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音像Spark 3.x大数据分析实战 视频教学版张伟洋
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章Spark开发准备——Scala基础1.1什么是Scala1.2安装Scala1.2.1在Windows中安装Scala1.2.2在CentOS7中安装Scala1.3Scala基础1.3.1变量声明1.3.2数据类型1.3.3表达式1.3.4循环1.3.5方法与函数1.4集合1.4.1数组1.4.2List1.4.3Map映1.4.4元组1.4.5Set1.5类和对象1.5.1类的定义1.5.2单例对象1.5.3伴生对象1.5.4get和set方法1.5.5构造器1.6抽象类和特质1.6.1抽象类1.6.2特质1.7使用Eclie创Scala项目1.7.1安装ScalaforEclipseE1.7.2创建Scala项目1.8使用IntelliJEA创建Scala项目1.8.1在EA中安装Scala件1.8.2创建Scala项目1.9动手练习第2章初识Spark2.1大数据开发的总体架构2.2什么是Spark.Spark的主要组件2.4Spark运行架构2.4.1YARN集群架构2.4.2SparkStandalone架构2.4.3SparkOnYARN架构2.5Spark集群搭建与测试2.5.1SparkStandalone模式的集群搭建2.5.2SparkOnYARN模式的集群搭建2.5.3SparkHA的搭建2.6Spark应用程序的提交2.7SparkShell的使用2.8动手练习第3章SparkRDD弹分布式数据集3.1什么是RDD3.2创建RDD3.2.1从对象集合创建RDD3.2.2从外部存储创建RDD3.3RDD的算子3.3.1转化算子3.3.2行动算子3.4RDD的分区3.4.1分区数量3.4.2自定义分区器3.5RDD的依赖3.5.1窄依赖3.5.2宽依赖3.5.3Stage划分3.6RDD的持久化3.6.1存储级别3.6.2查看缓存3.7RDD的检查点3.8共享变量3.8.1广播变量3.8.2累加器3.9案例分析:SparkRDD实现单词3.9.1新建Maven管理的Spark项目3.9.2编写WordCount程序3.9.3提交程序到集群3.10案例分析:SparkRDD实现分组求TopN3.11案例分析:SparkRDD实现二次排序3.12案例分析:SparkRDD计算平均分3.13案例分析:SparkRDD倒排索引统计每日新增用户3.14案例分析:SparkRDD读写HBase3.14.1读取HBase表数据3.14.2写入HBase表数据3.15案例分析:SparkRDD数据倾斜问题的解决3.15.1数据倾斜的常用解决方法3.15.2使用随机key进行双重聚合3.15.3WebUI查看Spark历史作业3.16动手练习第4章Spark内核源码分析4.1Spark集群启动原理分析4.2Spark应用程序提交原理分析4.3Spark作业工作原理分析4.3.1MapReduce的工作原理4.3.2Spark作业的工作原理4.4Spark检点原分析第5章SparkSL结构化数据处理引擎5.1什么是SparkSL……
张伟洋,大数据领域资深专家,拥有多年互联网公司软件研发经验,曾在互联网旅游公司担任软件研发事业部经理。先后多次为中国海洋大学、曲阜师范大学、青岛理工大学等高校举行大数据专题讲座,对Hadoop及周边大数据框架ZooKeeper、Hive、HBase、Storm、Spark、Flink等有深入的研究,公众号“奋斗在IT” 的创办人。已出版《Hadoop大数据技术开发实战》《Flink大数据分析实战》等图书。
"本书使用Spark 3.2.x撰写,使用通俗易懂的语言描述,对于小白来说友好。 知识全面,全书围绕Spark大数据生态构建知识体系,涵盖Spark 3架构原理、集群搭建、计算框架、Shell 命令、API操作、内核源码剖析、与Hive和Kafaka与HBase的整合操作等内容 由行业大数据专家倾力打造,专业毋庸置疑,全书运用十分通俗的语言和详尽的代码分析,帮从未接触过Spark的读者无痛上手,如果你想学习Spark,本书是一个值得入手的选择。 拒绝纸上谈兵,全书提供20个大小案例和项目,并使用手把手的教学方法,各章还提供动手练习题,让读者快速掌握实用大数据项目技能。 配套丰富的资源,包括上机练习源码、教学视频、PPT课件,读者还可以关注作者公众号“奋斗在IT”获取更多大数据学习资源。"
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