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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

    3 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
    7 y2 \& [/ q% b2 ?" K

    * _4 Q5 q- k* \/ B9 W6 e# d链接:* X! O! U  e: W8 _3 ^
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    8 e, x$ j( v7 c+ O
    (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
    " m6 v  P1 ?- s" c$ B课程升级!0 P6 F* N4 W1 W
    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)6 [& {$ V7 s, `7 i7 k& f$ 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
    8 }% h* l# Z& i' {3 x* v
    课程背景

    & p! ]$ \% N( v2 P1 M; m  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。

    ( i4 u8 {. X) p2 T4 @3 v( w1 T5 O
    3 n  ^5 I" @6 h$ ~* D2 F/ ^0 `

    # ^6 n9 u" H) I, V; f
    # ]/ W# t- u+ k
    1.课程研发环境

    ' K) r* q+ N9 s. m: F3 p
    开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;
    + g$ v1 _+ w% e/ T$ a4 C
    Spark: 1.3.0和1.5.1

    * d3 B' H" `  s8 U# [, E# q
    Hadoop: 2.4.1

    : X8 w4 L- s) u: u6 G. ^' `
    Hive: 0.13

    9 Y! O+ g6 e3 O, {6 S5 F
    ZooKeeper: 3.4.5
    2 Y, o" _4 p# }% c
    Kafka: 2.9.2-0.8.1     

    7 |( C8 e2 {8 B: @5 [2 v
    其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等

    8 U+ m% L. S( Z) e' K
    7 ~. M' D" |4 W/ B  {& j  `
    2.内容简介

    7 r: U; J6 v. b$ I0 J
    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。

    / Y1 D1 }" F/ _- R6 s, y1 T+ [
    ( Z+ p; H! O( C
    本课程的特色包括:

    . d: s7 A# ~7 q5 c9 j
    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);

    5 Y: i6 R: q% l/ a; X; _4 m
    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);

    / O, J3 g! V, p+ Y
    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);

    + W" A: j- P3 {& ?$ a+ e0 P
    4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例);
    ) m4 m$ @# a. S) K) [6 F
    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);
    4 I9 _6 t, ^6 v( ?; S$ n
    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。

    0 E0 r" M) K/ P4 K  p- w/ ^5 E
    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

    # B( O, h0 g6 u3 g4 y
    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
    & ~7 Q8 X8 c' c$ b7 o6 f
    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)
    1 `& {5 d, U1 n
    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( ?4 J5 O& e3 m

    % A& w# l6 G3 r# ~: \3 m
    Spark 2.0免费升级通知
    ' g: a' C) A, i/ N  W$ l# c
    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:
    ; ^. d1 c$ I" J, v
    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。
    5 b/ X, i+ J! L) {) {
    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。

    4 G6 g) V0 V  v3 L1 j0 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。

    6 v4 Q3 k% k, I2 s8 h! [
    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?
      O+ B3 _, h' e6 v! e& I$ }
    5. 具体的升级内容大纲,见“课程大纲”底部新增内容。
    / p2 Q. X4 N: q6 f4 B
         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!

    * M. C, i, P  `
          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。
    " G1 K3 M9 n) T4 Y( B, F" F5 o

    . [/ `* E6 D7 v0 T
      V( @6 P5 n2 h# b+ Q$ q

    3 n; j! x8 O1 z" M" P+ z5 q+ ?& W; F/ U* o% I4 G$ L- Z
    超重磅免费升级通知!   
    & v$ Q% u, ^, `$ e* ^8 N

    7 c/ u  ]5 q9 A+ ?

