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2022即学即用的Spark实战44讲

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发表于 2022-3-31 14:26:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
│   开篇词:学了就能用的 Spark?.mp4
│   第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.mp4' ]& g, m2 }$ _* C5 n# S% J# V
│   第02讲:Hadoop:集群的操作系统.mp4
│   第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.mp4
│   第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.mp4( j/ M6 l4 l# k
│   第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.mp4' r- T& Y! _2 G
│   第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.mp40 G* x1 G* c! O+ \5 l# {
│   第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.mp4
│   第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.mp4
│   第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.mp4
│   第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.mp4" d# g! b) s; D! z/ d* q/ ^! J8 z; Z
│   第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.mp4
│   第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL.mp4
│   第13讲:如何使用用户自定义函数?.mp4
│   第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.mp4
│   第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.mp4
│   第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.mp4% S1 Q# `3 Q: q% }
│   第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.mp4
│   第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.mp40 t4 I2 p4 D$ S# H
│   第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.mp4
│   第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.mp4
│   第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.mp4' z8 c0 S$ n4 H4 r7 k% Z5 K
│   第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.mp4! T9 B0 `4 x" v& ~. K+ L/ W$ O( S
│   第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.mp4' o* ]+ y1 p/ p. K
│   第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.mp4
│   第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.mp4! k& E$ a! O$ ?. w0 I
│   第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.mp4! h) v  G+ X6 I% f
│   第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.mp4
│   第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.mp4
│   第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.mp4
│   第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.mp4- ?; y0 |+ V( _: e
│   第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.mp47 m0 x3 o* D7 a( a
│   第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.mp4) G5 `' ?$ a4 q, e6 S" n
│   第33讲:如何对数据进行预处理?.mp4
│   第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.mp46 e0 c8 d3 N* Z1 B2 n
│   第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.mp4
│   第36讲:推荐引擎:协同过滤.mp4
│   第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.mp4
│   第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.mp4
│   第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.mp43 G" x5 g; s' v) u2 A9 U9 I0 c
│   第40讲:如何获取业务数据库的数据.mp4
│   第41讲:如何构建数据立方体.mp4: z/ I! ^# K7 h- H! G! Q4 f
│   第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp47 D& N/ ]/ R4 ?* D% H3 h
│   第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.mp44 f; U0 }4 M2 J6 ]; Y8 O: W
│   第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.mp4
│   结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.mp4/ g$ ]( H% q/ r  }. d% v
│   彩蛋:如何成为 Spark Contributor.mp4  @" a% R6 p- v% K9 e
│  6 g% l2 ~) Q% Q; I# D" I
└─文档
         开篇词:学了就能用的 Spark?.md
         第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.md4 v3 Y2 L  ]1 m  e1 z8 {
         第02讲:Hadoop:集群的操作系统.md
         第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.md
         第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.md
         第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.md
         第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.md
         第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.md2 R3 `; w3 B  |: l% y
         第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.md
         第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.md
         第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.md
         第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.md
         第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL.md$ y4 z1 H0 u, E' H+ J) `- J8 D7 T9 ~
         第13讲:如何使用用户自定义函数?.md! n/ @, X" m6 Y) H
         第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.md
         第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.md7 `7 O0 }5 ~( d& B3 `
         第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.md
         第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.md+ J0 J6 k+ \5 E- o; a" i+ Q) ~( h
         第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.md- _  [# m. P6 j+ K# X% X: h* ?
         第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.md( t3 m( g: ~; [$ a, J" g
         第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.md
         第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.md
         第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.md/ \7 j# c; M  Q7 H  J  Z; ~& {* P6 U
         第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.md
         第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.md
         第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.md
         第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.md% k& C0 p3 t  v3 D* t* l8 C( J
         第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.md
         第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.md0 R. a( S$ q+ j) h) {
         第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.md
         第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.md2 _/ x5 O) C/ u* W
         第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.md
         第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.md
         第33讲:如何对数据进行预处理?.md
         第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.md2 s/ w& X  t& K3 ~+ R/ D
         第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.md1 R4 P1 b6 \% ^
         第36讲:推荐引擎:协同过滤.md
         第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.md
         第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.md
         第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.md: G0 u4 T8 b, ~8 [1 |" Y- ?
         第40讲:如何获取业务数据库的数据.md
         第41讲:如何构建数据立方体.md7 b, p0 X3 x9 Q* J; }4 C
         第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.md
         第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.md
         第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.md+ P% k' Z3 X, j% Z! \0 E
         彩蛋:如何成为 Spark Contributor.md
         结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.md; v! }5 P' L3 l- s3 G2 ]# Y


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资料非常的有用,非常感谢
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看起啦不错啊
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