极客时间 吴磊 零基础入门 Spark(完结)

资源简介

说到学习 Spark,如果你对“Spark 还有那么火吗?会不会已经过时了?”这个问题感到困惑,那大可不必。

因为经过十多年的发展,Spark 已经由当初的“大数据新秀”成长为数据应用领域的中流砥柱,早已成为各大头部互联网公司的标配。比如,字节跳动、美团、Netflix 等公司基于 Spark 构建的应用,在为公司旗下的核心产品提供服务。

这也就意味着,对于数据应用领域的任何一名工程师来说,Spark 开发都是一项必备技能

虽然 Spark 好用,而且是大数据从业者的一门必修课,但对于入门这件事儿,却也面临着这样一些难题:

  • 学习资料多且杂,自己根本就梳理不出脉络,更甭提要构建结构化的知识体系了。
  • 学习 Spark,一定要先学 Scala 吗?新学一门编程语言,真不是件容易的事儿。
  • Spark 的开发算子太多,记不住,来了新的业务需求,又不知道该从哪里下手。
  • ……

那么,该如何解决这些问题,从而打开 Spark 应用开发的大门呢?

为此,我们邀请到了吴磊老师。他会结合自己这些年学习、应用和实战 Spark 的丰富经验,为你梳理一套零基础入门 Spark 的“三步走”方法论:熟悉 Spark 开发 API 与常用算子、吃透 Spark 核心原理、玩转 Spark 计算子框架,从而帮助你零基础上手 Spark 。

