win10无法删除文件夹,周详深度解析斯Parker2

作者: 操作系统  发布:2019-11-04
  1. 右键点击职责微电脑

完备深度剖析斯Parker2--知识点,源码,调优,JVM,图总结,项目 

2.张开能源监视器

学科学习地点:
学科出自学途无忧网:

图片 1

学科共14章,316节,课程从Spark相关的生机勃勃一手艺点举行总体解析,最终结合实际项目:客户交互作用式行为深入分析连串、DMP顾客画像系统,对Spark做了综合性的使用讲授,能够说一套在手,打遍天下无双手!

3.搜索任务,结束职分(可能会死机卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

第1章:Scala
任务1: java和scala对比
职务2: 为何学习scala
任务3: Scala编写翻译器安装
任务4: 第叁个scala程序编写制定
职务5: Scala工具安装
任务6: 使用IDEA编程
任务7: idea打jar包
义务8: 变量的宣示
任务9: Scala数据类型
任务10: if表达式
任务11: 代码块
任务12: 循环-while
任务13: 循环-for
任务14: Scala操作符
职分15: 方法的概念
职分16: 定义函数
职务17: 装饰设计
职责18: Java去解释函数式编制程序
职分19: 知识回看
职责20: 定长数组和边长数组
职务21: 数组的转移和遍历
职责22: 数组常用的算法
任务23: Map集合
职责24: 元组操作
职责25: List集合操作
职分26: Scala达成单词计数
义务27: Set集结操作
任务28: lazy特性
任务29: Scala课程表明
任务30: 类的定义
任务31: 查看定的class文件
任务32: 主构造函数和援救构造函数
职务33: 晚上文化回想
任务34: 对象
任务35: apply方法
任务36: Trait(特质)
职分37: 扩大应用程序
任务38: 继承
任务39: 抽象类
职务40: 情势匹配
职务41: Scala字符串打印
任务42: 样例类
任务43: Option(Some,None)
任务44: 偏函数
任务45: 闭包
任务46: curring
任务47: 隐士参数
义务48: 隐士调换
职分49: 隐士转变机缘2案例演示
职务50: 隐士调换案例1
任务51: 隐士转变案例2
任务52: 上下界
任务53: 上界
职务54: 下界案例
任务55: 视图边界
任务56: 协变
任务57: 逆变
任务58: 知识总括
任务59: Socket作业
职务60: 作业必要分析
职责61: 作业代码完毕
职责62: 关于Actor知识表达
任务63: Actor基本概念解释
职责64: Actor案例演示
职务65: 案例二供给深入分析
任务66: 案例代码演示(上卡塔尔
职务67: 案例代码演示(下卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

图片 2

第2章:SparkCore
职务68: 应该怎样学习开源本领
任务69: 什么是Spark
任务70: 斯Parker的四大特征
职分71: 4spark飞快利用(上卡塔 尔(英语:State of Qatar)
职务72: Spark神速利用(下卡塔 尔(英语:State of Qatar)
任务73: 什么是RDD
任务74: 演示怎么着是宝马X5DD
职分75: 斯Parker职务的周转流程
职分76: 9hadoop集群搭建
职分77: 斯Parker集群搭建
职分78: 斯ParkerHA集群搭建
职务79: Scala开拓Spark程序演示
任务80: java7开发spark程序
任务81: Java8开发spark程序
任务82: IDEA如何打Maven包
职分83: 提交职务到Spark集群
任务84: 中华VDD的制造方式
任务85: 关于斯Parker脚本的印证
任务86: Transformation和action原理
任务87: 广播变量
任务88: 累计变量
职务89: 分享变量使用演示
任务90: 持久化
任务91: checkpoint
任务92: 关于长久化补充表明
职责93: standalone运转格局
任务94: Spark-on-yarn
职务95: 斯Parker-on-yarn原理表明
职务96: HistoryServer服务配置
任务97: map-flatMap-filter
任务98: sortBykey-reduceBykey
任务99: join-union-cogroup
任务100: intersection-distinct-cartes
任务101: mapPartitions-repartition-coal
职务102: coalesce和repartition不一样补充
任务103: aggregateByKey-mapPartitionsWi
职务104: 关于Action算子的阐明
任务105: 关于collect算子的验证
职务106: Spark二回排序
职务107: 窄注重和宽信任
使命108: 窄依赖和宽正视例子解析
任务109: 名词解释
职分110: stage划分算法
任务111: 斯Parker职务的调解

 

