老汤微职位：Spark核心技术

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老汤微职位：Spark核心技术

〖课程介绍〗:
全面而系统的讲解Spark方方面面的知识，贯穿项目实战，使得你在大数据分布式计算领域游刃有余


〖课程目录〗:
        │      1-1IntelliJ IDEA开发spark应用.mp4
│      1-2spark源代码环境的搭建.ts
│      1-3Spark集群安装-虚拟机上Scala的安装.ts
│      1-4Spark集群环境的搭建.ts
│      1-5集群spark-submit提交应用.ts
│      1-6mysql的安装(后面会用到).ts
│      1-7Spark模块学习说明.ts
│      2-2数据重新分区概述.ts
│      2-3Spark分布式计算流程中的几个疑问点.ts
│      2-4从上面的疑问中导出RDD的概念.ts
│      2-5实践：RDD API简单使用一.ts
│      2-6实践：RDD API简单使用二.ts
│      2-7理解Spark分布式内存计算的含义.ts
│      2-8Spark Core组件解决的问题及其特点.ts
│      2-9Spark SQL组件解决的问题及其特点一.ts
│      2-10Spark SQL组件解决的问题及其特点二.ts
│      2-11Spark Streaming组件解决的问题及其特点.ts
│      2-12Spark Graphx组件解决的问题及其特点.ts
│      2-13Spark ml组件解决的问题及其特点.ts
│      2-1Spark是怎么进行分布式计算的？.ts
│      3-1再次理解RDD概念.ts
│      3-2实践：怎么样创建RDD.ts
│      3-3parallelize和makeRDD的实现原理.ts
│      3-5HashPartitioner原理.ts
│      3-6实战：对RDD合理分区能提高性能.ts
│      3-7RangePartitioner的原理.ts
│      3-8Partitioner源码解析.ts
│      3-9Hash对比Range Partitioner.ts
│      3-10实战：自定义Partitioner.ts
│      3-11实战：coalesce使用场景(非常的重要).ts
│      3-12coalesce原理讲解.ts
│      3-13coalesce源码解析.ts
│      3-14单类型RDD的transformation api的使用.ts
│      3-15MapPartitionsRDD的原理代码详解.ts
│      3-16RDD的采样api(sample等).ts
│      3-17RDD分层采样api(sampleByKey等).ts
│      3-18实践：RDD的pipe api的使用.ts
│      3-19RDD的pipe的原理深入讲解.ts
│      3-20单类型RDD的基本action api的讲解.ts
│      3-21combineBykey的七大参数的详解一.ts
│      3-22combineBykey的七大参数的详解二.ts
│      3-23ShuffleRDD的原理详解.ts
│      3-24基于combineByKey的api详解.ts
│      3-25实践：combineBykey实战以及使用过程中需要注意的点.ts
│      3-26reduceByKey和groupByKey的对比.ts
│      3-27cogroup api的感官认识.ts
│      3-28通过原理图和源代码详解cogroup原理.ts
│      3-29join等api的原理实现.ts
│      3-30subtractByKey的原理.ts
│      3-31sortedByKey原理.ts
│      3-32count、countByKey等计数api.ts
│      3-33union的使用及其原理.ts
│      3-34intersection的使用及其原理.ts
│      3-35cartesian笛卡尔积的使用及其原理.ts
│      3-36zip的使用及其原理.ts
│      3-37RDD的缓存机制，即persist.ts
│      3-38checkpoint的作用和实现流程.ts
│      3-39checkpoint实现原理一.ts
│      3-40checkpoint实现原理二.ts
│      3-41broadcast的机制及其用法.ts
│      3-42accumulator的使用及其自定义accumulator.ts
│      3-43spark支持的读写存储系统.ts
│      3-44HadoopRDD的原理和实现.ts
│      3-45spark支持的通用的文件格式.ts
│      3-46二进制文件的读写.ts
│      3-47spark sql读写parquet and avro文件.ts
│      3-48项目实战：业务讲解.ts
│      3-49项目实战：代码实现讲解一.ts
│      3-4RDD的依赖设计及其特点(必须掌握的知识).ts
│      3-50项目实战：代码实现讲解二.ts
│      3-51项目实战：结果验证.ts
│      4-1课程内容.ts
│      4-2java命令启动JVM.ts
│      4-3java ProcessBuilder启动JVM.ts
│      4-4spark-submit感官认识.ts
│      4-5master和deploy-mode参数详解.ts
│      4-6--conf参数详解.ts
