最新Spark 2.0從入門(mén)到精通Scala編程大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)上百個(gè)實(shí)戰(zhàn)

 

 

 

課程介紹：

 

原名：Spark從入門(mén)到精通（Scala編程、案例實(shí)戰(zhàn)、高級(jí)特性、Spark內(nèi)核源碼剖析、Hadoop高端）

 

現(xiàn)改名：Spark 2.0從入門(mén)到精通：Scala編程、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、上百個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例、內(nèi)核源碼深度剖析

 

本課程主要講解目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域熱門(mén)、火爆、有前景的技術(shù)——Spark。在本課程中，會(huì)從淺入深，基于大量案例實(shí)戰(zhàn)，深度剖析和講解Spark，并且會(huì)包含完全從企業(yè)真實(shí)復(fù)雜業(yè)務(wù)需求中抽取出的案例實(shí)戰(zhàn)。課程會(huì)涵蓋Scala編程詳解、Spark核心編程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark內(nèi)核以及源碼剖析、性能調(diào)優(yōu)、企業(yè)級(jí)案例實(shí)戰(zhàn)等部分。完全從零起步，讓學(xué)員可以一站式精通Spark企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，提升自己的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)更好的升職或者跳槽，或者從j2ee等傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)工程師轉(zhuǎn)型為Spark大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，或是對(duì)于正在從事hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的朋友可以拓寬自己的技術(shù)能力棧，提升自己的價(jià)值。

 

 

 

1.課程研發(fā)環(huán)境

 

開(kāi)發(fā)工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;

Spark: 1.3.0和1.5.1

Hadoop: 2.4.1

Hive: 0.13

ZooKeeper: 3.4.5

Kafka: 2.9.2-0.8.1     

其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等

 

 

2.內(nèi)容簡(jiǎn)介

 

本課程主要講解的內(nèi)容包括：Scala編程、Hadoop與Spark集群搭建、Spark核心編程、Spark內(nèi)核源碼深度剖析、Spark性能調(diào)優(yōu)、Spark SQL、Spark Streaming。

本課程的特色包括：

1、代碼驅(qū)動(dòng)講解Spark的各個(gè)技術(shù)點(diǎn)（絕對(duì)不是照著PPT空講理論）；

2、現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)手畫(huà)圖講解Spark原理以及源碼（絕對(duì)不是干講源碼和PPT）；

3、覆蓋Spark所有功能點(diǎn)（Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming，初級(jí)功能到高級(jí)特性，一個(gè)不少）；

4、Scala全程案例實(shí)戰(zhàn)講解（近百個(gè)趣味性案例）；

5、Spark案例實(shí)戰(zhàn)的代碼，幾乎都提供了Java和Scala兩個(gè)版本和講解（一次性同時(shí)精通Java和Scala開(kāi)發(fā)Spark）；

6、大量全網(wǎng)獨(dú)有的知識(shí)點(diǎn)：基于排序的wordcount，Spark二次排序，Spark分組取topn，DataFrame與RDD的兩種轉(zhuǎn)換方式，Spark SQL的內(nèi)置函數(shù)、開(kāi)窗函數(shù)、UDF、UDAF，Spark       Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑動(dòng)窗口、foreachRDD性能優(yōu)化、與Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容錯(cuò)與事務(wù)。

7、多個(gè)從企業(yè)實(shí)際需求抽取出的復(fù)雜案例實(shí)戰(zhàn)：每日uv和銷(xiāo)售額統(tǒng)計(jì)案例、top3熱賣(mài)商品統(tǒng)計(jì)案例、每日top3熱點(diǎn)搜索詞統(tǒng)計(jì)、廣告計(jì)費(fèi)日志實(shí)時(shí)黑名單過(guò)濾案例、熱點(diǎn)搜索詞滑動(dòng)統(tǒng)       計(jì)案例、top3熱門(mén)商品實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)案例

8、深度剖析Spark內(nèi)核源碼與Spark Streaming源碼，給源碼進(jìn)行詳細(xì)的注釋和講解

9、全面講解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能調(diào)優(yōu)，其中包括全網(wǎng)獨(dú)有的Shuffle性能調(diào)優(yōu)（詳細(xì)講解性能調(diào)優(yōu)的各個(gè)技術(shù)點(diǎn)）

