大数据Spark基础和hadoop生态圈

大数据教程：Spark基础及源码分析

|____大数据教程：9.Spark集群启动流程和任务提交流程、案例练习
          |____4、案例分析实现-按照ip统计区域访问量-1.mp4
          |____3、wordcount中创建了那些rdd-1.mp4
          |____2、spark任务提交流程-1.mp4
          |____1、spark集群启动流程-1.mp4
|____大数据教程：8.案例练习
          |____4、案例实现-求用户访问学科的子网页top3-chache、自定义分区器-1.mp4
          |____3、案例实现-求用户访问学科的子网页top3-1.mp4
          |____2、案例实现-求用户在某基站停留的时间-1.mp4
          |____1、案例需求-求用户在某基站停留的时间-1.mp4
|____大数据教程：7.RDD的基本概念、常用算子练习
          |____5、常用算子练习2-1.mp4
          |____4、常用算子练习1-1.mp4
          |____3、两种类型的算子：transformation和action-1.mp4
          |____2、生成rdd的两种方式-1.mp4
          |____1、rdd的概念-1.mp4
|____大数据教程：6.Spark集群安装、Spark任务提交、Spark实现WordCount并上传任务
          |____5、上传并执行任务-1.mp4
          |____4、spark Wordcount-1.mp4
          |____3、spark Shell.启动和提交任务-1.mp4
          |____2、spark集群搭建、启动-1.mp4
          |____1、spark简介-1.mp4
|____大数据教程：5.泛型、Akka
          |____9、akka案例代码分析-1.mp4
          |____8、akka案例需求分析-1.mp4
          |____7、akka简介-1.mp4
          |____6、actor实例之并行编程思想实现单词计数-1.mp4
          |____5、actor实例之消息的接收与发送（异步有返回值）-1.mp4
          |____4、actor实例之消息的接收与发送（同步有返回值）-1.mp4
          |____3、actor实例之消息的接收与发送（异步没有返回值）-1.mp4
          |____2、actor实例之创建actor-1.mp4
          |____1、actor概念-1.mp4
|____大数据教程：4.Actor、柯里化、隐式转换
          |____9、viewbound-1.mp4
          |____8、upperbound-1.mp4
          |____7、泛型-1.mp4
          |____6、隐式转换练习2-1.mp4
          |____5、隐式转换练习1-1.mp4
          |____4、隐式转换和隐式参数-1.mp4
          |____3、柯里化练习-1.mp4
          |____2、柯里化概念及声明方式-1.mp4
          |____1、作为值的函数-1.mp4
          |____10、contextbound-1.mp4
|____大数据教程：3.面向对象、模式匹配
          |____9、模式匹配之匹配类型-1.mp4
          |____8、模式匹配之匹配字符串-1.mp4
          |____7、特质、抽象类、继承、重写、实现等-1.mp4
          |____6、private关键字-1.mp4
          |____5、apply和unapply方法-1.mp4
          |____4、伴生对象-1.mp4
          |____2、构造器、辅助构造器-1.mp4
          |____1、创建类、属性-1.mp4
          |____12、模式匹配之偏函数-1.mp4
          |____11、模式匹配之样例类-1.mp4
          |____10、模式匹配之匹配数组、元组、集合-1.mp4
          |____3、单例对象-1.mp4
|____大数据教程：2.常用方法练习
          |____7、scala实现wordcount-1.mp4
          |____6、函数式编程之交并差集-1.mp4
          |____5、函数式编程之aggregate-1.mp4
          |____4、函数式编程之fold-1.mp4
          |____3、函数式编程之reduce-1.mp4
          |____2、函数式编程练习之常用方法-1.mp4
          |____1、lazy关键字-1.mp4
|____大数据教程：1.Scala语言环境安装、Scala的基本语法
          |____9、数组-1.mp4
          |____8、方法和函数的声明以及方法转换成函数-1.mp4
          |____7、for循环-1.mp4
          |____6、scala的7种值类型和条件表达式-1.mp4
          |____5、变量的声明-1.mp4
          |____4、配置maven本地仓库、导入切换项目等其它配置-1.mp4
          |____3、scala Shell、用idea创建maven项目-1.mp4
          |____2、安装开发环境-1.mp4
          |____1、认识scala-1.mp4
          |____14、集合之map-1.mp4
          |____13、集合之set-1.mp4
          |____12、集合之seq-1.mp4
          |____11、元组-1.mp4
          |____10、映射-1.mp4
 |____大数据教程：9、任务调度的两种方式及master通知worker启动executor的过程-1.mp4
          |____8、clientactor向master注册任务信息过程-1.mp4
          |____7、创建driveractor和clientactor的过程-1.mp4
          |____6、sparkcontext-1.mp4
          |____5、sparksubmit提交任务-1.mp4
          |____4、集群启动流程-worker类-1.mp4
          |____3、集群启动流程-master类-1.mp4
          |____2、导入源码-1.mp4
          |____1、关于查看源码的一些介绍-1.mp4
          |____14、总结-任务生成及提交流程-1.mp4
          |____13、task任务执行流程-1.mp4
          |____12、生成任务并提交-1.mp4
          |____11、rdd生成和stage划分-1.mp4
          |____10、executor向driveractor反向注册的过程-1.mp4
|____大数据教程：10.RDD的依赖关系、Stage划分、任务的生成、自定义排序
          |____4、自定义二次排序-1.mp4
          |____3、webui观察stage划分和任务的生成-1.mp4
          |____2、dag的生成和stage的划分-1.mp4
          |____1、rdd之间的依赖关系-1.mp4
|____大数据教程：11.Day11 Checkpoint、SparkSQL、Hive-On-Spark
          |____8、hive-on-spark-1.mp4
          |____7、通过structtype直接指定schema-1.mp4
          |____6、通过反射推断schema-1.mp4
          |____5、dataframe常用操作-sql风格语法-1.mp4
          |____4、dataframe常用操作-dsl风格语法-1.mp4
          |____3、创建dataframe-1.mp4
          |____2、sparksql介绍-1.mp4
          |____1、checkpoint-1.mp4
|____大数据教程：12.SparkStreaming、窗口操作、Spark-On-Yarn
          |____7、补充：sparkstreaming依赖-1.mp4
          |____6、spark-on-yarn-1.mp4
          |____5、窗口函数实现wordcount-1.mp4
          |____4、窗口函数概念及使用场景-1.mp4
          |____3、sparkstreaming实现按批次累加-1.mp4
          |____2、实例分析：sparkstreaming获取netcat产生的数据进行实时分析-1.mp4
          |____1、sparkstreaming简介-1.mp4
|____大数据教程：13.源码分析：Spark启动流程、Stage划分、任务生成、任务提交流程

