时光资源共享 发表于 2022-9-8 17:33:10

全网第一套PySpark大数据开发课程 百度网盘下载 会员免费 - 蓝天教育

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课程目录

├──PySpark-视频

|   ├──0-导学视频

|   |   └──PySpark导学.mp4368.43M

|   ├──1-第一部分-Spark基础入门

|   |   ├──1-第一章

|   |   |   ├──01-课程导入.mp45.67M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.1-Spark简单介绍.mp446.18M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp461.13M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp475.02M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.mp464.85M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp457.79M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mp459.03M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第一章-1.7-Spark的架构角色.mp488.17M

|   |   |   └──Spark基础入门-第一章-总结.mp411.04M

|   |   ├──2-第二章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.1-课程服务器环境.mp443.60M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp488.65M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.mp4268.55M

|   |   |   └──Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4514.95M

|   |   ├──3-第三章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.1-StandAlone的运行原理.mp423.39M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4624.20M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.3-StandAlone程序测试.mp4271.91M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序运行层次划分.mp4255.49M

|   |   |   └──Spark基础入门-第三章-3.5-总结.mp434.76M

|   |   ├──4-第四章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理.mp463.25M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第四章-4.2-StandAlone 部署和测试.mp4251.35M

|   |   |   └──Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp429.79M

|   |   ├──5-第五章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp490.03M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和测试.mp4214.69M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.3-两种部署模式的区别.mp4100.92M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.4-两种部署模式的演示和总结.mp4157.93M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任务提交流程.mp4125.57M

|   |   |   └──Spark基础入门-第五章-5.6-总结.mp438.74M

|   |   ├──6-第六章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.1-框架和类库.mp442.43M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp456.00M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第六章-6.3-PySpark安装.mp4156.69M

|   |   |   └──Spark基础入门-第六章-6.4-总结.mp49.07M

|   |   ├──7-第七章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4189.34M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.2-PyCharm本地和远程解释器配置.mp4106.98M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.3-编程入口SparkContext对象以及WordCount演示.mp4248.97M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.4-WordCount代码流程解析.mp4134.60M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群运行.mp4144.23M

|   |   |   └──Spark基础入门-第七章-7.6-总结.mp423.75M

|   |   └──8-第八章

|   |   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp472.42M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4156.84M

|   |   |   ├──Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4135.93M

|   |   |   └──Spark基础入门-第八章-总结.mp411.95M

|   ├──2-第二部分-SparkCore

|   |   ├──1-第一章

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp422.11M

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp415.74M

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp461.14M

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp426.84M

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp442.87M

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.mp453.15M

|   |   |   ├──SparkCore-第一章-1.7-WordCount结合RDD特性进行执行分析.mp4205.30M

|   |   |   └──SparkCore-第一章-1.8-总结.mp421.49M

|   |   ├──2-第二章

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-1-RDD的创建-1.mp431.39M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp437.06M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp453.73M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp431.62M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp486.96M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp429.46M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp49.26M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp455.64M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4100.83M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp478.44M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4146.47M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-2-RDD的创建-2.mp4210.02M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到YARN执行.mp4340.44M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp458.40M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp453.11M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp457.46M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp441.78M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp473.94M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp440.16M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp472.47M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4118.39M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp486.75M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp467.11M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp437.86M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp474.59M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp495.14M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupByKey和reduceByKey的区别.mp456.50M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-34-总结.mp410.35M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-4-转换算子-map.mp4104.95M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-5-转换算子-flatMap.mp456.42M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-6-转换算子-reduceByKey.mp421.36M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp440.74M

|   |   |   ├──SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顾.mp453.72M

|   |   |   └──SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp481.39M

|   |   ├──3-第三章

|   |   |   ├──SparkCore-第三章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp452.26M

|   |   |   ├──SparkCore-第三章-2-RDD的缓存.mp4323.24M

|   |   |   ├──SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4138.09M

|   |   |   └──SparkCore-第三章-4-总结.mp420.77M

|   |   ├──4-第四章

|   |   |   ├──SparkCore-第四章-1-jieba库入门使用.mp4146.29M

|   |   |   ├──SparkCore-第四章-2-案例需求1开发.mp4373.43M

|   |   |   ├──SparkCore-第四章-3-案例需求2开发.mp4227.51M

|   |   |   ├──SparkCore-第四章-4-案例需求3开发.mp4140.39M

|   |   |   ├──SparkCore-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4153.12M