10、涵蓋Spark兩個(gè)重要版本，Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的講解（走在Spark前沿，涵蓋新高級(jí)特性）

 

Spark 2.0免費(fèi)升級(jí)通知

 

本次Spark 2.0課程升級(jí)，總計(jì)30講內(nèi)容，大約15個(gè)課時(shí)。主要是深入淺出講解了Spark2.0版本的相關(guān)內(nèi)容。主要內(nèi)容大綱如下：

1. Spark 2.0新特性深入淺出剖析：主要講解了Spark 2.0都有哪些新特性，同時(shí)深入淺出剖析了Spark 2.0的第二代Tungsten引擎的工作原理。

2. Dataset/Dataframe開(kāi)發(fā)詳解：主要完整講解了Spark 2.0開(kāi)始，API-Dataset/Dataframe的開(kāi)發(fā)，包括主要的各種計(jì)算操作以及常用函數(shù)等。

3. Structured Streaming開(kāi)發(fā)詳解：主要深入淺出講解了Spark 2.0新增加的下一代流式計(jì)算引擎——Structured Streaming，包括其設(shè)計(jì)理念和思想，以及開(kāi)發(fā)模式，以及開(kāi)發(fā)的一些細(xì)節(jié)。

4. Spark簡(jiǎn)歷編寫(xiě)、面試以及如何找工作：主要為大家分析了學(xué)完課程之后，對(duì)自己如何定位？如何深入了解企業(yè)的招聘需求？如何將自己的技術(shù)背景補(bǔ)齊到與公司需求相match？如何編寫(xiě)簡(jiǎn)歷？如何擁有屬于自己的獨(dú)一無(wú)二的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目？如何掌握面試的關(guān)鍵技巧？目前大數(shù)據(jù)行業(yè)的薪資現(xiàn)狀以及如何談一個(gè)合適的薪資？

5. 具體的升級(jí)內(nèi)容大綱，見(jiàn)“課程大綱”底部新增內(nèi)容。

     這里需要提前特別提醒的是，新手如何看待Spark 1.x和Spark 2.x的關(guān)系，以及學(xué)習(xí)的建議。大家千萬(wàn)不要以為Spark 2.x完全顛覆了Spark 1.x，因此Spark 1.x的東西不用學(xué)了，那是完全錯(cuò)誤的想法！事實(shí)恰恰相反，實(shí)際上Spark 2.x與Spark 1.x一脈相承，2.x完全是在1.x的基礎(chǔ)上進(jìn)行了功能的完善，底層引擎的優(yōu)化，以及新的功能模塊的增加。spark官方也發(fā)出了聲明，spark 1.x的所有東西在未來(lái)都完全是有其價(jià)值和意義的，絕對(duì)不是被淘汰！

      因此對(duì)于新人來(lái)說(shuō)，課程里講解的Spark 1.x，不僅完全沒(méi)有過(guò)時(shí)，而且在目前以及未來(lái)都是絕對(duì)有用的！實(shí)際上Spark 1.x只有極其少數(shù)的一些東西是被標(biāo)記為淘汰的！因此，新人必須從本課程講解的Spark 1.x開(kāi)始，一點(diǎn)一點(diǎn)學(xué)習(xí)，循序漸進(jìn)，千萬(wàn)不能急于求成！而且Spark 2.0還很不穩(wěn)定，因此本次升級(jí)講解的內(nèi)容，主要是希望大家能夠跟上技術(shù)的發(fā)展潮流，站在技術(shù)發(fā)展的前沿，而不是讓大家馬上學(xué)了spark 2.0后就開(kāi)始投入生產(chǎn)環(huán)境使用！具體的分析，在課程里都有講解，希望大家踏踏實(shí)實(shí)地學(xué)習(xí)。

超重磅免費(fèi)升級(jí)通知！   

 

本次課程升級(jí)，總計(jì)132講，60課時(shí)左右，內(nèi)容擴(kuò)充近一倍。將從入門(mén)到精通的各個(gè)階段都進(jìn)行了階段升級(jí)。主要內(nèi)容概述如下：

