Spark1.X视频教程完整版下载

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课程内容：

第一周 Spark生态系统概述与编程模型

Spark生态系统概述

回顾Hadoop MapReduce

Spark运行模式

RDD

Spark运行时模型简介

缓存策略介绍

transformation

action

lineage

容错处理

宽依赖与窄依赖

集群配置

第二周 深入Spark内核

Spark术语解释

集群概览

核心组件

数据本地性

常用RDD

任务调度

DAGScheduler

TaskScheduler

Task细节

广播变量

累加器

性能调优

第三周 Spark on Yarn & Spark as a service

Spark on Yarn原理

Spark on Yarn实践

JobServer架构

JobServer API介绍

JobServer配置与部署

第四周 Spark Streaming原理与实践

DStream

数据源

无状态transformation与有状态transformation

checkpoint

容错

性能优化

第五周 Shark与Spark SQL

Shark数据模型

Shark数据类型

Shark架构

Shark部署

缓存(分区)表

SharkServer

Shark与Spark结合

Spark SQL架构

Parquet支持

DSL

SQL on RDD

Hive支持

UDF

JDBC Server

第六周 Machine Learning on Spark

LinearRegression

K-Means

Collaborative Filtering

第七周 Spark多语言编程

Python简介

PySpark API

使用Python编写Spark程序

Spark with Java

第八周 图计算GraphX

现存的图计算框架

Table Operators

Graph Operators

GraphX设计

第九周 Tachyon原理与实践

Tachyon原理与架构

Tachyon实践

第十周 SparkR

SparkR原理介绍

安装配置与运行

课程目录：

观看说明（必看）

课时1、培训须知

课时2、Spark生态系统概述与编程模型

课时3、Spark生态系统概述与编程模型（一）

课时4、Spark生态系统概述与编程模型（二）

课时5、Spark生态系统概述与编程模型（三）

课时6、Spark生态系统概述与编程模型（四）

课时7、第一周作业，请于9月21日晚12点前提交

课时8、资料

课时9、深入Spark内核(上)

课时10、深入Spark内核(下)

课时11、第二周作业，请于9月28日晚12点前提交

课时12、Spark on Yarn资料

课时13、JobServer资料

课时14、Spark on Yarn

课时15、Spark as a Service

课时16、第三周作业，请于10月5日晚12点前提交

课时17、Streaming资料

课时18、Spark Streaming(上)

课时19、Spark Streaming(下)

课时20、Streaming-1.x(变动)

课时21、第四周作业，请于10月12日晚12点前提交

课时22、Shark 与 Spark SQL资料

课时23、Shark(上)

课时24、Shark(下)

课时25、Spark SQL(上)

课时26、Spark SQL(下)

课时27、第五周作业，请于10月19日晚12点前提交

课时28、第六周课程资料

课时29、MLlib

课时30、Spark 1.x 变动说明

课时31、第六周作业，请于10月26日晚12点前提交

课时32、第七周资料

课时33、Spark多语言编程

课时34、补充说明

课时35、第七周作业，请于11月2日晚12点前提交

课时36、第八周资料

课时37、Tachyon（1）

课时38、Tachyon（2）

课时39、第八周作业，请于11月9日晚12点前提交

课时40、第九周资料

课时41、SparkR-Part1

课时42、SparkR-Part2

课时43、第九周作业，请于11月16日晚12点前提交

课时44、第十周资料

课时45、GraphX-Part1

课时46、GraphX-Part2

课时47、GraphX-Part3

课时48、第十周作业，请于11月23日晚12点前提交