spark视频教程 百度云蘑菇云spark王家林全集精通
分类：大数据视频教程-基础与教学实战 文章来源：IT教程屋 编辑作者：晴天
spark视频教程 百度云蘑菇云spark课程简介
1、spark视频教程为王家林讲师主讲的spark蘑菇云系列课程，该课程分11个阶段零基础到入门精通学习spark原理与技术，本次课程不只是讲解spark大数据框架如何使用，还会单独拿出一个阶段学习spark的源码知识。
2、十一个阶段共计204个课时，spark如何使用阶段，会教大家分别用scala语言和java两种语言分别操作使用spark，从最基础的第一个测试程序讲起。
spark前言scala语言介绍
1、scala语言被广泛称作大数据时代的黄金语言，为什么这么说呢？因为spark底层使用scala语言编写而成，当我们学习spark源码知识的时候就知道scala语言的重要性了。
2、scala是一门完全实现面向对象的高级编程语言，并且对函数式编程的支持非常强大，能够非常好的满足项目开发的一切需求，函数式编程的精髓就在于计算数据上的体现，而大数据就是对数据进行统计分析为核心，因此，在过去的几年当中，scala语言借着大数据突然火了起来。
spark高级性能优化介绍
1、spark一直都在强调性能优化的重要性，因此如果要学习spark技术，就必须要学习spark的内核和性能优化，不学以上两点就相当于没有学到spark的核心内容。
2、spark是基于内存的一门框架技术，目前市面上使用最广方的版本是1.3x和1.5x两个常用版本，spark也推出了2.x版本，2.x版本依旧是以内存优化为核心。
3、本课程的spark在性能优化的系统性、优化广度、深度、实战性和实论性方面有着独到的见解。
spark源码介绍
1、本次课程无论哪个阶段的学习都离不开源码的支持，本次课程也多次强调spark源码的重要性，根据过往的经验，无论将来你是做spark的性能调优、又或者是解决spark运行过程中产生的故障问题，或者对spark进行二次开发，以上这些，都源于你对spark内核、源码和核心的设计掌握。
2、如果你将来要进入顶级的互联网公司，一般都会要求你对spark的核心源码熟读甚至掌握和熟练运用，以及二次开发、性能优化等等都要涉猎。
第一阶段 Scala语言精讲教程大纲
| 01：大数据时代的“黄金”语言Scala |
| 02：Scala零基础实战入门的第一堂课及如何成为Scala高手 |
| 03：在IDE下开发第一个Scala程序纯傻瓜式彻底透彻解析 |
| 04：零基础彻底实战Scala控制结构及Spark源码解析 |
| 05：零基础实战Scala函数式编程及Spark源码解析 |
| 06：零基础实战Scala集合操作 |
| 07：零基础实战Scala面向对象编程及Spark源码解析 |
| 08：零基础实战Scala最常用数据结构Map和Tuple及Spark源码鉴赏 |
| 09：Scala类和对象彻底实战和Spark源码鉴赏 |
| 10：Scala继承彻底实战和Spark源码鉴赏 |
| 11：Scala面向接口彻底实战和Spark源码鉴赏 |
| 12：scala函数式编程进阶 |
| 13：Scala模式匹配实战和Spark源码鉴赏 |
| 14：Scala集合上的函数式编程实战及Spark源码鉴赏 |
| 15：Scala类型参数编程实战及Spark源码鉴赏-1 |
| 16：Scala Implicits编程彻底实战及Spark源码鉴赏 |
| 17：Scala并发编程实战及Spark源码鉴赏 |
| 18：scala偏函数、异常、lazy值编码实战及spark源码鉴赏 |
| 19：Scala的包、继承覆写及Spark源码鉴赏 |
| 20：scala提取器、注解深度实战详解及spark源码鉴赏 |
| 21：scala文件和xml操作实战及spark源码鉴赏（上） |
| 21：scala文件和xml操作实战及spark源码鉴赏（下） |
| 22：scala集合和高级函数操作实战及spark源码鉴赏 |
第二阶段 第一个spark程序创建
| 01：大数据最火爆语言 |
| 02：scala面向对象彻底精通及spark源码阅读-4 |
| 03：scala函数式编程彻底精通及spark源码阅读-5 |
| 04：scala模式匹配、类型系统彻底精通与spark源码阅读-6 |
| 05：彻底精通scala隐式转换和并发编程及spark源码阅读-7 |
| 06：精通spark集群搭建与测试-6 |
| 07：实战解析spark运行原理和rdd解密-9 |
| 08：彻底实战详解使用ide开发spark程序-10 |
| 09：彻底实战详解 Intellij Idea下的spark程序开发-11 |
| 10：底实战详解使用java开发spark程序-1 |
第三阶段 Spark内核解密课程大纲
| 11：彻底解密wordcount运行原理-1 |
| 12：ha下的spark集群工作原理解密-1 |
| 13：Spark内核架构解密 |
| 14：spark Rdd解密-2 |
| 15：rdd创建内幕彻底解密-3 |
| 16：rdd实战 |
| 17：rdd案例 |
| 18：rdd持久化、广播、累加器-6 |
