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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 17:17 编辑 , a& ?1 v' Z+ B$ B5 Z
9 f; j9 C8 `' b$ ^1.课程研发环境：
3 h; P2 p; z! W& X; t开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;& v9 F( N7 T9 x1 a( V8 `$ `- r
Spark: 1.3.0和1.5.1; J) }( \. ]# G D
Hadoop: 2.4.1( D/ j+ I4 E0 O( M% K3 ~
Hive: 0.13
' I% k! c1 o& s, g0 m' LZooKeeper: 3.4.5* E! U" v9 s- v! Z2 w
Kafka: 2.9.2-0.8.1
8 s) Q( h% a0 ]: i其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
$ Y- m' S9 s- z2 M7 \+ e: B* ~- ~! t
2.内容简介：
3 d6 d9 W! X, Q4 _( D: M) F- N本课程主要讲解的内容包括：Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。
. C$ K4 e' f( o# B* K本课程的特色包括：
7 c. K4 }; E$ S4 H, y- J1、代码驱动讲解Spark的各个技术点（绝对不是照着PPT空讲理论）；' f1 T. y: R. I
2、现场动手画图讲解Spark原理以及源码（绝对不是干讲源码和PPT）；
8 s; K/ U! o2 t' ^% Y; w+ k+ h3、覆盖Spark所有功能点（Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming，初级功能到高级特性，一个不少）；
3 C; i Z. Y3 A: d" e/ n4、Scala全程案例实战讲解（近百个趣味性案例）；
; r' b4 p% c v' {' U0 z B5、Spark案例实战的代码，几乎都提供了Java和Scala两个版本和讲解（一次性同时精通Java和Scala开发Spark）；- C1 p! ?0 u" f9 A0 i$ _& V; T
6、大量全网独有的知识点：基于排序的wordcount，Spark二次排序，Spark分组取topn，DataFrame与RDD的两种转换方式，Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF，Spark Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务。* w1 o% O- F2 H
7、多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战：每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统 计案例、top3热门商品实时统计案例
' K& f+ ]. m0 d, v- x2 ~8、深度剖析Spark内核源码与Spark Streaming源码，给源码进行详细的注释和讲解" V2 b7 v2 W+ f1 v
9、全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优，其中包括全网独有的Shuffle性能调优（详细讲解性能调优的各个技术点）
2 q8 g1 W; W$ R2 e7 X10、涵盖Spark两个重要版本，Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的讲解（走在Spark前沿，涵盖新高级特性）
" k9 M! @! _3 a! v, r' w* M+ i; C! s9 L) w8 z" f
Spark 2.0免费升级通知
$ @# t0 X% u9 X; a本次Spark 2.0课程升级，总计30讲内容，大约15个课时。主要是深入浅出讲解了Spark2.0版本的相关内容。主要内容大纲如下：- Z/ {, e" f2 w/ U
1. Spark 2.0新特性深入浅出剖析：主要讲解了Spark 2.0都有哪些新特性，同时深入浅出剖析了Spark 2.0的第二代Tungsten引擎的工作原理。4 [& J; V, J# T4 [6 n
2. Dataset/Dataframe开发详解：主要完整讲解了Spark 2.0开始，API-Dataset/Dataframe的开发，包括主要的各种计算操作以及常用函数等。- M% q8 y( i: T; K6 T% V; [
