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大数据微职位（提升班级）
〖课程目录〗:
51CTO学院 大数据微职位（提升班级） [22.1G]
┣━━1 Linux基础知识 [1.7G]
┃ ┣━━1-1课程内容.ts [30.2M]
┃ ┣━━2-1虚拟机安装(windows).ts [65.2M]
┃ ┣━━2-2虚拟机网络配置.ts [62.4M]
┃ ┣━━2-3xshell连接虚拟机.ts [36.5M]
┃ ┣━━2-4虚拟机安装(Mac).ts [65.6M]
┃ ┣━━2-5Linux文件系统简介.ts [44.4M]
┃ ┣━━3-1文件目录操作命令.ts [56.9M]
┃ ┣━━3-2文件目录管理命令.ts [99.3M]
┃ ┣━━3-3文件内容修改命令.ts [23.5M]
┃ ┣━━3-4文件内容查看命令.ts [34.9M]
┃ ┣━━3-5文件大小查看命令.ts [29.4M]
┃ ┣━━3-6文件压缩打包命令.ts [61.2M]
┃ ┣━━3-7grep命令.ts [22.8M]
┃ ┣━━4-1用户与用户组概念.ts [50.8M]
┃ ┣━━4-2文件权限的讲解.ts [28.5M]
┃ ┣━━4-3chgrp和chown讲解.ts [35.3M]
┃ ┣━━4-4chmod讲解.ts [34.9M]
┃ ┣━━4-5权限实战.ts [62.4M]
┃ ┣━━4-6su和sudo讲解.ts [46.8M]
┃ ┣━━5-10date命令.ts [20.6M]
┃ ┣━━5-11往文件中追加内容.ts [19.7M]
┃ ┣━━5-12crontab命令.ts [36.7M]
┃ ┣━━5-1认识bash shell.ts [16M]
┃ ┣━━5-2bash shell的变量.ts [44.6M]
┃ ┣━━5-3bash shell操作环境.ts [33M]
┃ ┣━━5-4alias history clear.ts [23M]
┃ ┣━━5-5第一个bash脚本.ts [49.4M]
┃ ┣━━5-6脚本参数.ts [40.8M]
┃ ┣━━5-7test命令.ts [91.9M]
┃ ┣━━5-8条件判断结构.ts [54.7M]
┃ ┣━━5-9循环控制结构.ts [32.6M]
┃ ┣━━6-1克隆3台虚拟机.ts [57.3M]
┃ ┣━━6-2修改主机名.ts [33.9M]
┃ ┣━━6-3配置无密钥登录.ts [29.4M]
┃ ┣━━6-4使用filezilla上传文件.ts [31M]
┃ ┣━━6-5java的JDK的安装.ts [56.3M]
┃ ┣━━6-6java相关命令的讲解.ts [31.3M]
┃ ┣━━6-7虚拟机关闭防火墙.ts [28.1M]
┃ ┗━━6-8三台虚拟机通过ntp同步时间.ts [74.9M]
┣━━2 大数据技术入门 [5.1G]
┃ ┣━━1-10WebUI看不了怎么办.ts [25.5M]
┃ ┣━━1-11HDFS的安装(二).ts [41.6M]
┃ ┣━━1-12HDFS安装后的额外强调.ts [10M]
┃ ┣━━1-13HDFS Web UI讲解.ts [56.1M]
┃ ┣━━1-14HDFS常用操作命令一.ts [92.5M]
┃ ┣━━1-15HDFS常用操作命令二.ts [31.5M]
┃ ┣━━1-16HDFS文件恢复机制.ts [70.5M]
┃ ┣━━1-17Http方式访问HDFS.ts [50M]
┃ ┣━━1-18HDFS各组件作用.ts [19.7M]
┃ ┣━━1-19HDFS中的数据块.ts [92.7M]
┃ ┣━━1-1课程内容.ts [25.5M]
┃ ┣━━1-20写HDFS文件实战与原理讲解.ts [68.5M]
┃ ┣━━1-21读HDFS文件实战与原理讲解.ts [25.6M]
┃ ┣━━1-22Java基本操作HDFS API.ts [40.7M]
┃ ┣━━1-23Java开发HDFS应用的时候需要注意的点.ts [22.2M]
┃ ┣━━1-24DataNode心跳机制的作用.ts [28.8M]
┃ ┣━━1-25NameNode中的EditsLog和FSimage机制.ts [44.8M]
┃ ┣━━1-26SecondaryNameNode帮助NameNode减负.ts [19.8M]
┃ ┣━━1-27Federation配置.ts [74.9M]
┃ ┣━━1-28ViewFS的配置.ts [52.2M]
┃ ┣━━1-29回退到一个NameNode的状态.ts [25.9M]
┃ ┣━━1-2Java开发环境的安装(Windows).ts [101.6M]
┃ ┣━━1-30告诉你怎么使用Snapshots.ts [109.1M]
┃ ┣━━1-31平衡数据.ts [18.7M]
┃ ┣━━1-32SafeMode.ts [20M]
┃ ┣━━1-3IDEA导入已经存在的maven项目(windows).ts [23.9M]
┃ ┣━━1-4jar包依赖管理说明.ts [33.2M]
┃ ┣━━1-5使用java命令启动JVM.ts [64.7M]
┃ ┣━━1-6RPC.ts [89.4M]
┃ ┣━━1-7分布式存储的原理.ts [66M]
┃ ┣━━1-8HDFS安装前的准备.ts [28.9M]
┃ ┣━━1-9HDFS的安装(一).ts [146.6M]
┃ ┣━━2-10Java创建zk节点.ts [71.6M]
┃ ┣━━2-11Java设置和删除zk节点.ts [43M]
┃ ┣━━2-12ZNode的watcher机制.ts [83.2M]
┃ ┣━━2-13ZNode的watcher机制二.ts [67M]
┃ ┣━━2-14ZNode的ACL机制.ts [25.9M]
┃ ┣━━2-15使用curator客户端操作zk.ts [41.1M]
┃ ┣━━2-16zk使用之配置管理实战.ts [93.6M]
