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大数据开发Hadoop&Spark

报名人数 84 收藏(4)
价格: ¥9700.00 有效期:730天
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  • 1 章: Hadoop
  • 1 节: 课程概要
  • 1.大数据导论和Hadoop概述1.wmv
    免费学习 时长:49:20
  • 2.大数据导论和Hadoop概述2.wmv
    免费学习 时长:47:01
  • 3.对象多对一关系.wmv
    免费学习 时长:21:52
  • 4.文件系统扫盲.wmv
    免费学习 时长:38:37
  • 2 节: Hadoop安装及调试
  • 1.hadoop 安装.wmv
    免费学习 时长:44:09
  • 2.hadoop 官方例子.wmv
    时长:48:08
  • 3.java 操作 hdfs.wmv
    时长:39:04
  • 4.代码编写.wmv
    时长:68:55
  • 5.代码调试.wmv
    时长:28:17
  • 3 节: 数据库和web编程
  • 1.junit ssh.wmv
    时长:36:55
  • 2.RPC与大数据.wmv
    时长:68:30
  • 3.SSM.wmv
    时长:36:52
  • 4.web编程.wmv
    时长:47:00
  • 5.web编程2.wmv
    时长:37:06
  • 6.zookeeper.wmv
    时长:54:22
  • 7.解决dataNode不见问题.wmv
    时长:11:22
  • 8.数据库测试.wmv
    时长:57:51
  • 4 节: Hbase搭建
  • 1.hadoop_zookeeper_hbase总结.wmv
    时长:55:16
  • 2.hbase api.wmv
    时长:65:48
  • 3.Hbase Shell与API详细说明.wmv
    时长:50:03
  • 4.Hbase搭建完成.wmv
    时长:92:22
  • 5.Hbase大坑总结.wmv
    时长:10:42
  • 6.IDEA 扫盲.wmv
    时长:73:56
  • 7.JDBC多对多.wmv
    时长:51:38
  • 8.mybatis多对多.wmv
    时长:59:36
  • 9.多对多.wmv
    时长:45:36
  • 10.hibernate 多对多.wmv
    时长:74:33
  • 11.idea转eclipse.wmv
    时长:05:48
  • 12.activemq.wmv
    时长:27:17
  • 13.订单5表.wmv
    时长:60:21
  • 14.进销存系统.wmv
    时长:21:59
  • 15.检查作业.wmv
    时长:23:48
  • 16.写代码.wmv
    时长:76:31
  • 17.SpringMVC.wmv
    时长:42:33
  • 18.页面编程.wmv
    时长:76:02
  • 19.班级管理列表.wmv
    时长:53:30
  • 20.权限代码.wmv
    时长:79:55
  • 21.权限角色列表模块.wmv
    时长:29:40
  • 22.数据_事物提交.wmv
    时长:35:49
  • 23.级联与触发器.wmv
    时长:29:52
  • 24.jquery.wmv
    时长:95:47
  • 25.作业检查.wmv
    时长:40:57
  • 26.企业级开发架构.wmv
    时长:05:39
  • 27.svn windows版本.wmv
    时长:39:47
  • 5 节: MySQL及项目演练
  • 1.mysql 安装.wmv
    时长:86:30
  • 2.mysql安装完成.wmv
    时长:09:54
  • 3.企业级数据库工具层.wmv
    时长:38:20
  • 4.企业级开发.wmv
    时长:47:41
  • 5.数据库设计.wmv
    时长:39:21
  • 6.数据库设计2.wmv
    时长:29:04
  • 7.解决工作问题.wmv
    时长:33:05
  • 8.加密扫盲.wmv
    时长:15:36
  • 9.企业级开发3.wmv
    时长:47:58
  • 10.作业与echart.wmv
    时长:23:01
  • 11.sql mode与页面开发.wmv
    时长:55:53
  • 12.权限页面限制交互.wmv
    时长:69:04
  • 13.五表联查.wmv
    时长:55:03
  • 14.mybatis误解.wmv
    时长:16:47
  • 15.进销存作业检查.wmv
    时长:87:24
  • 16.数据字典.wmv
    时长:72:01
  • 17.aop 总结与作业.wmv
