Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨?/div>
Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨畬?duì)象
Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨^承
Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨甌rait
Scala編程詳解：函數(shù)式編程
Scala編程詳解：函數(shù)式編程之集合操作
Scala編程詳解：模式匹配
Scala編程詳解：類型參數(shù)
Scala編程詳解：隱式轉(zhuǎn)換與隱式參數(shù)
Scala編程詳解：Actor入門
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二、課程環(huán)境搭建：?
課程環(huán)境搭建：CentOS 6.5集群搭建
課程環(huán)境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建
課程環(huán)境搭建：Hive 0.13搭建
-課程環(huán)境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建
課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
-課程環(huán)境搭建：Spark 1.3.0集群搭建
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三、Spark核心編程：
Spark核心編程：Spark基本工作原理與RDD
Spark核心編程：使用Java、Scala和spark-shell開發(fā)wordcount程序
Spark核心編程：wordcount程序原理深度剖析
Spark核心編程：Spark架構(gòu)原理
Spark核心編程：創(chuàng)建RDD實(shí)戰(zhàn)（集合、本地文件、HDFS文件）
Spark核心編程：操作RDD實(shí)戰(zhàn)（transformation和action案例實(shí)戰(zhàn)）
Spark核心編程：transformation操作開發(fā)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark核心編程：action操作開發(fā)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark核心編程：RDD持久化詳解
Spark核心編程：共享變量（Broadcast Variable和Accumulator）
Spark核心編程：高級(jí)編程之基于排序機(jī)制的wordcount程序
Spark核心編程：高級(jí)編程之二次排序?qū)崙?zhàn)
Spark核心編程：高級(jí)編程之topn與分組取topn實(shí)戰(zhàn)
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四、Spark內(nèi)核源碼深度剖析：
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Spark內(nèi)核架構(gòu)深度剖析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：寬依賴與窄依賴深度剖析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：基于Yarn的兩種提交模式深度剖析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：SparkContext初始化原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master主備切換機(jī)制原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master注冊(cè)機(jī)制原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master狀態(tài)改變處理機(jī)制原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master資源調(diào)度算法原理剖析與源碼分析
-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Worker原理剖析與源碼分析?
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Job觸發(fā)流程原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：DAGScheduler原理剖析與源碼分析（stage劃分算法與task佳位置算法）
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：TaskScheduler原理剖析與源碼分析（task分配算法）
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Executor原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Task原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Shuffle原理剖析與源碼分析（普通Shuffle與優(yōu)化后的Shuffle）
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：BlockManager原理剖析與源碼分析（Spark底層存儲(chǔ)機(jī)制）
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：CacheManager原理剖析與源碼分析
Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Checkpoint原理剖析與源碼分析
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五、Spark性能優(yōu)化：
Spark性能優(yōu)化：性能優(yōu)化概覽
Spark性能優(yōu)化：診斷內(nèi)存的消耗
Spark性能優(yōu)化：高性能序列化類庫(kù)
Spark性能優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Spark性能優(yōu)化：對(duì)多次使用的RDD進(jìn)行持久化或Checkpoint
Spark性能優(yōu)化：使用序列化的持久化級(jí)別
Spark性能優(yōu)化：Java虛擬機(jī)垃圾回收調(diào)優(yōu)
Spark性能優(yōu)化：提高并行度
Spark性能優(yōu)化：廣播共享數(shù)據(jù)
Spark性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)本地化
Spark性能優(yōu)化：reduceByKey和groupByKey
Spark性能優(yōu)化：shuffle性能優(yōu)化
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六、Spark SQL：
課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源碼編譯、集群搭建
Spark SQL：前世今生
Spark SQL：DataFrame的使用
Spark SQL：使用反射方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame
Spark SQL：使用編程方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame
Spark SQL：數(shù)據(jù)源之通用的load和save操作
Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之使用編程方式加載數(shù)據(jù)