┃ ┣━━2-17zk使用之分布式锁实战.ts [90.6M]
┃ ┣━━2-18zk使用之Master选举实战.ts [41.6M]
┃ ┣━━2-19HDFS HA集群规划.ts [32.2M]
┃ ┣━━2-1课程内容.ts [21.3M]
┃ ┣━━2-20使用zk来实现HDFS HA的实操.ts [158.1M]
┃ ┣━━2-21NameNode恢复到非HA的状态.ts [46.4M]
┃ ┣━━2-22NameNode恢复到非HA的状态_2.ts [29.1M]
┃ ┣━━2-2为什么需要Zookeeper.ts [21.3M]
┃ ┣━━2-3单机安装zookeeper.ts [54.6M]
┃ ┣━━2-4使用命令行操作zookeeper.ts [54.8M]
┃ ┣━━2-5使用ZooInspector操作zk.ts [20.3M]
┃ ┣━━2-6数据模型.ts [63.4M]
┃ ┣━━2-7安装分布式zookeeper.ts [65.1M]
┃ ┣━━2-8分布式zookeeper的特点.ts [63.7M]
┃ ┣━━2-9Java创建zookeeper会话.ts [87.2M]
┃ ┣━━3-10MR内存cpu资源配置.ts [55.3M]
┃ ┣━━3-11MR中的Combiner.ts [62.6M]
┃ ┣━━3-12实现并运行WordCount.ts [74.3M]
┃ ┣━━3-13shuffle & sort.ts [67.9M]
┃ ┣━━3-14自定义分区器.ts [49.4M]
┃ ┣━━3-15MapReduce应用.ts [83.1M]
┃ ┣━━3-16Hadoop压缩机制.ts [41.7M]
┃ ┣━━3-17text文件格式的读写.ts [96.1M]
┃ ┣━━3-18avro文件和parquet文件的讲解(很重要).ts [28.8M]
┃ ┣━━3-19avro文件的读写.ts [97.1M]
┃ ┣━━3-1课程内容.ts [33.9M]
┃ ┣━━3-20parquet文件的读写(必须掌握).ts [68.8M]
┃ ┣━━3-21sequenceFile文件的读写.ts [41.9M]
┃ ┣━━3-22用sequenceFile合并小文件.ts [88.2M]
┃ ┣━━3-23CombineTextInputFormat讲解.ts [47.4M]
┃ ┣━━3-24Yarn的三种资源调度机制.ts [26.3M]
┃ ┣━━3-25Yarn Capacity Scheduler配置.ts [66.5M]
┃ ┣━━3-26Yarn Fair Scheduler配置.ts [35.6M]
┃ ┣━━3-27ResourceManager的HA配置.ts [75.6M]
┃ ┣━━3-2Yarn是用来做什么的.ts [21.5M]
┃ ┣━━3-3Yarn的安装.ts [44.6M]
┃ ┣━━3-4分布式计算的特点.ts [30.7M]
┃ ┣━━3-5MapReduce安装.ts [66.7M]
┃ ┣━━3-6hadoop序列化机制.ts [110.7M]
┃ ┣━━3-7实现并运行第一个MapReduce job.ts [112.7M]
┃ ┣━━3-8block与map的input split的关系.ts [53.7M]
┃ ┣━━3-9MapReduce在Yarn上运行的原理.ts [93.4M]
┃ ┣━━4-1NCDC数据源的获取.ts [93.6M]
┃ ┣━━4-2NCDC数据字段的详解.ts [83.1M]
┃ ┣━━4-3NCDC数据的预处理.ts [94.7M]
┃ ┣━━4-4数据处理逻辑以及实现方案讲解.ts [63.2M]
┃ ┣━━4-5MapReduce代码实现讲解.ts [104.4M]
┃ ┣━━4-6Hadoop的本地安装.ts [25.3M]
┃ ┣━━4-7单元测试、集成测试以及验证.ts [89.9M]
┃ ┗━━4-8求每一年最高的温度.ts [50.3M]
┣━━3 Scala语言的学习 [3.9G]
┃ ┣━━1-10选择Scala的理由.ts [49M]
┃ ┣━━1-1怎样学习Scala.ts [20.7M]
┃ ┣━━1-2章节内容.ts [7.4M]
┃ ┣━━1-3Scala的诞生史.ts [18.1M]
┃ ┣━━1-4学习scala需要的环境(windows).ts [75M]
┃ ┣━━1-5学习Scala需要的环境(Mac).ts [47.4M]
┃ ┣━━1-6简单例子对比面向对象和函数式编程.ts [31.4M]
┃ ┣━━1-7Java中的函数式编程.ts [41.8M]
┃ ┣━━1-8Scala面向对象和函数式编程的特点.ts [40M]
┃ ┣━━1-9Scala为什么Scalable.ts [29.6M]
┃ ┣━━2-10元组Tuples的使用.ts [17M]
┃ ┣━━2-11Sets和Maps的使用.ts [26.3M]
┃ ┣━━2-12使得程序更加函数式.ts [27.8M]
┃ ┣━━2-13Scala读取文件内容.ts [24.2M]
┃ ┣━━2-1章节内容.ts [10M]
┃ ┣━━2-2学习使用Scala解释器.ts [14.7M]
┃ ┣━━2-3变量的定义.ts [19.1M]
┃ ┣━━2-4函数的定义.ts [14.4M]
┃ ┣━━2-5编写Scala脚本.ts [16M]
┃ ┣━━2-6关键字while和if.ts [16.1M]
┃ ┣━━2-7使用foreach和for进行迭代.ts [25.2M]
┃ ┣━━2-8数组Arrays的使用.ts [22.4M]
┃ ┣━━2-9列表Lists的使用.ts [25.9M]
┃ ┣━━3-10多态和绑定.ts [24.2M]
┃ ┣━━3-11使用组合而不是继承.ts [12.6M]
┃ ┣━━3-12给Element类增加方法.ts [19.6M]
┃ ┣━━3-13使用工厂方法.ts [18.5M]
┃ ┣━━3-14客户端使用Element类.ts [31.9M]
