2018年最新Spark2.0零基础到精通自学全套高清视频教程

淡淡一笑 · 发表于 2018-9-12 12:16:31

课程介绍：

本套课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术—Spark，在本课程中，会从浅入深，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark,并且会包含完整的从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例作为实战，课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、性能优化、企业级案例实战等部分，完全从零起步，让大家可以一站式精通Spark企业级大数据开发，提升自己的职场竞争力，实现更好的升职或者跳槽，或者从j2ee等传统软件开发工程师哦转型为Spark大数据开发工程师，或是对于正在从事hadoop大数据开发的朋友可以扩宽自己的技术能力，提升自己的价值。

版本介绍：

涵盖Spark1.x到Spark2.x版本，2.0是后期升级的课程，大家千万不要以为spark2.X完全颠覆了Spark1.x，因此Spark1.x的东西不用学了，那是完全错误的想法！事实相反，实际上Spark2.x与Spark1.x一脉相承，2.x完全是在1.x的基础上进行了功能的完善，底层引擎的优化，以及新的功能模块的增加。

开发环境介绍：

开发工具：Eclipse、Scala IDE for Eclipse;

Spark: 1.3.0和1.5.1 2.0(升级版本)

Hadoop:2.4.1

Hive:0.13

ZooKeeper:3.4.5

Kafka:2.9.2-0.8.1

其他工具：SecureCRT、WINscp、VirtualBox等

课程目录：

第一部分：Spark 2.0从入门到精通

第1课到第22课：主要讲解Scala编程介绍及精通，Scala作为Spark框架的编程语言，打好基础非常重要
第22课到第27课：主要讲解课程环境的搭建，CentOS 6.5集群搭建，Hadoop 2.4.1集群搭建，Hive 0.13搭建，ZooKeeper 3.4.5集群搭建，kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建，Spark 1.3.0集群搭建
第28课到第40课：主要讲解Spark核心编程，从基础工作原理，wordcount程序，Spark架构原理，RDD实战，transformation/action操作开发案例实战
第41课到第58课：主要讲解Spark内核源码解析，Yarn的两种提交模式，SparkContext，Master，Worker，DAGScheduler，TaskScheduler
第59课到第70课：主要讲解Spark性能优化，性能优化，内存的消耗，高性能序列化类库，数据本地化，shuffle性能优化
第71课到第87课：主要讲解Spark SQL ,DataFrame的使用,RDD转换为DataFrame,Parquet数据源,Hive数据源复杂综合案例实战,UDF函数实战
第88课到第112课：主要讲解Spark Streaming，大数据实时计算，DStream，Storm的对比分析，wordcount程序开发，DStream和Receiver详解
第113课到第136课：Scala编程进阶，Scaladoc的使用，Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换，package与import实战详解
第137课到第198课：主要讲解Spark核心编程进阶，CentOS 6.4虚拟机安装，Hadoop 2.5伪分布式集群搭建，Spark 1.5伪分布式集群搭建，Spark集群架构
第199课到第209课：主要讲解Spark内核原理进阶，union算子，groupByKey算子，reduceByKey算子，distinct算子，cogroup算子
第210课到第219课：Hive 0.13安装与测试，Thrift JDBC、ODBC Server，CLI命令行使用，综合案例
第220课到第230课：flume安装，Receiver，kafka安装，综合案例
第231课到第245课：主要讲解Spark运维管理进阶，ZooKeeper实现HA高可用性，于文件系统实现HA高可用，通过Spark Web UI进行作业监控，静态资源分配原理
第246课到278课：最新的升级内容，主要讲解Spark 2.0新特性，环境安装，开发环境搭建，Dataset开发