3. Structured Streaming开发详解：主要深入浅出讲解了Spark 2.0新增加的下一代流式计算引擎——Structured Streaming，包括其设计理念和思想，以及开发模式，以及开发的一些细节。% @: q c8 x2 I. g1 r9 O- _: r3 D
4. Spark简历编写、面试以及如何找工作：主要为大家分析了学完课程之后，对自己如何定位？如何深入了解企业的招聘需求？如何将自己的技术背景补齐到与公司需求相match？如何编写简历？如何拥有属于自己的独一无二的大数据项目？如何掌握面试的关键技巧？目前大数据行业的薪资现状以及如何谈一个合适的薪资？
- J9 P# [7 Z7 Y) T8 z, k5. 具体的升级内容大纲，见“课程大纲”底部新增内容。
, ~: Y" c8 U3 c6 S5 Q6 d 这里需要提前特别提醒的是，新手如何看待Spark 1.x和Spark 2.x的关系，以及学习的建议。大家千万不要以为Spark 2.x完全颠覆了Spark 1.x，因此Spark 1.x的东西不用学了，那是完全错误的想法！事实恰恰相反，实际上Spark 2.x与Spark 1.x一脉相承，2.x完全是在1.x的基础上进行了功能的完善，底层引擎的优化，以及新的功能模块的增加。spark官方也发出了声明，spark 1.x的所有东西在未来都完全是有其价值和意义的，绝对不是被淘汰！1 o2 e4 f0 T- A+ @# l# r+ ]- X( @
因此对于新人来说，课程里讲解的Spark 1.x，不仅完全没有过时，而且在目前以及未来都是绝对有用的！实际上Spark 1.x只有极其少数的一些东西是被标记为淘汰的！因此，新人必须从本课程讲解的Spark 1.x开始，一点一点学习，循序渐进，千万不能急于求成！而且Spark 2.0还很不稳定，因此本次升级讲解的内容，主要是希望大家能够跟上技术的发展潮流，站在技术发展的前沿，而不是让大家马上学了spark 2.0后就开始投入生产环境使用！具体的分析，在课程里都有讲解，希望大家踏踏实实地学习。' _0 H* r# h0 u- _
& P% V7 d4 ?9 P0 r) |, b- a
超重磅免费升级通知！ * V4 n( I8 h- D4 E; H7 H4 a
9 l: [3 ]/ a, h; [4 F2 o ^
本次课程升级，总计132讲，60课时左右，内容扩充近一倍。将从入门到精通的各个阶段都进行了阶段升级。主要内容概述如下：
( @. `0 m! q2 F3 a1、Scala编程进阶：讲解Scala高级编程技巧。$ L/ u: q# o2 L6 J* z
2、Spark核心编程进阶：本版本展示细致的Spark核心编程讲解，包括standalone集群操作以及spark-submit所有细节，补充大量实验，并补充讲解几乎所有的算子操作，并增添大量实战案例以及移动端app访问流量日志分析综合案例。% i- p9 T( L. R6 r W( }, h; a3 i
3、Spark内核原理进阶：全网独家讲解Spark常用的10个算子的内部原理。, M, s% a$ m R. M9 J8 ^+ F
4、Spark SQL实战开发：讲解Thrift JDBC/ODBC Server等高级内容，并增添新闻网站关键指标离线统计综合案例。
4 T7 v# H! V j5、Spark Streaming实战开发：讲解Flume数据源等高级内容，并增添新闻网站关键指标实时统计综合案例。* v+ |& i2 s3 p1 t3 |/ _0 `% `) m
6、Spark运维管理进阶：完全实战讲解与演练Spark的运维与管理的各种高阶技术，包括基于ZooKeeper和文件系统实现HA以及主从切换、多种作业监控方式，以及全网独家的Spark动态资源分配技术和Fair Scheduler技术。
# v2 a2 F1 i, {/ k3 k5 Q
& w6 M: g% c! h/ s0 }* c1 t中华石杉: 在国内BAT公司以及一线互联网公司从事过大数据开发和架构工作，负责过多个大型大数据系统的架构和开发。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据技术。有丰富的企业内部技术分享、技术培训和技术讲座的经验。6 O0 `, N, S, D) F* F9 t
( Z: x8 y- @) Z( ^ u. X: x, L: K9 Y
一、Scala编程详解： ; P% K: |- P* v( o& }
第1讲-Spark的前世今生$ d: G7 b8 t3 `
第2讲-课程介绍、特色与价值4 [: s. W: x/ n/ r9 q n7 _
第3讲-Scala编程详解：基础语法. |- p6 S3 m& e Z4 f* X