这个“三步走”方法论再配合 4 个不同场景的小项目,吴磊老师会从基本原理到项目落地,带你深入浅出玩转 Spark。

《极客时间 吴磊 零基础入门 Spark(完结)》

资源目录

——/计算机教程/02极客时间/100090001-专栏课-吴磊-零基础入门 Spark(完结)/
├──01-开篇词(1讲)  
|   ├──开篇词丨入门Spark,你需要学会“三步走”.html  3.21M
|   ├──开篇词丨入门Spark,你需要学会“三步走”.m4a  12.37M
|   └──开篇词丨入门Spark,你需要学会“三步走”.pdf  3.53M
├──02-基础知识(1讲)  
|   ├──01丨Spark:从“大数据的HelloWorld”开始.html  4.82M
|   ├──01丨Spark:从“大数据的HelloWorld”开始.m4a  14.48M
|   ├──01丨Spark:从“大数据的HelloWorld”开始.pdf  4.97M
|   ├──02丨RDD与编程模型:延迟计算是怎么回事?.html  2.63M
|   ├──02丨RDD与编程模型:延迟计算是怎么回事?.m4a  13.81M
|   ├──02丨RDD与编程模型:延迟计算是怎么回事?.pdf  4.03M
|   ├──03丨RDD常用算子(一):RDD内部的数据转换.html  2.47M
|   ├──03丨RDD常用算子(一):RDD内部的数据转换.m4a  15.87M
|   ├──03丨RDD常用算子(一):RDD内部的数据转换.pdf  3.65M
|   ├──04丨进程模型与分布式部署:分布式计算是怎么回事?.html  2.51M
|   ├──04丨进程模型与分布式部署:分布式计算是怎么回事?.m4a  13.54M
|   ├──04丨进程模型与分布式部署:分布式计算是怎么回事?.pdf  3.41M
|   ├──05丨调度系统:DAG、Stages与分布式任务.html  3.08M
|   ├──05丨调度系统:DAG、Stages与分布式任务.m4a  18.67M
|   ├──05丨调度系统:DAG、Stages与分布式任务.pdf  5.19M
|   ├──06丨Shuffle管理:为什么Shuffle是性能瓶颈?.html  2.38M
|   ├──06丨Shuffle管理:为什么Shuffle是性能瓶颈?.m4a  14.41M
|   ├──06丨Shuffle管理:为什么Shuffle是性能瓶颈?.pdf  3.73M
|   ├──07丨RDD常用算子(二):Spark如何实现数据聚合?.html  2.50M
|   ├──07丨RDD常用算子(二):Spark如何实现数据聚合?.m4a  13.55M
|   ├──07丨RDD常用算子(二):Spark如何实现数据聚合?.pdf  4.11M
|   ├──08丨内存管理:Spark如何使用内存?.html  3.04M
|   ├──08丨内存管理:Spark如何使用内存?.m4a  13.43M
|   ├──08丨内存管理:Spark如何使用内存?.pdf  4.24M
|   ├──09丨RDD常用算子(三):数据的准备、重分布与持久化.html  2.81M
|   ├──09丨RDD常用算子(三):数据的准备、重分布与持久化.m4a  16.93M
|   ├──09丨RDD常用算子(三):数据的准备、重分布与持久化.pdf  4.42M
|   ├──10丨广播变量&累加器:共享变量是用来做什么的?.m4a  11.77M
|   ├──10丨广播变量-累加器:共享变量是用来做什么的?.html  2.04M
|   ├──10丨广播变量-累加器:共享变量是用来做什么的?.pdf  2.73M
|   ├──11丨存储系统:数据到底都存哪儿了?.html  2.86M
|   ├──11丨存储系统:数据到底都存哪儿了?.m4a  10.79M
|   ├──11丨存储系统:数据到底都存哪儿了?.pdf  5.19M
|   ├──12丨基础配置详解:有哪些配置项是你必须要关注的?.html  2.13M
|   ├──12丨基础配置详解:有哪些配置项是你必须要关注的?.m4a  15.29M
|   └──12丨基础配置详解:有哪些配置项是你必须要关注的?.pdf  2.43M
├──03-Spark SQL (4讲)  
|   ├──13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.html  2.89M
|   ├──13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.m4a  12.60M
|   ├──13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.pdf  4.40M
|   ├──14丨DataFrame与SparkSQL的由来.html  3.44M
|   ├──14丨DataFrame与SparkSQL的由来.m4a  14.88M
|   ├──14丨DataFrame与SparkSQL的由来.pdf  5.70M
|   ├──15丨数据源与数据格式:DataFrame从何而来?.html  3.11M
|   ├──15丨数据源与数据格式:DataFrame从何而来?.m4a  18.06M
|   ├──15丨数据源与数据格式:DataFrame从何而来?.pdf  4.46M
|   ├──16丨数据转换:如何在DataFrame之上做数据处理?.html  3.35M
|   ├──16丨数据转换:如何在DataFrame之上做数据处理?.m4a  17.13M
|   ├──16丨数据转换:如何在DataFrame之上做数据处理?.pdf  4.52M
|   ├──17丨数据关联:不同的关联形式与实现机制该怎么选?.html  2.49M
|   ├──17丨数据关联:不同的关联形式与实现机制该怎么选?.m4a  14.48M
|   ├──17丨数据关联:不同的关联形式与实现机制该怎么选?.pdf  3.66M
|   ├──18丨数据关联优化:都有哪些Join策略,开发者该如何取舍?.html  3.14M
|   ├──18丨数据关联优化:都有哪些Join策略,开发者该如何取舍?.m4a  12.28M
|   ├──18丨数据关联优化:都有哪些Join策略,开发者该如何取舍?.pdf  4.18M
|   ├──19丨配置项详解:哪些参数会影响应用程序执行性能?.html  3.61M
|   ├──19丨配置项详解:哪些参数会影响应用程序执行性能?.m4a  14.33M
|   ├──19丨配置项详解:哪些参数会影响应用程序执行性能?.pdf  3.73M
|   ├──20丨Hive+Spark强强联合:分布式数仓的不二之选.html  3.34M
|   ├──20丨Hive+Spark强强联合:分布式数仓的不二之选.m4a  17.36M
|   ├──20丨Hive+Spark强强联合:分布式数仓的不二之选.pdf  4.99M
|   ├──21丨SparkUI(上):如何高效地定位性能问题?.html  5.55M
|   ├──21丨SparkUI(上):如何高效地定位性能问题?.m4a  11.45M
