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深入浅出实战讲解-Spark框架实战集中轰炸Spark-从入门到高级应用及优化课程
课程介绍：
目前为止专题课程中只讲解SPark可以说是篇幅最大的了，也是最详细的一套了，非常实用！
-------------------课程目录-------------------
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│││├1.1、与MapReduce对比忄生介绍Spark是什么.mp4
│││├1.10、Spark实现WordCount功能讲解.mp4
│││├1.11、Spark如何提交应用程序及各个组件名词解释.mp4
│││├1.2、Spark四大特忄生及与MapReduce比较.mp4
│││├1.3、如何指定Hadoop版本进行编译Spark.mp4
│││├1.4、Spark应用程序测试讲解一.mp4
│││├1.5、Spark应用程序测试讲解二.mp4
│││├1.6、Scala基本知识讲解（变量，函数及高阶函数）.mp4
│││├1.7、SparkStandalone安装部署讲解一.mp4
│││├1.8、SparkStandalone安装部署讲解二.mp4
│││└1.9、SparkStandalone安装部署讲解三.mp4
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│││├2.1、SparkRDD五大特忄生讲解（以WordCount案例和比较MapReduce）.mp4
│││├2.10、SparkCore应用案例讲解三(1).mp4
│││├2.11、SparkCore应用案例讲解三(2).mp4
│││├2.2、RDD创建的两种方式讲解.mp4
│││├2.3、RDDOperation讲解（transformation和action）.mp4
│││├2.4、RDD依赖讲解（宽依赖和窄依赖）.mp4
│││├2.5、SparkRDDShuffle讲解（类似MapReduce中的Shuffle）.mp4
│││├2.6、如何创建SparkApplication.mp4
│││├2.7、Spark内核剖析讲解.mp4
│││├2.8、SparkCore应用案例讲解一.mp4
│││└2.9、SparkCore应用案例讲解二.mp4
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│││├3.1、如何使用IDEA开发SparkApplication及Local与打包测试讲解.mp4
│││├3.10、SparkStreaming如何读取出来HDFS上数据.mp4
│││├3.11、SparkStreaming核心概念DStream及相关Operation讲解.mp4
│││├3.12、SparkStreaming与Flume集成讲解一.mp4
│││├3.13、SparkStreaming与Flume集成讲解二.mp4
│││├3.14、Kafka架构功能、环境搭建与演示.mp4
│││├3.15、SparkStreaming与Kafka集成方式一使用讲解.mp4
│││├3.16、SparkStreaming与Kafka集成方式二使用讲解.mp4
│││├3.17、SparkStreaming与Kafka集成结合UpdateStateByKey统计案例讲解.mp4
│││├3.2、SparkApplication监控（HistoryServer历史服务器配置使用）.mp4
│││├3.3、SparkApplication运行的两种方式Client和Cluster区别.mp4
│││├3.4、Spark如何运行在YARN上（两种模式的区别）和解决NodeManager节点不健康问题.mp4
│││├3.5、演示讲解Spark-shell运行在YARN上及以yarncluster方式提交应用到yarn运行.mp4
│││├3.6、回顾复习SparkCore知识点.mp4
│││├3.7、SparkStreaming功能介绍和Demo演示.mp4
│││├3.8、通过Demo演示深入理解SparkStreaming如何工作.mp4
│││└3.9、SparkStreaming编程模型讲解.mp4
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│││├1.1、Spark基本工作原理与RDD-1.mp4
│││├1.10、wordcount程序原理深度剖析.mp4
│││├1.11、Spark架构原理.mp4
│││├1.12、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）-1.mp4
│││├1.13、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）-2.mp4
│││├1.14、transformation和action讲解与原理剖析.mp4
│││├1.15、案例：统计每行出现的次数（操作key-value对）.mp4
