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一、Scala編程詳解：?

Spark的前世今生

課程介紹、特色與價(jià)值

Scala編程詳解：基礎(chǔ)語(yǔ)法

-Scala編程詳解：條件控制與循環(huán)

-Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)

Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)之默認(rèn)參數(shù)和帶名參數(shù)

Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)之變長(zhǎng)參數(shù)

Scala編程詳解：函數(shù)入門(mén)之過(guò)程、lazy值和異常

Scala編程詳解：數(shù)組操作之Array、ArrayBuffer以及遍歷數(shù)組

Scala編程詳解：數(shù)組操作之?dāng)?shù)組轉(zhuǎn)換

Scala編程詳解：Map與Tuple

Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨?/div>

Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨畬?duì)象

Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨^承

Scala編程詳解：面向?qū)ο缶幊讨甌rait

Scala編程詳解：函數(shù)式編程

Scala編程詳解：函數(shù)式編程之集合操作

Scala編程詳解：模式匹配

Scala編程詳解：類型參數(shù)

Scala編程詳解：隱式轉(zhuǎn)換與隱式參數(shù)

Scala編程詳解：Actor入門(mén)

二、課程環(huán)境搭建：?

課程環(huán)境搭建：CentOS 6.5集群搭建

課程環(huán)境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建

課程環(huán)境搭建：Hive 0.13搭建

-課程環(huán)境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建

課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建

-課程環(huán)境搭建：Spark 1.3.0集群搭建

三、Spark核心編程：

Spark核心編程：Spark基本工作原理與RDD

Spark核心編程：使用Java、Scala和spark-shell開(kāi)發(fā)wordcount程序

Spark核心編程：wordcount程序原理深度剖析

Spark核心編程：Spark架構(gòu)原理

Spark核心編程：創(chuàng)建RDD實(shí)戰(zhàn)（集合、本地文件、HDFS文件）

Spark核心編程：操作RDD實(shí)戰(zhàn)（transformation和action案例實(shí)戰(zhàn)）

Spark核心編程：transformation操作開(kāi)發(fā)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark核心編程：action操作開(kāi)發(fā)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark核心編程：RDD持久化詳解

Spark核心編程：共享變量（Broadcast Variable和Accumulator）

Spark核心編程：高級(jí)編程之基于排序機(jī)制的wordcount程序

Spark核心編程：高級(jí)編程之二次排序?qū)崙?zhàn)

Spark核心編程：高級(jí)編程之topn與分組取topn實(shí)戰(zhàn)

四、Spark內(nèi)核源碼深度剖析：

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Spark內(nèi)核架構(gòu)深度剖析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：寬依賴與窄依賴深度剖析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：基于Yarn的兩種提交模式深度剖析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：SparkContext初始化原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master主備切換機(jī)制原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master注冊(cè)機(jī)制原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master狀態(tài)改變處理機(jī)制原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Master資源調(diào)度算法原理剖析與源碼分析

-Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Worker原理剖析與源碼分析?

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Job觸發(fā)流程原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)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）

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：TaskScheduler原理剖析與源碼分析（task分配算法）

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Executor原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Task原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Shuffle原理剖析與源碼分析（普通Shuffle與優(yōu)化后的Shuffle）

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：BlockManager原理剖析與源碼分析（Spark底層存儲(chǔ)機(jī)制）

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：CacheManager原理剖析與源碼分析

Spark內(nèi)核源碼深度剖析：Checkpoint原理剖析與源碼分析

五、Spark性能優(yōu)化：

Spark性能優(yōu)化：性能優(yōu)化概覽

Spark性能優(yōu)化：診斷內(nèi)存的消耗

Spark性能優(yōu)化：高性能序列化類庫(kù)

Spark性能優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Spark性能優(yōu)化：對(duì)多次使用的RDD進(jìn)行持久化或Checkpoint

Spark性能優(yōu)化：使用序列化的持久化級(jí)別

Spark性能優(yōu)化：Java虛擬機(jī)垃圾回收調(diào)優(yōu)

Spark性能優(yōu)化：提高并行度

Spark性能優(yōu)化：廣播共享數(shù)據(jù)

Spark性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)本地化

Spark性能優(yōu)化：reduceByKey和groupByKey

Spark性能優(yōu)化：shuffle性能優(yōu)化

六、Spark SQL：

課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源碼編譯、集群搭建

Spark SQL：前世今生

Spark SQL：DataFrame的使用

Spark SQL：使用反射方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame

Spark SQL：使用編程方式將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame

Spark SQL：數(shù)據(jù)源之通用的load和save操作

Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之使用編程方式加載數(shù)據(jù)

-Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之自動(dòng)分區(qū)推斷

Spark SQL：Parquet數(shù)據(jù)源之合并元數(shù)據(jù)