1、Scala編程進(jìn)階：講解Scala高級(jí)編程技巧。

2、Spark核心編程進(jìn)階：本版本展示細(xì)致的Spark核心編程講解，包括standalone集群操作以及spark-submit所有細(xì)節(jié)，補(bǔ)充大量實(shí)驗(yàn)，并補(bǔ)充講解幾乎所有的算子操作，并增添大量實(shí)戰(zhàn)案例以及移動(dòng)端app訪(fǎng)問(wèn)流量日志分析綜合案例。

3、Spark內(nèi)核原理進(jìn)階：全網(wǎng)獨(dú)家講解Spark常用的10個(gè)算子的內(nèi)部原理。

4、Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)：講解Thrift JDBC/ODBC Server等高級(jí)內(nèi)容，并增添新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)綜合案例。

5、Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)：講解Flume數(shù)據(jù)源等高級(jí)內(nèi)容，并增添新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)綜合案例。

6、Spark運(yùn)維管理進(jìn)階：完全實(shí)戰(zhàn)講解與演練Spark的運(yùn)維與管理的各種高階技術(shù)，包括基于ZooKeeper和文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA以及主從切換、多種作業(yè)監(jiān)控方式，以及全網(wǎng)獨(dú)家的Spark動(dòng)態(tài)資源分配技術(shù)和Fair Scheduler技術(shù)。

 

 

中華石杉: 在國(guó)內(nèi)BAT公司以及一線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)公司從事過(guò)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和架構(gòu)工作，負(fù)責(zé)過(guò)多個(gè)大型大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)和開(kāi)發(fā)。精通Hadoop、Storm、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)。有豐富的企業(yè)內(nèi)部技術(shù)分享、技術(shù)培訓(xùn)和技術(shù)講座的經(jīng)驗(yàn)。

 

 

一、Scala編程詳解： 

第1講-Spark的前世今生

第2講-課程介紹、特色與價(jià)值

第3講-Scala編程詳解：基礎(chǔ)語(yǔ)法

第4講-Scala編程詳解：條件控制與循環(huán)

第5講-Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)

第6講-Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)之默認(rèn)參數(shù)和帶名參數(shù)

第7講-Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)之變長(zhǎng)參數(shù)

第8講-Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)之過(guò)程、lazy值和異常

第9講-Scala編程詳解：數(shù)組操作之Array、ArrayBuffer以及遍歷數(shù)組

第10講-Scala編程詳解：數(shù)組操作之?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)換

第11講-Scala編程詳解：Map與Tuple

第12講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨?lèi)

第13講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨畬?duì)象

第14講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨^承

第15講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨甌rait

第16講-Scala編程詳解：函數(shù)式編程

第17講-Scala編程詳解：函數(shù)式編程之集合操作

第18講-Scala編程詳解：模式匹配

第19講-Scala編程詳解：類(lèi)型參數(shù)

第20講-Scala編程詳解：隱式轉(zhuǎn)換與隱式參數(shù)

第21講-Scala編程詳解：Actor入門(mén)

 

二、課程環(huán)境搭建： 

第22講-課程環(huán)境搭建：CentOS 6.5集群搭建

第23講-課程環(huán)境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建

第24講-課程環(huán)境搭建：Hive 0.13搭建

第25講-課程環(huán)境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建

第26講-課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

第27講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.3.0集群搭建

 

三、Spark核心編程：

第28講-Spark核心編程：Spark基本工作原理與RDD

第29講-Spark核心編程：使用Java、Scala和spark-shell開(kāi)發(fā)wordcount程序

第30講-Spark核心編程：wordcount程序原理深度剖析

第31講-Spark核心編程：Spark架構(gòu)原理

第32講-Spark核心編程：創(chuàng)建RDD實(shí)戰(zhàn)（集合、本地文件、HDFS文件）

第33講-Spark核心編程：操作RDD實(shí)戰(zhàn)（transformation和action案例實(shí)戰(zhàn)）

第34講-Spark核心編程：transformation操作開(kāi)發(fā)案例實(shí)戰(zhàn)

第35講-Spark核心編程：action操作開(kāi)發(fā)案例實(shí)戰(zhàn)