-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之自動(dòng)分區(qū)推斷
Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之合并元數(shù)據(jù)
Spark SQL：JSON數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：Hive數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：JDBC數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：內(nèi)置函數(shù)以及每日uv和銷售額統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：開窗函數(shù)以及top3銷售額統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：UDF自定義函數(shù)實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：UDAF自定義聚合函數(shù)實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：工作原理剖析以及性能優(yōu)化
Spark SQL：與Spark Core整合之每日top3熱點(diǎn)搜索詞統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark SQL：核心源碼深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer優(yōu)化策略等）
-Spark SQL：延伸知識(shí)之Hive On Spark
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七、Spark Streaming：
-Spark Streaming：大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算介紹
Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
Spark Streaming：與Storm的對(duì)比分析
Spark Streaming：實(shí)時(shí)wordcount程序開發(fā)
Spark Streaming：StreamingContext詳解
Spark Streaming：輸入DStream和Receiver詳解
Spark Streaming：輸入DStream之基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源以及基于HDFS的實(shí)時(shí)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)
Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實(shí)戰(zhàn)（基于Receiver的方式）
Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實(shí)戰(zhàn)（基于Direct的方式）
Spark Streaming：DStream的transformation操作概覽
Spark Streaming：updateStateByKey以及基于緩存的實(shí)時(shí)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)
Spark Streaming：transform以及廣告計(jì)費(fèi)日志實(shí)時(shí)黑名單過(guò)濾案例實(shí)戰(zhàn)
Spark Streaming：window滑動(dòng)窗口以及熱點(diǎn)搜索詞滑動(dòng)統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能優(yōu)化詳解
Spark Streaming：與Spark SQL結(jié)合使用之top3熱門商品實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)
Spark Streaming：緩存與持久化機(jī)制詳解
Spark Streaming：Checkpoint機(jī)制詳解（Driver高可靠方案詳解）
Spark Streaming：部署、升級(jí)和監(jiān)控實(shí)時(shí)應(yīng)用程序
Spark Streaming：容錯(cuò)機(jī)制以及事務(wù)語(yǔ)義詳解
Spark Streaming：架構(gòu)原理深度剖析
Spark Streaming：StreamingContext初始化與Receiver啟動(dòng)原理剖析與源碼分析
Spark Streaming：數(shù)據(jù)接收原理剖析與源碼分析
Spark Streaming：數(shù)據(jù)處理原理剖析與源碼分析（block與batch關(guān)系透徹解析）
Spark Streaming：性能調(diào)優(yōu)詳解
講-課程總結(jié)（學(xué)到了什么？達(dá)到了什么水平？）
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Spark開發(fā)進(jìn)階(升級(jí)內(nèi)容！)
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一、Scala編程進(jìn)階：?
Scala編程進(jìn)階：Scaladoc的使用
Scala編程進(jìn)階：跳出循環(huán)語(yǔ)句的3種方法
Scala編程進(jìn)階：多維數(shù)組、Java數(shù)組與Scala數(shù)組的隱式轉(zhuǎn)換
Scala編程進(jìn)階：Tuple拉鏈操作、Java Map與Scala Map的隱式轉(zhuǎn)換
Scala編程進(jìn)階：擴(kuò)大內(nèi)部類作用域的2種方法、內(nèi)部類獲取外部類引用
Scala編程進(jìn)階：package與import實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：重寫field的提前定義、Scala繼承層級(jí)、對(duì)象相等性
Scala編程進(jìn)階：文件操作實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：偏函數(shù)實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：執(zhí)行外部命令
Scala編程進(jìn)階：正則表達(dá)式支持
Scala編程進(jìn)階：提取器實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：樣例類的提取器實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：只有一個(gè)參數(shù)的提取器
Scala編程進(jìn)階：注解實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：常用注解介紹
Scala編程進(jìn)階：XML基礎(chǔ)操作實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：XML中嵌入scala代碼
Scala編程進(jìn)階：XML修改元素實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：XML加載和寫入外部文檔
Scala編程進(jìn)階：集合元素操作
Scala編程進(jìn)階：集合的常用操作方法
Scala編程進(jìn)階：map、flatMap、collect、foreach實(shí)戰(zhàn)詳解
Scala編程進(jìn)階：reduce和fold實(shí)戰(zhàn)詳解
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二、Spark核心編程進(jìn)階：?
