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极客时间 吴磊 零基础入门 Spark(完结) |
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├──01-开篇词(1讲) | ├──开篇词丨入门Spark,你需要学会“三步走”.html 3.21M | ├──开篇词丨入门Spark,你需要学会“三步走”.m4a 12.37M | └──开篇词丨入门Spark,你需要学会“三步走”.pdf 3.53M ├──02-基础知识(1讲) | ├──01丨Spark:从“大数据的HelloWorld”开始.html 4.82M | ├──01丨Spark:从“大数据的HelloWorld”开始.m4a 14.48M | ├──01丨Spark:从“大数据的HelloWorld”开始.pdf 4.97M | ├──02丨RDD与编程模型:延迟计算是怎么回事?.html 2.63M | ├──02丨RDD与编程模型:延迟计算是怎么回事?.m4a 13.81M | ├──02丨RDD与编程模型:延迟计算是怎么回事?.pdf 4.03M | ├──03丨RDD常用算子(一):RDD内部的数据转换.html 2.47M | ├──03丨RDD常用算子(一):RDD内部的数据转换.m4a 15.87M | ├──03丨RDD常用算子(一):RDD内部的数据转换.pdf 3.65M | ├──04丨进程模型与分布式部署:分布式计算是怎么回事?.html 2.51M | ├──04丨进程模型与分布式部署:分布式计算是怎么回事?.m4a 13.54M | ├──04丨进程模型与分布式部署:分布式计算是怎么回事?.pdf 3.41M | ├──05丨调度系统:DAG、Stages与分布式任务.html 3.08M | ├──05丨调度系统:DAG、Stages与分布式任务.m4a 18.67M | ├──05丨调度系统:DAG、Stages与分布式任务.pdf 5.19M | ├──06丨Shuffle管理:为什么Shuffle是性能瓶颈?.html 2.38M | ├──06丨Shuffle管理:为什么Shuffle是性能瓶颈?.m4a 14.41M | ├──06丨Shuffle管理:为什么Shuffle是性能瓶颈?.pdf 3.73M | ├──07丨RDD常用算子(二):Spark如何实现数据聚合?.html 2.50M | ├──07丨RDD常用算子(二):Spark如何实现数据聚合?.m4a 13.55M | ├──07丨RDD常用算子(二):Spark如何实现数据聚合?.pdf 4.11M | ├──08丨内存管理:Spark如何使用内存?.html 3.04M | ├──08丨内存管理:Spark如何使用内存?.m4a 13.43M | ├──08丨内存管理:Spark如何使用内存?.pdf 4.24M | ├──09丨RDD常用算子(三):数据的准备、重分布与持久化.html 2.81M | ├──09丨RDD常用算子(三):数据的准备、重分布与持久化.m4a 16.93M | ├──09丨RDD常用算子(三):数据的准备、重分布与持久化.pdf 4.42M | ├──10丨广播变量&累加器:共享变量是用来做什么的?.m4a 11.77M | ├──10丨广播变量-累加器:共享变量是用来做什么的?.html 2.04M | ├──10丨广播变量-累加器:共享变量是用来做什么的?.pdf 2.73M | ├──11丨存储系统:数据到底都存哪儿了?.html 2.86M | ├──11丨存储系统:数据到底都存哪儿了?.m4a 10.79M | ├──11丨存储系统:数据到底都存哪儿了?.pdf 5.19M | ├──12丨基础配置详解:有哪些配置项是你必须要关注的?.html 2.13M | ├──12丨基础配置详解:有哪些配置项是你必须要关注的?.m4a 15.29M | └──12丨基础配置详解:有哪些配置项是你必须要关注的?.pdf 2.43M ├──03-Spark SQL (4讲) | ├──13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.html 2.89M | ├──13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.m4a 12.60M | ├──13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.pdf 4.40M | ├──14丨DataFrame与SparkSQL的由来.html 3.44M | ├──14丨DataFrame与SparkSQL的由来.m4a 14.88M | ├──14丨DataFrame与SparkSQL的由来.pdf 5.70M | ├──15丨数据源与数据格式:DataFrame从何而来?.html 3.11M | ├──15丨数据源与数据格式:DataFrame从何而来?.m4a 18.06M | ├──15丨数据源与数据格式:DataFrame从何而来?.pdf 4.46M | ├──16丨数据转换:如何在DataFrame之上做数据处理?.html 3.35M | ├──16丨数据转换:如何在DataFrame之上做数据处理?.m4a 17.13M | ├──16丨数据转换:如何在DataFrame之上做数据处理?.pdf 4.52M | ├──17丨数据关联:不同的关联形式与实现机制该怎么选?.html 2.49M | ├──17丨数据关联:不同的关联形式与实现机制该怎么选?.m4a 14.48M | ├──17丨数据关联:不同的关联形式与实现机制该怎么选?.pdf 3.66M | ├──18丨数据关联优化:都有哪些Join策略,开发者该如何取舍?.html 3.14M | ├──18丨数据关联优化:都有哪些Join策略,开发者该如何取舍?.m4a 12.28M | ├──18丨数据关联优化:都有哪些Join策略,开发者该如何取舍?.pdf 4.18M | ├──19丨配置项详解:哪些参数会影响应用程序执行性能?.html 3.61M | ├──19丨配置项详解:哪些参数会影响应用程序执行性能?.m4a 14.33M | ├──19丨配置项详解:哪些参数会影响应用程序执行性能?.pdf 3.73M | ├──20丨Hive+Spark强强联合:分布式数仓的不二之选.html 3.34M | ├──20丨Hive+Spark强强联合:分布式数仓的不二之选.m4a 17.36M | ├──20丨Hive+Spark强强联合:分布式数仓的不二之选.pdf 4.99M | ├──21丨SparkUI(上):如何高效地定位性能问题?.html 5.55M | ├──21丨SparkUI(上):如何高效地定位性能问题?.m4a 11.45M | ├──21丨SparkUI(上):如何高效地定位性能问题?.pdf 6.46M | ├──22丨SparkUI(下):如何高效地定位性能问题?.html 5.78M | ├──22丨SparkUI(下):如何高效地定位性能问题?.m4a 13.07M | └──22丨SparkUI(下):如何高效地定位性能问题?.pdf 6.61M ├──04-SparkMLlib(2讲) | ├──23丨SparkMLlib:从“房价预测”开始.html 3.16M | ├──23丨SparkMLlib:从“房价预测”开始.m4a 14.82M | ├──23丨SparkMLlib:从“房价预测”开始.pdf 4.80M | ├──24丨特征工程(上):有哪些常用的特征处理函数?.html 3.72M | ├──24丨特征工程(上):有哪些常用的特征处理函数?.m4a 15.84M | ├──24丨特征工程(上):有哪些常用的特征处理函数?.pdf 4.63M | ├──25丨特征工程(下):有哪些常用的特征处理函数?.html 3.06M | ├──25丨特征工程(下):有哪些常用的特征处理函数?.m4a 11.64M | ├──25丨特征工程(下):有哪些常用的特征处理函数?.pdf 5.21M | ├──26丨模型训练(上):决策树系列算法详解.html 2.41M | ├──26丨模型训练(上):决策树系列算法详解.m4a 11.77M | ├──26丨模型训练(上):决策树系列算法详解.pdf 4.73M | ├──27丨模型训练(中):回归、分类和聚类算法详解.html 2.41M | ├──27丨模型训练(中):回归、分类和聚类算法详解.m4a 10.44M | ├──27丨模型训练(中):回归、分类和聚类算法详解.pdf 3.79M | ├──28丨模型训练(下):协同过滤与频繁项集算法详解.html 2.72M | ├──28丨模型训练(下):协同过滤与频繁项集算法详解.m4a 10.26M | ├──28丨模型训练(下):协同过滤与频繁项集算法详解.pdf 4.34M | ├──29丨SparkMLlibPipeline:高效开发机器学习应用.html 2.19M | ├──29丨SparkMLlibPipeline:高效开发机器学习应用.m4a 12.80M | └──29丨SparkMLlibPipeline:高效开发机器学习应用.pdf 2.06M ├──05-特别放送(1讲) | ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.html 4.78M | ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.m4a 6.24M | └──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.pdf 12.05M ├──06-StructuredStreaming(1讲) | ├──30丨StructuredStreaming:从“流动的WordCount”开始.html 3.31M | ├──30丨StructuredStreaming:从“流动的WordCount”开始.m4a 11.57M | ├──30丨StructuredStreaming:从“流动的WordCount”开始.pdf 4.01M | ├──31丨新一代流处理框架:Batchmode和Continuousmode哪家强?.html 3.70M | ├──31丨新一代流处理框架:Batchmode和Continuousmode哪家强?.m4a 11.03M | ├──31丨新一代流处理框架:Batchmode和Continuousmode哪家强?.pdf 5.17M | ├──32丨Window操作&Watermark:流处理引擎提供了哪些优秀机制?.html 2.97M | ├──32丨Window操作&Watermark:流处理引擎提供了哪些优秀机制?.m4a 13.20M | ├──32丨Window操作&Watermark:流处理引擎提供了哪些优秀机制?.pdf 4.73M | ├──33丨流计算中的数据关联:流与流、流与批.html 1.95M | ├──33丨流计算中的数据关联:流与流、流与批.m4a 13.56M | ├──33丨流计算中的数据关联:流与流、流与批.pdf 2.85M | ├──34丨Spark+Kafka:流计算中的“万金油”.html 2.49M | ├──34丨Spark+Kafka:流计算中的“万金油”.m4a 13.21M | └──34丨Spark+Kafka:流计算中的“万金油”.pdf 4.08M ├──08-特别放送(1讲) | ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.html 4.03M | ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.m4a 6.24M | └──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.pdf 11.94M └──09-结束语(2讲) | ├──结束语丨进入时间裂缝,持续学习.html 2.52M | ├──结束语丨进入时间裂缝,持续学习.m4a 6.60M | └──结束语丨进入时间裂缝,持续学习.pdf 3.87M
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