大数据日志分析系统spark日志分析实战课程进入大数据sparksql的世界spark视频日志分析为例进入大数据sparksql的世界
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大数据日志分析系统-spark日志分析实战课程 进入大数据spark sql的世界 spark视频教程===============课程目录(1) 第10章 spark sql扩展和总结；目录中文件数:9个├─(2) 10-1 -课程目录.mp4├─(3) 10-2 -spark sql使用场景.mp4├─(4) 10-3 -spark sql加载数据.mp4├─(5) 10-4 -dataframe与sql的对比.mp4├─(8) 10-7 -处理复杂的json数据.mp4├─(10) 10-9 -外部数据源.mp4(2) 第1章 初探大数据；目录中文件数:25个├─(11) 1-10hadoop下载jdk安装、.mp4├─(12) 1-11 机器参数设置.mp4├─(13) 1-12 hdfs核心配置文件内容配置.mp4├─(14) 1-13 hdfs格式化及启停.mp4├─(15) 1-14 hdfs shell常用操作.mp4├─(16) 1-15hdfs优缺点.mp4├─(17) 1-16mapreduce概述.mp4├─(18) 1-17 mapreduce编程模型及wordcount.mp4├─(19) 1-18 yarn产生背景.mp4├─(20) 1-19 yarn架构和执行流程.mp4├─(21) 1-1导学.mp4├─(22) 1-20 -yarn环境搭建及提交作业到yarn上运行.mp4├─(23) 1-21 -hive产生背景及hive是什么.mp4├─(24) 1-22 -为什么要使用hive及hive发展历程.mp4├─(25) 1-23 -hive体系架构及部署架构.mp4├─(26) 1-24 -hive环境搭建.mp4├─(27) 1-25 -hive基本使用.mp4├─(28) 1-2如何学好大数据.mp4├─(29) 1-3开发环境介绍.mp4├─(30) 1-4 ooptb镜像文件使用介绍.mp4├─(31) 1-5大数据.mp4├─(32) 1-6 hadoop概述.mp4├─(33) 1-7 hdfs概述及设计目标.mp4├─(34) 1-8 hdfs架构mp4.mp4├─(35) 1-9 hdfs副本机制.mp4(3) 第2章 spark及其生态圈概述；目录中文件数:7个├─(36) 2-1 -课程目录.mp4├─(37) 2-2 -spark概述及特点.mp4├─(38) 2-3 -spark产生背景.mp4├─(39) 2-4 -spark发展历史.mp4├─(41) 2-6 -spark对比hadoop.mp4├─(42) 2-7 -spark和hadoop的协作忄生.mp4(4) 第3章 实战环境搭建；目录中文件数:6个├─(43) 3-1 -课程目录.mp4├─(44) 3-2 -spark源码编译.mp4├─(45) 3-3 补录：spark源码编译中的坑.mp4├─(46) 3-4 spark local模式环境搭建.mp4├─(47) 3-5 spark standalone模式环境搭建.mp4├─(48) 3-6 spark简单使用.mp4(5) 第4章 spark sql概述；目录中文件数:6个├─(49) 4-1 课程目录.mp4├─(50) 4-2 -spark sql前世今生.mp4├─(51) 4-3 -sql on hadoop常用框架介绍.mp4├─(52) 4-4 -spark sql概述.mp4├─(53) 4-5 -spark sql愿景.mp4├─(54) 4-6 -spark sql架构.mp4(6) 第5章 从hive平滑过渡到spark sql；目录中文件数:7个├─(55) 5-1 -课程目录.mp4├─(56) 5-2 -a sqlcontext的使用.mp4├─(57) 5-3 -b hivecontext的使用.mp4├─(58) 5-4 -c sparksession的使用.mp4├─(59) 5-5 spark-shell&spark-sql的使用.mp4├─(60) 5-6 -thriftserver&beeline的使用.mp4├─(61) 5-7 -jdbc方式编程访问.mp4(7) 第6章 