大数据课程：hadoop生态圈视频教程
第4章 数据仓库工具hive
          |____Day26：sqoop介绍、安装、语句
          |____Day25：hive的数据文件存储格式、serde、索引、视图、优化(explain、job数量、数据倾斜)
          |____Day24：hive的udf概念和udf的案例编写
          |____Day23：hive的基础数据类型、复杂数据类型、常用内部函数、排名函数案例
          |____Day22： hive的分区概念、分区表创建、分区信息修改、动态分区案例
          |____Day21：hive的join 、sort by 、union等进阶查询
          |____Day20：hive的概念介绍、安装和基本命令的使用
|____第3章 分布式并行离线计算框架Mapreduce
          |____Day19：mapreduce中的参数传递和压缩案例
          |____Day18：mapreduce中的老版本API案例和多个job依赖执行案例
          |____Day17：mapreduce的自定义数据类型、top-N、二次排序、多表连接案例
          |____Day16：shuffle概念及图详解、partitioner、倒排索引案例
          |____Day15：mr的基本数学运算和awk脚本案例比较
          |____Day14：mr的理论讲解和wordcount案例
|____第2章 hadoop、hdfs、zookeeper和hadoop的高可用
          |____Day13：hadoop的高可用
          |____Day12：zookeeper的讲解
          |____Day11：hdfs的api02和rpc
          |____Day10：hdfs的shell命令和hdfs api01
          |____Day09：hadoop的伪分布式和分布式搭建
          |____Day08：yarn的理论讲解
          |____Day07：hdfs的理论讲解
          |____Day06：hadoop的简介和单机版安装
|____第1章 linux基础和shell脚本
          |____Day05：shell编程
          |____Day04：linux系统下软件安装
          |____Day03：linux相关命令介绍2
          |____Day02：linux相关命令介绍1
          |____Day01：linux介绍和环境搭建
 

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