大数据开发之PySpark从基础入门到项目实战（视频+资料）

为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。
关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。

课程目录：
0-导学视频
PySpark导学.mp4
1-第一部分-Spark基础入门
01-课程导入.mp4
Spark基础入门-第一章-1.1-Spark简单介绍.mp4
Spark基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp4
Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp4
Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.mp4
Spark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp4
Spark基础入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mp4
Spark基础入门-第一章-1.7-Spark的架构角色.mp4
Spark基础入门-第一章-总结.mp4
Spark基础入门-第二章-2.1-课程服务器环境.mp4
Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp4
Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.mp4
Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4
Spark基础入门-第三章-3.1-StandAlone的运行原理.mp4
Spark基础入门-第三章-3.2-StandAlone部署.mp4
Spark基础入门-第三章-3.3-StandAlone程序测试.mp4
Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序运行层次划分.mp4
Spark基础入门-第三章-3.5-总结.mp4
Spark基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理.mp4
Spark基础入门-第四章-4.2-StandAlone 部署和测试.mp4
Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp4
Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp4
Spark基础入门-第五章-5.2-Spark On YARN 部署和测试.mp4
Spark基础入门-第五章-5.3-两种部署模式的区别.mp4
Spark基础入门-第五章-5.4-两种部署模式的演示和总结.mp4
Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任务提交流程.mp4
Spark基础入门-第五章-5.6-总结.mp4
6-第六章Spark基础入门-第六章-6.1-框架和类库.mp4
Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp4
Spark基础入门-第六章-6.3-PySpark安装.mp4
Spark基础入门-第六章-6.4-总结.mp4
Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4
Spark基础入门-第七章-7.2-PyCharm本地和远程解释器配置.mp4
Spark基础入门-第七章-7.3-编程入口SparkContext对象以及WordCount演示.mp4
Spark基础入门-第七章-7.4-WordCount代码流程解析.mp4
Spark基础入门-第七章-7.5-提交WordCount到Linux集群运行.mp4
Spark基础入门-第七章-7.6-总结.mp4
Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp4
Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4
Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4
Spark基础入门-第八章-总结.mp4

2-第二部分-SparkCore
SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp4
SparkCore-第一章-1.2-RDD五大特性-特性1.mp4
SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特性-特性2.mp4
SparkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp4
SparkCore-第一章-1.5-RDD的五大特性-特性4.mp4
SparkCore-第二章-1-RDD的创建-1.mp4
SparkCore-第二章-2-RDD的创建-2.mp4
SparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp4
SparkCore-第二章-4-转换算子-map.mp4
SparkCore-第二章-5-转换算子-flatMap.mp4
SparkCore-第二章-6-转换算子-reduceByKey.mp4
SparkCore-第二章-7-RDD算子-mapValues.mp4
SparkCore-第二章-8-WordCount案例回顾.mp4
SparkCore-第二章-9-RDD算子-groupBy.mp4
SparkCore-第二章-10-RDD算子-filter.mp4
SparkCore-第二章-11-RDD算子-distinct.mp4
SparkCore-第二章-12-RDD算子-union.mp4
SparkCore-第二章-13-RDD算子-join.mp4
SparkCore-第二章-14-RDD算子-intersection.mp4
SparkCore-第二章-15-RDD算子-glom.mp4
SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp4
SparkCore-第二章-17-RDD算子-sortBy.mp4
SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp4
SparkCore-第二章-19-RDD算子-案例.mp4
SparkCore-第二章-20-RDD算子-案例-提交到YARN执行.mp4
SparkCore-第二章-21-RDD算子-countByKey.mp4
SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp4
SparkCore-第二章-23-RDD算子-fold.mp4
SparkCore-第二章-24-RDD算子-take-first-count-top.mp4
SparkCore-第二章-25-RDD算子-takeSample.mp4
SparkCore-第二章-26-RDD算子-takeOrdered.mp4
SparkCore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp4
SparkCore-第二章-28-RDD算子-saveAsTextFile.mp4
SparkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp4
SparkCore-第二章-30-RDD算子-foreachPartition.mp4
SparkCore-第二章-31-RDD算子-partitionBy.mp4
SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-coalesce.mp4
SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupByKey和reduceByKey的区别.mp4
SparkCore-第二章-34-总结.mp4
SparkCore-第三章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp4
SparkCore-第三章-2-RDD的缓存.mp4
SparkCore-第三章-3-RDD的CheckPoint.mp4
SparkCore-第三章-4-总结.mp4
SparkCore-第四章-1-jieba库入门使用.mp4
SparkCore-第四章-2-案例需求1开发.mp4
SparkCore-第四章-3-案例需求2开发.mp4
SparkCore-第四章-4-案例需求3开发.mp4
SparkCore-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4
SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp4
SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4
SparkCore-第五章-2-累加器.mp4
SparkCore-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4
SparkCore-第五章-4-总结.mp4
SparkCore-第六章-1-DAG.mp4
SparkCore-第六章-2-宽窄依赖和阶段划分.mp4
SparkCore-第六章-3-内存迭代计算.mp4
SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp4
SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4
SparkCore-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp4
SparkCore-第六章-7-总结.mp4

3-第三部分-SparkSQL
SparkSQL-第一章-SparkSQL基础入门.mp4
SparkSQL-第二章-1-SparkSQL和Hive的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4
SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4
SparkSQL-第二章-3-总结.mp4
SparkSQL-第三章-1-DataFrame对象的构成.mp4
SparkSQL-第三章-10-DSL风格入门API.mp4
SparkSQL-第三章-11-SQL风格入门API.mp4
SparkSQL-第三章-12-WordCount案例.mp4
SparkSQL-第三章-13-电影评分案例编程.mp4
SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4
SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4
SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4
SparkSQL-第三章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4
SparkSQL-第三章-18-总结.mp4
SparkSQL-第三章-2-DataFrame创建-1.mp4
SparkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp4
SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建-3.mp4
SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为SparkSQL的DF对象.mp4
SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp4
SparkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp4
SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp4
SparkSQL-第三章-9-标准API读取jparquet构建DataFrame.mp4
SparkSQL-第四章-1-UDF创建演示.mp4
SparkSQL-第四章-2-注册返回值是数组类型的UDF.mp4
SparkSQL-第四章-3-返回字典类型的UDF定义.mp4
SparkSQL-第四章-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4
SparkSQL-第四章-5-窗口函数的演示.mp4
SparkSQL-第四章-6-总结.mp4
SparkSQL-第五章-1-Catalyst优化器.mp4
SparkSQL-第五章-2-SparkSQL执行流程及本章总结.mp4
SparkSQL-第六章-SparkOnHive原理和配置及总结.mp4
SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4

4-第四部分-案例
案例-案例背景及需求1开发.mp4
案例-需求2开发.mp4
案例-需求3开发.mp4
案例-需求4开发.mp4

5-第五部分-Spark新特性及核心回顾
Spark新特性及核心回顾-1-1-HashShuffleManager.mp4
Spark新特性及核心回顾-1-2-SortShuffleManager.mp4
Spark新特性及核心回顾-1-3-总结.mp4
Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4
Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分区裁剪.mp4
Spark新特性及核心回顾-2-3-新特性-koalas库.mp4
Spark新特性及核心回顾-2-4-总结.mp4
Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结.mp4