第3章:Spark调优
职务112: 制止创造重复的宝马X5DD
义务113: 尽大概复用同叁个QX56DD
义务114: 对一再使用的汉兰达DD进行长久化
任务115: 尽量幸免使用shuffle类算子
任务116: 使用map-side预聚合的shuffle操作
职务117: 使用高品质的算子
任务118: 广播大变量
职分119: 使用Kryo优化系列化质量
职务120: 优化数据结构
职分121: 数据本地化
任务122: 数据偏斜的原理和什么牢固数据偏斜
职责123: 使用Hive ETL预管理数据
任务124: 过滤少数引致偏斜的key
职分125: 升高shuffle操作的并行度
职分126: 两阶段聚合(局地聚合+全局聚合卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎
任务127: 将reduce join转为map join
职责128: 采集样本偏斜key并分拆join操作
职责129: 使用随机前缀和扩大体积纳瓦拉DD进行join
职务130: 综合使用各个建设方案
任务131: 各种shuffle版本
任务132: Shuffle调优
职分133: 斯Parker财富调优
职分134: 斯Parker一点五版本内部存款和储蓄器模型
职分135: 斯Parker二的内部存款和储蓄器模型
任务136: Whole-stageCodeGeneration

第4章:JVM调优
任务137: JVM的架构
职务138: 三大区域是咋样同盟专门的学业的
任务139: 堆结构
任务140: jdk八内部存款和储蓄器模型
职分141: 堆内部存款和储蓄器溢出案例演示
任务142: MA工具简要介绍
职分143: GC日志格式表达
职分144: 堆内部存款和储蓄器配置示范
任务145: 栈参数配置
职务146: 垃圾回笼算法介绍
任务147: stop-the-world
任务148: 垃圾回收算法
义务149: 垃圾回笼器简要介绍
职务150: 常见的回笼器配置示范
职务151: CMS垃圾回笼器
职分152: hadoopJVM调优演示
任务153: 垃圾回笼器简单介绍
义务154: 质量监察和控制工具简单介绍
职分155: 大对象直接步向耄耋之时代

第5章:斯ParkerCore源码分析
任务156: 怎么样去找源代码
职务157: 怎样关联源码
职责158: Master运行流程
职务159: Master和Worker的开行流程
职分160: Sparak-submit提交换程
任务161: SparkContext初始化
任务162: 创建TaskScheduler
任务163: DAGScheduelr初始化
任务164: TaskSchedulerImp启动
职务165: Master能源调整算法
任务166: TaskSchedulerImlUML图
任务167: Executor注册
任务168: Executor的启动UML图
职责169: 斯Parker任务交给
职分170: Task使时局营
职务171: 斯Parker职务交给详细流程
职务172: 斯Parker职责交给流程画图总括
任务173: BlockManager深远深入分析
职分174: CacheManager长远剖判

第6章:SparkSQL
职务175: 关于默许的分区数表达
任务176: 斯ParkerCore官方案例演示
任务177: 斯Parker的前生今生
任务178: 斯Parker的版本表达
任务179: 什么是DataFrame
任务180: DataFrame初体验
任务181: RDD转DataFrame方式一
任务182: RDD转换为DataFrame方式二
任务183: RDD VS DataFrame
任务184: SparkSQL数据源之-load
职分185: 斯ParkerSQL数据源之-save
职分186: SparkSQL数据源之json和parquet
职务187: 斯ParkerSQL数据源之jdbc
职分188: 斯Parker数据源之Hive
任务189: ThriftServer
职务190: SparkSQL案例演示
任务191: SparkSQL与Hive整合
任务192: SparkSQL之UDF
任务193: SparkSQL之UDAF
任务194: 斯ParkerSQL之窗口函数
任务195: GoupBy和agg
职分196: 知识计算

第7章:kafka
职分197: 为啥会有kafka现身
职分198: kafka的主导概念
职责199: kafka主旨概念再次梳理
职责200: 对各类语言的介绍
职分201: 音信系统的补益
义务202: 音信系统的分类和(pull,push)的分别
职分203: kafka集群的架构
职务204: kafka集群的搭建
任务205: 集群测验演示
任务206: kafka数据的HA
任务207: kafka的设计
职务208: kafak代码测量试验
任务209: 作业
任务210: kafka的offset

第8章:SparkStreaming
任务211: 简谈SparkStreaming的未来
职务212: 斯ParkerStreaming的运作流程
职分213: DStream画图安详严整
任务214: 流式计算的流程
任务215: SocketStreaming案例演示
职务216: HDFSDStream案例演示
职务217: UpdateStateBykey案例演示
职分218: transform之黑名单过滤演示
职分219: Window操作案例演示
任务220: transform之黑名单过滤演示补充
职分221: ForeachENCOREDD案例演示
任务222: kafka-sparkStreaming整合作演出示
职务223: kafka 四线程费用数据
职务224: kafka使用线程池的不二秘技相互费用数量

