6期大数据之Kafka+SSM+Spark生态系统技术教程(讲理论还讲实操）

图文解析，原理剖析，逐步深入的方式对Spark进行讲授，让学员知其然知其所以然。

*   01 Kafka第1天/

  *   01 01.kafka介绍-jms-安装.mp4 26:52

  *   02 02.kafka服务器集群启动.mp4 14:15

  *   03 03.kafka常用命令.mp4 20:22

*   02 Kafka第2天/

  *   01 01.开发分区与副本.mp4 50:22

  *   02 02.消息生产API.mp4 41:54

  *   03 03.kafka生产消费API编程.mp4 11:39

  *   04 04.kafka消费者多线程消费问题.mp4 14:42

  *   05 05.kafka消息生产者-分区类.mp4 21:33

  *   06 06.kafka多消费者-线程与分区绑定测试.mp4 27:01

  *   07 07.kafka生产者消息回执ack模式.mp4 29:20

  *   08 08.kafka生产者消息发送模式-sync-async.mp4 11:06

  *   09 09.kafka消费者偏移量设置.mp4 01:24:00

*   03 Kafka第3天/

  *   01 01.消费者auto.offset.reset-frombe.mp4 21:28

  *   02 02.消费者自动提交偏移量.mp4 12:35

  *   03 03.新型API生产者.mp4 33:52

  *   04 04.新型API生产者-消息发送.mp4 11:18

  *   05 05.新型API生产者-send回调函数.mp4 27:42

  *   06 06.新型API生产者-实现同步发送-手动发送flush.mp4 12:20

  *   07 07.新型API生产者-超时时间设置.mp4 31:21

  *   08 08.新型API生产者-压力测试10m每秒.mp4 33:50

  *   09 09.新型API生产者-使用零拷贝实现文件数据传输.mp4 30:23

  *   10 10.新型API生产者-使用零拷贝实现文件数据传输-linu.mp4 26:03

  *   11 11.flume集成kafka-kafkaSource.mp4 16:35

  *   12 11.flume集成kafka-kafkaSink.mp4 03:44

  *   13 12.flume集成kafka-kafkaSink-Kafk.mp4 09:40

  *   14 13.flume集成kafka-ganglia.mp4 09:11

*   04 SSM第1天/

  *   01 01.ssm介绍.mp4 06:22

  *   02 02.mybatis-入门-insert.mp4 18:03

  *   03 03.mybatis-update.mp4 02:22

  *   04 04.mybatis-delete-selectOne-se.mp4 08:06

  *   05 05.mybatis-many2one关联.mp4 27:54

  *   06 06.mybatis-one2many关联.mp4 08:09

  *   07 07.mybatis-自关联.mp4 14:50

  *   08 08.mybatis-自关联-测试.mp4 16:01

  *   09 09.mybatis-多对多关联.mp4 31:37

  *   10 10.spring-体验.mp4 20:10

  *   11 11.spring-aop编程-前置-后置通知.mp4 26:40

  *   12 12.spring-tx管理的原理-基于aop技术.mp4 12:22

  *   13 13.spring-sm整合.mp4 46:49

  *   14 14.spring-web项目基础.mp4 23:42

  *   15 15.tomcat部署-启动.mp4 10:28

  *   16 16.spring mvc.mp4 36:35

*   05 SSM第2天/

  *   01 01.SSM-springmvc-回顾.mp4 37:12

  *   02 02.SSM整合架构.mp4 08:54

  *   03 03.SSM整合-后台部分.mp4 19:47

  *   04 04.SSM整合-整合MVC前台-测试数据.mp4 19:44

  *   05 05.SSM整合-表单数据提交-列表查询显示.mp4 44:36

  *   06 06.SSM整合-forward-redirect.mp4 46:20

  *   07 07.SSM整合-删除-重定向回列表页面-传输指定cid.mp4 08:36

  *   08 08.SSM整合-数据回显.mp4 09:26

  *   09 09.SSM整合-编辑带修改-中文乱码.mp4 12:05

  *   10 10.SSM整合-分页支持.mp4 24:38

  *   11 11.SSM整合-分页实现.mp4 11:42

*   06 Scala第1天/

  *   01 01.scala安装-基础.mp4 28:09

  *   02 02.scala-val-var-apply-pow-sqr.mp4 14:32

  *   03 03.scala-while-for.mp4 21:31

  *   04 04.高级for-for推导式-变长参数-定义函数.mp4 30:23

*   07 Scala第2天/

  *   01 01.数组-ArrayBuffer.mp4 51:05

  *   02 02.多维数组-java集合互操作.mp4 08:19

  *   03 03.映射-对偶-元组.mp4 43:19

  *   04 04.类-辅助构造-主构造.mp4 01:05:34

  *   05 05.idea下安装插件.mp4 23:32

  *   06 06.trait-apply.mp4 18:33

  *   07 07.伴生对象-idea-trait.mp4 08:06

  *   08 08.scala类结构图.mp4 37:51

  *   09 09.trait-selftype.mp4 34:23

  *   10 10.操作符-中置-一元-右结合.mp4 19:10

  *   11 11.applay方法定义与使用.mp4 10:11

  *   12 12.unapplay泛解析方法.mp4 20:25

