本套课程尚硅谷：2024最新版Spark课程，课程包含157节视频、课件、资源源码等，详见下方目录，内容共计12.75G。文章底部附下载地址。
课程文件目录
1.课件
1.课件.exe
2.资料
2.资料.exe
3.代码
bigdata-bj-classes231226.exe
4.视频
001 – spark – 课程介绍.mp4
002 – spark – 文件结构 – 介绍.mp4
003 – spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式.mp4
004 – spark – 基础概念 – 介绍 – 计算.mp4
005 – spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式基础架构.mp4
006 – spark – 基础概念 – 介绍 – 框架.mp4
007 – spark – 基础概念 – 介绍 – spark和mr的关系.mp4
008 – spark – 介绍.mp4
009 – spark – 部署方式 – 介绍.mp4
010 – spark – 解压后的文件结构.mp4
011 – spark – 部署环境 – local.mp4
012 – spark – 部署环境 – local – 演示.mp4
013 – spark – 部署环境 – yarn – 演示.mp4
014 – spark – 部署环境 – yarn – 历史服务.mp4
015 – spark – 部署环境 – yarn – 2种执行方式cluster和client.mp4
016 – spark – 部署环境 – 几种模式的对比.mp4
017 – spark – 数据结构 – 说明.mp4
018 – spark – rdd – 介绍.mp4
019 – spark – rdd – 数据处理流程简介.mp4
020 – spark – rdd – 计算原理.mp4
021 – spark – rdd – 计算原理 – 补充.mp4
022 – spark – rdd – 代码 – 环境的准备.mp4
023 – spark – rdd – 代码 – 对接内存数据源构建rdd对象.mp4
024 – spark – rdd – 代码 – 对接磁盘数据源构建rdd对象.mp4
025 – spark – rdd – 代码 – rdd的理解.mp4
026 – spark – rdd – 代码 – rdd的分区.mp4
027 – spark – rdd – 代码 – 内存数据源 – 分区数量的设定.mp4
028 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数量的设定.mp4
029 – spark – rdd – 代码 – 内存数据源 – 分区数据的分配.mp4
030 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配.mp4
031 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配 – 演示.mp4
032 – spark – rdd – 课件梳理.mp4
033 – spark – rdd – 方法 – 介绍.mp4
034 – spark – rdd – 方法 – 方法的2大类 – 转换和行动.mp4
035 – spark – rdd – 方法 – 数据处理的2大类 – 单值和键值.mp4
036 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map.mp4
037 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 1.mp4
038 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 2.mp4
039 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 3.mp4
040 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 4.mp4
041 – spark – rdd – 方法 – 转换 – filter.mp4
042 – spark – rdd – 方法 – 转换 – flatmap.mp4
043 – spark – rdd – 方法 – 转换 – flatmap – 1.mp4
044 – spark – rdd – 方法 – 转换 – groupby.mp4
045 – spark – rdd – 回顾 – 原理.mp4
046 – spark – rdd – 回顾 – 方法.mp4
047 – spark – rdd – shuffle.mp4
048 – spark – rdd – shuffle – 原理.mp4
049 – spark – rdd – shuffle – 原理 – 补充.mp4
050 – spark – rdd – shuffle – 演示.mp4
051 – spark – rdd – 方法 – distinct.mp4
052 – spark – rdd – 方法 – sortby.mp4
053 – spark – rdd – 方法 – kv类型数据介绍.mp4
054 – spark – rdd – 方法 – kv类型数据补充.mp4
055 – spark – rdd – 方法 – kv – mapvalues.mp4
056 – spark – rdd – 方法 – kv – wordcount.mp4
057 – spark – rdd – 方法 – kv – groupbykey.mp4
058 – spark – rdd – 方法 – kv – reducebykey.mp4
059 – spark – rdd – 方法 – kv – sortbykey.mp4
060 – spark – rdd – 方法 – kv – reducebykey和groupbykey的区别.mp4
061 – spark – rdd – wordcount程序在环境中运行.mp4
062 – spark – rdd – 转换方法的回顾.mp4
063 – spark – rdd – 行动算子 – 介绍.mp4
064 – spark – rdd – 行动算子 – collect.mp4
065 – spark – rdd – 行动算子 – collect – 补充.mp4
066 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 1.mp4
067 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 2.mp4
068 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 3.mp4
069 – spark – rdd – 行动算子 – driver端和executor端数据传输.mp4
