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【J1608】即学即用的Spark实战44讲

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    发表于 2022-3-29 14:11:39 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【J1608】即学即用的Spark实战44讲

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    资源描述及截图:

    │   开篇词:学了就能用的 Spark?.mp4
    │   第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.mp4
    │   第02讲:Hadoop:集群的操作系统.mp4
    │   第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.mp4
    │   第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.mp4
    │   第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.mp4
    │   第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.mp4
    │   第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.mp4
    │   第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.mp4
    │   第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.mp4
    │   第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.mp4
    │   第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.mp4
    │   第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL.mp4
    │   第13讲:如何使用用户自定义函数?.mp4
    │   第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.mp4
    │   第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.mp4
    │   第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.mp4
    │   第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.mp4
    │   第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.mp4
    │   第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.mp4
    │   第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.mp4
    │   第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.mp4
    │   第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.mp4
    │   第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.mp4
    │   第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.mp4
    │   第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.mp4
    │   第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.mp4
    │   第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.mp4
    │   第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.mp4
    │   第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.mp4
    │   第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.mp4
    │   第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.mp4
    │   第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.mp4
    │   第33讲:如何对数据进行预处理?.mp4
    │   第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.mp4
    │   第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.mp4
    │   第36讲:推荐引擎:协同过滤.mp4
    │   第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.mp4
    │   第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.mp4
    │   第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.mp4
    │   第40讲:如何获取业务数据库的数据.mp4
    │   第41讲:如何构建数据立方体.mp4
    │   第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp4
    │   第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.mp4
    │   第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.mp4
    │   结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.mp4
    │   彩蛋:如何成为 Spark Contributor.mp4
    │  
    └─文档
             开篇词:学了就能用的 Spark?.md
             第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.md
             第02讲:Hadoop:集群的操作系统.md
             第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.md
             第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.md
             第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.md
             第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.md
             第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.md
             第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.md
             第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.md
             第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.md
             第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.md
             第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL.md
             第13讲:如何使用用户自定义函数?.md
             第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.md
             第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.md
             第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.md
             第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.md
             第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.md
             第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.md
             第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.md
             第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.md
             第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.md
             第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.md
             第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.md
             第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.md
             第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.md
             第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.md
             第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.md
             第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.md
             第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.md
             第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.md
             第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.md
             第33讲:如何对数据进行预处理?.md
             第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.md
             第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.md
             第36讲:推荐引擎:协同过滤.md
             第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.md
             第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.md
             第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.md
             第40讲:如何获取业务数据库的数据.md
             第41讲:如何构建数据立方体.md
             第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.md
             第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.md
             第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.md
             彩蛋:如何成为 Spark Contributor.md
             结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.md

    哎...今天够累的,签到来了1...
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    发表于 2022-3-29 14:11:39 | 显示全部楼层
    谢谢楼主的无私奉献。
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    支持你们一下下哈
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    学习学习,谢谢站长的平台
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    抢楼了,前排第一次啊
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    资料不错!买个会员很值。
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    谢谢你,太感谢了。
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    谢谢楼主,,,收藏ing
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    谢谢楼主的辛苦分享
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