第二部分：Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台
课件、代码、软件包.rar
课件文档代码[123-138].rar
软件安装包.rar
001.课程介绍.vep
002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(1).vep
002.课程环境搭建-CentOS 6.4集群搭建(2).vep
003.课程环境搭建-hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建.vep
004.课程环境搭建-hive-0.13.1-cdh5.3.6安装.vep
005.课程环境搭建-zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建.vep
006.课程环境搭建-kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建_rec.vep
007.课程环境搭建-flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安装_rec.vep
008.课程环境搭建-离线日志采集流程介绍_rec.vep
009.课程环境搭建-实时数据采集流程介绍_rec.vep
010.课程环境搭建-Spark 1.5.1客户端安装以及基于YARN的提交模式_rec.vep
011.用户访问session分析-模块介绍_rec.vep
012.用户访问session分析-基础数据结构以及大数据平台架构介绍_rec.vep
013.用户访问session分析-需求分析_rec.vep
014.用户访问session分析-技术方案设计_rec.vep
015.用户访问session分析-数据表设计_rec.vep
016.用户访问session分析-Eclipse工程搭建以及工具类说明_rec.vep
017.用户访问session分析-开发配置管理组件_rec.vep
018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范_rec.vep
019.用户访问session分析-数据库连接池原理_rec.vep
020.用户访问session分析-单例设计模式_rec.vep
021.用户访问session分析-内部类以及匿名内部类_rec.mp4
022.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（上）_rec.mp4
023.用户访问session分析-开发JDBC辅助组件（下）_rec.mp4
024.用户访问session分析-JavaBean概念讲解_rec.mp4
025.用户访问session分析-DAO模式讲解以及TaskDAO开发_rec.mp4
026.用户访问session分析-工厂模式讲解以及DAOFactory开发_rec.mp4
027.用户访问session分析-JSON数据格式讲解以及fastjson介绍_rec.mp4
028.用户访问session分析-Spark上下文构建以及模拟数据生成_rec.mp4
029.用户访问session分析-按session粒度进行数据聚合_rec.mp4
030.用户访问session分析-按筛选参数对session粒度聚合数据进行过滤_rec.mp4
031.用户访问session分析-session聚合统计之自定义Accumulator_rec.mp4
032.用户访问session分析-session聚合统计之重构实现思路与重构session聚合_rec.mp4
033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计_rec.mp4
034.用户访问session分析-session聚合统计之计算统计结果并写入MySQL_rec.mp4
035.用户访问session分析-session聚合统计之本地测试_rec.mp4
036.用户访问session分析-session聚合统计之使用Scala实现自定义Accumulator_rec.mp4
037.用户访问session分析-session随机抽取之实现思路分析_rec.mp4
038.用户访问session分析-session随机抽取之计算每天每小时session数量_rec.mp4
039.用户访问session分析-session随机抽取之按时间比例随机抽取算法实现_rec.mp4
040.用户访问session分析-session随机抽取之根据随机索引进行抽取_rec.mp4
041.用户访问session分析-session随机抽取之获取抽取session的明细数据_rec.mp4
042.用户访问session分析-session随机抽取之本地测试_rec.mp4
043.用户访问session分析-top10热门品类之需求回顾以及实现思路分析_rec.mp4
044.用户访问session分析-top10热门品类之获取session访问过的所有品类_rec.mp4
045.用户访问session分析-top10热门品类之计算各品类点击、下单和支付的次数_rec.mp4
046.用户访问session分析-top10热门品类之join品类与点击下单支付次数_rec.mp4
047.用户访问session分析-top10热门品类之自定义二次排序key_rec.mp4
048.用户访问session分析-top10热门品类之进行二次排序_rec.mp4
049.用户访问session分析-top10热门品类之获取top10品类并写入MySQL_rec.mp4
050.用户访问session分析-top10热门品类之本地测试_rec.mp4
051.用户访问session分析-top10热门品类之使用Scala实现二次排序_rec.mp4
052.用户访问session分析-top10活跃session之开发准备以及top10品类RDD生成_rec.mp4
053.用户访问session分析-top10活跃session之计算top10品类被各sessoin点击的次数_rec.mp4
054.用户访问session分析-top10活跃session之分组取TopN算法获取top10活跃session_rec.mp4
055.用户访问session分析-top10活跃session之本地测试以及阶段总结_rec.mp4
056.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中分配更多资源_rec.mp4
057.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中调节并行度_rec.mp4
058.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化_rec.mp4
059.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中广播大变量_rec.mp4
060.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化 _rec.mp4
061.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式_rec.mp4
062.用户访问session分析-性能调优之在实际项目中调节数据本地化等待时长_rec.mp4
063.用户访问session分析-JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比_rec.mp4
064.用户访问session分析JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长_rec.mp4
065.用户访问session分析-Shuffle调优之原理概述_rec.mp4
066.用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件_rec.mp4
067.用户访问session分析-Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比 _rec.mp4
068.用户访问session分析-Shuffle调优之HashShuffleManager与SortShuffleManager_rec.mp4
069.用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 _rec.mp4
