尚学堂大数据Spark视频教程

目录
├─01_Spark_初识
├─02_Spark_Java开发_RDD五大特性
├─03_Spark_运行时_程序调度
├─04_Spark_持久化策略_缓存优化
├─05_Spark_Standalone集群模式_ZK配合搭建HA_以及测试
├─06_Spark_Yarn集群模式_以及测试
├─07_Spark_操作算子本质_RDD的容错
├─08_Spark_宽窄依赖_DAG的切割
├─09_Spark_术语的归纳总结_源码的初步剖析
├─10_Spark_调度流程剖析_调度流程源码剖析
├─11_Spark_DAG源码剖析_Task最佳计算位置源码剖析
├─12_Spark_源码学习总结_SparkPi代码剖析
├─13_Spark_算子详解及优化
├─14_Spark_资源并行度优化分析_数据并行度优化分析
├─15_Spark_更多算子操作剖析
├─16_Spark_更多算子操作及总结
├─17_Spark_textFile详解_分组取TopN_二次排序
├─18_Spark_共享变量_SparkSQL初识_1
├─19_Spark_隐式转换和隐式参数_DataFrame初探_RDD反射转为DataFrame
├─20_Spark_RDD动态转为DataFrame
├─21_Spark_JSON数据源_JDBC数据源_以及Standalone集群测试
├─22_Spark_Hive数据源_以及Yarn集群测试_SQL来做分组取TopN
├─23_Spark_自定义函数_自定义聚合函数_Spark源码PageRank的问题
├─24_Spark_SparkStreaming初识
├─25_Spark_HDFS数据源_DStream的持久化存储
├─26_Spark_UpdateStateByKey算子_Tranform算子
├─27_Spark_Kafka的安装以及测试
├─28_Spark_Kafka数据源_Receiver方式接收数据_Direct方式接收数据
├─29_Spark_基于滑动窗口的操作_Spark和MR在Yarn运行的区别
├─30_Spark_对于内存的使用_静态模式_统一模式
├─Spark资料
├─尚学堂_百战程序员_1573题1.0版.pdf