spark 學習路線及參考課程

1、Scala編程詳解: 
第1講-Spark的前世此生 
第2講-課程介紹、特點與價值 
第3講-Scala編程詳解:基礎語法 
第4講-Scala編程詳解:條件控制與循環 
第5講-Scala編程詳解:函數入門 
第6講-Scala編程詳解:函數入門之默認參數和帶名參數 
第7講-Scala編程詳解:函數入門之變長參數 
第8講-Scala編程詳解:函數入門之過程、lazy值和異常 
第9講-Scala編程詳解:數組操做之Array、ArrayBuffer以及遍歷數組 
第10講-Scala編程詳解:數組操做之數組轉換 
第11講-Scala編程詳解:Map與Tuple 
第12講-Scala編程詳解:面向對象編程之類 
第13講-Scala編程詳解:面向對象編程之對象 
第14講-Scala編程詳解:面向對象編程之繼承 
第15講-Scala編程詳解:面向對象編程之Trait 
第16講-Scala編程詳解:函數式編程 
第17講-Scala編程詳解:函數式編程之集合操做 
第18講-Scala編程詳解:模式匹配 
第19講-Scala編程詳解:類型參數 
第20講-Scala編程詳解:隱式轉換與隱式參數 
第21講-Scala編程詳解:Actor入門 

2、課程環境搭建: 
第22講-課程環境搭建:CentOS 6.5集羣搭建 
第23講-課程環境搭建:Hadoop 2.4.1集羣搭建 
第24講-課程環境搭建:Hive 0.13搭建 
第25講-課程環境搭建:ZooKeeper 3.4.5集羣搭建 
第26講-課程環境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集羣搭建 
第27講-課程環境搭建:Spark 1.3.0集羣搭建 

3、Spark核心編程: 
第28講-Spark核心編程:Spark基本工做原理與RDD 
第29講-Spark核心編程:使用Java、Scala和spark-shell開發wordcount程序 
第30講-Spark核心編程:wordcount程序原理深度剖析 
第31講-Spark核心編程:Spark架構原理 
第32講-Spark核心編程:建立RDD實戰(集合、本地文件、HDFS文件) 
第33講-Spark核心編程:操做RDD實戰(transformation和action案例實戰) 
第34講-Spark核心編程:transformation操做開發案例實戰 
第35講-Spark核心編程:action操做開發案例實戰 
第36講-Spark核心編程:RDD持久化詳解 
第37講-Spark核心編程:共享變量(Broadcast Variable和Accumulator) 
第38講-Spark核心編程:高級編程之基於排序機制的wordcount程序 
第39講-Spark核心編程:高級編程之二次排序實戰 
第40講-Spark核心編程:高級編程之topn與分組取topn實戰 

4、Spark內核源碼深度剖析: 
第41講-Spark內核源碼深度剖析:Spark內核架構深度剖析 
第42講-Spark內核源碼深度剖析:寬依賴與窄依賴深度剖析 
第43講-Spark內核源碼深度剖析:基於Yarn的兩種提交模式深度剖析 
第44講-Spark內核源碼深度剖析:SparkContext初始化原理剖析與源碼分析 
第45講-Spark內核源碼深度剖析:Master主備切換機制原理剖析與源碼分析 
第46講-Spark內核源碼深度剖析:Master註冊機制原理剖析與源碼分析 
第47講-Spark內核源碼深度剖析:Master狀態改變處理機制原理剖析與源碼分析 
第48講-Spark內核源碼深度剖析:Master資源調度算法原理剖析與源碼分析 
第49講-Spark內核源碼深度剖析:Worker原理剖析與源碼分析 
第50講-Spark內核源碼深度剖析:Job觸發流程原理剖析與源碼分析 
第51講-Spark內核源碼深度剖析:DAGScheduler原理剖析與源碼分析(stage劃分算法與task最佳位置算法) 
第52講-Spark內核源碼深度剖析:TaskScheduler原理剖析與源碼分析(task分配算法) 
第53講-Spark內核源碼深度剖析:Executor原理剖析與源碼分析 
第54講-Spark內核源碼深度剖析:Task原理剖析與源碼分析 
第55講-Spark內核源碼深度剖析:Shuffle原理剖析與源碼分析(普通Shuffle與優化後的Shuffle) 
第56講-Spark內核源碼深度剖析:BlockManager原理剖析與源碼分析(Spark底層存儲機制) 
第57講-Spark內核源碼深度剖析:CacheManager原理剖析與源碼分析 
第58講-Spark內核源碼深度剖析:Checkpoint原理剖析與源碼分析 

