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大数据
教程：
基础及源码分析
r n t t t t|____大数据教程：9.Spark集群启动流程和任务提交流程、案例练习
r n t t t t |____4、案例分析实现-按照ip统计区域访问量-1.mp4
r n t t t t |____3、wordcount中创建了那些rdd-1.mp4
r n t t t t |____2、spark任务提交流程-1.mp4
r n t t t t |____1、spark集群启动流程-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：8.案例练习
r n t t t t |____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
r n t t t t |____3、案例实现-求用户访问学科的子网页top3-1.mp4
r n t t t t |____2、案例实现-求用户在某基站停留的时间-1.mp4
r n t t t t |____1、案例需求-求用户在某基站停留的时间-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：7.RDD的基本概念、常用算子练习
r n t t t t |____5、常用算子练习2-1.mp4
r n t t t t |____4、常用算子练习1-1.mp4
r n t t t t |____3、两种类型的算子：transformation和action-1.mp4
r n t t t t |____2、生成rdd的两种方式-1.mp4
r n t t t t |____1、rdd的概念-1.mp4
r n t t t t|____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
r n t t t t |____5、上传并执行任务-1.mp4
r n t t t t |____3、spark Shell.启动和提交任务-1.mp4
集群搭建
、启动-1.mp4
r n t t t t |____1、spark简介-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：5.泛型、Akka
r n t t t t |____9、akka案例代码分析-1.mp4
r n t t t t |____8、akka案例需求分析-1.mp4
r n t t t t |____7、akka简介-1.mp4
r n t t t t |____6、actor实例之并行编程思想实现单词计数-1.mp4
r n t t t t |____5、actor实例之消息的接收与发送（异步有返回值）-1.mp4
r n t t t t |____4、actor实例之消息的接收与发送（同步有返回值）-1.mp4
r n t t t t |____3、actor实例之消息的接收与发送（异步没有返回值）-1.mp4
r n t t t t |____2、actor实例之创建actor-1.mp4
r n t t t t |____1、actor概念-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：4.Actor、柯里化、隐式转换
r n t t t t |____7、泛型-1.mp4
r n t t t t |____6、隐式转换练习2-1.mp4
r n t t t t |____5、隐式转换练习1-1.mp4
r n t t t t |____4、隐式转换和隐式参数-1.mp4
r n t t t t |____3、柯里化练习-1.mp4
r n t t t t |____2、柯里化概念及声明方式-1.mp4
r n t t t t |____1、作为值的函数-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：3.
面向对象
、模式匹配
r n t t t t |____9、模式匹配之匹配类型-1.mp4
r n t t t t |____8、模式匹配之匹配字符串-1.mp4
r n t t t t |____7、特质、抽象类、继承、重写、实现等-1.mp4
r n t t t t |____6、private关键字-1.mp4
r n t t t t |____5、apply和unapply方法-1.mp4
r n t t t t |____4、伴生对象-1.mp4
r n t t t t |____2、构造器、辅助构造器-1.mp4
r n t t t t |____1、创建类、属忄生-1.mp4
r n t t t t |____12、模式匹配之偏函数-1.mp4
r n t t t t |____11、模式匹配之样例类-1.mp4
r n t t t t |____10、模式匹配之匹配数组、元组、集合-1.mp4
r n t t t t |____3、单例对象-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：2.常用方法练习
r n t t t t |____7、scala实现wordcount-1.mp4
r n t t t t |____6、函数式编程之交并差集-1.mp4
r n t t t t |____5、函数式编程之aggregate-1.mp4
r n t t t t |____4、函数式编程之fold-1.mp4
r n t t t t |____3、函数式编程之reduce-1.mp4
r n t t t t |____2、函数式编程练习之常用方法-1.mp4
r n t t t t |____1、lazy关键字-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：1.Scala语言环境安装、Scala的基本语法
r n t t t t |____9、数组-1.mp4
r n t t t t |____8、方法和函数的声明以及方法转换成函数-1.mp4
r n t t t t |____7、for循环-1.mp4
r n t t t t |____6、scala的7种值类型和条件表达式-1.mp4
r n t t t t |____5、变量的声明-1.mp4
r n t t t t |____4、配置mA危en本地仓库、导入切换项目等其它配置-1.mp4
r n t t t t |____3、scala Shell、用idea创建mA危en项目-1.mp4
r n t t t t |____2、安装开发环境-1.mp4
r n t t t t |____1、认识scala-1.mp4