第4讲-Scala编程详解：条件控制与循环( Q& _4 Z5 t9 A1 c$ ^/ u
第5讲-Scala编程详解：函数入门
7 ?1 D/ T" C6 D# F3 F |0 I4 a `第6讲-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数) G u" c8 i' x- I) v
第7讲-Scala编程详解：函数入门之变长参数
& a7 j3 ]0 Y4 @# V第8讲-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常
z& T0 l' X/ j' T第9讲-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
6 |1 Y8 H `+ R; R. L4 c# h, K- b第10讲-Scala编程详解：数组操作之数组转换
" |' l* U' w5 @7 l6 V第11讲-Scala编程详解：Map与Tuple: s* r; X/ v5 u
第12讲-Scala编程详解：面向对象编程之类) W/ F( [, b0 l! `4 C# Q+ Y
第13讲-Scala编程详解：面向对象编程之对象6 g) u- J5 o% P
第14讲-Scala编程详解：面向对象编程之继承
( y r' |9 }$ O* m第15讲-Scala编程详解：面向对象编程之Trait
. ] ^1 l. N( s5 g第16讲-Scala编程详解：函数式编程5 U1 p3 r! N) j' ~+ i
第17讲-Scala编程详解：函数式编程之集合操作
$ ]9 b& ^1 p% Y" g# h5 H2 t4 ]) L第18讲-Scala编程详解：模式匹配
+ @, a& p7 V. ~# }, F第19讲-Scala编程详解：类型参数# R4 V* f! h6 W0 t- Q3 ?" E" O( Y6 x
第20讲-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数/ e9 D/ @7 d) ~" d% z {9 B
第21讲-Scala编程详解：Actor入门# C% s* m* u/ t
! \5 W7 F, R" z' C5 {8 b二、课程环境搭建： ' N& r# s1 Z, u6 a# e
第22讲-课程环境搭建：CentOS 6.5集群搭建
]# t$ h6 v8 F1 _% j5 C第23讲-课程环境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建" k! a* R+ F. I5 I
第24讲-课程环境搭建：Hive 0.13搭建3 n% G" h+ ^. n3 L: A& n! g* }7 I
第25讲-课程环境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建7 \: D6 b6 u5 g- K7 ~8 m
第26讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建$ y* k9 c8 z& u7 R6 p2 m0 a4 w" T' m
第27讲-课程环境搭建：Spark 1.3.0集群搭建
) O% o. M8 c% D/ g* m7 i) e. Y: N# b, I0 T8 f/ [# `' K
三、Spark核心编程：- d/ a5 H+ P0 k1 y* ~
第28讲-Spark核心编程：Spark基本工作原理与RDD
: u- G) a4 m2 C& D$ s5 h第29讲-Spark核心编程：使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
$ s9 v$ P* E" F2 d4 W; P* o* A第30讲-Spark核心编程：wordcount程序原理深度剖析
6 U h& C8 W U& S. O* ~9 p第31讲-Spark核心编程：Spark架构原理
`9 Q+ F4 e' ]( V# g+ j" o第32讲-Spark核心编程：创建RDD实战（集合、本地文件、HDFS文件）
L: Z- \+ B/ K第33讲-Spark核心编程：操作RDD实战（transformation和action案例实战）* V8 Q+ k, B! a
第34讲-Spark核心编程：transformation操作开发案例实战
6 l' v; V( N! |3 m- F( J2 T6 T! e# S第35讲-Spark核心编程：action操作开发案例实战" _4 ^; |) Z1 j% I& P: E
第36讲-Spark核心编程：RDD持久化详解# V& ~7 O2 w( ?