    ( G* X$ |2 c! c0 p# q2 ?
    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:
    # h9 E6 m! C0 {/ N. Q0 t9 S" H& Q
    1、Scala编程进阶:讲解Scala高级编程技巧。
    . z0 D+ P# K8 v% u, d  N
    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 z/ i0 ?1 t( {2 p* H  m
    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。

    6 ^1 b* U- g4 `8 ~  ]. g
    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。

    . ]4 S  a" t1 E  H) @
    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。
    * o# D: K2 n; e. t" V; n
    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。
    6 ^3 g: ]/ i2 {! ]
    " T" H, E* r( m1 r5 G& s% j% ^
    # O8 I$ d, R2 Y( S$ B/ J
    讲师简介:

    . m) t" i9 k& N1 Y+ M1 D. F5 [/ P& ~5 L: n' J0 d( E
    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。

      o+ i! @; n$ X4 u" g

    1 H. K$ w: {6 o, F' j, t
    课程大纲:

    ! a( b9 X$ w) ^5 x
    3 Q) o  C( E6 Y
    一、Scala编程详解:
    , j% p6 c6 ]2 ~0 {1 n% A; B
    第1讲-Spark的前世今生
    8 N4 R- K2 E+ _0 }" ?
    第2讲-课程介绍、特色与价值
    - Q% i7 e& K' |- Z! a
    第3讲-Scala编程详解:基础语法
    2 [* _* ]3 Y" N" J1 x
    第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环

    ( y4 ^6 j/ `/ C4 s
    第5讲-Scala编程详解:函数入门
    * c/ i% ?  E& c- _- P& C, x  r
    第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数

    . p5 d$ k+ G) S7 ^" A5 k/ s
    第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数
    + Y% {0 i* X+ j& s( [! l
    第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常

    ( s# h1 X: @, d4 n; h& a: |3 l
    第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组

    : s6 v+ J6 t& C$ \# B" P7 n9 ]
    第10讲-Scala编程详解:数组操作之数组转换
    " n/ z7 U) |+ j2 W5 O3 @7 x
    第11讲-Scala编程详解:Map与Tuple

    : f/ W6 t1 a) k5 _
    第12讲-Scala编程详解:面向对象编程之类

    ; q7 ?9 V$ Q* N3 ]# M
    第13讲-Scala编程详解:面向对象编程之对象

    * ?) g2 q6 i. M5 X
    第14讲-Scala编程详解:面向对象编程之继承

    ! U" r5 H5 U+ }! q! L5 v1 {
    第15讲-Scala编程详解:面向对象编程之Trait
    ( z" q6 \$ k8 ]. Q3 W1 K8 m
    第16讲-Scala编程详解:函数式编程

    3 ~  t$ ^: j" E
    第17讲-Scala编程详解:函数式编程之集合操作
    ! r0 [& J$ D0 a* d
    第18讲-Scala编程详解:模式匹配

      L9 d4 F" y  T# Q9 b4 I
    第19讲-Scala编程详解:类型参数

    ; N- f8 I% P  g; Y  @( ^; l
    第20讲-Scala编程详解:隐式转换与隐式参数

    : g' }( D( x" o  y: d4 ?8 v
    第21讲-Scala编程详解:Actor入门
    0 E* u$ I( A8 I' V* g

    + I9 Z. m/ g' }& ^4 z* W6 c6 h+ Q( p

    ' c* c# i% [5 Y1 W. u' ?6 K1 G8 a
    二、课程环境搭建:
    5 Z; C2 H* X& W" {: @0 q/ h+ B0 P
    第22讲-课程环境搭建:CentOS 6.5集群搭建
    8 r! w- D) e% ]
    第23讲-课程环境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建
    ) P' O* S" c- _! t5 L3 D% p
    第24讲-课程环境搭建:Hive 0.13搭建

    - k* i! I1 I. x
    第25讲-课程环境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建

    % \; p- m, S5 H% \: j8 t4 g
    第26讲-课程环境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

