7_即学即用的Spark实战44讲

发布时间：2025-03-18

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花前月下

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文档900.48 KB

[207] 彩蛋：如何成为 Spark Contributor.md6.83 KB

[206] 结束语：统一的编程模型，统一的编程语言，统一的架构.md11.06 KB

[205] 第44讲：另一种并行：Lambda 架构与 Kappa 架构.md14.67 KB

[204] 第43讲：两个简化了的重要问题：数据更新和数据实时性.md6.82 KB

[203] 第42讲：如何通过 OLAP 与报表呈现结果.md10.46 KB

[202] 第4讲：如何构建数据立方体.md13.93 KB

[20] 第40讲：如何业务数据库的数据.md16.82 KB

[2] 第39讲：作为 Yelp 运营负责人，如何根据数据进行决策？.md19.58 KB

[29] 第38讲：数据仓库与商业智能系统架构剖析.md18.69 KB

[28] 第37讲：如何对模型性能进行评估并调优？.md11.63 KB

[27] 第36讲：推荐引擎：协同过滤.md25.83 KB

[26] 第35讲：物以类聚：Kmean 聚类算法.md17.79 KB

[25] 第34讲：少数服从多数：随机森林分类器.md47.19 KB

[24] 第33讲：如何对数据进行预处理？.md35.61 KB

[23] 第32讲：标准化机器学习流程：ML pipeline.md16.05 KB

[22] 第3讲：机器学习是什么：机器学习与机器学习工作流.md10.46 KB

[2] 第30讲：实战 2：用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.md14.84 KB

[20] 第29讲：实战：用 GraphX 实现 PageRank 算法.md13.10 KB

[999] 第28讲：Pregel 还是 MapReduce：一个有趣的算子 AggregateMeage.md9.31 KB

[998] 第27讲：像顶点一样思考：大规模并行图挖掘引擎 GraphX.md9.96 KB

[997] 第26讲：数据并行：Spark 如何抽象图，如何切分图，如何处理图.md17.53 KB

[996] 第25讲：什么是图：图模式，图相关技术与使用场景.md14.77 KB

[995] 第24讲：实战：如何对股票交易实时价格进行分析？.md22.80 KB

[994] 第23讲：如何对 Spark 流处理进行性能调优？.md10.23 KB

[993] 第22讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming.md35.79 KB

[992] 第2讲：统一批处理与流处理：Dataflow.md20.30 KB

[99] 第20讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming.md24.66 KB

[990] 第9讲：批处理还是流处理：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.md26.99 KB

[989] 第8讲：流处理：什么是流处理？以及你必须考虑的消息送达保证问题.md12.92 KB

[988] 第7讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果.md18.49 KB

[987] 第6讲：Tungten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划.md19.65 KB

[986] 第5讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？.md24.91 KB

[985] 第4讲：列式存储：针对查询场景的极致优化.md12.56 KB

[984] 第3讲：如何使用用户自定义函数？.md39.57 KB

[983] 第2讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataet和Spark SQL.md56.70 KB