第37讲-Spark核心编程：共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）
9 k- y9 }/ z, u7 Y& t4 n# R第38讲-Spark核心编程：高级编程之基于排序机制的wordcount程序( y2 t& @+ G. s$ v: F
第39讲-Spark核心编程：高级编程之二次排序实战1 S6 i3 {4 N Z' G' ^3 i
第40讲-Spark核心编程：高级编程之topn与分组取topn实战
- x3 d$ J$ U0 z' p: P
, ?$ r! C u: D1 }2 S9 z9 ^四、Spark内核源码深度剖析：
0 p. w7 R- X" Y) [5 c第41讲-Spark内核源码深度剖析：Spark内核架构深度剖析
( p& m9 r- K. \第42讲-Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析; k T% E" i) |
第43讲-Spark内核源码深度剖析：基于Yarn的两种提交模式深度剖析8 }6 Q$ e+ M/ J5 T
第44讲-Spark内核源码深度剖析：SparkContext初始化原理剖析与源码分析) ]0 X( J. c& Z# r+ b# a, c& H8 c
第45讲-Spark内核源码深度剖析：Master主备切换机制原理剖析与源码分析
2 B7 i* L0 ]+ m+ l第46讲-Spark内核源码深度剖析：Master注册机制原理剖析与源码分析! J0 I9 [- u/ u( x& i* Z
第47讲-Spark内核源码深度剖析：Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析& Q( E; e9 ?1 m2 q, g
第48讲-Spark内核源码深度剖析：Master资源调度算法原理剖析与源码分析# f0 z& e; I* P" P M- @
第49讲-Spark内核源码深度剖析：Worker原理剖析与源码分析
6 h2 w9 q+ e H! C8 }" U% B9 A第50讲-Spark内核源码深度剖析：Job触发流程原理剖析与源码分析0 G$ Y' S; }" B) o
第51讲-Spark内核源码深度剖析：DAGScheduler原理剖析与源码分析（stage划分算法与task最佳位置算法）+ a8 S$ G4 ]- [6 h
第52讲-Spark内核源码深度剖析：TaskScheduler原理剖析与源码分析（task分配算法）
4 ]1 x0 t, S% D1 K: i第53讲-Spark内核源码深度剖析：Executor原理剖析与源码分析
& o* ]6 K5 m3 w( f7 F第54讲-Spark内核源码深度剖析：Task原理剖析与源码分析
' g6 _ V% d' N# m$ @9 I3 ]0 ^- k第55讲-Spark内核源码深度剖析：Shuffle原理剖析与源码分析（普通Shuffle与优化后的Shuffle）
0 s, @" O5 o- c {第56讲-Spark内核源码深度剖析：BlockManager原理剖析与源码分析（Spark底层存储机制）
$ G* @; N! Z: m9 g- B9 v$ P/ V第57讲-Spark内核源码深度剖析：CacheManager原理剖析与源码分析4 t3 ^0 C# o4 g/ Y
第58讲-Spark内核源码深度剖析：Checkpoint原理剖析与源码分析3 j$ m# h" O3 {7 W
) j! |$ V8 x' c7 u: @
五、Spark性能优化：
- H" r* ~. J) k# H第59讲-Spark性能优化：性能优化概览
- ?8 R0 R8 A9 A L6 l+ i+ @第60讲-Spark性能优化：诊断内存的消耗
4 Q* h# ]5 m# Q/ r2 `9 u& W第61讲-Spark性能优化：高性能序列化类库# n; c+ t# [. y# U# C; a- w
第62讲-Spark性能优化：优化数据结构
% D' Z; U" f+ o, n$ m3 f( E3 l第63讲-Spark性能优化：对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
/ I; G$ s- W; _; Z7 h, ~第64讲-Spark性能优化：使用序列化的持久化级别
/ [! u, {* \9 j; P' r1 D第65讲-Spark性能优化：Java虚拟机垃圾回收调优8 J- W5 M5 D7 c4 U
第66讲-Spark性能优化：提高并行度
1 `% {1 `/ x% i第67讲-Spark性能优化：广播共享数据
4 h1 I3 ]' C7 \ b4 F. m- U0 U第68讲-Spark性能优化：数据本地化
6 c% t; w$ C4 i0 ?. |& l2 ^第69讲-Spark性能优化：reduceByKey和groupByKey$ n5 ]( ~* K8 e2 t. G1 F4 |+ m- c
第70讲-Spark性能优化：shuffle性能优化
9 T! c" f0 w% {' G# `' [
2 ~! ~" S1 _ [4 q6 X六、Spark SQL：% V% L% X+ ~+ x2 [& o$ M \
第71讲-课程环境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建; H* B' h" c% K4 j
第72讲-Spark SQL：前世今生0 P7 m2 y" d$ k9 U7 U6 k
第73讲-Spark SQL：DataFrame的使用
4 {% }" K9 t4 Q! x/ W第74讲-Spark SQL：使用反射方式将RDD转换为DataFrame
# t) C4 V/ g) r9 S, o( b第75讲-Spark SQL：使用编程方式将RDD转换为DataFrame2 {0 l+ b% M# W* X0 U/ P
第76讲-Spark SQL：数据源之通用的load和save操作
' N L1 L9 R" k, X2 V# [7 O2 \第77讲-Spark SQL：Parquet数据源之使用编程方式加载数据( P/ F0 R2 R1 {6 t: C8 R
第78讲-Spark SQL：Parquet数据源之自动分区推断4 x0 I5 F6 q- p+ K7 }0 F
第79讲-Spark SQL：Parquet数据源之合并元数据
1 _1 T8 [" m. }第80讲-Spark SQL：JSON数据源复杂综合案例实战# V7 x! ~6 ~: ~" ^& \
第81讲-Spark SQL：Hive数据源复杂综合案例实战+ Y# m3 O2 y {6 L
第82讲-Spark SQL：JDBC数据源复杂综合案例实战: f* ?0 E0 K# Z7 n) W7 }
第83讲-Spark SQL：内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
6 X, T+ ~8 O; v" r第84讲-Spark SQL：开窗函数以及top3销售额统计案例实战
; }! h+ }1 F! f; w第85讲-Spark SQL：UDF自定义函数实战/ C) L; g) b3 Y! A
第86讲-Spark SQL：UDAF自定义聚合函数实战( o6 f! r, @: B# T- n0 z/ ?
