课程目录:


第1章 初探大数据

  1-10hadoop下载jdk安装、.mp4

  1-11 机器参数设置.mp4

  1-12 hdfs核心配置文件内容配置.mp4

  1-13 hdfs格式化及启停.mp4

  1-14 hdfs shell常用操作.mp4

  1-15HDFS优缺点.mp4

  1-16MapReduce概述.mp4

  1-17 mapreduce编程模型及wordcount.mp4

  1-18 yarn产生背景.mp4

  1-19 yarn架构和执行流程.mp4

  1-1导学.mp4

  1-20 -YARN环境搭建及提交作业到YARN上运行.mp4

  1-21 -Hive产生背景及Hive是什么.mp4

  1-22 -为什么要使用Hive及Hive发展历程.mp4

  1-23 -Hive体系架构及部署架构.mp4

  1-24 -Hive环境搭建.mp4

  1-25 -Hive基本使用.mp4

  1-2如何学好大数据.mp4

  1-3开发环境介绍.mp4

  1-4 ooptb镜像文件使用介绍.mp4

  1-5大数据.mp4

  1-6 hadoop概述.mp4

  1-7 hdfs概述及设计目标.mp4

  1-8 hdfs架构mp4.mp4

  1-9 hdfs副本机制.mp4

  

第2章 Spark及其生态圈概述

  2-1 -课程目录.mp4

  2-2 -Spark概述及特点.mp4

  2-3 -Spark产生背景.mp4

  2-4 -Spark发展历史.mp4

  2-5 -Spark Survey.mp4

  2-6 -Spark对比Hadoop.mp4

  2-7 -Spark和Hadoop的协作性.mp4

  

第3章 实战环境搭建

  3-1 -课程目录.mp4

  3-2 -Spark源码编译.mp4

  3-3 补录:Spark源码编译中的坑.mp4

  3-4 Spark Local模式环境搭建.mp4

  3-5 Spark Standalone模式环境搭建.mp4

  3-6 Spark简单使用.mp4

  

第4章 Spark SQL概述

  4-1 课程目录.mp4

  4-2 -Spark SQL前世今生.mp4

  4-3 -SQL on Hadoop常用框架介绍.mp4

  4-4 -Spark SQL概述.mp4

  4-5 -Spark SQL愿景.mp4

  4-6 -Spark SQL架构.mp4

  

第5章 从Hive平滑过渡到Spark SQL

  5-1 -课程目录.mp4

  5-2 -A SQLContext的使用.mp4

  5-3 -B HiveContext的使用.mp4

  5-4 -C SparkSession的使用.mp4

  5-5 spark-shell&spark-sql的使用.mp4

  5-6 -thriftserver&beeline的使用.mp4

  5-7 -jdbc方式编程访问.mp4

  

第6章 DateFrame&Dataset

  6-1 -课程目录.mp4

  6-2 -DataFrame产生背景.mp4

  6-3 -DataFrame概述.mp4

  6-4 -DataFrame和RDD的对比.mp4

  6-5 -DataFrame基本API操作.mp4

  6-6 -DataFrame与RDD互操作方式一.mp4

  6-7 dataframe与rdd互操作方式.mp4

  6-8 -DataFrame API操作案例实战.mp4

  6-9 -Dataset概述及使用.mp4

  

第7章 External Data Source

  7-1 -课程目录.mp4

  7-2 -产生背景.mp4

  7-3 -概述.mp4

  7-4 -目标.mp4

  7-5 -操作Parquet文件数据.mp4

  7-6 -操作Hive表数据.mp4

  7-7 -操作MySQL表数据.mp4

  7-8 -Hive和MySQL综合使用.mp4

  

第8章 SparkSQL愿景

  8-1 -A SparkSQL愿景之一写更少的代码(代码量和可读性).mp4

  8-10 -SparkSQL愿景总结.mp4

  8-2 -B SparkSQL愿景之一写更少的代码(统一访问操作接口).mp4

  8-3 -C SparkSQL愿景之一写更少的代码(强有力的API支持).mp4

  8-4 -D SparkSQL愿景之一些更少的代码(Schema推导).mp4

  8-5 -E SparkSQL愿景之一写更少的代码(Schema Merge).mp4

  8-6 -F SparkSQL愿景之一写更少的代码(Partition Discovery).mp4

  8-7 -G SparkSQL愿景之一写更少的代码(执行速度更快).mp4

  8-8 -SparkSQL愿景之二读取更少的数据.mp4

  8-9 -SparkSQL愿景之三让查询优化器帮助我们优化执行效率.mp4

  

第9章 M课网日志实战

  9-1 -课程目录.mp4

  9-10 -数据清洗存储到目标地址.mp4

  9-11 -需求一统计功能实现.mp4

  9-12 -Scala操作MySQL工具类开发.mp4

  9-13 -需求一统计结果写入到MySQL.mp4

  9-14 -需求二统计功能实现.mp4

  9-15 -需求二统计结果写入到MySQL.mp4

  9-16 -需求三统计功能实现.mp4

  9-17 -需求三统计结果写入到MySQL.mp4

  9-18 -代码重构之删除指定日期已有的数据.mp4

  9-19 -功能实现之数据可视化展示概述.mp4

  9-2 -用户行为日志概述.mp4

  9-20 -ECharts饼图静态数据展示.mp4

  9-21 -ECharts饼图动态展示之一查询MySQL中的数据.mp4

  9-22 -ECharts饼图动态展示之二前端开发.mp4

  9-23 -使用Zeppelin进行统计结果的展示.mp4

  9-24 -Spark on YARN基础.mp4

  9-25 -数据清洗作业运行到YARN上.mp4

  9-26 -统计作业运行在YARN上.mp4

  9-27 -性能优化之存储格式的选择.mp4

  9-28 -性能调优之压缩格式的选择mp4.mp4

  9-29 -性能优化之代码优化.mp4

  9-3 -离线数据处理架构.mp4

  9-30 -性能调优之参数优化.mp4

  9-4 -项目需求.mp4

  9-5 imooc网主站日志内容构成.mp4

  9-6 数据清洗之第一步原始日志解析.mp4

  9-7 -数据清洗之二次清洗概述.mp4

  9-8 -数据清洗之日志解析.mp4

  9-9 -数据清洗之ip地址解析.mp4


第10章 Spark SQL扩展和总结

  10-1 -课程目录.mp4

  10-2 -Spark SQL使用场景.mp4

  10-3 -Spark SQL加载数据.mp4

  10-4 -DataFrame与SQL的对比.mp4

  10-5 -Schema.mp4

  10-6 -SaveMode.mp4

  10-7 -处理复杂的JSON数据.mp4

  10-8mp4.mp4

  10-9 -外部数据源.mp4

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