r n t t t t |____14、集合之map-1.mp4
r n t t t t |____13、集合之set-1.mp4
r n t t t t |____12、集合之seq-1.mp4
r n t t t t |____11、元组-1.mp4
r n t t t t |____10、映射-1.mp4
r n t t t t|____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
r n t t t t |____8、clientactor向master注册任务信息过程-1.mp4
r n t t t t |____7、创建driveractor和clientactor的过程-1.mp4
r n t t t t |____5、sparksubmit提交任务-1.mp4
r n t t t t |____4、集群启动流程-worker类-1.mp4
r n t t t t |____3、集群启动流程-master类-1.mp4
r n t t t t |____2、导入源码-1.mp4
r n t t t t |____1、关于查看源码的一些介绍-1.mp4
r n t t t t |____14、总结-任务生成及提交流程-1.mp4
r n t t t t |____13、task任务执行流程-1.mp4
r n t t t t |____12、生成任务并提交-1.mp4
r n t t t t |____11、rdd生成和stage划分-1.mp4
r n t t t t |____10、executor向driveractor反向注册的过程-1.mp4
r n t t t t|____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
r n t t t t |____4、自定义二次排序-1.mp4
r n t t t t |____3、webui观察stage划分和任务的生成-1.mp4
r n t t t t |____2、dag的生成和stage的划分-1.mp4
r n t t t t |____1、rdd之间的依赖关系-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：11.Day11 Checkpoint、SparkSQL、
r n t t t t |____7、通过structtype直接指定schema-1.mp4
r n t t t t |____6、通过反射推断schema-1.mp4
常用操作-sql风格语法-1.mp4
r n t t t t |____4、dataframe常用操作-dsl风格语法-1.mp4
r n t t t t |____3、创建dataframe-1.mp4
r n t t t t |____2、sparksql介绍-1.mp4
r n t t t t|____大数据教程：12.SparkStreaming、窗口操作、Spark-On-
r n t t t t |____7、补充：sparkstreaming依赖-1.mp4
r n t t t t |____5、窗口函数实现wordcount-1.mp4
r n t t t t |____4、窗口函数概念及使用场景-1.mp4
r n t t t t |____3、sparkstreaming实现按批次累加-1.mp4
r n t t t t |____2、实例分析：sparkstreaming获取netcat产生的数据进行
实时分析
r n t t t t |____1、sparkstreaming简介-1.mp4
r n t t t t|____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
r n t t t t大数据课程：
生态圈视频教程
r n t t t t第4章
数据仓库
工具hive
介绍、安装、语句
r n t t t t |____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)
r n t t t t |____Day24：hive的udf概念和udf的案例编写
r n t t t t |____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
r n t t t t |____Day22： hive的分区概念、分区表创建、分区信息修改、动态分区案例
r n t t t t |____Day21：hive的join 、sort by 、union等进阶查询
r n t t t t |____Day20：hive的概念介绍、安装和基本命令的使用
r n t t t t|____第3章 分布式并行离线计算框架Mapreduce
r n t t t t |____Day19：mapreduce中的参数传递和压缩案例
r n t t t t |____Day18：mapreduce中的老版本API案例和多个job依赖执行案例
r n t t t t |____Day17：mapreduce的自定义数据类型、top-N、二次排序、多表连接案例
r n t t t t |____Day16：shuffle概念及图详解、partitioner、倒排索引案例
r n t t t t |____Day15：mr的基本数学运算和awk脚本案例比较
r n t t t t |____Day14：mr的理论讲解和wordcount案例
r n t t t t|____第2章 hadoop、
和hadoop的高可用
r n t t t t |____Day13：hadoop的高可用
r n t t t t |____Day12：zookeeper的讲解
r n t t t t |____Day11：hdfs的api02和
r n t t t t |____Day10：hdfs的shell命令和hdfs api01
r n t t t t |____Day09：hadoop的伪分布式和分布式搭建
r n t t t t |____Day08：yarn的理论讲解
r n t t t t |____Day07：hdfs的理论讲解
r n t t t t |____Day06：hadoop的简介和单机版安装
r n t t t t|____第1章
linux基础
和shell脚本
r n t t t t |____Day05：shell编程
r n t t t t |____Day04：linux系统下软件安装
r n t t t t |____Day03：linux相关命令介绍2
r n t t t t |____Day02：linux相关命令介绍1
r n t t t t |____Day01：linux介绍和环境搭建