│││├1.16、常用transformation和action操作概览.mp4
│││├1.17、map案例实战：将集合中的数字乘以2.mp4
│││├1.18、filter案例实战：过滤集合中的偶数.mp4
│││├1.19、flatMap案例实战：将文本行拆分为单词.mp4
│││├1.2、Spark基本工作原理与RDD-2.mp4
│││├1.20、groupByKey案例实战：将每个班级的成绩进行分组.mp4
│││├1.21、reduceByKey案例实战：统计每个班级的总分.mp4
│││├1.22、sortByKey案例实战：按照学生成绩进行排序.mp4
│││├1.23、join和cogroup案例实战：打印学生成绩.mp4
│││├1.24、action操作开发实战.mp4
│││├1.25、RDD持久化详解.mp4
│││├1.26、共享变量（BroadcastVariable和Accumulator）.mp4
│││├1.27、高级编程之基于排序机制的wordcount程序.mp4
│││├1.28、使用JA危a实现二次排序.mp4
│││├1.29、使用Scala实现二次排序.mp4
│││├1.3、使用JA危a开发本地测试的wordcount程序-1.mp4
│││├1.30、获取文本内最大的前3个数字.mp4
│││├1.31、获取每个班级排名前3的成绩（分组取topn）.mp4
│││├1.4、使用JA危a开发本地测试的wordcount程序-2.mp4
│││├1.5、将jA危a开发的wordcount程序提交到spark集群上运行.mp4
│││├1.6、使用scala开发wordcount程序.mp4
│││├1.7、使用spark-shell开发wordcount程序.mp4
│││├1.8、SparkUI补充说明.mp4
│││└1.9、spark-submit中的--master选项的补充说明（重要，必看！）.mp4
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│││├2.1、Spark内核架构深度剖析.mp4
│││├2.10、Master资源调度算法原理剖析与源码分析.mp4
│││├2.11、Worker原理剖析与源码分析-1.mp4
│││├2.12、Worker原理剖析与源码分析-2.mp4
│││├2.13、job触发流程原理剖析与源码分析.mp4
│││├2.14、stage划分算法原理剖析.mp4
│││├2.15、DAGScheduler源码分析（stage划分算法、task最佳位置计算算法）.mp4
│││├2.16、TaskScheduler原理剖析与源码分析.mp4
│││├2.17、Executor原理剖析与源码分析.mp4
│││├2.18、Task原理剖析.mp4
│││├2.19、Task源码分析.mp4
│││├2.2、宽依赖与窄依赖深度剖析.mp4
│││├2.20、普通Shuffle操作的原理剖析.mp4
│││├2.21、优化后的Shuffle操作的原理剖析.mp4
│││├2.22、Shuffle读写源码分析.mp4
│││├2.23、BlockManager原理剖析.mp4
│││├2.24、BlockManager源码分析-1.mp4
│││├2.25、BlockManager源码分析-2.mp4
│││├2.26、CacheManager原理剖析.mp4
│││├2.27、CacheManager源码分析.mp4
│││├2.28、Checkpoint原理剖析.mp4
│││├2.3、基于Yarn的两种提交模式深度剖析.mp4
│││├2.4、基于yarn的提交模式的spark-env.sh配置补充.mp4
│││├2.5、SparkContext原理剖析.mp4
│││├2.6、SparkContext源码分析.mp4
│││├2.7、Master主备切换机制原理剖析与源码分析.mp4
│││├2.8、Master注册机制原理剖析与源码分析.mp4
│││└2.9、Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析.mp4
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│││├3.1、忄生能优化概览.mp4
│││├3.10、数据本地化.mp4
│││├3.11、reduceByKey和groupByKey.mp4
│││├3.12、shuffle忄生能优化.mp4
│││├3.2、诊断内存的消耗.mp4
│││├3.3、高忄生能序列化类库.mp4
│││├3.4、优化数据结构.mp4
│││├3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint.mp4
│││├3.6、使用序列化的持久化级别.mp4
│││├3.7、JA危a虚拟机垃圾回收调优.mp4
│││├3.8、提高并行度.mp4
│││└3.9、广播共享数据.mp4

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