5、Spark性能優化: 
第59講-Spark性能優化:性能優化概覽 
第60講-Spark性能優化:診斷內存的消耗 
第61講-Spark性能優化:高性能序列化類庫 
第62講-Spark性能優化:優化數據結構 
第63講-Spark性能優化:對屢次使用的RDD進行持久化或Checkpoint 
第64講-Spark性能優化:使用序列化的持久化級別 
第65講-Spark性能優化:Java虛擬機垃圾回收調優 
第66講-Spark性能優化:提升並行度 
第67講-Spark性能優化:廣播共享數據 
第68講-Spark性能優化:數據本地化 
第69講-Spark性能優化:reduceByKey和groupByKey 
第70講-Spark性能優化:shuffle性能優化 

6、Spark SQL: 
第71講-課程環境搭建:Spark 1.5.1新版本特性、源碼編譯、集羣搭建 
第72講-Spark SQL:前世此生 
第73講-Spark SQL:DataFrame的使用 
第74講-Spark SQL:使用反射方式將RDD轉換爲DataFrame 
第75講-Spark SQL:使用編程方式將RDD轉換爲DataFrame 
第76講-Spark SQL:數據源之通用的load和save操做 
第77講-Spark SQL:Parquet數據源之使用編程方式加載數據 
第78講-Spark SQL:Parquet數據源之自動分區推斷 
第79講-Spark SQL:Parquet數據源之合併元數據 
第80講-Spark SQL:JSON數據源複雜綜合案例實戰 
第81講-Spark SQL:Hive數據源複雜綜合案例實戰 
第82講-Spark SQL:JDBC數據源複雜綜合案例實戰 
第83講-Spark SQL:內置函數以及每日uv和銷售額統計案例實戰 
第84講-Spark SQL:開窗函數以及top3銷售額統計案例實戰 
第85講-Spark SQL:UDF自定義函數實戰 
第86講-Spark SQL:UDAF自定義聚合函數實戰 
第87講-Spark SQL:工做原理剖析以及性能優化 
第87講-Spark SQL:與Spark Core整合之每日top3熱點搜索詞統計案例實戰 
第87講-Spark SQL:核心源碼深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer優化策略等) 
第87講-Spark SQL:延伸知識之Hive On Spark 

7、Spark Streaming: 
第88講-Spark Streaming:大數據實時計算介紹 
第89講-Spark Streaming:DStream以及基本工做原理 
第90講-Spark Streaming:與Storm的對比分析 
第91講-Spark Streaming:實時wordcount程序開發 
第92講-Spark Streaming:StreamingContext詳解 
第93講-Spark Streaming:輸入DStream和Receiver詳解 
第94講-Spark Streaming:輸入DStream之基礎數據源以及基於HDFS的實時wordcount案例實戰 
第95講-Spark Streaming:輸入DStream之Kafka數據源實戰(基於Receiver的方式) 
第96講-Spark Streaming:輸入DStream之Kafka數據源實戰(基於Direct的方式) 
第97講-Spark Streaming:DStream的transformation操做概覽 
第98講-Spark Streaming:updateStateByKey以及基於緩存的實時wordcount案例實戰 
第99講-Spark Streaming:transform以及廣告計費日誌實時黑名單過濾案例實戰 
第100講-Spark Streaming:window滑動窗口以及熱點搜索詞滑動統計案例實戰 
第101講-Spark Streaming:DStream的output操做以及foreachRDD性能優化詳解 
第102講-Spark Streaming:與Spark SQL結合使用之top3熱門商品實時統計案例實戰 
第103講-Spark Streaming:緩存與持久化機制詳解 
第104講-Spark Streaming:Checkpoint機制詳解(Driver高可靠方案詳解) 
第105講-Spark Streaming:部署、升級和監控實時應用程序 
第106講-Spark Streaming:容錯機制以及事務語義詳解 
第107講-Spark Streaming:架構原理深度剖析 
第108講-Spark Streaming:StreamingContext初始化與Receiver啓動原理剖析與源碼分析 
第109講-Spark Streaming:數據接收原理剖析與源碼分析 
第110講-Spark Streaming:數據處理原理剖析與源碼分析(block與batch關係透徹解析) 
第111講-Spark Streaming:性能調優詳解 
第112講-課程總結(學到了什麼?達到了什麼水平?) 

