spark視頻教程 百度云蘑菇云spark王家林全集精通
分類：大數據視頻教程-基礎與教學實戰 來源：IT教程屋 作者：晴天 時間：2018-05-30 20:31:10
spark視頻教程 百度云蘑菇云spark課程簡介
1、spark視頻教程為王家林講師主講的spark蘑菇云系列課程，該課程分11個階段零基礎到入門精通學習spark原理與技術，本次課程不只是講解spark大數據框架如何使用，還會單獨拿出一個階段學習spark的源碼知識。
2、十一個階段共計204個課時，spark如何使用階段，會教大家分別用scala語言和java兩種語言分別操作使用spark，從最基礎的第一個測試程序講起。
spark前言scala語言介紹
1、scala語言被廣泛稱作大數據時代的黃金語言，為什么這么說呢？因為spark底層使用scala語言編寫而成，當我們學習spark源碼知識的時候就知道scala語言的重要性了。
2、scala是一門完全實現面向對象的高級編程語言，并且對函數式編程的支持非常強大，能夠非常好的滿足項目開發的一切需求，函數式編程的精髓就在于計算數據上的體現，而大數據就是對數據進行統計分析為核心，因此，在過去的幾年當中，scala語言借著大數據突然火了起來。
spark高級性能優化介紹
1、spark一直都在強調性能優化的重要性，因此如果要學習spark技術，就必須要學習spark的內核和性能優化，不學以上兩點就相當于沒有學到spark的核心內容。
2、spark是基于內存的一門框架技術，目前市面上使用最廣方的版本是1.3x和1.5x兩個常用版本，spark也推出了2.x版本，2.x版本依舊是以內存優化為核心。
3、本課程的spark在性能優化的系統性、優化廣度、深度、實戰性和實論性方面有著獨到的見解。
spark源碼介紹
1、本次課程無論哪個階段的學習都離不開源碼的支持，本次課程也多次強調spark源碼的重要性，根據過往的經驗，無論將來你是做spark的性能調優、又或者是解決spark運行過程中產生的故障問題，或者對spark進行二次開發，以上這些，都源于你對spark內核、源碼和核心的設計掌握。
2、如果你將來要進入頂級的互聯網公司，一般都會要求你對spark的核心源碼熟讀甚至掌握和熟練運用，以及二次開發、性能優化等等都要涉獵。
第一階段?Scala語言精講教程大綱
| 01：大數據時代的“黃金”語言Scala |
| 02：Scala零基礎實戰入門的第一堂課及如何成為Scala高手 |
| 03：在IDE下開發第一個Scala程序純傻瓜式徹底透徹解析 |
| 04：零基礎徹底實戰Scala控制結構及Spark源碼解析 |
| 05：零基礎實戰Scala函數式編程及Spark源碼解析 |
| 06：零基礎實戰Scala集合操作 |
| 07：零基礎實戰Scala面向對象編程及Spark源碼解析 |
| 08：零基礎實戰Scala最常用數據結構Map和Tuple及Spark源碼鑒賞 |
| 09：Scala類和對象徹底實戰和Spark源碼鑒賞 |
| 10：Scala繼承徹底實戰和Spark源碼鑒賞 |
| 11：Scala面向接口徹底實戰和Spark源碼鑒賞 |
| 12：scala函數式編程進階 |
| 13：Scala模式匹配實戰和Spark源碼鑒賞 |
| 14：Scala集合上的函數式編程實戰及Spark源碼鑒賞 |
| 15：Scala類型參數編程實戰及Spark源碼鑒賞-1 |
| 16：Scala Implicits編程徹底實戰及Spark源碼鑒賞 |
| 17：Scala并發編程實戰及Spark源碼鑒賞 |
| 18：scala偏函數、異常、lazy值編碼實戰及spark源碼鑒賞 |
| 19：Scala的包、繼承覆寫及Spark源碼鑒賞 |
| 20：scala提取器、注解深度實戰詳解及spark源碼鑒賞 |
| 21：scala文件和xml操作實戰及spark源碼鑒賞（上） |
| 21：scala文件和xml操作實戰及spark源碼鑒賞（下） |
| 22：scala集合和高級函數操作實戰及spark源碼鑒賞 |
第二階段 ?第一個spark程序創建
| 01：大數據最火爆語言 |
| 02：scala面向對象徹底精通及spark源碼閱讀-4 |
| 03：scala函數式編程徹底精通及spark源碼閱讀-5 |
| 04：scala模式匹配、類型系統徹底精通與spark源碼閱讀-6 |
| 05：徹底精通scala隱式轉換和并發編程及spark源碼閱讀-7 |
| 06：精通spark集群搭建與測試-6 |
| 07：實戰解析spark運行原理和rdd解密-9 |
| 08：徹底實戰詳解使用ide開發spark程序-10 |
| 09：徹底實戰詳解 Intellij Idea下的spark程序開發-11 |
| 10：底實戰詳解使用java開發spark程序-1 |
第三階段?Spark內核解密課程大綱
| 11：徹底解密wordcount運行原理-1 |
| 12：ha下的spark集群工作原理解密-1 |
| 13：Spark內核架構解密 |
| 14：spark Rdd解密-2 |
| 15：rdd創建內幕徹底解密-3 |
| 16：rdd實戰 |
| 17：rdd案例 |
| 18：rdd持久化、廣播、累加器-6 |
| 19：spark高級排序徹底解秘-1 |
| 20：top N徹底解秘-2 |
| 21：從spark架構中透視job-3 |
