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大數據學習路線教程圖,如何快速入門Spark

發布時間:2020-07-16 14:38:02 來源:網絡 閱讀:277 作者:wb5d4a862f23b59 欄目:大數據

隨著互聯網的發展,大數據已經成為了新一代的“網紅”,各行各業幾乎都和大數據產生著關系。Spark是大數據中重要的框架之一,下面為大家分享如何快速入門spark。

Apache Spark是在大數據工業界里用的最多的基于內存的技術框架,尤其是RDD的特性以及應用,對幫助理解Spark和任務提交的流程以及緩存機制。

通過以上教程可以讓大家掌握Spark的環境搭建,任務調度流程,以及RDD代碼的應用。

課程目錄:

第1章 Spark知識講解

01_為什么學習Spark

02_Spark和MapReduce的對比.mp4

03_Spark框架體系

04_Spark下載

05.Spark運行模式介紹

06.Spark集群安裝

07.Spark程序執行流程

08.Spark相關名詞解釋

09_SparkShellLocal

10_SparkShellCluster

11_Spark2.2和Spark1.6Shell對比

第2章 Maven和IDEA

12_Maven和IDEA下載

13_Maven安裝

14_IDEA安裝

15_IDEA中配置Maven

16_Scala環境安裝和IDEA中配置Scala插件

17_IDEA創建Spark工程

18_Spark開發WordCount程序

19_Spark程序打包

20_Spark集群運行打包程序

第3章 RDD知識講解

21_RDD概念

22_RDD執行流程

23_RDD屬性

24_RDD彈性

25_RDD的兩種創建

26_RDD編程API

第4章 Transformation算法

27_Transformation算法

28_Action算法

29_Map

30_filter

31_flatMap

32_sample

33 union

34 intersection

35 distinct

36 join

37_leftOuterJoin

38_rightOuterJoin

39_cartesian

40_groupBy

41_mapPartition

42_mapPartitionWithIndex

43_sortby

44_sortbykey

45_repartition

46_coalesce

47_partitionBy

48_repartitionAndSortWithinPartitions

49_reduce

50_reduceByKey

51_aggregateByKey

52_combineByKey

第5章 Action算法

53_collect

54_count

55_top

56_take

57_takeOrdered

58_first

59_saveAsTextFile

60_foreach

61_其他算子之countByKey

62_其他算子之countByValue

63_其他算子之filterByRange

64_其他算子之flatMapValues

65_其他算子之foreachPartition

66_其他算子之keyBy

67_其他算子之keys和values

68_其他算子之collectAsMap

69_RDD函數傳遞

70_RDD的依賴關系

71_RDD任務劃分

72_Lineage血統

73_RDD緩存(持久化)

向AI問一下細節

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