|
|
│ 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
下载地址vip会员回复可见:
|
|
发表于 2022-3-31 14:26:55
发表于 2022-3-31 14:27:53