┃ ┣━━3-15Scala的类型体系.ts [12.3M]
┃ ┣━━3-16超类Any的讲解.ts [21.8M]
┃ ┣━━3-17Bottom Type-Nothing和Null的讲解.ts [11.9M]
┃ ┣━━3-18trait的定义.ts [20.4M]
┃ ┣━━3-19trait使得瘦接口变成富接口.ts [29M]
┃ ┣━━3-1章节内容.ts [19.6M]
┃ ┣━━3-20trait叠加修饰的作用.ts [37.1M]
┃ ┣━━3-21trait与多重继承的区别.ts [18.1M]
┃ ┣━━3-22什么时候使用trait.ts [7.2M]
┃ ┣━━3-23package的讲解.ts [16.5M]
┃ ┣━━3-24import的讲解.ts [18.5M]
┃ ┣━━3-25访问修饰符的讲解.ts [21.7M]
┃ ┣━━3-2Scala脚本的运行-fsc命令.ts [20.2M]
┃ ┣━━3-3Scala应用程序的入口.ts [37.9M]
┃ ┣━━3-4分号推断规则.ts [19.7M]
┃ ┣━━3-5Class的定义.ts [28.2M]
┃ ┣━━3-6伴生对象.ts [30.5M]
┃ ┣━━3-7基本类型及其操作.ts [38M]
┃ ┣━━3-8抽象类的定义以及继承.ts [33.3M]
┃ ┣━━3-9子类构造器调用父类构造器.ts [12.2M]
┃ ┣━━4-10函数参数的规则.ts [21.9M]
┃ ┣━━4-11尾递归.ts [29.4M]
┃ ┣━━4-12高阶(high-order)函数.ts [32.1M]
┃ ┣━━4-13函数柯里化(currying).ts [20.6M]
┃ ┣━━4-14自定义控制结构.ts [38.8M]
┃ ┣━━4-15by-name和by-value参数的区别.ts [25.7M]
┃ ┣━━4-1章节内容.ts [17.3M]
┃ ┣━━4-2if表达式和while循环.ts [36.7M]
┃ ┣━━4-3for表达式.ts [32M]
┃ ┣━━4-4Scala中的break和continue.ts [23.2M]
┃ ┣━━4-5异常处理和模式匹配.ts [30.4M]
┃ ┣━━4-6重构命令式程序为函数式程序的例子.ts [20.6M]
┃ ┣━━4-7本地(Local)函数.ts [18.3M]
┃ ┣━━4-8first class function.ts [35.9M]
┃ ┣━━4-9Closures(闭包).ts [21.8M]
┃ ┣━━5-10模式的种类-元组模式.ts [6.9M]
┃ ┣━━5-11模式的种类-类型模式.ts [17.2M]
┃ ┣━━5-12模式的种类-变量绑定.ts [20.2M]
┃ ┣━━5-13模式的守卫.ts [15.5M]
┃ ┣━━5-14模式的重叠.ts [9.7M]
┃ ┣━━5-15数据结构Option.ts [18M]
┃ ┣━━5-16Option与模式匹配.ts [8.8M]
┃ ┣━━5-17模式在变量定义中的使用.ts [10.1M]
┃ ┣━━5-18模式在偏函数中的使用.ts [23.5M]
┃ ┣━━5-19在for表达式中的使用.ts [9.3M]
┃ ┣━━5-1章节内容.ts [20.3M]
┃ ┣━━5-20unapply方法的作用.ts [38.8M]
┃ ┣━━5-21unapply方法返回单个参数值.ts [23M]
┃ ┣━━5-22unapplySeq方法的作用以及特点.ts [28.7M]
┃ ┣━━5-2case class.ts [35.9M]
┃ ┣━━5-3浅尝模式匹配.ts [35.7M]
┃ ┣━━5-4sealed case class.ts [21.8M]
┃ ┣━━5-5模式的种类-通配符模式.ts [18M]
┃ ┣━━5-6模式的种类-常量模式.ts [11.3M]
┃ ┣━━5-7模式的种类-变量模式.ts [13.9M]
┃ ┣━━5-8模式的种类-构造器模式.ts [18.2M]
┃ ┣━━5-9模式的种类-序列模式.ts [8.4M]
┃ ┣━━6-10隐式作用域.ts [47.3M]
┃ ┣━━6-11慎用隐式转换.ts [6.7M]
┃ ┣━━6-12scala.Predef中使用隐式转换详解.ts [25M]
┃ ┣━━6-13JavaConversions中使用隐式转换.ts [17.6M]
┃ ┣━━6-14集合排序中使用隐式参数.ts [16.1M]
┃ ┣━━6-15Spark RDD中使用隐式转换.ts [16M]
┃ ┣━━6-1章节内容.ts [18.1M]
┃ ┣━━6-2隐式系统使用场景.ts [25.7M]
┃ ┣━━6-3关键字implicit.ts [28.1M]
┃ ┣━━6-4隐式转换.ts [25.5M]
┃ ┣━━6-5隐式类.ts [16.3M]
┃ ┣━━6-6隐式参数.ts [16.5M]
┃ ┣━━6-7隐式参数结合默认参数.ts [22.2M]
┃ ┣━━6-8标志符与作用域.ts [23.6M]
┃ ┣━━6-9隐式解析机制.ts [33.4M]
┃ ┣━━7-10结构化类型.ts [25.5M]
┃ ┣━━7-11scala.PreDef使用type关键字.ts [8M]
┃ ┣━━7-12路径依赖类型.ts [30M]
┃ ┣━━7-13枚举类型.ts [22M]
┃ ┣━━7-14存在类型.ts [25.5M]
┃ ┣━━7-15自身类型.ts [21.4M]
┃ ┣━━7-16Context and View Bounds.ts [32.4M]
┃ ┣━━7-17TypeTag and ClassTag.ts [31.1M]
┃ ┣━━7-18具体化类型约束.ts [31.5M]
┃ ┣━━7-19特殊的方法.ts [18.2M]
┃ ┣━━7-1章节内容.ts [16.6M]
┃ ┣━━7-2类型参数的含义.ts [33.7M]
┃ ┣━━7-3型变的基本概念.ts [23.7M]
