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[Spark/Scala/Kafka] 数位大数据架构师亲授-企业级Spark大数据集群实战与优化分析 来自Spark的高阶训练

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P数位大数据架构师亲授-企业级Spark大数据集群实战与优化分析 来自Spark的高阶训练

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        Spark是应用非常广泛的、且专为大规模数据处理而且设计的优秀计算引擎,能够非常好的地适用于数据挖掘与机器学习等迭代算法之中。这套课程就为同学们介绍了高级别的Spark应用与集群优化技术,当然课程没有涉及非常基础的Spark技术,如果基础比较薄弱的同学可以参考其他Spark零基础课程先进行学习。另外Spark的学习不建议进行单科目的研修,而且对整体的Hadoop生态圈都至少有一定理解才是最好的。

===============课程目录===============


├─第10课:实时计算平台(设计与实战).ts
├─第11课:spark图计算讲解及mlib.ts
├─第12课 推荐系统实战.ts
├─第1课:大数据入门概述.TS
├─第2课:spark技术栈发展概.TS
├─第3课:spark应用开发与API介绍.TS
├─第4课:spark运行模式及原理.TS
├─第5课:spark集群应用与优化分析.TS
├─第6课:spark core核心讲解.TS
├─第7课:spark性能调优.TS
├─第8课:spark sql讲解.TS
├─第9课:流式计算简介及spark streaming.TS
(1)\资料;目录中文件数:2个
├─Spark大数实战班群问和资料收集.docx
├─大数据Hadoop+HBase+Spark+Hive集群搭建教程.pdf
(2)\资料\第一课资料;目录中文件数:3个
├─google三篇论文.zip
├─大数据入门概述.pdf
├─第1课复习导图.png
(3)\资料\第七课资料;目录中文件数:4个
├─pom.xml
├─Spark调优(1).pdf
├─test.scala
├─train.tsv
(4)\资料\第三课资料;目录中文件数:3个
├─spark API讲解.pdf
├─SparkAPI.zip
├─第三课复习导图 .png
(5)\资料\第九课资料;目录中文件数:2个
├─SparkStreaming.pdf
├─SparkStreaming.zip
(6)\资料\第二课资料;目录中文件数:4个
├─pom.xml
├─Spark发展介绍.pdf
├─第二课内容复习导图.pdf
├─第二课文件配置补充.pdf
(7)\资料\第五课资料;目录中文件数:3个
├─5.Spark集群应用与监控.pdf
├─Pi.scala
├─Spark集群应用与监控.png
(8)\资料\第八课资料;目录中文件数:2个
├─8. spark-sql讲解.pdf
├─第八节课数据.zip
(9)\资料\第六课资料;目录中文件数:6个
├─6.spark core数据与存储讲解.pdf
├─BabyCount.scala
├─spark集群实战练习20190403.pdf
├─spark集群实战练习题.zip
├─WordCount.scala
├─WordCount2.scala
(10)\资料\第十一课资料;目录中文件数:1个
├─spark图计算与机器学习.zip
(11)\资料\第十二课资料;目录中文件数:3个
├─recommendMF.scala
├─recommendSystem.pdf
├─Word2Vec.scala
(12)\资料\第十课资料;目录中文件数:2个
├─SparkStreaming.pdf
├─SparkStreaming.zip
(13)\资料\第四课资料;目录中文件数:5个
├─code.scala
├─pom.xml
├─Spark运行模式与原理.pptx
├─Spark运行模式和原理.png
├─train.tsv



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感謝樓主大大分享超好課程!!
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