本课程为2024年尚硅谷最新推出的Spark大数据实战教程，涵盖从基础概念到高级应用的全面内容。课程内容包括Spark的部署环境、RDD数据处理流程、Shuffle原理、KV类型数据处理、行动算子等核心知识点，并通过多个实战案例帮助学员深入理解Spark的应用场景。无论你是大数据初学者还是希望提升技能的开发者，本课程都将为你提供系统化的学习路径和实战经验，助你快速掌握Spark技术，成为大数据领域的专业人才。
以下云资源目录树快照生成于[10个月前]，该学习资料由夸克云用户[端庄*白猫]分享（只展示大部分文件和目录）
2024尚硅谷Spark大数据实战：从入门到精通8.02 GB(mp4视频100节；)
4.视频
100-Spark-RDD的局限性.mp4129.28MB099-Spark-广播变量.mp465.3MB098-Spark-第一个案例问题原因.mp437.79MB097-Spark-两个案例.mp458.78MB096-Spark-RDD-自定义分区器.mp485.62MB095-Spark-RDD-分区器.mp4154.03MB094-Spark-RDD-持久化-shuffle算子的持久化.mp4132.34MB093-Spark-RDD-持久化-checkpoint.mp4104.47MB092-Spark-RDD-持久化-persist.mp4100.61MB091-Spark-RDD-持久化-cache.mp496.12MB090-Spark-RDD-持久化和序列化的关系.mp49.31MB089-Spark-RDD-依赖关系-分区的数量.mp467.55MB088-Spark-RDD-依赖关系-任务的数量.mp464.59MB087-Spark-RDD-依赖关系-作业，阶段和任务的关系.mp4336.03MB086-Spark-RDD-依赖关系-宽窄依赖关系.mp485.33MB085-Spark-RDD-依赖关系-依赖关系.mp435.39MB084-Spark-RDD-依赖关系-血缘关系.mp443.12MB083-Spark-RDD-依赖关系-原理.mp443.14MB082-Spark-RDD-依赖关系-介绍.mp484.03MB081-Spark-RDD-KRYO序列化框架.mp4103.51MB080-Spark-案例-代码实现-4.mp490.51MB079-Spark-案例-代码实现-3.mp4137.01MB078-Spark-案例-代码实现-2.mp4230.41MB077-Spark-案例-代码实现-1.mp4110.06MB076-Spark-案例-开发原则.mp430.18MB075-Spark-案例-需求设计.mp433.06MB074-Spark-案例-需求分析.mp455.81MB073-Spark-案例-需求介绍.mp435.16MB072-Spark-案例-数据格式说明.mp4103.13MB071-Spark-RDD-序列化-2.mp442.57MB070-Spark-RDD-序列化-1.mp493.67MB069-Spark-RDD-行动算子-Driver端和Executor端数据传输.mp496.26MB068-Spark-RDD-行动算子-其他方法-3.mp498.9MB067-Spark-RDD-行动算子-其他方法-2.mp457.06MB066-Spark-RDD-行动算子-其他方法-1.mp439.91MB065-Spark-RDD-行动算子-collect-补充.mp474.09MB064-Spark-RDD-行动算子-collect.mp470.71MB063-Spark-RDD-行动算子-介绍.mp4176.59MB062-Spark-RDD-转换方法的回顾.mp4142.3MB061-Spark-RDD-WordCount程序在环境中运行.mp479.71MB060-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey和groupByKey的区别.mp4122.65MB059-Spark-RDD-方法-KV-sortByKey.mp4183.51MB058-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey.mp4144.81MB057-Spark-RDD-方法-KV-groupByKey.mp473.48MB056-Spark-RDD-方法-KV-wordCount.mp457.83MB055-Spark-RDD-方法-KV-mapValues.mp453.29MB054-Spark-RDD-方法-KV类型数据补充.mp422.38MB053-Spark-RDD-方法-KV类型数据介绍.mp478.1MB052-Spark-RDD-方法-sortBy.mp483.69MB051-Spark-RDD-方法-distinct.mp438.41MB050-Spark-RDD-Shuffle-演示.mp497.15MB049-Spark-RDD-Shuffle-原理-补充.mp449.15MB048-Spark-RDD-Shuffle-原理.mp467.01MB047-Spark-RDD-Shuffle.mp455.45MB046-Spark-RDD-回顾-方法.mp431.56MB045-Spark-RDD-回顾-原理.mp487.15MB044-Spark-RDD-方法-转换-groupBy.mp466.14MB043-Spark-RDD-方法-转换-flatMap-1.mp440.43MB042-Spark-RDD-方法-转换-flatMap.mp4131.57MB041-Spark-RDD-方法-转换-filter.mp457.75MB040-Spark-RDD-方法-转换-map-4.mp451.66MB039-Spark-RDD-方法-转换-map-3.mp4137.03MB038-Spark-RDD-方法-转换-map-2.mp448.21MB037-Spark-RDD-方法-转换-map-1.mp4106.44MB036-Spark-RDD-方法-转换-map.mp4135.83MB035-Spark-RDD-方法-数据处理的2大类-单值和键值.mp465.48MB034-Spark-RDD-方法-方法的2大类-转换和行动.mp438.11MB033-Spark-RDD-方法-介绍.mp467.86MB032-Spark-RDD-课件梳理.mp434.36MB031-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配-演示.mp434.49MB030-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配.mp470.89MB029-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数据的分配.mp485.4MB028-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数量的设定.mp4134.52MB027-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数量的设定.mp491.86MB026-Spark-RDD-代码-RDD的分区.mp464.72MB025-Spark-RDD-代码-RDD的理解.mp435.07MB024-Spark-RDD-代码-对接磁盘数据源构建RDD对象.mp418.66MB023-Spark-RDD-代码-对接内存数据源构建RDD对象.mp434.61MB022-Spark-RDD-代码-环境的准备.mp486.35MB021-Spark-RDD-计算原理-补充.mp4138.22MB020-Spark-RDD-计算原理.mp454.99MB019-Spark-RDD-数据处理流程简介.mp442.44MB018-Spark-RDD-介绍.mp462.58MB017-Spark-数据结构-说明.mp442.55MB016-Spark-部署环境-几种模式的对比.mp422.54MB015-Spark-部署环境-Yarn-2种执行方式Cluster和Client.mp4146.45MB014-Spark-部署环境-Yarn-历史服务.mp463.42MB013-Spark-部署环境-Yarn-演示.mp4127.63MB012-Spark-部署环境-Local-演示.mp4114.68MB011-Spark-部署环境-Local.mp461.49MB010-Spark-解压后的文件结构.mp450.9MB009-Spark-部署方式-介绍.mp462.77MB008-Spark-介绍.mp439.4MB007-Spark-基础概念-介绍-Spark和MR的关系.mp459.99MB006-Spark-基础概念-介绍-框架.mp446.52MB005-Spark-基础概念-介绍-分布式基础架构.mp432.13MB004-Spark-基础概念-介绍-计算.mp441.68MB003-Spark-基础概念-介绍-分布式.mp420.9MB002-Spark-文件结构-介绍.mp46.55MB001-Spark-课程介绍.mp419.04MB3.代码
bigdata-bj-classes231226.exe2.7MB2.资料
2.资料.exe423.97MB1.课件
1.课件.exe14.17MB
