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尚硅谷2024年新版spark教程(Java语言)

尚硅谷2024年新版spark教程(Java语言)

【资源目录】: ├──视频 | ├──001 – Spark – 课程介绍.mp4 19.04M | ├──002 – Spark – 文件结构 – 介绍.mp4 6.55M | ├──003 – Spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式.mp4 20.90M | ├──004 – Spark – 基础概念 – 介绍 – 计算.mp4 41.68M | ├──005 – Spark – ...
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【资源目录】:

├──视频
| ├──001 – Spark – 课程介绍.mp4 19.04M
| ├──002 – Spark – 文件结构 – 介绍.mp4 6.55M
| ├──003 – Spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式.mp4 20.90M
| ├──004 – Spark – 基础概念 – 介绍 – 计算.mp4 41.68M
| ├──005 – Spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式基础架构.mp4 32.13M
| ├──006 – Spark – 基础概念 – 介绍 – 框架.mp4 46.52M
| ├──007 – Spark – 基础概念 – 介绍 – Spark和MR的关系.mp4 59.99M
| ├──008 – Spark – 介绍.mp4 39.40M
| ├──009 – Spark – 部署方式 – 介绍.mp4 62.77M
| ├──010 – Spark – 解压后的文件结构.mp4 50.90M
| ├──011 – Spark – 部署环境 – Local.mp4 61.49M
| ├──012 – Spark – 部署环境 – Local – 演示.mp4 114.68M
| ├──013 – Spark – 部署环境 – Yarn – 演示.mp4 127.63M
| ├──014 – Spark – 部署环境 – Yarn – 历史服务.mp4 63.42M
| ├──015 – Spark – 部署环境 – Yarn – 2种执行方式Cluster和Client.mp4 146.45M
| ├──016 – Spark – 部署环境 – 几种模式的对比.mp4 22.54M
| ├──017 – Spark – 数据结构 – 说明.mp4 42.55M
| ├──018 – Spark – RDD – 介绍.mp4 62.58M
| ├──019 – Spark – RDD – 数据处理流程简介.mp4 42.44M
| ├──020 – Spark – RDD – 计算原理.mp4 54.99M
| ├──021 – Spark – RDD – 计算原理 – 补充.mp4 138.22M
| ├──022 – Spark – RDD – 代码 – 环境的准备.mp4 86.35M
| ├──023 – Spark – RDD – 代码 – 对接内存数据源构建RDD对象.mp4 34.61M
| ├──024 – Spark – RDD – 代码 – 对接磁盘数据源构建RDD对象.mp4 18.66M
| ├──025 – Spark – RDD – 代码 – RDD的理解.mp4 35.07M
| ├──026 – Spark – RDD – 代码 – RDD的分区.mp4 64.72M
| ├──027 – Spark – RDD – 代码 – 内存数据源 – 分区数量的设定.mp4 91.86M
| ├──028 – Spark – RDD – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数量的设定.mp4 134.52M
| ├──029 – Spark – RDD – 代码 – 内存数据源 – 分区数据的分配.mp4 85.40M
| ├──030 – Spark – RDD – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配.mp4 70.89M
| ├──031 – Spark – RDD – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配 – 演示.mp4 34.49M
| ├──032 – Spark – RDD – 课件梳理.mp4 34.36M
| ├──033 – Spark – RDD – 方法 – 介绍.mp4 67.86M
| ├──034 – Spark – RDD – 方法 – 方法的2大类 – 转换和行动.mp4 38.11M
| ├──035 – Spark – RDD – 方法 – 数据处理的2大类 – 单值和键值.mp4 65.48M
| ├──036 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – map.mp4 135.83M
| ├──037 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – map – 1.mp4 106.44M
| ├──038 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – map – 2.mp4 48.21M
| ├──039 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – map – 3.mp4 137.03M
| ├──040 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – map – 4.mp4 51.66M
| ├──041 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – filter.mp4 57.75M
| ├──042 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – flatMap.mp4 131.57M