第36講-Spark核心編程：RDD持久化詳解

第37講-Spark核心編程：共享變量（Broadcast Variable和Accumulator）

第38講-Spark核心編程：高級(jí)編程之基于排序機(jī)制的wordcount程序

第39講-Spark核心編程：高級(jí)編程之二次排序?qū)崙?zhàn)

第40講-Spark核心編程：高級(jí)編程之topn與分組取topn實(shí)戰(zhàn)

 

四、Spark內(nèi)核源碼深度剖析：

第41講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Spark內(nèi)核架構(gòu)深度剖析

第42講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：寬依賴(lài)與窄依賴(lài)深度剖析

第43講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：基于Yarn的兩種提交模式深度剖析

第44講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：SparkContext初始化原理剖析與源碼分析

第45講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master主備切換機(jī)制原理剖析與源碼分析

第46講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master注冊(cè)機(jī)制原理剖析與源碼分析

第47講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master狀態(tài)改變處理機(jī)制原理剖析與源碼分析

第48講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master資源調(diào)度算法原理剖析與源碼分析

第49講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Worker原理剖析與源碼分析 

第50講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Job觸發(fā)流程原理剖析與源碼分析

第51講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：DAGScheduler原理剖析與源碼分析（stage劃分算法與task最佳位置算法）

第52講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：TaskScheduler原理剖析與源碼分析（task分配算法）

第53講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Executor原理剖析與源碼分析

第54講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Task原理剖析與源碼分析

第55講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Shuffle原理剖析與源碼分析（普通Shuffle與優(yōu)化后的Shuffle）

第56講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：BlockManager原理剖析與源碼分析（Spark底層存儲(chǔ)機(jī)制）

第57講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：CacheManager原理剖析與源碼分析

第58講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Checkpoint原理剖析與源碼分析

 

五、Spark性能優(yōu)化：

第59講-Spark性能優(yōu)化：性能優(yōu)化概覽

第60講-Spark性能優(yōu)化：診斷內(nèi)存的消耗

第61講-Spark性能優(yōu)化：高性能序列化類(lèi)庫(kù)

第62講-Spark性能優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

第63講-Spark性能優(yōu)化：對(duì)多次使用的RDD進(jìn)行持久化或Checkpoint

第64講-Spark性能優(yōu)化：使用序列化的持久化級(jí)別

第65講-Spark性能優(yōu)化：Java虛擬機(jī)垃圾回收調(diào)優(yōu)

第66講-Spark性能優(yōu)化：提高并行度

第67講-Spark性能優(yōu)化：廣播共享數(shù)據(jù)

第68講-Spark性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)本地化

第69講-Spark性能優(yōu)化：reduceByKey和groupByKey

第70講-Spark性能優(yōu)化：shuffle性能優(yōu)化

 

六、Spark SQL：

第71講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源碼編譯、集群搭建

第72講-Spark SQL：前世今生

第73講-Spark SQL：DataFrame的使用

第74講-Spark SQL：使用反射方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame

第75講-Spark SQL：使用編程方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame

第76講-Spark SQL：數(shù)據(jù)源之通用的load和save操作

第77講-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之使用編程方式加載數(shù)據(jù)

第78講-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之自動(dòng)分區(qū)推斷

第79講-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之合并元數(shù)據(jù)

第80講-Spark SQL：JSON數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)

第81講-Spark SQL：Hive數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)

第82講-Spark SQL：JDBC數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)

第83講-Spark SQL：內(nèi)置函數(shù)以及每日uv和銷(xiāo)售額統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

第84講-Spark SQL：開(kāi)窗函數(shù)以及top3銷(xiāo)售額統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

第85講-Spark SQL：UDF自定義函數(shù)實(shí)戰(zhàn)

第86講-Spark SQL：UDAF自定義聚合函數(shù)實(shí)戰(zhàn)

第87講-Spark SQL：工作原理剖析以及性能優(yōu)化

第87講-Spark SQL：與Spark Core整合之每日top3熱點(diǎn)搜索詞統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

第87講-Spark SQL：核心源碼深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer優(yōu)化策略等）

第87講-Spark SQL：延伸知識(shí)之Hive On Spark

 

七、Spark Streaming：

第88講-Spark Streaming：大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算介紹

第89講-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理

第90講-Spark Streaming：與Storm的對(duì)比分析

第91講-Spark Streaming：實(shí)時(shí)wordcount程序開(kāi)發(fā)