| 22：rdd的依賴關系徹底解密-4 |
| 23：從物理執行的角度透視spark Job-5 |
| 24：spark Hash Shuffle內幕徹底解密-1 |
| 25： spark Sort-based Shuffle內幕工作機制、案例實戰、源碼剖析 |
| 26：spark Runtime（driver、master、worker、executor）內幕解密-3 |
| 27：spark On Yarn徹底解密-4 |
| 28：spark天堂之門解密-5 |
| 29：master Ha徹底解密-6 |
| 30：master的注冊機制和狀態管理解密-7 |
| 31：driver在cluster模式下啟動、兩種不同資源調度方式源碼徹底解析 |
| 32：worker工作流程圖、worker啟動driver源碼解密、worker啟動executor源碼解密等-9 |
| 33：spark Executor內幕徹底解密：executor工作原理圖 |
| 34：stage劃分和task最佳位置算法源碼徹底解密-1 |
| 35：打通spark系統運行內幕機制循環流程-2 |
| 36：taskscheduler內幕天機解密：spark Shell案例運行日志詳解 |
| 37：task執行內幕與結果處理解密-4 |
| 38：blockmanager架構原理、運行流程圖和源碼解密-5 |
| 39：blockmanager解密進階：blockmanager初始化和注冊解密 |
| 40：cachemanager徹底解密：cachemanager運行原理流程圖和源碼詳解-7 |
| 41：checkpoint徹底解密：checkpoint的運行原理和源碼實現徹底詳解-8 |
| 42：spark Broadcast內幕解密：broadcast運行機制徹底解密 |
| 43：spark 1.6 Rpc內幕解密：運行機制、源碼詳解、netty與akka等 |
第四階段?Spark性能優化階段課程大綱
| 44：真正的Spark高手是如何煉成的？！ |
| 45：王家林談spark性能優化第一季! |
| 46：王家林談Spark性能優化第二季！ |
| 47：王家林談Spark性能優化第三季！ |
| 48：王家林談Spark性能優化第四季！ |
| 49：王家林談Spark性能優化第五季！ |
| 50：王家林談Spark性能優化第六季！ |
| 51：王家林談Spark性能優化第七季之Spark 鎢絲計劃解密! |
| 52：王家林談Spark性能優化第八季之Spark Tungsten-sort Based Shuffle 內幕解密 |
| 53： Spark性能優化第九季 |
| 54： Spark性能優化第十季之全球獨家揭秘Spark統一內存管理！ |
第五階段?Spark SQL精通實戰課程大綱
| 55：60分鐘內從零起步駕馭hive實戰-1 |
| 56：揭秘spark Sql和dataframe的本質-2 |
| 57：spark Sql On Hive配置及實戰-3 |
| 58：使用java和scala在ide中開發dataframe實戰-1 |
| 59：使用Java和Scala在IDE中實戰RDD和DataFrame轉換操作 |
| 60：使用Java和Scala在IDE中實戰RDD和DataFrame動態轉換操作 |
| 61：Spark SQL數據加載和保存內幕深度解密實戰 |
| 62：Spark SQL下的Parquet使用最佳實踐和代碼實戰 |
| 63：Spark SQL下Parquet內幕深度解密 |
| 64：Spark SQL |
| 65：Spark SQL下Parquet深入進階 |
| 66：Spark SQL下Parquet中PushDown的實現 |
| 67：spark Sql下采用java和scala實現join的案例綜合實戰 |
| 68：spark Sql通過jdbc操作mysql-3 |
| 69：spark Sql通過hive數據源實戰-5 |
| 70：spark Sql內置函數解密與實戰-6 |
| 71：Spark SQL窗口函數解密與實戰 |
| 72：spark Sql Udf和udaf解密與實戰-2 |
| 73：spark Sql Thrift Server實戰 |
| 74：hive On Spark大揭秘 完整版-4 |
| 75：Spark SQL基于網站Log的綜合案例實戰 |
| 76：spark Sql實戰用戶日志的輸入導入hive及sql計算pv實戰-2 |
| 77：spark Sql基于網站log的綜合案例實戰之hive更大規模數據導入 |
| 78：spark Sql基于網站log綜合案例用戶用戶跳出率新用戶注冊比例 |
| 79：spark Sql基于網站log的綜合案例綜合代碼和實際運行測試-5 |
| 80：spark Sql網站搜索綜合案例實戰-6 |
| 81：一節課貫通spark Sql工作源碼流程-1 |
第六階段?Spark Streaming從零起步課程大綱
| 82：spark Streaming第一課：案例動手實戰并在電光石火間理解其工作原理 Ok-2 |
| 83：透徹講解使用scala和java兩種方式實戰spark Streaming開發 |
| 84：圖解streamingcontext、dstream、receiver并結合源碼分析 |
