尚硅谷2024最新版Spark视频教程
尚硅谷2024最新版Spark视频教程/├──视频
├──001 - Spark - 课程介绍.mp419.04M
├──002 - Spark - 文件结构 - 介绍.mp46.55M
├──003 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 分布式.mp420.90M
├──004 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 计算.mp441.68M
├──005 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 分布式基础架构.mp432.13M
├──006 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 框架.mp446.52M
├──007 - Spark - 基础概念 - 介绍 - Spark和MR的关系.mp459.99M
├──008 - Spark - 介绍.mp439.40M
├──009 - Spark - 部署方式 - 介绍.mp462.77M
├──010 - Spark - 解压后的文件结构.mp450.90M
├──011 - Spark - 部署环境 - Local.mp461.49M
├──012 - Spark - 部署环境 - Local - 演示.mp4114.68M
├──013 - Spark - 部署环境 - Yarn - 演示.mp4127.63M
├──014 - Spark - 部署环境 - Yarn - 历史服务.mp463.42M
├──015 - Spark - 部署环境 - Yarn - 2种执行方式Cluster和Client.mp4146.45M
├──016 - Spark - 部署环境 - 几种模式的对比.mp422.54M
├──017 - Spark - 数据结构 - 说明.mp442.55M
├──018 - Spark - RDD - 介绍.mp462.58M
├──019 - Spark - RDD - 数据处理流程简介.mp442.44M
├──020 - Spark - RDD - 计算原理.mp454.99M
├──021 - Spark - RDD - 计算原理 - 补充.mp4138.22M
├──022 - Spark - RDD - 代码 - 环境的准备.mp486.35M
├──023 - Spark - RDD - 代码 - 对接内存数据源构建RDD对象.mp434.61M
├──024 - Spark - RDD - 代码 - 对接磁盘数据源构建RDD对象.mp418.66M
├──025 - Spark - RDD - 代码 - RDD的理解.mp435.07M
├──026 - Spark - RDD - 代码 - RDD的分区.mp464.72M
├──027 - Spark - RDD - 代码 - 内存数据源 - 分区数量的设定.mp491.86M
├──028 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数量的设定.mp4134.52M
├──029 - Spark - RDD - 代码 - 内存数据源 - 分区数据的分配.mp485.40M
├──030 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数据的分配.mp470.89M
├──031 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数据的分配 - 演示.mp434.49M
├──032 - Spark - RDD - 课件梳理.mp434.36M
├──033 - Spark - RDD - 方法 - 介绍.mp467.86M
├──034 - Spark - RDD - 方法 - 方法的2大类 - 转换和行动.mp438.11M
├──035 - Spark - RDD - 方法 - 数据处理的2大类 - 单值和键值.mp465.48M
├──036 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map.mp4135.83M
├──037 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 1.mp4106.44M
├──038 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 2.mp448.21M
├──039 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 3.mp4137.03M
├──040 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 4.mp451.66M
├──041 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - filter.mp457.75M
├──042 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - flatMap.mp4131.57M
├──043 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - flatMap - 1.mp440.43M
├──044 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - groupBy.mp466.14M
├──045 - Spark - RDD - 回顾 - 原理.mp487.15M
├──046 - Spark - RDD - 回顾 - 方法.mp431.56M
├──047 - Spark - RDD - Shuffle.mp455.45M
├──048 - Spark - RDD - Shuffle - 原理.mp467.01M
├──049 - Spark - RDD - Shuffle - 原理 - 补充.mp449.15M
├──050 - Spark - RDD - Shuffle - 演示.mp497.15M
├──051 - Spark - RDD - 方法 - distinct.mp438.41M
├──052 - Spark - RDD - 方法 - sortBy.mp483.69M
├──053 - Spark - RDD - 方法 - KV类型数据介绍.mp478.10M
├──054 - Spark - RDD - 方法 - KV类型数据补充.mp422.38M
├──055 - Spark - RDD - 方法 - KV - mapValues.mp453.29M
├──056 - Spark - RDD - 方法 - KV - wordCount.mp457.83M
├──057 - Spark - RDD - 方法 - KV - groupByKey.mp473.48M
├──058 - Spark - RDD - 方法 - KV - reduceByKey.mp4144.81M
├──059 - Spark - RDD - 方法 - KV - sortByKey.mp4183.51M
├──060 - Spark - RDD - 方法 - KV - reduceByKey和groupByKey的区别.mp4122.65M
├──061 - Spark - RDD - WordCount程序在环境中运行.mp479.71M
├──062 - Spark - RDD - 转换方法的回顾.mp4142.30M
├──063 - Spark - RDD - 行动算子 - 介绍.mp4176.59M
├──064 - Spark - RDD - 行动算子 - collect.mp470.71M
├──065 - Spark - RDD - 行动算子 - collect - 补充.mp474.09M
├──066 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 1.mp439.91M
├──067 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 2.mp457.06M
├──068 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 3.mp498.90M
├──069 - Spark - RDD - 行动算子 - Driver端和Executor端数据传输.mp496.26M
├──070 - Spark - RDD - 序列化 - 1.mp493.67M
├──071 - Spark - RDD - 序列化 - 2.mp442.57M
├──072 - Spark - 案例 - 数据格式说明.mp4103.13M
├──073 - Spark - 案例 - 需求介绍.mp435.16M
├──074 - Spark - 案例 - 需求分析.mp455.81M
