大數(shù)據(jù)計算引擎Spark零基礎(chǔ)入門到精通視頻教程【價值2250元】大數(shù)據(jù)計算引擎Spark零基礎(chǔ)入門到精通課程視頻教程下載。本課程主要講解目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域熱門、火爆、有前景的技術(shù)――Spark。在本課程中，會從淺入深，基于大量案例實戰(zhàn)，深度剖析和講解Spark，并且會包含完全從企業(yè)真實復(fù)雜業(yè)務(wù)需求中抽取出的案例實戰(zhàn)。課程會涵蓋Scala編程詳解、Spark核心編程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark內(nèi)核以及源碼剖析、性能調(diào)優(yōu)、企業(yè)級案例實戰(zhàn)等部分。完全從零起步，讓學(xué)員可以一站式精通Spark企業(yè)級大數(shù)據(jù)開發(fā)，提升自己的職場競爭力，實現(xiàn)更好的升職或者跳槽，或者從j2ee等傳統(tǒng)軟件開發(fā)工程師轉(zhuǎn)型為Spark大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，或是對于正在從事hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)的朋友可以拓寬自己的技術(shù)能力棧，提升自己的價值。

課程章節(jié)

一、Scala編程詳解：
第1講-Spark的前世今生
第2講-課程介紹、特色與價值
第3講-Scala編程詳解：基礎(chǔ)語法
第4講-Scala編程詳解：條件控制與循環(huán)
第5講-Scala編程詳解：函數(shù)入門
第6講-Scala編程詳解：函數(shù)入門之默認(rèn)參數(shù)和帶名參數(shù)
第7講-Scala編程詳解：函數(shù)入門之變長參數(shù)
第8講-Scala編程詳解：函數(shù)入門之過程、lazy值和異常
第9講-Scala編程詳解：數(shù)組操作之Array、ArrayBuffer以及遍歷數(shù)組
第10講-Scala編程詳解：數(shù)組操作之?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)換
第11講-Scala編程詳解：Map與Tuple
第12講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨?br/>第13講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨畬ο?br/>第14講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨^承
第15講-Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨甌rait
第16講-Scala編程詳解：函數(shù)式編程
第17講-Scala編程詳解：函數(shù)式編程之集合操作
第18講-Scala編程詳解：模式匹配
第19講-Scala編程詳解：類型參數(shù)
第20講-Scala編程詳解：隱式轉(zhuǎn)換與隱式參數(shù)
第21講-Scala編程詳解：Actor入門

二、課程環(huán)境搭建：
第22講-課程環(huán)境搭建：CentOS 6.5集群搭建
第23講-課程環(huán)境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建
第24講-課程環(huán)境搭建：Hive 0.13搭建
第25講-課程環(huán)境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建
第26講-課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
第27講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.3.0集群搭建

三、Spark核心編程：
第28講-Spark核心編程：Spark基本工作原理與RDD
第29講-Spark核心編程：使用Java、Scala和spark-shell開發(fā)wordcount程序
第30講-Spark核心編程：wordcount程序原理深度剖析
第31講-Spark核心編程：Spark架構(gòu)原理
第32講-Spark核心編程：創(chuàng)建RDD實戰(zhàn)（集合、本地文件、HDFS文件）
第33講-Spark核心編程：操作RDD實戰(zhàn)（transformation和action案例實戰(zhàn)）
第34講-Spark核心編程：transformation操作開發(fā)案例實戰(zhàn)
第35講-Spark核心編程：action操作開發(fā)案例實戰(zhàn)
第36講-Spark核心編程：RDD持久化詳解
第37講-Spark核心編程：共享變量（Broadcast Variable和Accumulator）
第38講-Spark核心編程：高級編程之基于排序機(jī)制的wordcount程序
第39講-Spark核心編程：高級編程之二次排序?qū)崙?zhàn)
第40講-Spark核心編程：高級編程之topn與分組取topn實戰(zhàn)

