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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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    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>

    目录过长,中间省略部分目录

    │  ├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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