| ├──043 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – flatMap – 1.mp4 40.43M
| ├──044 – Spark – RDD – 方法 – 转换 – groupBy.mp4 66.14M
| ├──045 – Spark – RDD – 回顾 – 原理.mp4 87.15M
| ├──046 – Spark – RDD – 回顾 – 方法.mp4 31.56M
| ├──047 – Spark – RDD – Shuffle.mp4 55.45M
| ├──048 – Spark – RDD – Shuffle – 原理.mp4 67.01M
| ├──049 – Spark – RDD – Shuffle – 原理 – 补充.mp4 49.15M
| ├──050 – Spark – RDD – Shuffle – 演示.mp4 97.15M
| ├──051 – Spark – RDD – 方法 – distinct.mp4 38.41M
| ├──052 – Spark – RDD – 方法 – sortBy.mp4 83.69M
| ├──053 – Spark – RDD – 方法 – KV类型数据介绍.mp4 78.10M
| ├──054 – Spark – RDD – 方法 – KV类型数据补充.mp4 22.38M
| ├──055 – Spark – RDD – 方法 – KV – mapValues.mp4 53.29M
| ├──056 – Spark – RDD – 方法 – KV – wordCount.mp4 57.83M
| ├──057 – Spark – RDD – 方法 – KV – groupByKey.mp4 73.48M
| ├──058 – Spark – RDD – 方法 – KV – reduceByKey.mp4 144.81M
| ├──059 – Spark – RDD – 方法 – KV – sortByKey.mp4 183.51M
| ├──060 – Spark – RDD – 方法 – KV – reduceByKey和groupByKey的区别.mp4 122.65M
| ├──061 – Spark – RDD – WordCount程序在环境中运行.mp4 79.71M
| ├──062 – Spark – RDD – 转换方法的回顾.mp4 142.30M
| ├──063 – Spark – RDD – 行动算子 – 介绍.mp4 176.59M
| ├──064 – Spark – RDD – 行动算子 – collect.mp4 70.71M
| ├──065 – Spark – RDD – 行动算子 – collect – 补充.mp4 74.09M
| ├──066 – Spark – RDD – 行动算子 – 其他方法 – 1.mp4 39.91M
| ├──067 – Spark – RDD – 行动算子 – 其他方法 – 2.mp4 57.06M
| ├──068 – Spark – RDD – 行动算子 – 其他方法 – 3.mp4 98.90M
| ├──069 – Spark – RDD – 行动算子 – Driver端和Executor端数据传输.mp4 96.26M
| ├──070 – Spark – RDD – 序列化 – 1.mp4 93.67M
| ├──071 – Spark – RDD – 序列化 – 2.mp4 42.57M
| ├──072 – Spark – 案例 – 数据格式说明.mp4 103.13M
| ├──073 – Spark – 案例 – 需求介绍.mp4 35.16M
| ├──074 – Spark – 案例 – 需求分析.mp4 55.81M
| ├──075 – Spark – 案例 – 需求设计.mp4 33.06M
| ├──076 – Spark – 案例 – 开发原则.mp4 30.18M
| ├──077 – Spark – 案例 – 代码实现 – 1.mp4 110.06M
| ├──078 – Spark – 案例 – 代码实现 – 2.mp4 230.41M
| ├──079 – Spark – 案例 – 代码实现 – 3.mp4 137.01M
| ├──080 – Spark – 案例 – 代码实现 – 4.mp4 90.51M
| ├──081 – Spark – RDD – KRYO序列化框架.mp4 103.51M
| ├──082 – Spark – RDD – 依赖关系 – 介绍.mp4 84.03M
| ├──083 – Spark – RDD – 依赖关系 – 原理.mp4 43.14M
| ├──084 – Spark – RDD – 依赖关系 – 血缘关系.mp4 43.12M
| ├──085 – Spark – RDD – 依赖关系 – 依赖关系.mp4 35.39M
| ├──086 – Spark – RDD – 依赖关系 – 宽窄依赖关系.mp4 85.33M
| ├──087 – Spark – RDD – 依赖关系 – 作业,阶段和任务的关系.mp4 336.03M
| ├──088 – Spark – RDD – 依赖关系 – 任务的数量.mp4 64.59M
| ├──089 – Spark – RDD – 依赖关系 – 分区的数量.mp4 67.55M
| ├──090 – Spark – RDD – 持久化和序列化的关系.mp4 9.31M
| ├──091 – Spark – RDD – 持久化 – cache.mp4 96.12M
| ├──092 – Spark – RDD – 持久化 – persist.mp4 100.61M
| ├──093 – Spark – RDD – 持久化 – checkpoint.mp4 104.47M
| ├──094 – Spark – RDD – 持久化 – shuffle算子的持久化.mp4 132.34M
| ├──095 – Spark – RDD – 分区器.mp4 154.03M
| ├──096 – Spark – RDD – 自定义分区器.mp4 85.62M
| ├──097 – Spark – 两个案例.mp4 58.78M
| ├──098 – Spark – 第一个案例问题原因.mp4 37.79M
| ├──099 – Spark – 广播变量.mp4 65.30M
| ├──100 – Spark – RDD的局限性.mp4 129.28M
| ├──101 – SparkSQL – 介绍.mp4 117.04M
| ├──102 – SparkSQL – 环境对象的封装.mp4 79.67M
