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Spark 2.0全新培训视频教程 Spark 2.0入门到精通全攻略

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发表于 2017-5-6 17:56:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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