    时长:25:01
  • 18.aop 小结.wmv
    时长:44:59
  • 19.JavaIo 与日志.wmv
    时长:53:56
  • 20.项目模范.wmv
    时长:10:59
  • 21.交换页面.wmv
    时长:02:56
  • 22.优先级交换程序.wmv
    时长:72:32
  • 23.jquery 流派.wmv
    时长:42:06
  • 24.登录编码回顾.wmv
    时长:55:43
  • 25.generator.wmv
    时长:14:52
  • 26.Mybatis Junit.wmv
    时长:48:42
  • 27.项目 Mybatis 小结.wmv
    时长:39:54
  • 28.MyBatis 深入.wmv
    时长:84:48
  • 29.工作流业务.wmv
    时长:83:53
  • 2 章: Spark
  • 1 节: Hadoop分布式环境的搭建
  • 01大数据简介.avi
    时长:49:51
  • 02Hadoop生态和Spark生态的简介.avi
    时长:49:01
  • 03分布式和集群的概念.avi
    时长:17:53
  • 04Maven安装的说明.avi
    时长:27:35
  • 05Hadoop环境搭建一.avi
    时长:20:10
  • 06Hadoop环境搭建二.avi
    时长:30:22
  • 07-00集群机器的搭建.avi
    时长:23:45
  • 07-01zookeeper集群的搭建.avi
    时长:09:33
  • 07-02zookeeper的CRUD.avi
    时长:28:00
  • 07-03hadoop集群ha的搭建.avi
    时长:46:31
  • 07-04Hadoop集群总结说明.avi
    时长:20:34
  • 2 节: Scala
  • 01Scala简介及安装验证.avi
    时长:36:41
  • 02Scala和Java的关系.avi
    时长:11:59
  • 03Scala之REPL基本操作.avi
    时长:32:10
  • 04Scala之NotePad++安装.avi
    时长:23:21
  • 05Scala控制结构输入输出以及循环.avi
    时长:37:47
  • 06Scala中流程控制的基本案例.avi
    时长:14:22
  • 07Scala中如何结束循环.avi
    时长:14:19
  • 08Scala中的for循环使用.avi
    时长:25:39
  • 09Scala中的异常处理.avi
    时长:13:18
  • 10Scala中的函数定义一.avi
    时长:42:51
  • 11Java中的可变参数.avi
    时长:12:13
  • 12Scala中的可变参数和懒加载.avi
    时长:20:00
  • 13Scala中的数组的定义和赋值.avi
    时长:12:13
  • 14.ArrayBuffer的Api一.avi
    时长:53:43
  • 15.ArrayBuffer的Api二.avi
    时长:22:14
  • 16.ArrayBuffer的Api三.avi
    时长:06:55
  • 17.Java中的Map的遍历.avi
    时长:19:38
  • 18.Map的基本操作一.avi
    时长:18:22
  • 19.可变map的操作.avi
    时长:05:31
  • 20.Tuple的基本操作.avi
    时长:10:31
  • 21.Scala中对象的创建和setter getter方法.avi
    时长:48:53
  • 22.Scala中的构造器.avi
    时长:35:28
  • 23.Java中的内部类一.avi
    时长:51:29
  • 24.Scala中的内部类.avi
    时长:19:11
  • 25.java中的单例模式.avi
    时长:20:35
  • 26..补充java中的匿名内部类.avi
    时长:17:53
  • 27.Scala中的单例.avi
    时长:14:13
  • 28.Scala中的伴生类和伴生对象.avi
    时长:37:45
  • 29.Scala中的程序入口的写法.avi
    时长:03:26
  • 30.Scala中的枚举.avi
    时长:12:47
  • 31.Scala中的继承体系一.avi
    时长:19:50
  • 32.Scala中的类型匹配和类型转换.avi
    时长:24:49
  • 33.Scala中受保护的字段和方法.avi
    时长:18:42
  • 34.Scala中子类调用父类构造器.avi
    时长:14:08
  • 35.Scala中的匿名内部类.avi
    时长:18:18
  • 36.Scala中的抽象体系.avi
    时长:34:01
  • 37.Scala中的特质.avi
    时长:28:29