┃ ┣━━7-4协变(co-variant)及其问题.ts [27.5M]
┃ ┣━━7-5下界(Lower Bound).ts [36.9M]
┃ ┣━━7-6逆变(contra-variant).ts [36.2M]
┃ ┣━━7-7上界(Upper Bound).ts [30.2M]
┃ ┣━━7-8type关键字.ts [17.7M]
┃ ┣━━7-9抽象类型.ts [28.2M]
┃ ┣━━8-10high order function第三部分.ts [27.9M]
┃ ┣━━8-11high order function第四部分.ts [56.6M]
┃ ┣━━8-12List伴生对象中的方法.ts [32.5M]
┃ ┣━━8-13Multiple Lists操作.ts [21.8M]
┃ ┣━━8-14可变集合ListBuffer.ts [26.5M]
┃ ┣━━8-15可变集合与不变集合.ts [25.9M]
┃ ┣━━8-16集合框架继承关系图以及统一性.ts [43.4M]
┃ ┣━━8-17trait Traversable.ts [55M]
┃ ┣━━8-18trait Iterable.ts [51.2M]
┃ ┣━━8-19为什么需要Traversable.ts [18.5M]
┃ ┣━━8-1章节内容.ts [38.9M]
┃ ┣━━8-20Seq特性及其方法讲解.ts [57.4M]
┃ ┣━━8-21Seq的子类LinearSeq和IndexedSeq.ts [59.3M]
┃ ┣━━8-22IndexedSeq的子类Vector.ts [49.8M]
┃ ┣━━8-23LinearSeq的子类Stream.ts [33.2M]
┃ ┣━━8-24数组Array.ts [67.9M]
┃ ┣━━8-25特殊集合String.ts [19.5M]
┃ ┣━━8-26Set.ts [29.9M]
┃ ┣━━8-27Map.ts [44.5M]
┃ ┣━━8-28集合视图Views.ts [53.1M]
┃ ┣━━8-29集合迭代器Iterator.ts [30.5M]
┃ ┣━━8-2List的构建方式.ts [33.6M]
┃ ┣━━8-30Scala集合和Java集合相互转换.ts [30.2M]
┃ ┣━━8-3List的结构及其基本操作.ts [31.1M]
┃ ┣━━8-4List和模式匹配.ts [43.1M]
┃ ┣━━8-5first order function第一部分.ts [32.4M]
┃ ┣━━8-6first order function第二部分.ts [39.3M]
┃ ┣━━8-7first order function第三部分.ts [36.9M]
┃ ┣━━8-8high order function第一部分.ts [40.1M]
┃ ┗━━8-9high order function第二部分.ts [46.5M]
┣━━4 Spark核心技术 [4.4G]
┃ ┣━━1-1IntelliJ IDEA开发spark应用.ts [48.7M]
┃ ┣━━1-2spark源代码环境的搭建.ts [15.8M]
┃ ┣━━1-3Spark集群安装-虚拟机上Scala的安装.ts [60.6M]
┃ ┣━━1-4Spark集群环境的搭建.ts [60.4M]
┃ ┣━━1-5集群spark-submit提交应用.ts [86.1M]
┃ ┣━━1-6mysql的安装(后面会用到).ts [39.7M]
┃ ┣━━1-7Spark模块学习说明.ts [16M]
┃ ┣━━2-10Spark SQL组件解决的问题及其特点二.ts [20.4M]
┃ ┣━━2-11Spark Streaming组件解决的问题及其特点.ts [27.5M]
┃ ┣━━2-12Spark Graphx组件解决的问题及其特点.ts [32.7M]
┃ ┣━━2-13Spark ml组件解决的问题及其特点.ts [19M]
┃ ┣━━2-1Spark是怎么进行分布式计算的？.ts [29.7M]
┃ ┣━━2-2数据重新分区概述.ts [20M]
┃ ┣━━2-3Spark分布式计算流程中的几个疑问点.ts [26.1M]
┃ ┣━━2-4从上面的疑问中导出RDD的概念.ts [23.9M]
┃ ┣━━2-5实践：RDD API简单使用一.ts [31.1M]
┃ ┣━━2-6实践：RDD API简单使用二.ts [20.7M]
┃ ┣━━2-7理解Spark分布式内存计算的含义.ts [28.8M]
┃ ┣━━2-8Spark Core组件解决的问题及其特点.ts [19.4M]
┃ ┣━━2-9Spark SQL组件解决的问题及其特点一.ts [37.8M]
┃ ┣━━3-10实战：自定义Partitioner.ts [19.2M]
┃ ┣━━3-11实战：coalesce使用场景(非常的重要).ts [21.3M]
┃ ┣━━3-12coalesce原理讲解.ts [27.1M]
┃ ┣━━3-13coalesce源码解析.ts [34.4M]
┃ ┣━━3-14单类型RDD的transformation api的使用.ts [36.2M]
┃ ┣━━3-15MapPartitionsRDD的原理代码详解.ts [24.3M]
┃ ┣━━3-16RDD的采样api(sample等).ts [29.6M]
┃ ┣━━3-17RDD分层采样api(sampleByKey等).ts [21.4M]
┃ ┣━━3-18实践：RDD的pipe api的使用.ts [34.5M]
┃ ┣━━3-19RDD的pipe的原理深入讲解.ts [28.5M]
┃ ┣━━3-1再次理解RDD概念.ts [25.6M]
┃ ┣━━3-20单类型RDD的基本action api的讲解.ts [37M]
┃ ┣━━3-21combineBykey的七大参数的详解一.ts [36.4M]
┃ ┣━━3-22combineBykey的七大参数的详解二.ts [30.5M]
