課程目錄  

　　大數(shù)據(jù)spark3.2從基礎(chǔ)到精通(滑動(dòng)查看)

　　第1節(jié) - PySpark導(dǎo)學(xué)

　　第2節(jié) - PySpark課程解讀

　　第3節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.1-Spark簡(jiǎn)單介紹

　　第4節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.2-Spark風(fēng)雨十年

　　第5節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.3-Spark和Hadoop的對(duì)比

　　第6節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.4-Spark四大特點(diǎn)

　　第7節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.5-Spark框架模塊

　　第8節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.6-Spark運(yùn)行模式

　　第9節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-1.7-Spark的架構(gòu)角色

　　第10節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第一章-總結(jié)

　　第11節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第二章-2.1-課程服務(wù)器環(huán)境

　　第12節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第二章-2.2-Local模式基本原理

　　第13節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第二章-2.3-在Linux上服務(wù)器上安裝Anaconda

　　第14節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第二章-2.4-Spark Local模式部署

　　第15節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第三章-3.1-StandAlone的運(yùn)行原理

　　第16節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第三章-3.2-StandAlone部署

　　第17節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第三章-3.3-StandAlone程序測(cè)試

　　第18節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第三章-3.4-Spark程序運(yùn)行層次劃分

　　第19節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第三章-3.5-總結(jié)

　　第20節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第四章-4.1-StandAlone HA模式的運(yùn)行原理

　　第21節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第四章-4.2-StandAlone 部署和測(cè)試

　　第22節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第四章-4.3-總結(jié)

　　第23節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第五章-5.1-Spark On YARN的運(yùn)行原理

　　第24節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和測(cè)試

　　第25節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第五章-5.3-兩種部署模式的區(qū)別

　　第26節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第五章-5.4-兩種部署模式的演示和總結(jié)

　　第27節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第五章-5.5-兩種模式任務(wù)提交流程

　　第28節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第五章-5.6-總結(jié)

　　第29節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第六章-6.1-框架和類(lèi)庫(kù)

　　第30節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第六章-6.2-PySpark類(lèi)庫(kù)介紹

　　第31節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第六章-6.3-PySpark安裝

　　第32節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第六章-6.4-總結(jié)

　　第33節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第七章-7.1-本機(jī)配置Python環(huán)境

　　第34節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第七章-7.2-PyCharm本地和遠(yuǎn)程解釋器配置

　　第35節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第七章-7.3-編程入口SparkContext對(duì)象以及WordCount演示

　　第36節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第七章-7.4-WordCount代碼流程解析

　　第37節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群運(yùn)行

　　第38節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第七章-7.6-總結(jié)

　　第39節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第八章-8.1-Spark運(yùn)行角色回顧

　　第40節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第八章-8.2-分布式代碼執(zhí)行分析

　　第41節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第八章-8.3-Python On Spark執(zhí)行原理

　　第42節(jié) - Spark基礎(chǔ)入門(mén)-第八章-總結(jié)

　　第43節(jié) - SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD

　　第44節(jié) - SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1

　　第45節(jié) - SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2

　　第46節(jié) - SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3

　　第47節(jié) - SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4

　　第48節(jié) - SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4

　　第49節(jié) - SparkCore-第一章-1.7-WordCount結(jié)合RDD特性進(jìn)行執(zhí)行分析

　　第50節(jié) - SparkCore-第一章-1.8-總結(jié)

　　第51節(jié) - SparkCore-第二章-1-RDD的創(chuàng)建-1

　　第52節(jié) - SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter

　　第53節(jié) - SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct

　　第54節(jié) - SparkCore-第二章-12-RDD算子-union

　　第55節(jié) - SparkCore-第二章-13-RDD算子-join

　　第56節(jié) - SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection

　　第57節(jié) - SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom

　　第58節(jié) - SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey

　　第59節(jié) - SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy

　　第60節(jié) - SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey

　　第61節(jié) - SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例

　　第62節(jié) - SparkCore-第二章-2-RDD的創(chuàng)建-2

　　第63節(jié) - SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到Y(jié)ARN執(zhí)行

