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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 17:17 编辑
3 y! L y0 h% _# b9 Y
: I& j4 k" ?. M5 C% z0 t" e1.课程研发环境：
% p5 g2 \6 L m5 G/ ~( K. {开发工具: Eclipse、Scala IDE for Eclipse;0 [- I. n2 I0 S; X+ `
Spark: 1.3.0和1.5.1
$ O; O7 Q0 c" [ r# ]Hadoop: 2.4.1
0 m& u: J4 u. J3 aHive: 0.13
- i, T5 a1 ~$ K9 y% ]ZooKeeper: 3.4.5# i1 A& Q9 E+ ~$ l2 C
Kafka: 2.9.2-0.8.1 # ? d9 D) o: \
其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
' E! s' q) C1 i
r5 a5 A/ q6 o2.内容简介：2 V: N2 s1 c: \( s. k/ [# ?4 i
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。6 A) _& d. |# C+ G
本课程的特色包括：! x7 S3 G0 e9 O. V O$ E! Q
1、代码驱动讲解Spark的各个技术点（绝对不是照着PPT空讲理论）；
W, A* X1 N+ S& A! t3 Y5 Y2、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）；
: [. K, a T; j. n3、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）；
: Y9 x0 N- `) \% K& P" X4、Scala全程案例实战讲解（近百个趣味性案例）；1 d l9 i) _* [4 G" S
5、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）；
- f( o# \ c6 X0 x$ i u5 d# M6、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。+ c( z3 A P4 X8 \
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9 B( {7 O; X* w3 I, a. }
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 ]; M C, k7 t& F
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）
& w9 l9 y3 F$ ~/ Q10、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）; k. [& Z( z/ G3 P$ F) A7 s6 X/ r
! J; c+ F. _' H& ~: ]
Spark 2.0免费升级通知
% W/ F" f/ x" d$ {/ q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：) N( c" @# u' Z: L. o W6 o3 y
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。/ v$ o. ~3 u- n) B7 l! I/ ^# N0 }
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。$ Z" J1 Q# O/ ?. \6 e. I
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。, {" J- c4 s6 r; r8 b Z U
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？
& ~7 e7 d' ]& ?+ c" I5. 具体的升级内容大纲，见“课程大纲”底部新增内容。
: @- ^$ U) }% U, m1 Z( e# Z& y 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！/ g1 x" _; c# |% Y& V* d
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 b- }* W, J% \, U5 \5 [( w
' A- v5 R7 H9 h. Z5 S: j超重磅免费升级通知！
) ~, Q i( k: T3 D" M
a6 m' \2 j/ `9 h D8 i) q3 R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：
4 s* [4 x, d% X/ d( d1、Scala编程进阶：讲解Scala高级编程技巧。
1 E/ ]" v5 J+ i4 O) F2、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。# u# A0 l4 Z2 `: V% a( x, @- N
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。
3 u! M- ]; h3 p+ T4、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。
' q4 x0 b$ k3 Z+ ~/ ^' x0 V5、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。 ?; x6 K1 W" ?. E5 z) b" C) B
