尚硅谷2024最新版Spark视频教程

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尚硅谷2024最新版Spark视频教程/
├──视频   
   ├──001 - Spark - 课程介绍.mp4  19.04M
   ├──002 - Spark - 文件结构 - 介绍.mp4  6.55M
   ├──003 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 分布式.mp4  20.90M
   ├──004 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 计算.mp4  41.68M
   ├──005 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 分布式基础架构.mp4  32.13M
   ├──006 - Spark - 基础概念 - 介绍 - 框架.mp4  46.52M
   ├──007 - Spark - 基础概念 - 介绍 - Spark和MR的关系.mp4  59.99M
   ├──008 - Spark - 介绍.mp4  39.40M
   ├──009 - Spark - 部署方式 - 介绍.mp4  62.77M
   ├──010 - Spark - 解压后的文件结构.mp4  50.90M
   ├──011 - Spark - 部署环境 - Local.mp4  61.49M
   ├──012 - Spark - 部署环境 - Local - 演示.mp4  114.68M
   ├──013 - Spark - 部署环境 - Yarn - 演示.mp4  127.63M
   ├──014 - Spark - 部署环境 - Yarn - 历史服务.mp4  63.42M
   ├──015 - Spark - 部署环境 - Yarn - 2种执行方式Cluster和Client.mp4  146.45M
   ├──016 - Spark - 部署环境 - 几种模式的对比.mp4  22.54M
   ├──017 - Spark - 数据结构 - 说明.mp4  42.55M
   ├──018 - Spark - RDD - 介绍.mp4  62.58M
   ├──019 - Spark - RDD - 数据处理流程简介.mp4  42.44M
   ├──020 - Spark - RDD - 计算原理.mp4  54.99M
   ├──021 - Spark - RDD - 计算原理 - 补充.mp4  138.22M
   ├──022 - Spark - RDD - 代码 - 环境的准备.mp4  86.35M
   ├──023 - Spark - RDD - 代码 - 对接内存数据源构建RDD对象.mp4  34.61M
   ├──024 - Spark - RDD - 代码 - 对接磁盘数据源构建RDD对象.mp4  18.66M
   ├──025 - Spark - RDD - 代码 - RDD的理解.mp4  35.07M
   ├──026 - Spark - RDD - 代码 - RDD的分区.mp4  64.72M
   ├──027 - Spark - RDD - 代码 - 内存数据源 - 分区数量的设定.mp4  91.86M
   ├──028 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数量的设定.mp4  134.52M
   ├──029 - Spark - RDD - 代码 - 内存数据源 - 分区数据的分配.mp4  85.40M
   ├──030 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数据的分配.mp4  70.89M
   ├──031 - Spark - RDD - 代码 - 磁盘文件数据源 - 分区数据的分配 - 演示.mp4  34.49M
   ├──032 - Spark - RDD - 课件梳理.mp4  34.36M
   ├──033 - Spark - RDD - 方法 - 介绍.mp4  67.86M
   ├──034 - Spark - RDD - 方法 - 方法的2大类 - 转换和行动.mp4  38.11M
   ├──035 - Spark - RDD - 方法 - 数据处理的2大类 - 单值和键值.mp4  65.48M
   ├──036 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map.mp4  135.83M
   ├──037 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 1.mp4  106.44M
   ├──038 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 2.mp4  48.21M
   ├──039 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 3.mp4  137.03M
   ├──040 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - map - 4.mp4  51.66M
   ├──041 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - filter.mp4  57.75M
   ├──042 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - flatMap.mp4  131.57M
   ├──043 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - flatMap - 1.mp4  40.43M
   ├──044 - Spark - RDD - 方法 - 转换 - groupBy.mp4  66.14M
   ├──045 - Spark - RDD - 回顾 - 原理.mp4  87.15M
   ├──046 - Spark - RDD - 回顾 - 方法.mp4  31.56M
   ├──047 - Spark - RDD - Shuffle.mp4  55.45M
   ├──048 - Spark - RDD - Shuffle - 原理.mp4  67.01M
   ├──049 - Spark - RDD - Shuffle - 原理 - 补充.mp4  49.15M
   ├──050 - Spark - RDD - Shuffle - 演示.mp4  97.15M
