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Spark超大型大数据项目视频教程 15课
课程介绍:
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
课程目录:
第01课:大数据最火爆语言Scala光速入门.mp4
第02集:Scala面向对象彻底精通及Spark源码阅读.mp4
第03课:Scala函数式编程彻底精通及Spark源码阅读.mp4
第04课:Scala模式匹配、类型系统彻底精通与Spark源码阅读.mp4
第05课:彻底精通Scala隐式转换和并发编程及Spark源码阅读.mp4
第06课:精通Spark集群搭建与测试.mp4
第07课:实战解析Spark运行原理和RDD解密.mp4
第08课:彻底实战详解使用IDE开发Spark程序.mp4.mp4
第09课:彻底实战详解 IntelliJ IDEA下的Spark程序开发.mp4
第10课:底实战详解使用Java开发Spark程序.mp4
第11课:彻底解密WordCount运行原理.mp4
第12课:HA下的Spark集群工作原理解密.mp4
第13课:Spark内核架构解密.mp4
第14课:Spark RDD解密.mp4
第15课:RDD创建内幕彻底解密.mp4
课程下载:
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