| ├──103 – SparkSQL – 模型对象的封装.mp4 31.32M
| ├──104 – SparkSQL – SQL的操作.mp4 38.52M
| ├──105 – SparkSQL – 不同场景下环境对象的转换.mp4 72.26M
| ├──106 – SparkSQL – 不同场景下模型数据对象的转换.mp4 61.77M
| ├──107 – SparkSQL – 使用SQL的方式来访问数据模型.mp4 35.89M
| ├──108 – SparkSQL – 使用DSL的方式来访问数据模型.mp4 15.96M
| ├──109 – SparkSQL – 自定义udf函数对象.mp4 121.20M
| ├──110 – SparkSQL – 自定义udf函数的底层实现原理.mp4 71.33M
| ├──111 – SparkSQL – 自定义udaf函数的底层实现原理.mp4 44.88M
| ├──112 – SparkSQL – 自定义udaf函数的实现步骤 – 1.mp4 60.21M
| ├──113 – SparkSQL – 自定义udaf函数的实现步骤 – 2.mp4 91.21M
| ├──114 – SparkSQL – 自定义udaf函数的实现步骤 – 回顾.mp4 70.05M
| ├──115 – SparkSQL – 数据源 – CSV.mp4 105.08M
| ├──116 – SparkSQL – 数据源 – JSON.mp4 81.60M
| ├──117 – SparkSQL – 数据源 – Parquet.mp4 56.34M
| ├──118 – SparkSQL – 数据源 – JDBC.mp4 66.58M
| ├──119 – SparkSQL – 数据源 – Hive.mp4 76.43M
| ├──120 – SparkSQL – 案例 – 数据准备.mp4 54.42M
| ├──121 – SparkSQL – 案例 – 数据准备 – 补充.mp4 17.91M
| ├──122 – SparkSQL – 案例 – 需求分析.mp4 82.17M
| ├──123 – SparkSQL – 案例 – 需求设计.mp4 59.04M
| ├──124 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 1.mp4 112.79M
| ├──125 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 2.mp4 48.36M
| ├──126 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 3.mp4 100.36M
| ├──127 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 4.mp4 98.79M
| ├──128 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 5.mp4 51.55M
| ├──129 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 6.mp4 113.08M
| ├──130 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 7.mp4 96.65M
| ├──131 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 8.mp4 11.69M
| ├──132 – SparkSQL – 案例 – SQL实现 – 9.mp4 95.53M
| ├──133 – SparkStreaming – 介绍.mp4 78.78M
| ├──134 – SparkStreaming – 原理.mp4 72.77M
| ├──135 – SparkStreaming – 原理 – 补充.mp4 22.24M
| ├──136 – SparkStreaming – 课件梳理.mp4 50.41M
| ├──137 – SparkStreaming – 环境准备.mp4 80.52M
| ├──138 – SparkStreaming – 网络(Socket)数据流处理演示.mp4 39.02M
| ├──139 – SparkStreaming – Kafka数据流处理演示.mp4 64.64M
| ├──140 – SparkStreaming – DStream方法介绍.mp4 63.63M
| ├──141 – SparkStreaming – DStream输出方法介绍.mp4 44.16M
| ├──142 – SparkStreaming – 窗口操作.mp4 119.04M
| ├──143 – SparkStreaming – 回顾 – 1.mp4 151.56M
| ├──144 – SparkStreaming – 回顾 – 2.mp4 130.70M
| ├──145 – SparkStreaming – 关闭 – 1.mp4 78.32M
| ├──146 – SparkStreaming – 关闭 – 2.mp4 42.69M
| ├──147 – SparkStreaming – 关闭 – 3.mp4 75.54M
| ├──148 – Spark – 内核 – 运行流程 – 1.mp4 216.95M
| ├──149 – Spark – 内核 – 运行流程 – 2.mp4 167.93M
| ├──150 – Spark – 内核 – 运行流程 – 3.mp4 56.83M
| ├──151 – Spark – 内核 – 核心对象.mp4 72.45M
| ├──152 – Spark – 内核 – 核心对象通信流程 – Netty.mp4 160.12M
| ├──153 – Spark – 内核 – Task任务的调度执行.mp4 271.38M
| ├──154 – Spark – 内核 – Shuffle底层的实现原理 – 1.mp4 162.27M
| ├──155 – Spark – 内核 – Shuffle底层的实现原理 – 2.mp4 160.17M
| ├──156 – Spark – 内核 – 内存管理.mp4 113.59M
| └──157 – Spark – 内核 – 内存管理 – 补充.mp4 101.61M
├──代码.zip 2.33M
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