四、Spark內(nèi)核源碼深度剖析：
第41講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Spark內(nèi)核架構(gòu)深度剖析
第42講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：寬依賴與窄依賴深度剖析
第43講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：基于Yarn的兩種提交模式深度剖析
第44講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：SparkContext初始化原理剖析與源碼分析
第45講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master主備切換機(jī)制原理剖析與源碼分析
第46講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master注冊機(jī)制原理剖析與源碼分析
第47講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master狀態(tài)改變處理機(jī)制原理剖析與源碼分析
第48講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master資源調(diào)度算法原理剖析與源碼分析
第49講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Worker原理剖析與源碼分析
第50講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Job觸發(fā)流程原理剖析與源碼分析
第51講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：DAGScheduler原理剖析與源碼分析（stage劃分算法與task最佳位置算法）
第52講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：TaskScheduler原理剖析與源碼分析（task分配算法）
第53講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Executor原理剖析與源碼分析
第54講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Task原理剖析與源碼分析
第55講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Shuffle原理剖析與源碼分析（普通Shuffle與優(yōu)化后的Shuffle）
第56講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：BlockManager原理剖析與源碼分析（Spark底層存儲機(jī)制）
第57講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：CacheManager原理剖析與源碼分析
第58講-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Checkpoint原理剖析與源碼分析

五、Spark性能優(yōu)化：
第59講-Spark性能優(yōu)化：性能優(yōu)化概覽
第60講-Spark性能優(yōu)化：診斷內(nèi)存的消耗
第61講-Spark性能優(yōu)化：高性能序列化類庫
第62講-Spark性能優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第63講-Spark性能優(yōu)化：對多次使用的RDD進(jìn)行持久化或Checkpoint
第64講-Spark性能優(yōu)化：使用序列化的持久化級別
第65講-Spark性能優(yōu)化：Java虛擬機(jī)垃圾回收調(diào)優(yōu)
第66講-Spark性能優(yōu)化：提高并行度
第67講-Spark性能優(yōu)化：廣播共享數(shù)據(jù)
第68講-Spark性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)本地化
第69講-Spark性能優(yōu)化：reduceByKey和groupByKey
第70講-Spark性能優(yōu)化：shuffle性能優(yōu)化

六、Spark SQL：
第71講-課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源碼編譯、集群搭建
第72講-Spark SQL：前世今生
第73講-Spark SQL：DataFrame的使用
第74講-Spark SQL：使用反射方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame
第75講-Spark SQL：使用編程方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame
第76講-Spark SQL：數(shù)據(jù)源之通用的load和save操作
第77講-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之使用編程方式加載數(shù)據(jù)
第78講-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之自動分區(qū)推斷
第79講-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之合并元數(shù)據(jù)
第80講-Spark SQL：JSON數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實戰(zhàn)
第81講-Spark SQL：Hive數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實戰(zhàn)
第82講-Spark SQL：JDBC數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實戰(zhàn)
第83講-Spark SQL：內(nèi)置函數(shù)以及每日uv和銷售額統(tǒng)計案例實戰(zhàn)
第84講-Spark SQL：開窗函數(shù)以及top3銷售額統(tǒng)計案例實戰(zhàn)
第85講-Spark SQL：UDF自定義函數(shù)實戰(zhàn)
第86講-Spark SQL：UDAF自定義聚合函數(shù)實戰(zhàn)
第87講-Spark SQL：工作原理剖析以及性能優(yōu)化
第87講-Spark SQL：與Spark Core整合之每日top3熱點搜索詞統(tǒng)計案例實戰(zhàn)
第87講-Spark SQL：核心源碼深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer優(yōu)化策略等）
第87講-Spark SQL：延伸知識之Hive On Spark

七、Spark Streaming：
第88講-Spark Streaming：大數(shù)據(jù)實時計算介紹
第89講-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
第90講-Spark Streaming：與Storm的對比分析
第91講-Spark Streaming：實時wordcount程序開發(fā)
第92講-Spark Streaming：StreamingContext詳解
第93講-Spark Streaming：輸入DStream和Receiver詳解
第94講-Spark Streaming：輸入DStream之基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源以及基于HDFS的實時wordcount案例實戰(zhàn)
第95講-Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實戰(zhàn)（基于Receiver的方式）
第96講-Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實戰(zhàn)（基于Direct的方式）
第97講-Spark Streaming：DStream的transformation操作概覽
第98講-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于緩存的實時wordcount案例實戰(zhàn)
第99講-Spark Streaming：transform以及廣告計費日志實時黑名單過濾案例實戰(zhàn)
第100講-Spark Streaming：window滑動窗口以及熱點搜索詞滑動統(tǒng)計案例實戰(zhàn)
第101講-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能優(yōu)化詳解
第102講-Spark Streaming：與Spark SQL結(jié)合使用之top3熱門商品實時統(tǒng)計案例實戰(zhàn)
第103講-Spark Streaming：緩存與持久化機(jī)制詳解
第104講-Spark Streaming：Checkpoint機(jī)制詳解（Driver高可靠方案詳解）
第105講-Spark Streaming：部署、升級和監(jiān)控實時應(yīng)用程序
第106講-Spark Streaming：容錯機(jī)制以及事務(wù)語義詳解
第107講-Spark Streaming：架構(gòu)原理深度剖析
第108講-Spark Streaming：StreamingContext初始化與Receiver啟動原理剖析與源碼分析
第109講-Spark Streaming：數(shù)據(jù)接收原理剖析與源碼分析
第110講-Spark Streaming：數(shù)據(jù)處理原理剖析與源碼分析（block與batch關(guān)系透徹解析）
第111講-Spark Streaming：性能調(diào)優(yōu)詳解
第112講-課程總結(jié)（學(xué)到了什么？達(dá)到了什么水平？）