　　第64節(jié) - SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey

　　第65節(jié) - SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce

　　第66節(jié) - SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold

　　第67節(jié) - SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top

　　第68節(jié) - SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample

　　第69節(jié) - SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered

　　第70節(jié) - SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach

　　第71節(jié) - SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile

　　第72節(jié) - SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions

　　第73節(jié) - SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分類(lèi)

　　第74節(jié) - SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition

　　第75節(jié) - SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy

　　第76節(jié) - SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce

　　第77節(jié) - SparkCore-第二章-33-RDD算子-面試題-groupByKey和reduceByKey的區(qū)別

　　第78節(jié) - SparkCore-第二章-34-總結(jié)

　　第79節(jié) - SparkCore-第二章-4-轉(zhuǎn)換算子-map

　　第80節(jié) - SparkCore-第二章-5-轉(zhuǎn)換算子-flatMap

　　第81節(jié) - SparkCore-第二章-6-轉(zhuǎn)換算子-reduceByKey

　　第82節(jié) - SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues

　　第83節(jié) - SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顧

　　第84節(jié) - SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy

　　第85節(jié) - SparkCore-第三章-1-RDD的數(shù)據(jù)是過(guò)程數(shù)據(jù)概念

　　第86節(jié) - SparkCore-第三章-2-RDD的緩存

　　第87節(jié) - SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint

　　第88節(jié) - SparkCore-第三章-4-總結(jié)

　　第89節(jié) - SparkCore-第四章-1-jieba庫(kù)入門(mén)使用

　　第90節(jié) - SparkCore-第四章-2-案例需求1開(kāi)發(fā)

　　第91節(jié) - SparkCore-第四章-3-案例需求2開(kāi)發(fā)

　　第92節(jié) - SparkCore-第四章-4-案例需求3開(kāi)發(fā)

　　第93節(jié) - SparkCore-第四章-5-提交代碼到Y(jié)ARN集群運(yùn)行

　　第94節(jié) - SparkCore-第四章-6-作業(yè)和總結(jié)

　　第95節(jié) - SparkCore-第五章-1-廣播變量

　　第96節(jié) - SparkCore-第五章-2-累加器

　　第97節(jié) - SparkCore-第五章-3-廣播變量累加器綜合案例

　　第98節(jié) - SparkCore-第五章-4-總結(jié)

　　第99節(jié) - SparkCore-第六章-1-DAG

　　第100節(jié) - SparkCore-第六章-2-寬窄依賴和階段劃分

　　第101節(jié) - SparkCore-第六章-3-內(nèi)存迭代計(jì)算

　　第102節(jié) - SparkCore-第六章-4-Spark并行度

　　第103節(jié) - SparkCore-第六章-5-Spark任務(wù)調(diào)度

　　第104節(jié) - SparkCore-第六章-6-Spark運(yùn)行概念名詞解釋和層級(jí)梳理

　　第105節(jié) - SparkCore-第六章-7-總結(jié)

　　第106節(jié) - SparkSQL-第一章-SparkSQL基礎(chǔ)入門(mén)

　　第107節(jié) - SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的異同以及SparkSQL的數(shù)據(jù)抽象

　　第108節(jié) - SparkSQL-第二章-2-SparkSession執(zhí)行環(huán)境入口構(gòu)建和SparkSQL HelloWorld

　　第109節(jié) - SparkSQL-第二章-3-總結(jié)

