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【大数据开发】Spark分布式集群架构
第62任务： 流与静态数据进行join
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任务列表
第1任务： Spark是什么
第2任务： Spark四大特点
第3任务： 内置组件
第4任务： Spark集群架构及核心概念
第5任务： Spark集群安装部署
第6任务： Spark-submit语法
第7任务： Spark运行模式
第8任务： Spark-shell的使用
第9任务： Spark编程
第10任务： Spark RDD
第11任务： RDD常见算子
第12任务： kv类型算子
第13任务： Spark编程案例集锦
第14任务： RDD的依赖关系、血统、缓存
第15任务： checkpoint机制
第16任务： DAG有向无环图
第17任务： HashShuffleManager
第18任务： SortShuffleManager
第19任务： Spark shuffle常用参数调优
第20任务： Spark shuffle所有参数介绍
第21任务： 回顾spark任务调度
第22任务： Spark内存管理
第23任务： Spark自定义算子、自定义RDD
第24任务： Spark读写HBase
第25任务： Spark的序列化与反序列化
第26任务： 数据倾斜原理与现象分析
第27-1任务： spark数据倾斜解决方案
第27-2任务： SparkCore资料.zip
第28任务： SparkSql概述
第29任务： SparkSql四大特性
第30任务： DataFrame概述
第31任务： 初识DataFrame
第32任务： DataFrame常用操作
第33任务： DataSet概述
第34任务： 读取外部数据源
第35-1任务： SparkSql自定义函数
第35-2任务： SparkSql_day01-资料.zip
第36任务： SparkSql架构设计
第37任务： SparkSql调优
第38任务： Spark动态资源划分
第39-1任务： Spark调优
第39-2任务： SparkSql_day02-资料.zip
第40任务： SparkStreaming介绍
第41任务： SparkStreaming架构流程
第42任务： 什么是DStream
第43任务： DStream算子操作
第44任务： socket数据源
第45任务： HDFS数据源
第46任务： 自定义数据源
第47任务： poll方式消费flume数据
第48任务： push方式消费flume数据
第49任务： Transformation高级算子
第50-1任务： Output算子
第50-2任务： SparkStreaming_day01课件资料.zip
第51任务： Checkpoint操作
第52任务： SparkStreaming与SparkSql整合
第53任务： SparkStreaming容错
第54任务： 优雅的关闭SparkStreaming
第55任务： SparkStreaming整合kafka 0.8
第56任务： SparkStreaming之direct整合kafka
第57任务： SparkStreaming整合kafka 0.10
第58任务： 整合kafka 0.8不丢失数据
第59任务： 整合kafka 保证exactly once
第60任务： SparkStreaming调优
第61-1任务： Scalalikejdbc
第61-2任务： SparkStreaming_day02课件资料.zip
第62任务： 流与静态数据进行join
第63任务： 流与小的静态数据进行join
第64任务： 数据流与半静态数据join
第65任务： 两个动态流join
第66任务： StructureStreaming实战
第67任务： SparkStreaming_day03课件资料代码.zip
第68任务： 图的基本概念
第69任务： 图应用
第70任务： 图的类别
第71任务： 图的分类
第72任务： 图的存储
第73任务： BSP简介
第74任务： 了解Pregel框架
第75任务： 了解GraphLab框架
第76任务： 了解SparkGraphX
第77任务： GraphX核心抽象和底层架构
第78任务： 属性图及构建
第79任务： GraphX基本概念
第80任务： GraphX的存储和分区策略
第81任务： 图的构建
第82任务： 图的构建过程
第83任务： 图的构建实战
第84任务： 转换操作
第85任务： 结构操作
第86任务： 关联操作
第87任务： 聚合操作
第88任务： 缓存操作和实践
第89任务： Pregel API
第90任务： PageRank算法
第91任务： PageRank实战
第92任务： 连通图和强连通图
第93任务： 连通图底层源码实现
第94任务： 连通图案例讲解
第95任务： 广度优先遍历
第96任务： 最短路径及实践
第97-1任务： 三角计数
第97-2任务： 文档和数据.zip
第98任务： 机器学习概述
第99任务： 机器学习工作流程
第100任务： 机器学习算法分类
第101任务： Spark MLlib中转换器、估计器、工作管道介绍
第102任务： Spark MLlib中转换器、估计器、工作管道介绍
第103任务： 特征工程-CountVectorizer
第104任务： 文本特征提取之TF-IDF
第105任务： 文本特征提取之Word2Vec
第106任务： 特征预处理之归一化和标准化处理
第107任务： 特征转换之标签和索引的转换操作
第108任务： 特征处理之one-hot编码
第109任务： 特征选择之卡方选择器、PCA主成分分析
第110任务： 分类算法-决策树
第111任务： 决策树分析器实战
第112任务： 过拟合和欠拟合
第113任务： 集成学习之随机森林
第114任务： 线性回归
第115任务： 逻辑回归
第116任务： 推荐算法概述
第117任务： 电影推荐系统之非个性化推荐
第118任务： 基于内容相似性推荐
第119-1任务： 基于隐语义模型的推荐
第119-2任务： 课件&code.zip
第120任务： SparkStreaming整合kafka 0.10