第92講-Spark Streaming：StreamingContext詳解

第93講-Spark Streaming：輸入DStream和Receiver詳解

第94講-Spark Streaming：輸入DStream之基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源以及基于HDFS的實(shí)時(shí)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)

第95講-Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實(shí)戰(zhàn)（基于Receiver的方式）

第96講-Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實(shí)戰(zhàn)（基于Direct的方式）

第97講-Spark Streaming：DStream的transformation操作概覽

第98講-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于緩存的實(shí)時(shí)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)

第99講-Spark Streaming：transform以及廣告計(jì)費(fèi)日志實(shí)時(shí)黑名單過(guò)濾案例實(shí)戰(zhàn)

第100講-Spark Streaming：window滑動(dòng)窗口以及熱點(diǎn)搜索詞滑動(dòng)統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

第101講-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能優(yōu)化詳解

第102講-Spark Streaming：與Spark SQL結(jié)合使用之top3熱門(mén)商品實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

第103講-Spark Streaming：緩存與持久化機(jī)制詳解

第104講-Spark Streaming：Checkpoint機(jī)制詳解（Driver高可靠方案詳解）

第105講-Spark Streaming：部署、升級(jí)和監(jiān)控實(shí)時(shí)應(yīng)用程序

第106講-Spark Streaming：容錯(cuò)機(jī)制以及事務(wù)語(yǔ)義詳解

第107講-Spark Streaming：架構(gòu)原理深度剖析

第108講-Spark Streaming：StreamingContext初始化與Receiver啟動(dòng)原理剖析與源碼分析

第109講-Spark Streaming：數(shù)據(jù)接收原理剖析與源碼分析

第110講-Spark Streaming：數(shù)據(jù)處理原理剖析與源碼分析（block與batch關(guān)系透徹解析）

第111講-Spark Streaming：性能調(diào)優(yōu)詳解

第112講-課程總結(jié)（學(xué)到了什么？達(dá)到了什么水平？）

 

Spark開(kāi)發(fā)進(jìn)階(升級(jí)內(nèi)容！)

 

一、Scala編程進(jìn)階： 

第113講-Scala編程進(jìn)階：Scaladoc的使用

第114講-Scala編程進(jìn)階：跳出循環(huán)語(yǔ)句的3種方法

第115講-Scala編程進(jìn)階：多維數(shù)組、Java數(shù)組與Scala數(shù)組的隱式轉(zhuǎn)換

第116講-Scala編程進(jìn)階：Tuple拉鏈操作、Java Map與Scala Map的隱式轉(zhuǎn)換

第117講-Scala編程進(jìn)階：擴(kuò)大內(nèi)部類(lèi)作用域的2種方法、內(nèi)部類(lèi)獲取外部類(lèi)引用

第118講-Scala編程進(jìn)階：package與import實(shí)戰(zhàn)詳解

第119講-Scala編程進(jìn)階：重寫(xiě)field的提前定義、Scala繼承層級(jí)、對(duì)象相等性

第120講-Scala編程進(jìn)階：文件操作實(shí)戰(zhàn)詳解

第121講-Scala編程進(jìn)階：偏函數(shù)實(shí)戰(zhàn)詳解

第122講-Scala編程進(jìn)階：執(zhí)行外部命令

第123講-Scala編程進(jìn)階：正則表達(dá)式支持

第124講-Scala編程進(jìn)階：提取器實(shí)戰(zhàn)詳解

第125講-Scala編程進(jìn)階：樣例類(lèi)的提取器實(shí)戰(zhàn)詳解

第126講-Scala編程進(jìn)階：只有一個(gè)參數(shù)的提取器

第127講-Scala編程進(jìn)階：注解實(shí)戰(zhàn)詳解

第128講-Scala編程進(jìn)階：常用注解介紹

第129講-Scala編程進(jìn)階：XML基礎(chǔ)操作實(shí)戰(zhàn)詳解

第130講-Scala編程進(jìn)階：XML中嵌入scala代碼

第131講-Scala編程進(jìn)階：XML修改元素實(shí)戰(zhàn)詳解

第132講-Scala編程進(jìn)階：XML加載和寫(xiě)入外部文檔

第133講-Scala編程進(jìn)階：集合元素操作

第134講-Scala編程進(jìn)階：集合的常用操作方法

第135講-Scala編程進(jìn)階：map、flatMap、collect、foreach實(shí)戰(zhàn)詳解

第136講-Scala編程進(jìn)階：reduce和fold實(shí)戰(zhàn)詳解

 