    ' D+ N! B: d1 Z; L6 b# X
    第27讲-课程环境搭建:Spark 1.3.0集群搭建
    ( n& N- q+ w7 f/ V$ K8 G' S6 G& D
    % E* m' e$ a1 \+ u& G/ A
    三、Spark核心编程:
    5 M) W$ B) T6 g  z9 W
    第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD
    9 [  |- T. d. y; b# w* y
    第29讲-Spark核心编程:使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
    1 h6 [" \' H, ?
    第30讲-Spark核心编程:wordcount程序原理深度剖析
    ( R$ {' j$ T' n- C# p, ?
    第31讲-Spark核心编程:Spark架构原理

    9 \7 \. h" U8 E
    第32讲-Spark核心编程:创建RDD实战(集合、本地文件、HDFS文件)

    & G$ |1 e( L2 U  N. t4 T7 I9 C$ {' G
    第33讲-Spark核心编程:操作RDD实战(transformation和action案例实战)
    & r* f9 t  G$ S( M! q
    第34讲-Spark核心编程:transformation操作开发案例实战
    6 m  z! u" i  P; l1 h! n
    第35讲-Spark核心编程:action操作开发案例实战
    % W& J7 r- Z+ f0 E! U
    第36讲-Spark核心编程:RDD持久化详解
    & }& D  O- u% g
    第37讲-Spark核心编程:共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)

    + b+ y( k0 V) j) s1 `: K. w* m! Y
    第38讲-Spark核心编程:高级编程之基于排序机制的wordcount程序
    8 m5 B* ?+ f$ s) o, }0 {( L4 d
    第39讲-Spark核心编程:高级编程之二次排序实战

    ( G' Q  i+ r& Y
    第40讲-Spark核心编程:高级编程之topn与分组取topn实战
    6 S' \8 P: L1 m( j7 W0 T5 P  T
    ; ?7 b5 |( }, W* R2 A8 R: n: ?, X& Y
    四、Spark内核源码深度剖析:

    + [6 }4 d# N; ]) I, c' j
    第41讲-Spark内核源码深度剖析:Spark内核架构深度剖析

    : w: s" ]; |* b( U( F3 q* o3 o
    第42讲-Spark内核源码深度剖析:宽依赖与窄依赖深度剖析
    : t" F: e/ q$ A6 ]! r
    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

    - V) z& n. x. e' \- C  \3 E
    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
    4 k: m2 I- c- v; u) T9 k3 ]
    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
    7 o1 W# Q9 f  F) f4 [  ~5 x
    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
    0 d  V1 X# }* g: G  J" w
    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
    , D  p" W+ v- b( |- F  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

    2 Z4 e5 O# ^+ s! F$ L
    第49讲-Spark内核源码深度剖析:Worker原理剖析与源码分析
    1 \8 l0 _% W: v
    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
    , }. `6 y) U5 `* x7 I) d+ g6 O, F
    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 q. X4 @' l8 y/ _9 q
    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 E* i) b" x" y: F
    第53讲-Spark内核源码深度剖析:Executor原理剖析与源码分析

    ( j, {- n% g$ l' L/ @
    第54讲-Spark内核源码深度剖析:Task原理剖析与源码分析
    2 V4 ^$ K3 S7 s4 s1 u1 O
    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)

    8 L, U: o" h8 `- Q  F4 m2 \5 u/ C5 F
    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)
    ' j6 d/ r3 T, f# h. B- {
    第57讲-Spark内核源码深度剖析:CacheManager原理剖析与源码分析

    ! ~6 S+ o5 n! n/ h  a# ]# C' u
    第58讲-Spark内核源码深度剖析:Checkpoint原理剖析与源码分析
    ! a4 K7 X* F* V8 a% O# g

    + a. j# h, B! J. X
    五、Spark性能优化:

    ) ^# v0 z: b1 ~' U
    第59讲-Spark性能优化:性能优化概览
    5 |  Z  w0 l& K5 \
    第60讲-Spark性能优化:诊断内存的消耗
    + b3 n- b& `. s+ B' \- t& h
    第61讲-Spark性能优化:高性能序列化类库
    + b* m& p$ r6 Z0 V# ]! Z
    第62讲-Spark性能优化:优化数据结构
    ! i5 I' z- ]8 N9 B) R
    第63讲-Spark性能优化:对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