070 – spark – rdd – 序列化 – 1.mp4
071 – spark – rdd – 序列化 – 2.mp4
072 – spark – 案例 – 数据格式说明.mp4
073 – spark – 案例 – 需求介绍.mp4
074 – spark – 案例 – 需求分析.mp4
075 – spark – 案例 – 需求设计.mp4
076 – spark – 案例 – 开发原则.mp4
077 – spark – 案例 – 代码实现 – 1.mp4
078 – spark – 案例 – 代码实现 – 2.mp4
079 – spark – 案例 – 代码实现 – 3.mp4
080 – spark – 案例 – 代码实现 – 4.mp4
081 – spark – rdd – kryo序列化框架.mp4
082 – spark – rdd – 依赖关系 – 介绍.mp4
083 – spark – rdd – 依赖关系 – 原理.mp4
084 – spark – rdd – 依赖关系 – 血缘关系.mp4
085 – spark – rdd – 依赖关系 – 依赖关系.mp4
086 – spark – rdd – 依赖关系 – 宽窄依赖关系.mp4
087 – spark – rdd – 依赖关系 – 作业，阶段和任务的关系.mp4
088 – spark – rdd – 依赖关系 – 任务的数量.mp4
089 – spark – rdd – 依赖关系 – 分区的数量.mp4
090 – spark – rdd – 持久化和序列化的关系.mp4
091 – spark – rdd – 持久化 – cache.mp4
092 – spark – rdd – 持久化 – persist.mp4
093 – spark – rdd – 持久化 – checkpoint.mp4
094 – spark – rdd – 持久化 – shuffle算子的持久化.mp4
095 – spark – rdd – 分区器.mp4
096 – spark – rdd – 自定义分区器.mp4
097 – spark – 两个案例.mp4
098 – spark – 第一个案例问题原因.mp4
099 – spark – 广播变量.mp4
100 – spark – rdd的局限性.mp4
101 – sparksql – 介绍.mp4
102 – sparksql – 环境对象的封装.mp4
103 – sparksql – 模型对象的封装.mp4
104 – sparksql – sql的操作.mp4
105 – sparksql – 不同场景下环境对象的转换.mp4
106 – sparksql – 不同场景下模型数据对象的转换.mp4
107 – sparksql – 使用sql的方式来访问数据模型.mp4
108 – sparksql – 使用dsl的方式来访问数据模型.mp4
109 – sparksql – 自定义udf函数对象.mp4
110 – sparksql – 自定义udf函数的底层实现原理.mp4
111 – sparksql – 自定义udaf函数的底层实现原理.mp4
112 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 1.mp4
113 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 2.mp4
114 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 回顾.mp4
115 – sparksql – 数据源 – csv.mp4
116 – sparksql – 数据源 – json.mp4
117 – sparksql – 数据源 – parquet.mp4
118 – sparksql – 数据源 – jdbc.mp4
119 – sparksql – 数据源 – hive.mp4
120 – sparksql – 案例 – 数据准备.mp4
121 – sparksql – 案例 – 数据准备 – 补充.mp4
122 – sparksql – 案例 – 需求分析.mp4
123 – sparksql – 案例 – 需求设计.mp4
124 – sparksql – 案例 – sql实现 – 1.mp4
125 – sparksql – 案例 – sql实现 – 2.mp4
126 – sparksql – 案例 – sql实现 – 3.mp4
127 – sparksql – 案例 – sql实现 – 4.mp4
128 – sparksql – 案例 – sql实现 – 5.mp4
129 – sparksql – 案例 – sql实现 – 6.mp4
130 – sparksql – 案例 – sql实现 – 7.mp4
131 – sparksql – 案例 – sql实现 – 8.mp4
132 – sparksql – 案例 – sql实现 – 9.mp4
133 – sparkstreaming – 介绍.mp4
134 – sparkstreaming – 原理.mp4
135 – sparkstreaming – 原理 – 补充.mp4
136 – sparkstreaming – 课件梳理.mp4
137 – sparkstreaming – 环境准备.mp4
138 – sparkstreaming – 网络（socket）数据流处理演示.mp4
139 – sparkstreaming – kafka数据流处理演示.mp4
140 – sparkstreaming – dstream方法介绍.mp4
141 – sparkstreaming – dstream输出方法介绍.mp4
142 – sparkstreaming – 窗口操作.mp4
143 – sparkstreaming – 回顾 – 1.mp4
144 – sparkstreaming – 回顾 – 2.mp4
145 – sparkstreaming – 关闭 – 1.mp4
146 – sparkstreaming – 关闭 – 2.mp4
147 – sparkstreaming – 关闭 – 3.mp4
148 – spark – 内核 – 运行流程 – 1.mp4
149 – spark – 内核 – 运行流程 – 2.mp4
150 – spark – 内核 – 运行流程 – 3.mp4
151 – spark – 内核 – 核心对象.mp4
152 – spark – 内核 – 核心对象通信流程 – netty.mp4
153 – spark – 内核 – task任务的调度执行.mp4
154 – spark – 内核 – shuffle底层的实现原理 – 1.mp4
155 – spark – 内核 – shuffle底层的实现原理 – 2.mp4
156 – spark – 内核 – 内存管理.mp4
157 – spark – 内核 – 内存管理 – 补充.mp4
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