|   |   |   └──SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp48.88M

|   |   ├──5-第五章

|   |   |   ├──SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4354.61M

|   |   |   ├──SparkCore-第五章-2-累加器.mp4213.12M

|   |   |   ├──SparkCore-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4287.43M

|   |   |   └──SparkCore-第五章-4-总结.mp43.17M

|   |   └──6-第六章

|   |   |   ├──SparkCore-第六章-1-DAG.mp486.26M

|   |   |   ├──SparkCore-第六章-2-宽窄依赖和阶段划分.mp473.07M

|   |   |   ├──SparkCore-第六章-3-内存迭代计算.mp4217.51M

|   |   |   ├──SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp486.48M

|   |   |   ├──SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4168.34M

|   |   |   ├──SparkCore-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp490.16M

|   |   |   └──SparkCore-第六章-7-总结.mp414.97M

|   ├──3-第三部分-SparkSQL

|   |   ├──1-第一章

|   |   |   └──SparkSQL-第一章-SparkSQL基础入门.mp432.28M

|   |   ├──2-第二章

|   |   |   ├──SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4141.30M

|   |   |   ├──SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4142.14M

|   |   |   └──SparkSQL-第二章-3-总结.mp45.56M

|   |   ├──3-第三章

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-1-DataFrame对象的构成.mp418.96M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-10-DSL风格入门API.mp4200.05M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-11-SQL风格入门API.mp473.21M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4216.29M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-13-电影评分案例编程.mp4530.20M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4108.97M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4300.02M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4153.07M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4176.64M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-18-总结.mp49.53M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-2-DataFrame创建-1.mp4194.59M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp492.99M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建-3.mp464.56M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为SparkSQL的DF对象.mp46.96M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp469.29M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp432.21M

|   |   |   ├──SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp450.80M

|   |   |   └──SparkSQL-第三章-9-标准API读取jparquet构建DataFrame.mp465.29M

|   |   ├──4-第四章

|   |   |   ├──SparkSQL-第四章-1-UDF创建演示.mp4228.18M

|   |   |   ├──SparkSQL-第四章-2-注册返回值是数组类型的UDF.mp4131.32M

|   |   |   ├──SparkSQL-第四章-3-返回字典类型的UDF定义.mp4145.40M

|   |   |   ├──SparkSQL-第四章-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4101.60M

|   |   |   ├──SparkSQL-第四章-5-窗口函数的演示.mp4170.80M

|   |   |   └──SparkSQL-第四章-6-总结.mp44.74M

|   |   ├──5-第五章

|   |   |   ├──SparkSQL-第五章-1-Catalyst优化器.mp454.68M

|   |   |   └──SparkSQL-第五章-2-SparkSQL执行流程及本章总结.mp442.14M

|   |   ├──6-第六章

|   |   |   └──SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及总结.mp4334.22M

|   |   └──7-第七章

|   |   |   └──SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4309.39M

|   ├──4-第四部分-案例

|   |   ├──案例-案例背景及需求1开发.mp481.98M

|   |   ├──案例-需求2开发.mp4411.11M

|   |   ├──案例-需求3开发.mp471.42M

|   |   └──案例-需求4开发.mp4235.69M

|   └──5-第五部分-Spark新特性及核心回顾

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-1-1-HashShuffleManager.mp4101.99M

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-1-2-SortShuffleManager.mp486.46M