├──075 - Spark - 案例 - 需求设计.mp433.06M
├──076 - Spark - 案例 - 开发原则.mp430.18M
├──077 - Spark - 案例 - 代码实现 - 1.mp4110.06M
├──078 - Spark - 案例 - 代码实现 - 2.mp4230.41M
├──079 - Spark - 案例 - 代码实现 - 3.mp4137.01M
├──080 - Spark - 案例 - 代码实现 - 4.mp490.51M
├──081 - Spark - RDD - KRYO序列化框架.mp4103.51M
├──082 - Spark - RDD - 依赖关系 - 介绍.mp484.03M
├──083 - Spark - RDD - 依赖关系 - 原理.mp443.14M
├──084 - Spark - RDD - 依赖关系 - 血缘关系.mp443.12M
├──085 - Spark - RDD - 依赖关系 - 依赖关系.mp435.39M
├──086 - Spark - RDD - 依赖关系 - 宽窄依赖关系.mp485.33M
├──087 - Spark - RDD - 依赖关系 - 作业，阶段和任务的关系.mp4336.03M
├──088 - Spark - RDD - 依赖关系 - 任务的数量.mp464.59M
├──089 - Spark - RDD - 依赖关系 - 分区的数量.mp467.55M
├──090 - Spark - RDD - 持久化和序列化的关系.mp49.31M
├──091 - Spark - RDD - 持久化 - cache.mp496.12M
├──092 - Spark - RDD - 持久化 - persist.mp4100.61M
├──093 - Spark - RDD - 持久化 - checkpoint.mp4104.47M
├──094 - Spark - RDD - 持久化 - shuffle算子的持久化.mp4132.34M
├──095 - Spark - RDD - 分区器.mp4154.03M
├──096 - Spark - RDD - 自定义分区器.mp485.62M
├──097 - Spark - 两个案例.mp458.78M
├──098 - Spark - 第一个案例问题原因.mp437.79M
├──099 - Spark - 广播变量.mp465.30M
├──100 - Spark - RDD的局限性.mp4129.28M
├──101 - SparkSQL - 介绍.mp4117.04M
├──102 - SparkSQL - 环境对象的封装.mp479.67M
├──103 - SparkSQL - 模型对象的封装.mp431.32M
├──104 - SparkSQL - SQL的操作.mp438.52M
├──105 - SparkSQL - 不同场景下环境对象的转换.mp472.26M
├──106 - SparkSQL - 不同场景下模型数据对象的转换.mp461.77M
├──107 - SparkSQL - 使用SQL的方式来访问数据模型.mp435.89M
├──108 - SparkSQL - 使用DSL的方式来访问数据模型.mp415.96M
├──109 - SparkSQL - 自定义udf函数对象.mp4121.20M
├──110 - SparkSQL - 自定义udf函数的底层实现原理.mp471.33M
├──111 - SparkSQL - 自定义udaf函数的底层实现原理.mp444.88M
├──112 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 1.mp460.21M
├──113 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 2.mp491.21M
├──114 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 回顾.mp470.05M
├──115 - SparkSQL - 数据源 - CSV.mp4105.08M
├──116 - SparkSQL - 数据源 - JSON.mp481.60M
├──117 - SparkSQL - 数据源 - Parquet.mp456.34M
├──118 - SparkSQL - 数据源 - JDBC.mp466.58M
├──119 - SparkSQL - 数据源 - Hive.mp476.43M
├──120 - SparkSQL - 案例 - 数据准备.mp454.42M
├──121 - SparkSQL - 案例 - 数据准备 - 补充.mp417.91M
├──122 - SparkSQL - 案例 - 需求分析.mp482.17M
├──123 - SparkSQL - 案例 - 需求设计.mp459.04M
├──124 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 1.mp4112.79M
├──125 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 2.mp448.36M
├──126 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 3.mp4100.36M
├──127 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 4.mp498.79M
├──128 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 5.mp451.55M
├──129 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 6.mp4113.08M
├──130 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 7.mp496.65M
├──131 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 8.mp411.69M
├──132 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 9.mp495.53M
├──133 - SparkStreaming - 介绍.mp478.78M
├──134 - SparkStreaming - 原理.mp472.77M
├──135 - SparkStreaming - 原理 - 补充.mp422.24M
├──136 - SparkStreaming - 课件梳理.mp450.41M
├──137 - SparkStreaming - 环境准备.mp480.52M
├──138 - SparkStreaming - 网络（Socket）数据流处理演示.mp439.02M
├──139 - SparkStreaming - Kafka数据流处理演示.mp464.64M
├──140 - SparkStreaming - DStream方法介绍.mp463.63M
├──141 - SparkStreaming - DStream输出方法介绍.mp444.16M
├──142 - SparkStreaming - 窗口操作.mp4119.04M
├──143 - SparkStreaming - 回顾 - 1.mp4151.56M
├──144 - SparkStreaming - 回顾 - 2.mp4130.70M
├──145 - SparkStreaming - 关闭 - 1.mp478.32M
├──146 - SparkStreaming - 关闭 - 2.mp442.69M
├──147 - SparkStreaming - 关闭 - 3.mp475.54M
├──148 - Spark - 内核 - 运行流程 - 1.mp4216.95M
├──149 - Spark - 内核 - 运行流程 - 2.mp4167.93M
├──150 - Spark - 内核 - 运行流程 - 3.mp456.83M
├──151 - Spark - 内核 - 核心对象.mp472.45M
├──152 - Spark - 内核 - 核心对象通信流程 - Netty.mp4160.12M
├──153 - Spark - 内核 - Task任务的调度执行.mp4271.38M
├──154 - Spark - 内核 - Shuffle底层的实现原理 - 1.mp4162.27M
├──155 - Spark - 内核 - Shuffle底层的实现原理 - 2.mp4160.17M
├──156 - Spark - 内核 - 内存管理.mp4113.59M
└──157- Spark - 内核 - 内存管理 - 补充.mp4101.61M
├──代码.zip2.33M
├──课件.zip15.41M
└──资料.zip423.76M
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