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wnx520 发表于 2022-6-7 15:00:03

全网第一套PySpark-大数据开发

课程简介:
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。
本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。学习完成后可以胜任高级级别的大数据相关岗位。

课程目录:
├──0-导学视频
| └──PySpark导学.mp4368.43M
├──1-第一部分-Spark基础入门
| ├──1-第一章
| | ├──01-课程导入.mp45.67M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.1-Spark简单介绍.mp446.18M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp461.13M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp475.02M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.mp464.85M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp457.79M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mp459.03M
| | ├──Spark基础入门-第一章-1.7-Spark的架构角色.mp488.17M
| | └──Spark基础入门-第一章-总结.mp411.04M
| ├──2-第二章
| | ├──Spark基础入门-第二章-2.1-课程服务器环境.mp443.60M
| | ├──Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp488.65M
| | ├──Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.mp4268.55M
| | └──Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4514.95M
| ├──3-第三章
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.1-StandAlone的运行原理.mp423.39M
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4624.20M
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.3-StandAlone程序测试.mp4271.91M
| | ├──Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序运行层次划分.mp4255.49M
| | └──Spark基础入门-第三章-3.5-总结.mp434.76M
| ├──4-第四章
| | ├──Spark基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理.mp463.25M
| | ├──Spark基础入门-第四章-4.2-StandAlone 部署和测试.mp4251.35M
| | └──Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp429.79M
| ├──5-第五章
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp490.03M
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和测试.mp4214.69M
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.3-两种部署模式的区别.mp4100.92M
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.4-两种部署模式的演示和总结.mp4157.93M
| | ├──Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任务提交流程.mp4125.57M
| | └──Spark基础入门-第五章-5.6-总结.mp438.74M
| ├──6-第六章
| | ├──Spark基础入门-第六章-6.1-框架和类库.mp442.43M
| | ├──Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp456.00M
| | ├──Spark基础入门-第六章-6.3-PySpark安装.mp4156.69M
| | └──Spark基础入门-第六章-6.4-总结.mp49.07M
| ├──7-第七章
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4189.34M
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.2-PyCharm本地和远程解释器配置.mp4106.98M
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.3-编程入口SparkContext对象以及WordCount演示.mp4248.97M
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.4-WordCount代码流程解析.mp4134.60M
| | ├──Spark基础入门-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群运行.mp4144.23M
| | └──Spark基础入门-第七章-7.6-总结.mp423.75M
| └──8-第八章
| | ├──Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp472.42M
| | ├──Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4156.84M
| | ├──Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4135.93M
| | └──Spark基础入门-第八章-总结.mp411.95M
├──2-第二部分-SparkCore
| ├──1-第一章
| | ├──SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp422.11M
| | ├──SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp415.74M
| | ├──SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp461.14M
| | ├──SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp426.84M
| | ├──SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp442.87M
| | ├──SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.mp453.15M
| | ├──SparkCore-第一章-1.7-WordCount结合RDD特性进行执行分析.mp4205.30M
| | └──SparkCore-第一章-1.8-总结.mp421.49M
| ├──2-第二章
| | ├──SparkCore-第二章-1-RDD的创建-1.mp431.39M
| | ├──SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp437.06M
| | ├──SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp453.73M
| | ├──SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp431.62M
| | ├──SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp486.96M
| | ├──SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp429.46M
| | ├──SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp49.26M
