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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
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Eclie创Scala项目
1.7.1安装ScalaforEclipseE
1.7.2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Spark
2.1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
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。
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