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【尚硅谷】2024最新版Spark视频教程 – 带源码课件

  • 发布时间：
    2025-06-09 22:26:03
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    共计 102 个文件，合计：7.63GB
  • 资源来源：
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  • 夸克网盘 【尚硅谷】2024最新版Spark视频教程 – 带源码课件

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    尚硅谷2024最新版Python视频教程是一套专为零基础学习者设计的Python编程入门课程，通过139节系统化视频教学帮助学员从环境搭建逐步掌握Python核心语法与编程技能。课程内容涵盖软件安装、基础语法、流程控制、函数、数据结构等关键知识点，结合实例演示和实战案例（如变量、运算符、条件判断等），帮助学员理解编程逻辑并培养实际编码能力。教程配套完整的源码课件、软件安装包及随堂代码资源，便于边学边练。...

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    本套教程带你从零开始，快速上手Python！学成之后，可以掌握Python基本语法和编程规范，独立编写简单的Python程序，对Python的高级特性和应用领域有初步了解，为后续深入学习打下基础。...

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【尚硅谷】2024最新版Spark视频教程 – 带源码课件。 Spark是专为大规模数据处理而设计的分析计算引擎。 技术上，Spark是基于Hadoop MapReduce设计的通用并行框架，拥有其所具备的优点，并采用内存的方式优化了中间计算过程，极大提高了计算效率，从而使Spark可以更好地应用在数据挖掘与机器学习等迭代式计算场景。 应用上，Spark可以满足绝大部分的离线数据分析场景和部分的实时数据分析场景，从而使Spark技术框架成为企业大数据离线处理技术的首选。 本套教程基于Spark 3.3版本，使用Java语言，详解了Spark技术生态的三个核心模块：Spark Core核心模块，讲解Spark运行环境，以及分布式数据模型RDD的使用和原理；Spark SQL模块，讲解Spark在结构化数据场景中的使用方式，包括SQL语法、DSL语法、UDF函数、UDAF函数等；Spark Streaming模块，讲解Spark在流式数据处理中的使用方式，包括无界数据流的处理、Kafka系统的对接和数据窗口的应用等。 授课方式上，还是一贯的将图形、文字、源码相结合的保姆式讲解；配套资料上，还是一样的败家式赠送，视频、课件、代码、资料，全部送送送！力求让学习者对分布式计算的原理、框架的使用建立深刻的理解，从而将Spark应用于企业的项目中。 ├── 1.课件.zip
├── 3.代码.zip
├── 视频