| 85：基于hdfs的sparkstreaming案例實戰和內幕源碼解密 |
| 86：sparkstreaming數據源flume實際案例分享 |
| 87：flume推送數據到sparkstreaming案例實戰和內幕源碼解密 |
| 88：SparkStreaming 從Flume Poll數據案例實戰和內幕源碼解密 |
| 89：sparkstreaming On Kafka之kafka解析和安裝實戰 |
| 90：sparkstreaming基于kafka Receiver案例實戰和內幕源碼解密 |
| 91：sparkstreaming基于kafka Direct案例實戰和內幕源碼解密 |
| 92：sparkstreaming中tanformations和狀態管理解密 |
| 93：基本操作綜合案例實戰和內幕源碼解密 |
| 94：sparkstreaming 實現廣告計費系統中在線黑名單過濾實戰 |
| 95：操作實戰模擬新浪微博、百度、京東等熱點搜索詞案例實戰 |
| 96： foreachrdd把處理后的數據寫入外部存儲系統中 |
| 97： 使用spark Streaming+spark Sql實現在線動態計算出特定時間窗口下的不同種類商品中的熱門商品排名-8 |
| 98：使用spark Streaming實戰對論壇網站動態行為的多維度分析 |
| 99：使用spark Streaming實戰對論壇網站動態行為的多維度分析 |
| 100：使用spark Streaming+ Spark Sql + Kafka+filesystem綜合案例 |
| 101：使用Spark Streaming企業實際數據處理流水線完整聲明周期 |
| 102：動手實戰spark Streaming自定義receiver并進行調試和測試 |
| 103：動手實戰聯合使用spark Streaming、broadcast、accumulator實現在線黑名單過濾和計數 |
第七階段?Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例課程大綱
| 104： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例需求分析和技術架構-4 |
| 105： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例在線點擊統計實戰-5 |
| 106： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例黑名單過濾實現-6 |
| 107： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例底層數據層的建模和編碼實現 |
| 108： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例動態黑名單過濾真正的實現代碼 |
| 109： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例動態黑名單基于數據庫mysql的真正操作代碼實戰 |
| 110： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例通過updatestatebykey等實現廣告點擊流量的在線更新統計 |
| 111： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例在線實現每個Province點擊排名Top5廣告 |
| 112： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例實戰實現廣告點擊trend趨勢計算實戰 |
| 113： Spark Streaming電商廣告點擊綜合案例實戰模擬點擊數據的生成和數據表sql建立 |
| 114 ：sparkstreaming+kafka+spark Sql+topn+mysql電商廣告點擊綜合案例實戰視頻 |
第八階段?Spark Steaming大型Spark項目性能優化課程大綱
| 115：超大規模spark性能優化本質思考-5 |
| 116： Spark Streaming性能優化：如何在毫秒內處理處理大吞吐量的和數據波動比較大 的程序-6 |
| 117：如何最大程度的確保spark Cluster和kafka鏈接的穩定性-7 |
| 118：如何獲得和持續使用足夠的集群計算資源？-8 |
| 119：如何在生產環境下應對流數據峰值巨變？-9 |
| 120：如何在end-to-end生產環境下安全高效的把結果數據存入hbase中？-10 |
| 121：通過攝像頭圖像處理案例來說明Spark流處理性能評估新方法及性能調優參數測試 |
| 122： Spark Streaming處理分布式拒絕服務案例及性能優化 |
| 123：通過spark Streaming發現botnet及性能優化-11 |
| 124：通過spark Streaming進行設備日志監控報警及性能優化思考-12 |
第九階段?Spark Streaming瘋狂解密系列課程大綱
| 125：Spark Streaming反思和啟示：一切皆是流式處理及spark Streaming 架構和運行機制-13 |
