Spark 2.0全新培训视频教程 Spark 2.0入门到精通全攻略
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。课程目录:
││├<park2.0第01天>
│││├01-idea的akka项目配置处理-wc实现.mp4
│││├02-idea的word count实现.mp4
│││├03-idea的远程访问.avi
│││├04-spark安装-基础.avi
│││├05-spark库模型-take-count-collect.avi
│││└06-spark脚本分析.avi
││├<Spark2.0第02天>
│││├01-spark RDD介绍.avi
│││├02-spark WordCount java实现和scala实现.avi
│││├03-spark WordCount Java实现和scala实现2.avi
│││├04-spark源代码跟踪-textFile.avi
│││├05-spark源代码_DAG调度器分析.avi
│││└06-spark源代码_DAG调度器分析2.avi
││├<Spark2.0第03天>
│││├01-Spark job提交源代码考察.avi
│││├02-Spark本地并发度设置.avi
│││├03-Spark分区切片计算.avi
│││├04-Spark job提交过程分析.avi
│││└05-Spark job提交过程分析2.avi
││├<Spark2.0第04天>
│││├01-Spark提交作业图形化.avi
│││├02-Spark提交作业2.avi
│││└03-Spark提交作业3.avi
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