资源详情
大数据日志分析系统-Spark日志分析实战课程 进入大数据Spark SQL的世界 Spark视频教程 ===============课程目录 (1) 第10章 Spark SQL扩展和总结；目录中文件数:9个 ├─(2) 10-1 -课程目录.mp4 ├─(3) 10-2 -Spark SQL使用场景.mp4 ├─(4) 10-3 -Spark SQL加载数据.mp4 ├─(5) 10-4 -DataFrame与SQL的对比.mp4 ├─(8) 10-7 -处理复杂的JSON数据.mp4 ├─(10) 10-9 -外部数据源.mp4 (2) 第1章 初探大数据；目录中文件数:25个 ├─(11) 1-10hadoop下载jdk安装、.mp4 ├─(12) 1-11 机器参数设置.mp4 ├─(13) 1-12 hdfs核心配置文件内容配置.mp4 ├─(14) 1-13 hdfs格式化及启停.mp4 ├─(15) 1-14 hdfs shell常用操作.mp4 ├─(16) 1-15HDFS优缺点.mp4 ├─(17) 1-16MapReduce概述.mp4 ├─(18) 1-17 mapreduce编程模型及wordcount.mp4 ├─(19) 1-18 yarn产生背景.mp4 ├─(20) 1-19 yarn架构和执行流程.mp4 ├─(21) 1-1导学.mp4 ├─(22) 1-20 -YARN环境搭建及提交作业到YARN上运行.mp4 ├─(23) 1-21 -Hive产生背景及Hive是什么.mp4 ├─(24) 1-22 -为什么要使用Hive及Hive发展历程.mp4 ├─(25) 1-23 -Hive体系架构及部署架构.mp4 ├─(26) 1-24 -Hive环境搭建.mp4 ├─(27) 1-25 -Hive基本使用.mp4 ├─(28) 1-2如何学好大数据.mp4 ├─(29) 1-3开发环境介绍.mp4 ├─(30) 1-4 ooptb镜像文件使用介绍.mp4 ├─(31) 1-5大数据.mp4 ├─(32) 1-6 hadoop概述.mp4 ├─(33) 1-7 hdfs概述及设计目标.mp4 ├─(34) 1-8 hdfs架构mp4.mp4 ├─(35) 1-9 hdfs副本机制.mp4 (3) 第2章 Spark及其生态圈概述；目录中文件数:7个 ├─(36) 2-1 -课程目录.mp4 ├─(37) 2-2 -Spark概述及特点.mp4 ├─(38) 2-3 -Spark产生背景.mp4 ├─(39) 2-4 -Spark发展历史.mp4 ├─(41) 2-6 -Spark对比Hadoop.mp4 ├─(42) 2-7 -Spark和Hadoop的协作忄生.mp4 (4) 第3章 实战环境搭建；目录中文件数:6个 ├─(43) 3-1 -课程目录.mp4 ├─(44) 3-2 -Spark源码编译.mp4 ├─(45) 3-3 补录：Spark源码编译中的坑.mp4 ├─(46) 3-4 Spark Local模式环境搭建.mp4 ├─(47) 3-5 Spark Standalone模式环境搭建.mp4 ├─(48) 3-6 Spark简单使用.mp4 (5) 第4章 Spark SQL概述；目录中文件数:6个 ├─(49) 4-1 课程目录.mp4 ├─(50) 4-2 -Spark SQL前世今生.mp4 ├─(51) 4-3 -SQL on Hadoop常用框架介绍.mp4 ├─(52) 4-4 -Spark SQL概述.mp4 ├─(53) 4-5 -Spark SQL愿景.mp4 ├─(54) 4-6 -Spark SQL架构.mp4 (6) 第5章 从Hive平滑过渡到Spark SQL；目录中文件数:7个 ├─(55) 5-1 -课程目录.mp4 ├─(56) 5-2 -A SQLContext的使用.mp4 ├─(57) 5-3 -B HiveContext的使用.mp4 ├─(58) 5-4 -C SparkSession的使用.mp4 ├─(59) 5-5 spark-shell&spark-sql的使用.mp4 ├─(60) 5-6 -thriftserver&beeline的使用.mp4 ├─(61) 5-7 -jdbc方式编程访问.mp4 (7) 第6章 DateFrame&Dataset；目录中文件数:9个 ├─(62) 6-1 -课程目录.mp4 ├─(63) 6-2 -DataFrame产生背景.mp4 ├─(64) 6-3 -DataFrame概述.mp4 ├─(65) 6-4 -DataFrame和RDD的对比.mp4 ├─(66) 6-5 -DataFrame基本API操作.mp4 ├─(67) 6-6 -DataFrame与RDD互操作方式一.mp4 ├─(68) 6-7 dataframe与rdd互操作方式.mp4 ├─(69) 6-8 -DataFrame API操作案例实战.mp4 ├─(70) 6-9 -Dataset概述及使用.mp4 (8) 第7章 External Data Source；目录中文件数:8个 ├─(71) 7-1 -课程目录.mp4 ├─(72) 7-2 -产生背景.mp4 ├─(73) 7-3 -概述.mp4 ├─(74) 7-4 -目标.mp4 ├─(75) 7-5 -操作Parquet文件数据.mp4 ├─(76) 7-6 -操作Hive表数据.mp4 ├─(77) 7-7 -操作MySQL表数据.mp4 ├─(78) 7-8 -Hive和MySQL综合使用.mp4 (9) 第8章 SparkSQL愿景；目录中文件数:10个 ├─(79) 8-1 -A SparkSQL愿景之一写更少的代码(代码量和可读忄生).mp4 ├─(80) 8-10 -SparkSQL愿景总结.mp4 ├─(81) 8-2 -B SparkSQL愿景之一写更少的代码(统一访问操作接口).mp4 ├─(82) 8-3 -C SparkSQL愿景之一写更少的代码(强有力的API支持).mp4 ├─(83) 8-4 -D SparkSQL愿景之一些更少的代码(Schema推导).mp4 ├─(84) 8-5 -E SparkSQL愿景之一写更少的代码(Schema Merge).mp4 ├─(85) 8-6 -F SparkSQL愿景之一写更少的代码(Partition Discovery).mp4 ├─(86) 8-7 -G SparkSQL愿景之一写更少的代码(执行速度更快).mp4 ├─(87) 8-8 -SparkSQL愿景之二读取更少的数据.mp4 ├─(88) 8-9 -SparkSQL愿景之三让查询优化器帮助我们优化执行效率.mp4 (10) 第9章 日志实战；目录中文件数:30个 ├─(89) 9-1 -课程目录.mp4 ├─(90) 9-10 -数据清洗存储到目标地址.mp4 ├─(91) 9-11 -需求一统计功能实现.mp4 ├─(92) 9-12 -Scala操作MySQL工具类开发.mp4 ├─(93) 9-13 -需求一统计结果写入到MySQL.mp4 ├─(94) 9-14 -需求二统计功能实现.mp4 ├─(95) 9-15 -需求二统计结果写入到MySQL.mp4 ├─(96) 9-16 -需求三统计功能实现.mp4 ├─(97) 9-17 -需求三统计结果写入到MySQL.mp4 ├─(98) 9-18 -代码重构之删除指定日期已有的数据.mp4 ├─(99) 9-19 -功能实现之数据可视化展示概述.mp4 ├─(100) 9-2 -用户行为日志概述.mp4 ├─(101) 9-20 -ECharts饼图静态数据展示.mp4 ├─(102) 9-21 -ECharts饼图动态展示之一查询MySQL中的数据.mp4 ├─(103) 9-22 -ECharts饼图动态展示之二前端开发.mp4 ├─(104) 9-23 -使用Zeppelin进行统计结果的展示.mp4 ├─(105) 9-24 -Spark on YARN基础.mp4 ├─(106) 9-25 -数据清洗作业运行到YARN上.mp4 ├─(107) 9-26 -统计作业运行在YARN上.mp4 ├─(108) 9-27 -忄生能优化之存储格式的选择.mp4 ├─(109) 9-28 -忄生能调优之压缩格式的选择mp4.mp4 ├─(110) 9-29 -忄生能优化之代码优化.mp4 ├─(111) 9-3 -离线数据处理架构.mp4 ├─(112) 9-30 -忄生能调优之参数优化.mp4 ├─(113) 9-4 -项目需求.mp4 ├─(114) 9-5 imooc网主站日志内容构成.mp4 ├─(115) 9-6 数据清洗之第一步原始日志解析.mp4 ├─(116) 9-7 -数据清洗之二次清洗概述.mp4 ├─(117) 9-8 -数据清洗之日志解析.mp4 ├─(118) 9-9 -数据清洗之ip地址解析.mp4
下载地址
链接:https://pan.baidu.com/s/1sIQU9HDYMZZs7uIKmngxKg 密码：3dl5 解压密码：www.santongit.com