下载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）

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）

本课程主要讲解目前大数据领域最热门、最火爆、最有前景的技术——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。

详细介绍大家自己看看官方页面吧，视频100%高清，画质音质高保真，112讲完整版，请联系QQ 719364786

 

001_Spark的前世今生
002_课程介绍.特色与价值
003_1.Scala编程详解基础语法
003_2.Scala编程详解基础语法
004_Scala编程详解条件控制与循环
005_Scala编程详解函数入门
006_Scala编程详解函数入门之默认参数和带名参数
007_Scala编程详解函数入门之变长参数
008_Scala编程详解函数入门之过程.lazy值和异常
009_1.Scala编程详解数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
009_2.Scala编程详解数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
010_Scala编程详解数组操作之数组转换
011_Scala编程详解Map与Tuple
012_Scala编程详解面向对象编程之类
013_Scala编程详解面向对象编程之对象
014_Scala编程详解面向对象编程之继承
015_Scala编程详解面向对象编程之Trait
016_Scala编程详解函数式编程
017_Scala编程详解函数式编程之集合操作
018_Scala编程详解模式匹配
019_Scala编程详解类型参数
020_Scala编程详解隐式转换与隐式参数
021_Scala编程详解Actor入门
022_课程环境搭建CentOS 6.5集群搭建
023_课程环境搭建Hadoop 2.4.1集群搭建
024_课程环境搭建Hive 0.13搭建
025_课程环境搭建ZooKeeper 3.4.5集群搭建
026_课程环境搭建kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
027_课程环境搭建Spark 1.3.0集群搭建
028_Spark核心编程Spark基本工作原理与RDD
029_1.使用Java开发本地测试的wordcount程序
029_2.将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行
029_3.使用scala开发wordcount程序
029_4.使用spark-shell开发wordcount程序
029_5.Spark UI补充说明
029_6.spark-submit中的--master选项的补充说明(重要，必看!)
030_Spark核心编程wordcount程序原理深度剖析
031_Spark核心编程Spark架构原理
032_Spark核心编程创建RDD(集合.本地文件、HDFS文件)
033_1.transformation和action讲解与原理剖析
033_2.案例统计每行出现的次数(操作key-value对)
033_3.常用transformation和action操作概览
034_1.map案例实战将集合中的数字乘以2
034_2.filter案例实战过滤集合中的偶数
034_3.flatMap案例实战将文本行拆分为单词
034_4.groupByKey案例实战将每个班级的成绩进行分组
034_5.reduceByKey案例实战统计每个班级的总分
034_6.sortByKey案例实战按照学生成绩进行排序
034_7.join和cogroup案例实战打印学生成绩
035_Spark核心编程action操作开发实战
036_Spark核心编程RDD持久化详解
037_Spark核心编程共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
038_Spark核心编程高级编程之基于排序机制的wordcount程序
039_1.使用Java实现二次排序
039_2.使用Scala实现二次排序
040_1.获取文本内最大的前3个数字
040_2.获取每个班级排名前3的成绩(分组取topn)
041_Spark内核源码深度剖析Spark内核架构深度剖析
042_Spark内核源码深度剖析宽依赖与窄依赖深度剖析
043_1.Spark内核源码深度剖析基于Yarn的两种提交模式深度剖析
043_2.基于yarn的提交模式的spark-env.sh配置补充
044_1.SparkContext原理剖析
044_2.SparkContext源码分析
045_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
046_Spark内核源码深度剖析Master注册机制原理剖析与源码分析
047_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
048_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
049_Spark内核源码深度剖析Worker原理剖析与源码分析
050_Spark内核源码深度剖析job触发流程原理剖析与源码分析
051_1.stage划分算法原理剖析
051_2.DAGScheduler源码分析(stage划分算法、task最佳位置计算算法)
052_Spark内核源码深度剖析TaskScheduler原理剖析与源码分析
053_Spark内核源码深度剖析Executor原理剖析与源码分析
054_1.Task原理剖析
054_2.Task源码分析
055_1.普通Shuffle操作的原理剖析
055_2.优化后的Shuffle操作的原理剖析
055_3.Shuffle读写源码分析
056_BlockManager原理剖析(1)
056_BlockManager源码分析(2)
057_CacheManager原理剖析(1)
057_CacheManager源码分析(2)
058_Spark内核源码深度剖析Checkpoint原理剖析
059_Spark性能优化性能优化概览
060_Spark性能优化诊断内存的消耗
061_Spark性能优化高性能序列化类库
062_Spark性能优化优化数据结构
063_Spark性能优化对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
064_Spark性能优化使用序列化的持久化级别
065_Spark性能优化Java虚拟机垃圾回收调优
066_Spark性能优化提高并行度
067_Spark性能优化广播共享数据
068_Spark性能优化数据本地化
069_Spark性能优化reduceByKey和groupByKey
070_Spark性能优化shuffle性能优化
071_1.Spark 1.3.0升级1.5.1的原因说明
071_2.Spark 1.4.x和1.5.x版本的新特性
071_3.Spark 1.5.1源码编译
071_4.Spark 1.5.1集群搭建
072_Spark SQL前世今生
073_Spark SQLDataFrame的使用
074_1.RDD转换为DataFrame的概览
074_2.使用反射方式将RDD转换为DataFrame
075_1.使用Java进行转换
075_2.使用Scala进行转换
076_通用的load和save操作
077_Spark SQLParquet数据源之使用编程方式加载数据
078_Spark SQLParquet数据源之自动分区推断
079_Spark SQLParquet数据源之合并元数据
080_1.案例实战之查询分数大于80分的学生信息(Java)
080_2.案例实战之查询分数大于80分的学生信息(Scala)
081_Spark SQLHive数据源复杂综合案例实战
082_Spark SQLJDBC数据源复杂综合案例实战
083_Spark SQL内置函数以及每日uv.销售额统计案例实战
084_Spark SQL开窗函数以及top3销售额统计案例实战
085_Spark SQLUDF自定义函数实战
086_Spark SQLUDAF自定义聚合函数实战
087_1.Spark SQL工作原理剖析以及性能优化
087_2.补充说明
087_3.Spark SQL延伸知识之Hive On Spark
087_4.核心源码深度剖析(DataFrame lazy特性.Optimizer优化策略)
087_5.每日top3热点搜索词统计案例实战
088_Spark Streaming大数据实时计算介绍
089_Spark Streaming基本工作原理
090_Spark Streaming与Storm的对比分析
091_1.Spark Streaming实时wordcount程序开发(Java)
091_2.Spark Streaming实时wordcount程序开发(Scala)
092_Spark StreamingStreamingContext详解
093_Spark Streaming输入DStream和Receiver详解
094_Spark Streaming输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序
095_输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
096_输入DStream之Kafka数据源实战(基于Direct的方式)
097_DStream的transformation操作概览
098_updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序
099_transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战
100_window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战
101_DStream的output操作以及foreachRDD详解
102_与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战
103_缓存与持久化机制
104_Checkpoint机制
105_部署.升级和监控应用程序
106_容错机制以及事务语义详解
107_架构原理深度剖析
108_StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
109_1.数据接收原理剖析
109_2.数据接收源码剖析
110_数据处理原理剖析与源码分析(block与batch关系透彻解析)
111_性能调优
112_课程总结