第87讲-Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化
, g' ?3 \ U. L1 }7 p9 G) {第87讲-Spark SQL：与Spark Core整合之每日top3热点搜索词统计案例实战6 e, v# O3 ] s+ P+ ~
第87讲-Spark SQL：核心源码深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等）
* t; Z- Q4 o2 |第87讲-Spark SQL：延伸知识之Hive On Spark
: s h& e5 l* [+ `0 K* c& p: L6 O0 D% _) @' e# {
七、Spark Streaming：% h/ g9 q% B7 n+ V& Q
第88讲-Spark Streaming：大数据实时计算介绍
( W# \: t2 S& r5 C8 I# ^, q# X第89讲-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
, w2 L5 A8 r& v第90讲-Spark Streaming：与Storm的对比分析7 v$ e, J6 S$ H5 Y7 e
第91讲-Spark Streaming：实时wordcount程序开发
( D' n* r6 c0 N* g第92讲-Spark Streaming：StreamingContext详解
' k" x- _' U0 Q1 b第93讲-Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解
' P) ?2 P) ]* @) {* O第94讲-Spark Streaming：输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount案例实战$ ~) G' l9 l- b X0 ]( L: ~+ q
第95讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的方式）
1 ]8 u8 k, V( W% A6 w第96讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）
4 p) M. f# K8 s! ~8 I第97讲-Spark Streaming：DStream的transformation操作概览: L8 k6 m! J4 t
第98讲-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战: q2 n) V# z h, g
第99讲-Spark Streaming：transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战
( [9 t& g2 _! w第100讲-Spark Streaming：window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战
$ z; C `* t2 }) m/ B第101讲-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解* P) `/ }7 s6 N' [% q2 Q
第102讲-Spark Streaming：与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战 D- f( b) w% E5 H- K o3 \# q
第103讲-Spark Streaming：缓存与持久化机制详解
. Z; x' A+ A) w第104讲-Spark Streaming：Checkpoint机制详解（Driver高可靠方案详解）
+ N$ X: e9 Y1 @! e% E第105讲-Spark Streaming：部署、升级和监控实时应用程序; x( C' B- Q+ Z- r, J
第106讲-Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解8 }1 A9 K& K$ P% N/ u0 b
第107讲-Spark Streaming：架构原理深度剖析% }5 `/ s- k" u: [
第108讲-Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析" E* T* K: H0 t' H# U1 h
第109讲-Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析# E% Q$ p$ ]4 }- a& ` r9 A. U
第110讲-Spark Streaming：数据处理原理剖析与源码分析（block与batch关系透彻解析）
6 d9 F* ~5 ?, h$ @* o: T第111讲-Spark Streaming：性能调优详解& b- c1 K) I4 q7 S& ?. U& j$ x! h
第112讲-课程总结（学到了什么？达到了什么水平？）
, u$ j) c3 f {# k h% T4 w$ x4 L2 S# I* S) o4 a' p3 u
Spark开发进阶(升级内容！)% I% z. _, q" ~
6 _9 T$ K8 o" _$ ~一、Scala编程进阶： , _; h# k. e8 Q) V6 k
第113讲-Scala编程进阶：Scaladoc的使用6 u+ m* E1 ^3 {2 R
第114讲-Scala编程进阶：跳出循环语句的3种方法; h4 R# k: i. o. M# i8 ^9 E& r
第115讲-Scala编程进阶：多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
3 j: _" K u2 P5 X* v; l第116讲-Scala编程进阶：Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
2 M. A, H" Q4 {! N第117讲-Scala编程进阶：扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用
% n$ W ~3 g$ J r第118讲-Scala编程进阶：package与import实战详解' X/ ^2 F8 v5 m. d
第119讲-Scala编程进阶：重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性% @6 V; i+ c3 j: f$ t* n5 u
第120讲-Scala编程进阶：文件操作实战详解3 r; ?' j1 R. u7 c1 ?
