65 | sparkstreaming编程案例

第一章：什么是Spark (含3个课时) 3节

第二章：Spark的安装模式与shell (含5个课时) 5节

04 | spark集群安装（1）

16:45

第三章：第一个Spark程序 (含1个课时) 1节

09 | IDEA中编写WordCount程序

19:34

第四章：Spark之RDD详解 (含19个课时) 19节

28 | 键值对rdd分区shuffle优化

17:00

第五章：Spark数据的存取 (含4个课时) 4节

第六章：SparkRDD共享变量 (含2个课时) 2节

第七章：SparkRDD练习 (含9个课时) 9节

35 | sparkRDD练习（1）-排序加序号

19:37

36 | sparkRDD练习（2）-学生成绩排序01

16:20

37 | sparkRDD练习（2）-学生成绩排序02

19:33

38 | sparkRDD练习（3）-学生成绩关联

16:15

39 | sparkRDD练习（4）-共同好友01

18:27

40 | sparkRDD练习（4）-共同好友02

15:09

41 | sparkRDD练习（5）-每学科讲师前两名

18:47

42 | sparkRDD练习（6）-ip省市分析01

17:57

43 | sparkRDD练习（6）-ip省市分析02

18:44

第八章：什么是Spark SQL (含3个课时) 3节

第九章：Spark SQL的执行 (含5个课时) 5节

47 | sparksql执行sql查询

18:47

48 | 创建dataframe的几种方式

19:53

49 | 操作dataframe的DSL和SQL风格

17:36

50 | dataset创建以及获取schema方式

18:55

51 | rdd、dataframe、dataset项目转换

17:22

第十章：Spark SQL之udf (含3个课时) 3节

52 | sparksql自定义udf

16:12

53 | sparksql弱类型自定义udaf

19:15

54 | sparksql强类型自定义udaf

18:42

第十一章：Spark SQL的数据源 (含5个课时) 5节

55 | sparksql数据源_手动指定选项

19:22

56 | sparksql数据源_parquet

19:27

57 | sparksql数据源_hive（1）

16:15

58 | sparksql数据源_hive（2）

16:16

59 | sparksql数据源_jdbc

16:56

第十二章：Spark SQL的执行原理 (含1个课时) 1节

60 | sparksql执行原理

12:06

第十三章：Spark SQL练习 (含3个课时) 3节

61 | sparksql练习_分数排序

17:28

62 | sparksql练习_分数分组排序

17:06

63 | sparksql练习_join关联

18:11

第十四章：什么是Spark streaming (含2个课时) 2节

64 | sparkstreaming介绍

18:31

65 | sparkstreaming编程案例

18:46

第十五章：Spark streaming架构 (含1个课时) 1节

66 | sparkstreaming架构和什么是dstream

19:56

第十六章：Spark streaming数据源 (含2个课时) 2节

67 | rdd数据源与kafka数据源receiver方式

19:57

68 | kafka数据源direct方式和flume数据源

15:56

第十七章：transformation介绍 (含2个课时) 2节

69 | transformation介绍（1）

19:09

70 | transformation介绍（2）

18:23

第十八章：无状态转化及有状态转化 (含1个课时) 1节

71 | 无状态转化及有状态转化UpdateStateByKey

第十九章：窗口函数 (含2个课时) 2节

第二十章：DStream输出 (含1个课时) 1节

74 | DStream输出

15:11

第二十一章：检查点机制 (含2个课时) 2节

第二十二章：Spark streaming练习 (含2个课时) 2节

77 | sparkStreaming练习之WordCount（1）

17:17

78 | sparkStreaming练习之WordCount（2）

17:29