| 126：Spark Streaming源碼經典解讀系列之一：基于dstream的dstreamgraph源碼內幕-14 |
| 127：Spark Streaming源碼經典解讀系列之二：spark Streaming生成rdd并執行spark Job源碼內幕解密-15 |
| 128：Spark Streaming源碼經典解讀系列之三：jobscheduler工作內幕源碼解密-16 |
| 129：Spark Streaming源碼經典解讀系列之四：jobgenerator工作內幕源碼解密-17 |
| 130： spark?streaming源碼經典解讀系列之五：receiver工作內幕源碼解密-18 |
| 131： Spark Streaming源碼經典解讀系列之六：receivertracker工作內幕源碼解密-1 |
| 132：Spark Streaming源碼經典解讀系列之七：executor容錯工作內幕源碼解密 |
| 133：Spark Streaming源碼經典解讀系列之八：driver容錯工作內幕源碼解密 |
| 134課： Spark Streaming“魔鏡秘境”總結 |
第十階段?Spark 面試寶典課程大綱
| 135：Spark面試經典系列之數據傾斜：數據傾斜之痛 |
| 136：Spark面試經典系列之數據傾斜解決原理和方法總論 |
| 137：Spark面試經典系列之數據傾斜解決之Map 端Reduce及問題思考 |
| 138：Spark面試經典系列之數據傾斜解決之采樣分而治之解決方案 |
| 139：Spark面試經典系列之數據傾斜解決之對于兩個RDD數據量都很大且傾斜的Key特別多如何解決？ |
| 140：Spark面試經典系列之數據傾斜解決之并行度的深度使用 |
| 141：Spark面試經典系列之數據傾斜解決方案的“銀彈”是什么？-1 |
| 142：Spark面試經典系列之cache和checkpoint-2 |
| 143：Spark面試經典系列之reduce端oom和shuffle File Not Found如何解決-3 |
| 144：Spark面試經典系列之null值問題及序列化錯誤-4 |
| 145：Spark面試經典系列之yarn生產環境下資源不足問題和網絡的經典問題詳解-5 |
| 146：Spark面試經典系列之Yarn Cluster生產環境下JVM的OOM和Stack Overflow問題及解決方案 |
| 147：Spark面試經典系列之Shuffle的性能調優問題 |
第十一階段 ?spark源碼大師之路課程大綱
| 0001：spark源碼閱讀環境及spark-shell解密-2 |
| 0002：Spark-shell內幕解密 |
| 0003：spark-shell Repl內幕解密-2 |
| 0004：史上最細致spark集群啟動腳本源碼徹底解密-3 |
| 0005：spark集群master啟動源碼徹底解密-4 |
| 0006：spark集群啟動worker源碼徹底解密-5 |
| 0007：spark集群ha分析和源碼解析-6 |
| 0008：spark下zookeeper內幕-1 |
| 0009：spark下的zookeeper源碼內幕 Final-3 |
| 0010：sparkcontext介紹及sparkenv源碼解析-4 |
| 0011：SparkEnv源碼解析 |
| 0012：SparkUI與ListenerBus |
| 0013：ListenerBus源碼實現內幕詳解 |
| 0014：Spark UI源碼實現內幕詳解 |
| 0015：Spark下的Hadoop源碼徹底解密 |
| 0016：MetricsSystem與ExecutorSource解密 |
| 0017：Spark UI的擴展定制 |
| 0018：TaskScheduler內幕徹底解密 |
| 0019：SchedulerBackend內幕徹底解密：啟動的前世今生、初始化的過程、內部的AppClient、DriverEndpoint、ClientEndpoint等 |
| 0020：Spark ClientEndpoint內幕源碼詳解：創建過程、生命周期、工作機制、注冊Application到集群全過程等 |
| 0021：spark Driverendpoint內幕源碼詳解 |
| 0022：executor啟動注冊全流程徹底剖析：源碼逐行解析coarsegrainexecutorbackend在啟動的時候會向driverurl所代表的endpoint進行注冊，這個driverurl代表的endpoint到底實體是誰？-2 |
| 0023：spark中的pool徹底解析：fifo與fair徹底解密 Ok-1 |
| 0024：spark 1.6.1中rpc通信源碼分析-1 |
| 0025：spark 1.6.1中延遲調度-2 |
| 0026：Spark Job調度中的引擎機制和消息循環源碼解析 |
| 0027：源碼解密Spark中的算子Pipeline的合并和展開 |
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本篇文章標題：spark視頻教程 百度云蘑菇云spark王家林全集精通
本篇文章url地址：http://www.luidgispecciale.com/602.html
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