| | ├──SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp455.64M
| | ├──SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4100.83M
| | ├──SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp478.44M
| | ├──SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4146.47M
| | ├──SparkCore-第二章-2-RDD的创建-2.mp4210.02M
| | ├──SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到YARN执行.mp4340.44M
| | ├──SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp458.40M
| | ├──SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp453.11M
| | ├──SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp457.46M
| | ├──SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp441.78M
| | ├──SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp473.94M
| | ├──SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp440.16M
| | ├──SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp472.47M
| | ├──SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4118.39M
| | ├──SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp486.75M
| | ├──SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp467.11M
| | ├──SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp437.86M
| | ├──SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp474.59M
| | ├──SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp495.14M
| | ├──SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupByKey和reduceByKey的区别.mp456.50M
| | ├──SparkCore-第二章-34-总结.mp410.35M
| | ├──SparkCore-第二章-4-转换算子-map.mp4104.95M
| | ├──SparkCore-第二章-5-转换算子-flatMap.mp456.42M
| | ├──SparkCore-第二章-6-转换算子-reduceByKey.mp421.36M
| | ├──SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp440.74M
| | ├──SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顾.mp453.72M
| | └──SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp481.39M
| ├──3-第三章
| | ├──SparkCore-第三章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp452.26M
| | ├──SparkCore-第三章-2-RDD的缓存.mp4323.24M
| | ├──SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4138.09M
| | └──SparkCore-第三章-4-总结.mp420.77M
| ├──4-第四章
| | ├──SparkCore-第四章-1-jieba库入门使用.mp4146.29M
| | ├──SparkCore-第四章-2-案例需求1开发.mp4373.43M
| | ├──SparkCore-第四章-3-案例需求2开发.mp4227.51M
| | ├──SparkCore-第四章-4-案例需求3开发.mp4140.39M
| | ├──SparkCore-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4153.12M
| | └──SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp48.88M
| ├──5-第五章
| | ├──SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4354.61M
| | ├──SparkCore-第五章-2-累加器.mp4213.12M
| | ├──SparkCore-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4287.43M
| | └──SparkCore-第五章-4-总结.mp43.17M
| └──6-第六章
| | ├──SparkCore-第六章-1-DAG.mp486.26M
| | ├──SparkCore-第六章-2-宽窄依赖和阶段划分.mp473.07M
| | ├──SparkCore-第六章-3-内存迭代计算.mp4217.51M
| | ├──SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp486.48M
| | ├──SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4168.34M
| | ├──SparkCore-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp490.16M
| | └──SparkCore-第六章-7-总结.mp414.97M
├──3-第三部分-SparkSQL
| ├──1-第一章
| | └──SparkSQL-第一章-SparkSQL基础入门.mp432.28M
| ├──2-第二章
| | ├──SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4141.30M
| | ├──SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4142.14M
| | └──SparkSQL-第二章-3-总结.mp45.56M
| ├──3-第三章
| | ├──SparkSQL-第三章-1-DataFrame对象的构成.mp418.96M
| | ├──SparkSQL-第三章-10-DSL风格入门API.mp4200.05M
| | ├──SparkSQL-第三章-11-SQL风格入门API.mp473.21M
| | ├──SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4216.29M
| | ├──SparkSQL-第三章-13-电影评分案例编程.mp4530.20M
| | ├──SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4108.97M
| | ├──SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4300.02M
| | ├──SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4153.07M
| | ├──SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4176.64M
| | ├──SparkSQL-第三章-18-总结.mp49.53M
| | ├──SparkSQL-第三章-2-DataFrame创建-1.mp4194.59M
| | ├──SparkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp492.99M