┃ ┣━━3-23ShuffleRDD的原理详解.ts [33.9M]
┃ ┣━━3-24基于combineByKey的api详解.ts [33.5M]
┃ ┣━━3-25实践：combineBykey实战以及使用过程中需要注意的点.ts [35M]
┃ ┣━━3-26reduceByKey和groupByKey的对比.ts [18.1M]
┃ ┣━━3-27cogroup api的感官认识.ts [19.6M]
┃ ┣━━3-28通过原理图和源代码详解cogroup原理.ts [31.5M]
┃ ┣━━3-29join等api的原理实现.ts [19.7M]
┃ ┣━━3-2实践：怎么样创建RDD.ts [24.3M]
┃ ┣━━3-30subtractByKey的原理.ts [21.3M]
┃ ┣━━3-31sortedByKey原理.ts [27.5M]
┃ ┣━━3-32count、countByKey等计数api.ts [32.2M]
┃ ┣━━3-33union的使用及其原理.ts [25M]
┃ ┣━━3-34intersection的使用及其原理.ts [12M]
┃ ┣━━3-35cartesian笛卡尔积的使用及其原理.ts [15M]
┃ ┣━━3-36zip的使用及其原理.ts [25.9M]
┃ ┣━━3-37RDD的缓存机制，即persist.ts [24.6M]
┃ ┣━━3-38checkpoint的作用和实现流程.ts [25.3M]
┃ ┣━━3-39checkpoint实现原理一.ts [18.1M]
┃ ┣━━3-3parallelize和makeRDD的实现原理.ts [25M]
┃ ┣━━3-40checkpoint实现原理二.ts [19.9M]
┃ ┣━━3-41broadcast的机制及其用法.ts [14.7M]
┃ ┣━━3-42accumulator的使用及其自定义accumulator.ts [20.4M]
┃ ┣━━3-43spark支持的读写存储系统.ts [28M]
┃ ┣━━3-44HadoopRDD的原理和实现.ts [17.9M]
┃ ┣━━3-45spark支持的通用的文件格式.ts [28.6M]
┃ ┣━━3-46二进制文件的读写.ts [17.8M]
┃ ┣━━3-47spark sql读写parquet and avro文件.ts [26M]
┃ ┣━━3-48项目实战：业务讲解.ts [25M]
┃ ┣━━3-49项目实战：代码实现讲解一.ts [33.9M]
┃ ┣━━3-4RDD的依赖设计及其特点(必须掌握的知识).ts [30.8M]
┃ ┣━━3-50项目实战：代码实现讲解二.ts [17.8M]
┃ ┣━━3-51项目实战：结果验证.ts [33.1M]
┃ ┣━━3-5HashPartitioner原理.ts [27.6M]
┃ ┣━━3-6实战：对RDD合理分区能提高性能.ts [33.9M]
┃ ┣━━3-7RangePartitioner的原理.ts [32.5M]
┃ ┣━━3-8Partitioner源码解析.ts [29.3M]
┃ ┣━━3-9Hash对比Range Partitioner.ts [13.2M]
┃ ┣━━4-10--package相关参数详解.ts [15.1M]
┃ ┣━━4-11--files与--properties-file参数详解.ts [15.9M]
┃ ┣━━4-12--queue相关参数的详解.ts [14.3M]
┃ ┣━━4-13python spark应用的正确提交.ts [14.8M]
┃ ┣━━4-14利用SparkLauncher在代码中提交spark应用.ts [19.2M]
┃ ┣━━4-15spark脚本系统.ts [20.8M]
┃ ┣━━4-16spark-class脚本原理以及实现.ts [24.6M]
┃ ┣━━4-17spark-daemon脚本原理以及实现.ts [19.7M]
┃ ┣━━4-18SparkSubmit原理以及源码分析.ts [38M]
┃ ┣━━4-1课程内容.ts [18.2M]
┃ ┣━━4-2java命令启动JVM.ts [32.1M]
┃ ┣━━4-3java ProcessBuilder启动JVM.ts [32.8M]
┃ ┣━━4-4spark-submit感官认识.ts [22.9M]
┃ ┣━━4-5master和deploy-mode参数详解.ts [32.4M]
┃ ┣━━4-6--conf参数详解.ts [14.3M]
┃ ┣━━4-7driver相关参数的详解.ts [22.3M]
┃ ┣━━4-8executor相关参数的详解.ts [27.5M]
┃ ┣━━4-9--jars参数详解.ts [23.8M]
┃ ┣━━5-10task调度的推测机制.ts [14.2M]
┃ ┣━━5-11task调度的黑名单机制.ts [18.5M]
┃ ┣━━5-12task调度的黑名单机制使用场景.ts [11.4M]
┃ ┣━━5-13executor资源的管理.ts [14.4M]
┃ ┣━━5-14task的launch流程及其需要注意的点.ts [16.6M]
┃ ┣━━5-15task的statusUpdate流程.ts [25.6M]
┃ ┣━━5-16schedulers on driver的总体流程.ts [11M]
┃ ┣━━5-17源码讲解之schedulers的初始化.ts [27.3M]
┃ ┣━━5-18源码讲解之job提交流程.ts [30.5M]
┃ ┣━━5-19源码讲解之task结果处理.ts [18.8M]
┃ ┣━━5-1课程内容.ts [22.1M]
┃ ┣━━5-20动态资源分配机制.ts [22.7M]
┃ ┣━━5-21External shuffle service机制.ts [17.3M]
┃ ┣━━5-22开启External shuffle service机制.ts [24.6M]
┃ ┣━━5-2stage的划分.ts [35.2M]
