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[Spark/Scala/Kafka] Spark大数据狂人教学 一线专家亲授Spark实战课程 不课错过的Spark与大数据技术盛宴

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Spark大数据狂人教学 一线专家亲授Spark实战课程 不课错过的Spark与大数据技术盛宴

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        一线的专家大牛亲授的Spark大数据教学课程,内容的确非常的详细,课程的编排与讲解也是非常的透彻,课程分不了20个章节,200多集课程,不仅如此每章节的教学课程有详细教学课程,笔记以及上课中用到的源文件,老师还会帮助大家总结到每日学习的重点内容并留下练习作业,多方面的巩固教学的质量。

===============课程目录===============


├<day01>
│  ├HelloWord.scala
│  ├Test01_01.scala
│  ├笔记.txt
│  ├01、Scala解释器本地安装.mp4
│  ├02、IDEA安装.mp4
│  ├03、安装IDEA的Scala插件.mp4
│  ├04、创建maven项目.mp4
│  ├05、关于IDEA中maven仓库的配置.mp4
│  ├06、安装ScalaSDK、创建类.mp4
│  ├07、Scala简介.mp4
│  ├08、Scala编译.mp4
│  ├09、注释、命名规范.mp4
│  ├10、变量的声明.mp4
│  ├11、多变量的定义.mp4
│  ├12、数据类型.mp4
│  ├13、表达式.mp4
│  ├14、关于变量的扩展内容.mp4
│  ├15、Scala的输入和输出.mp4
│  ├16、循环.mp4
│  ├17、关于循环的扩展:map、foreach.mp4
│  ├18、声明方法.mp4
│  ├19、声明函数、方法和函数的转换.mp4
│  ├今天课程重点和任务.txt
│  ├<Scala安装包>
│  └<Scala学习文档>
├<day02>
│  ├day01作业答案.txt
│  ├笔记.txt
│  ├20、回顾.mp4
│  ├21、集合简介.mp4
│  ├22、数组-定长数组和变长数组.mp4
│  ├23、Map-不可变和可变Map.mp4
│  ├24、元组.mp4
│  ├25、zip拉链.mp4
│  ├26、List列表.mp4
│  ├27、Set集合.mp4
│  ├28、lazy修饰符.mp4
│  ├29、集合练习.mp4
│  ├30、实现单词计数.mp4
│  ├31、实现单词计数.mp4
│  ├32、常用方法练习:flatMap、reduce、fold、aggregate、par.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  ├练习.txt
│  └<day02>
├<day03>
│  ├笔记.txt
│  ├33、默写题.mp4
│  ├34、回顾.mp4
│  ├35、oop-类和属性.mp4
│  ├36、主构造器和辅助构造器.mp4
│  ├37、单例对象.mp4
│  ├38、伴生对象.mp4
│  ├39、apply和unapply方法.mp4
│  ├40、特质、继承、实现.mp4
│  ├41、模式匹配-String、数组、元组、集合.mp4
│  ├42、模式匹配-匹配类型.mp4
│  ├43、模式匹配-样例类.mp4
│  ├44、Option类型结合模式匹配.mp4
│  ├45、模式匹配-偏函数.mp4
│  ├46、scala的输入输出.mp4
│  ├47、高阶函数-作为值的函数.mp4
│  ├48、闭包.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  ├<day03>
│  └<新Scala高级>
├<day04>
│  ├day02作业答案.txt
│  ├Netty.docx
│  ├笔记.txt
│  ├49、回顾.mp4
│  ├50、private关键字.mp4
│  ├51、柯里化介绍和练习.mp4
│  ├52、隐式转换函数.mp4