Spark開發(fā)進(jìn)階(升級內(nèi)容！)

一、Scala編程進(jìn)階：
第113講-Scala編程進(jìn)階：Scaladoc的使用
第114講-Scala編程進(jìn)階：跳出循環(huán)語句的3種方法
第115講-Scala編程進(jìn)階：多維數(shù)組、Java數(shù)組與Scala數(shù)組的隱式轉(zhuǎn)換
第116講-Scala編程進(jìn)階：Tuple拉鏈操作、Java Map與Scala Map的隱式轉(zhuǎn)換
第117講-Scala編程進(jìn)階：擴(kuò)大內(nèi)部類作用域的2種方法、內(nèi)部類獲取外部類引用
第118講-Scala編程進(jìn)階：package與import實戰(zhàn)詳解
第119講-Scala編程進(jìn)階：重寫field的提前定義、Scala繼承層級、對象相等性
第120講-Scala編程進(jìn)階：文件操作實戰(zhàn)詳解
第121講-Scala編程進(jìn)階：偏函數(shù)實戰(zhàn)詳解
第122講-Scala編程進(jìn)階：執(zhí)行外部命令
第123講-Scala編程進(jìn)階：正則表達(dá)式支持
第124講-Scala編程進(jìn)階：提取器實戰(zhàn)詳解
第125講-Scala編程進(jìn)階：樣例類的提取器實戰(zhàn)詳解
第126講-Scala編程進(jìn)階：只有一個參數(shù)的提取器
第127講-Scala編程進(jìn)階：注解實戰(zhàn)詳解
第128講-Scala編程進(jìn)階：常用注解介紹
第129講-Scala編程進(jìn)階：XML基礎(chǔ)操作實戰(zhàn)詳解
第130講-Scala編程進(jìn)階：XML中嵌入scala代碼
第131講-Scala編程進(jìn)階：XML修改元素實戰(zhàn)詳解
第132講-Scala編程進(jìn)階：XML加載和寫入外部文檔
第133講-Scala編程進(jìn)階：集合元素操作
第134講-Scala編程進(jìn)階：集合的常用操作方法
第135講-Scala編程進(jìn)階：map、flatMap、collect、foreach實戰(zhàn)詳解
第136講-Scala編程進(jìn)階：reduce和fold實戰(zhàn)詳解

