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Spark超大型大数据项目视频教程 15课
课程介绍:
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
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。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。课程目录：
第01课：大数据最火爆语言Scala光速入门.mp4
第02集：Scala面向对象彻底精通及Spark源码阅读.mp4
第03课：Scala函数式编程彻底精通及Spark源码阅读.mp4
第04课：Scala模式匹配、类型系统彻底精通与Spark源码阅读.mp4
第05课：彻底精通Scala隐式转换和并发编程及Spark源码阅读.mp4
第06课：精通Spark集群搭建与测试.mp4
第07课：实战解析Spark运行原理和RDD解密.mp4
第08课：彻底实战详解使用IDE开发Spark程序.mp4.mp4
第09课：彻底实战详解 IntelliJ IDEA下的Spark程序开发.mp4
第10课：底实战详解使用JA危a开发Spark程序.mp4
第11课：彻底解密WordCount运行原理.mp4
第12课：HA下的Spark集群工作原理解密.mp4
第13课：Spark内核架构解密.mp4
第14课：Spark RDD解密.mp4
第15课：RDD创建内幕彻底解密.mp4