| 19：spark高级排序彻底解秘-1 |
| 20：top N彻底解秘-2 |
| 21：从spark架构中透视job-3 |
| 22：rdd的依赖关系彻底解密-4 |
| 23：从物理执行的角度透视spark Job-5 |
| 24：spark Hash Shuffle内幕彻底解密-1 |
| 25： spark Sort-based Shuffle内幕工作机制、案例实战、源码剖析 |
| 26：spark Runtime（driver、master、worker、executor）内幕解密-3 |
| 27：spark On Yarn彻底解密-4 |
| 28：spark天堂之门解密-5 |
| 29：master Ha彻底解密-6 |
| 30：master的注册机制和状态管理解密-7 |
| 31：driver在cluster模式下启动、两种不同资源调度方式源码彻底解析 |
| 32：worker工作流程图、worker启动driver源码解密、worker启动executor源码解密等-9 |
| 33：spark Executor内幕彻底解密：executor工作原理图 |
| 34：stage划分和task最佳位置算法源码彻底解密-1 |
| 35：打通spark系统运行内幕机制循环流程-2 |
| 36：taskscheduler内幕天机解密：spark Shell案例运行日志详解 |
| 37：task执行内幕与结果处理解密-4 |
| 38：blockmanager架构原理、运行流程图和源码解密-5 |
| 39：blockmanager解密进阶：blockmanager初始化和注册解密 |
| 40：cachemanager彻底解密：cachemanager运行原理流程图和源码详解-7 |
| 41：checkpoint彻底解密：checkpoint的运行原理和源码实现彻底详解-8 |
| 42：spark Broadcast内幕解密：broadcast运行机制彻底解密 |
| 43：spark 1.6 Rpc内幕解密：运行机制、源码详解、netty与akka等 |
第四阶段 Spark性能优化阶段课程大纲
| 44：真正的Spark高手是如何炼成的？！ |
| 45：王家林谈spark性能优化第一季! |
| 46：王家林谈Spark性能优化第二季！ |
| 47：王家林谈Spark性能优化第三季！ |
| 48：王家林谈Spark性能优化第四季！ |
| 49：王家林谈Spark性能优化第五季！ |
| 50：王家林谈Spark性能优化第六季！ |
| 51：王家林谈Spark性能优化第七季之Spark 钨丝计划解密! |
| 52：王家林谈Spark性能优化第八季之Spark Tungsten-sort Based Shuffle 内幕解密 |
| 53： Spark性能优化第九季 |
| 54： Spark性能优化第十季之全球独家揭秘Spark统一内存管理！ |
第五阶段 Spark SQL精通实战课程大纲
| 55：60分钟内从零起步驾驭hive实战-1 |
| 56：揭秘spark Sql和dataframe的本质-2 |
| 57：spark Sql On Hive配置及实战-3 |
| 58：使用java和scala在ide中开发dataframe实战-1 |
| 59：使用Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame转换操作 |
| 60：使用Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame动态转换操作 |
| 61：Spark SQL数据加载和保存内幕深度解密实战 |
| 62：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践和代码实战 |
| 63：Spark SQL下Parquet内幕深度解密 |
| 64：Spark SQL |
| 65：Spark SQL下Parquet深入进阶 |
| 66：Spark SQL下Parquet中PushDown的实现 |
| 67：spark Sql下采用java和scala实现join的案例综合实战 |
| 68：spark Sql通过jdbc操作mysql-3 |
| 69：spark Sql通过hive数据源实战-5 |
| 70：spark Sql内置函数解密与实战-6 |
| 71：Spark SQL窗口函数解密与实战 |
| 72：spark Sql Udf和udaf解密与实战-2 |
| 73：spark Sql Thrift Server实战 |
| 74：hive On Spark大揭秘 完整版-4 |
| 75：Spark SQL基于网站Log的综合案例实战 |
| 76：spark Sql实战用户日志的输入导入hive及sql计算pv实战-2 |
| 77：spark Sql基于网站log的综合案例实战之hive更大规模数据导入 |
| 78：spark Sql基于网站log综合案例用户用户跳出率新用户注册比例 |
| 79：spark Sql基于网站log的综合案例综合代码和实际运行测试-5 |
| 80：spark Sql网站搜索综合案例实战-6 |