  *   13 13.高级函数.mp4 47:08

*   08 Scala第3天/

  *   01 01.高级函数-线性方程函数式.mp4 33:12

  *   02 02.高级函数-柯里化-控制抽象.mp4 51:20

  *   03 03.集合特性-Seq-Set-Map-fold-Reduc.mp4 47:08

  *   04 04.集合特性-流操作-并行计算.mp4 07:37

  *   05 05.集合特性-模式匹配-流操作.mp4 29:29

  *   06 06.样例类-密封样例类.mp4 21:09

  *   07 07.Option-Some-None.mp4 10:18

  *   08 08.偏函数.mp4 08:09

  *   09 09.型变-协变-逆变.mp4 48:15

  *   10 10.隐式转换函数-隐式值-隐式参数.mp4 40:47

*   09 Spark第1天/

  *   01 01.spark介绍.mp4 01:20:13

  *   02 02.spark集群独立模式部署.mp4 10:19

  *   03 03.spark集群下运行wordcount.mp4 23:31

  *   04 04.spark 数组方式统计wordcount.mp4 29:27

  *   05 05.spark idea下scala版实现wc.mp4 05:35

  *   06 06.spark idea下java版实现wc.mp4 11:03

  *   07 07.spark 提交job到spark集群上运行.mp4 13:03

  *   08 08.spark RDD介绍.mp4 29:48

  *   09 09.spark通过debug-tool调试集群下spark.mp4 29:53

  *   10 10.spark分区数-线程数.mp4 50:01

  *   11 11.spark核心术语解释.mp4 01:27:23

*   10 Spark第2天/

  *   01 01.spark核心数据解释.mp4 48:44

  *   02 02.spark提交作业过程剖析.mp4 01:07:21

  *   03 03.spark提交作业过程剖析2.mp4 53:02

  *   04 04.spark job部署模式.mp4 20:29

  *   05 05.spark job提交模式3.mp4 39:17

  *   06 06.spark job提交模式4.mp4 01:59:24

  *   07 07.spark job提交5.mp4 01:21:02

*   11 Spark第3天/

  *   01 01.Spark job提交回顾.mp4 01:00:20

  *   02 02.Spark再分区coalecse-repartitio.mp4 22:20

  *   03 03.Spark数据倾斜-重新设计key.mp4 10:43

  *   04 04.Spark数据倾斜-重新设计分区类.mp4 16:47

  *   05 05.spark计算平均值.mp4 08:14

  *   06 06.spark计算PI值.mp4 06:57

  *   07 07.spark mapPartition.mp4 32:18

  *   08 08.spark mapPartitionWithIndex.mp4 02:51

  *   09 09.spark map groupByKey.mp4 10:53

  *   10 10.spark aggregateByKey.mp4 01:27:33

  *   11 11.spark sortBy-二次排序.mp4 33:32

  *   12 12.spark sortBy-三次排序.mp4 07:55

  *   13 13.spark join-action.mp4 37:24

*   12 Spark第4天/

  *   01 01.串行化和反串行回顾.mp4 24:29

  *   02 02.spark实体关系图-RDD-Stage-Dep-Ta.mp4 01:28:07

  *   03 03.spark标签生成.mp4 01:00:00

  *   04 04.spark标签生成-java版.mp4 43:19

  *   05 05.spark executor-CoarseGraine.mp4 44:07

  *   06 06.spark job启动参数-资源分配-core-mem.mp4 47:32

  *   07 07.spark job多job提交-资源分配考察.mp4 33:05

*   13 Spark第5天/

  *   01 01.spark资源划分梳理.mp4 01:01:33

  *   02 02.spark-worker节点资源配置-spark守护进.mp4 16:48

  *   03 03.spark-submit启动作业指定资源参数.mp4 08:14

  *   04 04.spark rdd.mp4 27:17

  *   05 05.spark RPC结构图.mp4 25:40

  *   06 06.spark集群启动状况考察.mp4 35:58

  *   07 07.spark job提交master-worker间交互.mp4 37:14

  *   08 08.spark job提交master-worker间交互.mp4 33:46

  *   09 09.spark job部署模式-cluster.mp4 24:14

  *   10 10.spark job部署模式-yarn模式.mp4 15:33

  *   11 11.spark job部署模式-yarn模式-内核指定.mp4 46:12

  *   12 12.spark job部署模式-yarn模式-动态资源分配.mp4 21:54

  *   13 13.spark job部署模式-防止每次上传jar包-sp.mp4 21:01

  *   14 14.批量文件重命名与复制.mp4 05:25

*   14 Spark第6天/

  *   01 01.spark yarn部署模式使用yarn-cluste.mp4 13:40

  *   02 02.spark yarn-spark.executor.m.mp4 48:34

  *   03 03.spark yarn-离堆内存分配处理.mp4 04:06

  *   04 04.spark广播变量.mp4 01:08:58