070.用户访问session分析-算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量 _rec.mp4
071.用户访问session分析-算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能_rec.mp4
072.用户访问session分析-算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题_rec.mp4
073.用户访问session分析-算子调优之reduceByKey本地聚合介绍_rec.mp4
074.用户访问session分析-troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM _rec.mp4
075.用户访问session分析-troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 _rec.mp4
076.用户访问session分析-troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败 _rec.mp4
077.用户访问session分析-troubleshooting之解决各种序列化导致的报错_rec.mp4
078.用户访问session分析-troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题 _rec.mp4
079.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题_rec.mp4
080.用户访问session分析-troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题 _rec.mp4
081.用户访问session分析-troubleshooting之错误的持久化方式以及checkpoint的使用_rec.mp4
082.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析_rec.mp4
083.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key_rec.mp4
084.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度_rec.mp4
085.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合_rec.mp4
086.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join_rec.mp4
087.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之sample采样倾斜key单独进行join_rec.mp4
088.用户访问session分析-数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join_rec.mp4
089.页面单跳转化率-模块介绍_rec.mp4
090.页面单跳转化率-需求分析、技术方案设计、数据表设计 _rec.mp4
091.页面单跳转化率-编写基础代码_rec.mp4
092.页面单跳转化率-页面切片生成以及页面流匹配算法实现_rec.mp4
093.页面单跳转化率-计算页面流起始页面的pv_rec.mp4
094.页面单跳转化率-计算页面切片的转化率 _rec.mp4
095.页面单跳转化率-将页面切片转化率写入MySQL _rec.mp4
096.页面单跳转化率-本地测试_rec.mp4
097.页面单跳转化率-生产环境测试 _rec.mp4
098.用户访问session分析-生产环境测试_rec.mp4
099.各区域热门商品统计-模块介绍_rec.mp4
100.各区域热门商品统计-需求分析、技术方案设计以及数据设计_rec.mp4
101.各区域热门商品统计-查询用户指定日期范围内的点击行为数据_rec.mp4
102.各区域热门商品统计-异构数据源之从MySQL中查询城市数据_rec.mp4
103.各区域热门商品统计-关联城市信息以及RDD转换为DataFrame后注册临时表_rec.mp4
104.各区域热门商品统计-开发自定义UDAF聚合函数之group_concat_distinct()_rec.mp4
105.各区域热门商品统计-查询各区域各商品的点击次数并拼接城市列表 _rec.mp4
106.各区域热门商品统计-使用开窗函数统计各区域的top3热门商品_rec.mp4
107.各区域热门商品统计-使用内置case when函数给各个区域打上级别标记_rec.mp4
108.各区域热门商品统计-将结果数据写入MySQL中_rec.mp4
109.各区域热门商品统计-Spark SQL数据倾斜解决方案_rec.mp4
110.各区域热门商品统计-生产环境测试_rec.flv
111.广告点击流量实时统计-需求分析、技术方案设计以及数据设计_rec.mp4
112.广告点击流量实时统计-为动态黑名单实时计算每天各用户对各广告的点击次数_rec.mp4
113.广告点击流量实时统计-使用高性能方式将实时计算结果写入MySQL中_rec.mp4
114.广告点击流量实时统计-过滤出每个batch中的黑名单用户以生成动态黑名单_rec.mp4
115.广告点击流量实时统计-基于动态黑名单进行点击行为过滤_rec.mp4
116.广告点击流量实时统计-计算每天各省各城市各广告的点击量 _rec.mp4
117.广告点击流量实时统计-计算每天各省的top3热门广告_rec.mp4
118.广告点击流量实时统计-计算每天各广告最近1小时滑动窗口内的点击趋势_rec.mp4
119.广告点击流量实时统计-实现实时计算程序的HA高可用性_rec.mp4
120.广告点击流量实时统计-对实时计算程序进行性能调优（正确）_rec.mp4
121.广告点击流量实时统计-生产环境测试 _rec.mp4
122.课程总结-都学到了什么？_rec.mp4
123.Spark 2.0-新特性介绍 _rec.mp4
124.Spark 2.0-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API_rec.mp4
125.Spark 2.0-高性能：让Spark作为编译器来运行_rec.mp4
126.Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍_rec.mp4
127.Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model深度剖析_rec.mp4
128.Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术_rec.mp4
129.Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议_rec.mp4
130.Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等_rec.mp4
131.Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark_rec.mp4
132.用户活跃度分析：模块介绍以及交互式用户行为分析系统的解释 _rec.mp4
133.用户活跃度分析：统计指定时间内访问次数最多的10个用户_rec.mp4
134.统计指定时间内购买金额最多的10个用户_rec.mp4
135.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计最近一个周期相比上一个周期访问次数增长最多的10个用户_rec.mp4
136.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计最近一个周期相比上一个周期购买金额增长最多的10个用户 _rec.mp4
137.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定注册时间范围内头7天访问次数最高的10个用户 _rec.mp4
138.基于Spark 2.0的用户活跃度分析：统计指定注册时间范围内头7天购买金额最高的10个用户_rec.mp4
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