┃ ┣━━5-3stage的调度.ts [23.9M]
┃ ┣━━5-4taskset调度的先进先出(FIFO)机制.ts [21.9M]
┃ ┣━━5-5实战：实现taskset调度的公平调度(FAIR).ts [34.2M]
┃ ┣━━5-6taskset调度的公平调度(FAIR)机制需要注意的点.ts [18.1M]
┃ ┣━━5-7task调度的本地性级别定义.ts [35.4M]
┃ ┣━━5-8task调度的延迟调度讲解一.ts [38.4M]
┃ ┣━━5-9task调度的延迟调度讲解二.ts [29M]
┃ ┣━━6-10Spark SQL四大目标.ts [18M]
┃ ┣━━6-11Spark SQL架构及其处理流.ts [40.3M]
┃ ┣━━6-12API实现的发展.ts [33.5M]
┃ ┣━━6-13DataFrame.ts [53.8M]
┃ ┣━━6-14Dataset.ts [22.4M]
┃ ┣━━6-15API演化的合理性.ts [27.2M]
┃ ┣━━6-16Dataset API分类.ts [16.4M]
┃ ┣━━6-17Spark SQL未来会成为Spark的新核心.ts [28.7M]
┃ ┣━━6-1课程内容.ts [12.7M]
┃ ┣━━6-2DSL.ts [27.8M]
┃ ┣━━6-3SQL.ts [19.9M]
┃ ┣━━6-4数据格式的种类及其特点.ts [20.6M]
┃ ┣━━6-5Spark SQL的初衷.ts [23M]
┃ ┣━━6-6SQL On Hadoop - Hive.ts [22.5M]
┃ ┣━━6-7SQL On Hadoop - Imapla.ts [29.1M]
┃ ┣━━6-8Shark.ts [22.9M]
┃ ┣━━6-9大事记.ts [13.8M]
┃ ┣━━7-10数据源-parquet和orc文件的读写.ts [30.1M]
┃ ┣━━7-11数据源-json文件的读写一.ts [38.6M]
┃ ┣━━7-12数据源-json文件的读写二.ts [33.2M]
┃ ┣━━7-13数据源-csv文件的读写一.ts [44.1M]
┃ ┣━━7-14数据源-通过jdbc读写mysql数据库.ts [23M]
┃ ┣━━7-15通过jdbc写mysql数据库需要注意的点.ts [27.8M]
┃ ┣━━7-16通过jdbc读mysql数据库需要注意的点.ts [36.9M]
┃ ┣━━7-17数据源-text文件和table数据源的读写.ts [24.8M]
┃ ┣━━7-18数据源实战之数据分区.ts [37.2M]
┃ ┣━━7-19catalog元数据管理讲解.ts [47.1M]
┃ ┣━━7-1spark SQL基本概念.ts [38.1M]
┃ ┣━━7-20DDL-表的类型种类及其创建方式.ts [44.5M]
┃ ┣━━7-21DQL-sql查询及其sql函数讲解.ts [27.7M]
┃ ┣━━7-22SQL内置函数(绝对全).ts [31.6M]
┃ ┣━━7-23Column的表达.ts [35.3M]
┃ ┣━━7-24DataFrame中Untyped API讲解.ts [46.8M]
┃ ┣━━7-25DataFrame Untyped API与SQL对比.ts [20M]
┃ ┣━━7-26Dataset typed API.ts [52.5M]
┃ ┣━━7-27group分组聚合相关API.ts [37.7M]
┃ ┣━━7-28join关联相关API.ts [39.9M]
┃ ┣━━7-29sort排序相关API.ts [20M]
┃ ┣━━7-2浅尝spark SQL的API.ts [39.7M]
┃ ┣━━7-30实战：自定义UDAF.ts [46.1M]
┃ ┣━━7-31Action API和其他API.ts [14.3M]
┃ ┣━━7-32RDDsDataFramesDatasets各自使用场景.ts [30.6M]
┃ ┣━━7-33实战一：json格式数据处理.ts [46.8M]
┃ ┣━━7-34实战二：物联网设备信息的ETL.ts [32.7M]
┃ ┣━━7-3SparkSession的讲解.ts [33.7M]
┃ ┣━━7-4DataFrame的创建.ts [37.9M]
┃ ┣━━7-5Dataset的创建.ts [38.5M]
┃ ┣━━7-6RDDDatasetDataFrame的转换.ts [20.4M]
┃ ┣━━7-7schema的定义以及复杂数据类型的用法.ts [47.7M]
┃ ┣━━7-8实战：schema api的用处.ts [36.5M]
┃ ┗━━7-9数据源-基本操作load和save.ts [44.5M]
┣━━5 大数据实时流处理技术 [2.2G]
┃ ┣━━1-10Basic API.ts [28.9M]
┃ ┣━━1-11Join相关API.ts [22.8M]
┃ ┣━━1-12transform API.ts [34.4M]
┃ ┣━━1-13window(窗口) API.ts [35.2M]
┃ ┣━━1-14reduceByKeyAndWindow API.ts [64.9M]
┃ ┣━━1-15为什么需要checkpoint.ts [35.4M]
┃ ┣━━1-16其他window相关API.ts [11.1M]
┃ ┣━━1-17updateStateByKey API.ts [56.4M]
┃ ┣━━1-18mapWithState API.ts [72.1M]
┃ ┣━━1-19Java版本的DStream的API.ts [11.3M]
┃ ┣━━1-1课程内容.ts [36.3M]
┃ ┣━━1-20实战一：结果保存到HDFS.ts [45.6M]
┃ ┣━━1-21结果保存到Mysql讲解.ts [54M]
┃ ┣━━1-22实战二：结果保存到Mysql演示.ts [36M]
┃ ┣━━1-23Spark Streaming结合Spark Sql.ts [24.5M]
