2024最新版Spark视频教程 - 带源码课件

资源信息

• 资源名称：2024最新版Spark视频教程 – 带源码课件
• 资源类型：课程
• 资源标签：#学习 #知识 #课程 #资源
• 资源整理：阿里云盘吧Alyp8.com

资源简介

本套教程基于Spark 3.3版本，使用Java语言，详解了Spark技术生态的三个核心模块：Spark Core核心模块，讲解Spark运行环境，以及分布式数据模型RDD的使用和原理；Spark SQL模块，讲解Spark在结构化数据场景中的使用方式，包括SQL语法、DSL语法、UDF函数、UDAF函数等；Spark Streaming模块，讲解Spark在流式数据处理中的使用方式，包括无界数据流的处理、Kafka系统的对接和数据窗口的应用等。

资源目录

【尚硅谷】2024最新版Spark视频教程 – 带源码课件

• 视频
  • 001-Spark-课程介绍.mp4
  • 002-Spark-文件结构-介绍.mp4
  • 003-Spark-基础概念-介绍-分布式.mp4
  • 004-Spark-基础概念-介绍-计算.mp4
  • 005-Spark-基础概念-介绍-分布式基础架构.mp4
  • 006-Spark-基础概念-介绍-框架.mp4
  • 007-Spark-基础概念-介绍-Spark和MR的关系.mp4
  • 008-Spark-介绍.mp4
  • 009-Spark-部署方式-介绍.mp4
  • 010-Spark-解压后的文件结构.mp4
  • 011-Spark-部署环境-Local.mp4
  • 012-Spark-部署环境-Local-演示.mp4
  • 013-Spark-部署环境-Yarn-演示.mp4
  • 014-Spark-部署环境-Yarn-历史服务.mp4
  • 015-Spark-部署环境-Yarn-2种执行方式Cluster和Client.mp4
  • 016-Spark-部署环境-几种模式的对比.mp4
  • 017-Spark-数据结构-说明.mp4
  • 018-Spark-RDD-介绍.mp4
  • 019-Spark-RDD-数据处理流程简介.mp4
  • 020-Spark-RDD-计算原理.mp4
  • 021-Spark-RDD-计算原理-补充.mp4
  • 022-Spark-RDD-代码-环境的准备.mp4
  • 023-Spark-RDD-代码-对接内存数据源构建RDD对象.mp4
  • 024-Spark-RDD-代码-对接磁盘数据源构建RDD对象.mp4
  • 025-Spark-RDD-代码-RDD的理解.mp4
  • 026-Spark-RDD-代码-RDD的分区.mp4
  • 027-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数量的设定.mp4
  • 028-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数量的设定.mp4
  • 029-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数据的分配.mp4
  • 030-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配.mp4
  • 031-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配-演示.mp4
  • 032-Spark-RDD-课件梳理.mp4
  • 033-Spark-RDD-方法-介绍.mp4
  • 034-Spark-RDD-方法-方法的2大类-转换和行动.mp4
  • 035-Spark-RDD-方法-数据处理的2大类-单值和键值.mp4
  • 036-Spark-RDD-方法-转换-map.mp4
  • 037-Spark-RDD-方法-转换-map-1.mp4
  • 038-Spark-RDD-方法-转换-map-2.mp4
  • 039-Spark-RDD-方法-转换-map-3.mp4
  • 040-Spark-RDD-方法-转换-map-4.mp4
  • 041-Spark-RDD-方法-转换-filter.mp4
  • 042-Spark-RDD-方法-转换-flatMap.mp4
  • 043-Spark-RDD-方法-转换-flatMap-1.mp4
  • 044-Spark-RDD-方法-转换-groupBy.mp4
  • 045-Spark-RDD-回顾-原理.mp4
  • 046-Spark-RDD-回顾-方法.mp4
  • 047-Spark-RDD-Shuffle.mp4
  • 048-Spark-RDD-Shuffle-原理.mp4
  • 049-Spark-RDD-Shuffle-原理-补充.mp4
  • 050-Spark-RDD-Shuffle-演示.mp4
  • 051-Spark-RDD-方法-distinct.mp4
  • 052-Spark-RDD-方法-sortBy.mp4
  • 053-Spark-RDD-方法-KV类型数据介绍.mp4
  • 054-Spark-RDD-方法-KV类型数据补充.mp4
  • 055-Spark-RDD-方法-KV-mapValues.mp4
  • 056-Spark-RDD-方法-KV-wordCount.mp4
  • 057-Spark-RDD-方法-KV-groupByKey.mp4
  • 058-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey.mp4
  • 059-Spark-RDD-方法-KV-sortByKey.mp4
  • 060-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey和groupByKey的区别.mp4
  • 061-Spark-RDD-WordCount程序在环境中运行.mp4
  • 062-Spark-RDD-转换方法的回顾.mp4
  • 063-Spark-RDD-行动算子-介绍.mp4
  • 064-Spark-RDD-行动算子-collect.mp4
  • 065-Spark-RDD-行动算子-collect-补充.mp4
  • 066-Spark-RDD-行动算子-其他方法-1.mp4
  • 067-Spark-RDD-行动算子-其他方法-2.mp4
  • 068-Spark-RDD-行动算子-其他方法-3.mp4
  • 069-Spark-RDD-行动算子-Driver端和Executor端数据传输.mp4
  • 070-Spark-RDD-序列化-1.mp4
  • 071-Spark-RDD-序列化-2.mp4
  • 072-Spark-案例-数据格式说明.mp4
  • 073-Spark-案例-需求介绍.mp4
  • 074-Spark-案例-需求分析.mp4
  • 075-Spark-案例-需求设计.mp4
  • 076-Spark-案例-开发原则.mp4
  • 077-Spark-案例-代码实现-1.mp4
  • 078-Spark-案例-代码实现-2.mp4
  • 079-Spark-案例-代码实现-3.mp4
  • 080-Spark-案例-代码实现-4.mp4
  • 081-Spark-RDD-KRYO序列化框架.mp4
  • 082-Spark-RDD-依赖关系-介绍.mp4
  • 083-Spark-RDD-依赖关系-原理.mp4
  • 084-Spark-RDD-依赖关系-血缘关系.mp4
  • 085-Spark-RDD-依赖关系-依赖关系.mp4
  • 086-Spark-RDD-依赖关系-宽窄依赖关系.mp4
  • 087-Spark-RDD-依赖关系-作业，阶段和任务的关系.mp4
  • 088-Spark-RDD-依赖关系-任务的数量.mp4
  • 089-Spark-RDD-依赖关系-分区的数量.mp4
  • 090-Spark-RDD-持久化和序列化的关系.mp4
  • 091-Spark-RDD-持久化-cache.mp4
  • 092-Spark-RDD-持久化-persist.mp4
  • 093-Spark-RDD-持久化-checkpoint.mp4
  • 094-Spark-RDD-持久化-shuffle算子的持久化.mp4
  • 095-Spark-RDD-分区器.mp4
  • 096-Spark-RDD-自定义分区器.mp4
  • 097-Spark-两个案例.mp4
  • 098-Spark-第一个案例问题原因.mp4
  • 099-Spark-广播变量.mp4
  • 100-Spark-RDD的局限性.mp4
• 1.课件.exe
• 2.资料.exe
• 3.代码.exe

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