4期大数据之Spark生态圈教程（Scala、Python、Spark）

不仅面向项目开发人员，甚至对于研究Spark的学员，此部分都是非常有学习指引意义的课程。

*   01 Scala第1天/

  *   01 Scala-day01-01.Scala安装-体验scala.mp4 09:04

  *   02 Scala-day01-02.Scala操作符重载-appl.mp4 14:18

  *   03 Scala-day01-03.Scala C风格printf.mp4 24:31

  *   04 Scala-day01-04.Scalawhile循环99表.mp4 08:05

  *   05 Scala-day01-05.for训话守卫条件和yield.mp4 19:31

  *   06 Scala-day01-06.函数-带名函数-默认值-过程.mp4 28:22

  *   07 Scala-day01-07.数组-变长数组-转换.mp4 35:58

  *   08 Scala-day01-08.数组常用操作-sum-max-.mp4 11:21

  *   09 Scala-day01-09.多维数组.mp4 08:02

  *   10 Scala-day01-10.类型自动转换.mp4 07:45

  *   11 Scala-day01-11.map-可变immutable.mp4 17:49

  *   12 Scala-day01-12.tuple-zip操作.mp4 12:22

  *   13 Scala-day01-13.OOP-类-this关键字-v.mp4 46:46

  *   14 Scala-day01-14.OOP-对象-伴生对象.mp4 20:08

  *   15 Scala-day01-15.OOP-抽象类-方法覆盖.mp4 18:02

  *   16 Scala-day01-16.安装idea下的scala插件.mp4 09:40

  *   17 Scala-day01-17.scala包的导入-packa.mp4 14:49

*   02 Scala第2天/

  *   01 Scala-day02-01.扩展-类型检查-转换-类型树.mp4 31:24

  *   02 Scala-day02-02.文件和正则表达式-爬虫实现网页.mp4 21:24

  *   03 Scala-day02-03.爬虫实现原理-正则href解析.mp4 10:45

  *   04 Scala-day02-04.trait.mp4 20:35

  *   05 Scala-day02-05.操作符-apply-unapp.mp4 19:05

  *   06 Scala-day02-06.apply-unapply2.mp4 12:52

  *   07 Scala-day02-07.高阶函数-匿名函数.mp4 21:29

  *   08 Scala-day02-08.复杂高阶函数演示.mp4 17:56

  *   09 Scala-day02-09.高阶函数进化演示.mp4 42:21

  *   10 Scala-day02-10.柯里化-控制抽象.mp4 48:13

  *   11 Scala-day02-11.集合操作.mp4 28:26

  *   12 Scala-day02-12.集合操作2.mp4 49:54

  *   13 Scala-day03-13.模式匹配.mp4 24:30

  *   14 Scala-day03-14.样例类-密封样例类.mp4 15:15

  *   15 Scala-day03-15.偏函数.mp4 04:28

  *   16 Scala-day03-16.泛型-界定-型变-逆变.mp4 20:07

  *   17 Scala-day03-17.隐式转换-隐式参数值.mp4 24:00

*   03 Spark第1天/

  *   01 01.Spark介绍.mp4 25:17

  *   02 02.安装Spark.mp4 04:56

  *   03 03.使用Spark实现word count.mp4 28:08

  *   04 04.Spark编程实现wordcount.mp4 17:22

  *   05 05.Spark java版单词统计.mp4 17:32

  *   06 06.Spark程序包找不到问题-配置idea.mp4 16:25

  *   07 07.部署spark完全分布式集群.mp4 11:57

  *   08 08.spark脚本分析-进程管理.mp4 29:33

*   04 Spark第2天/

  *   01 01.Scala文件的maven编译问题.mp4 13:49

  *   02 02.核心API模块介绍.mp4 28:04

  *   03 03.RDD弹性分布式数据集.mp4 52:07

  *   04 04.RDD并发度-分区-变换.mp4 54:59

  *   05 05.RDD变换-wordcount-count.mp4 14:01

  *   06 06.RDD变换-groupByKey-join.mp4 41:07

  *   07 07.RDD变换-cogroup.mp4 10:14

  *   08 08.RDD变换-笛卡尔积.mp4 05:12

  *   09 09.RDD变换-pipe.mp4 05:42

  *   10 10.RDD Action-collect-.mp4 37:32

  *   11 11.RDD数据倾斜处理.mp4 17:36

  *   12 12.Spark和hadoop HA整合-使用.mp4 10:33

*   05 Spark第3天/

  *   01 01.spark运行代码解析-1.mp4 56:24

  *   02 02.dag调度器-task调度器-job.mp4 01:09:05

  *   03 03.spark-activeJob-taskSc.mp4 46:03

  *   04 04.spark作业提交-事件loop.mp4 59:10

  *   05 05.spark作业提交-后台调度器等.mp4 02:17:15

*   06 Spark第4天/

  *   01 01.spark提交流程回顾.mp4 36:43

  *   02 02.spark提交流程图形总结-宽窄依赖1.mp4 48:07

  *   03 03.spark启动模式.mp4 28:33

  *   04 04.spark持久化-shuffle.mp4 01:10:59

  *   05 05.spark持久化-删除数据-丢失数据的恢复.mp4 12:33

  *   06 06.spark累加器-广播变量.mp4 54:25

  *   07 07.spark分布式计算PI值.mp4 04:06

  *   08 08.Spark SQL模块.mp4 48:21