第121讲-Scala编程进阶：偏函数实战详解, \+ u. F, M2 u* |3 Z& X$ u
第122讲-Scala编程进阶：执行外部命令% }) i1 a8 d" K
第123讲-Scala编程进阶：正则表达式支持
- g8 U" Y4 l# `# l! U5 v第124讲-Scala编程进阶：提取器实战详解6 w7 |! c% Y) b! F
第125讲-Scala编程进阶：样例类的提取器实战详解
) n0 g2 q3 h( T, s* ^1 b# R% \第126讲-Scala编程进阶：只有一个参数的提取器
; b' }4 E6 W# J* q第127讲-Scala编程进阶：注解实战详解. s: L& W" }0 Q! `+ N
第128讲-Scala编程进阶：常用注解介绍! c P0 _, I1 H+ e
第129讲-Scala编程进阶：XML基础操作实战详解
0 }, |4 N- T- c. T第130讲-Scala编程进阶：XML中嵌入scala代码
; A: H4 K$ l7 H9 @1 ^第131讲-Scala编程进阶：XML修改元素实战详解 W. C$ m5 r" w
第132讲-Scala编程进阶：XML加载和写入外部文档
8 p A) Q) L2 p) W! r7 _第133讲-Scala编程进阶：集合元素操作
6 Z8 Y3 Q/ y; X- d2 C+ M# C第134讲-Scala编程进阶：集合的常用操作方法
3 l' N7 r* R, C9 J7 T1 I& k" r/ t第135讲-Scala编程进阶：map、flatMap、collect、foreach实战详解' n/ ?- ^7 I9 F- B+ U
第136讲-Scala编程进阶：reduce和fold实战详解
& p2 h8 p( v4 w" u' C% L/ s1 j8 i
二、Spark核心编程进阶：
8 Z' J3 t% E- \' u2 U$ v第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
T1 b# T! ?4 k4 P6 Y) V ] n第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建2 y7 g& m2 V% e( }/ V
第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建0 }6 j0 c c) ]5 R$ g; `: N8 S
第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明
8 u* K) V: T6 B$ `6 }: Z第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
9 E" `2 q) z# Q) k第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
7 T: d. { W& @. {第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
+ D# p+ o9 \' H3 ~第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构
- m& i0 d& O" R0 |& U第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解, g, s S' F9 v
第146讲-Spark核心编程进阶-实验：单独启动master和worker进程以及启动日志查看1 A$ i7 j9 t# D$ W w* r8 F
第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解$ F9 n, t; y& {" h4 Z% U
第148讲-Spark核心编程进阶-实验：local模式提交spark作业9 |2 X$ }3 P! Q% a7 w9 E$ C
第149讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone client模式提交spark作业6 T+ u8 w! S/ Q% y
第150讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone cluster模式提交spark作业
5 c W+ h& f( ^' T8 Y" M6 R第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度/ ]% j0 a% W) u/ }
第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录
4 X3 L/ W: _, [第153讲-Spark核心编程进阶-实验：运行中作业监控以及手工打印日志
1 F t+ q7 l: _1 |0 b第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
& g$ j0 x W; i( y' @( y1 r第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
* q/ f( s; @7 L. C. k+ y" ]! k: ?1 w第156讲-Spark核心编程进阶-实验：yarn-client模式提交spark作业& G/ z6 [2 w) l: h% h# J
第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
: u2 _8 o$ t0 C$ C第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解
7 F- v/ R) l9 J第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
$ C5 N0 {% y8 T) ^' h第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
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