1 Spark入门

1 - 1 Spark介绍 12 分钟

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2 Spark集群的安装配置

2 - 1 Spark集群拓扑 5 分钟

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2 - 2 Spark安装配置 13 分钟

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2 - 3 运行第一个Spark程序 9 分钟

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3 Spark架构及原理

3 - 1 Spark架构 7 分钟

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3 - 2 Spark RDD 10 分钟

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4 Spark架构及原理

4 - 1 启动Spark Shell 4 分钟

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4 - 2 创建RDD 11 分钟

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4 - 3 读取学生成绩创建RDD 6 分钟

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4 - 4 map与flatMap算子应用 11 分钟

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4 - 5 sortBy与filter算子应用 8 分钟

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4 - 6 取出成绩排名前5的学生信息 5 分钟

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4 - 7 交集与并集计算的算子应用 6 分钟

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4 - 8 获取成绩100分的学生信息 6 分钟

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4 - 9 键值对RDD常用算子 13 分钟

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4 - 10 计算学生成绩总分和平均分 12 分钟

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4 - 11 存储RDD 14 分钟

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4 - 12 统计用户停留时间最长的基站 16 分钟

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5 Spark开发环境配置

5 - 1 配置Spark开发环境 6 分钟

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5 - 2 Spark实现单词计数 6 分钟

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5 - 3 本地模式运行Spark程序 9 分钟

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5 - 4 使用集群模式运行Spark程序 14 分钟

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5 - 5 设置应用程序使用的集群资源 5 分钟

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6 Spark SQL应用

6 - 1 Spark SQL简介和环境配置 20 分钟

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6 - 2 读取结构化文件创建DataFrame 16 分钟

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6 - 3 读取外部数据库数据创建DataFrame 7 分钟

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6 - 4 读取RDD创建DataFrame 10 分钟

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6 - 5 读取Hive表数据创建DataFrame 12 分钟

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6 - 6 读取学生成绩创建DataFrame 6 分钟

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6 - 7 常见DataFrame API应用 12 分钟

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6 - 8 通过DataFrame API计算学生总分和平均分 5 分钟

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6 - 9 保存DataFrame为结构化文件 6 分钟

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6 - 10 保存DataFrame到外部数据库和Hive数据库 6 分钟

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6 - 11 保存学生成绩分析结果到Hive 8 分钟

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6 - 12 创建DataSet 10 分钟

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6 - 13 通过商品销售数据创建DataSet 8 分钟

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6 - 14 统计商品销量 8 分钟

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7 Spark MLlib应用

7 - 1 机器学习简介 8 分钟

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7 - 2 Spark MLlib简介 6 分钟

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7 - 3 处理线性回归模型数据 11 分钟

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7 - 4 构建线性回归模型 11 分钟

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7 - 5 协同过滤算法简介 5 分钟

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7 - 6 构建ALS算法进行电影推荐 14 分钟

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7 - 7 在IDEA实现ALS数据处理过程 10 分钟

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7 - 8 在IDEA实现ALS模型构建过程 9 分钟

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7 - 9 在IDEA实现ALS预测与评估过程 9 分钟

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7 - 10 在IDEA实现ALS模型推荐过程 8 分钟

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7 - 11 提交ALS电影推荐模型到集群 16 分钟

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