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pyspark教程《PySpark-大數(shù)據(jù)開發(fā)》視頻教學(xué)

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pyspark教程《PySpark-大數(shù)據(jù)開發(fā)》視頻教學(xué)


Spark是大數(shù)據(jù)體系的明星產(chǎn)品,是一款高性能的分布式內(nèi)存迭代計(jì)算框架,可以處理海量規(guī)模的數(shù)據(jù)

本課程基于Python語言學(xué)習(xí)Spark3.2開發(fā),課程的講解注重理論聯(lián)系實(shí)際,高效快捷,深入淺出,讓初學(xué)者也能快速掌握。讓有經(jīng)驗(yàn)的工程師也能有所收獲。學(xué)習(xí)完成后可以勝任高級(jí)級(jí)別的大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。

課程內(nèi)容目錄:

0-導(dǎo)學(xué)視頻

PySpark導(dǎo)學(xué).mp4 368.43M

第一部分-Spark基礎(chǔ)入門

1-第一章

01-課程導(dǎo)入.mp4 5.67M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.1-Spark簡(jiǎn)單介紹.mp4 46.18M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.2-Spark風(fēng)雨十年.mp4 61.13M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.3-Spark和Hadoop的對(duì)比.mp4 75.02M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.4-Spark四大特點(diǎn).mp4 64.85M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.5-Spark框架模塊.mp4 57.79M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.6-Spark運(yùn)行模式.mp4 59.03M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-1.7-Spark的架構(gòu)角色.mp4 88.17M

Spark基礎(chǔ)入門-第一章-總結(jié).mp4 11.04M

2-第二章

Spark基礎(chǔ)入門-第二章-2.1-課程服務(wù)器環(huán)境.mp4 43.60M

Spark基礎(chǔ)入門-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp4 88.65M

Spark基礎(chǔ)入門-第二章-2.3-在Linux上服務(wù)器上安裝Anaconda.mp4 268.55M

Spark基礎(chǔ)入門-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4 514.95M

3-第三章

Spark基礎(chǔ)入門-第三章-3.1-StandAlone的運(yùn)行原理.mp4 23.39M

Spark基礎(chǔ)入門-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4 624.20M

Spark基礎(chǔ)入門-第三章-3.3-StandAlone程序測(cè)試.mp4 271.91M

Spark基礎(chǔ)入門-第三章-3.4-Spark程序運(yùn)行層次劃分.mp4 255.49M

Spark基礎(chǔ)入門-第三章-3.5-總結(jié).mp4 34.76M

4-第四章

Spark基礎(chǔ)入門-第四章-4.1-StandAlone HA模式的運(yùn)行原理.mp4 63.25M

Spark基礎(chǔ)入門-第四章-4.2-StandAlone 部署和測(cè)試.mp4 251.35M

Spark基礎(chǔ)入門-第四章-4.3-總結(jié).mp4 29.79M

5-第五章

Spark基礎(chǔ)入門-第五章-5.1-Spark On YARN的運(yùn)行原理.mp4 90.03M

Spark基礎(chǔ)入門-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和測(cè)試.mp4 214.69M

Spark基礎(chǔ)入門-第五章-5.3-兩種部署模式的區(qū)別.mp4 100.92M

Spark基礎(chǔ)入門-第五章-5.4-兩種部署模式的演示和總結(jié).mp4 157.93M

Spark基礎(chǔ)入門-第五章-5.5-兩種模式任務(wù)提交流程.mp4 125.57M

Spark基礎(chǔ)入門-第五章-5.6-總結(jié).mp4 38.74M

6-第六章

Spark基礎(chǔ)入門-第六章-6.1-框架和類庫(kù).mp4 42.43M

Spark基礎(chǔ)入門-第六章-6.2-PySpark類庫(kù)介紹.mp4 56.00M

Spark基礎(chǔ)入門-第六章-6.3-PySpark安裝.mp4 156.69M

Spark基礎(chǔ)入門-第六章-6.4-總結(jié).mp4 9.07M

7-第七章

Spark基礎(chǔ)入門-第七章-7.1-本機(jī)配置Python環(huán)境.mp4 189.34M

Spark基礎(chǔ)入門-第七章-7.2-PyCharm本地和遠(yuǎn)程解釋器配置.mp4 106.98M

Spark基礎(chǔ)入門-第七章-7.3-編程入口SparkContext對(duì)象以及WordCount演示.mp4 248.97M

Spark基礎(chǔ)入門-第七章-7.4-WordCount代碼流程解析.mp4 134.60M

Spark基礎(chǔ)入門-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群運(yùn)行.mp4 144.23M

