这门课值不值得学：先看它解决什么工作场景
很多在职或想转行大数据的人，常卡在“单机写代码没问题，一到集群就跑不通”的尴尬期。这门以Spark3、ClickHouse和Hadoop为核心的实战资料，针对的正是这个断层。它不教你基础语法，而是直奔离线数仓与实时分析混合架构的落地场景。当你的工作涉及海量日志清洗、大规模数据聚合，或者需要用ClickHouse做面向用户的秒级多维查询时，这套组合技术栈是目前工程界的主流解法。如果你目前只停留在写SQL查数据库的阶段，想真正理解分布式计算原理并具备集群部署能力，这门课能帮你把单机思维切换到分布式处理。但如果你连Linux基本操作和一门基础编程语言都不熟，现在入手会非常吃力。
资料怎么用：先看哪几块，怎么配合练习
这套资料带有明显的工程实操属性，建议不要按顺序从头硬啃，而是分块突破。第一阶段必须先啃透环境搭建与集群部署部分，这是很多初学者最容易跳过却最容易踩坑的环节。从虚拟机网络配置、免密登录到Hadoop集群与Spark3集群的联合部署，务必在自己的电脑上跑通一套伪分布式或全分布式环境。第二阶段重点看Spark核心数据结构原理与源码调试技巧，这部分是理解后续性能优化的地基。资料中涉及的环境配置细节，强烈建议边看边建一个自己的配置备忘录，把网络参数和配置文件改动点记下来。不要只停留在视频演示层面，每一步操作都要在自己的终端里敲一遍，遇到报错就当作真实工作场景去排查解决。
学完能独立做什么：从理解原理到工程落地
踏踏实实跟完这套资料并完成对应练习后，你应当具备独立搭建中小规模大数据集群的能力。在业务层面，你能用Spark3处理离线批任务，理解分布式数据流转逻辑，知道如何排查数据倾斜和内存溢出问题。同时，你能将清洗后的数据导入ClickHouse，并针对具体业务需求搭建高并发的查询服务。这套资料没有花哨的业务包装，核心价值在于帮你建立对大数据计算底层逻辑的扎实认知。对于想要在实际工作中接手数据开发任务的人来说，它提供的是实打实的工程基建能力，而不是仅仅会调几个接口的表面功夫。
将全面掌握Spark生态体系，深入理解Spark性能优化的核心要点，成为一名专业的大数据工程师
课程目录
* 01 课程简介及环境安装/
* 01 Spark3+Clickhouse课程大纲简介.mp4 11:41
* 02 大数据生态圈现状.mp4 11:04
* 03 彻底理解Spark RDD.mp4 13:38
* 04 开发环境安装JDK+Scala2.12.mp4 11:31
* 05 Spark3源码跟踪学习技巧.mp4 09:06
* 06 Spark IDEA调试环境搭建.mp4 06:38
* 07 Net网络配置及虚拟机静态IP配置.mp4 16:08
* 08 VMWare Workstation克隆主机.mp4 05:31
* 09 SSH无密钥登陆及关闭防火墙.mp4 06:28
* 10 Hadoop集群搭建.mp4 22:03
* 11 Spark3.x集群搭建.mp4 06:14
* 02 Hadoop/Yarn光速入门/
* 01 Hadoop集群动态扩容.mp4 22:45
* 02 Yarn核心组件及调度原理.mp4 11:16
* 03 Spark Yarn两种调度模式原理及代码实战.mp4 23:51
* 03 Spark RDD光速入门/
* 01 Spark JdbcRDD等多种方式创建RDD.mp4 26:12
* 02 Jupter Notebook PySpark学习环境搭建.mp4 09:52
* 03 累加器和广播变量等8个知识点.mp4 27:36
* 04 SparkContext上的20个知识点.mp4 10:44
* 05 combineByKey等6个知识点.mp4 21:37
* 06 牢记容易被混淆的xxxByKey算子.mp4 10:34
* 07 RDD集合的差并补集.mp4 17:15
* 08 RDD上其余的20个知识点.mp4 23:53
* 09 通过隐式转换扩充RDD转换算子.mp4 17:53
* 10 通过隐式转换扩充RDD Action算子.mp4 17:08
* 11 常用的Action算子汇总(1).mp4 30:03
* 12 常见的Action算子汇总(2).mp4 12:42
* 13 SparkConfig配置对象.mp4 12:03
* 14 Spark任务调度源码走读.mp4 30:36
* 15 基于Spark RDD的项目实战.mp4 13:31
* 04 DataFrame/Dataset光速入门/
* 01 SparkSession详解.mp4 33:25
* 02 SparkSession read and write.mp4 18:02