Spark開發進階(升級內容!) 

1、Scala編程進階: 
第113講-Scala編程進階:Scaladoc的使用 
第114講-Scala編程進階:跳出循環語句的3種方法 
第115講-Scala編程進階:多維數組、Java數組與Scala數組的隱式轉換 
第116講-Scala編程進階:Tuple拉鍊操做、Java Map與Scala Map的隱式轉換 
第117講-Scala編程進階:擴大內部類做用域的2種方法、內部類獲取外部類引用 
第118講-Scala編程進階:package與import實戰詳解 
第119講-Scala編程進階:重寫field的提早定義、Scala繼承層級、對象相等性 
第120講-Scala編程進階:文件操做實戰詳解 
第121講-Scala編程進階:偏函數實戰詳解 
第122講-Scala編程進階:執行外部命令 
第123講-Scala編程進階:正則表達式支持 
第124講-Scala編程進階:提取器實戰詳解 
第125講-Scala編程進階:樣例類的提取器實戰詳解 
第126講-Scala編程進階:只有一個參數的提取器 
第127講-Scala編程進階:註解實戰詳解 
第128講-Scala編程進階:經常使用註解介紹 
第129講-Scala編程進階:XML基礎操做實戰詳解 
第130講-Scala編程進階:XML中嵌入scala代碼 
第131講-Scala編程進階:XML修改元素實戰詳解 
第132講-Scala編程進階:XML加載和寫入外部文檔 
第133講-Scala編程進階:集合元素操做 
第134講-Scala編程進階:集合的經常使用操做方法 
第135講-Scala編程進階:map、flatMap、collect、foreach實戰詳解 
第136講-Scala編程進階:reduce和fold實戰詳解 