    ; a- l: T1 @$ ~; N
    第64讲-Spark性能优化:使用序列化的持久化级别
    + f0 `2 u& t# H- h
    第65讲-Spark性能优化:Java虚拟机垃圾回收调优
      e8 a) r/ e$ }% ?8 y; l6 c5 @  P
    第66讲-Spark性能优化:提高并行度
    " {+ J; b) \  `' X) h: F
    第67讲-Spark性能优化:广播共享数据
    3 N( v0 h3 p' K; `  i
    第68讲-Spark性能优化:数据本地化

    * p2 n* O. t: E
    第69讲-Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey
    5 ?: T: l( u$ p. x- b
    第70讲-Spark性能优化:shuffle性能优化

    + G8 I7 ]: ?$ X' w# `

    & _7 N# d+ K: s; v2 Y- F
    六、Spark SQL:
    / U- C& C/ Q8 x7 M
    第71讲-课程环境搭建:Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建

    , X4 d5 i8 Z9 K0 O& |/ A4 h1 u
    第72讲-Spark SQL:前世今生

    ; ]" l. j& M" L0 P! n0 ]8 i7 m
    第73讲-Spark SQL:DataFrame的使用
    % X6 `% [1 \" j% o/ g
    第74讲-Spark SQL:使用反射方式将RDD转换为DataFrame
    9 Y  H$ h, C4 S# B; j
    第75讲-Spark SQL:使用编程方式将RDD转换为DataFrame
    " e- X0 u# g+ M2 S2 `' |
    第76讲-Spark SQL:数据源之通用的load和save操作

    ' g9 {+ e) u- Y, d0 j
    第77讲-Spark SQL:Parquet数据源之使用编程方式加载数据
    : Z6 K% ]6 @/ T" V6 a# i5 z! `
    第78讲-Spark SQL:Parquet数据源之自动分区推断

      C/ g. h$ Z+ O! [# Y
    第79讲-Spark SQL:Parquet数据源之合并元数据
    * L, G6 N7 V2 ^- G
    第80讲-Spark SQL:JSON数据源复杂综合案例实战

    ! v$ \% w$ l- o  O2 k. s) K/ S3 A' ]' A
    第81讲-Spark SQL:Hive数据源复杂综合案例实战

    - o5 \3 Z& ^% I4 W6 T  H0 W! b  |
    第82讲-Spark SQL:JDBC数据源复杂综合案例实战
    * s* ?* y- ?4 S2 A8 l
    第83讲-Spark SQL:内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
    , I5 n  o" e, Z0 r2 G4 ?9 h/ Q# t  h
    第84讲-Spark SQL:开窗函数以及top3销售额统计案例实战
    & |5 ~, }: \, o# S7 I  v
    第85讲-Spark SQL:UDF自定义函数实战
    5 p. y' Z+ {+ O% K4 f' L
    第86讲-Spark SQL:UDAF自定义聚合函数实战

    7 w8 t# N' w  T" B6 N
    第87讲-Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化

    ( i3 D( _4 a- h& h$ r' @
    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

    , P' r2 ~' }: A0 c% k# K0 R6 ~" \
    第87讲-Spark SQL:核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等)

    ! d) o+ Z: O) Q" P5 _& G: ~3 G
    第87讲-Spark SQL:延伸知识之Hive On Spark
    2 V" a: F- x" T+ u& l

    + F$ x8 N( k( }' o1 f& C6 `8 J  B. Q3 Q) Q% m2 M8 H$ s
    七、Spark Streaming:
    4 `  q. y2 u4 o
    第88讲-Spark Streaming:大数据实时计算介绍
    : ^' j0 g: n4 K/ t/ }& t
    第89讲-Spark Streaming:DStream以及基本工作原理
    1 _( O' H" {# R; G4 r2 }5 p
    第90讲-Spark Streaming:与Storm的对比分析
    + a/ U& f: E/ s( W6 \% u8 I1 B
    第91讲-Spark Streaming:实时wordcount程序开发