│      4-7driver相关参数的详解.ts
│      4-8executor相关参数的详解.ts
│      4-9--jars参数详解.ts
│      4-10--package相关参数详解.ts
│      4-11--files与--properties-file参数详解.ts
│      4-12--queue相关参数的详解.ts
│      4-13python spark应用的正确提交.ts
│      4-14利用SparkLauncher在代码中提交spark应用.ts
│      4-15spark脚本系统.ts
│      4-16spark-class脚本原理以及实现.ts
│      4-17spark-daemon脚本原理以及实现.ts
│      4-18SparkSubmit原理以及源码分析.ts
│      5-1课程内容.ts
│      5-2stage的划分.ts
│      5-3stage的调度.ts
│      5-4taskset调度的先进先出(FIFO)机制.ts
│      5-5实战：实现taskset调度的公平调度(FAIR).ts
│      5-6taskset调度的公平调度(FAIR)机制需要注意的点.ts
│      5-7task调度的本地性级别定义.ts
│      5-8task调度的延迟调度讲解一.ts
│      5-9task调度的延迟调度讲解二.ts
│      5-10task调度的推测机制.ts
│      5-11task调度的黑名单机制.ts
│      5-12task调度的黑名单机制使用场景.ts
│      5-13executor资源的管理.ts
│      5-14task的launch流程及其需要注意的点.ts
│      5-15task的statusUpdate流程.ts
│      5-16schedulers on driver的总体流程.ts
│      5-17源码讲解之schedulers的初始化.ts
│      5-18源码讲解之job提交流程.ts
│      5-19源码讲解之task结果处理.ts
│      5-20动态资源分配机制.ts
│      5-21External shuffle service机制.ts
│      5-22开启External shuffle service机制.ts
│      6-1课程内容.ts
│      6-2DSL.ts
│      6-3SQL.ts
│      6-4数据格式的种类及其特点.ts
│      6-5Spark SQL的初衷.ts
│      6-6SQL On Hadoop - Hive.ts
│      6-7SQL On Hadoop - Imapla.ts
│      6-8Shark.ts
│      6-9大事记.ts
│      6-10Spark SQL四大目标.ts
│      6-11Spark SQL架构及其处理流.ts
│      6-12API实现的发展.ts
│      6-13DataFrame.ts
│      6-14Dataset.ts
│      6-15API演化的合理性.ts
│      6-16Dataset API分类.ts
│      6-17Spark SQL未来会成为Spark的新核心.ts
│      7-1spark SQL基本概念.ts
│      7-2浅尝spark SQL的API.ts
│      7-3SparkSession的讲解.ts
│      7-4DataFrame的创建.ts
│      7-5Dataset的创建.ts
│      7-6RDDDatasetDataFrame的转换.ts
│      7-7schema的定义以及复杂数据类型的用法.ts
│      7-8实战：schema api的用处.ts
│      7-9数据源-基本操作load和save.ts
│      7-10数据源-parquet和orc文件的读写.ts
│      7-11数据源-json文件的读写一.ts
│      7-12数据源-json文件的读写二.ts
│      7-13数据源-csv文件的读写一.ts
│      7-14数据源-通过jdbc读写mysql数据库.ts
│      7-15通过jdbc写mysql数据库需要注意的点.ts
│      7-16通过jdbc读mysql数据库需要注意的点.ts
│      7-17数据源-text文件和table数据源的读写.ts
│      7-18数据源实战之数据分区.ts
│      7-19catalog元数据管理讲解.ts
│      7-20DDL-表的类型种类及其创建方式.ts
│      7-21DQL-sql查询及其sql函数讲解.ts
│      7-22SQL内置函数(绝对全).ts
│      7-23Column的表达.ts
│      7-24DataFrame中Untyped API讲解.ts
│      7-25DataFrame Untyped API与SQL对比.ts
│      7-26Dataset typed API.ts
│      7-27group分组聚合相关API.ts
│      7-28join关联相关API.ts
│      7-29sort排序相关API.ts
│      7-30实战：自定义UDAF.ts
│      7-31Action API和其他API.ts
│      7-32RDDsDataFramesDatasets各自使用场景.ts
│      7-33实战一：json格式数据处理.ts
│      7-34实战二：物联网设备信息的ETL.ts

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