dateframe&dataset；目录中文件数:9个├─(62) 6-1 -课程目录.mp4├─(63) 6-2 -dataframe产生背景.mp4├─(64) 6-3 -dataframe概述.mp4├─(65) 6-4 -dataframe和rdd的对比.mp4├─(66) 6-5 -dataframe基本api操作.mp4├─(67) 6-6 -dataframe与rdd互操作方式一.mp4├─(68) 6-7 dataframe与rdd互操作方式.mp4├─(69) 6-8 -dataframe api操作案例实战.mp4├─(70) 6-9 -dataset概述及使用.mp4(8) 第7章 external data source；目录中文件数:8个├─(71) 7-1 -课程目录.mp4├─(72) 7-2 -产生背景.mp4├─(73) 7-3 -概述.mp4├─(74) 7-4 -目标.mp4├─(75) 7-5 -操作parquet文件数据.mp4├─(76) 7-6 -操作hive表数据.mp4├─(77) 7-7 -操作mysql表数据.mp4├─(78) 7-8 -hive和mysql综合使用.mp4(9) 第8章 sparksql愿景；目录中文件数:10个├─(79) 8-1 -a sparksql愿景之一写更少的代码(代码量和可读忄生).mp4├─(80) 8-10 -sparksql愿景总结.mp4├─(81) 8-2 -b sparksql愿景之一写更少的代码(统一访问操作接口).mp4├─(82) 8-3 -c sparksql愿景之一写更少的代码(强有力的api支持).mp4├─(83) 8-4 -d sparksql愿景之一些更少的代码(schema推导).mp4├─(84) 8-5 -e sparksql愿景之一写更少的代码(schema merge).mp4├─(85) 8-6 -f sparksql愿景之一写更少的代码(partition discovery).mp4├─(86) 8-7 -g sparksql愿景之一写更少的代码(执行速度更快).mp4├─(87) 8-8 -sparksql愿景之二读取更少的数据.mp4├─(88) 8-9 -sparksql愿景之三让查询优化器帮助我们优化执行效率.mp4(10) 第9章 日志实战；目录中文件数:30个├─(89) 9-1 -课程目录.mp4├─(90) 9-10 -数据清洗存储到目标地址.mp4├─(91) 9-11 -需求一统计功能实现.mp4├─(92) 9-12 -scala操作mysql工具类开发.mp4├─(93) 9-13 -需求一统计结果写入到mysql.mp4├─(94) 9-14 -需求二统计功能实现.mp4├─(95) 9-15 -需求二统计结果写入到mysql.mp4├─(96) 9-16 -需求三统计功能实现.mp4├─(97) 9-17 -需求三统计结果写入到mysql.mp4├─(98) 9-18 -代码重构之删除指定日期已有的数据.mp4├─(99) 9-19 -功能实现之数据可视化展示概述.mp4├─(100) 9-2 -用户行为日志概述.mp4├─(101) 9-20 -echarts饼图静态数据展示.mp4├─(102) 9-21 -echarts饼图动态展示之一查询mysql中的数据.mp4├─(103) 9-22 -echarts饼图动态展示之二前端开发.mp4├─(104) 9-23 -使用zeppelin进行统计结果的展示.mp4├─(105) 9-24 -spark on yarn基础.mp4├─(106) 9-25 -数据清洗作业运行到yarn上.mp4├─(107) 9-26 -统计作业运行在yarn上.mp4├─(108) 9-27 -忄生能优化之存储格式的选择.mp4├─(109) 9-28 -忄生能调优之压缩格式的选择mp4.mp4├─(110) 9-29 -忄生能优化之代码优化.mp4├─(111) 9-3 -离线数据处理架构.mp4├─(112) 9-30 -忄生能调优之参数优化.mp4├─(113) 9-4 -项目需求.mp4├─(114) 9-5 imooc网主站日志内容构成.mp4├─(115) 9-6 数据清洗之第一步原始日志解析.mp4├─(116) 9-7 -数据清洗之二次清洗概述.mp4├─(117) 9-8 -数据清洗之日志解析.mp4├─(118) 9-9 -数据清洗之ip地址解析.mp4