  *   05 05.spark广播原理-广播管理器-块管理器-内存出-磁盘.mp4 58:44

  *   06 06.spark广播变量实现原理-lazy关键字的应用.mp4 53:08

  *   07 07.spark累加器.mp4 57:54

  *   08 08.spark自定义累加器.mp4 22:07

  *   09 09.sparkRDD缓存-持久化.mp4 01:08:00

*   15 Spark第7天/

  *   01 01.广播-累加器-rdd持久化回顾.mp4 24:02

  *   02 03.shuffle过程-BypassMergeThread.mp4 26:37

  *   03 02.shuffle过程-优化.mp4 01:03:26

  *   04 04.tungsten-sort writer.mp4 26:21

  *   05 05.配置属性程序.mp4 08:24

  *   06 06.tungsten-sort排序shuffle-sort.mp4 22:10

  *   07 07.内存管理.mp4 01:04:07

  *   08 08.内存管理-回调处理-使用静态内存管理.mp4 10:21

  *   09 09.sparkjob调度-执行器启动消息传输梳理.mp4 39:16

  *   10 10.spark调优-kryo串行化.mp4 35:36

  *   11 11.spark调优-手段.mp4 48:28

  *   12 12.spark-master节点HA的配置.mp4 09:56

  *   13 13.spark-sql.mp4 37:55

*   16 Spark第8天/

  *   01 01.spark-sql-scala编程.mp4 19:29

  *   02 02.spark-sql-java1.mp4 17:27

  *   03 03.spark-sql-Java版2.mp4 06:58

  *   04 04.DataFrame的保存.mp4 10:38

  *   05 05.DataFrame的加载.mp4 05:14

  *   06 06.spark sql访问hive.mp4 23:34

  *   07 07.spark sql访问hive2.mp4 37:26

  *   08 08.spark sql访问mysql.mp4 14:52

  *   09 09.spark sql访问分布式查询引擎.mp4 14:54

  *   10 10.java程序通过JDBC访问spark thrifts.mp4 08:30

*   17 Spark第9天/

  *   01 01.spark流计算.mp4 22:06

  *   02 02.spark流计算-DStream-Receiver-多.mp4 50:15

  *   03 03.spark流计算-windows化操作.mp4 32:09

  *   04 04.spark流计算-updateStateByKey操作.mp4 17:24

*   18 Spark第10天/

  *   01 01.updateStateByKey实现windows化操.mp4 36:56

  *   02 02.updateStateByKey实现windows化操.mp4 32:14

  *   03 03.spark流计算-java API实现.mp4 07:58

  *   04 04.spark流计算-计算结果插入mysql中.mp4 41:36

  *   05 05.spark流计算-saveAsNewAPIHadoop.mp4 06:24

  *   06 06.spark流计算-SparkSQL实现wc.mp4 09:39

  *   07 07.spark流计算-检查点容错.mp4 50:58

  *   08 08.spark流计算-kafka集成.mp4 26:17

  *   09 09.spark流计算-kafka集成2.mp4 57:39

  *   10 10.spark流计算-kafka集成java版.mp4 08:29

  *   11 11.spark流计算-kafka集成Assign消费者策略.mp4 35:52

*   19 Spark第11天/

  *   01 01.机器学些-术语-监督-非监督.mp4 01:05:40

  *   02 02.机器学些-TD-IDF.mp4 24:27

  *   03 03.机器学些-术语逻辑回归-线性回归.mp4 10:04

  *   04 04.机器学些-红酒质量预测-线性回归使用.mp4 32:11

  *   05 05.机器学些-红酒质量预测-线性回归使用-scala编程实.mp4 06:12

  *   06 06.机器学习-模型持久化和加载.mp4 18:39

  *   07 07.机器学习-逻辑回归-测试白酒质量好和不好.mp4 18:27

  *   08 08.机器学习-逻辑回归-垃圾邮件过滤.mp4 24:22

  *   09 09.机器学习-逻辑回归-非诚牵手问题.mp4 08:36

  *   10 10.机器学习-逻辑回归-非诚牵手问题实现.mp4 15:53

  *   11 11.机器学习-中文word分词-垃圾邮件过滤.mp4 31:58

  *   12 12.机器学习-朴素贝叶斯分类.mp4 19:53

  *   13 13.机器学习-mllib实现垃圾邮件分类.mp4 31:50

*   20 Spark第12天/

  *   01 01.机器学习-KMean聚类.mp4 20:30

  *   02 02.机器学习-hashingTF-word2Vec对比.mp4 37:19

  *   03 03.机器学习-ALS电影推荐.mp4 28:38

  *   04 04.机器学习-ALS电影推荐-向用户推荐.mp4 52:41

  *   05 05.机器学习-MLLIB下ALS推荐方法实践.mp4 27:01

  *   06 06.机器学习-矩阵分解原理-隐式训练与显式训练.mp4 58:25

  *   07 07.python使用基础.mp4 15:21

  *   08 08.python OOP-Thread.mp4 53:23

  *   09 09.spark编写python脚本.mp4 14:30

  *   10 10.spark编写python脚本提交spark集群执行.mp4 09:10

  *   11 11.java8 lambda表达式.mp4 14:49