[112] 大数据Spark SQL慕课网日志分析 – 网盘下载 -

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1. 初探大数据

• 1-1 导学
• 1-2 -如何学好大数据
• 1-3 -开发环境介绍
• 1-4 -OOTB镜像文件使用介绍
• 1-5 -大数据概述
• 1-6 -Hadoop概述
• 1-7 -HDFS概述及设计目标
• 1-8 -HDFS架构
• 1-9 -HDFS副本机制
• 1-10 -Hadoop下载及JDK安装
• 1-11 -机器参数设置
• 1-12 -HDFS核心配置文件内容配置
• 1-13 -HDFS格式化及启停
• 1-14 -HDFS shell常用操作
• 1-15 -HDFS优缺点
• 1-16 -MapReduce概述
• 1-17 -MapReduce编程模型及WordCount案例
• 1-18 -YARN产生背景
• 1-19 -YARN架构和执行流程
• 1-20 -YARN环境搭建及提交作业到YARN上运行
• 1-21 -Hive产生背景及Hive是什么
• 1-22 -为什么要使用Hive及Hive发展历程
• 1-23 -Hive体系架构及部署架构
• 1-24 -Hive环境搭建
• 1-25 -Hive基本使用

2. Spark及其生态圈概述

• 2-1 -课程目录
• 2-2 -Spark概述及特点
• 2-3 -Spark产生背景
• 2-4 -Spark发展历史
• 2-5 -Spark Survey
• 2-6 -Spark对比Hadoop
• 2-7 -Spark和Hadoop的协作性

3. 实战环境搭建

• 3-1 -课程目录
• 3-2 -Spark源码编译
• 3-3 补录：Spark源码编译中的坑
• 3-4 Spark Local模式环境搭建
• 3-5 Spark Standalone模式环境搭建
• 3-6 Spark简单使用

4. Spark SQL概述

• 4-1 课程目录
• 4-2 -Spark SQL前世今生
• 4-3 -SQL on Hadoop常用框架介绍
• 4-4 -Spark SQL概述
• 4-5 -Spark SQL愿景
• 4-6 -Spark SQL架构

5. 从Hive平滑过渡到Spark SQL

• 5-1 -课程目录
• 5-2 -A SQLContext的使用
• 5-3 -B HiveContext的使用
• 5-4 -C SparkSession的使用
• 5-5 spark-shell&spark-sql的使用
• 5-6 -thriftserver&beeline的使用
• 5-7 -jdbc方式编程访问

6. DataFrame&Dataset

• 6-1 -课程目录
• 6-2 -DataFrame产生背景
• 6-3 -DataFrame概述
• 6-4 -DataFrame和RDD的对比
• 6-5 -DataFrame基本API操作
• 6-6 -DataFrame与RDD互操作方式一
• 6-7 -DataFrame与RDD互操作方式二
• 6-8 -DataFrame API操作案例实战
• 6-9 -Dataset概述及使用

7. External Data Source

• 7-1 -课程目录
• 7-2 -产生背景
• 7-3 -概述
• 7-4 -目标
• 7-5 -操作Parquet文件数据
• 7-6 -操作Hive表数据
• 7-7 -操作MySQL表数据
• 7-8 -Hive和MySQL综合使用

8. SparkSQL愿景

• 8-1 -A SparkSQL愿景之一写更少的代码(代码量和可读性)
• 8-2 -B SparkSQL愿景之一写更少的代码(统一访问操作接口)
• 8-3 -C SparkSQL愿景之一写更少的代码(强有力的API支持)
• 8-4 -D SparkSQL愿景之一些更少的代码(Schema推导)
• 8-5 -E SparkSQL愿景之一写更少的代码(Schema Merge)
• 8-6 -F SparkSQL愿景之一写更少的代码(Partition Discovery)
• 8-7 -G SparkSQL愿景之一写更少的代码(执行速度更快)
• 8-8 -SparkSQL愿景之二读取更少的数据
• 8-9 -SparkSQL愿景之三让查询优化器帮助我们优化执行效率
• 8-10 -SparkSQL愿景总结

9. 慕课网日志实战

• 9-1 -课程目录
• 9-2 -用户行为日志概述
• 9-3 -离线数据处理架构
• 9-4 -项目需求
• 9-5 imooc网主站日志内容构成
• 9-6 数据清洗之第一步原始日志解析
• 9-7 -数据清洗之二次清洗概述
• 9-8 -数据清洗之日志解析
• 9-9 -数据清洗之ip地址解析
• 9-10 -数据清洗存储到目标地址
• 9-11 -需求一统计功能实现
• 9-12 -Scala操作MySQL工具类开发
• 9-13 -需求一统计结果写入到MySQL
• 9-14 -需求二统计功能实现
• 9-15 -需求二统计结果写入到MySQL
• 9-16 -需求三统计功能实现
• 9-17 -需求三统计结果写入到MySQL
• 9-18 -代码重构之删除指定日期已有的数据
• 9-19 -功能实现之数据可视化展示概述
• 9-20 -ECharts饼图静态数据展示
• 9-21 -ECharts饼图动态展示之一查询MySQL中的数据
• 9-22 -ECharts饼图动态展示之二前端开发
• 9-23 -使用Zeppelin进行统计结果的展示
• 9-24 -Spark on YARN基础
• 9-25 -数据清洗作业运行到YARN上
• 9-26 -统计作业运行在YARN上
• 9-27 -性能优化之存储格式的选择
• 9-28 -性能调优之压缩格式的选择
• 9-29 -性能优化之代码优化
• 9-30 -性能调优之参数优化

10. Spark SQL扩展和总结

• 10-1 -课程目录
• 10-2 -Spark SQL使用场景
• 10-3 -Spark SQL加载数据
• 10-4 -DataFrame与SQL的对比
• 10-5 -Schema
• 10-6 -SaveMode
• 10-7 -处理复杂的JSON数据
• 10-8 -SQL的覆盖程度
• 10-9 -外部数据源

11. 补充内容

• 11-1 -课程安排
• 11-2 -外部数据源接口
• 11-3 -JDBC外部数据源实现源码分析
• 11-4 -文本数据自定义外部数据源实现案例分享

12. （彩蛋番外篇）Spark升级及新特性

• 12-1 Spark版本升级
• 12-2 Spark SQL中Time Window的使用
• 12-3 Spark SQL中的Repartition和Coalesce的使用
• 12-4 Spark SQL中Catalog的用法

13. （讨论群内直播内容分享）透过SQL语法表象深入掌握底层执行过程

• 13-1 为什么要掌握SQL的执行流程
• 13-2 select执行流程
• 13-3 group by执行流程
• 13-4 join执行流程