Spark3.0从入门到精通,大数据入门必会教程含9个章节附资料

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    发表于 2021-3-22 14:22:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    课程介绍:
    课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版:Spark3.0.1。
    共课程包含9个章节:Spark环境搭建,SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,StructuredStreaming,Spark综合案例,Spark多语言开发,Spark3.0新特性,Spark性能调优 。




    课程目录:


    day01


    00-[了解]-课程内容介绍
    01-[了解]-Spark发展历史和特点介绍
    02-[掌握]-Spark环境搭建-local本地模式
    03-[掌握]-Spark环境搭建-Standalone集群模式
    04-[掌握]-Spark环境搭建-Standalone-HA集群模式
    05-[细心]-Spark环境搭建-On-Yarn-原理和准备工作
    06-[理解]-Spark环境搭建-On-Yarn-两种模式
    07-[掌握]-Spark环境搭建-On-Yarn-两种模式演示
    08-[补充]-Spark环境搭建-spark-shell和spark-submit
    09-[掌握]-Spark代码开发-准备工作
    10-[重点]-Spark代码开发-入门案例
    11-[重点]-Spark代码开发-OnYarn
    12-[理解]-Spark代码开发-WordCount图解
    13-[总结]-总结和作业


    day02


    01-[理解]-RDD理论详解
    02-[掌握]-RDD的创建
    03-[掌握]-RDD的操作分类和基本操作演示
    04-[掌握]-RDD的分区操作
    05-[掌握]-RDD的重分区操作
    06-[掌握]-RDD的聚合操作
    07-[面试题]-RDD的聚合reduceByKey和groupByKey
    08-[掌握]-RDD的关联
    09-[掌握]-RDD的排序
    10-[掌握]-RDD的缓存-持久化
    11-[掌握]-RDD的Checkpoint
    12-[掌握]-共享变量-广播变量和累加器
    13-[掌握]-外部数据源-多种数据格式
    14-[了解]-外部数据源-操作JDBC-写
    15-[了解]-外部数据源-操作JDBC-读


    day03


    01-[理解]-spark内核原理-依赖关系
    02-[理解]-spark内核原理-DAG和Stage
    03-[理解]-spark内核原理-名词解释
    04-[理解]-spark内核原理-job提交流程
    05-[理解]-spark内核原理-web-UI查看
    06-[了解]-搜狗搜索日志分析-需求和分词测试
    07-[了解]-搜狗搜索日志分析-代码实现
    08-[了解]-流式计算应用场景
    09-[了解]-流式计算实现模式
    10-[了解]-SparkStreaming介绍-特点-流程-原理
    11-[理解]-SparkStreaming数据抽象-DStream
    12-[掌握]-SparkStreaming案例1-WordCount
    13-[掌握]-SparkStreaming案例2-状态管理
    14-[扩展]-SparkStreaming案例3-状态恢复
    15-[重难点]-SparkStreaming案例4-窗口计算


    day04


    01-[掌握]-SparkStreaming案例5-topN
    02-[掌握]-SparkStreaming案例6-自定义输出
    03-[了解]-SparkStreaming整合Kafka前置说明-连接方式和API版本
    04-[重点]-SparkStreaming整合Kafka-代码实现-1-自动提交偏移量
    05-[掌握]-SparkStreaming整合Kafka-代码实现-2-手动提交偏移量
    06-[扩展]-SparkStreaming整合Kafka-代码实现-3-手动提交偏移量到MySQL
    07-[了解]-SparkSQL概述-数据分析方式
    08-[了解]-SparkSQL概述-官方介绍-数据格式
    09-[理解]-SparkSQL数据抽象
    10-[掌握]-SparkSQL实战-1-加载数据成为分布式表
    11-[掌握]-SparkSQL实战-2-RDD转DF-1-使用样例类
    12-[掌握]-SparkSQL实战-2-RDD转DF-2-指定类型+列名
    13-[掌握]-SparkSQL实战-2-RDD转DF-3-自定义Schema
    14-[掌握]-SparkSQL实战-3-RDD-DF-DS-相互转换
    15-[掌握]-SparkSQL实战-4-花式查询
    16-[掌握]-SparkSQL实战-5-WordCount


