1.1、Spark基本工作原理与RDD-1.mp4第2章 Spark内核源码深度剖析
1.2、Spark基本工作原理与RDD-2.mp4
1.3、使用Java开发本地测试的wordcount程序-1.mp4
1.4、使用Java开发本地测试的wordcount程序-2.mp4
1.5、将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行.mp4
1.6、使用scala开发wordcount程序.mp4
1.7、使用spark-shell开发wordcount程序.mp4
1.8、Spark UI补充说明.mp4
1.9、spark-submit中的--master选项的补充说明(重要,必看!).mp4
1.10、wordcount程序原理深度剖析.mp4
1.11、Spark架构原理.mp4
1.12、创建RDD(集合、本地文件、HDFS文件)-1.mp4
1.13、创建RDD(集合、本地文件、HDFS文件)-2.mp4
1.14、transformation和action讲解与原理剖析.mp4
1.15、案例:统计每行出现的次数(操作key-value对).mp4
1.16、常用transformation和action操作概览.mp4
1.17、map案例实战:将集合中的数字乘以2.mp4
1.18、filter案例实战:过滤集合中的偶数.mp4
1.19、flatMap案例实战:将文本行拆分为单词.mp4
1.20、groupByKey案例实战:将每个班级的成绩进行分组.mp4
1.21、reduceByKey案例实战:统计每个班级的总分.mp4
1.22、sortByKey案例实战:按照学生成绩进行排序.mp4
1.23、join和cogroup案例实战:打印学生成绩.mp4
1.24、action操作开发实战.mp4
1.25、RDD持久化详解.mp4
1.26、共享变量(Broadcast Variable和Accumulator).mp4
1.27、高级编程之基于排序机制的wordcount程序.mp4
1.28、使用Java实现二次排序.mp4
1.29、使用Scala实现二次排序.mp4
1.30、获取文本内最大的前3个数字.mp4
1.31、获取每个班级排名前3的成绩(分组取topn).mp4
2.10、Master资源调度算法原理剖析与源码分析.mp4第3章 Spark性能优化
2.11、Worker原理剖析与源码分析-1.mp4
2.12、Worker原理剖析与源码分析-2.mp4
2.13、job触发流程原理剖析与源码分析.mp4
2.14、stage划分算法原理剖析.mp4
2.15、DAGScheduler源码分析(stage划分算法、task最佳位置计算算法).mp4
2.16、TaskScheduler原理剖析与源码分析.mp4
2.17、Executor原理剖析与源码分析.mp4
2.18、Task原理剖析.mp4
2.19、Task源码分析.mp4
2.20、普通Shuffle操作的原理剖析.mp4
2.21、优化后的Shuffle操作的原理剖析.mp4
2.22、Shuffle读写源码分析.mp4
2.23、BlockManager原理剖析.mp4
2.24、BlockManager源码分析-1.mp4
2.25、BlockManager源码分析-2.mp4
2.26、CacheManager原理剖析.mp4
2.27、CacheManager源码分析.mp4
2.28、Checkpoint原理剖析.mp4
3.1、性能优化概览.mp4
3.2、诊断内存的消耗.mp4
3.3、高性能序列化类库.mp4
3.4、优化数据结构.mp4
3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint.mp4
3.6、使用序列化的持久化级别.mp4
3.7、Java虚拟机垃圾回收调优.mp4
3.8、提高并行度.mp4
3.9、广播共享数据.mp4
3.10、数据本地化.mp4
3.11、reduceByKey和groupByKey.mp4
3.12、shuffle性能优化.mp4
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