│  ├53、Scala泛型的定义.mp4
│  ├54、泛型demo.mp4
│  ├55、泛型-上界.mp4
│  ├56、泛型-视界.mp4
│  ├57、泛型-上下文界定.mp4
│  ├58、创建线程池-固定线程数量和可复用线程的线程池.mp4
│  ├59、创建有返回值的线程:Future.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  └<day04>
├<day05>
│  ├Akka.docx
│  ├Scala考试题.docx
│  ├笔记.txt
│  ├关于Scala注解.txt
│  ├60、回顾.mp4
│  ├61、Netty的几个重要的组件.mp4
│  ├62、实现Server.mp4
│  ├63、实现ServerHandler.mp4
│  ├64、实现Client.mp4
│  ├65、实现ClientHandler.mp4
│  ├66、本地测试运行.mp4
│  ├67、Akka简介.mp4
│  ├68、用Akka实现通信Demo.mp4
│  ├69、用Akka实现WordCount.mp4
│  ├70、Scala回顾.mp4
│  ├回顾Scala的重点.txt
│  └<day05>
├<day06>
│  ├RDD的依赖关系和数据优先计算.png
│  ├Spark几个重要的组件.png
│  ├笔记.txt
│  ├71、大数据架构体系介绍.mp4
│  ├72、Spark的特性和优点.mp4
│  ├73、官网介绍.mp4
│  ├74、Spark集群安装、启动.mp4
│  ├75、Spark的几个重要的组件.mp4
│  ├76、关于Hadoop客户端.mp4
│  ├77、提交任务到Spark集群.mp4
│  ├78、Spark-Shell启动(local模式和集群模式).mp4
│  ├79、Spark实现WordCount.mp4
│  ├80、Spark实现WordCount.mp4
│  ├81、打包并提交作业到集群.mp4
│  ├82、用Java api实现WordCount.mp4
│  ├83、Java Lambda表达式实现WordCount.mp4
│  ├84、关于IDEA调试.mp4
│  ├85、RDD的概念.mp4
│  ├<day06>
│  └<SparkCore文档>
├<day07>
│  ├groupByKey和reduceByKey.png
│  ├spark rdd api.txt
│  ├笔记.txt
│  ├86、回顾.mp4
│  ├87、RDD的概念增强.mp4
│  ├88、生成RDD的两种方式.mp4
│  ├89、RDD的两种算子:transformation和action.mp4
│  ├90、简单算子练习.mp4
│  ├91、groupByKey和reduceByKey的区别.mp4
│  ├92、算子进阶-map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex.mp4
│  ├93、算子进阶-重分区算子.mp4
│  ├94、算子进阶-aggregate.mp4
│  ├95、算子进阶-aggregate.mp4
│  ├96、算子进阶-aggregateByKey.mp4
│  ├97、算子进阶-combineByKey.mp4
│  ├98、算子进阶-Action算子、foreach和foreachPartition.mp4
│  ├99、算子进阶-其他算子.mp4
│  └今天的重点.txt
├<day08>
│  ├access.log
│  ├join的宽依赖.png
│  ├笔记.txt
│  ├100、pvuv.mp4
│  ├101、textFile分区过程.mp4
│  ├102、统计广告点击量top3需求分析.mp4
│  ├103、统计广告点击量top3需求实现.mp4
│  ├104、统计各省各小时的广告点击量的top3.mp4
│  ├105、基站停留时间top2需求分析.mp4
│  ├106、基站停留时间top2需求实现.mp4
│  ├107、RDD对象的传递和序列化.mp4
│  ├108、RDD的宽依赖和窄依赖.mp4
│  ├109、DAG概念.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  └<day08>