[982] 第讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理.md16.75 KB

[98] 第0讲：共享变量：如何在数据管道中使用中间结果？.md17.50 KB

[980] 第09讲：函数式编程思想：你用什么，你在什么？.md16.02 KB

[979] 第08讲：算子：如何构建你的数据管道？.md24.33 KB

[978] 第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD.md12.88 KB

[977] 第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境.md9.42 KB

[976] 第05讲：如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.md13.85 KB

[975] 第04讲：解析 Spark 数据处理与分析场景.md7.46 KB

[974] 第03讲：如何设计与实现统一资源管理与调度系统.md22.27 KB

[973] 第02讲：Hadoop：集群的操作系统.md19.84 KB

[972] 第0讲： MapReduce：计算框架和编程模型.md22.67 KB

[97] 开篇词：学了就能用的 Spark？.md28.95 KB

[207] 彩蛋：如何成为 Spark Contributor.mp444.72 MB

[206] 结束语：统一的编程模型，统一的编程语言，统一的架构.mp474.29 MB

[205] 第44讲：另一种并行：Lambda 架构与 Kappa 架构.mp474.74 MB

[204] 第43讲：两个简化了的重要问题：数据更新和数据实时性.mp438.62 MB

[203] 第42讲：如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp461.04 MB

[202] 第4讲：如何构建数据立方体.mp450.37 MB

[20] 第40讲：如何业务数据库的数据.mp445.81 MB

[2] 第39讲：作为 Yelp 运营负责人，如何根据数据进行决策？.mp482.88 MB

[29] 第38讲：数据仓库与商业智能系统架构剖析.mp495.98 MB

[28] 第37讲：如何对模型性能进行评估并调优？.mp473.23 MB

[27] 第36讲：推荐引擎：协同过滤.mp4114.90 MB

[26] 第35讲：物以类聚：Kmean 聚类算法.mp462.14 MB

[25] 第34讲：少数服从多数：随机森林分类器.mp4192.51 MB

[24] 第33讲：如何对数据进行预处理？.mp4107.80 MB

[23] 第32讲：标准化机器学习流程：ML pipeline.mp470.61 MB

[22] 第3讲：机器学习是什么：机器学习与机器学习工作流.mp4106.29 MB

[2] 第30讲：实战 2：用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.mp449.67 MB

[20] 第29讲：实战：用 GraphX 实现 PageRank 算法.mp487.51 MB

[999] 第28讲：Pregel 还是 MapReduce：一个有趣的算子 AggregateMeage.mp482.52 MB

[998] 第27讲：像顶点一样思考：大规模并行图挖掘引擎 GraphX.mp4100.24 MB

[997] 第26讲：数据并行：Spark 如何抽象图，如何切分图，如何处理图.mp4116.43 MB

[996] 第25讲：什么是图：图模式，图相关技术与使用场景.mp4128.25 MB

[995] 第24讲：实战：如何对股票交易实时价格进行分析？.mp491.66 MB

[994] 第23讲：如何对 Spark 流处理进行性能调优？.mp485.30 MB

[993] 第22讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming.mp4272.81 MB

[992] 第2讲：统一批处理与流处理：Dataflow.mp4205.15 MB

[99] 第20讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming.mp4180.62 MB

[990] 第9讲：批处理还是流处理：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.mp4204.18 MB

[989] 第8讲：流处理：什么是流处理？以及你必须考虑的消息送达保证问题.mp4134.05 MB

[988] 第7讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果.mp4106.12 MB

[987] 第6讲：Tungten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划.mp4250.09 MB

[986] 第5讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？.mp4289.41 MB

[985] 第4讲：列式存储：针对查询场景的极致优化.mp4159.73 MB

[984] 第3讲：如何使用用户自定义函数？.mp4168.58 MB

[983] 第2讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataet和Spark SQL.mp4217.34 MB

[982] 第讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理.mp4177.91 MB

[98] 第0讲：共享变量：如何在数据管道中使用中间结果？.mp4182.03 MB

[980] 第09讲：函数式编程思想：你用什么，你在什么？.mp4209.09 MB

[979] 第08讲：算子：如何构建你的数据管道？.mp4299.14 MB

[978] 第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD.mp4128.49 MB

[977] 第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境.mp4137.61 MB

[976] 第05讲：如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.mp4133.66 MB

[975] 第04讲：解析 Spark 数据处理与分析场景.mp4105.94 MB

[974] 第03讲：如何设计与实现统一资源管理与调度系统.mp4151.99 MB

[973] 第02讲：Hadoop：集群的操作系统.mp4145.39 MB

[972] 第0讲： MapReduce：计算框架和编程模型.mp4122.77 MB

[97] 开篇词：学了就能用的 Spark？.mp4133.84 MB

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