第9章:streaming调优
职务225: 斯ParkerStreaming的容错性
任务226: SparkStreaming VS Storm
职务227: SparkStremiang和卡夫卡整合(手动调整偏移量
职务228: 斯ParkerStreaming调优之并行度
任务229: 斯ParkerStreaming调优之内部存款和储蓄器
职务230: 斯ParkerStreaming调优之系列化
任务231: SparkStreaming调优之JVM&GC
职分232: 斯ParkerStreaming调优之个别task运营慢
职责233: 斯ParkerStreaming调优之财富不平稳
任务234: 斯ParkerStreaming之数据量暴增

第10章:streaming源码
任务235: 1SparkStreaming源码导读前言
职务236: SparkStreaming运行规律
义务237: 斯ParkerStreaming通讯模型原理
职务238: StremaingContext的初叶化
任务239: Receiver运营流程导读
职分240: Receiver运维流程UML总括
职责241: Block生成原理深入分析
职务242: Block生成和存款和储蓄原掌握析
职分243: 义务链情势
职责244: BlockRDD生成和Job职责交给
任务245: Block途观DD生成和Job职责交给计算

第11章:sparkgraphx
职分246: 图计算引进
职务247: 图总计案例演示
任务248: 图的大旨构成
任务249: 图存储
任务250: 找基友案例演示

第12章:Spark2VSSpark1
任务251: Spark新特性
任务252: RDD&DataFrame&DataSet
任务253: RDD&DataFrame&DataSet
职责254: 斯ParkerSession访谈Hive补充表达
任务255: DataFrame和DataSetAPI合并

第13章:综合项目:客商人机联作式行为深入分析系统
任务256: 项目流程介绍
任务257: 项目总体梗概
职分258: 大数量项目标数码来源于
职务259: 项目背景
义务260: 常见概念
任务261: 项目必要
职责262: 项目收拾流程
职务263: 从表的安插引发的商量
职责264: 获取职务参数
职分265: 要求黄金时代多少新闻
职责266: 要求大器晚成基于准绳筛选会话
任务267: 要求一比方表达
职分268: 须要一点击下单支付项目TopN(上)
职责269: 须要一点击下单支付项目TopN(下)
职务270: 供给二需要解析
任务271: 须要二多少消息
职分272: 需要二拿走客户作为数据
职责273: 须要二客户表和音信表join
职分274: 须要二再一次必要剖判
职分275: 供给二自定义UDF函数
任务276: 必要二自定义UDAF函数
职分277: 须求二各个区域域商品点击次数总计
职分278: 必要二城市音讯表和商品消息表join
任务279: 需求二每个区域域火爆商品总括
任务280: 供给二把结果持久化导数据库
任务281: 需要二总括
义务282: 供给三急需深入分析
任务283: 要求三数码新闻
职务284: 必要三思路梳理
职务285: 必要三从kafka获取数据
职责286: 要求三对数码进行黑名单过滤
职责287: 要求三动态生成黑名单(上卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎
职分288: 需要三动态生成黑名单(下)
职务289: 必要三实时计算天天各州份各城市广告点击
职分290: 必要三实时总括各市份流量点击
职分291: 须求三实时总计广告点击趋势
职分292: 供给三总计

第14章:DMP客商画像系统
职分293: 项目背景
任务294: DSP流程
职务295: 项目流程表达
职分296: Utils工具类开垦
职分297: 必要一职能开拓
职责298: 打包把代码提交到集群运维
任务299: 须要二证实
职责300: 报表须要表明
任务301: 总计外省市数据量分布
职分302: 定义字表总括函数
职分303: 省份都会报表总结
职分304: App报表总括
职务305: 客户画像必要
任务306: 打标签
任务307: 合并上下文标签
职务308: 上下文标签测验运营
职务309: 我们为啥必要图总括
职务310: 图的基本概念
任务311: 简单案例演示
任务312: 归总上下文标签的思路
职分313: 轻巧案例演示验证
任务314: 继续梳理思路
任务315: 生成客商关系表
义务316: 合并标签

本文由贝博体育app发布于操作系统,转载请注明出处:win10无法删除文件夹,周详深度解析斯Parker2

关键词:

上一篇:没有了
下一篇:没有了