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。
- N$ W; V* h7 j
3 b* U2 ~6 }/ O1 O$ {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。. X% a \' ~9 ~; u0 O5 ^, m6 P
* S9 ?4 P- k+ J8 x
一、Scala编程详解： 3 u/ l! S. [. Y' T
第1讲-Spark的前世今生0 Z, l( V! @* z* F
第2讲-课程介绍、特色与价值9 h; u4 c, V+ U$ Q
第3讲-Scala编程详解：基础语法+ \) G$ a* I9 {0 D$ d& p7 w
第4讲-Scala编程详解：条件控制与循环
6 T. S# v! T L: E- _第5讲-Scala编程详解：函数入门
8 w! g* P) L. }( i第6讲-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数
. F" J/ O1 \! `9 t$ p, `第7讲-Scala编程详解：函数入门之变长参数8 R8 m( U6 j" f9 r
第8讲-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常
' W$ _3 l; j- n6 K( ?第9讲-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
2 \/ I6 e5 Y; }' C4 x2 h# k第10讲-Scala编程详解：数组操作之数组转换
4 P& v3 n8 B" [$ m/ ?第11讲-Scala编程详解：Map与Tuple
2 v5 k! O- n* g9 Z8 H第12讲-Scala编程详解：面向对象编程之类 i( I: p7 M. p& U- O) c" z+ ]
第13讲-Scala编程详解：面向对象编程之对象
2 X3 ?% |8 g( H0 m4 K8 H第14讲-Scala编程详解：面向对象编程之继承
/ h+ B" u0 J4 [4 K5 g0 ~/ e第15讲-Scala编程详解：面向对象编程之Trait
$ w @! x4 G, U1 L0 u. d8 ~0 }第16讲-Scala编程详解：函数式编程! Z2 _3 t& X. I6 N8 u9 m
第17讲-Scala编程详解：函数式编程之集合操作6 F( D! W. h s. V$ F
第18讲-Scala编程详解：模式匹配
1 M0 V* v6 \; f5 c6 m/ T第19讲-Scala编程详解：类型参数' v; V9 X' a8 t5 ~# | w* Q
第20讲-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数
' s x) U( ]( h% f" \3 y第21讲-Scala编程详解：Actor入门2 }6 k5 {$ W+ C: m! L# y. b+ p( S
" ~- ?2 _! ?6 s9 O* g
二、课程环境搭建：
9 c6 N( a" z' E+ I" r$ p! X5 y第22讲-课程环境搭建：CentOS 6.5集群搭建9 A7 I* X% e6 G' [% a
第23讲-课程环境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建
1 q; T' ]/ g5 d+ l& V第24讲-课程环境搭建：Hive 0.13搭建- c1 X1 P' O' c
第25讲-课程环境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建
; ~3 ?1 s) c1 z9 E! O+ u, w. ]第26讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建/ M6 M5 j4 A( t1 v5 _2 U7 z
第27讲-课程环境搭建：Spark 1.3.0集群搭建
$ ` A' Y! ^& D" K/ @9 `, d
8 M! s0 Z3 g) J+ K" B- D4 S三、Spark核心编程：; }5 A- t1 q/ k- u* }! N$ q
第28讲-Spark核心编程：Spark基本工作原理与RDD
6 i% T, Q/ a* E( a第29讲-Spark核心编程：使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序9 v% ~" K0 `0 ]: E, Y
第30讲-Spark核心编程：wordcount程序原理深度剖析; ?% P% q( a) v) O" ^
第31讲-Spark核心编程：Spark架构原理. X/ y7 O# H" `9 e
第32讲-Spark核心编程：创建RDD实战（集合、本地文件、HDFS文件）7 i w6 k& \4 J, w& Y" ?8 a, o# N
第33讲-Spark核心编程：操作RDD实战（transformation和action案例实战）) f% L" g4 N- D
第34讲-Spark核心编程：transformation操作开发案例实战& Q0 ~4 M% I8 B
第35讲-Spark核心编程：action操作开发案例实战; L3 X: }# w! D. v1 h j& q
第36讲-Spark核心编程：RDD持久化详解
& u0 q7 P3 T% o# g% p# D# h. Y第37讲-Spark核心编程：共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）5 ?- ~8 @$ u2 ~1 X+ S% a) Y
第38讲-Spark核心编程：高级编程之基于排序机制的wordcount程序2 F9 V6 h2 U& ^" y8 P9 I. ~