Spark基礎(chǔ)入門-第七章-7.6-總結(jié).mp4 23.75M

8-第八章

Spark基礎(chǔ)入門-第八章-8.1-Spark運(yùn)行角色回顧.mp4 72.42M

Spark基礎(chǔ)入門-第八章-8.2-分布式代碼執(zhí)行分析.mp4 156.84M

Spark基礎(chǔ)入門-第八章-8.3-Python On Spark執(zhí)行原理.mp4 135.93M

Spark基礎(chǔ)入門-第八章-總結(jié).mp4 11.95M

第二部分-SparkCore

1-第一章

SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp4 22.11M

SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp4 15.74M

SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp4 61.14M

SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp4 26.84M

SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp4 42.87M

SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.mp4 53.15M

SparkCore-第一章-1.7-WordCount結(jié)合RDD特性進(jìn)行執(zhí)行分析.mp4 205.30M

SparkCore-第一章-1.8-總結(jié).mp4 21.49M

2-第二章

SparkCore-第二章-1-RDD的創(chuàng)建-1.mp4 31.39M

SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp4 37.06M

SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp4 53.73M

SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp4 31.62M

SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp4 86.96M

SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp4 29.46M

SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp4 9.26M

SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp4 55.64M

SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4 100.83M

SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp4 78.44M

SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4 146.47M

SparkCore-第二章-2-RDD的創(chuàng)建-2.mp4 210.02M

SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到Y(jié)ARN執(zhí)行.mp4 340.44M

SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp4 58.40M

SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp4 53.11M

SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp4 57.46M

SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp4 41.78M

SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp4 73.94M

SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp4 40.16M

SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp4 72.47M

SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4 118.39M

SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp4 86.75M

SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分類.mp4 67.11M

SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp4 37.86M

SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp4 74.59M

SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp4 95.14M

SparkCore-第二章-33-RDD算子-面試題-groupByKey和reduceByKey的區(qū)別.mp4 56.50M

SparkCore-第二章-34-總結(jié).mp4 10.35M

SparkCore-第二章-4-轉(zhuǎn)換算子-map.mp4 104.95M

SparkCore-第二章-5-轉(zhuǎn)換算子-flatMap.mp4 56.42M

SparkCore-第二章-6-轉(zhuǎn)換算子-reduceByKey.mp4 21.36M

SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp4 40.74M

SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顧.mp4 53.72M

SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp4 81.39M

3-第三章

SparkCore-第三章-1-RDD的數(shù)據(jù)是過程數(shù)據(jù)概念.mp4 52.26M

SparkCore-第三章-2-RDD的緩存.mp4 323.24M

SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4 138.09M

SparkCore-第三章-4-總結(jié).mp4 20.77M

4-第四章

SparkCore-第四章-1-jieba庫(kù)入門使用.mp4 146.29M

SparkCore-第四章-2-案例需求1開發(fā).mp4 373.43M

SparkCore-第四章-3-案例需求2開發(fā).mp4 227.51M

SparkCore-第四章-4-案例需求3開發(fā).mp4 140.39M

SparkCore-第四章-5-提交代碼到Y(jié)ARN集群運(yùn)行.mp4 153.12M

SparkCore-第四章-6-作業(yè)和總結(jié).mp4 8.88M

5-第五章

SparkCore-第五章-1-廣播變量.mp4 354.61M

SparkCore-第五章-2-累加器.mp4 213.12M

SparkCore-第五章-3-廣播變量累加器綜合案例.mp4 287.43M

SparkCore-第五章-4-總結(jié).mp4 3.17M

6-第六章

SparkCore-第六章-1-DAG.mp4 86.26M

SparkCore-第六章-2-寬窄依賴和階段劃分.mp4 73.07M

SparkCore-第六章-3-內(nèi)存迭代計(jì)算.mp4 217.51M

SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp4 86.48M

SparkCore-第六章-5-Spark任務(wù)調(diào)度.mp4 168.34M

SparkCore-第六章-6-Spark運(yùn)行概念名詞解釋和層級(jí)梳理.mp4 90.16M

SparkCore-第六章-7-總結(jié).mp4 14.97M

第三部分-SparkSQL

1-第一章

SparkSQL-第一章-SparkSQL基礎(chǔ)入門.mp4 32.28M

2-第二章

SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的異同以及SparkSQL的數(shù)據(jù)抽象.mp4 141.30M