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-1-3-总结.mp418.48M

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4176.45M

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分区裁剪.mp447.10M

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-2-3-新特性-koalas库.mp4303.84M

|   |   ├──Spark新特性及核心回顾-2-4-总结.mp424.25M

|   |   └──Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结.mp460.94M

└──PySpark-资料

|   ├──PPT

|   |   ├──1 - Spark基础入门.pdf5.78M

|   |   ├──2 - Spark核心编程.pdf6.18M

|   |   ├──3 - SparkSQL.pdf6.48M

|   |   ├──4 - Spark综合案例.pdf466.45kb

|   |   └──5 - Spark核心回顾+新特性.pdf2.11M

|   ├──完整虚拟机2021-SZ

|   |   ├──大数据环境统一虚拟机

|   |   |   ├──文档

|   |   |   |   ├──01-安装VMware虚拟机.doc643.00kb

|   |   |   |   ├──02-虚拟机安装.doc2.06M

|   |   |   |   ├──03-CRT连接linux.doc1.15M

|   |   |   |   ├──04-vmware软件卸载.doc579.00kb

|   |   |   |   ├──05-大数据环境配置统一.doc3.08M

|   |   |   |   ├──06-zookeeper集群安装.doc178.20kb

|   |   |   |   ├──07-hadoop集群安装操作.doc310.98kb

|   |   |   |   ├──08-hive安装操作.doc196.53kb

|   |   |   |   ├──09-spark部署文档.doc2.41M

|   |   |   |   ├──10-HBase安装操作.docx204.61kb

|   |   |   |   ├──11-Phoenix的安装操作.doc409.47kb

|   |   |   |   ├──12-kafka环境搭建.docx89.71kb

|   |   |   |   ├──13-flume安装以及nosql综合案例环境.doc141.05kb

|   |   |   |   └──14-flink集群安装.doc3.84M

|   |   |   ├──虚拟机

|   |   |   |   ├──node1.zip11.21G

|   |   |   |   ├──node2.zip8.72G

|   |   |   |   └──node3.zip7.58G

|   |   |   └──资料.zip9.10G

|   |   ├──2021_新版本软件安装_v5_20211002_192.168.88.2_安装Spark-NoSQL-Flink.docx15.14M

|   |   ├──centos_20211005.zip.0017.96G

|   |   ├──centos_20211005.zip.0027.96G

|   |   ├──centos_20211005.zip.0037.96G

|   |   ├──centos_20211005.zip.0047.96G

|   |   ├──centos_20211005.zip.0055.66G

|   |   ├──说明1:1-7快照截图.jpg26.30kb

|   |   └──说明2.txt0.19kb

|   ├──资料

|   |   ├──hadoop-3.3.0

|   |   |   └──bin

|   |   |   |   ├──hadoop.dll85.00kb

|   |   |   |   ├──hadoop.exp19.30kb

|   |   |   |   ├──hadoop.lib32.46kb

|   |   |   |   ├──hadoop.pdb684.00kb

|   |   |   |   ├──libwinutils.lib1.25M

|   |   |   |   ├──winutils.exe110.00kb

|   |   |   |   └──winutils.pdb1.13M

|   |   ├──测试数据

|   |   |   ├──sql

|   |   |   |   ├──hello_world.txt0.04kb

|   |   |   |   ├──people.csv0.18kb

|   |   |   |   ├──people.json0.07kb

|   |   |   |   ├──people.txt0.03kb

|   |   |   |   ├──stu_score.avi1.20kb

|   |   |   |   ├──stu_score.txt1.20kb

|   |   |   |   ├──u.data1.89M

|   |   |   |   ├──user.avsc0.18kb

|   |   |   |   ├──users.avro0.33kb

|   |   |   |   ├──users.orc0.53kb

|   |   |   |   └──users.parquet0.60kb

|   |   |   ├──tiny_files

|   |   |   |   ├──1.txt0.04kb

|   |   |   |   ├──2.txt0.04kb

|   |   |   |   ├──3.txt0.04kb

|   |   |   |   ├──4.txt0.04kb

|   |   |   |   └──5.txt0.04kb

|   |   |   ├──accumulator_broadcast_data.txt0.21kb

|   |   |   ├──apache.log1.41kb

|   |   |   ├──mini.json118.62M

|   |   |   ├──minimini.json1.17M

|   |   |   ├──order.text2.84kb

|   |   |   ├──SogouQ.txt1.34M

|   |   |   ├──stu_info.txt0.32kb

|   |   |   ├──stu_score.txt1.20kb

|   |   |   └──words.txt0.04kb

|   |   ├──Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh544.41M

|   |   ├──Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe477.20M

|   |   ├──apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz265.90M

|   |   ├──DAG 和 Action.drawio2.30kb

|   |   ├──hadoop-3.3.1.tar.gz577.15M

|   |   ├──jdk-8u211-linux-x64.tar.gz185.96M

|   |   ├──mysql-connector-java-5.1.41-bin.jar969.54kb

|   |   ├──mysql-connector-java-8.0.13.jar2.03M

|   |   ├──pyarrow-4.0.1-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl20.87M

|   |   ├──Spark On YARN Client模式.drawio2.12kb

|   |   ├──Spark On YARN Cluster模式.drawio1.98kb

|   |   ├──spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz287.02M

|   |   ├──Spark部署文档.md28.93kb

|   |   ├──Spark层次关系概念图.png118.54kb

|   |   ├──Spark核心概念.png724.93kb

|   |   ├──Spark核心概念.xmind746.76kb

|   |   └──WordCount代码执行的图示.drawio2.27kb

|   └──代码.zip19.52M


                                               
                                               
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