二、Spark核心編程進(jìn)階： 

第137講-環(huán)境搭建-CentOS 6.4虛擬機(jī)安裝

第138講-環(huán)境搭建-Hadoop 2.5偽分布式集群搭建

第139講-環(huán)境搭建-Spark 1.5偽分布式集群搭建

第140講-第一次課程升級(jí)大綱介紹以及要點(diǎn)說(shuō)明

第141講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)概覽

第142講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)的幾點(diǎn)特別說(shuō)明

第143講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark的核心術(shù)語(yǔ)講解

第144講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark Standalone集群架構(gòu)

第145講-Spark核心編程進(jìn)階-單獨(dú)啟動(dòng)master和worker腳本詳解

第146講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：?jiǎn)为?dú)啟動(dòng)master和worker進(jìn)程以及啟動(dòng)日志查看

第147講-Spark核心編程進(jìn)階-worker節(jié)點(diǎn)配置以及spark-evn.sh參數(shù)詳解

第148講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：local模式提交spark作業(yè)

第149講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：standalone client模式提交spark作業(yè)

第150講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：standalone cluster模式提交spark作業(yè)

第151講-Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的多作業(yè)資源調(diào)度

第152講-Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的作業(yè)監(jiān)控與日志記錄

第153講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：運(yùn)行中作業(yè)監(jiān)控以及手工打印日志

第154講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn-client模式原理講解

第155講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn-cluster模式原理講解

第156講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：yarn-client模式提交spark作業(yè)

第157講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式下日志查看詳解

第158講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式相關(guān)參數(shù)詳解

第159講-Spark核心編程進(jìn)階-spark工程打包以及spark-submit詳解

第160講-Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit示例以及基礎(chǔ)參數(shù)講解

第161講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：spark-submit簡(jiǎn)單版本提交spark作業(yè)

第162講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：spark-submit給main類(lèi)傳遞參數(shù)

第163講-Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit多個(gè)示例以及常用參數(shù)詳解

第164講-Spark核心編程進(jìn)階-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf

第165講-Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit配置第三方依賴(lài)

第166講-Spark核心編程進(jìn)階-spark算子的閉包原理詳解

第167講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：對(duì)閉包變量進(jìn)行累加操作的無(wú)效現(xiàn)象

第168講-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：在算子內(nèi)打印數(shù)據(jù)的無(wú)法看到現(xiàn)象

第169講-Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitions以及學(xué)生成績(jī)查詢(xún)案例

第170講-Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitionsWithIndex以開(kāi)學(xué)分班案例

第171講-Spark核心編程進(jìn)階-sample以及公司年會(huì)抽獎(jiǎng)案例

第172講-Spark核心編程進(jìn)階-union以及公司部門(mén)合并案例

第173講-Spark核心編程進(jìn)階-intersection以及公司跨多項(xiàng)目人員查詢(xún)案例

第174講-Spark核心編程進(jìn)階-distinct以及網(wǎng)站uv統(tǒng)計(jì)案例

第175講-Spark核心編程進(jìn)階-aggregateByKey以及單詞計(jì)數(shù)案例

第176講-Spark核心編程進(jìn)階-cartesian以及服裝搭配案例

第177講-Spark核心編程進(jìn)階-coalesce以及公司部門(mén)整合案例

第178講-Spark核心編程進(jìn)階-repartition以及公司新增部門(mén)案例

第179講-Spark核心編程進(jìn)階-takeSampled以及公司年會(huì)抽獎(jiǎng)案例

第180講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作原理詳解

第181講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)排序

第182講-Spark核心編程進(jìn)階-會(huì)觸發(fā)shuffle操作的算子

第183講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作對(duì)性能消耗的原理詳解

第184講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作所有相關(guān)參數(shù)詳解以及性能調(diào)優(yōu)

第185講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：移動(dòng)端app訪(fǎng)問(wèn)流量日志分析