SparkSQL-第二章-2-SparkSession執(zhí)行環(huán)境入口構(gòu)建和SparkSQL HelloWorld.mp4 142.14M

SparkSQL-第二章-3-總結(jié).mp4 5.56M

3-第三章

SparkSQL-第三章-1-DataFrame對(duì)象的構(gòu)成.mp4 18.96M

SparkSQL-第三章-10-DSL風(fēng)格入門API.mp4 200.05M

SparkSQL-第三章-11-SQL風(fēng)格入門API.mp4 73.21M

SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4 216.29M

SparkSQL-第三章-13-電影評(píng)分案例編程.mp4 530.20M

SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle階段分區(qū)數(shù)參數(shù)設(shè)定.mp4 108.97M

SparkSQL-第三章-15-異常數(shù)據(jù)處理API.mp4 300.02M

SparkSQL-第三章-16-DataFrame數(shù)據(jù)寫出.mp4 153.07M

SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC協(xié)議讀寫數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL).mp4 176.64M

SparkSQL-第三章-18-總結(jié).mp4 9.53M

SparkSQL-第三章-2-DataFrame創(chuàng)建-1.mp4 194.59M

SparkSQL-第三章-3-DataFrame創(chuàng)建-2.mp4 92.99M

SparkSQL-第三章-4-DataFrame創(chuàng)建-3.mp4 64.56M

SparkSQL-第三章-5-DataFrame創(chuàng)建-4-基于Pandas的DF轉(zhuǎn)換為SparkSQL的DF對(duì)象.mp4 6.96M

SparkSQL-第三章-6-標(biāo)準(zhǔn)API讀取text數(shù)據(jù)源構(gòu)建DataFrame.mp4 69.29M

SparkSQL-第三章-7-標(biāo)準(zhǔn)API讀取json構(gòu)建DataFrame.mp4 32.21M

SparkSQL-第三章-8-標(biāo)準(zhǔn)API讀取jcsv構(gòu)建DataFrame.mp4 50.80M

SparkSQL-第三章-9-標(biāo)準(zhǔn)API讀取jparquet構(gòu)建DataFrame.mp4 65.29M

4-第四章

SparkSQL-第四章-1-UDF創(chuàng)建演示.mp4 228.18M

SparkSQL-第四章-2-注冊(cè)返回值是數(shù)組類型的UDF.mp4 131.32M

SparkSQL-第四章-3-返回字典類型的UDF定義.mp4 145.40M

SparkSQL-第四章-4-拓展-通過RDD代碼模擬UDAF效果.mp4 101.60M

SparkSQL-第四章-5-窗口函數(shù)的演示.mp4 170.80M

SparkSQL-第四章-6-總結(jié).mp4 4.74M

5-第五章

SparkSQL-第五章-1-Catalyst優(yōu)化器.mp4 54.68M

SparkSQL-第五章-2-SparkSQL執(zhí)行流程及本章總結(jié).mp4 42.14M

6-第六章

SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及總結(jié).mp4 334.22M

7-第七章

SparkSQL-第七章-分布式SQL的執(zhí)行引擎原理和配置.mp4 309.39M

第四部分-案例

案例-案例背景及需求1開發(fā).mp4 81.98M

案例-需求2開發(fā).mp4 411.11M

案例-需求3開發(fā).mp4 71.42M

案例-需求4開發(fā).mp4 235.69M

第五部分-Spark新特性及核心回顧

Spark新特性及核心回顧-1-1-HashShuffleManager.mp4 101.99M

Spark新特性及核心回顧-1-2-SortShuffleManager.mp4 86.46M

Spark新特性及核心回顧-1-3-總結(jié).mp4 18.48M

Spark新特性及核心回顧-2-1-3.0新特性-AQE.mp4 176.45M

Spark新特性及核心回顧-2-2-新特性-動(dòng)態(tài)分區(qū)裁剪.mp4 47.10M

Spark新特性及核心回顧-2-3-新特性-koalas庫(kù).mp4 303.84M

Spark新特性及核心回顧-2-4-總結(jié).mp4 24.25M

Spark新特性及核心回顧-3-Spark概念總結(jié).mp4 60.94M

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