  • 38.Scala中函数作为值进行传递.avi
    时长:16:49
  • 39.Scala中的匿名函数.avi
    时长:15:40
  • 40.Scala中的高阶函数.avi
    时长:14:01
  • 41.Scala参数(类型)推断.avi
    时长:09:01
  • 42.Scala中常见的高阶函数.avi
    时长:37:31
  • 43.Scala中的闭包.avi
    时长:09:33
  • 44.Scala中的函数的柯里化.avi
    时长:08:10
  • 45.Scala中的return.avi
    时长:06:04
  • 46.Scala的List的初步学习.avi
    时长:24:36
  • 47.Scala的List的Api二.avi
    时长:16:31
  • 48.Scala中的set.avi
    时长:18:14
  • 49.set自定义排序之java版本.avi
    时长:18:25
  • 50.set自定义排序之Scala版本.avi
    时长:12:30
  • 51.Java中的Comparable.avi
    时长:27:52
  • 52.Scala中自定义比较器的升级.avi
    时长:14:58
  • 53.Scala中的FlatMap.avi
    时长:14:51
  • 54.Scala练习.avi
    时长:41:57
  • 55.Scala作业一.avi
    时长:06:15
  • 56.作业讲解.avi
    时长:47:08
  • 57.Scala中的类型匹配总结一.avi
    时长:51:08
  • 58.Scala中的密封类来模拟枚举.avi
    时长:07:14
  • 59.Scala中的Option.avi
    时长:12:51
  • 60.Scala中的泛型由来和泛型类.avi
    时长:33:53
  • 61.Scala中的函数的泛型.avi
    时长:07:21
  • 62.Scala中的泛型限定之上限.avi
    时长:27:35
  • 63.Scala中的泛型限定之下限.avi
    时长:19:03
  • 64.Scala中的视图界定.avi
    时长:11:23
  • 65.Scala中的上下文限定.avi
    时长:12:12
  • 66.Scala中泛型参数的协变和逆变.avi
    时长:20:00
  • 67.Scala中的参数类型之通配符.avi
    时长:14:29
  • 68.Scala中的隐士转换一.avi
    时长:20:12
  • 69.Scala中的隐士转换二.avi
    时长:15:26
  • 70.Scala的actor模型单项打招呼.avi
    时长:27:16
  • 71.Scala中的actor模型之样例类.avi
    时长:20:47
  • 72.Scala中的Actor模型之互相之间进行通信.avi
    时长:19:14
  • 73.AKKA简介.avi
    时长:20:44
  • 74.AKKA本地单向通信案例.avi
    时长:24:55
  • 75.AKKA本地进行消息传递.avi
    时长:25:08
  • 76.AKKA远程通信的介绍.avi
    时长:22:16
  • 77.AKKA远程通信的实现.avi
    时长:43:01
  • 3 节: Spark
  • 78Spark简介.avi
    时长:35:27
  • 80Spark的完全分布式安装和HA安装.avi
    时长:21:32
  • 81Spark编译说明.avi
    时长:02:53
  • 4 节: Spark-core
  • 01SparkRDD的介绍.avi
    时长:26:32
  • 02Spark基本的运行原理RDD.avi
    时长:34:13
  • 03Spark的主要名词解释.avi
    时长:09:58
  • 04Spark开发wordcount版本.avi
    时长:56:26
  • 05Spark开发wordcount之scala版本.avi
    时长:17:42
  • 06IDEA执行spark程序的错误处理.avi
    时长:05:57
  • 07Spark开发wordcount之java lamuda表达式版本.avi
    时长:10:46
  • 08Spark开发wordcount之提交代码到spark集群中运行.avi
    时长:39:59
  • 09Spark开发wordcount的解释说明.avi
    时长:37:26
  • 10Spark开发至wordcount执行流程说明.avi
    时长:39:21
  • 11SparkApplication的调度框架.avi
    时长:51:31
  • 12hdfs命令和linux命令学习.avi
    时长:43:09
  • 13SparkRDD的创建方式.avi
    时长:24:25
  • 14Spark Transformation和Action算子说明.avi