* 03 SparkSQL模块简介.mp4 06:22
* 04 Spark DataFrame核心算子知识点16.mp4 34:44
* 05 Spark DataFrame核心知识点60.mp4 46:12
* 06 GroupedData和Column知识点.mp4 41:42
* 07 Catalog和Row知识点.mp4 14:20
* 08 空数据处理和数据统计.mp4 22:03
* 09 Spark读写数据详细知识点.mp4 32:36
* 10 Spark数据类型及functions核武库.mp4 49:43
* 11 基于DataFrame的数据挖掘实战.mp4 18:34
* 05 SparkSQL进阶/
* 01 人生苦短我用SparkSQL.mp4 10:51
* 02 SparkSQL join原理及优化思路.mp4 36:13
* 03 SparkUDF用户自定义函数.mp4 11:14
* 04 Spark UDAF用户自定义聚合函数.mp4 09:38
* 05 SparkSQL整合Hive.mp4 29:36
* 06 Spark UDTF用户自定义表生成函数.mp4 09:25
* 07 SparkSQL性能优化数据倾斜之两阶段聚合.mp4 21:24
* 08 SparkSQL大表关联小表数据倾斜优化以及broad.mp4 13:14
* 09 Sql执行顺序及数仓分层理论.mp4 11:42
* 10 SparkSQL+Hive构建离线数仓.mp4 37:09
* 11 DWD明细数据生成.mp4 12:54
* 06 Structured Streaming光速入门/
* 01 Structured Streaming流式处理的两种模式.mp4 09:17
* 02 Structured Streaming核心概念.mp4 32:33
* 03 Structured Streaming滑动窗口和水印.mp4 37:33
* 04 Zokeeper集群搭建.mp4 16:15
* 05 Kafka集群搭建.mp4 24:16
* 06 pykafka推送hive订单数据到topic.mp4 27:43
* 07 Structured Streaming消费kafka数据.mp4 10:52
* 07 SparkML快速入门/
* 01 机器学习项目python数据处理.mp4 20:19
* 02 SparkML向量及矩阵表示.mp4 22:16
* 03 SparkML中四种分布式矩阵表示.mp4 16:05
* 04 SparkML特征转换(1).mp4 44:17
* 05 SparkML特征转换(2).mp4 16:55
* 06 SparkML pipline管道.mp4 20:01
* 07 SparkML交叉验证及网格搜索.mp4 12:50
* 08 SparkML房价预测.mp4 20:37
* 08 Spark性能调优/
* 01 Spark程序编写9大准则.mp4 27:38
* 02 Spark程序性能优化8大技巧.mp4 37:51
* 09 Clickhouse光速入门/
* 01 Clickhouse安装及用户和密码配置.mp4 17:54
* 02 TinyLog、Memory、Merge引擎.mp4 15:59
* 03 MergeTree引擎.mp4 33:11
* 04 Clickhouse集群配置及分布式表.mp4 29:03
* 05 Clickhouse单机多实例部署.mp4 31:54
* 06 Clickhouse三机双实例部署.mp4 08:53
* 07 Clickhouse三分片两副本集群配置.mp4 16:42
* 08 ReplicatedMergeTree实战.mp4 24:51
* 09 查询工具Tabix及DBeaver配置及使用.mp4 13:46
* 10 SSB数据分析实战.mp4 37:15
* 11 Catboost安装及回归分析应用.mp4 20:01
* 12 Catboost回归模型在clickhouse sql中应用.mp4 29:08
* 10 clickhouse集群监控/
* 01 Clickhouse集群监控之Prometheus安装.mp4 09:50
* 02 Clickhouse集群监控之Grafana配置.mp4 10:59
* 03 Clickhouse集群监控之node_exporter配置.mp4 11:17
* 04 Grafana导入clickhouse集群监控模板.mp4 02:42
* 05 Nginx反向代理Tabix+Pro+CK+Grafana.mp4 37:26