   ├──051 - Spark - RDD - 方法 - distinct.mp4  38.41M
   ├──052 - Spark - RDD - 方法 - sortBy.mp4  83.69M
   ├──053 - Spark - RDD - 方法 - KV类型数据介绍.mp4  78.10M
   ├──054 - Spark - RDD - 方法 - KV类型数据补充.mp4  22.38M
   ├──055 - Spark - RDD - 方法 - KV - mapValues.mp4  53.29M
   ├──056 - Spark - RDD - 方法 - KV - wordCount.mp4  57.83M
   ├──057 - Spark - RDD - 方法 - KV - groupByKey.mp4  73.48M
   ├──058 - Spark - RDD - 方法 - KV - reduceByKey.mp4  144.81M
   ├──059 - Spark - RDD - 方法 - KV - sortByKey.mp4  183.51M
   ├──060 - Spark - RDD - 方法 - KV - reduceByKey和groupByKey的区别.mp4  122.65M
   ├──061 - Spark - RDD - WordCount程序在环境中运行.mp4  79.71M
   ├──062 - Spark - RDD - 转换方法的回顾.mp4  142.30M
   ├──063 - Spark - RDD - 行动算子 - 介绍.mp4  176.59M
   ├──064 - Spark - RDD - 行动算子 - collect.mp4  70.71M
   ├──065 - Spark - RDD - 行动算子 - collect - 补充.mp4  74.09M
   ├──066 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 1.mp4  39.91M
   ├──067 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 2.mp4  57.06M
   ├──068 - Spark - RDD - 行动算子 - 其他方法 - 3.mp4  98.90M
   ├──069 - Spark - RDD - 行动算子 - Driver端和Executor端数据传输.mp4  96.26M
   ├──070 - Spark - RDD - 序列化 - 1.mp4  93.67M
   ├──071 - Spark - RDD - 序列化 - 2.mp4  42.57M
   ├──072 - Spark - 案例 - 数据格式说明.mp4  103.13M
   ├──073 - Spark - 案例 - 需求介绍.mp4  35.16M
   ├──074 - Spark - 案例 - 需求分析.mp4  55.81M
   ├──075 - Spark - 案例 - 需求设计.mp4  33.06M
   ├──076 - Spark - 案例 - 开发原则.mp4  30.18M
   ├──077 - Spark - 案例 - 代码实现 - 1.mp4  110.06M
   ├──078 - Spark - 案例 - 代码实现 - 2.mp4  230.41M
   ├──079 - Spark - 案例 - 代码实现 - 3.mp4  137.01M
   ├──080 - Spark - 案例 - 代码实现 - 4.mp4  90.51M
   ├──081 - Spark - RDD - KRYO序列化框架.mp4  103.51M
   ├──082 - Spark - RDD - 依赖关系 - 介绍.mp4  84.03M
   ├──083 - Spark - RDD - 依赖关系 - 原理.mp4  43.14M
   ├──084 - Spark - RDD - 依赖关系 - 血缘关系.mp4  43.12M
   ├──085 - Spark - RDD - 依赖关系 - 依赖关系.mp4  35.39M
   ├──086 - Spark - RDD - 依赖关系 - 宽窄依赖关系.mp4  85.33M
   ├──087 - Spark - RDD - 依赖关系 - 作业，阶段和任务的关系.mp4  336.03M
   ├──088 - Spark - RDD - 依赖关系 - 任务的数量.mp4  64.59M
   ├──089 - Spark - RDD - 依赖关系 - 分区的数量.mp4  67.55M
   ├──090 - Spark - RDD - 持久化和序列化的关系.mp4  9.31M
   ├──091 - Spark - RDD - 持久化 - cache.mp4  96.12M
   ├──092 - Spark - RDD - 持久化 - persist.mp4  100.61M
   ├──093 - Spark - RDD - 持久化 - checkpoint.mp4  104.47M
   ├──094 - Spark - RDD - 持久化 - shuffle算子的持久化.mp4  132.34M
   ├──095 - Spark - RDD - 分区器.mp4  154.03M
   ├──096 - Spark - RDD - 自定义分区器.mp4  85.62M
   ├──097 - Spark - 两个案例.mp4  58.78M
   ├──098 - Spark - 第一个案例问题原因.mp4  37.79M
   ├──099 - Spark - 广播变量.mp4  65.30M
   ├──100 - Spark - RDD的局限性.mp4  129.28M
   ├──101 - SparkSQL - 介绍.mp4  117.04M
   ├──102 - SparkSQL - 环境对象的封装.mp4  79.67M
   ├──103 - SparkSQL - 模型对象的封装.mp4  31.32M
   ├──104 - SparkSQL - SQL的操作.mp4  38.52M
   ├──105 - SparkSQL - 不同场景下环境对象的转换.mp4  72.26M
   ├──106 - SparkSQL - 不同场景下模型数据对象的转换.mp4  61.77M
   ├──107 - SparkSQL - 使用SQL的方式来访问数据模型.mp4  35.89M
   ├──108 - SparkSQL - 使用DSL的方式来访问数据模型.mp4  15.96M
   ├──109 - SparkSQL - 自定义udf函数对象.mp4  121.20M
   ├──110 - SparkSQL - 自定义udf函数的底层实现原理.mp4  71.33M