    day05


    01-[掌握]-SparkSQL案例-6-多数据源支持
    02-[掌握]-SparkSQL案例-7-电影数据分析
    03-[掌握]-SparkSQL案例-8-SparkSQL-UDF
    04-[掌握]-SparkSQL整合Hive-1-SparkSQL命令行
    05-[掌握]-SparkSQL整合Hive-2-SparkSQL代码中操作Hive
    06-[掌握]-SparkSQL分布式SQL引擎
    07-[了解]-StructuredStreaming引入
    08-[了解]-StructuredStreaming介绍
    09-[理解]-StructuredStreaming编程模型和数据抽象
    10-[掌握]-StructuredStreaming-Source-Socket
    11-[了解]-StructuredStreaming-Source-Rate
    12-[了解]-StructuredStreaming-Source-File
    13-[掌握]-StructuredStreaming-Operation
    14-[掌握]-StructuredStreaming-输出模式
    15-[掌握]-StructuredStreaming-输出位置
    16-[掌握]-StructuredStreaming-ForeachBatch
    17-[掌握]-StructuredStreaming-连续处理和Checkpoint


    day06


    01-[了解]-StructuredStreaming整合Kafka官方说明
    02-[掌握]-StructuredStreaming整合Kafka-案例1-实时ETL
    03-[掌握]-StructuredStreaming整合Kafka-案例2-物联网设备实时分析
    04-[掌握]-StructuredStreaming-基于事件时间的窗口计算-水位线解决数据延迟到达问题
    05-[掌握]-StructuredStreaming-流去重
    06-[了解]-Spark综合案例-流程分析和业务模块划分
    07-[了解]-Spark综合案例-环境搭建和数据发送
    08-[掌握]-Spark综合案例-实时数据分析-代码实现-1-数据加载和转换
    09-[掌握]-Spark综合案例-实时数据分析-代码实现-2-业务需求代码实现
    10-[理解]-Spark综合案例-实时推荐易错题-需求分析和模型准备
    11-[掌握]-Spark综合案例-实时推荐易错题-代码实现-1-加载数据和模型
    12-[掌握]-Spark综合案例-实时推荐易错题-代码实现-2-给用户推荐并存储推荐结果


    day07


    01-[理解]-Spark综合案例-学生答题情况离线分析-需求分析
    02-[理解]-Spark综合案例-学生答题情况离线分析-代码实现-1
    03-[理解]-Spark综合案例-学生答题情况离线分析-代码实现-2
    04-[补充]-推荐系统概述
    05-[补充]-推荐算法分类
    06-[补充]-推荐算法-ALS-数学基础补充
    07-[补充]-推荐算法-ALS-案例需求和算法思想
    08-[补充]-推荐算法-ALS-电影推荐案例-代码实现
    09-[补充]-推荐算法-ALS-在易错题推荐案例中的模型实现
    10-[了解]-Spark3.0诞生背景
    11-[了解]-Spark3.0新特性-动态分区裁剪
    12-[了解]-Spark3.0初体验-代码演示
    12-[了解]-Spark3.0新特性-自适应查询执行优化
    13-[了解]-Spark3.0新特性-加速器感知调度
    14-[了解]-Spark3.0新特性-更好的API扩展
    15-[了解]-Spark3.0新特性-更好的SQL支持和SparkR的向量化读写
    16-[理解]-Spark3.0初体验-静态分区裁剪
    17-[理解]-Spark3.0初体验-动态分区裁剪
    18-[注意]-Spark3.0初体验-参数设置和注意事项
    19-[理解]-Spark3.0初体验-结果对比
    20-[了解]-Spark生态与未来


    day08


    01-[了解]-Spark多语言开发-说明
    02-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-SparkCore
    03-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-SparkStreaming
    04-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-SparkSQL
    05-[掌握]-Spark多语言开发-JavaSpark-StructuredStreaming
    06-[了解]-Spark多语言开发-JavaSpark-线性回归算法-房价预测案例
    07-[了解]-Spark多语言开发-JavaSpark-线性回归算法-房价预测案例-代码实现
    08-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-SparkCore
    09-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-SparkStreaming
    10-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-SparkSQL
    11-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-StructuredStreaming
    12-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-决策树算法-相亲决策案例-需求-原理
    13-[了解]-Spark多语言开发-PySpark-决策树算法-相亲决策案例-代码实现
    14-[了解]-Spark性能优化-9项基本原则
    15-[了解]-Spark性能优化-N多配置参数
    16-[了解]-Spark性能优化-数据倾斜
    17-[了解]-Spark性能优化-shuffle优化
    18-[了解]-Spark性能优化-内存管理


    资料-spark


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    发表于 2021-3-22 20:49:32 | 显示全部楼层
    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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