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  • 课程目录:

    即学即用的Spark实战44讲-拉钩专栏/
    ├──开篇词:学了就能用的 Spark?_1971
    | └──开篇词:学了就能用的 Spark?.mp4 133.87M
    ├──第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型_1972
    | └──第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.mp4 122.83M
    ├──第02讲:Hadoop:集群的操作系统_1973
    | └──第02讲:Hadoop:集群的操作系统.mp4 145.51M
    ├──第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统_1974
    | └──第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.mp4 152.16M
    ├──第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景_1975
    | └──第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.mp4 106.09M
    ├──第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark_1976
    | └──第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.mp4 133.86M
    ├──第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境_1977
    | └──第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.mp4 137.67M
    ├──第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD_1978
    | └──第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.mp4 128.57M
    ├──第08讲:算子:如何构建你的数据管道?_1979
    | └──第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.mp4 299.23M
    ├──第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?_1980
    | └──第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.mp4 209.22M
    ├──第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?_1981
    | └──第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.mp4 182.13M
    ├──第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理_1982
    | └──第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.mp4 212.45M
    ├──第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL_1983
    | └──第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL.mp4 217.50M
    ├──第13讲:如何使用用户自定义函数?_1984
    | └──第13讲:如何使用用户自定义函数?.mp4 168.68M
    ├──第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化_1985
    | └──第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.mp4 159.83M
    ├──第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?_1986
    | └──第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.mp4 289.60M
    ├──第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划_1987
    | └──第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.mp4 250.27M
    ├──第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果_1988
    | └──第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.mp4 106.20M
    ├──第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题_1989
    | └──第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.mp4 134.16M
    ├──第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法_1990
    | └──第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.mp4 204.33M
    ├──第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming_1991
    | └──第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.mp4 180.75M
    ├──第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow_1992
    | └──第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.mp4 205.31M
    ├──第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming_1993
    | └──第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.mp4 273.00M
    ├──第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?_1994
    | └──第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.mp4 85.39M
    ├──第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?_1995
    | └──第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.mp4 91.74M
    ├──第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景_1996
    | └──第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.mp4 128.38M
    ├──第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图_1997
    | └──第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.mp4 116.53M
    ├──第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX_1998
    | └──第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.mp4 100.33M
    ├──第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage_1999
    | └──第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.mp4 82.60M
    ├──第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法_2000
    | └──第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.mp4 87.57M
    ├──第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居_2001
    | └──第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.mp4 49.72M
    ├──第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流_2002
    | └──第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.mp4 106.38M
    ├──第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline_2003
    | └──第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.mp4 70.69M
    ├──第33讲:如何对数据进行预处理?_2004
    | └──第33讲:如何对数据进行预处理?.mp4 107.86M
    ├──第34讲:少数服从多数:随机森林分类器_2005
    | └──第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.mp4 192.62M
    ├──第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法_2006
    | └──第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.mp4 62.25M
    ├──第36讲:推荐引擎:协同过滤_2007
    | └──第36讲:推荐引擎:协同过滤.mp4 115.10M
    ├──第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?_2008
    | └──第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.mp4 73.33M
    ├──第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析_2009
    | └──第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.mp4 96.12M
    ├──第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?_2010
    | └──第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.mp4 82.98M
    ├──第40讲:如何获取业务数据库的数据_2011
    | └──第40讲:如何获取业务数据库的数据.mp4 45.89M
    ├──第41讲:如何构建数据立方体_2012
    | └──第41讲:如何构建数据立方体.mp4 50.47M
    ├──第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果_2013
    | └──第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.mp4 61.14M
    ├──第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性_2014
    | └──第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.mp4 38.65M
    ├──第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构_2015
    | └──第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.mp4 74.95M
    ├──结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构_2016
    | └──结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.mp4 74.49M
    ├──彩蛋:如何成为 Spark Contributor_2017
    | └──彩蛋:如何成为 Spark Contributor.mp4 44.84M
    ├──彩蛋:如何成为 Spark Contributor.pdf 590.45kb
    └──开篇词:学了就能用的 Spark?.pdf 1.44M
    ├──第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.pdf 444.10kb
    ├──第02讲:Hadoop:集群的操作系统.pdf 593.48kb
    ├──第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.pdf 699.26kb
    ├──第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.pdf 481.97kb
    ├──第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.pdf 657.03kb
    ├──第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.pdf 824.00kb
    ├──第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.pdf 670.28kb
    ├──第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.pdf 1.06M
    ├──第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.pdf 537.43kb
    ├──第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.pdf 620.84kb
    ├──第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.pdf 2.06M
    ├──第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataset和Spark SQL.pdf 948.05kb
    ├──第13讲:如何使用用户自定义函数?.pdf 779.84kb
    ├──第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.pdf 1.15M
    ├──第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.pdf 1.19M
    ├──第16讲:Tungsten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.pdf 1.33M
    ├──第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.pdf 680.06kb
    ├──第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.pdf 617.80kb
    ├──第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.pdf 1.02M
    ├──第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.pdf 988.78kb
    ├──第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.pdf 1012.10kb
    ├──第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.pdf 1.29M
    ├──第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.pdf 550.87kb
    ├──第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.pdf 487.46kb
    ├──第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.pdf 950.25kb
    ├──第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.pdf 1.17M
    ├──第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.pdf 568.19kb
    ├──第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMessage.pdf 777.48kb
    ├──第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.pdf 758.39kb
    ├──第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.pdf 375.05kb
    ├──第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.pdf 891.18kb
    ├──第32讲:标准化机器学习流程:ml pipeline.pdf 552.91kb
    ├──第33讲:如何对数据进行预处理?.pdf 680.04kb
    ├──第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.pdf 911.57kb
    ├──第35讲:物以类聚:Kmeans 聚类算法.pdf 1.10M
    ├──第36讲:推荐引擎:协同过滤.pdf 1018.82kb
    ├──第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.pdf 687.57kb
    ├──第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.pdf 1001.99kb
    ├──第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.pdf 1.29M
    ├──第40讲:如何获取业务数据库的数据.pdf 459.82kb
    ├──第41讲:如何构建数据立方体.pdf 720.22kb
    ├──第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.pdf 962.77kb
    ├──第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.pdf 470.54kb
    ├──第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.pdf 942.29kb
    ├──结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.pdf 622.28kb

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