環(huán)境搭建-CentOS 6.4虛擬機(jī)安裝
環(huán)境搭建-Hadoop 2.5偽分布式集群搭建
環(huán)境搭建-Spark 1.5偽分布式集群搭建
第一次課程升級(jí)大綱介紹以及要點(diǎn)說(shuō)明
Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)概覽
Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)的幾點(diǎn)特別說(shuō)明
Spark核心編程進(jìn)階-Spark的核心術(shù)語(yǔ)講解
Spark核心編程進(jìn)階-Spark Standalone集群架構(gòu)
Spark核心編程進(jìn)階-單獨(dú)啟動(dòng)master和worker腳本詳解
-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：?jiǎn)为?dú)啟動(dòng)master和worker進(jìn)程以及啟動(dòng)日志查看
Spark核心編程進(jìn)階-worker節(jié)點(diǎn)配置以及spark-evn.sh參數(shù)詳解
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：local模式提交spark作業(yè)
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：standalone client模式提交spark作業(yè)
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：standalone cluster模式提交spark作業(yè)
Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的多作業(yè)資源調(diào)度
Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的作業(yè)監(jiān)控與日志記錄
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：運(yùn)行中作業(yè)監(jiān)控以及手工打印日志
Spark核心編程進(jìn)階-yarn-client模式原理講解
Spark核心編程進(jìn)階-yarn-cluster模式原理講解
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：yarn-client模式提交spark作業(yè)
Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式下日志查看詳解
Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式相關(guān)參數(shù)詳解
-Spark核心編程進(jìn)階-spark工程打包以及spark-submit詳解
Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit示例以及基礎(chǔ)參數(shù)講解
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：spark-submit簡(jiǎn)單版本提交spark作業(yè)
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：spark-submit給main類傳遞參數(shù)
Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit多個(gè)示例以及常用參數(shù)詳解
Spark核心編程進(jìn)階-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit配置第三方依賴
-Spark核心編程進(jìn)階-spark算子的閉包原理詳解
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：對(duì)閉包變量進(jìn)行累加操作的無(wú)效現(xiàn)象
Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：在算子內(nèi)打印數(shù)據(jù)的無(wú)法看到現(xiàn)象
Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitions以及學(xué)生成績(jī)查詢案例
Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitionsWithIndex以開學(xué)分班案例
Spark核心編程進(jìn)階-sample以及公司年會(huì)抽獎(jiǎng)案例
Spark核心編程進(jìn)階-union以及公司部門合并案例
Spark核心編程進(jìn)階-intersection以及公司跨多項(xiàng)目人員查詢案例
Spark核心編程進(jìn)階-distinct以及網(wǎng)站uv統(tǒng)計(jì)案例
Spark核心編程進(jìn)階-aggregateByKey以及單詞計(jì)數(shù)案例
Spark核心編程進(jìn)階-cartesian以及服裝搭配案例
Spark核心編程進(jìn)階-coalesce以及公司部門整合案例
Spark核心編程進(jìn)階-repartition以及公司新增部門案例
-Spark核心編程進(jìn)階-takeSampled以及公司年會(huì)抽獎(jiǎng)案例
Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作原理詳解
Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)排序
第Spark核心編程進(jìn)階-會(huì)觸發(fā)shuffle操作的算子
Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作對(duì)性能消耗的原理詳解
Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作所有相關(guān)參數(shù)詳解以及性能調(diào)優(yōu)
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：移動(dòng)端app訪問流量日志分析
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：日志文件格式分析
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：讀取日志文件并創(chuàng)建RDD
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：創(chuàng)建自定義的可序列化類
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將RDD映射為key-value格式
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：基于deviceID進(jìn)行聚合操作
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：自定義二次排序key類
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將二次排序key映射為RDD的key
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：執(zhí)行二次排序以及獲取top10數(shù)據(jù)
Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：程序運(yùn)行測(cè)試以及代碼調(diào)試
Spark核心編程進(jìn)階-部署第二臺(tái)CentOS機(jī)器
Spark核心編程進(jìn)階-部署第二個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)
Spark核心編程進(jìn)階-將第二個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)加入集群
Spark核心編程進(jìn)階-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作業(yè)
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三、Spark內(nèi)核原理進(jìn)階：?
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-union算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-groupByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-reduceByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-distinct算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cogroup算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-intersection算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-join算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-sortByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cartesian算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-coalesce算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-repartition算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析
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四、Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階：?