Spark SQL：JSON數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：Hive數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：JDBC數(shù)據(jù)源復(fù)雜綜合案例實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：內(nèi)置函數(shù)以及每日uv和銷售額統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：開(kāi)窗函數(shù)以及top3銷售額統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：UDF自定義函數(shù)實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：UDAF自定義聚合函數(shù)實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：工作原理剖析以及性能優(yōu)化

Spark SQL：與Spark Core整合之每日top3熱點(diǎn)搜索詞統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark SQL：核心源碼深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer優(yōu)化策略等）

-Spark SQL：延伸知識(shí)之Hive On Spark

七、Spark Streaming：

-Spark Streaming：大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算介紹

Spark Streaming：DStream以及基本工作原理

Spark Streaming：與Storm的對(duì)比分析

Spark Streaming：實(shí)時(shí)wordcount程序開(kāi)發(fā)

Spark Streaming：StreamingContext詳解

Spark Streaming：輸入DStream和Receiver詳解

Spark Streaming：輸入DStream之基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源以及基于HDFS的實(shí)時(shí)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)

Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實(shí)戰(zhàn)（基于Receiver的方式）

Spark Streaming：輸入DStream之Kafka數(shù)據(jù)源實(shí)戰(zhàn)（基于Direct的方式）

Spark Streaming：DStream的transformation操作概覽

Spark Streaming：updateStateByKey以及基于緩存的實(shí)時(shí)wordcount案例實(shí)戰(zhàn)

Spark Streaming：transform以及廣告計(jì)費(fèi)日志實(shí)時(shí)黑名單過(guò)濾案例實(shí)戰(zhàn)

Spark Streaming：window滑動(dòng)窗口以及熱點(diǎn)搜索詞滑動(dòng)統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能優(yōu)化詳解

Spark Streaming：與Spark SQL結(jié)合使用之top3熱門(mén)商品實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)案例實(shí)戰(zhàn)

Spark Streaming：緩存與持久化機(jī)制詳解

Spark Streaming：Checkpoint機(jī)制詳解（Driver高可靠方案詳解）

Spark Streaming：部署、升級(jí)和監(jiān)控實(shí)時(shí)應(yīng)用程序

Spark Streaming：容錯(cuò)機(jī)制以及事務(wù)語(yǔ)義詳解

Spark Streaming：架構(gòu)原理深度剖析

Spark Streaming：StreamingContext初始化與Receiver啟動(dòng)原理剖析與源碼分析

Spark Streaming：數(shù)據(jù)接收原理剖析與源碼分析

Spark Streaming：數(shù)據(jù)處理原理剖析與源碼分析（block與batch關(guān)系透徹解析）

Spark Streaming：性能調(diào)優(yōu)詳解

講-課程總結(jié)（學(xué)到了什么？達(dá)到了什么水平？）

Spark開(kāi)發(fā)進(jìn)階(升級(jí)內(nèi)容！)

一、Scala編程進(jìn)階：?

Scala編程進(jìn)階：Scaladoc的使用

Scala編程進(jìn)階：跳出循環(huán)語(yǔ)句的3種方法

Scala編程進(jìn)階：多維數(shù)組、Java數(shù)組與Scala數(shù)組的隱式轉(zhuǎn)換

Scala編程進(jìn)階：Tuple拉鏈操作、Java Map與Scala Map的隱式轉(zhuǎn)換

Scala編程進(jìn)階：擴(kuò)大內(nèi)部類作用域的2種方法、內(nèi)部類獲取外部類引用

Scala編程進(jìn)階：package與import實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：重寫(xiě)field的提前定義、Scala繼承層級(jí)、對(duì)象相等性

Scala編程進(jìn)階：文件操作實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：偏函數(shù)實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：執(zhí)行外部命令

Scala編程進(jìn)階：正則表達(dá)式支持

Scala編程進(jìn)階：提取器實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：樣例類的提取器實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：只有一個(gè)參數(shù)的提取器

Scala編程進(jìn)階：注解實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：常用注解介紹

Scala編程進(jìn)階：XML基礎(chǔ)操作實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：XML中嵌入scala代碼

Scala編程進(jìn)階：XML修改元素實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：XML加載和寫(xiě)入外部文檔

Scala編程進(jìn)階：集合元素操作

Scala編程進(jìn)階：集合的常用操作方法

Scala編程進(jìn)階：map、flatMap、collect、foreach實(shí)戰(zhàn)詳解

Scala編程進(jìn)階：reduce和fold實(shí)戰(zhàn)詳解

二、Spark核心編程進(jìn)階：?