第39讲-Spark核心编程：高级编程之二次排序实战
; k. n7 Y8 D7 j" c1 P* C k第40讲-Spark核心编程：高级编程之topn与分组取topn实战% }! j6 d4 w" a
4 A0 i: J8 s4 N5 K! `
四、Spark内核源码深度剖析：2 ^7 i: A- _1 v! Q
第41讲-Spark内核源码深度剖析：Spark内核架构深度剖析
: p/ @% p0 P, {第42讲-Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析0 o% X" y3 c; W* B: f# N
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" ^$ e i6 P% P# s8 _% d2 J z
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9 j$ w, \$ `- _1 ?% ~. {2 Z
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
+ y, T+ J- @& v! E% L5 J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5 O% ^: K" w( l! E' ]" d
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. u Y, l7 e5 n$ T& X; 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/ ] E9 j( c+ Z6 X' w# {- j
第49讲-Spark内核源码深度剖析：Worker原理剖析与源码分析
% V4 S" o$ F: \- E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
( w' c5 A) Z9 E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）' _* U% l, D( X) T0 O* o
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）
) l% n2 e- W% ~4 y" m第53讲-Spark内核源码深度剖析：Executor原理剖析与源码分析
, c# V5 ^# B. o- q1 l f0 |第54讲-Spark内核源码深度剖析：Task原理剖析与源码分析- K( @" H# R+ Q0 G# R# F
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）
2 h: Y9 H# e- K" Y2 t! J# q$ U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" V2 ?; J7 Z第57讲-Spark内核源码深度剖析：CacheManager原理剖析与源码分析
3 ]& k; `2 r% D Y4 i第58讲-Spark内核源码深度剖析：Checkpoint原理剖析与源码分析
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- \/ X. r& [4 C0 T( K. m* |五、Spark性能优化：
* ?2 b, H: n* X6 j9 [9 p# F/ e第59讲-Spark性能优化：性能优化概览# r G h6 C" c. ?
第60讲-Spark性能优化：诊断内存的消耗
) ~5 H5 O8 `! a* S5 s2 F( F" l第61讲-Spark性能优化：高性能序列化类库
% i4 W! U- Q! O+ n% U. E9 t7 m2 |第62讲-Spark性能优化：优化数据结构
2 Y0 b" ?5 m- g. r第63讲-Spark性能优化：对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
. u8 N5 f% e7 _5 E! \( d第64讲-Spark性能优化：使用序列化的持久化级别
! P% N9 e/ s* @( s第65讲-Spark性能优化：Java虚拟机垃圾回收调优& ]7 S. H7 O" e; v# s" h
第66讲-Spark性能优化：提高并行度
0 F3 @; r% V' p7 `9 y' z/ f第67讲-Spark性能优化：广播共享数据
; P3 a6 W! u- l第68讲-Spark性能优化：数据本地化
T7 S2 y; K, U' Z7 z- [' Y( H [9 X第69讲-Spark性能优化：reduceByKey和groupByKey$ V* p/ y U3 H7 r& m9 C( v
第70讲-Spark性能优化：shuffle性能优化
& X5 x L E$ N1 Q
, }( v0 Y1 p! l5 w/ t! W六、Spark SQL：" N" G# n! R. V8 o$ U7 [- d
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
7 C6 F0 j) k2 e. u5 X% o; R, `第72讲-Spark SQL：前世今生( T0 w* L, |( E3 E' ^! Y
第73讲-Spark SQL：DataFrame的使用
. R- h) \7 R8 m% h第74讲-Spark SQL：使用反射方式将RDD转换为DataFrame8 G5 ~* O8 F$ I4 F2 n! F9 O+ P' C
第75讲-Spark SQL：使用编程方式将RDD转换为DataFrame
* X- Y# _+ \, U第76讲-Spark SQL：数据源之通用的load和save操作1 {, ?! F9 y3 e* y3 F2 |) ?
