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
├─(6) 10-5 -Schema.mp4
├─(7) 10-6 -SaveMode.mp4
├─(8) 10-7 -处理复杂的JSON数据.mp4
├─(9) 10-8mp4.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
├─(40) 2-5 -Spark Survey.mp4
├─(41) 2-6 -Spark对比Hadoop.mp4
├─(42) 2-7 -Spark和Hadoop的协作性.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(代码量和可读性).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 -性能优化之存储格式的选择.mp4
├─(109) 9-28 -性能调优之压缩格式的选择mp4.mp4
├─(110) 9-29 -性能优化之代码优化.mp4
├─(111) 9-3 -离线数据处理架构.mp4
├─(112) 9-30 -性能调优之参数优化.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