Spark体系【马士兵教育】

如果正在学习大数据，对大数据Spark计算技术不熟悉，甚至工作中正在使用大数据，那么Spark一定是大数据技术中的重中之重。本课程系统讲解了Spark知识体系，包含Spark架构、Spark任务提交、Spark数据处理模型、Spark资源调度、Shuffle原理、内存管理、参数优化、SparkSQL、SparkStreaming、各阶段源码分析等内容，从Spark的底层原理到企业级实战应用让你深度掌握Spark技术。

〖资源截图〗:

〖资源目录〗:

├──01_scala语言、函数式编程、数据集处理、iterator设计模式实现
| └──01_scala语言.mp4 1.80G
├──02_scala语言、流程控制、高级函数
| └──01_scala语言、流程控制、高级函数.mp4 1.22G
├──03_scala语言、集合容器、iterator设计模式源码分析
| └──01_scala语言、集合容器.mp4 1.63G
├──04_scala语言、match、case class、implicitt、spark wordcount
| └──01_scala语言.mp4 1.71G
├──05_spark-core、复习hadoop生态、梳理术语、hadoopRDD 源码分析
| └──01_spark-core、复习hadoop生态、梳理术语.mp4 1.77G
├──06_spark-core、wordcount案例源码分析、图解
| └──01_spark-core、wordcount案例源码分析、图解.mp4 1.81G
├──07_spark-core、集合操作API、pvuv分析、RDD源码分析
| └──01_spark-core、集合操作API、pvuv分析.mp4 1.80G
├──08_spark-core、聚合计算API、combineByKey、分区调优
| └──01_spark-core、聚合计算API、combineByKey.mp4 1.85G
├──09_spark-core、二次排序、分组取TopN、算子综合应用
| └──01_spark-core、二次排序、分组取TopN.mp4 2.03G
├──10_spark-core、集群框架图解、角色功能介绍、官网学习、搭建
| └──01_spark-core、集群框架图解、角色功能介绍.mp4 1.81G
├──11_spark-core、history服务、standaloneHA、资源调度参数
| └──01_spark-core、history服务、standaloneHA.mp4 1.80G
├──12_spark-core、基于yarn的集群搭建、配置、资源调度参数、优化jars
| └──01_spark-core、基于yarn的集群搭建、配置.mp4 1.24G
├──13_spark-core-源码、RpcEnv、standaloneMaster启动分析
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.87G
├──14_spark-core-源码、Worker启动、sparksubmit提交、Driver启动
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.88G
├──15_park-core-源码、Application注册、Executor资源申请
| └──01_park-core-源码.mp4 1.82G
├──16_spark-core-源码、sparkContext、DAGScheduler、stage划分
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.87G
├──17_spark-core-源码、TaskScheduler、Executor运行Task、SparkEnv
| └──01_spark-core-源码.mp4 2.12G
├──18_spark-core-源码、MemoryManager、BlockManager
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.88G
├──19_spark-core-源码、Dependency、SortShuffleManager
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.93G
├──20_spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.87G
├──21_spark-core-源码、SortShuffleWriter、内存缓冲区buffer
| └──01_spark-core-源码.mp4 2.28G
├──22_spark-core-源码、UnsafeShuffleWriter、Tungsten、Unsafe、堆外
| └──01_spark-core-源码.mp4 1.85G
├──23_spark-core-源码、ShuffleReader、Tracker、Scheduler完整调度
| └──01_spark-core-源码.mp4 2.24G
├──24_spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
| └──01_spark-core-源码.mp4 2.04G
├──25_spark-core-源码、RDD持久化、检查点、广播变量、累加器
| └──01_spark-core-源码.mp4 2.18G
├──26_spark-sql、大数据中的SQL组成原理
| └──01_spark-sql、大数据中的SQL组成原理.mp4 1.62G
├──27_spark-sql、datafram到dataset开发
| └──01_spark-sql、datafram到dataset开发.mp4 2.17G
├──28_spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓1
| └──01_spark-sql.mp4 1.93G
├──29_spark-sql、整合hive的metastore搭建企业级数仓2
| └──01_spark-sql.mp4 1.75G
├──30_spark-sql、复杂sql、函数、自定义函数、开窗over函数、OLAP
| └──01_spark-sql.mp4 1.60G
├──31_spark-sql-源码、sql解析、dataset到rdd的执行计划
| └──01_spark-sql.mp4 2.04G
├──32_spark-sql-源码、antlr4的sql解析、AST语法树的逻辑到物理转换
| └──01_spark-sql.mp4 1.40G
├──33_spark-sql-源码、逻辑计划、优化器、物理计划、转换RDD
| └──01_spark-sql.mp4 1.77G
├──34_spark-streaming、流式计算之微批计算原理及standalone
| └──01_spark-streaming.mp4 1.74G
├──35_spark-streaming、api、ha、检查点、窗口等机制
| └──01_spark-streaming.mp4 1.71G
├──36_spark-streaming、整合MQ-kafka开发
| └──01_spark-streaming.mp4 2.31G
├──37_spark-streaming、源码分析、流式微批任务的调度原理
| └──01_spark-streaming.mp4 1.99G
└──38_spark-streaming
| └──01_spark-streaming.mp4 2.20G

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