二、Spark核心編程進(jìn)階：
第137講-環(huán)境搭建-CentOS 6.4虛擬機(jī)安裝
第138講-環(huán)境搭建-Hadoop 2.5偽分布式集群搭建
第139講-環(huán)境搭建-Spark 1.5偽分布式集群搭建
第140講-第一次課程升級大綱介紹以及要點說明
第141講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)概覽
第142講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)的幾點特別說明
第143講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark的核心術(shù)語講解
第144講-Spark核心編程進(jìn)階-Spark Standalone集群架構(gòu)
第145講-Spark核心編程進(jìn)階-單獨啟動master和worker腳本詳解
第146講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：單獨啟動master和worker進(jìn)程以及啟動日志查看
第147講-Spark核心編程進(jìn)階-worker節(jié)點配置以及spark-evn.sh參數(shù)詳解
第148講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：local模式提交spark作業(yè)
第149講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：standalone client模式提交spark作業(yè)
第150講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：standalone cluster模式提交spark作業(yè)
第151講-Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的多作業(yè)資源調(diào)度
第152講-Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的作業(yè)監(jiān)控與日志記錄
第153講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：運行中作業(yè)監(jiān)控以及手工打印日志
第154講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn-client模式原理講解
第155講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn-cluster模式原理講解
第156講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：yarn-client模式提交spark作業(yè)
第157講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式下日志查看詳解
第158講-Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式相關(guān)參數(shù)詳解
第159講-Spark核心編程進(jìn)階-spark工程打包以及spark-submit詳解
第160講-Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit示例以及基礎(chǔ)參數(shù)講解
第161講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：spark-submit簡單版本提交spark作業(yè)
第162講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：spark-submit給main類傳遞參數(shù)
第163講-Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit多個示例以及常用參數(shù)詳解
第164講-Spark核心編程進(jìn)階-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
第165講-Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit配置第三方依賴
第166講-Spark核心編程進(jìn)階-spark算子的閉包原理詳解
第167講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：對閉包變量進(jìn)行累加操作的無效現(xiàn)象
第168講-Spark核心編程進(jìn)階-實驗：在算子內(nèi)打印數(shù)據(jù)的無法看到現(xiàn)象
第169講-Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitions以及學(xué)生成績查詢案例
第170講-Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitionsWithIndex以開學(xué)分班案例
第171講-Spark核心編程進(jìn)階-sample以及公司年會抽獎案例
第172講-Spark核心編程進(jìn)階-union以及公司部門合并案例
第173講-Spark核心編程進(jìn)階-intersection以及公司跨多項目人員查詢案例
第174講-Spark核心編程進(jìn)階-distinct以及網(wǎng)站uv統(tǒng)計案例
第175講-Spark核心編程進(jìn)階-aggregateByKey以及單詞計數(shù)案例
第176講-Spark核心編程進(jìn)階-cartesian以及服裝搭配案例
第177講-Spark核心編程進(jìn)階-coalesce以及公司部門整合案例
第178講-Spark核心編程進(jìn)階-repartition以及公司新增部門案例
第179講-Spark核心編程進(jìn)階-takeSampled以及公司年會抽獎案例
第180講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作原理詳解
第181講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)排序
第182講-Spark核心編程進(jìn)階-會觸發(fā)shuffle操作的算子
第183講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作對性能消耗的原理詳解
第184講-Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作所有相關(guān)參數(shù)詳解以及性能調(diào)優(yōu)
第185講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：移動端app訪問流量日志分析
第186講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：日志文件格式分析
第187講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：讀取日志文件并創(chuàng)建RDD
第188講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：創(chuàng)建自定義的可序列化類
第189講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將RDD映射為key-value格式
第190講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：基于deviceID進(jìn)行聚合操作
第191講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：自定義二次排序key類
第192講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將二次排序key映射為RDD的key
第193講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：執(zhí)行二次排序以及獲取top10數(shù)據(jù)
第194講-Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：程序運行測試以及代碼調(diào)試
第195講-Spark核心編程進(jìn)階-部署第二臺CentOS機(jī)器
第196講-Spark核心編程進(jìn)階-部署第二個Hadoop節(jié)點
第197講-Spark核心編程進(jìn)階-將第二個Hadoop節(jié)點動態(tài)加入集群
第198講-Spark核心編程進(jìn)階-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作業(yè)

三、Spark內(nèi)核原理進(jìn)階：
第199講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-union算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第200講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-groupByKey算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第201講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-reduceByKey算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第202講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-distinct算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第203講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cogroup算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第204講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-intersection算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第205講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-join算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第206講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-sortByKey算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第207講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cartesian算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第208講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-coalesce算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析
第209講-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-repartition算子內(nèi)部實現(xiàn)原理剖析

四、Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階：
第210講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-Hive 0.13安裝與測試
第211講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-Thrift JDBC、ODBC Server
第212講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-CLI命令行使用
第213講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)離線統(tǒng)計
第214講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁面pv統(tǒng)計以及排序和企業(yè)級項目開發(fā)流程說明
第215講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁面uv統(tǒng)計以及排序和count(distinct) bug說明
第216講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新用戶注冊比例統(tǒng)計
第217講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：用戶跳出率統(tǒng)計
第218講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：版塊熱度排行榜統(tǒng)計
第219講-Spark SQL實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：測試與調(diào)試