環(huán)境搭建-CentOS 6.4虛擬機(jī)安裝

環(huán)境搭建-Hadoop 2.5偽分布式集群搭建

環(huán)境搭建-Spark 1.5偽分布式集群搭建

第一次課程升級(jí)大綱介紹以及要點(diǎn)說(shuō)明

Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)概覽

Spark核心編程進(jìn)階-Spark集群架構(gòu)的幾點(diǎn)特別說(shuō)明

Spark核心編程進(jìn)階-Spark的核心術(shù)語(yǔ)講解

Spark核心編程進(jìn)階-Spark Standalone集群架構(gòu)

Spark核心編程進(jìn)階-單獨(dú)啟動(dòng)master和worker腳本詳解

-Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：?jiǎn)为?dú)啟動(dòng)master和worker進(jìn)程以及啟動(dòng)日志查看

Spark核心編程進(jìn)階-worker節(jié)點(diǎn)配置以及spark-evn.sh參數(shù)詳解

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：local模式提交spark作業(yè)

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：standalone client模式提交spark作業(yè)

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：standalone cluster模式提交spark作業(yè)

Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的多作業(yè)資源調(diào)度

Spark核心編程進(jìn)階-standalone模式下的作業(yè)監(jiān)控與日志記錄

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：運(yùn)行中作業(yè)監(jiān)控以及手工打印日志

Spark核心編程進(jìn)階-yarn-client模式原理講解

Spark核心編程進(jìn)階-yarn-cluster模式原理講解

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：yarn-client模式提交spark作業(yè)

Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式下日志查看詳解

Spark核心編程進(jìn)階-yarn模式相關(guān)參數(shù)詳解

-Spark核心編程進(jìn)階-spark工程打包以及spark-submit詳解

Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit示例以及基礎(chǔ)參數(shù)講解

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：spark-submit簡(jiǎn)單版本提交spark作業(yè)

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：spark-submit給main類傳遞參數(shù)

Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit多個(gè)示例以及常用參數(shù)詳解

Spark核心編程進(jìn)階-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf

Spark核心編程進(jìn)階-spark-submit配置第三方依賴

-Spark核心編程進(jìn)階-spark算子的閉包原理詳解

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：對(duì)閉包變量進(jìn)行累加操作的無(wú)效現(xiàn)象

Spark核心編程進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：在算子內(nèi)打印數(shù)據(jù)的無(wú)法看到現(xiàn)象

Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitions以及學(xué)生成績(jī)查詢案例

Spark核心編程進(jìn)階-mapPartitionsWithIndex以開(kāi)學(xué)分班案例

Spark核心編程進(jìn)階-sample以及公司年會(huì)抽獎(jiǎng)案例

Spark核心編程進(jìn)階-union以及公司部門(mén)合并案例

Spark核心編程進(jìn)階-intersection以及公司跨多項(xiàng)目人員查詢案例

Spark核心編程進(jìn)階-distinct以及網(wǎng)站uv統(tǒng)計(jì)案例

Spark核心編程進(jìn)階-aggregateByKey以及單詞計(jì)數(shù)案例

Spark核心編程進(jìn)階-cartesian以及服裝搭配案例

Spark核心編程進(jìn)階-coalesce以及公司部門(mén)整合案例

Spark核心編程進(jìn)階-repartition以及公司新增部門(mén)案例

-Spark核心編程進(jìn)階-takeSampled以及公司年會(huì)抽獎(jiǎng)案例

Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作原理詳解

Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)排序

第Spark核心編程進(jìn)階-會(huì)觸發(fā)shuffle操作的算子

Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作對(duì)性能消耗的原理詳解

Spark核心編程進(jìn)階-shuffle操作所有相關(guān)參數(shù)詳解以及性能調(diào)優(yōu)

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：移動(dòng)端app訪問(wèn)流量日志分析

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：日志文件格式分析

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：讀取日志文件并創(chuàng)建RDD

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：創(chuàng)建自定義的可序列化類

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將RDD映射為key-value格式

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：基于deviceID進(jìn)行聚合操作

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：自定義二次排序key類

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：將二次排序key映射為RDD的key

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：執(zhí)行二次排序以及獲取top10數(shù)據(jù)

Spark核心編程進(jìn)階-綜合案例1：程序運(yùn)行測(cè)試以及代碼調(diào)試

Spark核心編程進(jìn)階-部署第二臺(tái)CentOS機(jī)器

Spark核心編程進(jìn)階-部署第二個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)

Spark核心編程進(jìn)階-將第二個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)加入集群

Spark核心編程進(jìn)階-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作業(yè)

三、Spark內(nèi)核原理進(jìn)階：?

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-union算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-groupByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

-Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-reduceByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-distinct算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cogroup算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-intersection算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-join算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-sortByKey算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-cartesian算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-coalesce算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

Spark內(nèi)核原理進(jìn)階-repartition算子內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理剖析

四、Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階：?