   ├──111 - SparkSQL - 自定义udaf函数的底层实现原理.mp4  44.88M
   ├──112 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 1.mp4  60.21M
   ├──113 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 2.mp4  91.21M
   ├──114 - SparkSQL - 自定义udaf函数的实现步骤 - 回顾.mp4  70.05M
   ├──115 - SparkSQL - 数据源 - CSV.mp4  105.08M
   ├──116 - SparkSQL - 数据源 - JSON.mp4  81.60M
   ├──117 - SparkSQL - 数据源 - Parquet.mp4  56.34M
   ├──118 - SparkSQL - 数据源 - JDBC.mp4  66.58M
   ├──119 - SparkSQL - 数据源 - Hive.mp4  76.43M
   ├──120 - SparkSQL - 案例 - 数据准备.mp4  54.42M
   ├──121 - SparkSQL - 案例 - 数据准备 - 补充.mp4  17.91M
   ├──122 - SparkSQL - 案例 - 需求分析.mp4  82.17M
   ├──123 - SparkSQL - 案例 - 需求设计.mp4  59.04M
   ├──124 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 1.mp4  112.79M
   ├──125 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 2.mp4  48.36M
   ├──126 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 3.mp4  100.36M
   ├──127 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 4.mp4  98.79M
   ├──128 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 5.mp4  51.55M
   ├──129 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 6.mp4  113.08M
   ├──130 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 7.mp4  96.65M
   ├──131 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 8.mp4  11.69M
   ├──132 - SparkSQL - 案例 - SQL实现 - 9.mp4  95.53M
   ├──133 - SparkStreaming - 介绍.mp4  78.78M
   ├──134 - SparkStreaming - 原理.mp4  72.77M
   ├──135 - SparkStreaming - 原理 - 补充.mp4  22.24M
   ├──136 - SparkStreaming - 课件梳理.mp4  50.41M
   ├──137 - SparkStreaming - 环境准备.mp4  80.52M
   ├──138 - SparkStreaming - 网络（Socket）数据流处理演示.mp4  39.02M
   ├──139 - SparkStreaming - Kafka数据流处理演示.mp4  64.64M
   ├──140 - SparkStreaming - DStream方法介绍.mp4  63.63M
   ├──141 - SparkStreaming - DStream输出方法介绍.mp4  44.16M
   ├──142 - SparkStreaming - 窗口操作.mp4  119.04M
   ├──143 - SparkStreaming - 回顾 - 1.mp4  151.56M
   ├──144 - SparkStreaming - 回顾 - 2.mp4  130.70M
   ├──145 - SparkStreaming - 关闭 - 1.mp4  78.32M
   ├──146 - SparkStreaming - 关闭 - 2.mp4  42.69M
   ├──147 - SparkStreaming - 关闭 - 3.mp4  75.54M
   ├──148 - Spark - 内核 - 运行流程 - 1.mp4  216.95M
   ├──149 - Spark - 内核 - 运行流程 - 2.mp4  167.93M
   ├──150 - Spark - 内核 - 运行流程 - 3.mp4  56.83M
   ├──151 - Spark - 内核 - 核心对象.mp4  72.45M
   ├──152 - Spark - 内核 - 核心对象通信流程 - Netty.mp4  160.12M
   ├──153 - Spark - 内核 - Task任务的调度执行.mp4  271.38M
   ├──154 - Spark - 内核 - Shuffle底层的实现原理 - 1.mp4  162.27M
   ├──155 - Spark - 内核 - Shuffle底层的实现原理 - 2.mp4  160.17M
   ├──156 - Spark - 内核 - 内存管理.mp4  113.59M
   └──157  - Spark - 内核 - 内存管理 - 补充.mp4  101.61M
├──代码.zip  2.33M
├──课件.zip  15.41M
└──资料.zip  423.76M


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shadongjun

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

kaikaikuaile200

确实是难得好帖啊，顶先

policy12

正需要，支持楼主大人了！

1611765574

额，看不懂在说神马~@_@

bashen

确实是难得好帖啊，顶先

时光静下可好

正需要，支持楼主大人了！

taipingyang2021

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

kaikai0502

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

dijka

啥也不说了，感谢楼主分享哇！