2、Spark核心編程進階: 
第137講-環境搭建-CentOS 6.4虛擬機安裝 
第138講-環境搭建-Hadoop 2.5僞分佈式集羣搭建 
第139講-環境搭建-Spark 1.5僞分佈式集羣搭建 
第140講-第一次課程升級大綱介紹以及要點說明 
第141講-Spark核心編程進階-Spark集羣架構概覽 
第142講-Spark核心編程進階-Spark集羣架構的幾點特別說明 
第143講-Spark核心編程進階-Spark的核心術語講解 
第144講-Spark核心編程進階-Spark Standalone集羣架構 
第145講-Spark核心編程進階-單獨啓動master和worker腳本詳解 
第146講-Spark核心編程進階-實驗:單獨啓動master和worker進程以及啓動日誌查看 
第147講-Spark核心編程進階-worker節點配置以及spark-evn.sh參數詳解 
第148講-Spark核心編程進階-實驗:local模式提交spark做業 
第149講-Spark核心編程進階-實驗:standalone client模式提交spark做業 
第150講-Spark核心編程進階-實驗:standalone cluster模式提交spark做業 
第151講-Spark核心編程進階-standalone模式下的多做業資源調度 
第152講-Spark核心編程進階-standalone模式下的做業監控與日誌記錄 
第153講-Spark核心編程進階-實驗:運行中做業監控以及手工打印日誌 
第154講-Spark核心編程進階-yarn-client模式原理講解 
第155講-Spark核心編程進階-yarn-cluster模式原理講解 
第156講-Spark核心編程進階-實驗:yarn-client模式提交spark做業 
第157講-Spark核心編程進階-yarn模式下日誌查看詳解 
第158講-Spark核心編程進階-yarn模式相關參數詳解 
第159講-Spark核心編程進階-spark工程打包以及spark-submit詳解 
第160講-Spark核心編程進階-spark-submit示例以及基礎參數講解 
第161講-Spark核心編程進階-實驗:spark-submit簡單版本提交spark做業 
第162講-Spark核心編程進階-實驗:spark-submit給main類傳遞參數 
第163講-Spark核心編程進階-spark-submit多個示例以及經常使用參數詳解 
第164講-Spark核心編程進階-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf 
第165講-Spark核心編程進階-spark-submit配置第三方依賴 
第166講-Spark核心編程進階-spark算子的閉包原理詳解 
第167講-Spark核心編程進階-實驗:對閉包變量進行累加操做的無效現象 
第168講-Spark核心編程進階-實驗:在算子內打印數據的沒法看到現象 
第169講-Spark核心編程進階-mapPartitions以及學生成績查詢案例 
第170講-Spark核心編程進階-mapPartitionsWithIndex以開學分班案例 
第171講-Spark核心編程進階-sample以及公司年會抽獎案例 
第172講-Spark核心編程進階-union以及公司部門合併案例 
第173講-Spark核心編程進階-intersection以及公司跨多項目人員查詢案例 
第174講-Spark核心編程進階-distinct以及網站uv統計案例 
第175講-Spark核心編程進階-aggregateByKey以及單詞計數案例 
第176講-Spark核心編程進階-cartesian以及服裝搭配案例 
第177講-Spark核心編程進階-coalesce以及公司部門整合案例 
第178講-Spark核心編程進階-repartition以及公司新增部門案例 
第179講-Spark核心編程進階-takeSampled以及公司年會抽獎案例 
第180講-Spark核心編程進階-shuffle操做原理詳解 
第181講-Spark核心編程進階-shuffle操做過程當中進行數據排序 
第182講-Spark核心編程進階-會觸發shuffle操做的算子 
第183講-Spark核心編程進階-shuffle操做對性能消耗的原理詳解 
第184講-Spark核心編程進階-shuffle操做全部相關參數詳解以及性能調優 
第185講-Spark核心編程進階-綜合案例1:移動端app訪問流量日誌分析 
第186講-Spark核心編程進階-綜合案例1:日誌文件格式分析 
第187講-Spark核心編程進階-綜合案例1:讀取日誌文件並建立RDD 
第188講-Spark核心編程進階-綜合案例1:建立自定義的可序列化類 
第189講-Spark核心編程進階-綜合案例1:將RDD映射爲key-value格式 
第190講-Spark核心編程進階-綜合案例1:基於deviceID進行聚合操做 
第191講-Spark核心編程進階-綜合案例1:自定義二次排序key類 
第192講-Spark核心編程進階-綜合案例1:將二次排序key映射爲RDD的key 
第193講-Spark核心編程進階-綜合案例1:執行二次排序以及獲取top10數據 
第194講-Spark核心編程進階-綜合案例1:程序運行測試以及代碼調試 
第195講-Spark核心編程進階-部署第二臺CentOS機器 
第196講-Spark核心編程進階-部署第二個Hadoop節點 
第197講-Spark核心編程進階-將第二個Hadoop節點動態加入集羣 
第198講-Spark核心編程進階-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark做業 

3、Spark內核原理進階: 
第199講-Spark內核原理進階-union算子內部實現原理剖析 
第200講-Spark內核原理進階-groupByKey算子內部實現原理剖析 
第201講-Spark內核原理進階-reduceByKey算子內部實現原理剖析 
第202講-Spark內核原理進階-distinct算子內部實現原理剖析 
第203講-Spark內核原理進階-cogroup算子內部實現原理剖析 
第204講-Spark內核原理進階-intersection算子內部實現原理剖析 
第205講-Spark內核原理進階-join算子內部實現原理剖析 
第206講-Spark內核原理進階-sortByKey算子內部實現原理剖析 
第207講-Spark內核原理進階-cartesian算子內部實現原理剖析 
第208講-Spark內核原理進階-coalesce算子內部實現原理剖析 
第209講-Spark內核原理進階-repartition算子內部實現原理剖析 

4、Spark SQL實戰開發進階: 
第210講-Spark SQL實戰開發進階-Hive 0.13安裝與測試 
第211講-Spark SQL實戰開發進階-Thrift JDBC、ODBC Server 
第212講-Spark SQL實戰開發進階-CLI命令行使用 
第213講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:新聞網站關鍵指標離線統計 
第214講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:頁面pv統計以及排序和企業級項目開發流程說明 
第215講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:頁面uv統計以及排序和count(distinct) bug說明 
第216講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:新用戶註冊比例統計 
第217講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:用戶跳出率統計 
第218講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:版塊熱度排行榜統計 
第219講-Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:測試與調試 