┃ ┣━━1-24Spark Streaming进行网站流量实时监控.ts [49.5M]
┃ ┣━━1-2实战：本地运行Spark Streaming程序.ts [21.2M]
┃ ┣━━1-3细讲word count程序.ts [59.4M]
┃ ┣━━1-4监控Spark Streaming程序.ts [45.3M]
┃ ┣━━1-5讲解StreamingContext.ts [29.8M]
┃ ┣━━1-6讲解DStream.ts [68.5M]
┃ ┣━━1-7Queue Streams Source.ts [27.2M]
┃ ┣━━1-8实战：使用HDFS File作为Streaming的输入数据.ts [53.2M]
┃ ┣━━1-9实战：自定义数据接受者.ts [43.5M]
┃ ┣━━2-10性能之结果输出的性能调优.ts [10.7M]
┃ ┣━━2-11Backpressure(压力反馈).ts [19.5M]
┃ ┣━━2-12Elastic Scaling(资源动态分配).ts [19M]
┃ ┣━━2-1课程内容.ts [18M]
┃ ┣━━2-2Spark应用对比Spark Streaming应用.ts [19.7M]
┃ ┣━━2-3Spark Streaming Application原理.ts [31.1M]
┃ ┣━━2-4性能之创建多个接收器.ts [32.8M]
┃ ┣━━2-5性能之接收到的数据块的数量.ts [16.5M]
┃ ┣━━2-6性能之接收器接收数据的速率.ts [8.9M]
┃ ┣━━2-7性能之数据处理的并行度.ts [20.1M]
┃ ┣━━2-8性能之数据处理的数据序列化.ts [23.1M]
┃ ┣━━2-9性能之数据处理的内存调优.ts [13M]
┃ ┣━━3-1课程内容.ts [13.8M]
┃ ┣━━3-2Executor失败容错.ts [10.4M]
┃ ┣━━3-3Driver失败容错.ts [33.9M]
┃ ┣━━3-4利用WAL恢复接收到的数据.ts [16.3M]
┃ ┣━━3-5可靠和不可靠的Receiver.ts [12.8M]
┃ ┣━━3-6当一个task很慢的时候的容错.ts [15.7M]
┃ ┣━━3-7流计算语义(Semantics)的定义.ts [8.2M]
┃ ┣━━3-8Spark Streaming容错语义.ts [20.9M]
┃ ┣━━3-9Output怎样达到Exactly once.ts [8.4M]
┃ ┣━━4-10Kafka基本术语 - topic.ts [30.4M]
┃ ┣━━4-11Producer原理.ts [22.7M]
┃ ┣━━4-12Kafka基本术语–Consumer Group(必须搞懂).ts [20.2M]
┃ ┣━━4-13Java 开发Produce 和Consumer(必须搞懂).ts [57.8M]
┃ ┣━━4-14Spark Streaming 集成 Kafka一.ts [48.4M]
┃ ┣━━4-15Spark Streaming 集成 Kafka二.ts [36.4M]
┃ ┣━━4-16Receiver模式对比Direct模式.ts [25.7M]
┃ ┣━━4-17Java版本的Spark streaming集成Kafka.ts [11.9M]
┃ ┣━━4-18Kafka作为Flume的Source.ts [28.4M]
┃ ┣━━4-19Kafka作为Flume的Sink.ts [26M]
┃ ┣━━4-1课程内容.ts [18M]
┃ ┣━━4-20Kafka作为Flume的Channel.ts [26.4M]
┃ ┣━━4-21Redis的安装.ts [28.4M]
┃ ┣━━4-22实际案例业务、架构以及代码讲解.ts [40M]
┃ ┣━━4-23实际案例实战演示.ts [38.8M]
┃ ┣━━4-24解决上节课的Bug.ts [42M]
┃ ┣━━4-2Flume实践一.ts [37.8M]
┃ ┣━━4-3Flume实践二.ts [61M]
┃ ┣━━4-4Flume实践三.ts [37.1M]
┃ ┣━━4-5Flume的基本架构和基本术语.ts [38.4M]
┃ ┣━━4-6Spark Streaming集成Flume(push模式).ts [43.1M]
┃ ┣━━4-7Spark Streaming集成Flume(pull模式).ts [36.3M]
┃ ┣━━4-8Java版本的Spark streaming集成Flume.ts [7.1M]
┃ ┣━━4-9Kafka总结介绍和安装.ts [46M]
┃ ┣━━5-1课程内容.ts [11.9M]
┃ ┣━━5-2Spark Streaming的优点和痛点.ts [19.2M]
┃ ┣━━5-3Continuous Applications.ts [21.5M]
┃ ┗━━5-4Streaming in Spark的未来.ts [13.4M]
┣━━6 NoSQL数据库之HBase [4.4G]
┃ ┣━━1-10HFile文件格式详解(必须掌握).ts [105.2M]
┃ ┣━━1-11Block Encoder和Compressor.ts [51.3M]
┃ ┣━━1-12Bloom Filter.ts [50.8M]
┃ ┣━━1-13HBase技术架构.ts [29.9M]
┃ ┣━━1-1核心原理课程内容.ts [27M]
┃ ┣━━1-2引出主角HBase.ts [84.4M]
┃ ┣━━1-3HBase安装.ts [111.7M]
┃ ┣━━1-4HBase数据模型.ts [107.8M]
┃ ┣━━1-5namespace.ts [65.6M]
┃ ┣━━1-6Version和TTL.ts [76.8M]
┃ ┣━━1-7HA配置.ts [77.5M]
┃ ┣━━1-8Java客户端put数据到HBase表.ts [74.4M]
┃ ┣━━1-9Table到Region到CF(非常重要).ts [107.3M]
