大数据日志分析系统-Spark日志分析实战课程 进入大数据Spark SQL，资源教程下载

课程名称

大数据日志分析系统-Spark日志分析实战课程 进入大数据Spark SQL，资源教程下载

课程目录：

(1) 第10章 Spark SQL扩展和总结；目录中文件数:9个

├─(2) 10-1 -课程目录.mp4

├─(3) 10-2 -Spark SQL使用场景.mp4

├─(4) 10-3 -Spark SQL加载数据.mp4

├─(5) 10-4 -DataFrame与SQL的对比.mp4

├─(8) 10-7 -处理复杂的JSON数据.mp4

├─(10) 10-9 -外部数据源.mp4

(2) 第1章 初探大数据；目录中文件数:25个

├─(11) 1-10hadoop下载jdk安装、.mp4

├─(12) 1-11 机器参数设置.mp4

├─(13) 1-12 hdfs核心配置文件内容配置.mp4

├─(14) 1-13 hdfs格式化及启停.mp4

├─(15) 1-14 hdfs shell常用操作.mp4

├─(16) 1-15HDFS优缺点.mp4

├─(17) 1-16MapReduce概述.mp4

├─(18) 1-17 mapreduce编程模型及wordcount.mp4

├─(19) 1-18 yarn产生背景.mp4

├─(20) 1-19 yarn架构和执行流程.mp4

├─(21) 1-1导学.mp4

├─(22) 1-20 -YARN环境搭建及提交作业到YARN上运行.mp4

├─(23) 1-21 -Hive产生背景及Hive是什么.mp4

├─(24) 1-22 -为什么要使用Hive及Hive发展历程.mp4

├─(25) 1-23 -Hive体系架构及部署架构.mp4

├─(26) 1-24 -Hive环境搭建.mp4

├─(27) 1-25 -Hive基本使用.mp4

├─(28) 1-2如何学好大数据.mp4

├─(29) 1-3开发环境介绍.mp4

├─(30) 1-4 ooptb镜像文件使用介绍.mp4

├─(31) 1-5大数据.mp4

├─(32) 1-6 hadoop概述.mp4

├─(33) 1-7 hdfs概述及设计目标.mp4

├─(34) 1-8 hdfs架构mp4.mp4

├─(35) 1-9 hdfs副本机制.mp4

(3) 第2章 Spark及其生态圈概述；目录中文件数:7个

├─(36) 2-1 -课程目录.mp4

├─(37) 2-2 -Spark概述及特点.mp4

├─(38) 2-3 -Spark产生背景.mp4

├─(39) 2-4 -Spark发展历史.mp4

├─(41) 2-6 -Spark对比Hadoop.mp4

├─(42) 2-7 -Spark和Hadoop的协作忄生.mp4

(4) 第3章 实战环境搭建；目录中文件数:6个

├─(43) 3-1 -课程目录.mp4

├─(44) 3-2 -Spark源码编译.mp4

├─(45) 3-3 补录：Spark源码编译中的坑.mp4

├─(46) 3-4 Spark Local模式环境搭建.mp4

├─(47) 3-5 Spark Standalone模式环境搭建.mp4

├─(48) 3-6 Spark简单使用.mp4

(5) 第4章 Spark SQL概述；目录中文件数:6个

├─(49) 4-1 课程目录.mp4

├─(50) 4-2 -Spark SQL前世今生.mp4

├─(51) 4-3 -SQL on Hadoop常用框架介绍.mp4

├─(52) 4-4 -Spark SQL概述.mp4

├─(53) 4-5 -Spark SQL愿景.mp4

├─(54) 4-6 -Spark SQL架构.mp4

(6) 第5章 从Hive平滑过渡到Spark SQL；目录中文件数:7个

├─(55) 5-1 -课程目录.mp4

├─(56) 5-2 -A SQLContext的使用.mp4

├─(57) 5-3 -B HiveContext的使用.mp4

├─(58) 5-4 -C SparkSession的使用.mp4

├─(59) 5-5 spark-shell&spark-sql的使用.mp4

├─(60) 5-6 -thriftserver&beeline的使用.mp4

├─(61) 5-7 -jdbc方式编程访问.mp4

(7) 第6章 DateFrame&Dataset；目录中文件数:9个

├─(62) 6-1 -课程目录.mp4