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【尚硅谷】2024最新版Spark视频教程 - 带源码课件7.63GB
视频7.59GB
001-Spark-课程介绍.mp419.04MB
002-Spark-文件结构-介绍.mp46.55MB
003-Spark-基础概念-介绍-分布式.mp420.9MB
004-Spark-基础概念-介绍-计算.mp441.68MB
005-Spark-基础概念-介绍-分布式基础架构.mp432.13MB
006-Spark-基础概念-介绍-框架.mp446.52MB
007-Spark-基础概念-介绍-Spark和MR的关系.mp459.99MB
008-Spark-介绍.mp439.4MB
009-Spark-部署方式-介绍.mp462.77MB
010-Spark-解压后的文件结构.mp450.9MB
011-Spark-部署环境-Local.mp461.49MB
012-Spark-部署环境-Local-演示.mp4114.68MB
013-Spark-部署环境-Yarn-演示.mp4127.63MB
014-Spark-部署环境-Yarn-历史服务.mp463.42MB
015-Spark-部署环境-Yarn-2种执行方式Cluster和Client.mp4146.45MB
016-Spark-部署环境-几种模式的对比.mp422.54MB
017-Spark-数据结构-说明.mp442.55MB
018-Spark-RDD-介绍.mp462.58MB
019-Spark-RDD-数据处理流程简介.mp442.44MB
020-Spark-RDD-计算原理.mp454.99MB
021-Spark-RDD-计算原理-补充.mp4138.22MB
022-Spark-RDD-代码-环境的准备.mp486.35MB
023-Spark-RDD-代码-对接内存数据源构建RDD对象.mp434.61MB
024-Spark-RDD-代码-对接磁盘数据源构建RDD对象.mp418.66MB
025-Spark-RDD-代码-RDD的理解.mp435.07MB
026-Spark-RDD-代码-RDD的分区.mp464.72MB
027-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数量的设定.mp491.86MB
028-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数量的设定.mp4134.52MB
029-Spark-RDD-代码-内存数据源-分区数据的分配.mp485.4MB
030-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配.mp470.89MB
031-Spark-RDD-代码-磁盘文件数据源-分区数据的分配-演示.mp434.49MB
032-Spark-RDD-课件梳理.mp434.36MB
033-Spark-RDD-方法-介绍.mp467.86MB
034-Spark-RDD-方法-方法的2大类-转换和行动.mp438.11MB
035-Spark-RDD-方法-数据处理的2大类-单值和键值.mp465.48MB
036-Spark-RDD-方法-转换-map.mp4135.83MB
037-Spark-RDD-方法-转换-map-1.mp4106.44MB
038-Spark-RDD-方法-转换-map-2.mp448.21MB
039-Spark-RDD-方法-转换-map-3.mp4137.03MB
040-Spark-RDD-方法-转换-map-4.mp451.66MB
041-Spark-RDD-方法-转换-filter.mp457.75MB
042-Spark-RDD-方法-转换-flatMap.mp4131.57MB
043-Spark-RDD-方法-转换-flatMap-1.mp440.43MB
044-Spark-RDD-方法-转换-groupBy.mp466.14MB
045-Spark-RDD-回顾-原理.mp487.15MB
046-Spark-RDD-回顾-方法.mp431.56MB
047-Spark-RDD-Shuffle.mp455.45MB
048-Spark-RDD-Shuffle-原理.mp467.01MB
049-Spark-RDD-Shuffle-原理-补充.mp449.15MB
050-Spark-RDD-Shuffle-演示.mp497.15MB
051-Spark-RDD-方法-distinct.mp438.41MB
052-Spark-RDD-方法-sortBy.mp483.69MB
053-Spark-RDD-方法-KV类型数据介绍.mp478.1MB
054-Spark-RDD-方法-KV类型数据补充.mp422.38MB
055-Spark-RDD-方法-KV-mapValues.mp453.29MB
056-Spark-RDD-方法-KV-wordCount.mp457.83MB
057-Spark-RDD-方法-KV-groupByKey.mp473.48MB
058-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey.mp4144.81MB
059-Spark-RDD-方法-KV-sortByKey.mp4183.51MB
060-Spark-RDD-方法-KV-reduceByKey和groupByKey的区别.mp4122.65MB
061-Spark-RDD-WordCount程序在环境中运行.mp479.71MB
062-Spark-RDD-转换方法的回顾.mp4142.3MB
063-Spark-RDD-行动算子-介绍.mp4176.59MB
064-Spark-RDD-行动算子-collect.mp470.71MB
065-Spark-RDD-行动算子-collect-补充.mp474.09MB
066-Spark-RDD-行动算子-其他方法-1.mp439.91MB
067-Spark-RDD-行动算子-其他方法-2.mp457.06MB
068-Spark-RDD-行动算子-其他方法-3.mp498.9MB
069-Spark-RDD-行动算子-Driver端和Executor端数据传输.mp496.26MB
070-Spark-RDD-序列化-1.mp493.67MB
071-Spark-RDD-序列化-2.mp442.57MB
072-Spark-案例-数据格式说明.mp4103.13MB
073-Spark-案例-需求介绍.mp435.16MB
074-Spark-案例-需求分析.mp455.81MB
075-Spark-案例-需求设计.mp433.06MB
076-Spark-案例-开发原则.mp430.18MB
077-Spark-案例-代码实现-1.mp4110.06MB
078-Spark-案例-代码实现-2.mp4230.41MB
079-Spark-案例-代码实现-3.mp4137.01MB
080-Spark-案例-代码实现-4.mp490.51MB
081-Spark-RDD-KRYO序列化框架.mp4103.51MB
082-Spark-RDD-依赖关系-介绍.mp484.03MB
083-Spark-RDD-依赖关系-原理.mp443.14MB
084-Spark-RDD-依赖关系-血缘关系.mp443.12MB
085-Spark-RDD-依赖关系-依赖关系.mp435.39MB
086-Spark-RDD-依赖关系-宽窄依赖关系.mp485.33MB
087-Spark-RDD-依赖关系-作业，阶段和任务的关系.mp4336.03MB
088-Spark-RDD-依赖关系-任务的数量.mp464.59MB
089-Spark-RDD-依赖关系-分区的数量.mp467.55MB
090-Spark-RDD-持久化和序列化的关系.mp49.31MB
091-Spark-RDD-持久化-cache.mp496.12MB
092-Spark-RDD-持久化-persist.mp4100.61MB
093-Spark-RDD-持久化-checkpoint.mp4104.47MB
094-Spark-RDD-持久化-shuffle算子的持久化.mp4132.34MB
095-Spark-RDD-分区器.mp4154.03MB
096-Spark-RDD-自定义分区器.mp485.62MB
097-Spark-两个案例.mp458.78MB
098-Spark-第一个案例问题原因.mp437.79MB
099-Spark-广播变量.mp465.3MB
100-Spark-RDD的局限性.mp4129.28MB
1.课件.zip25.68MB
3.代码.zip18.08MB
共102个文件，合计：7.63GB
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