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├── 01-开篇词(1讲) │ ├── 开篇词丨入门Spark，你需要学会“三步走”.html │ ├── 开篇词丨入门Spark，你需要学会“三步走”.m4a │ └── 开篇词丨入门Spark，你需要学会“三步走”.pdf ├── 02-基础知识(1讲) │ ├── 01丨Spark：从“大数据的HelloWorld”开始.html │ ├── 01丨Spark：从“大数据的HelloWorld”开始.m4a │ ├── 01丨Spark：从“大数据的HelloWorld”开始.pdf │ ├── 02丨RDD与编程模型：延迟计算是怎么回事？.html │ ├── 02丨RDD与编程模型：延迟计算是怎么回事？.m4a │ ├── 02丨RDD与编程模型：延迟计算是怎么回事？.pdf │ ├── 03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.html │ ├── 03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.m4a │ ├── 03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.pdf │ ├── 04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.html │ ├── 04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.m4a │ ├── 04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.pdf │ ├── 05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务.html │ ├── 05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务.m4a │ ├── 05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务.pdf │ ├── 06丨Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？.html │ ├── 06丨Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？.m4a │ ├── 06丨Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？.pdf │ ├── 07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.html │ ├── 07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.m4a │ ├── 07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.pdf │ ├── 08丨内存管理：Spark如何使用内存？.html │ ├── 08丨内存管理：Spark如何使用内存？.m4a │ ├── 08丨内存管理：Spark如何使用内存？.pdf │ ├── 09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.html │ ├── 09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.m4a │ ├── 09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.pdf │ ├── 10丨广播变量&累加器：共享变量是用来做什么的？.m4a │ ├── 10丨广播变量-累加器：共享变量是用来做什么的？.html │ ├── 10丨广播变量-累加器：共享变量是用来做什么的？.pdf │ ├── 11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.html │ ├── 11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.m4a │ ├── 11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.pdf │ ├── 12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.html │ ├── 12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.m4a │ └── 12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.pdf ├── 03-Spark SQL (4讲) │ ├── 13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.html │ ├── 13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.m4a │ ├── 13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.pdf │ ├── 14丨DataFrame与SparkSQL的由来.html │ ├── 14丨DataFrame与SparkSQL的由来.m4a │ ├── 14丨DataFrame与SparkSQL的由来.pdf │ ├── 15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.html │ ├── 15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.m4a │ ├── 15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.pdf │ ├── 16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.html │ ├── 16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.m4a │ ├── 16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.pdf │ ├── 17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.html │ ├── 17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.m4a │ ├── 17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.pdf │ ├── 18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.html │ ├── 18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.m4a │ ├── 18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.pdf │ ├── 19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.html │ ├── 19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.m4a │ ├── 19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.pdf │ ├── 20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.html │ ├── 20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.m4a │ ├── 20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.pdf │ ├── 21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.html │ ├── 21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.m4a │ ├── 21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.pdf │ ├── 22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.html │ ├── 22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.m4a │ └── 22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.pdf ├── 04-SparkMLlib(2讲) │ ├── 23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.html │ ├── 23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.m4a │ ├── 23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.pdf │ ├── 24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.html │ ├── 24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.m4a │ ├── 24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.pdf │ ├── 25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.html │ ├── 25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.m4a │ ├── 25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.pdf │ ├── 26丨模型训练（上）：决策树系列算法详解.html │ ├── 26丨模型训练（上）：决策树系列算法详解.m4a │ ├── 26丨模型训练（上）：决策树系列算法详解.pdf │ ├── 27丨模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解.html │ ├── 27丨模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解.m4a │ ├── 27丨模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解.pdf │ ├── 28丨模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解.html │ ├── 28丨模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解.m4a │ ├── 28丨模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解.pdf │ ├── 29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.html │ ├── 29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.m4a │ └── 29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.pdf ├── 05-特别放送(1讲) │ ├── 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.html │ ├── 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.m4a │ └── 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.pdf ├── 06-StructuredStreaming(1讲) │ ├── 30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.html │ ├── 30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.m4a │ ├── 30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.pdf │ ├── 31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.html │ ├── 31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.m4a │ ├── 31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.pdf │ ├── 32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.html │ ├── 32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.m4a │ ├── 32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.pdf │ ├── 33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.html │ ├── 33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.m4a │ ├── 33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.pdf │ ├── 34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.html │ ├── 34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.m4a │ └── 34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.pdf ├── 08-特别放送(1讲) │ ├── 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.html │ ├── 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.m4a │ └── 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.pdf ├── 09-结束语(2讲) │ ├── 结束语丨进入时间裂缝，持续学习.html │ ├── 结束语丨进入时间裂缝，持续学习.m4a │ └── 结束语丨进入时间裂缝，持续学习.pdf ├── 300T精品资源入口.txt └── 软件分享.png