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大数据___Spark课程
第42任务： 2、dataframe的基本介绍以及rdd与dataset三者之间的对比.mp4
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任务列表
第1任务： 上阶段考核通过卡点
第2任务： 资料文档下载
第3任务： 1、hbase的通用优化.mp4
第4任务： 2、spark的基本介绍.mp4
第5任务： 3、spark的运行环境准备.mp4
第6任务： 4、spark的重新编译详细步骤.mp4
第7任务： 5、spark的standAlone模式集群运行.mp4
第8任务： 6、spark的HA模式运行环境.mp4
第9任务： 7、spark on yarn模式.mp4
第10任务： 每日作业
第11任务： 8、spark的运行架构.mp4
第12任务： 9、spark的任务提交参数说明-根据不同运行模式调整不同参数.mp4
第13任务： 10、使用spark-shell实现单词计数统计.mp4
第14任务： 11、使用spark-shell在standAlone模式下读取hdfs文件.mp4
第15任务： 12、使用scala程序开发spark的代码.mp4
第16任务： 13、使用java语言开发spark程序.mp4
第17任务： 14、spark第一天课程总结.mp4
第18任务： 每日作业
第19任务： 1、Spark第一天课程内容回顾.mp4
第20任务： 2、RDD的五大属性介绍.mp4
第21任务： 3、以单词统计为例，来查看RDD当中的五大属性.mp4
第22任务： 4、rdd的基本属性介绍2.mp4
第23任务： 5、spark当中常用的transfermation算子介绍.mp4
第24任务： 6、transfermation的算子介绍2.mp4
第25任务： 7、spark当中所有的action算子.mp4
第26任务： 8、spark当中实现日志数据统计.mp4
第27任务： 每日作业
第28任务： 9、求取访问来源的topN.mp4
第29任务： 10、使用spark实现ip地址的查询.mp4
第30任务： 11、使用spark实现ip地址的查询2.mp4
第31任务： 12、使用spark实现ip地址查询3.mp4
第32任务： 13、rdd的依赖关系之宽窄依赖和血统划分.mp4
第33任务： 14、rdd的缓存两种方式.mp4
第34任务： 15、rdd当中DAG的划分以及stage的划分-根据shuffle来进行划分.mp4
第35任务： 16、spark当中的shuffle过程.mp4
第36任务： 17、spark的任务调度过程.mp4
第37任务： 18、spark当中的CheckPoint容错机制.mp4
第38任务： 19、spark当中的运行架构以及常用的数据读取与保存方式.mp4
第39任务： 20、Spak第二天课程总结.mp4
第40任务： 每日作业
第41任务： 1、Spark第二天课程内容回顾以及第三天课程内容大纲.mp4
第42任务： 2、dataframe的基本介绍以及rdd与dataset三者之间的对比.mp4
第43任务： 3、读取文本文件以及json文件以及parquet文件创建DF.mp4
第44任务： 4、DSL语法的风格操作.mp4
第45任务： 5、SQL语法的操作风格.mp4
第46任务： 6、data的生成几种方式以及rdd，ds和df三者之间的相互转化.mp4
第47任务： 7、通过javaAPI实现personDF的创建.mp4
第48任务： 每日作业
第49任务： 8、DSL以及sql语法操作风格.mp4
第50任务： 9、通过row对象配合structType实现df的创建.mp4
第51任务： 10、sparkSQL整合hive直接使用hive的hql语法.mp4
第52任务： 11、spark当中的数据源.mp4
第53任务： 12、sparkSQL当中的分析函数介绍.mp4
第54任务： 13、sparkSQL当中的UDF以及UDAF的自定义函数.mp4
第55任务： 14、Spark第三天课程总结.mp4
第56任务： 每日作业
第57任务： 1、Spark第三天课程内容回顾以及Spark第四天课程内容大纲.mp4
第58任务： 2、SparkStreaming的基本概述.mp4
第59任务： 3、sparkStreaming的入门案例.mp4
第60任务： 4、实现单词计数的入门案例.mp4
第61任务： 5、文本文件数据源.mp4
第62任务： 6、sparkStreaming自定义数据源.mp4
第63任务： 7、sparkStreaming当中的队列数据源.mp4
第64任务： 每日作业
第65任务： 8、flume数据源.mp4
第66任务： 9、使用poll得方式整合flume.mp4
第67任务： 10、sparkStreaming与flume的整合使用push方式.mp4
第68任务： 11、kafka集群环境搭建以及sparkStreaming整合kafka介绍.mp4
第69任务： 12、spark整合kafka实现RDStream方式进行消费，出现数据重复消费情况.mp4
第70任务： 13、spark整合kafka基于DirectDStream的方式实现—造成数据丢失的问题.mp4
第71任务： 14、kafka0.10版本整合.mp4
第72任务： 15、SS整合kafka0.10版本整合代码实现，通过手动提交offset实现数据消费一次.mp4
第73任务： 16、sparkStreaming当中的window操作.mp4
第74任务： 17、sparkStreaming的容错以及课程总结.mp4
第75任务： 每日作业