第77讲-Spark SQL：Parquet数据源之使用编程方式加载数据! b% @0 c! v1 [* g; P9 \6 E
第78讲-Spark SQL：Parquet数据源之自动分区推断5 H1 O" P0 A6 F0 a$ R
第79讲-Spark SQL：Parquet数据源之合并元数据
l2 }' R- O6 ]$ D" h第80讲-Spark SQL：JSON数据源复杂综合案例实战
: Z8 D: }. O1 c; p& D% j第81讲-Spark SQL：Hive数据源复杂综合案例实战
* J; R% [: W+ p- Z! Q2 A+ d第82讲-Spark SQL：JDBC数据源复杂综合案例实战
+ i; M- B% n T/ c0 N3 r第83讲-Spark SQL：内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
& X& F$ e9 ^- X第84讲-Spark SQL：开窗函数以及top3销售额统计案例实战: }1 Q- W |, m4 m4 h6 F
第85讲-Spark SQL：UDF自定义函数实战
1 J+ N1 p$ r* u3 M第86讲-Spark SQL：UDAF自定义聚合函数实战, u2 `( [% q) Y$ F1 ~! S. v7 k! _
第87讲-Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化% M# W% E2 ~9 T8 N
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+ Z1 z0 p) b! ?% G. p, v
第87讲-Spark SQL：核心源码深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等）
' | C" _9 A2 x第87讲-Spark SQL：延伸知识之Hive On Spark
6 R* S- s- ?& \3 h! F8 G8 Q& d w' Z5 j; G5 ?
七、Spark Streaming：& N! T: B+ A- S( S( a6 ~$ W7 m. f
第88讲-Spark Streaming：大数据实时计算介绍
5 Z; W3 v$ }" }, U. d( _& F第89讲-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理7 w0 o( ?2 K1 C7 Q) c4 ]
第90讲-Spark Streaming：与Storm的对比分析
0 g' T+ H# Z4 M: C N+ b2 ~7 @; G第91讲-Spark Streaming：实时wordcount程序开发& X/ a9 w' l$ d
第92讲-Spark Streaming：StreamingContext详解
8 _& N& K/ o/ c& T2 V- y* I. I8 {第93讲-Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解
" w- _; u( g; \ [9 B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
- ], T) m& ~+ {2 B# v2 `6 f4 `第95讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的方式）' n9 g. ~# a0 ~0 R# R k
第96讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）
7 T" m" |# X+ j1 @/ o第97讲-Spark Streaming：DStream的transformation操作概览
# d, {9 a/ H+ D% L2 m! j5 S6 j第98讲-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
+ H! a1 i7 u' W* e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3 m* R& C/ \/ P" Z
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
+ q8 j4 ~/ N- N8 p- f第101讲-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解7 G$ A3 V8 x) A( H! y6 L# |3 }
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& G2 ?' k W1 ^% u N
第103讲-Spark Streaming：缓存与持久化机制详解
- k7 C6 @) c5 m) _! N第104讲-Spark Streaming：Checkpoint机制详解（Driver高可靠方案详解）! }& b; g: e/ H# k2 [7 q4 u
第105讲-Spark Streaming：部署、升级和监控实时应用程序6 c* h/ @' E7 ]) H# G1 G2 I9 a
第106讲-Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解
0 a n. E" _9 B( H j9 l: i第107讲-Spark Streaming：架构原理深度剖析
1 a; h7 i% ~% S3 C) A第108讲-Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析7 y; e; Y4 e( d
第109讲-Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析
+ R( w, S+ Z" r6 y$ l6 A0 P( {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）4 B- ^' o) x* _1 k
第111讲-Spark Streaming：性能调优详解
& ~& I" P6 t! M% ~第112讲-课程总结（学到了什么？达到了什么水平？）! h" A4 g" y' ], W" Z& {' Q0 Z
( p+ M5 g3 l4 V6 l- zSpark开发进阶(升级内容！)
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$ C5 `9 m7 q1 H2 J/ a5 ^+ Z* x% k6 O- g一、Scala编程进阶：
$ f) ?4 C! `1 z9 [, u9 r/ l第113讲-Scala编程进阶：Scaladoc的使用' Y- X* y# N }& H) `
第114讲-Scala编程进阶：跳出循环语句的3种方法0 G8 D+ x" _( F# T$ _6 _
第115讲-Scala编程进阶：多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
0 R3 A) p1 A, o5 o/ w2 A u; b第116讲-Scala编程进阶：Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换, ]& g9 T6 C! H/ k1 A, [9 f
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
$ J; }! {( F$ T/ d) i6 Z第118讲-Scala编程进阶：package与import实战详解
( o) U. r5 q- C/ ]0 R/ K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, i. h" [8 S l
第120讲-Scala编程进阶：文件操作实战详解7 C0 @. U+ K: j0 j2 I
第121讲-Scala编程进阶：偏函数实战详解
4 G+ t# V' L% s' c' L第122讲-Scala编程进阶：执行外部命令
( }- B% C$ E1 z第123讲-Scala编程进阶：正则表达式支持
@- O$ [7 A! @1 t第124讲-Scala编程进阶：提取器实战详解- _9 i& l" ?4 y; ?
