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尚硅谷： 2024最新版Spark课程 |
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001 – spark – 课程介绍.mp4
002 – spark – 文件结构 – 介绍.mp4 003 – spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式.mp4 004 – spark – 基础概念 – 介绍 – 计算.mp4 005 – spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式基础架构.mp4 006 – spark – 基础概念 – 介绍 – 框架.mp4 007 – spark – 基础概念 – 介绍 – spark和mr的关系.mp4 008 – spark – 介绍.mp4 009 – spark – 部署方式 – 介绍.mp4 010 – spark – 解压后的文件结构.mp4 011 – spark – 部署环境 – local.mp4 012 – spark – 部署环境 – local – 演示.mp4 013 – spark – 部署环境 – yarn – 演示.mp4 014 – spark – 部署环境 – yarn – 历史服务.mp4 015 – spark – 部署环境 – yarn – 2种执行方式cluster和client.mp4 016 – spark – 部署环境 – 几种模式的对比.mp4 017 – spark – 数据结构 – 说明.mp4 018 – spark – rdd – 介绍.mp4 019 – spark – rdd – 数据处理流程简介.mp4 020 – spark – rdd – 计算原理.mp4 021 – spark – rdd – 计算原理 – 补充.mp4 022 – spark – rdd – 代码 – 环境的准备.mp4 023 – spark – rdd – 代码 – 对接内存数据源构建rdd对象.mp4 024 – spark – rdd – 代码 – 对接磁盘数据源构建rdd对象.mp4 025 – spark – rdd – 代码 – rdd的理解.mp4 026 – spark – rdd – 代码 – rdd的分区.mp4 027 – spark – rdd – 代码 – 内存数据源 – 分区数量的设定.mp4 028 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数量的设定.mp4 029 – spark – rdd – 代码 – 内存数据源 – 分区数据的分配.mp4 030 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配.mp4 031 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配 – 演示.mp4 032 – spark – rdd – 课件梳理.mp4 033 – spark – rdd – 方法 – 介绍.mp4 034 – spark – rdd – 方法 – 方法的2大类 – 转换和行动.mp4 035 – spark – rdd – 方法 – 数据处理的2大类 – 单值和键值.mp4 036 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map.mp4 037 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 1.mp4 038 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 2.mp4 039 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 3.mp4 040 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 4.mp4 041 – spark – rdd – 方法 – 转换 – filter.mp4 042 – spark – rdd – 方法 – 转换 – flatmap.mp4 043 – spark – rdd – 方法 – 转换 – flatmap – 1.mp4 044 – spark – rdd – 方法 – 转换 – groupby.mp4 045 – spark – rdd – 回顾 – 原理.mp4 046 – spark – rdd – 回顾 – 方法.mp4 047 – spark – rdd – shuffle.mp4 048 – spark – rdd – shuffle – 原理.mp4 049 – spark – rdd – shuffle – 原理 – 补充.mp4 050 – spark – rdd – shuffle – 演示.mp4 051 – spark – rdd – 方法 – distinct.mp4 052 – spark – rdd – 方法 – sortby.mp4 053 – spark – rdd – 方法 – kv类型数据介绍.mp4 054 – spark – rdd – 方法 – kv类型数据补充.mp4 055 – spark – rdd – 方法 – kv – mapvalues.mp4 056 – spark – rdd – 方法 – kv – wordcount.mp4 057 – spark – rdd – 方法 – kv – groupbykey.mp4 058 – spark – rdd – 方法 – kv – reducebykey.mp4 059 – spark – rdd – 方法 – kv – sortbykey.mp4 060 – spark – rdd – 方法 – kv – reducebykey和groupbykey的区别.mp4 061 – spark – rdd – wordcount程序在环境中运行.mp4 062 – spark – rdd – 转换方法的回顾.mp4 063 – spark – rdd – 行动算子 – 介绍.mp4 064 – spark – rdd – 行动算子 – collect.mp4 065 – spark – rdd – 行动算子 – collect – 补充.mp4 066 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 1.mp4 067 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 2.mp4 068 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 3.mp4 069 – spark – rdd – 行动算子 – driver端和executor端数据传输.mp4 070 – spark – rdd – 序列化 – 1.mp4 071 – spark – rdd – 序列化 – 2.mp4 072 – spark – 案例 – 数据格式说明.mp4 073 – spark – 案例 – 需求介绍.mp4 074 – spark – 案例 – 需求分析.mp4 075 – spark – 案例 – 需求设计.mp4 076 – spark – 案例 – 开发原则.mp4 077 – spark – 案例 – 代码实现 – 1.mp4 078 – spark – 案例 – 代码实现 – 2.mp4 079 – spark – 案例 – 代码实现 – 3.mp4 080 – spark – 案例 – 代码实现 – 4.mp4 081 – spark – rdd – kryo序列化框架.mp4 082 – spark – rdd – 依赖关系 – 介绍.mp4 083 – spark – rdd – 依赖关系 – 原理.mp4 084 – spark – rdd – 依赖关系 – 血缘关系.mp4 085 – spark – rdd – 依赖关系 – 依赖关系.mp4 086 – spark – rdd – 依赖关系 – 宽窄依赖关系.mp4 087 – spark – rdd – 依赖关系 – 作业，阶段和任务的关系.mp4 088 – spark – rdd – 依赖关系 – 任务的数量.mp4 089 – spark – rdd – 依赖关系 – 分区的数量.mp4 090 – spark – rdd – 持久化和序列化的关系.mp4 091 – spark – rdd – 持久化 – cache.mp4 092 – spark – rdd – 持久化 – persist.mp4 093 – spark – rdd – 持久化 – checkpoint.mp4 094 – spark – rdd – 持久化 – shuffle算子的持久化.mp4 095 – spark – rdd – 分区器.mp4 096 – spark – rdd – 自定义分区器.mp4 097 – spark – 两个案例.mp4 098 – spark – 第一个案例问题原因.mp4 099 – spark – 广播变量.mp4 100 – spark – rdd的局限性.mp4 101 – sparksql – 介绍.mp4 102 – sparksql – 环境对象的封装.mp4 103 – sparksql – 模型对象的封装.mp4 104 – sparksql – sql的操作.mp4 105 – sparksql – 不同场景下环境对象的转换.mp4 106 – sparksql – 不同场景下模型数据对象的转换.mp4 107 – sparksql – 使用sql的方式来访问数据模型.mp4 108 – sparksql – 使用dsl的方式来访问数据模型.mp4 109 – sparksql – 自定义udf函数对象.mp4 110 – sparksql – 自定义udf函数的底层实现原理.mp4 111 – sparksql – 自定义udaf函数的底层实现原理.mp4 112 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 1.mp4 113 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 2.mp4 114 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 回顾.mp4 115 – sparksql – 数据源 – csv.mp4 116 – sparksql – 数据源 – json.mp4 117 – sparksql – 数据源 – parquet.mp4 118 – sparksql – 数据源 – jdbc.mp4 119 – sparksql – 数据源 – hive.mp4 120 – sparksql – 案例 – 数据准备.mp4 121 – sparksql – 案例 – 数据准备 – 补充.mp4 122 – sparksql – 案例 – 需求分析.mp4 123 – sparksql – 案例 – 需求设计.mp4 124 – sparksql – 案例 – sql实现 – 1.mp4 125 – sparksql – 案例 – sql实现 – 2.mp4 126 – sparksql – 案例 – sql实现 – 3.mp4 127 – sparksql – 案例 – sql实现 – 4.mp4 128 – sparksql – 案例 – sql实现 – 5.mp4 129 – sparksql – 案例 – sql实现 – 6.mp4 130 – sparksql – 案例 – sql实现 – 7.mp4 131 – sparksql – 案例 – sql实现 – 8.mp4 132 – sparksql – 案例 – sql实现 – 9.mp4 133 – sparkstreaming – 介绍.mp4 134 – sparkstreaming – 原理.mp4 135 – sparkstreaming – 原理 – 补充.mp4 136 – sparkstreaming – 课件梳理.mp4 137 – sparkstreaming – 环境准备.mp4 138 – sparkstreaming – 网络（socket）数据流处理演示.mp4 139 – sparkstreaming – kafka数据流处理演示.mp4 140 – sparkstreaming – dstream方法介绍.mp4 141 – sparkstreaming – dstream输出方法介绍.mp4 142 – sparkstreaming – 窗口操作.mp4 143 – sparkstreaming – 回顾 – 1.mp4 144 – sparkstreaming – 回顾 – 2.mp4 145 – sparkstreaming – 关闭 – 1.mp4 146 – sparkstreaming – 关闭 – 2.mp4 147 – sparkstreaming – 关闭 – 3.mp4 148 – spark – 内核 – 运行流程 – 1.mp4 149 – spark – 内核 – 运行流程 – 2.mp4 150 – spark – 内核 – 运行流程 – 3.mp4 151 – spark – 内核 – 核心对象.mp4 152 – spark – 内核 – 核心对象通信流程 – netty.mp4 153 – spark – 内核 – task任务的调度执行.mp4 154 – spark – 内核 – shuffle底层的实现原理 – 1.mp4 155 – spark – 内核 – shuffle底层的实现原理 – 2.mp4 156 – spark – 内核 – 内存管理.mp4 157 – spark – 内核 – 内存管理 – 补充.mp4
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