5、Spark Streaming實戰開發進階: 
第220講-Spark Streaming實戰開發進階-flume安裝 
第221講-Spark Streaming實戰開發進階-接收flume實時數據流-flume風格的基於push的方式 
第222講-Spark Streaming實戰開發進階-接收flume實時數據流-自定義sink的基於poll的方式 
第223講-Spark Streaming實戰開發進階-高階技術之自定義Receiver 
第224講-Spark Streaming實戰開發進階-kafka安裝 
第225講-Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:新聞網站關鍵指標實時統計 
第226講-Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:頁面pv實時統計 
第227講-Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:頁面uv實時統計 
第228講-Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:註冊用戶數實時統計 
第229講-Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:用戶跳出量實時統計 
第230講-Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:版塊pv實時統計 

6、Spark運維管理進階: 
第231講-Spark運維管理進階-基於ZooKeeper實現HA高可用性以及自動主備切換 
第232講-Spark運維管理進階-實驗:基於ZooKeeper實現HA高可用性以及自動主備切換 
第233講-Spark運維管理進階-基於文件系統實現HA高可用性以及手動主備切換 
第234講-Spark運維管理進階-實驗:基於文件系統實現HA高可用性以及手動主備切換 
第235講-Spark運維管理進階-做業監控-實驗:經過Spark Web UI進行做業監控 
第236講-Spark運維管理進階-做業監控-實驗:standalone模式下查看歷史做業的Web UI 
第237講-Spark運維管理進階-做業監控-實驗:啓動HistoryServer查看歷史做業的Web UI 
第238講-Spark運維管理進階-做業監控-實驗:使用curl+REST API進行做業監控 
第239講-Spark運維管理進階-做業監控-實驗:Spark Metrics系統以及自定義Metrics Sink 
第240講-Spark運維管理進階-做業資源調度-靜態資源分配原理 
第241講-Spark運維管理進階-做業資源調度-動態資源分配原理 
第242講-Spark運維管理進階-做業資源調度-實驗:standalone模式下使用動態資源分配 
第243講-Spark運維管理進階-做業資源調度-實驗:yarn模式下使用動態資源分配 
第244講-Spark運維管理進階-做業資源調度-多個job資源調度原理 
第245講-Spark運維管理進階-做業資源調度-Fair Scheduler使用詳解 

Spark2.0(升級內容!) 

7、Spark 2.0深刻淺出 
第246講-Spark 2.0-新特性介紹 
第247講-Spark 2.0-新特性介紹-易用性:標準化SQL支持以及更合理的API 
第248講-Spark 2.0-新特性介紹-高性能:讓Spark做爲編譯器來運行 
第249講-Spark 2.0-新特性介紹-智能化:Structured Streaming介紹 
第250講-Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術缺陷分析 
第251講-Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術和vectorization技術 
第252講-Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對比以及分析、學習建議以及使用建議 
第253講-Spark 2.0-課程環境搭建:虛擬機、CentOS、Hadoop、Spark等 
第254講-Spark 2.0-開發環境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark 
第255講-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset開發入門 
第256講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-初步體驗untypd操做案例:計算部門平均年齡與薪資 
第257講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-action操做:collect、count、foreach、reduce等 
第258講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-基礎操做:持久化、臨時視圖、ds與df互轉換、寫數據等 
第259講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:coalesce、repartition 
第260講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:distinct、dropDuplicates 
第261講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:except、filter、intersect 
第262講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:map、flatMap、mapPartitions 
第263講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:joinWith 
第264講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:sort 
第265講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操做:randomSplit、sample 
第266講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-untyped操做:select、where、groupBy、agg、col、join 
第267講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-聚合函數:avg、sum、max、min、count、countDistinct 
第268講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-聚合函數:collect_list、collect_set 
第269講-Spark 2.0-Dataset開發詳解-其餘經常使用函數 
第270講-Spark 2.0-Structured Streaming:深刻淺出的介紹 
第271講-Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入門案例 
第272講-Spark 2.0-Structured Streaming:編程模型 
第273講-Spark 2.0-Structured Streaming:建立流式的dataset和dataframe 
第274講-Spark 2.0-Structured Streaming:對流式的dataset和dataframe執行計算操做 
第275講-Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink詳解 
第276講-Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query 
第277講-Spark 2.0-Structured Streaming:基於checkpoint的容錯機制 
第278講-Spark面試、簡歷中的項目編寫以及實際生產環境的集羣和資源配置等 
面試

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