吴磊-零基础入门 Spark（完结）
├─01-开篇词(1讲)│ 开篇词丨入门Spark，你需要学会“三步走”.html
│ 开篇词丨入门Spark，你需要学会“三步走”.m4a
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├─02-基础知识(1讲)
│ 01丨Spark：从“大数据的HelloWorld”开始.html
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│ 02丨RDD与编程模型：延迟计算是怎么回事？.html
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│ 03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.html
│ 03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.m4a
│ 03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.pdf
│ 04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.html
│ 04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.m4a
│ 04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.pdf
│ 05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务.html
│ 05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务.m4a
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│ 06丨Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？.html
│ 06丨Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？.m4a
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│ 07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.html
│ 07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.m4a
│ 07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.pdf
│ 08丨内存管理：Spark如何使用内存？.html
│ 08丨内存管理：Spark如何使用内存？.m4a
│ 08丨内存管理：Spark如何使用内存？.pdf
│ 09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.html
│ 09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.m4a
│ 09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.pdf
│ 10丨广播变量&累加器：共享变量是用来做什么的？.m4a
│ 10丨广播变量-累加器：共享变量是用来做什么的？.html
│ 10丨广播变量-累加器：共享变量是用来做什么的？.pdf
│ 11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.html
│ 11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.m4a
│ 11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.pdf
│ 12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.html
│ 12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.m4a
│ 12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.pdf
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├─03-Spark SQL (4讲)
│ 13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.html
│ 13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.m4a
│ 13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.pdf
│ 14丨DataFrame与SparkSQL的由来.html
│ 14丨DataFrame与SparkSQL的由来.m4a
│ 14丨DataFrame与SparkSQL的由来.pdf
│ 15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.html
│ 15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.m4a
│ 15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.pdf
│ 16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.html
│ 16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.m4a
│ 16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.pdf
│ 17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.html
│ 17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.m4a
│ 17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.pdf
│ 18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.html
│ 18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.m4a
│ 18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.pdf
│ 19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.html
│ 19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.m4a
│ 19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.pdf
│ 20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.html
│ 20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.m4a
│ 20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.pdf
│ 21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.html
│ 21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.m4a
│ 21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.pdf
│ 22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.html
│ 22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.m4a
│ 22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.pdf
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├─04-SparkMLlib(2讲)
│ 23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.html
│ 23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.m4a
│ 23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.pdf
│ 24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.html
│ 24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.m4a
│ 24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.pdf
│ 25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.html
│ 25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.m4a
│ 25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.pdf
│ 26丨模型训练（上）：决策树系列算法详解.html
│ 26丨模型训练（上）：决策树系列算法详解.m4a
│ 26丨模型训练（上）：决策树系列算法详解.pdf
│ 27丨模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解.html
│ 27丨模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解.m4a
│ 27丨模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解.pdf
│ 28丨模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解.html
│ 28丨模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解.m4a
│ 28丨模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解.pdf
│ 29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.html
│ 29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.m4a
│ 29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.pdf
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├─05-特别放送(1讲)
│ 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.html
│ 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.m4a
│ 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.pdf
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├─06-StructuredStreaming(1讲)
│ 30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.html
│ 30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.m4a
│ 30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.pdf
│ 31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.html
│ 31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.m4a
│ 31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.pdf
│ 32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.html
│ 32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.m4a
│ 32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.pdf
│ 33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.html
│ 33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.m4a
│ 33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.pdf
│ 34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.html
│ 34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.m4a
│ 34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.pdf
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├─08-特别放送(1讲)
│ 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.html
│ 用户故事丨小王：保持空杯心态，不做井底之蛙.m4a
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└─09-结束语(2讲)
结束语丨进入时间裂缝，持续学习.html
结束语丨进入时间裂缝，持续学习.m4a
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