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│  ├194、StreamingWordCount.mp4
│  ├任务.txt
│  └<day14>
├<day15>
│  ├笔记.txt
│  ├窗口操作.png
│  ├195、回顾kafka.mp4
│  ├196、回顾Streaming.mp4
│  ├197、补充Kafka的同步flush过程.mp4
│  ├198、updateStateByKey实现批次累加功能.mp4
│  ├199、消费kafka数据.mp4
│  ├200、消费kafka数据.mp4
│  ├201、transform的使用.mp4
│  ├202、窗口操作的应用背景和概念.mp4
│  ├203、窗口操作的使用.mp4
│  ├任务.txt
│  ├<day15>
│  └<streaming-kafka>
├<day16>
│  ├Kafka常见问题.docx
│  ├spark core的几个问题.txt
│  ├笔记.txt
│  ├204、回顾.mp4
│  ├205、streaming消费kafka的两种方式.mp4
│  ├206、直连方式怎么维护offset.mp4
│  ├207、streaming清洗数据案例实现过程.mp4
│  ├208、生产环境中存在问题分析.mp4
│  ├209、streaming消费数据的语义(保证数据一致性).mp4
│  ├210、Spark-On-Yarn的应用场景.mp4
│  ├211、Cluster模式和Client模式的区别.mp4
│  ├212、提交应用程序到Yarn.mp4
│  ├213、总结Spark-On-Yarn的执行过程.mp4
│  ├214、总结Driver端初始化过程的内容.mp4
│  ├215、解压导入工程.mp4
│  ├216、观察脚本的调用过程.mp4
│  ├217、集群启动流程-Master服务启动过程.mp4
│  ├218、集群启动流程-Worker服务启动过程.mp4
│  └今天的任务.txt
├<day17>
│  ├core.rar
│  ├SparkContext、资源调度.png
│  ├SparkContext.jpg
│  ├SparkContext.uml
│  ├Spark任务生成和提交过程.png
│  ├spark任务提交流程.png
│  ├219、回顾.mp4
│  ├220、SparkSubmit执行过程.mp4
│  ├221、SparkContext初始化主要过程.mp4
│  ├222、后端调度器创建了两个endpoint.mp4
│  ├223、总结SparkContext和后端调度器创建了两个endpoint.mp4
│  ├224、时序图表示SparkContext初始化过程.mp4
│  ├225、Driver向Master发送(注册)任务描述过程、Master生成任务信息过程.mp4
│  ├226、资源调度的方式.mp4
│  ├227、Master通知Worker启动Executor的过程.mp4
│  ├228、Executor向Driver进行反向注册过程.mp4
│  ├229、RDD的生成过程.mp4
│  ├230、stage划分并生成TaskSet的过程.mp4
│  ├231、TaskScheduler的任务调度过程以及将task发送给Execuotr的过程.mp4
│  ├232、Executor开始执行task-ShuffleMapTask、ResultTask.mp4
│  ├233、总结任务提交流程.mp4
│  ├今天的任务.txt
│  └<doc>
├<day18>
│  ├shuffle.png
│  ├笔记.txt
│  ├234、回顾.mp4
│  ├235、触发shuffle的算子.mp4
│  ├236、spark shuffle过程.mp4
│  ├237、shuffle参数调优.mp4
│  ├238、关于spark优化总结.mp4
│  ├239、Spark基础阶段总结.mp4
│  ├240、Redis介绍.mp4
│  ├241、Redis的应用场景.mp4
│  ├242、Redis安装和启动.mp4
│  ├243、Redis的客户端.mp4
│  ├244、数据结构-string.mp4
│  ├今天的任务.txt
│  ├<redis>
│  └<ruby和redis接口>
├<day19>
│  ├listdemo需求分析.png
│  ├笔记.txt
│  ├245、回顾.mp4
│  ├246、数据结构-hash.mp4
│  ├247、数据机构-list.mp4
│  ├248、数据结构-set.mp4
│  ├249、jedis-string.mp4
│  ├250、jedis-hash.mp4
│  ├251、jedis-list.mp4
│  ├252、jedis-set.mp4
│  ├253、keys命令,数据的生命周期.mp4
│  ├254、两种持久化机制.mp4
│  ├255、主从复制.mp4
│  ├256、集群搭建.mp4
│  ├257、ES介绍.mp4
│  ├258、ES集群搭建和启动介绍.mp4
│  ├259、ik分词器配置过程.mp4
│  ├260、ES的检索.mp4
│  ├261、关于ES优化的重点.mp4
│  ├今天的任务.txt
│  ├<day19>
│  └<elk>
├<day20>
│  ├笔记.txt
│  ├262、日志生成过程.mp4
│  ├263、项目技术架构介绍.mp4
│  ├264、数据对接.mp4
│  ├265、需求描述.mp4
│  ├266、esRDD.mp4
│  ├267、其他指标.mp4
│  ├数据对接.png
│  ├<gameanalyze>
│  ├<gameloganalyze>



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