    3 O; J& k2 i, S3 a0 ]5 ?1 v
    第92讲-Spark Streaming:StreamingContext详解
    * p/ ?7 d5 }: Q( f- p
    第93讲-Spark Streaming:输入DStream和Receiver详解
    5 ~: X, c& V- n% D- _8 e+ s
    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 L8 C$ ^8 A, E/ w& Y# A
    第95讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)

    " Y7 [. y+ u* d; N! _* O+ m% Z
    第96讲-Spark Streaming:输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)
    & ^6 [! [% m6 o+ L$ O9 _
    第97讲-Spark Streaming:DStream的transformation操作概览
    ( w. W' Q; R" t4 f  J) q. X$ i
    第98讲-Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
    & @( E0 M! H7 b( a* d1 O$ S
    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

    . H4 T: Q" S- T1 ?0 L4 {7 f
    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

    ( U* _# I5 B  b# x& R
    第101讲-Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解

    4 ?& s* R4 F8 n" ], {& C- \1 X
    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
    8 ^9 U! H8 _( e7 D/ J
    第103讲-Spark Streaming:缓存与持久化机制详解

    0 e$ s& R+ l- [4 t
    第104讲-Spark Streaming:Checkpoint机制详解(Driver高可靠方案详解)

    # x, f! Y5 Y1 C$ F
    第105讲-Spark Streaming:部署、升级和监控实时应用程序
    ) _1 d. l  B' H' A. ~; i, d! {2 l
    第106讲-Spark Streaming:容错机制以及事务语义详解

    , h: `/ [* h$ |" H# D' K+ y$ }1 h& }0 j
    第107讲-Spark Streaming:架构原理深度剖析

    " f- c1 m' m2 i3 e$ Z
    第108讲-Spark Streaming:StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
    9 ^# i" s5 `2 G( J+ v3 |1 c
    第109讲-Spark Streaming:数据接收原理剖析与源码分析

    - H% R1 Z# a- g0 }
    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)
    ( p) F! }, o# V# H( ~
    第111讲-Spark Streaming:性能调优详解
    ! B2 L  I4 l0 F/ i; v+ I- j: T, _
    第112讲-课程总结(学到了什么?达到了什么水平?)

    ( N- e7 E! i. u

    . x. @; ^; i6 F* t/ n! T/ J
    Spark开发进阶(升级内容!)
    4 p- o( u' s3 X/ L9 z

    6 _5 }$ i# B% a
    一、Scala编程进阶:

    8 ]0 \* Z; _' R
    第113讲-Scala编程进阶:Scaladoc的使用
    + G7 ]$ @$ s$ _3 W0 d
    第114讲-Scala编程进阶:跳出循环语句的3种方法
    6 @# [, {* D& q, M; d
    第115讲-Scala编程进阶:多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
    6 z: W0 o: B, [; X6 h. M
    第116讲-Scala编程进阶:Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
    & |* E( D( [  L9 ]; U  M
    第117讲-Scala编程进阶:扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用

    ! F1 ?7 S3 z$ \/ L" ]$ H
    第118讲-Scala编程进阶:package与import实战详解
    6 ?) `2 C" Q! ]! T' U& e  s& O
    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
    ; |7 R2 ^& t6 E& }6 M* r( M
    第120讲-Scala编程进阶:文件操作实战详解
    0 N  J: g4 }' M
    第121讲-Scala编程进阶:偏函数实战详解

    , v) D& b1 S. g/ w; p
    第122讲-Scala编程进阶:执行外部命令
    9 W4 f1 Z) {5 {: V& k$ ~, X/ W
    第123讲-Scala编程进阶:正则表达式支持

