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4月26日 21:29
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CSDN 热门头条文章　　　　　　　　王家林 国内第一个 Spark系列视频课程　　《大数据Spark实战之路》　　第一阶段：熟练的掌握Scala语言　　学习地址：/pack/view/id-124.html 　　第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API　　学习地址：/pack/view/id-146.html 　　第三阶段：精通Spark内核　　学习地址：/pack/view/id-148.html 　　第四阶段：掌握基于Spark上的核心框架的使用　　学习地址：/pack/view/id-149.html 　　第五阶段：商业级别大数据中心黄金组合：Hadoop+ Spark　　学习地址：/pack/view/id-150.html 　　第六阶段：Spark源码完整解析和系统定制　　学习地址：/pack/view/id-151.html
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　　真好啊　　
　　国内首部系统性介绍Scala语言培训课程 ：/course/12　　课程介绍 　　一、课程用到的软件：java 1.7.0_79，Scala 2.10.4，Scala IDE for eclipse，IntelliJ IDEA Community Edition 14.1.4　　二、课程涉及到的技术点：　　1.Scala基础特性，主要介绍Scala语言入门基础，包括Scala基本数据类型、函数、控制结构　　2.Scala中级特性，主要介绍Scala面向对象编程、函数式编程技术，包括类、对象、继承等　　3.Scala高级特性，主要介绍工程实践中常用的Scala高级编程技术，包括类型参数、泛型与注解、隐式参数与隐式转换、Scala并发编程、数据库编程、Scala操纵XML、Scala服务器脚本编程等。　　三、课程目标：　　Scala作为当今大数据分析与处理工程实践中应用最为广泛的编程语言，其编写的代码简洁、优雅、高效使其备受关注，“If I were to pick a language to use today other than Java, it would be Scala.” —James Gosling　　在当前的大数据浪潮中，Spark分布式内存计算框架是当前大数据处理技术的明星，该享誉世界的大数据开源框架正是用Scala语言开发的，这足以说明其Scala语言的魅力，相信在未来的若干年，Scala将成为大数据处理技术中最重要、使用最广泛的编程语言，本课程的目的在于系统性地介绍Scala编程语言，掌握了Scala语言，你就拿到了大数据处理领域的钥匙，能够轻松上手Spark应用程序开发，笑傲大数据处理技术。学完本课程，你可以掌握：　　1.能够利用Scala进行面向对象编程，开发复杂的应用程序　　2.能够熟练应用Scala的模式匹配技术　　3.能够熟练掌握和应用Scala中的隐式参数与隐式转换　　4.能够熟练掌握Scala的类型系统　　5.能够快速上手Spark应用程序开发　　四、课程大纲：　　Scala入门到精通——第1课、Scala语言初步　　Scala入门到精通——第2课、Scala基本类型及操作、程序控制结构　　Scala入门到精通——第3课、Array、List　　Scala入门到精通——第4课、Set、Map、Tuple、队列操作实战　　Scala入门到精通——第5课、函数与闭包　　Scala入门到精通——第6课、类和对象（一）　　Scala入门到精通——第7课、类和对象（二）　　Scala入门到精通——第8课、包和引入　　Scala入门到精通——第9课、继承与组合　　Scala入门到精通——第10课、Scala类层次结构、Traits初步　　Scala入门到精通——第11课、Trait进阶　　Scala入门到精通——第12课、I/O与正则表达式　　Scala入门到精通——第13课、高阶函数　　Scala入门到精通——第14课、Case Class与模式匹配（一）　　Scala入门到精通——第15课、Case Class与模式匹配（二）　　Scala入门到精通——第16课、泛型与注解　　Scala入门到精通——第17课、类型参数（一）　　Scala入门到精通——第18课、隐式转换与隐式参数（一）　　Scala入门到精通——第19课、隐式转换与隐式参数（二）　　Scala入门到精通——第20课、类型参数（二）　　Scala入门到精通——第21课、类型参数（三）　　Scala入门到精通——第22课、高级类型 （一）　　Scala入门到精通——第23课、高级类型 （二）　　Scala入门到精通——第24课、高级类型 （三）　　Scala入门到精通——第25课、提取器（Extractor）　　Scala入门到精通——第26课、Scala并发编程基础　　Scala入门到精通——第27课、Scala操纵 XML　　Scala入门到精通——第28课、Scala与JAVA互操作　　Scala入门到精通——第29课、Scala数据库编程　　Scala入门到精通——第30课、Scala脚本编程与结束语
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　　Spark全面精讲（基于Spark2版本+含Spark调优+超多案例）　　课程观看地址：/course/149　　课程出自学途无忧网：/　　课程分五个阶段，共115课时！　　第一阶段 Spark内核深度剖析　　第00节课-课程特色和学习方式　　第一节课-Spark概述（四大特性）　　第二节课-Spark入门　　第三节课-什么是RDD？　　第四节课-spark架构　　第五节课-linux环境准备（虚拟机，linux）　　第六节课-hadoop环境准备　　第七节课-spark环境准备　　第八节课-spark开发环境搭建（java，scala）　　第八节课-补充-maven打包　　第九节课-spark任务提交　　第十节课--Historyserver配置　　第十一节课--RDD的创建方式　　第十二节课--Transformation和action原理剖析　　第十三节课--map，filter，flatMap算子演示（java版）　　第十四节课--groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子演示（java版）　　第十五节课--join，cogroup,union算在演示（java版本）　　第十六节课--Intersection，Distinct，Cartesian算子演示（java版本）　　第十七节课--mapPartition，reparation，coalesce算子演示（java版）　　第十八节课--sample，aggregateByke算子演示（java版本）　　