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-Hive 0.13安裝與測(cè)試
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-Thrift JDBC、ODBC Server
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-CLI命令行使用
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)離線統(tǒng)計(jì)
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁(yè)面pv統(tǒng)計(jì)以及排序和企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開發(fā)流程說(shuō)明
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁(yè)面uv統(tǒng)計(jì)以及排序和count(distinct) bug說(shuō)明
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新用戶注冊(cè)比例統(tǒng)計(jì)
-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：用戶跳出率統(tǒng)計(jì)
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：版塊熱度排行榜統(tǒng)計(jì)
Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：測(cè)試與調(diào)試
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五、Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階：?
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-flume安裝
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-接收f(shuō)lume實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流-flume風(fēng)格的基于push的方式
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-接收f(shuō)lume實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流-自定義sink的基于poll的方式
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-高階技術(shù)之自定義Receiver
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-kafka安裝
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁(yè)面pv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁(yè)面uv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：注冊(cè)用戶數(shù)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：用戶跳出量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)
Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：版塊pv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)
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六、Spark運(yùn)維管理進(jìn)階：?
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及自動(dòng)主備切換
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及自動(dòng)主備切換
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-基于文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及手動(dòng)主備切換
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：基于文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及手動(dòng)主備切換
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：通過(guò)Spark Web UI進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：standalone模式下查看歷史作業(yè)的Web UI
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：?jiǎn)?dòng)HistoryServer查看歷史作業(yè)的Web UI
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：使用curl+REST API進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：Spark Metrics系統(tǒng)以及自定義Metrics Sink
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-靜態(tài)資源分配原理
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-動(dòng)態(tài)資源分配原理
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實(shí)驗(yàn)：standalone模式下使用動(dòng)態(tài)資源分配
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實(shí)驗(yàn)：yarn模式下使用動(dòng)態(tài)資源分配
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-多個(gè)job資源調(diào)度原理
Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-Fair Scheduler使用詳解
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Spark2.0(升級(jí)內(nèi)容！)
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七、Spark 2.0深入淺出
Spark 2.0-新特性介紹
Spark 2.0-新特性介紹-易用性：標(biāo)準(zhǔn)化SQL支持以及更合理的API
Spark 2.0-新特性介紹-高性能：讓Spark作為編譯器來(lái)運(yùn)行
Spark 2.0-新特性介紹-智能化：Structured Streaming介紹
Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術(shù)缺陷分析
Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術(shù)和vectorization技術(shù)
Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對(duì)比以及分析、學(xué)習(xí)建議以及使用建議
Spark 2.0-課程環(huán)境搭建：虛擬機(jī)、CentOS、Hadoop、Spark等
Spark 2.0-開發(fā)環(huán)境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset開發(fā)入門
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-初步體驗(yàn)untypd操作案例：計(jì)算部門平均年齡與薪資
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-action操作：collect、count、foreach、reduce等
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-基礎(chǔ)操作：持久化、臨時(shí)視圖、ds與df互轉(zhuǎn)換、寫數(shù)據(jù)等
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：coalesce、repartition
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：distinct、dropDuplicates
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：except、filter、intersect
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：map、flatMap、mapPartitions
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：joinWith
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：sort
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-typed操作：randomSplit、sample
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-untyped操作：select、where、groupBy、agg、col、join
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-聚合函數(shù)：avg、sum、max、min、count、countDistinct
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-聚合函數(shù)：collect_list、collect_set
Spark 2.0-Dataset開發(fā)詳解-其他常用函數(shù)
Spark 2.0-Structured Streaming：深入淺出的介紹
Spark 2.0-Structured Streaming：wordcount入門案例
Spark 2.0-Structured Streaming：編程模型
Spark 2.0-Structured Streaming：創(chuàng)建流式的dataset和dataframe
Spark 2.0-Structured Streaming：對(duì)流式的dataset和dataframe執(zhí)行計(jì)算操作
Spark 2.0-Structured Streaming：output mode、sink以及foreach sink詳解
Spark 2.0-Structured Streaming：管理streaming query
-Spark 2.0-Structured Streaming：基于checkpoint的容錯(cuò)機(jī)制
Spark面試、簡(jiǎn)歷中的項(xiàng)目編寫以及實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的集群和資源配置等
合作伙伴與授權(quán)機(jī)構(gòu)
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