    " ^: {9 g, q# m5 ~
    第124讲-Scala编程进阶:提取器实战详解

    ! ~8 i7 a: Z. E3 g1 h; r/ B; C3 s( |) `
    第125讲-Scala编程进阶:样例类的提取器实战详解

    / s3 V5 K& G# C2 M( N, b
    第126讲-Scala编程进阶:只有一个参数的提取器

    4 c; v8 G# l. E: s2 ?+ D# E9 `
    第127讲-Scala编程进阶:注解实战详解
    ' L; D) a, f  C1 k
    第128讲-Scala编程进阶:常用注解介绍

    4 l, U2 u9 q) R: i0 k  u1 f
    第129讲-Scala编程进阶:XML基础操作实战详解

    9 \1 v; j: f5 S1 Y4 q! ~
    第130讲-Scala编程进阶:XML中嵌入scala代码

    3 j. u2 G2 G& \' ?. a
    第131讲-Scala编程进阶:XML修改元素实战详解

    # P/ {2 L- M% i8 E; |  U
    第132讲-Scala编程进阶:XML加载和写入外部文档

    3 z- w0 S& \9 ~/ a4 T2 S
    第133讲-Scala编程进阶:集合元素操作

    % p- }1 O; ?6 W
    第134讲-Scala编程进阶:集合的常用操作方法

    . a, w, z# g# F6 H
    第135讲-Scala编程进阶:map、flatMap、collect、foreach实战详解
    3 u+ G! [( ~* q7 Y
    第136讲-Scala编程进阶:reduce和fold实战详解
    # _. G% p. |/ Q' j
    - E/ L5 x6 J2 q. h3 X  i
    二、Spark核心编程进阶:

    9 n8 |- d8 f- z2 P- I
    第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装

    & J3 d  Y+ S; m! s8 x9 u
    第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
    : n; g2 K$ t7 z: M) v
    第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建

    2 u( S9 j& G6 S4 F( d; I
    第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明
    5 @4 Y) o5 z; [! x6 A( t$ q$ b, F
    第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览

    2 x$ r6 K* C+ H$ T- W" d
    第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明

    ' m: E$ ~1 G" Z% c, h0 O
    第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解

    8 `& F- i( v# C9 t% \! A! C
    第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构
    + _; Q  ?0 `! x: F
    第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
    5 L- ], z  s' j) c6 s3 M
    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

    5 l7 `* F# A0 O0 {# b; l% s; p& V
    第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解

    5 S5 Z5 R# m! o$ s: T
    第148讲-Spark核心编程进阶-实验:local模式提交spark作业
    ' D, d9 s: u5 q  V* G7 q" m
    第149讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone client模式提交spark作业
    1 P. R( G  W/ Q* R
    第150讲-Spark核心编程进阶-实验:standalone cluster模式提交spark作业
    & i3 P# o! Y% U& P+ e5 F
    第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度
    ! Q& D; |! `" D* M
    第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录

    * u$ L; T+ G  A: A( k
    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

    0 G; A, d* t6 A9 ?. g+ [6 j
    第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
    5 u- z( O4 d4 w: B0 U8 x
    第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解

    9 s& z7 J& {$ |& _+ c0 O/ l
    第156讲-Spark核心编程进阶-实验:yarn-client模式提交spark作业

    9 j' }( _- g& z9 V9 r
    第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
    % v3 b# L5 K# k8 h; _5 m
    第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解

    . F7 z! K) \" [) H4 d
    第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
    # H4 Z" q" w% J* _9 {
    第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解

    ; h, x. n2 F2 ?" x2 J
    第161讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit简单版本提交spark作业

    8 T; o" D" d- h
    第162讲-Spark核心编程进阶-实验:spark-submit给main类传递参数

    . o; `) m, q, ]
    第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解

    3 {5 K! V3 e- @3 M; W4 P0 [
    第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
    ( a) p5 X6 w' p2 \- b  y2 V
    第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖

