基础打磨
- Scala入门到精通
- Linux & Akka基础
- · 第一节:Scala语言初步
- · 第二节:Scala基本类型及操作、程序控制结构
- · 第三节:Array、List
- · 第四节:Set、Map、Tuple、队列操作实战
- · 第五节:函数与闭包
- · 第六节:类和对象(一)
- · 第七节:类和对象(二)
- · 第八节:包和引入
- · 第九节:继承与组合
- · 第十节:Scala类层次结构、Traits初步
- · 第十一节:Trait进阶
- · 第十二节:I/O与正则表达式
- · 第十三节:高阶函数
- · 第十四节:Case Class与模式匹配(一)
- · 第十五节:Case Class与模式匹配(二)
- · 第十六节:泛型与注解
- · 第十七节:类型参数(一)
- · 第十八节:隐式转换与隐式参数(一)
- · 第十九节:隐式转换与隐式参数(二)
- · 第二十节:类型参数(二)
- · 第二十一节:类型参数(三)
- · 第二十二节:高级类型 (一)
- · 第二十三节:高级类型 (二)
- · 第二十四节:高级类型 (三)
- · 第二十五节:提取器(Extractor)
- · 第二十六节:Scala并发编程基础
- · 第二十七节:Scala操纵XML
- · 第二十八节:Scala与JAVA互操作
- · 第二十九节:Scala数据库编程
- · 第三十节:Scala脚本编程与结束语
- · 第一节:Linux介绍、安装及使用初步
- · 第二节:Linux文件系统、目录(一)
- · 第三节:用户和组
- · 第四节:Linux文件系统(二)
- · 第五节:vi、vim编辑器(一)
- · 第六节:vi、vim编辑器(二)
- · 第七节:进程管理
- · 第八节:网络管理
- · 第九节:Shell编程入门(一)
- · 第十节:Shell编程入门(二)
- · 第十一节:Shell编程入门(三)
- · 第十二节:Shell编程入门(四)
- · 第十三节:Shell编程入门(五)
- · 第十四节:Shell编程入门(六)
- · 第十五节:基础正则表达式(一)
- · Akka并发编程(一):并发编程简介
- · Akka并发编程(二)::Actor模型(一)
- · Akka并发编程(三):Actor模型(二)
- · Akka并发编程(四):Actor模型(三)
- · Akka并发编程(五):Actor模型(四)
- · Akka并发编程(六):Actor模型(五)
- · Akka并发编程(七):Actor模型(六)
- · Akka并发编程(八):Actor模型(七)
深入理解
- 源码走读
- 组件解析
- · 第一节:Spark应用程序提交流程
- · 第二节:SparkContext的创建
- · 第三节:Spark Job的提交
- · 第四节:Stage划分
- · 第五节:Stage提交
- · 第六节:Task提交
- · 第七节:ResourceOffers与LaunchTasks解析
- · 第八节:Task执行
- · 第九节:Task执行成功时的结果处理
- · 第十节:Standalone运行模式解析
- · 第十一节:Spark SQL 处理流程分析
- · 第十二节:Spark SQL之SQLContext(一)
- · 第一节:Spark 1.5.0集群搭建
- · 第二节:Hadoop、Spark生成圈简介
- · 第三节:Spark Intellij IDEA开发环境搭建
- · 第四节:Spark编程模型(一)
- · 第五节:Spark编程模型(二)
- · 第六节:Spark编程模型(三)
- · 第七节:Spark运行原理
- · 第八节:Spark SQL与DataFrame(一)
- · 第九节:Spark SQL运行流程解析
- · 第十节:Spark SQL案例实战(一)
- · 第十一节:Spark Streaming(一)
- · 第十二节:Spark Streaming(二)
- · 第十三节:Spark Streaming(三)
- · 第十四节:Spark Streaming(四)
- · 第十五节:Kafka 0.8.2.1 集群搭建
- · 第十六节:Spark Streaming与Kafka
应用实践
- 场景实践
- 技术应用
- · 和封神一起“深挖”Spark
- · 商品搜索引擎---推荐系统设计
- · 阿里Spark实践与探索
- · 如何做Spark 版本兼容
- · 用线性回归无编码实现文章浏览数预测
- · Spark Streaming+Spark SQL实现可配置ETL
- · 2016中国spark技术峰会见闻摘要
- · Spark Streaming 流式计算实战
- · 利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源
- · 协同过滤算法多语言实现
- · Spark 数据倾斜的一些表现
- · Spark性能优化
- · Spark性能优化——和shuffle搏斗
- · Kafka+Spark Streaming+Redis实时计算实践
- · 数据处理平台架构中的SMACK组合
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