| | ├──SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建-3.mp464.56M
| | ├──SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为SparkSQL的DF对象.mp46.96M
| | ├──SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp469.29M
| | ├──SparkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp432.21M
| | ├──SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp450.80M
| | └──SparkSQL-第三章-9-标准API读取jparquet构建DataFrame.mp465.29M
| ├──4-第四章
| | ├──SparkSQL-第四章-1-UDF创建演示.mp4228.18M
| | ├──SparkSQL-第四章-2-注册返回值是数组类型的UDF.mp4131.32M
| | ├──SparkSQL-第四章-3-返回字典类型的UDF定义.mp4145.40M
| | ├──SparkSQL-第四章-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4101.60M
| | ├──SparkSQL-第四章-5-窗口函数的演示.mp4170.80M
| | └──SparkSQL-第四章-6-总结.mp44.74M
| ├──5-第五章
| | ├──SparkSQL-第五章-1-Catalyst优化器.mp454.68M
| | └──SparkSQL-第五章-2-SparkSQL执行流程及本章总结.mp442.14M
| ├──6-第六章
| | └──SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及总结.mp4334.22M
| └──7-第七章
| | └──SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4309.39M
├──4-第四部分-案例
| ├──案例-案例背景及需求1开发.mp481.98M
| ├──案例-需求2开发.mp4411.11M
| ├──案例-需求3开发.mp471.42M
| └──案例-需求4开发.mp4235.69M
└──5-第五部分-Spark新特性及核心回顾
| ├──Spark新特性及核心回顾-1-1-HashShuffleManager.mp4101.99M
| ├──Spark新特性及核心回顾-1-2-SortShuffleManager.mp486.46M
| ├──Spark新特性及核心回顾-1-3-总结.mp418.48M
| ├──Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4176.45M
| ├──Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分区裁剪.mp447.10M
| ├──Spark新特性及核心回顾-2-3-新特性-koalas库.mp4303.84M
| ├──Spark新特性及核心回顾-2-4-总结.mp424.25M
| └──Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结.mp460.94M
|
资料
├──PPT
| ├──1 - Spark基础入门.pdf5.78M
| ├──2 - Spark核心编程.pdf6.18M
| ├──3 - SparkSQL.pdf6.48M
| ├──4 - Spark综合案例.pdf466.45kb
| └──5 - Spark核心回顾+新特性.pdf2.11M
├──完整虚拟机2021-SZ
| ├──大数据环境统一虚拟机
| | ├──文档
| | ├──虚拟机
| | └──资料.zip9.10G
| ├──2021_新版本软件安装_v5_20211002_192.168.88.2_安装Spark-NoSQL-Flink.docx15.14M
| ├──centos_20211005.zip.0017.96G
| ├──centos_20211005.zip.0027.96G
| ├──centos_20211005.zip.0037.96G
| ├──centos_20211005.zip.0047.96G
| ├──centos_20211005.zip.0055.66G
| ├──说明1：1-7快照截图.jpg26.30kb
| └──说明2.txt0.19kb
├──资料
| ├──hadoop-3.3.0
| | └──bin
| ├──测试数据
| | ├──sql
| | ├──tiny_files
| | ├──accumulator_broadcast_data.txt0.21kb
| | ├──apache.log1.41kb
| | ├──mini.json118.62M
| | ├──minimini.json1.17M
| | ├──order.text2.84kb
| | ├──SogouQ.txt1.34M
| | ├──stu_info.txt0.32kb
| | ├──stu_score.txt1.20kb
| | └──words.txt0.04kb
| ├──Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh544.41M
| ├──Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe477.20M
| ├──apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz265.90M
| ├──DAG 和 Action.drawio2.30kb
| ├──hadoop-3.3.1.tar.gz577.15M
| ├──jdk-8u211-linux-x64.tar.gz185.96M
| ├──mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar969.54kb
| ├──mysql-connector-java-8.0.13.jar2.03M
| ├──pyarrow-4.0.1-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl20.87M
| ├──Spark On YARN Client模式.drawio2.12kb
| ├──Spark On YARN Cluster模式.drawio1.98kb
| ├──spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz287.02M
| ├──Spark部署文档.md28.93kb
| ├──Spark层次关系概念图.png118.54kb
| ├──Spark核心概念.png724.93kb
| ├──Spark核心概念.xmind746.76kb
| └──WordCount代码执行的图示.drawio2.27kb
└──代码.zip19.52M

下载地址:
**** Hidden Message *****

17770767379 发表于 2022-6-7 21:48:56

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

neun 发表于 2022-6-7 19:46:05

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

aihacker 发表于 2022-6-7 23:35:48

randy_1981 发表于 2022-6-7 23:57:04

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

taipingyang2021 发表于 2022-6-8 04:04:29

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

busixianyu 发表于 2022-6-8 08:48:08

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

taurusleexia 发表于 2022-6-8 09:02:27

正需要，支持楼主大人了！

smartfind 发表于 2022-6-8 09:26:33

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

njbb888 发表于 2022-6-8 09:33:21

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

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