*   07 Spark第5天/

  *   01 01.SparkSQL操纵json文件-read.mp4 46:20

  *   02 02.SparkSQL使用jdbc操纵Mysql.mp4 18:07

  *   03 03.SparkSQL交互hive.mp4 25:37

  *   04 04.SparkSQL交互hive.mp4 49:06

  *   05 05.SparkSQL分布式SQL查询引擎.mp4 16:44

  *   06 06.Spark Streaming流计算.mp4 34:03

  *   07 07.Spark Streaming流计算Java.mp4 32:48

  *   08 08.Spark Streaming流计算集群.mp4 04:30

  *   09 09.SparkStreaming DStream类.mp4 39:53

  *   10 10.Spark Streaming 和Kafka.mp4 28:05

  *   11 11.RDD-DStream-hadoop分区.mp4 32:23

  *   12 12.updateStateByKey状态更新.mp4 38:49

*   08 Spark第6天/

  *   01 01. streaming windows化操作.mp4 45:13

  *   02 02.spark streaming容错处理.mp4 24:39

  *   03 03.容错代码测试-checkpoint.mp4 20:02

  *   04 04.spark机器学习-介绍-分类-聚类-推荐.mp4 45:06

  *   05 05.spark分类算法.mp4 50:07

  *   06 06.spark机器学习-逻辑回归测试.mp4 13:10

  *   07 07.spark机器学习-逻辑回归测试2.mp4 01:01:50

  *   08 08.spark机器学习-分类-spamFilter.mp4 01:35:55

*   09 Spark第7天/

  *   01 01.推荐算法.mp4 57:44

  *   02 02.ALS最小二乘法实现推荐模型.mp4 39:27

  *   03 03.ALS实现电影推荐.mp4 27:28

  *   04 04.推荐model应用-all用户推荐.mp4 34:46

  *   05 05.python体验.mp4 07:11

  *   06 06.pythonwindows的安装.mp4 02:14

  *   07 07.python基础-语句块.mp4 15:42

  *   08 08.python基本数据类型.mp4 27:46

  *   09 09.python运算符.mp4 14:35

  *   10 10.python循环.mp4 15:10

  *   11 11.python String.mp4 21:01

  *   12 12.python文件访问.mp4 44:25

*   10 Spark第8天/

  *   01 01.mysql集成python3.4-注意事项.mp4 26:45

  *   02 02.mysql大数据量插入-查询-条件查询.mp4 13:47

  *   03 03.python操纵mysql事务管理.mp4 08:38

  *   04 04.python操纵mysql 存储过程和函数.mp4 12:40

  *   05 05.python操纵多线程-时间函数.mp4 30:14

  *   06 06.python OOP.mp4 44:12

  *   07 07.python多线程.mp4 20:55

  *   08 08.python Socket编程.mp4 36:10

  *   09 09.python Socket UDP编程.mp4 20:08

  *   10 10.python 爬虫实现.mp4 01:28:56

*   11 Spark第9天/

  *   01 01.python协同hbase实现数据写入.mp4 27:04

  *   02 02.python编写wordcount.mp4 14:34

  *   03 03.python编译hbase.thrift文件.mp4 23:32

  *   04 04.python编译错误纠正-测试.mp4 02:31

  *   05 05.python查询hbase scan.mp4 21:25

  *   06 06.python爬虫存储页面在hbase.mp4 45:57

  *   07 07.python & spark实现数据分析-图表.mp4 56:36

  *   08 08.python&spark实现数据分析.mp4 55:57

*   12 Spark第10天/

  *   01 01.商品价格抓取.mp4 18:48

  *   02 02.Spark闭包处理-local.mp4 19:58

  *   03 03.SparkApp部署模式-client.mp4 56:06

  *   04 04.Spark yarn集群运行模式.mp4 54:21

  *   05 05.Spark yarn client模式运行.mp4 01:22:17

  *   06 06.Spark yarn cluster模式运行.mp4 01:08:42

  *   07 07.Spark HA模式配置与测试.mp4 39:45

  *   08 08.Spark hive集成.mp4 53:41

*   13 Spark第11天/

  *   01 01.sparkSQL集成hive访问hbase库.mp4 22:35

  *   02 02.sparkSQL idea编程实现统计查询.mp4 08:41

  *   03 03.sparkSQL同web项目集成.mp4 09:21

  *   04 04.sparkSQL同web项目集成2.mp4 07:30

*   14 Spark第12天/

  *   01 01.web同sparkSQL进行thriftserver进.mp4 31:19

  *   02 02.使用c3p0数据源池化thriftserver连接.mp4 13:05

  *   03 03.java实现团购网标签生成程序.mp4 01:02:04

  *   04 04.python爬虫程序(学员分享).mp4 28:24

  *   05 05.python爬虫程序-反扒手段.mp4 18:24

  *   06 06.hbase bulk load.mp4 56:24

  *   07 07.从mysql导出数据到hbase中，使用TableOu.mp4 20:59

  *   08 08.导出mysql数据到hbase数据库.mp4 08:01

  *   09 09.简历指导.mp4 53:40

  *   10 10.简历指导2.mp4 33:05