|   ├──21丨SparkUI(上):如何高效地定位性能问题?.pdf  6.46M
|   ├──22丨SparkUI(下):如何高效地定位性能问题?.html  5.78M
|   ├──22丨SparkUI(下):如何高效地定位性能问题?.m4a  13.07M
|   └──22丨SparkUI(下):如何高效地定位性能问题?.pdf  6.61M
├──04-SparkMLlib(2讲)  
|   ├──23丨SparkMLlib:从“房价预测”开始.html  3.16M
|   ├──23丨SparkMLlib:从“房价预测”开始.m4a  14.82M
|   ├──23丨SparkMLlib:从“房价预测”开始.pdf  4.80M
|   ├──24丨特征工程(上):有哪些常用的特征处理函数?.html  3.72M
|   ├──24丨特征工程(上):有哪些常用的特征处理函数?.m4a  15.84M
|   ├──24丨特征工程(上):有哪些常用的特征处理函数?.pdf  4.63M
|   ├──25丨特征工程(下):有哪些常用的特征处理函数?.html  3.06M
|   ├──25丨特征工程(下):有哪些常用的特征处理函数?.m4a  11.64M
|   ├──25丨特征工程(下):有哪些常用的特征处理函数?.pdf  5.21M
|   ├──26丨模型训练(上):决策树系列算法详解.html  2.41M
|   ├──26丨模型训练(上):决策树系列算法详解.m4a  11.77M
|   ├──26丨模型训练(上):决策树系列算法详解.pdf  4.73M
|   ├──27丨模型训练(中):回归、分类和聚类算法详解.html  2.41M
|   ├──27丨模型训练(中):回归、分类和聚类算法详解.m4a  10.44M
|   ├──27丨模型训练(中):回归、分类和聚类算法详解.pdf  3.79M
|   ├──28丨模型训练(下):协同过滤与频繁项集算法详解.html  2.72M
|   ├──28丨模型训练(下):协同过滤与频繁项集算法详解.m4a  10.26M
|   ├──28丨模型训练(下):协同过滤与频繁项集算法详解.pdf  4.34M
|   ├──29丨SparkMLlibPipeline:高效开发机器学习应用.html  2.19M
|   ├──29丨SparkMLlibPipeline:高效开发机器学习应用.m4a  12.80M
|   └──29丨SparkMLlibPipeline:高效开发机器学习应用.pdf  2.06M
├──05-特别放送(1讲)  
|   ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.html  4.78M
|   ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.m4a  6.24M
|   └──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.pdf  12.05M
├──06-StructuredStreaming(1讲)  
|   ├──30丨StructuredStreaming:从“流动的WordCount”开始.html  3.31M
|   ├──30丨StructuredStreaming:从“流动的WordCount”开始.m4a  11.57M
|   ├──30丨StructuredStreaming:从“流动的WordCount”开始.pdf  4.01M
|   ├──31丨新一代流处理框架:Batchmode和Continuousmode哪家强?.html  3.70M
|   ├──31丨新一代流处理框架:Batchmode和Continuousmode哪家强?.m4a  11.03M
|   ├──31丨新一代流处理框架:Batchmode和Continuousmode哪家强?.pdf  5.17M
|   ├──32丨Window操作&Watermark:流处理引擎提供了哪些优秀机制?.html  2.97M
|   ├──32丨Window操作&Watermark:流处理引擎提供了哪些优秀机制?.m4a  13.20M
|   ├──32丨Window操作&Watermark:流处理引擎提供了哪些优秀机制?.pdf  4.73M
|   ├──33丨流计算中的数据关联:流与流、流与批.html  1.95M
|   ├──33丨流计算中的数据关联:流与流、流与批.m4a  13.56M
|   ├──33丨流计算中的数据关联:流与流、流与批.pdf  2.85M
|   ├──34丨Spark+Kafka:流计算中的“万金油”.html  2.49M
|   ├──34丨Spark+Kafka:流计算中的“万金油”.m4a  13.21M
|   └──34丨Spark+Kafka:流计算中的“万金油”.pdf  4.08M
├──08-特别放送(1讲)  
|   ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.html  4.03M
|   ├──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.m4a  6.24M
|   └──用户故事丨小王:保持空杯心态,不做井底之蛙.pdf  11.94M
└──09-结束语(2讲)  
|   ├──结束语丨进入时间裂缝,持续学习.html  2.52M
|   ├──结束语丨进入时间裂缝,持续学习.m4a  6.60M
|   └──结束语丨进入时间裂缝,持续学习.pdf  3.87M

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  1. Alan说道:

    学习一下spark

  2. xufengnian说道:

    学习 :razz:

  3. nicktrey说道:

    谢谢分享

  4. 消失的海岸线说道:

    谢谢分享 感谢

  5. 火鸡说道:

    学习 :razz:

  6. 大夫说道:

    零基础入门 Spark

  7. 肖肖说道:

    :razz: 学习

  8. Faddei说道:

    如之前学一下Spark

  9. hhh123说道:

    大佬真厉害啊

  10. 匿名的好友说道:

    想学习一下spark

  11. Eddie说道:

    感谢分享,学习了解下spark

  12. Sakuracyq说道:

    学习一下spark

  13. toodjet说道:

    学习下

  14. 住朱头三说道:

    不错的资源

  15. quantum说道:

    学习一下

  16. leafage说道:

    学习

  17. 愤怒的小龙打小鸟说道:

    学习一下

  18. 大鱼红烧说道:

    大数据核心框架必须熟练。

  19. wy1536496说道:

    学习

  20. 阳小林说道:

    spark大数据批处理的不二选择

  21. 小步说道:

    :razz: 学习

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