　　第110節(jié) - SparkSQL-第三章-1-DataFrame對(duì)象的構(gòu)成

　　第111節(jié) - SparkSQL-第三章-10-DSL風(fēng)格入門(mén)API

　　第112節(jié) - SparkSQL-第三章-11-SQL風(fēng)格入門(mén)API

　　第113節(jié) - SparkSQL-第三章-12-WordCount案例

　　第114節(jié) - SparkSQL-第三章-13-電影評(píng)分案例編程

　　第115節(jié) - SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle階段分區(qū)數(shù)參數(shù)設(shè)定

　　第116節(jié) - SparkSQL-第三章-15-異常數(shù)據(jù)處理API

　　第117節(jié) - SparkSQL-第三章-16-DataFrame數(shù)據(jù)寫(xiě)出

　　第118節(jié) - SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC協(xié)議讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL)

　　第119節(jié) - SparkSQL-第三章-18-總結(jié)

　　第120節(jié) - SparkSQL-第三章-2-DataFrame創(chuàng)建-1

　　第121節(jié) - SparkSQL-第三章-3-DataFrame創(chuàng)建-2

　　第122節(jié) - SparkSQL-第三章-4-DataFrame創(chuàng)建-3

　　第123節(jié) - SparkSQL-第三章-5-DataFrame創(chuàng)建-4-基于Pandas的DF轉(zhuǎn)換為SparkSQL的DF對(duì)象

　　第124節(jié) - SparkSQL-第三章-6-標(biāo)準(zhǔn)API讀取text數(shù)據(jù)源構(gòu)建DataFrame

　　第125節(jié) - SparkSQL-第三章-7-標(biāo)準(zhǔn)API讀取json構(gòu)建DataFrame

　　第126節(jié) - SparkSQL-第三章-8-標(biāo)準(zhǔn)API讀取jcsv構(gòu)建DataFrame

　　第127節(jié) - SparkSQL-第三章-9-標(biāo)準(zhǔn)API讀取jparquet構(gòu)建DataFrame

　　第128節(jié) - SparkSQL-第四章-1-UDF創(chuàng)建演示

　　第129節(jié) - SparkSQL-第四章-2-注冊(cè)返回值是數(shù)組類(lèi)型的UDF

　　第130節(jié) - SparkSQL-第四章-3-返回字典類(lèi)型的UDF定義

　　第131節(jié) - SparkSQL-第四章-4-拓展-通過(guò)RDD代碼模擬UDAF效果

　　第132節(jié) - SparkSQL-第四章-5-窗口函數(shù)的演示

　　第133節(jié) - SparkSQL-第四章-6-總結(jié)

　　第134節(jié) - SparkSQL-第五章-1-Catalyst優(yōu)化器

　　第135節(jié) - SparkSQL-第五章-2-SparkSQL執(zhí)行流程及本章總結(jié)

　　第136節(jié) - SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及總結(jié)

　　第137節(jié) - SparkSQL-第七章-分布式SQL的執(zhí)行引擎原理和配置

　　第138節(jié) - 案例-案例背景及需求1開(kāi)發(fā)

　　第139節(jié) - 案例-需求2開(kāi)發(fā)

　　第140節(jié) - 案例-需求3開(kāi)發(fā)

　　第141節(jié) - 案例-需求4開(kāi)發(fā)

　　第142節(jié) - Spark新特性及核心回顧-1-1-HashShuffleManager

　　第143節(jié) - Spark新特性及核心回顧-1-2-SortShuffleManager

　　第144節(jié) - Spark新特性及核心回顧-1-3-總結(jié)

　　第145節(jié) - Spark新特性及核心回顧-2-1-3.0新特性-AQE

　　第146節(jié) - Spark新特性及核心回顧-2-2-新特性-動(dòng)態(tài)分區(qū)裁剪

　　第147節(jié) - Spark新特性及核心回顧-2-3-新特性-koalas庫(kù)

　　第148節(jié) - Spark新特性及核心回顧-2-4-總結(jié)

　　第149節(jié) - Spark新特性及核心回顧-3-Spark概念總結(jié)

　　未完待續(xù)，黑馬老師996更新中......