┃ ┣━━2-1客户端怎么找到对应的Region.ts [68.2M]
┃ ┣━━2-2Memory Store写缓存机制.ts [90.2M]
┃ ┣━━2-3WAL.ts [28.3M]
┃ ┣━━2-4读缓存机制-BlockCache.ts [24.6M]
┃ ┣━━2-5LruBlockCache.ts [78.5M]
┃ ┣━━2-6BucketCache.ts [85.7M]
┃ ┣━━2-7HBase内存规划案例.ts [43.3M]
┃ ┣━━3-1compaction.ts [102.6M]
┃ ┣━━3-2pre-split(设计HBase表时必须考虑的点).ts [106M]
┃ ┣━━3-3auto-split.ts [20.1M]
┃ ┣━━3-4手工split.ts [64M]
┃ ┣━━3-5auto-split的实现.ts [23.3M]
┃ ┣━━3-6region太多的影响以及合并.ts [23.1M]
┃ ┣━━3-7balancing.ts [3.3M]
┃ ┣━━3-8snapshot.ts [50.2M]
┃ ┣━━4-10PageFilter.ts [16.2M]
┃ ┣━━4-11FilterList.ts [20.8M]
┃ ┣━━4-1Java客户端增删改Hbase表.ts [90.8M]
┃ ┣━━4-2batch接口.ts [18.8M]
┃ ┣━━4-3保证相同行操作的原子性.ts [41.2M]
┃ ┣━━4-4异步接口BufferedMutator.ts [18.9M]
┃ ┣━━4-5version相关.ts [11M]
┃ ┣━━4-6Scan.ts [117.9M]
┃ ┣━━4-7RowKey的过滤.ts [40.1M]
┃ ┣━━4-8Column的过滤.ts [52M]
┃ ┣━━4-9ColumnValue的过滤.ts [14M]
┃ ┣━━5-1实战应用课程内容.ts [12.4M]
┃ ┣━━5-2几个column family比较合适呢.ts [32.7M]
┃ ┣━━5-3RowKey设计一（重要）.ts [8M]
┃ ┣━━5-4RowKey设计二（重要）.ts [5.8M]
┃ ┣━━5-5RowKey设计三（重要）.ts [90.6M]
┃ ┣━━5-6RowKey设计四（重要）.ts [79M]
┃ ┣━━6-1Spark在driver端和executor端读写Hbase.ts [42.5M]
┃ ┣━━6-2每一个Executor维护一个Connection.ts [36.2M]
┃ ┣━━6-3HBaseContext封装Spark和HBase交互的代码.ts [70.1M]
┃ ┣━━6-4Spark使用bulkput将数据写入到HBase中.ts [83.6M]
┃ ┣━━6-5Spark使用bulkput将数据写入到HBase中优化.ts [26.1M]
┃ ┣━━6-6RDD分区与Region的关系.ts [53.5M]
┃ ┣━━6-7隐式转换的使用.ts [13.8M]
┃ ┣━━6-8Spark Streaming读写Hbase.ts [30M]
┃ ┣━━7-10需求问题的解决.ts [68.1M]
┃ ┣━━7-11OLAP架构图讲解.ts [35.8M]
┃ ┣━━7-12设置solr开启不自动启动.ts [22M]
┃ ┣━━7-1需求说明.ts [30.6M]
┃ ┣━━7-2Schema的设计.ts [27.2M]
┃ ┣━━7-3csv格式的数据转换成HFile格式（重要）.ts [226.3M]
┃ ┣━━7-4HFile导入到HBase并验证.ts [59.2M]
┃ ┣━━7-5实验环境下的Solr的安装.ts [71.5M]
┃ ┣━━7-6Solr中的schema.ts [146M]
┃ ┣━━7-7简单使用Solr.ts [86.1M]
┃ ┣━━7-8生产环境中的Solr.ts [124.5M]
┃ ┣━━7-9利用Solr创建索引.ts [105M]
┃ ┣━━8-1构建简单的Spring boot应用.ts [100.4M]
┃ ┣━━8-2构建复杂的Spring boot应用.ts [171.3M]
┃ ┣━━8-3将Spring boot应用打成jar包在服务器上运行.ts [30.4M]
┃ ┣━━8-4将Spring boot应用打成war包在服务器上运行.ts [71.7M]
┃ ┗━━8-5Java Web展现产品质量数据.ts [284.7M]
┣━━7 SQL On Hadoop [507.8M]
┃ ┣━━1课程内容.ts [21.3M]
┃ ┣━━2通过和socket编程模型进行对比来引出Thrift的作用.ts [38.9M]
┃ ┣━━3Thrift的使用方法.ts [42.2M]
┃ ┣━━4课程数据准备.ts [19.1M]
┃ ┣━━5Hive CLI的用法.ts [35M]
┃ ┣━━6Hive beeline的用法.ts [29.6M]
┃ ┣━━7代码里JDBC的方式访问Hive.ts [28.6M]
┃ ┣━━8Spark SQL兼容Hive配置.ts [30.7M]
┃ ┣━━9通过beeline访问Spark SQL.ts [23.7M]
┃ ┣━━10通过JDBC访问Spark SQL.ts [16.3M]
┃ ┣━━11Spark SQL代码中写SQL读写Hive.ts [28M]
┃ ┣━━12通过table和saveAsTable两个接口读写Hive.ts [33.7M]
┃ ┣━━13Spark SQL本地调试读写Hive.ts [21.8M]
┃ ┣━━14案例业务讲解.ts [34.4M]
┃ ┣━━15ETL job详细讲解.ts [40.7M]
┃ ┣━━16机器学习推荐功能job详细讲解.ts [32.9M]
┃ ┗━━17Spark SQL和Hive的各自职责.ts [30.7M]
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