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-Hive 0.13安裝與測(cè)試

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-Thrift JDBC、ODBC Server

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-CLI命令行使用

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)離線統(tǒng)計(jì)

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁(yè)面pv統(tǒng)計(jì)以及排序和企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程說(shuō)明

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：頁(yè)面uv統(tǒng)計(jì)以及排序和count(distinct) bug說(shuō)明

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：新用戶注冊(cè)比例統(tǒng)計(jì)

-Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：用戶跳出率統(tǒng)計(jì)

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：版塊熱度排行榜統(tǒng)計(jì)

Spark SQL實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例2：測(cè)試與調(diào)試

五、Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階：?

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-flume安裝

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-接收f(shuō)lume實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流-flume風(fēng)格的基于push的方式

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-接收f(shuō)lume實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流-自定義sink的基于poll的方式

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-高階技術(shù)之自定義Receiver

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-kafka安裝

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：新聞網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁(yè)面pv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：頁(yè)面uv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：注冊(cè)用戶數(shù)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：用戶跳出量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)進(jìn)階-綜合案例3：版塊pv實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)

六、Spark運(yùn)維管理進(jìn)階：?

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及自動(dòng)主備切換

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及自動(dòng)主備切換

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-基于文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及手動(dòng)主備切換

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-實(shí)驗(yàn)：基于文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)HA高可用性以及手動(dòng)主備切換

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：通過(guò)Spark Web UI進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：standalone模式下查看歷史作業(yè)的Web UI

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：?jiǎn)?dòng)HistoryServer查看歷史作業(yè)的Web UI

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：使用curl+REST API進(jìn)行作業(yè)監(jiān)控

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)監(jiān)控-實(shí)驗(yàn)：Spark Metrics系統(tǒng)以及自定義Metrics Sink

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-靜態(tài)資源分配原理

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-動(dòng)態(tài)資源分配原理

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實(shí)驗(yàn)：standalone模式下使用動(dòng)態(tài)資源分配

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-實(shí)驗(yàn)：yarn模式下使用動(dòng)態(tài)資源分配

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-多個(gè)job資源調(diào)度原理

Spark運(yùn)維管理進(jìn)階-作業(yè)資源調(diào)度-Fair Scheduler使用詳解

Spark2.0(升級(jí)內(nèi)容！)

七、Spark 2.0深入淺出

Spark 2.0-新特性介紹

Spark 2.0-新特性介紹-易用性：標(biāo)準(zhǔn)化SQL支持以及更合理的API

Spark 2.0-新特性介紹-高性能：讓Spark作為編譯器來(lái)運(yùn)行

Spark 2.0-新特性介紹-智能化：Structured Streaming介紹

Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術(shù)缺陷分析

Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術(shù)和vectorization技術(shù)

Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對(duì)比以及分析、學(xué)習(xí)建議以及使用建議

Spark 2.0-課程環(huán)境搭建：虛擬機(jī)、CentOS、Hadoop、Spark等

Spark 2.0-開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark

Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset開(kāi)發(fā)入門(mén)

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-初步體驗(yàn)untypd操作案例：計(jì)算部門(mén)平均年齡與薪資

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-action操作：collect、count、foreach、reduce等

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-基礎(chǔ)操作：持久化、臨時(shí)視圖、ds與df互轉(zhuǎn)換、寫(xiě)數(shù)據(jù)等

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：coalesce、repartition

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：distinct、dropDuplicates

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：except、filter、intersect

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：map、flatMap、mapPartitions

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：joinWith

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：sort

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-typed操作：randomSplit、sample

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-untyped操作：select、where、groupBy、agg、col、join

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-聚合函數(shù)：avg、sum、max、min、count、countDistinct

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-聚合函數(shù)：collect_list、collect_set

Spark 2.0-Dataset開(kāi)發(fā)詳解-其他常用函數(shù)

Spark 2.0-Structured Streaming：深入淺出的介紹

Spark 2.0-Structured Streaming：wordcount入門(mén)案例

Spark 2.0-Structured Streaming：編程模型

Spark 2.0-Structured Streaming：創(chuàng)建流式的dataset和dataframe

Spark 2.0-Structured Streaming：對(duì)流式的dataset和dataframe執(zhí)行計(jì)算操作

Spark 2.0-Structured Streaming：output mode、sink以及foreach sink詳解

Spark 2.0-Structured Streaming：管理streaming query

-Spark 2.0-Structured Streaming：基于checkpoint的容錯(cuò)機(jī)制

Spark面試、簡(jiǎn)歷中的項(xiàng)目編寫(xiě)以及實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的集群和資源配置等

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