JKSJ 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。

《JKSJ 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. 常山刘德华说道:

    Spark永远滴神

  2. smarttime说道:

    学习大数据

  3. Kotori说道:

    学习大数据

  4. is_not_null说道:

    学习一下

  5. jjjq说道:

    学习spark

  6. 能能说道:

    一直在写MR程序,学习一下号称比hadoo快100倍的spark,感谢大佬分享

  7. paincupid说道:

    有没有一个大数据总述的这么一个教程?

  8. 我的GIS人生说道:

    大数据分析值得学习,感谢

  9. test_jia说道:

    学习

  10. 高端玩家说道:

    谢谢分享

  11. sinkin说道:

    学习一下

  12. applebeer说道:

    spark永远的神

  13. jeffcheng1222说道:

    学习大数据相关知识。

  14. mjiansun说道:

    谢谢分享

  15. colin说道:

    好好学习

  16. 一飞说道:

    学习一下

  17. laowang说道:

    极客时间 吴磊 零基础入门 Spark(完结)
    内容非常不错

  18. 章旭同学说道:

    研究研究spark

  19. Dean2021说道:

    感谢老板

  20. 瓶瓶呀~说道:

    好好学习

  21. shamexln说道:

    学习大数据相关知识。

  22. 豆豆爹说道:

    :smile: 感谢分享 多多下载

  23. weeyp说道:

    学习学习

  24. 请务必优秀说道:

    我觉得还好呀 :rolleyes: :wink:

  25. 胡小硕说道:

    非常好的入门教程

  26. yumingtao说道:

    感谢分享

  27. 码龙哥1说道:

    非常好的入门教程

  28. 日行一课说道:

    一次次的积累,总会获得回报。

  29. DDDAlllN说道:

    学习学习

  30. 42606798说道:

    感谢分享

  31. chenjiesuper说道:

    谢谢分享

  32. chenspnjupt说道:

    谢谢谢谢

  33. 08说道:

    谢谢分享

  34. 千里清秋说道:

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  35. 岑晨晨说道:

    大数据技术先 学习学习

  36. 天天向上说道:

    大数据技术先 学习学习

  37. 码农1号说道:

    网站给了,感谢!

  38. 境界说道:

    了解一下

  39. 逐鹿说道:

    学习

  40. 阿ze说道:

    感谢老板,入门靠自己了

  41. 912218831说道:

    谢谢分享

  42. sc01105023说道:

    学习一下

  43. unistd说道:

    spark了解一下

  44. Weapon说道:

    学习一点大数据技术

  45. 爱国者说道:

    好好学习

  46. 绿林水手说道:

    学习

  47. sheepchan说道:

    学习大数据相关知识。

  48. 女神说道:

    学习

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