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全面深度剖析Spark2--知识点,源码,调优

  • 价  格 ¥ 3000.0
  • vip 价格 ¥ 3000.0
  • 学习次数 262
  • 总课时 300课时
  • 状态 更新中

      深圳市大象在线分享科技有限公司(简称“大象分享”)公司位于深圳南山区,是一家专注于最新IT技术分享的科技公司。

  公司致力于为程序员提供最新技术视 频分享,立志把公司打造成为中国最具影响力IT在线分享平台,大象分享将秉承与时俱进不断创新的互联网技术分享精神,注重服务与广大IT界人士,为互联网培养一 批技术牛人。

本课程详细讲解了SparkCore,Spark SQL,SparkStreaming,SparkGraphx,JVM ,调优,项目等总共30......

课程目录

  • 1

    应该如何学习开源技术

    免费 播放
  • 2

    什么是spark

    6.0元
  • 3

    Spark的四大特性

    5.0元
  • 4

    spark快速使用(上)

    10.0元
  • 5

    Spark快速使用(下)

    10.0元
  • 6

    什么是RDD

    10.0元
  • 7

    演示什么是RDD

    10.0元
  • 8

    Spark任务的运行流程

    10.0元
  • 9

    hadoop集群搭建

    10.0元
  • 10

    spark集群搭建

    10.0元
  • 11

    SparkHA集群搭建

    10.0元
  • 12

    scala开发Spark程序演示

    10.0元
  • 13

    java7开发spark程序

    10.0元
  • 14

    Java8开发spark程序

    10.0元
  • 15

    IDEA如何打Maven包

    10.0元
  • 16

    提交任务到Spark集群

    10.0元
  • 17

    RDD的创建方式

    10.0元
  • 18

    关于Spark脚本的说明

    10.0元
  • 19

    Transformation和action原理

    10.0元
  • 20

    广播变量

    10.0元
  • 21

    累加变量

    10.0元
  • 22

    共享变量使用演示

    10.0元
  • 23

    持久化

    10.0元
  • 24

    checkpoint

    10.0元
  • 25

    关于持久化补充说明

    10.0元
  • 26

    standalone运行模式

    10.0元
  • 27

    spark-on-yarn

    10.0元
  • 28

    spark-on-yarn原理说明

    10.0元
  • 29

    HistoryServer服务配置

    10.0元
  • 30

    map-flatMap-filter

    10.0元
  • 31

    sortBykey-reduceBykey-GroupBykey

    10.0元
  • 32

    join-union-cogroup

    10.0元
  • 33

    intersection-distinct-cartesian

    10.0元
  • 34

    mapPartitions-repartition-coalesce

    10.0元
  • 35

    aggregateByKey-mapPartitionsWithIndex-repartitionAndSortWithinPartitions

    10.0元
  • 36

    关于Action算子的说明

    10.0元
  • 37

    关于collect算子的说明

    10.0元
  • 38

    spark二次排序

    10.0元
  • 39

    窄依赖和宽依赖

    10.0元
  • 40

    窄依赖和宽依赖例子分析

    10.0元
  • 41

    名词解释

    免费 播放
  • 42

    stage划分算法

    10.0元
  • 43

    Spark任务的调度

    10.0元
  • 44

    避免创建重复的RDD

    10.0元
  • 45

    尽可能复用同一个RDD

    10.0元
  • 46

    对多次使用的RDD进行持久化

    10.0元
  • 47

    尽量避免使用shuffle类算子

    10.0元
  • 48

    使用map-side预聚合的shuffle操作

    10.0元
  • 49

    使用高性能的算子

    10.0元
  • 50

    广播大变量

    10.0元
  • 51

    使用Kryo优化序列化性能

    10.0元
  • 52

    原则九:优化数据结构

    10.0元
  • 53

    原则十:数据本地化

    20.0元
  • 54

    数据倾斜的原理和如何定位数据倾斜

    30.0元
  • 55

    使用Hive ETL预处理数据

    20.0元
  • 56

    过滤少数导致倾斜的key

    30.0元
  • 57

    提高shuffle操作的并行度

    30.0元
  • 58

    两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)

    30.0元
  • 59

    将reduce join转为map join

    30.0元
  • 60

    采样倾斜key并分拆join操作

    30.0元
  • 61

    使用随机前缀和扩容RDD进行join

    30.0元
  • 62

    综合运用各种解决方案

    30.0元
  • 63

    各种shuffle版本

    30.0元
  • 64

    JVM的架构

    30.0元
  • 65

    Shuffle调优

    30.0元
  • 66

    spark一点五版本内存模型

    30.0元
  • 67

    三大区域是如何配合工作的

    30.0元
  • 68

    spark2的内存模型

    30.0元
  • 69

    堆结构

    30.0元
  • 70

    Whole-stageCodeGeneration

    30.0元
  • 71

    jdk8内存模型

    30.0元
  • 72

    Spark资源调优

    30.0元
  • 73

    堆内存溢出案例演示

    30.0元
  • 74

    MA工具简单介绍

    30.0元
  • 75

    GC日志格式说明

    30.0元
  • 76

    堆内存配置演示

    30.0元
  • 77

    栈参数配置

    30.0元
  • 78

    垃圾回收算法介绍

    30.0元
  • 79

    stop-the-world

    30.0元
  • 80

    垃圾回收算法

    30.0元
  • 81

    垃圾回收器简介

    30.0元
  • 82

    常见的回收器配置演示

    30.0元
  • 83

    CMS垃圾回收器

    30.0元
  • 84

    hadoopJVM调优演示

    30.0元
  • 85

    G1垃圾回收器简介

    30.0元
  • 86

    性能监控工具简介

    30.0元
  • 87

    大对象直接进入老年代

    30.0元
  • 88

    如何去找源代码

    30.0元
  • 89

    如何关联源码

    30.0元
  • 90

    Master启动流程

    30.0元
  • 91

    Master和Worker的启动流程

    30.0元
  • 92

    Sparak-submit提交流程

    30.0元
  • 93

    SparkContext初始化

    30.0元
  • 94

    创建TaskScheduler

    30.0元
  • 95

    DAGScheduelr初始化

    30.0元
  • 96

    TaskSchedulerImp启动

    30.0元
  • 97

    Master资源调度算法

    30.0元
  • 98

    TaskSchedulerImlUML图

    30.0元
  • 99

    Executor注册

    30.0元
  • 100

    Executor的启动UML图

    30.0元
  • 101

    Spark任务提交

    30.0元
  • 102

    Task任务运行

    30.0元
  • 103

    Spark任务提交详细流程

    30.0元
  • 104

    Spark任务提交流程画图总结

    30.0元
  • 105

    BlockManager

    30.0元
  • 106

    CacheManager

    30.0元