第125讲-Scala编程进阶：样例类的提取器实战详解
' I X* e; t( d7 R第126讲-Scala编程进阶：只有一个参数的提取器
6 t, S) H2 ^. }( ]第127讲-Scala编程进阶：注解实战详解. T9 K' B# T, c1 l
第128讲-Scala编程进阶：常用注解介绍, J7 F8 f# X) Y4 m
第129讲-Scala编程进阶：XML基础操作实战详解9 _; R5 `8 Y. U8 M/ S1 k1 F8 F l
第130讲-Scala编程进阶：XML中嵌入scala代码1 ?2 `3 D2 C9 A, s& P! w
第131讲-Scala编程进阶：XML修改元素实战详解0 l, Q! s3 z- P6 T
第132讲-Scala编程进阶：XML加载和写入外部文档+ G# i [) F9 d% t
第133讲-Scala编程进阶：集合元素操作/ M7 p" j3 E# ?! B+ V. B
第134讲-Scala编程进阶：集合的常用操作方法
% M1 m# Q& Y/ `# `0 V+ w$ E; t, E第135讲-Scala编程进阶：map、flatMap、collect、foreach实战详解6 b0 `0 |9 b# V
第136讲-Scala编程进阶：reduce和fold实战详解
5 N1 {; d$ N4 r0 Y& v- ?! Z" u5 \! J$ ^4 k, n
二、Spark核心编程进阶：
k9 @1 z$ s8 b6 g/ V/ E第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
( C' Y. e/ W0 @( V+ n6 o/ k第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
' d; i; G9 s6 A第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建9 ~* Z+ e) E, e1 u$ K8 J, `$ K7 s
第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明
7 _& i* \; K* z( T6 p, p& ~: r" v. e7 H第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览 V, P5 C2 P* E. t3 l
第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明' z8 e5 ]8 `' H$ B/ l3 o& ^) R
第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
2 f1 P4 d8 a" A& h第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构5 ?2 D- G2 M% O: L' }2 f
第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
- l5 e. J! V" p1 `& [5 B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
- p# K' h- L. F/ A; ^第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
C- C6 V. A# F+ {: T8 w- l* j第148讲-Spark核心编程进阶-实验：local模式提交spark作业( w1 m6 n5 q' n% C" E0 k) T
第149讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone client模式提交spark作业
; W) Y. p3 i5 _- @" v* B第150讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone cluster模式提交spark作业7 M( b* P0 W U2 k; b1 M
第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度9 J) f) e, g: G, Q( ]% d2 F- ~
第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录
+ u8 W; M; r4 H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
. j- h" j1 P j) z第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
: r: q, I% p) X d8 S第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
* ^# Q4 D- n' {第156讲-Spark核心编程进阶-实验：yarn-client模式提交spark作业
9 @/ t3 E( x9 `/ b {# k第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解' M6 z s8 }" P& j' O6 b6 }
第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解
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五、Spark Streaming实战开发进阶： 2 r! t$ V0 K1 F! k, |
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第235讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：通过Spark Web UI进行作业监控
3 R+ ]2 g1 e' x0 `3 {- e9 y0 i第236讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：standalone模式下查看历史作业的Web UI0 h9 Q6 p- |$ W5 Q1 d0 O
第237讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：启动HistoryServer查看历史作业的Web UI
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4 S3 M( j0 s) V; b第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理 w [/ g0 c! {* Z/ G5 p
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