    7 D8 K% y# T. b
    第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解

    * {2 Y* X- c3 j% `& s& D4 x
    第167讲-Spark核心编程进阶-实验:对闭包变量进行累加操作的无效现象
    9 X4 O. A! s6 n+ F
    第168讲-Spark核心编程进阶-实验:在算子内打印数据的无法看到现象
    $ K( }, O$ ?0 B( g/ N/ Y
    第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例
    ( a; U. s% ]/ V8 [; M* A" ~' @" X
    第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
    % o0 M/ P3 w2 A$ v: E. {
    第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
    * x' }( e2 ~- e$ N7 d1 i
    第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例

    5 {9 s, A7 o4 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
    2 ^/ u6 C' j0 O3 r& P' v3 ~* ]
    第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例

    - ~# f, r% ?- z) k
    第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
    ; e1 _, x$ R  f$ q
    第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
      l6 e3 V7 h; g3 {8 M* X
    第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
    # c9 V' H9 h0 J1 a9 z# V: G
    第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例
    % q. z. Z: k( X
    第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
    ( P0 _3 n) n- N7 D
    第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解

    2 n5 t, Z, K3 f/ ~
    第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序
    & _& y! @+ A& ?
    第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
    5 S7 z$ o$ n9 `/ b
    第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
    8 G" t! P. e# S, @
    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
    ! ?, O  J8 I; E( q
    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

    + m. q5 T6 \: {# ?: b
    第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:日志文件格式分析
    7 f: C/ h: i$ Q" n0 {' B
    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 p2 ?% y) \5 u" e: I% V9 G
    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

    $ j) k  N9 J8 Q/ U, f  @0 A- H
    第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:将RDD映射为key-value格式
    9 d  s* m. Y( Y& y% J2 C# c# p
    第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:基于deviceID进行聚合操作
    2 U) C  @. {" i5 {$ {% a. `, Q
    第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1:自定义二次排序key类

    7 w) d5 M8 M, m0 X1 g
    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 `) f* q: y' L
    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

    , s/ Q# F* z, d" f7 S% |
    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

    1 Z! @& B4 S6 T5 J5 C( ]/ Z! L! g
    第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器

    ( d* [7 y9 w4 z2 s* W
    第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点

    5 S: G: d2 ^/ o2 n
    第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群

    1 v! t) Z: }. i$ Z  W- `
    第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
    8 z8 y8 V- \- p0 S2 v" y# P. d
    0 q, U" a1 _8 u& u' d( Z
    三、Spark内核原理进阶:
    + t. l; C0 y; S. E4 B$ V7 z* k9 z1 a
    第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析
    6 v& |$ G/ m7 u2 [$ \7 \% K4 m
    第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
    ) a/ @6 N  E9 X  c/ R* ?% v( E
    第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析
    % C7 j0 F" h1 E5 ~* t
    第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析
    $ k' \! G3 W. i! j: C4 l/ ^
    第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析

    * t( t6 s" P( Q. I9 f1 E) z2 F7 U
    第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
    ! z2 _* B* C8 C& D5 K
    第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
    5 T5 X' U/ T0 _0 k. b
    第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析

    6 |7 t9 e. k# u% }8 B9 n
    第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析
    8 \; o& L4 e3 Q" R- j
    第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
    . w) h% w# O: a4 U; B4 N4 H
    第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
    % @% d8 w' A6 C

    * h6 ?/ b3 u: H3 ~; g0 B% m2 }) g% e
    四、Spark SQL实战开发进阶:
    * {# l8 ~. s0 _$ {- H
    第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试

    2 s4 I$ ~, \8 w! _0 h; ]) \; [
    第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server
    0 f  J: Q+ {( P# ]4 c6 u* x9 P; v
    第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用

    ' d# p& n* m3 e/ J% F
    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
    / C$ b  I& A2 ~( \: 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

    4 l" l& Y/ \! l: X- e' G
    第215讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:页面uv统计以及排序和count(distinct) bug说明