    时长:18:24
  • 15Transformation算子之map和filter.avi
    时长:15:23
  • 16Transformation算子之flatMap.avi
    时长:06:55
  • 17Transformation算子之sample.avi
    时长:16:09
  • 18Transformation算子操作之union和groupBy.avi
    时长:27:25
  • 19Transformation算子操作之reduceByKey.avi
    时长:11:43
  • 20Transformation算子操作之join.avi
    时长:21:25
  • 21Transformation算子操作之sortByKey.avi
    时长:14:06
  • 22Action操作.avi
    时长:13:26
  • 23宽依赖和窄依赖说明.avi
    时长:05:00
  • 24Spark持久化的说明.avi
    时长:29:57
  • 25Spark持久化解释.avi
    时长:18:25
  • 26Spark持久化案例说明.avi
    时长:08:52
  • 27Spark共享变量之广播变量.avi
    时长:28:11
  • 28Spark共享变量值累加器.avi
    时长:15:39
  • 29Spark基本排序.avi
    时长:17:24
  • 30Spark二次排序一.avi
    时长:48:14
  • 31Spark二次排序二(有丢帧).avi
    时长:17:11
  • 32Spark TopN之Scala版本.avi
    时长:19:58
  • 33Spark的TopN一.avi
    时长:43:31
  • 34Spark的TopN二.avi
    时长:04:34
  • 35Spark的TopN三.avi
    时长:12:06
  • 5 节: Spark-SQL
  • 01SparkSQL的整体介绍.avi
    时长:28:49
  • 02MySQL的安装.avi
    时长:39:49
  • 03Hive的安装.avi
    时长:28:11
  • 04Hive操作的简单说明.avi
    时长:10:47
  • 05SparkSQL的DataFrame的说明.avi
    时长:13:21
  • 06DataFrame的创建和操作一.avi
    时长:18:23
  • 07DataFrame的操作二.avi
    时长:22:16
  • 08SparkSQL的shell说明.avi
    时长:07:07
  • 09SparkSQL RDD转换为DataFrame1.avi
    时长:41:57
  • 10SparkSQL表的缓存.avi
    时长:26:26
  • 11SparkSQL中DF的API.avi
    时长:25:55
  • 12SparkSQL中DF加载和落地的方法说明.avi
    时长:41:37
  • 13SparkSQL数据源操作之Parquet.avi
    时长:25:05
  • 14SparkSQL的jdbc.avi
    时长:43:07
  • 15SparkSQL的jdbc二.avi
    时长:25:01
  • 16SparkSQL的jdbc三.avi
    时长:04:39
  • 17SparkSQL的Hive.avi
    时长:29:33
  • 18复习.avi
    时长:09:08
  • 19SparkSQL的内置函数.avi
    时长:19:22
  • 20SparkSQL内置函数之开窗函数hive版本.avi
    时长:38:45
  • 21SparkSQL内置函数之开窗函数之Spark版本.avi
    时长:19:38
  • 22SparkSQL的UDF.avi
    时长:18:32
  • 23SparkSQL和Hive的thirfserver服务.avi
    时长:29:32
  • 24数据仓库的说明.avi
    时长:32:10
  • 25HiveOnSpark.avi
    时长:33:20
  • 26Spark作业说明.avi
    时长:22:20
  • 6 节: Spark-streaming
  • 01作业检查.avi
    时长:54:41
  • 02SparkStreaming的简单介绍.avi
    时长:53:05
  • 03常见的流失处理框架.avi
    时长:24:02
  • 04不成功的官网案例演示.avi
    时长:31:57
  • 05SparkStreaming基于NetCat案例演示.avi
    时长:22:31
  • 06.SparkStreaming基于NetCat的案例二 (4).avi
    时长:27:47
  • 07.SparkStreaming基于NetCat的案例二 (5).avi
    时长:17:34
  • 08.SparkStreaming基于NetCat的案例二 (6).avi
