
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析
    , |7 p/ }3 {+ _/ c1 L6 H
    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

    - w. j8 B% H. Z9 X' ~
    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
    6 S, \2 T. P( R
    第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式
    - D0 ~$ I8 J6 N- C
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作
    # m7 L9 [- q" t
    第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类

    & J" A* T1 j- H1 Y
    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
    5 l0 a5 E8 G- {$ V$ 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

    * P) J+ k, q) R, f7 q, T+ |
    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

    + q/ e) a1 F* F% W% d
    第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器
    8 H+ \3 _9 H; E8 [' T: Y; F9 [
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点

    1 `5 m* G  t# Z+ Y& p% v# k
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群

    5 f2 o1 Q6 F, q9 i0 w
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业

    , f# O/ x4 z( m& y

    ; {* j2 Z( T( J7 K9 b& x
    三、Spark内核原理进阶:
    1 s5 e; u  w% B; J+ i  b! a- n- P
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析

    / {4 C5 a8 [' D* y
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
    # T1 t: b8 n( m) w% c1 h# x! R
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析

    , G2 l3 b; i5 G3 J# h% R4 J& `* [4 q
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析

    " }; K9 s% o2 q9 _+ A! D8 s
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析

    0 W5 U/ Q3 h+ D6 L
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析

    # t  [, }2 g$ Z) o1 r, u4 U
    第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析

    5 r' ~' ]7 M, }' {" A
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析

    # z% Q3 f  k8 o  K" ]
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析

    5 Y/ V1 P4 q3 U+ }; H3 H: G
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
    ) R- P. Y% c& H0 ~" Q4 Q
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
    8 o4 M# X& o5 M

    & ]) ~) |2 I6 ]2 s
    四、Spark SQL实战开发进阶:
    3 h7 p6 m8 ~' H0 E& a% m
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试

    / e' I) U. d' g" [; v/ i/ [
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server

    $ H0 w% ^8 `+ L6 E) o8 _
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用

    4 t: x* x# N- H* Q
    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
    # M& ^/ D9 L5 ?5 X
    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

    8 _3 y- y* R! `: B) d
    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

    * I4 I2 I) W8 B! }
    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
    ; c) x0 c3 e' H% D- ]0 y2 E
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计
    ( z" F+ L# `& M
    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

    ! ~7 [4 _' ^7 Q/ k9 \9 b
    第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试

    - Z" N& @( Z! v% i! N

    ( x/ {5 k7 W& w  \0 ?$ c
    五、Spark Streaming实战开发进阶:

    - M, Q% u1 x/ M/ T5 [0 A/ S
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装

    2 d% C, A# z" e& |/ R" L; v* H
    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

    ( g) {4 E5 i, I
    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
    . g! A  \) c' i  [- s6 }
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver

    ; [+ \; V: ?" X. e! G
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装

    ( d$ N0 E$ X2 C& `& i2 B; W8 V" w4 @
    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
    ! Q  i2 R& W. {5 ]! O/ l; i9 e5 C
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计
    2 [: s' l* J+ J$ ]) h
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计

    6 P, j; @2 v9 i3 q( f" K2 J
    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
    : |, U8 N& J$ K& V
    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

    0 h! h8 L" R' F2 E5 v0 F5 c
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计
    & D5 G8 n) o/ Q% z5 D

    9 {  {0 F- q# O5 i0 z2 ?4 J
    六、Spark运维管理进阶:
    7 e$ V, O  o) }' Q( x3 x  K
    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

    % g( y+ c" M& G/ v0 v" G
    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

    # A' E# ?/ w4 y9 O- B
    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
    ) A) v  r! B  \6 J+ P4 d6 H
    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 `- i; m0 ~7 G
    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
    % ]; O3 w2 X0 d
    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 k2 ^; M8 C5 l5 d1 a- D
    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
    7 O+ C) e+ m  w% d( \4 U. b
    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
    3 A/ H  X5 a4 C  T
    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
    2 X4 Q9 G9 `5 T3 q
    第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
    2 V2 m" ~2 t/ r, ]
    第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
    - ~) @* T) N; m3 q1 K+ A
    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
    0 p/ ~5 r* a: B# @5 B
    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
    4 T1 U+ g  C% L4 k; 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

    - Q0 q- O  N+ H/ o  u- F' f; J7 j% T
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解

    1 A$ B" T7 b  e; c' ?

    . |9 q5 S  `' G( _0 R! m$ c0 ]# V3 g
    Spark2.0(升级内容!)

    ) W) s  L- {. A' G
    + a5 v$ P$ F8 p5 S; {( ?
    七、Spark 2.0深入浅出
    & {  u1 E9 ?" I- a; X/ N
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍

    ! ^2 w6 v% F2 I( t# U) W
    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

    1 }& G/ y) a4 D1 f
    第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行

    9 M; E( [5 P% t% p+ F
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    / a" q- x/ L. @  ]6 m' U3 E( H
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
    ( P) D( Z3 J/ `6 F2 ?
    第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术

    + e( j( z' h7 X7 U' e
    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

    % Y: x) q3 s! ]( C0 s
    第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等

    + D. y) d4 |: S. R: s. g' V  i$ N
    第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
    - i. P3 Y2 g8 a& F% v8 {
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门
    + k( Y- ?9 V, e, g% b3 r
    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 ~0 E+ t" z+ k
    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等
    7 t3 H  ?% g2 o! ?2 W2 J( Z7 ?
    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
    - U0 s' y" U9 \/ J% F% T0 }& \
    第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition

    2 K$ ]( }7 x2 v& o
    第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates
      q9 ?7 Z( ?9 g" r6 z: E# q2 [
    第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:except、filter、intersect

    0 f/ |' W1 x' E8 p( s
    第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions
    1 R2 ~0 T0 I! ?
    第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:joinWith
    2 W* P: Z2 k5 G
    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort
    ; K' _. V' j/ V1 y  M
    第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:randomSplit、sample
    + F$ W) U3 H5 Y0 z0 K2 \
    第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join
    . i% B, D$ W+ M% e! p' O9 F
    第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:avg、sum、max、min、count、countDistinct

    . F' U8 O- E$ j* {4 ~0 }
    第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数:collect_list、collect_set
    $ ^* B! `' d8 N- E# H6 |  e
    第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常用函数

    / x1 @4 C. M7 X! h: i' j. b* z
    第270讲-Spark 2.0-Structured Streaming:深入浅出的介绍
    0 ~5 ~4 Y" W" G
    第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入门案例

    ( G; i5 H0 K. C( B
    第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming:编程模型
    + R+ _  G" `6 z
    第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming:创建流式的dataset和dataframe

    & H! c- U* I. f3 g: j  t5 M9 B
    第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming:对流式的dataset和dataframe执行计算操作
    3 ~7 A, J. V2 C7 ?
    第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink详解
    8 f# Q8 a& Z7 N% }  m
    第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query

    ' K: v' s2 n- O' _1 {
    第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容错机制

    4 F/ P& z) B' q  o
    第278讲-Spark面试、简历中的项目编写以及实际生产环境的集群和资源配置等

    0 E2 T% {; h$ L  ^7 P  }/ }
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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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    发表于 2017-9-15 10:03:52 | 显示全部楼层
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    http://www.zxit8.com/forum.php?m ... 45&fromuid=2969
    9 P( M, ^7 b( n! O9 n, J(出处: 自学IT吧论坛)
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    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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