| 81：一节课贯通spark Sql工作源码流程-1 |
第六阶段 Spark Streaming从零起步课程大纲
| 82：spark Streaming第一课：案例动手实战并在电光石火间理解其工作原理 Ok-2 |
| 83：透彻讲解使用scala和java两种方式实战spark Streaming开发 |
| 84：图解streamingcontext、dstream、receiver并结合源码分析 |
| 85：基于hdfs的sparkstreaming案例实战和内幕源码解密 |
| 86：sparkstreaming数据源flume实际案例分享 |
| 87：flume推送数据到sparkstreaming案例实战和内幕源码解密 |
| 88：SparkStreaming 从Flume Poll数据案例实战和内幕源码解密 |
| 89：sparkstreaming On Kafka之kafka解析和安装实战 |
| 90：sparkstreaming基于kafka Receiver案例实战和内幕源码解密 |
| 91：sparkstreaming基于kafka Direct案例实战和内幕源码解密 |
| 92：sparkstreaming中tanformations和状态管理解密 |
| 93：基本操作综合案例实战和内幕源码解密 |
| 94：sparkstreaming 实现广告计费系统中在线黑名单过滤实战 |
| 95：操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实战 |
| 96： foreachrdd把处理后的数据写入外部存储系统中 |
| 97： 使用spark Streaming+spark Sql实现在线动态计算出特定时间窗口下的不同种类商品中的热门商品排名-8 |
| 98：使用spark Streaming实战对论坛网站动态行为的多维度分析 |
| 99：使用spark Streaming实战对论坛网站动态行为的多维度分析 |
| 100：使用spark Streaming+ Spark Sql + Kafka+filesystem综合案例 |
| 101：使用Spark Streaming企业实际数据处理流水线完整声明周期 |
| 102：动手实战spark Streaming自定义receiver并进行调试和测试 |
| 103：动手实战联合使用spark Streaming、broadcast、accumulator实现在线黑名单过滤和计数 |
第七阶段 Spark Streaming电商广告点击综合案例课程大纲
| 104： Spark Streaming电商广告点击综合案例需求分析和技术架构-4 |
| 105： Spark Streaming电商广告点击综合案例在线点击统计实战-5 |
| 106： Spark Streaming电商广告点击综合案例黑名单过滤实现-6 |
| 107： Spark Streaming电商广告点击综合案例底层数据层的建模和编码实现 |
| 108： Spark Streaming电商广告点击综合案例动态黑名单过滤真正的实现代码 |
| 109： Spark Streaming电商广告点击综合案例动态黑名单基于数据库mysql的真正操作代码实战 |
| 110： Spark Streaming电商广告点击综合案例通过updatestatebykey等实现广告点击流量的在线更新统计 |
| 111： Spark Streaming电商广告点击综合案例在线实现每个Province点击排名Top5广告 |
| 112： Spark Streaming电商广告点击综合案例实战实现广告点击trend趋势计算实战 |
| 113： Spark Streaming电商广告点击综合案例实战模拟点击数据的生成和数据表sql建立 |
| 114 ：sparkstreaming+kafka+spark Sql+topn+mysql电商广告点击综合案例实战视频 |
第八阶段 Spark Steaming大型Spark项目性能优化课程大纲
| 115：超大规模spark性能优化本质思考-5 |
| 116： Spark Streaming性能优化：如何在毫秒内处理处理大吞吐量的和数据波动比较大 的程序-6 |
| 117：如何最大程度的确保spark Cluster和kafka链接的稳定性-7 |
| 118：如何获得和持续使用足够的集群计算资源？-8 |
| 119：如何在生产环境下应对流数据峰值巨变？-9 |
| 120：如何在end-to-end生产环境下安全高效的把结果数据存入hbase中？-10 |
| 121：通过摄像头图像处理案例来说明Spark流处理性能评估新方法及性能调优参数测试 |
| 122： Spark Streaming处理分布式拒绝服务案例及性能优化 |
| 123：通过spark Streaming发现botnet及性能优化-11 |
| 124：通过spark Streaming进行设备日志监控报警及性能优化思考-12 |
第九阶段 Spark Streaming疯狂解密系列课程大纲
| 125：Spark Streaming反思和启示：一切皆是流式处理及spark Streaming 架构和运行机制-13 |