五、Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階：
第220講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-flume安裝
第221講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-接收flume實時數(shù)據(jù)流-flume風(fēng)格的基于push的方式
第222講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-接收flume實時數(shù)據(jù)流-自定義sink的基于poll的方式
第223講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-高階技術(shù)之自定義Receiver
第224講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-kafka安裝
第225講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)實時統(tǒng)計
第226講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁面pv實時統(tǒng)計
第227講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁面uv實時統(tǒng)計
第228講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：注冊用戶數(shù)實時統(tǒng)計
第229講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：用戶跳出量實時統(tǒng)計
第230講-Spark Streaming實戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：版塊pv實時統(tǒng)計

六、Spark運維管理進(jìn)階：
第231講-Spark運維管理進(jìn)階-基于ZooKeeper實現(xiàn)HA高可用性以及自動主備切換
第232講-Spark運維管理進(jìn)階-實驗：基于ZooKeeper實現(xiàn)HA高可用性以及自動主備切換
第233講-Spark運維管理進(jìn)階-基于文件系統(tǒng)實現(xiàn)HA高可用性以及手動主備切換
第234講-Spark運維管理進(jìn)階-實驗：基于文件系統(tǒng)實現(xiàn)HA高可用性以及手動主備切換
第235講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實驗：通過Spark Web UI進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控
第236講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實驗：standalone模式下查看歷史作業(yè)的Web UI
第237講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實驗：啟動HistoryServer查看歷史作業(yè)的Web UI
第238講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實驗：使用curl+REST API進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控
第239講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實驗：Spark Metrics系統(tǒng)以及自定義Metrics Sink
第240講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-靜態(tài)資源分配原理
第241講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-動態(tài)資源分配原理
第242講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實驗：standalone模式下使用動態(tài)資源分配
第243講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實驗：yarn模式下使用動態(tài)資源分配
第244講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-多個job資源調(diào)度原理
第245講-Spark運維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-Fair Scheduler使用詳解

Spark2.0(升級內(nèi)容！)

七、Spark 2.0深入淺出
第246講-Spark 2.0-新特性介紹
第247講-Spark 2.0-新特性介紹-易用性：標(biāo)準(zhǔn)化SQL支持以及更合理的API
第248講-Spark 2.0-新特性介紹-高性能：讓Spark作為編譯器來運行
第249講-Spark 2.0-新特性介紹-智能化：Structured Streaming介紹
第250講-Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術(shù)缺陷分析
第251講-Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術(shù)和vectorization技術(shù)
第252講-Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對比以及分析、學(xué)習(xí)建議以及使用建議
第253講-Spark 2.0-課程環(huán)境搭建：虛擬機(jī)、CentOS、Hadoop、Spark等
第254講-Spark 2.0-開發(fā)環(huán)境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
第255講-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset開發(fā)入門
第256講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-初步體驗untypd操作案例：計算部門平均年齡與薪資
第257講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-action操作：collect、count、foreach、reduce等
第258講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-基礎(chǔ)操作：持久化、臨時視圖、ds與df互轉(zhuǎn)換、寫數(shù)據(jù)等
第259講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：coalesce、repartition
第260講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：distinct、dropDuplicates
第261講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：except、filter、intersect
第262講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：map、flatMap、mapPartitions
第263講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：joinWith
第264講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：sort
第265講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：randomSplit、sample
第266講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-untyped操作：select、where、groupBy、agg、col、join
第267講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-聚合函數(shù)：avg、sum、max、min、count、countDistinct
第268講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-聚合函數(shù)：collect_list、collect_set
第269講-Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-其他常用函數(shù)
第270講-Spark 2.0-Structured Streaming：深入淺出的介紹
第271講-Spark 2.0-Structured Streaming：wordcount入門案例
第272講-Spark 2.0-Structured Streaming：編程模型
第273講-Spark 2.0-Structured Streaming：創(chuàng)建流式的dataset和dataframe
第274講-Spark 2.0-Structured Streaming：對流式的dataset和dataframe執(zhí)行計算操作
第275講-Spark 2.0-Structured Streaming：output mode、sink以及foreach sink詳解
第276講-Spark 2.0-Structured Streaming：管理streaming query
第277講-Spark 2.0-Structured Streaming：基于checkpoint的容錯機(jī)制
第278講-Spark面試、簡歷中的項目編寫以及實際生產(chǎn)環(huán)境的集群和資源配置等課程章節(jié)