    ; n& k5 a  A3 G2 R9 u5 ?& c. e& t
    第216讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:新用户注册比例统计
    0 E- y* y$ l0 O# t
    第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:用户跳出率统计
    . T$ g0 x8 ^5 J6 f4 ?$ U- g5 K3 X
    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
    0 d$ i  J' M+ N/ J/ d6 X
    第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2:测试与调试
      @, {1 }5 D) H* z* }( O5 ]
    0 M$ ~7 D3 V# o9 e& L
    五、Spark Streaming实战开发进阶:
    4 U0 X* L$ G% N+ ?
    第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装

    / t6 }1 y0 r3 y
    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
    , B6 Q0 b3 L  E8 t3 h
    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

    ; Y' `2 z( r9 G* @' i9 k
    第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
    ; t' N, z( S) i  G$ i- I
    第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装

    6 w% J. F$ p2 o; x% ~+ b3 i+ 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

    0 s" f+ v# ~+ k! W+ M
    第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面pv实时统计
    * Q8 e" F0 Z& R/ a: D
    第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:页面uv实时统计
    6 ?# o2 n: q* i( Y0 ~
    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

    - r3 m7 U0 ]3 C4 r7 @+ f' L8 c
    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
    4 B# e; E6 a% Z6 s, \
    第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3:版块pv实时统计
    - s" L% N% S, G. D% F, {" d
    . J2 _# R, @, A. ]  l4 `
    六、Spark运维管理进阶:

    # a( y5 z6 [# D0 R( 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
    " P2 [7 O8 s1 o5 k4 z6 ]% d. |1 r
    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

    + i( V# X/ f& f0 o7 N7 Q
    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

    3 X" d  T2 R0 y, o+ ?: Q1 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

    7 g6 M$ E& h' U
    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

    9 S- {; Q7 `5 P5 U# P
    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
    % l* Y/ X# ^2 o# C$ F
    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

    . \! O$ H  C5 o1 v( A7 P! C
    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
    ' p  d, _: S( ^8 U9 v8 y- x
    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 Q6 R" [4 N: _) q  A- 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

    , w2 I; m/ Z. N- e& 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

    # S) n9 W% |0 |9 F7 _
    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
    " l' b# D% m4 T9 i) Y# Y
    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

    ( Z& w. [3 Z+ e. b+ ?! ?5 f$ u5 Q$ D
    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
    3 r$ \7 V) p" `+ B
    第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
      X/ v( W# r, b* t6 C3 u
    - v: b5 A$ L) p
    Spark2.0(升级内容!)

    " q# h0 n% L9 L- O* P1 R

    " s8 K6 s6 _8 w6 l+ e
    七、Spark 2.0深入浅出

    9 {- r! W- d* ?4 A
    第246讲-Spark 2.0-新特性介绍

    " W, |9 a+ 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
    0 s( T& ]9 `1 v
    第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能:让Spark作为编译器来运行
    5 A' c1 [* A9 l( h' @+ q- c0 `/ }
    第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化:Structured Streaming介绍
    8 ~2 }8 K1 ]8 |2 M
    第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析

    7 v1 N0 V' }) z- o* V
    第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术

    + v/ q* h, r, w% 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
    0 i3 s4 q; \) Z# g& R7 X
    第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建:虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
    0 h$ e9 L  g1 M9 w; {
    第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark

    $ O. c, O  {" x7 \# W' M/ n
    第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门
    8 x; c! O$ W! i3 d" p" n) P
    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
    1 P+ c* c. L$ T1 w0 J4 T' @; k
    第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作:collect、count、foreach、reduce等

    9 {! `4 c# m% J
    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
    # K! ^) O  S4 R& S
    第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:coalesce、repartition
    " Z7 H- }. m$ U: P2 Y
    第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:distinct、dropDuplicates
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    第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作:sort

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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
    : @6 x" q/ Q) T, q$ s: }(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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