| 126：Spark Streaming源码经典解读系列之一：基于dstream的dstreamgraph源码内幕-14 |
| 127：Spark Streaming源码经典解读系列之二：spark Streaming生成rdd并执行spark Job源码内幕解密-15 |
| 128：Spark Streaming源码经典解读系列之三：jobscheduler工作内幕源码解密-16 |
| 129：Spark Streaming源码经典解读系列之四：jobgenerator工作内幕源码解密-17 |
| 130： spark streaming源码经典解读系列之五：receiver工作内幕源码解密-18 |
| 131： Spark Streaming源码经典解读系列之六：receivertracker工作内幕源码解密-1 |
| 132：Spark Streaming源码经典解读系列之七：executor容错工作内幕源码解密 |
| 133：Spark Streaming源码经典解读系列之八：driver容错工作内幕源码解密 |
| 134课： Spark Streaming“魔镜秘境”总结 |
第十阶段 Spark 面试宝典课程大纲
| 135：Spark面试经典系列之数据倾斜：数据倾斜之痛 |
| 136：Spark面试经典系列之数据倾斜解决原理和方法总论 |
| 137：Spark面试经典系列之数据倾斜解决之Map 端Reduce及问题思考 |
| 138：Spark面试经典系列之数据倾斜解决之采样分而治之解决方案 |
| 139：Spark面试经典系列之数据倾斜解决之对于两个RDD数据量都很大且倾斜的Key特别多如何解决？ |
| 140：Spark面试经典系列之数据倾斜解决之并行度的深度使用 |
| 141：Spark面试经典系列之数据倾斜解决方案的“银弹”是什么？-1 |
| 142：Spark面试经典系列之cache和checkpoint-2 |
| 143：Spark面试经典系列之reduce端oom和shuffle File Not Found如何解决-3 |
| 144：Spark面试经典系列之null值问题及序列化错误-4 |
| 145：Spark面试经典系列之yarn生产环境下资源不足问题和网络的经典问题详解-5 |
| 146：Spark面试经典系列之Yarn Cluster生产环境下JVM的OOM和Stack Overflow问题及解决方案 |
| 147：Spark面试经典系列之Shuffle的性能调优问题 |
第十一阶段 spark源码大师之路课程大纲
| 0001：spark源码阅读环境及spark-shell解密-2 |
| 0002：Spark-shell内幕解密 |
| 0003：spark-shell Repl内幕解密-2 |
| 0004：史上最细致spark集群启动脚本源码彻底解密-3 |
| 0005：spark集群master启动源码彻底解密-4 |
| 0006：spark集群启动worker源码彻底解密-5 |
| 0007：spark集群ha分析和源码解析-6 |
| 0008：spark下zookeeper内幕-1 |
| 0009：spark下的zookeeper源码内幕 Final-3 |
| 0010：sparkcontext介绍及sparkenv源码解析-4 |
| 0011：SparkEnv源码解析 |
| 0012：SparkUI与ListenerBus |
| 0013：ListenerBus源码实现内幕详解 |
| 0014：Spark UI源码实现内幕详解 |
| 0015：Spark下的Hadoop源码彻底解密 |
| 0016：MetricsSystem与ExecutorSource解密 |
| 0017：Spark UI的扩展定制 |
| 0018：TaskScheduler内幕彻底解密 |
| 0019：SchedulerBackend内幕彻底解密：启动的前世今生、初始化的过程、内部的AppClient、DriverEndpoint、ClientEndpoint等 |
| 0020：Spark ClientEndpoint内幕源码详解：创建过程、生命周期、工作机制、注册Application到集群全过程等 |
| 0021：spark Driverendpoint内幕源码详解 |
| 0022：executor启动注册全流程彻底剖析：源码逐行解析coarsegrainexecutorbackend在启动的时候会向driverurl所代表的endpoint进行注册，这个driverurl代表的endpoint到底实体是谁？-2 |
| 0023：spark中的pool彻底解析：fifo与fair彻底解密 Ok-1 |
| 0024：spark 1.6.1中rpc通信源码分析-1 |
| 0025：spark 1.6.1中延迟调度-2 |
| 0026：Spark Job调度中的引擎机制和消息循环源码解析 |
| 0027：源码解密Spark中的算子Pipeline的合并和展开 |
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