第十九节课--mapPartitionsWithIndex,repartitionAndSortWithinPartitions算子演示（java）　　第二十节课--action算子演示（java版）　　第二十一节课--map,filter,flatMap,groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子演示（scala)　　第二十二节课--join,cogroup,union,intersection,distinct,cartesian算子演示（scala)　　第二十三节课--mapPartitions,reparition,coalesce,sample,aggregateByKey算子演示(scala)　　第二十四节课-mapPartitionsWithIndex,repartitionAndSortWithinPartitions算子演示(scala)　　第二十五节课-RDD持久化（tachyon）　　第二十六节课--共享变量（广播变量，累加变量）　　第二十七节课-Spark on YARN模式（cluster,client）　　第二十八节课-窄依赖和宽依赖　　第二十九节课--Shuffle原理剖析　　第三十节课--stage划分原理剖析　　第三十一节课-Spark任务调度　　第三十二节课--综合案例一TopN（scala）　　第三十三节课--综合案例二日志分析上(scala)　　第三十三节课--综合案例二日志分析下(scala)　　第三十四节课--spark2内核新特性　　第二阶段 Spark调优　　第三十五节课-Spark调优概述　　第三十六节课-开发调优(1)　　第三十七节课-开发调优(2)　　第三十八节课-开发调优(3)　　第三十九节课-开发调优(4)　　第四十节课-开发调优(5)　　第四十一节课-开发调优(6)　　第四十二节课-开发调优(7)　　第四十三节课-开发调优(8)　　第四十四节课-开发调优(9)　　第四十五节课-数据本地化　　第四十六节课-数据倾斜原理　　第四十七节课-数据倾斜解决方案一　　第四十八节课-数据倾斜解决方案二　　第四十九节课-数据倾斜解决方案三　　第五十节课-数据倾斜解决方案四　　第五十一节课-数据倾斜解决方案五　　第五十二节课-数据倾斜解决方案六　　第五十三节课-数据倾斜解决方案七　　第五十四节课-shuffle调优　　第五十五节课-Spark资源模型　　第五十六节课-资源调优　　第五十七节课-Spark JVM调优(1)　　第五十八节课-Spark JVM调优(2)　　第五十九节课-Spark JVM调优(3)　　第六十节课-Spark JVM调优(4)　　第六十一节课-Spark JVM调优(5)　　第六十二节课-spark调优总结　　第三阶段 SparkSQL精讲　　第六十三节课-SparkSQL前世今生　　第六十四节课-Dataframe使用　　第六十五节课-Reflection方式将RDD转换成Dataframe　　第六十六节课-Programmatically方式将RDD转换成DataFrame　　第六十七节课-DataFreme VS RDD　　第六十八节课-数据源之数据load和save　　第六十九节课-数据源之parquetfile操作　　第七十节课-数据源之JSON数据　　第七十一节-课数据源之JDBC　　第七十二节课-数据源之Hive table-hive环境搭建　　第七十三节课-数据源之Hive table-spark环境集成　　第七十四节课-数据源之Hive table-使用　　第七十五节课-数据源之HBase环境准备　　第七十六节课-数据源之HBase　　第七十七节课-Thriftserver使用　　第七十八节课-UDF开发　　第七十九节课-UADF开发　　第八十节课-开窗函数　　第八十一节课-groupBy和agg函数使用　　第八十二节课-综合案例一（日志分析）　　第八十三节课-综合案例二(用户行为分析)-1　　第八十四节课-综合案例二(用户行为分析)-2　　第八十五节课-综合案例二(用户行为分析)-3　　第八十六节课-综合案例二(用户行为分析)-4　　第八十七节课-综合案例二(用户行为分析)-5　　第四阶段 SparkStreaming精讲　　第八十八节课-Spark Streaming工作原理　　第八十九节课-Spark Streaming入门案例　　第九十节课-Spark Streaming HDFS WordCount例子演示　　第九十一节课-Spark Streaming之updateStateByKey　　第九十二节课-Spark Streaming之mapWithState　　第九十三节课-Spark Streaming之transform　　第九十四节课-Spark Streaming之window操作　　第九十五节课-Spark Streaming之foreachRDD　　第九十六节课-Spark Streaming之flume原理介绍　　第九十七节课-Spark Streaming之flume搭建　　第九十八节课-Spark Streaming之flume集成　　第九十九节课-Spark Streaming之kafka原理介绍　　第一百节课-Spark Streaming之kafka集成　　第一百零一节课-Spark Streaming之kafka集群部署　　第一百零二节课-Spark Streaming之综合案例TopN实时统计　　第一百零三节课-Spark Streaming之Driver HA配置　　第五阶段 Spark2新特性　　第一百零四节课-Spark2新特性之 Spark2设计目标-更容易、更快速、更智能　　第一百零五节课-Spark2 新特性之SparkSQL变化之 SparkSession　　第一百零六节课-Spark2新特性之whole-stage code generation和vectorization技术剖析　　第一百零七节课-Spark2 新特性之RDD，DataFream 和DataSet关系　　第一百零八节课-Spark2 新特性之DataSet Transformation演示（1）　　第一百零九节课-Spark2 新特性之DataSet Action演示（2）　　第一百一十节课-Spark2 新特性之DataSet 基本操作演示（3）　　第一百一十一节课-Spark2 新特性之DataSet[untyped ] 基本操作演示（4）　　第一百一十二节课-Spark2 新特性之DataSet其它功能演示（5）　　第一百一十三节课-Spark2 新特性之 Structured Streaming设计目标　　第一百一十四节课-Spark2 新特性之 Structured Streaming原理剖析　　第一百一十五节课-Spark2 新特性之 Structured Streaming 案例演示　　相关课程推荐：　　深入浅出Spark机器学习实战（用户行为分析） 　　课程观看地址：/course/144　　Spark+Kafka 实时流机器学习实战　　课程观看地址：/course/147
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