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您的位置:首页 > 综合教程 》 【尚硅谷】2024最新版Spark实战教程:源码+课件,快速掌握大数据处理
  • 教程简介
    本教程专为希望快速掌握Apache Spark技术的开发者设计,包含2024年最新版Spark视频教程,配套源码和详细课件。从基础概念到高级应用,涵盖RDD操作、数据处理流程、部署环境配置等核心内容。通过实际案例和代码演示,帮助学员深入理解Spark在大数据处理中的应用,提升实战能力。适合大数据工程师、数据分析师及对Spark技术感兴趣的学习者。
    以下云资源目录树快照生成于[11个月前],该学习资料由夸克云用户[心旷*怡的青蛙]分享(只展示大部分文件和目录)
    【尚硅谷】2024最新版Spark实战教程:源码+课件,快速掌握大数据处理7.63 GB(mp4视频100节;zip压缩包2个;)
    3.代码.zip18.08MB
    1.课件.zip25.68MB
    视频
    100-Spark-RDD的局限性.mp4129.28MB
    099-Spark-广播变量.mp465.3MB
    098-Spark-第一个案例问题原因.mp437.79MB
    097-Spark-两个案例.mp458.78MB
    096-Spark-RDD-自定义分区器.mp485.62MB
    095-Spark-RDD-分区器.mp4154.03MB
    094-Spark-RDD-持久化-shuffle算子的持久化.mp4132.34MB
    093-Spark-RDD-持久化-checkpoint.mp4104.47MB
    092-Spark-RDD-持久化-persist.mp4100.61MB
    091-Spark-RDD-持久化-cache.mp496.12MB
    090-Spark-RDD-持久化和序列化的关系.mp49.31MB
    089-Spark-RDD-依赖关系-分区的数量.mp467.55MB
    088-Spark-RDD-依赖关系-任务的数量.mp464.59MB
    087-Spark-RDD-依赖关系-作业,阶段和任务的关系.mp4336.03MB
    086-Spark-RDD-依赖关系-宽窄依赖关系.mp485.33MB
    085-Spark-RDD-依赖关系-依赖关系.mp435.39MB
    084-Spark-RDD-依赖关系-血缘关系.mp443.12MB
    083-Spark-RDD-依赖关系-原理.mp443.14MB
    082-Spark-RDD-依赖关系-介绍.mp484.03MB
    081-Spark-RDD-KRYO序列化框架.mp4103.51MB
    080-Spark-案例-代码实现-4.mp490.51MB
    079-Spark-案例-代码实现-3.mp4137.01MB
    078-Spark-案例-代码实现-2.mp4230.41MB
    077-Spark-案例-代码实现-1.mp4110.06MB
    076-Spark-案例-开发原则.mp430.18MB
    075-Spark-案例-需求设计.mp433.06MB
    074-Spark-案例-需求分析.mp455.81MB
    073-Spark-案例-需求介绍.mp435.16MB
    072-Spark-案例-数据格式说明.mp4103.13MB
    071-Spark-RDD-序列化-2.mp442.57MB
    070-Spark-RDD-序列化-1.mp493.67MB
    069-Spark-RDD-行动算子-Driver端和Executor端数据传输.mp496.26MB
    068-Spark-RDD-行动算子-其他方法-3.mp498.9MB
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    066-Spark-RDD-行动算子-其他方法-1.mp439.91MB
    065-Spark-RDD-行动算子-collect-补充.mp474.09MB
    064-Spark-RDD-行动算子-collect.mp470.71MB
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    062-Spark-RDD-转换方法的回顾.mp4142.3MB
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    060-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey和groupByKey的区别.mp4122.65MB
    059-Spark-RDD-方法-KV-sortByKey.mp4183.51MB
    058-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey.mp4144.81MB
    057-Spark-RDD-方法-KV-groupByKey.mp473.48MB
    056-Spark-RDD-方法-KV-wordCount.mp457.83MB
    055-Spark-RDD-方法-KV-mapValues.mp453.29MB
    054-Spark-RDD-方法-KV类型数据补充.mp422.38MB
    053-Spark-RDD-方法-KV类型数据介绍.mp478.1MB
    052-Spark-RDD-方法-sortBy.mp483.69MB
    051-Spark-RDD-方法-distinct.mp438.41MB
    050-Spark-RDD-Shuffle-演示.mp497.15MB
    049-Spark-RDD-Shuffle-原理-补充.mp449.15MB
    048-Spark-RDD-Shuffle-原理.mp467.01MB
    047-Spark-RDD-Shuffle.mp455.45MB
    046-Spark-RDD-回顾-方法.mp431.56MB
    045-Spark-RDD-回顾-原理.mp487.15MB
    044-Spark-RDD-方法-转换-groupBy.mp466.14MB
    043-Spark-RDD-方法-转换-flatMap-1.mp440.43MB
    042-Spark-RDD-方法-转换-flatMap.mp4131.57MB
    041-Spark-RDD-方法-转换-filter.mp457.75MB
    040-Spark-RDD-方法-转换-map-4.mp451.66MB
    039-Spark-RDD-方法-转换-map-3.mp4137.03MB
    038-Spark-RDD-方法-转换-map-2.mp448.21MB
    037-Spark-RDD-方法-转换-map-1.mp4106.44MB
    036-Spark-RDD-方法-转换-map.mp4135.83MB
    035-Spark-RDD-方法-数据处理的2大类-单值和键值.mp465.48MB
    034-Spark-RDD-方法-方法的2大类-转换和行动.mp438.11MB
    033-Spark-RDD-方法-介绍.mp467.86MB
    032-Spark-RDD-课件梳理.mp434.36MB
    031-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配-演示.mp434.49MB
    030-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配.mp470.89MB
    029-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数据的分配.mp485.4MB
    028-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数量的设定.mp4134.52MB
    027-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数量的设定.mp491.86MB
    026-Spark-RDD-代码-RDD的分区.mp464.72MB
    025-Spark-RDD-代码-RDD的理解.mp435.07MB
    024-Spark-RDD-代码-对接磁盘数据源构建RDD对象.mp418.66MB
    023-Spark-RDD-代码-对接内存数据源构建RDD对象.mp434.61MB
    022-Spark-RDD-代码-环境的准备.mp486.35MB
    021-Spark-RDD-计算原理-补充.mp4138.22MB
    020-Spark-RDD-计算原理.mp454.99MB
    019-Spark-RDD-数据处理流程简介.mp442.44MB
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    013-Spark-部署环境-Yarn-演示.mp4127.63MB
    012-Spark-部署环境-Local-演示.mp4114.68MB
    011-Spark-部署环境-Local.mp461.49MB
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    009-Spark-部署方式-介绍.mp462.77MB
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    004-Spark-基础概念-介绍-计算.mp441.68MB
    003-Spark-基础概念-介绍-分布式.mp420.9MB
    002-Spark-文件结构-介绍.mp46.55MB
    001-Spark-课程介绍.mp419.04MB
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