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第1章Spark开发准备——Scala基础
1.1什么是Scala
1.2安装Scala
1.2.1在Windows中安装Scala
1.2.2在CentOS7中安装Scala
1.3Scala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
1.4.2List
1.4.3Map映射
1.4.4元组
1.4.5Set
1.5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Eclipse创建Scala项目
1.7.1安装ScalaforEclipseIDE
1.7.2创建Scala项目
1.8使用IntelliJIDEA创建Scala项目
1.8.1在IDEA中安装Scala插件
1.8.2创建Scala项目
1.9动手练习
第2章初识Spark
2.1大数据开发的总体架构
2.2什么是Spark
2.3Spark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弹性分布式数据集
3.1什么是RDD
3.2创建RDD
3.2.1从对象集合创建RDD
3.2.2从外部存储创建RDD
3.3RDD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实现单词计数
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TopN
3.11案例分析:SparkRDD实现二次排序
3.12案例分析:SparkRDD计算成绩平均分
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HBase
3.14.1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检查点原理分析
第5章SparkSQL结构化数据处理引擎
5.1什么是SparkSQL
……
张伟洋,大数据领域资深专家,拥有多年很好互联网公司软件研发经验,曾在互联网旅游公司任软件研发事业部经理。目前从事大数据项目讲师工作,先后多次给各大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等有着深入的研究。高等院校云计算与大数据专业课改教材《云计算与大数据概论》《大数据开发与应用》的主要编写者。
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