Spark大数据狂人教学 一线专家亲授Spark实战课程 不课错过的Spark与大数据技术盛宴



      一线的专家大牛亲授的Spark大数据教学课程，内容的确非常的详细，课程的编排与讲解也是非常的透彻，课程分不了20个章节，200多集课程，不仅如此每章节的教学课程有详细教学课程，笔记以及上课中用到的源文件，老师还会帮助大家总结到每日学习的重点内容并留下练习作业，多方面的巩固教学的质量。

===============课程目录===============
├
│  ├HelloWord.scala
│  ├Test01_01.scala
│  ├笔记.txt
│  ├01、Scala解释器本地安装.mp4
│  ├02、IDEA安装.mp4
│  ├03、安装IDEA的Scala插件.mp4
│  ├04、创建maven项目.mp4
│  ├05、关于IDEA中maven仓库的配置.mp4
│  ├06、安装ScalaSDK、创建类.mp4
│  ├07、Scala简介.mp4
│  ├08、Scala编译.mp4
│  ├09、注释、命名规范.mp4
│  ├10、变量的声明.mp4
│  ├11、多变量的定义.mp4
│  ├12、数据类型.mp4
│  ├13、表达式.mp4
│  ├14、关于变量的扩展内容.mp4
│  ├15、Scala的输入和输出.mp4
│  ├16、循环.mp4
│  ├17、关于循环的扩展：map、foreach.mp4
│  ├18、声明方法.mp4
│  ├19、声明函数、方法和函数的转换.mp4
│  ├今天课程重点和任务.txt
│  ├
│  └
├
│  ├day01作业答案.txt
│  ├笔记.txt
│  ├20、回顾.mp4
│  ├21、集合简介.mp4
│  ├22、数组-定长数组和变长数组.mp4
│  ├23、Map-不可变和可变Map.mp4
│  ├24、元组.mp4
│  ├25、zip拉链.mp4
│  ├26、List列表.mp4
│  ├27、Set集合.mp4
│  ├28、lazy修饰符.mp4
│  ├29、集合练习.mp4
│  ├30、实现单词计数.mp4
│  ├31、实现单词计数.mp4
│  ├32、常用方法练习：flatMap、reduce、fold、aggregate、par.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  ├练习.txt
│  └
├
│  ├笔记.txt
│  ├33、默写题.mp4
│  ├34、回顾.mp4
│  ├35、oop-类和属性.mp4
│  ├36、主构造器和辅助构造器.mp4
│  ├37、单例对象.mp4
│  ├38、伴生对象.mp4
│  ├39、apply和unapply方法.mp4
│  ├40、特质、继承、实现.mp4
│  ├41、模式匹配-String、数组、元组、集合.mp4
│  ├42、模式匹配-匹配类型.mp4
│  ├43、模式匹配-样例类.mp4
│  ├44、Option类型结合模式匹配.mp4
│  ├45、模式匹配-偏函数.mp4
│  ├46、scala的输入输出.mp4
│  ├47、高阶函数-作为值的函数.mp4
│  ├48、闭包.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  ├
│  └<新scala高级>
├
│  ├day02作业答案.txt
│  ├Netty.docx
│  ├笔记.txt
│  ├49、回顾.mp4
│  ├50、private关键字.mp4
│  ├51、柯里化介绍和练习.mp4
│  ├52、隐式转换函数.mp4
│  ├53、Scala泛型的定义.mp4
│  ├54、泛型demo.mp4
│  ├55、泛型-上界.mp4
│  ├56、泛型-视界.mp4
│  ├57、泛型-上下文界定.mp4
│  ├58、创建线程池-固定线程数量和可复用线程的线程池.mp4
│  ├59、创建有返回值的线程：Future.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  └
├
│  ├Akka.docx
│  ├Scala考试题.docx
│  ├笔记.txt
│  ├关于Scala注解.txt
│  ├60、回顾.mp4
│  ├61、Netty的几个重要的组件.mp4
│  ├62、实现Server.mp4
│  ├63、实现ServerHandler.mp4
│  ├64、实现Client.mp4
│  ├65、实现ClientHandler.mp4
│  ├66、本地测试运行.mp4
│  ├67、Akka简介.mp4
│  ├68、用Akka实现通信Demo.mp4
│  ├69、用Akka实现WordCount.mp4
│  ├70、Scala回顾.mp4
│  ├回顾Scala的重点.txt
│  └
├
│  ├RDD的依赖关系和数据优先计算.png
│  ├Spark几个重要的组件.png
│  ├笔记.txt
│  ├71、大数据架构体系介绍.mp4
│  ├72、Spark的特性和优点.mp4
│  ├73、官网介绍.mp4
│  ├74、Spark集群安装、启动.mp4
│  ├75、Spark的几个重要的组件.mp4
│  ├76、关于Hadoop客户端.mp4
│  ├77、提交任务到Spark集群.mp4
│  ├78、Spark-Shell启动（local模式和集群模式）.mp4
│  ├79、Spark实现WordCount.mp4
│  ├80、Spark实现WordCount.mp4
│  ├81、打包并提交作业到集群.mp4
│  ├82、用Java api实现WordCount.mp4
│  ├83、Java Lambda表达式实现WordCount.mp4
│  ├84、关于IDEA调试.mp4
│  ├85、RDD的概念.mp4
│  ├
│  └
├
│  ├groupByKey和reduceByKey.png
│  ├spark rdd api.txt
│  ├笔记.txt
│  ├86、回顾.mp4
│  ├87、RDD的概念增强.mp4
│  ├88、生成RDD的两种方式.mp4
│  ├89、RDD的两种算子：transformation和action.mp4
│  ├90、简单算子练习.mp4
│  ├91、groupByKey和reduceByKey的区别.mp4
│  ├92、算子进阶-map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex.mp4
│  ├93、算子进阶-重分区算子.mp4
│  ├94、算子进阶-aggregate.mp4
│  ├95、算子进阶-aggregate.mp4
│  ├96、算子进阶-aggregateByKey.mp4
│  ├97、算子进阶-combineByKey.mp4
│  ├98、算子进阶-Action算子、foreach和foreachPartition.mp4
│  ├99、算子进阶-其他算子.mp4
│  └今天的重点.txt
├
│  ├access.log
│  ├join的宽依赖.png
│  ├笔记.txt
│  ├100、pvuv.mp4
│  ├101、textFile分区过程.mp4
│  ├102、统计广告点击量top3需求分析.mp4
│  ├103、统计广告点击量top3需求实现.mp4
│  ├104、统计各省各小时的广告点击量的top3.mp4
│  ├105、基站停留时间top2需求分析.mp4
│  ├106、基站停留时间top2需求实现.mp4
│  ├107、RDD对象的传递和序列化.mp4
│  ├108、RDD的宽依赖和窄依赖.mp4
│  ├109、DAG概念.mp4
│  ├今天的重点.txt
│  └

目录过长，中间省略部分目录

│  ├194、StreamingWordCount.mp4
│  ├任务.txt
│  └
├
│  ├笔记.txt
│  ├窗口操作.png
│  ├195、回顾kafka.mp4
│  ├196、回顾Streaming.mp4
│  ├197、补充Kafka的同步flush过程.mp4
│  ├198、updateStateByKey实现批次累加功能.mp4
│  ├199、消费kafka数据.mp4
│  ├200、消费kafka数据.mp4
│  ├201、transform的使用.mp4
│  ├202、窗口操作的应用背景和概念.mp4
│  ├203、窗口操作的使用.mp4
│  ├任务.txt
│  ├
│  └
├
│  ├Kafka常见问题.docx