Spark核心原理与实战课程资源(1.93GB)

——/quanwai100/pingtai2022/14.腾讯课堂等多个文件/08.极客时间/极客视频/Spark核心原理与实战/
├──01-课程介绍.mp4 30.73M
├──02-内容综述.mp4 18.91M
├──03-Spark简介及生态介绍.mp4 19.40M
├──04-Spark原理及特点：模块概述+特点.mp4 22.79M
├──05-Spark原理及特点：运行模式+集群组角色.mp4 21.49M
├──06-Spark原理及特点：Spark作业运行流程.mp4 26.38M
├──07-Spark的运行环境安装：Standalone入门实战.mp4 23.47M
├──08-Spark的运行环境安装：YARN入门实战.mp4 31.59M
├──09-Spark批处理做作业入门Demo.mp4 45.73M
├──10-Spark流处理做作业入门Demo.mp4 19.50M
├──11-SparkRDD原理：RDD抽象及相关概念.mp4 43.25M
├──12-SparkRDD原理：RDD依赖关系、Stage、RDD持久化、SparkPreferredLocation及CheckPoint原理和使用.mp4 20.13M
├──13-SparkRDD实战：如何利用外部数据集生成RDD？.mp4 41.38M
├──14-SparkRDD实战：Transformation和Action概念、LazyLoad及SparkFunction的3种实现方式.mp4 27.90M
├──15-SparkRDD实战：常用Transformation原理及实战.mp4 63.22M
├──16-SparkRDD实战：Action原理和实战、Spark广播变量原理和使用.mp4 23.08M
├──17-SparkSQL、DataFrame、DataSet原理和使用.mp4 36.53M
├──18-SparkSQLJoin操作及SparkSQLFunction.mp4 31.89M
├──19-SparkSQL原理和执行过程.mp4 22.73M
├──20-常用数据格式原理和使用：TEXT、CSV、JSON、PARQUET在Spark中的使用.mp4 49.32M
├──21-常用数据格式原理和使用：ORC、AVRO在Spark中的使用.mp4 39.93M
├──22-SparkConnecter：HDFS及HBase.mp4 69.31M
├──23-SparkConnecter：MongoDB.mp4 62.33M
├──24-SparkConnecter：Cassandra.mp4 25.52M
├──25-SparkConnecter：MySQL及Kafka.mp4 63.02M
├──26-SparkConnecter：ElasticSearch.mp4 26.51M
├──27-SparkStearming原理及实战：创建一个SparkStreaming应用.mp4 24.52M
├──28-SparkStearming原理及实战：DStream操作、数据持久化及性能优化.mp4 20.64M
├──29-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStreaming概念、特点、数据模型和应用实战.mp4 27.70M
├──30-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStearming事件时间、延迟数据处理策略、容错语义和编程模型.mp4 39.89M
├──31-SparkStructuredStearming原理及实战：StructuredStearming时间窗口操作、水位线和数据更新模式.mp4 113.51M
├──32-SparkStructuredStearming原理及实战：StreamJoin操作、重复数据处理、多Watermark处理策略、StructuredStearming结果输出.mp4 75.98M
├──33-Spark文件读写原理.mp4 12.40M
├──34-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4 19.72M
├──35-任务调优：Executor数量内存及CPU配置、设置合理的并行度、Task等待时长调优、Blacklisting调优.mp4 34.86M
├──36-失败重试与黑名单机制、推测式执行、资源申请机制.mp4 24.38M
├──37-SparkOnYARN：Client模式与Cluster模式.mp4 29.67M
├──38-SparkOnYARN：FIFOScheduler、CapacityScheduler原理和使用.mp4 27.10M
├──39-SparkOnYARN：YARNFairScheduler原理、使用及特点.mp4 31.94M
├──40-Spark文件读写原理.mp4 12.19M
├──41-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置及storageFraction设置.mp4 19.98M
├──42-任务调优：Executor数量内存及CPU配置、设置合理的并行度、Task等待时长调优、Blacklisting调优.mp4 33.97M
├──43-数据调优：数据本地性、复用RDD、BroadCast、Kryo序列化和CheckPoint.mp4 41.52M
├──44-算子调优.mp4 35.28M
├──45-SparkSQL调优和SparkStreaming调优.mp4 16.73M
├──46-Spark数据倾斜问题处理.mp4 11.36M
├──47-Spark机器学习概述：机器学习应用场景、分类和常用算法.mp4 21.41M
├──48-机器学习流程：数据收集与存储、数据清理与转换.mp4 43.22M
├──49-机器学习流程：模型训练、模型测试、模型部署与整合、模型监控与反馈及数据探索和可视化.mp4 23.48M
├──50-Spark常用统计方法：基础统计、相关性分析、数据抽样.mp4 37.87M
├──51-分类模型：概念与种类、线性回归及逻辑回归原理实现.mp4 46.21M
├──52-分类模型：朴素贝叶斯原理实现、决策树原理实现及协同过滤原理.mp4 62.67M
├──53-聚类模型：基于K-Means的聚类算法原理实现.mp4 23.03M
├──54-MLPipLine：如何通过SparkMLPipLine模式实现模型训练？.mp4 17.68M
├──55-Spark3.0新特性概述.mp4 29.41M
├──56-Spark未来趋势：为什么需要数据湖？.mp4 8.76M
├──57-Spark未来趋势：DeltaLake原理.mp4 14.89M
├──58-Spark未来趋势：DeltaLake实战.mp4 31.92M
├──59-Spark应用番外篇：大数据任务调度.mp4 35.43M
├──60-结束语.mp4 17.14M
└──资料地址.txt 0.05kb

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