第186講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：日志文件格式分析

第187講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：讀取日志文件并創(chuàng)建RDD

第188講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：創(chuàng)建自定義的可序列化類(lèi)

第189講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將RDD映射為key-value格式

第190講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：基于deviceID進(jìn)行聚合操作

第191講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：自定義二次排序key類(lèi)

第192講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將二次排序key映射為RDD的key

第193講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：執(zhí)行二次排序以及獲取top10數(shù)據(jù)

第194講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：程序運(yùn)行測(cè)試以及代碼調(diào)試

第195講-Spark核心編程進(jìn)階-部署第二臺(tái)CentOS機(jī)器

第196講-Spark核心編程進(jìn)階-部署第二個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)

第197講-Spark核心編程進(jìn)階-將第二個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)加入集群

第198講-Spark核心編程進(jìn)階-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作業(yè)

 

三、Spark內(nèi)核原理進(jìn)階： 

第199講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-union算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第200講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-groupByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第201講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-reduceByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第202講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-distinct算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第203講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cogroup算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第204講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-intersection算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第205講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-join算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第206講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-sortByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第207講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cartesian算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第208講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-coalesce算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

第209講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-repartition算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

 

四、Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階： 

第210講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-Hive 0.13安裝與測(cè)試

第211講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-Thrift JDBC、ODBC Server

第212講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-CLI命令行使用

第213講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)

第214講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁(yè)面pv統(tǒng)計(jì)以及排序和企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程說(shuō)明

第215講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁(yè)面uv統(tǒng)計(jì)以及排序和count(distinct) bug說(shuō)明

第216講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新用戶(hù)注冊(cè)比例統(tǒng)計(jì)

第217講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：用戶(hù)跳出率統(tǒng)計(jì)

第218講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：版塊熱度排行榜統(tǒng)計(jì)

第219講-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：測(cè)試與調(diào)試

 

五、Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階： 

第220講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-flume安裝

第221講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-接收f(shuō)lume實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流-flume風(fēng)格的基于push的方式

第222講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-接收f(shuō)lume實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流-自定義sink的基于poll的方式

第223講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-高階技術(shù)之自定義Receiver

第224講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-kafka安裝

第225講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

第226講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁(yè)面pv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

第227講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁(yè)面uv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

第228講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：注冊(cè)用戶(hù)數(shù)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

第229講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：用戶(hù)跳出量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

第230講-Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：版塊pv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

 

六、Spark運(yùn)維管理進(jìn)階： 

第231講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及自動(dòng)主備切換

第232講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及自動(dòng)主備切換

第233講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-基于文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及手動(dòng)主備切換

第234講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：基于文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及手動(dòng)主備切換

第235講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：通過(guò)Spark Web UI進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控

第236講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：standalone模式下查看歷史作業(yè)的Web UI

第237講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：?jiǎn)?dòng)HistoryServer查看歷史作業(yè)的Web UI

第238講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：使用curl+REST API進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控

第239講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：Spark Metrics系統(tǒng)以及自定義Metrics Sink

第240講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-靜態(tài)資源分配原理

第241講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-動(dòng)態(tài)資源分配原理

第242講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實(shí)驗(yàn)：standalone模式下使用動(dòng)態(tài)資源分配

第243講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實(shí)驗(yàn)：yarn模式下使用動(dòng)態(tài)資源分配

第244講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-多個(gè)job資源調(diào)度原理

第245講-Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-Fair Scheduler使用詳解

 

 

 

 

 

 

 

 

 

目標(biāo)一. 熟練掌握Scala編程語(yǔ)言，能夠用Scala開(kāi)發(fā)Spark程序，并能看懂Spark源碼

 

目標(biāo)二. 從零開(kāi)始手動(dòng)搭建Hadoop集群、Spark集群、Hive、ZooKeeper和kafka集群

 

目標(biāo)三. 熟練掌握Spark核心編程，可以開(kāi)發(fā)各種復(fù)雜的大

購(gòu)買(mǎi)過(guò)此商品的人還購(gòu)買(mǎi)過(guò)

大數(shù)據(jù)全集視頻教程

￥0元

云計(jì)算分析hadoop storm spark大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)全套視頻教程下載

￥5元