├─(63) 6-2 -DataFrame产生背景.mp4

├─(64) 6-3 -DataFrame概述.mp4

├─(65) 6-4 -DataFrame和RDD的对比.mp4

├─(66) 6-5 -DataFrame基本API操作.mp4

├─(67) 6-6 -DataFrame与RDD互操作方式一.mp4

├─(68) 6-7 dataframe与rdd互操作方式.mp4

├─(69) 6-8 -DataFrame API操作案例实战.mp4

├─(70) 6-9 -Dataset概述及使用.mp4

(8) 第7章 External Data Source；目录中文件数:8个

├─(71) 7-1 -课程目录.mp4

├─(72) 7-2 -产生背景.mp4

├─(73) 7-3 -概述.mp4

├─(74) 7-4 -目标.mp4

├─(75) 7-5 -操作Parquet文件数据.mp4

├─(76) 7-6 -操作Hive表数据.mp4

├─(77) 7-7 -操作MySQL表数据.mp4

├─(78) 7-8 -Hive和MySQL综合使用.mp4

(9) 第8章 SparkSQL愿景；目录中文件数:10个

├─(79) 8-1 -A SparkSQL愿景之一写更少的代码(代码量和可读忄生).mp4

├─(80) 8-10 -SparkSQL愿景总结.mp4

├─(81) 8-2 -B SparkSQL愿景之一写更少的代码(统一访问操作接口).mp4

├─(82) 8-3 -C SparkSQL愿景之一写更少的代码(强有力的API支持).mp4

├─(83) 8-4 -D SparkSQL愿景之一些更少的代码(Schema推导).mp4

├─(84) 8-5 -E SparkSQL愿景之一写更少的代码(Schema Merge).mp4

├─(85) 8-6 -F SparkSQL愿景之一写更少的代码(Partition Discovery).mp4

├─(86) 8-7 -G SparkSQL愿景之一写更少的代码(执行速度更快).mp4

├─(87) 8-8 -SparkSQL愿景之二读取更少的数据.mp4

├─(88) 8-9 -SparkSQL愿景之三让查询优化器帮助我们优化执行效率.mp4

(10) 第9章 日志实战；目录中文件数:30个

├─(89) 9-1 -课程目录.mp4

├─(90) 9-10 -数据清洗存储到目标地址.mp4

├─(91) 9-11 -需求一统计功能实现.mp4

├─(92) 9-12 -Scala操作MySQL工具类开发.mp4

├─(93) 9-13 -需求一统计结果写入到MySQL.mp4

├─(94) 9-14 -需求二统计功能实现.mp4

├─(95) 9-15 -需求二统计结果写入到MySQL.mp4

├─(96) 9-16 -需求三统计功能实现.mp4

├─(97) 9-17 -需求三统计结果写入到MySQL.mp4

├─(98) 9-18 -代码重构之删除指定日期已有的数据.mp4

├─(99) 9-19 -功能实现之数据可视化展示概述.mp4

├─(100) 9-2 -用户行为日志概述.mp4

├─(101) 9-20 -ECharts饼图静态数据展示.mp4

├─(102) 9-21 -ECharts饼图动态展示之一查询MySQL中的数据.mp4

├─(103) 9-22 -ECharts饼图动态展示之二前端开发.mp4

├─(104) 9-23 -使用Zeppelin进行统计结果的展示.mp4

├─(105) 9-24 -Spark on YARN基础.mp4

├─(106) 9-25 -数据清洗作业运行到YARN上.mp4

├─(107) 9-26 -统计作业运行在YARN上.mp4

├─(108) 9-27 -忄生能优化之存储格式的选择.mp4

├─(109) 9-28 -忄生能调优之压缩格式的选择mp4.mp4

├─(110) 9-29 -忄生能优化之代码优化.mp4

├─(111) 9-3 -离线数据处理架构.mp4

├─(112) 9-30 -忄生能调优之参数优化.mp4

├─(113) 9-4 -项目需求.mp4

├─(114) 9-5 imooc网主站日志内容构成.mp4

├─(115) 9-6 数据清洗之第一步原始日志解析.mp4

├─(116) 9-7 -数据清洗之二次清洗概述.mp4

├─(117) 9-8 -数据清洗之日志解析.mp4

├─(118) 9-9 -数据清洗之ip地址解析.mp4