    时长:11:20
  • 09消息队列的简介.avi
    时长:25:16
  • 10Kafka的简介.avi
    时长:07:51
  • 11Kafka的安装.avi
    时长:22:33
  • 12Kafka主题的一个操作.avi
    时长:28:47
  • 13Kafka生产和消费基本案例.avi
    时长:09:16
  • 14Kafka集群的搭建.avi
    时长:13:44
  • 15Kafka的生产者producer.avi
    时长:36:55
  • 16Kafka的消费者.avi
    时长:25:40
  • 17SparkStreaming集成Kafka之Receiver方式.avi
    时长:25:22
  • 18SparkStreaming集成方式之Direct.avi
    时长:86:54
  • 19自定义的Receiver.avi
    时长:78:38
  • 20Streaming的transformation的操作.avi
    时长:26:44
  • 21Streaming之Transform操作一.avi
    时长:69:27
  • 22Streaming之Transforma说明二.avi
    时长:03:18
  • 23Streaming之window操作.avi
    时长:30:14
  • 24UpdateStateByKey操作之Java版本.avi
    时长:48:58
  • 25UpdateStateByKey之scala版本.avi
    时长:08:47
  • 26Output操作之saveAsTextFile.avi
    时长:08:07
  • 27ForeachRDD的操作一.avi
    时长:49:39
  • 28ForeachRDD的操作二.avi
    时长:16:37
  • 29SparkStreaming和SparkSQL整合一.avi
    时长:44:41
  • 30SparkStreaming和SQL整合案例二.avi
    时长:36:17
  • 7 节: Spark-optimation
  • 01简单回顾了sparkapplication的runtime.avi
    时长:21:47
  • 02Spark内核调度架构.avi
    时长:20:22
  • 03SparkRDD的lineage.avi
    时长:21:01
  • 04Spark on yarn的说明.avi
    时长:27:14
  • 05SparkContext的运行的过程.avi
    时长:14:06
  • 06SparkContext的源码一.avi
    时长:76:55
  • 07SparkContext的源码二.avi
    时长:24:32
  • 08SparkMasterHA的切换的过程.avi
    时长:47:02
  • 09SparkMaster源码关于启动.avi
    时长:36:45
  • 10Spark性能调优整体介绍.avi
    时长:54:38
  • 11Spark开发优化之避免创建重复RDD和尽可能使用同一个RDD.avi
    时长:12:25
  • 12Spark开发调优之持久化多次操作的RDD.avi
    时长:33:43
  • 13Spark开发调优之持久化使用广播变量的案例.avi
    时长:37:34
  • 13Spark开发调优之使用map-side预聚合算子.avi
    时长:33:47
  • 14Spark开发调优之使用高性能的算子.avi
    时长:19:19
  • 15Spark开发调优之序列化.avi
    时长:17:50
  • 16Spark开发调优之优化数据结构.avi
    时长:05:56
  • 17Spark开发调优之调高并行度.avi
    时长:04:17
  • 18Spark开发调优之数据本地性.avi
    时长:09:35
  • 19Spark资源调优一.avi
    时长:25:35
  • 20Spark资源调优二之jvm.avi
    时长:17:22
  • 21Spark调优之executor内存空间的一个划分.avi
    时长:20:12
  • 22Spark调优之java虚拟机说明.avi
    时长:32:30
  • 23Spark调优之数据倾斜概述.avi
    时长:49:01
  • 24Spark调优之数据倾斜调优一Hive的ETL优化.avi
    时长:07:08
  • 25Spark调优之数据倾斜调优二过滤少数key.avi
    时长:51:37
  • 26Spark调优之数据倾斜调优三提高shuffle并行度.avi
    时长:04:51
  • 27Spark调优之数据倾斜调优四两阶段聚合.avi
    时长:48:03
  • 28Spark项目说明.avi
    时长:33:24
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