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071_即学即用的Spark实战44讲
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[1971] 开篇词:学了就能用的 Spark?.md
[1972] 第01讲: MapReduce:计算框架和编程模型.md
[1973] 第02讲:Hadoop:集群的操作系统.md
[1974] 第03讲:如何设计与实现统一资源管理与调度系统.md
[1975] 第04讲:解析 Spark 数据处理与分析场景.md
[1976] 第05讲:如何选择 Spark 编程语言以及部署 Spark.md
[1977] 第06讲:Spark 抽象、架构与运行环境.md
[1978] 第07讲:Spark 核心数据结构:弹性分布式数据集 RDD.md
[1979] 第08讲:算子:如何构建你的数据管道?.md
[1980] 第09讲:函数式编程思想:你用什么声明,你在声明什么?.md
[1981] 第10讲:共享变量:如何在数据管道中使用中间结果?.md
[1982] 第11讲:计算框架的分布式实现:剖析 Spark Shuffle 原理.md
[1983] 第12讲:如何处理结构化数据:DataFrame 、Dataet和Spark SQL.md
[1984] 第13讲:如何使用用户自定义函数?.md
[1985] 第14讲:列式存储:针对查询场景的极致优化.md
[1986] 第15讲:如何对 Spark 进行全方位性能调优?.md
[1987] 第16讲:Tungten 和 Hydrogen:Spark 性能提升与优化计划.md
[1988] 第17讲:实战:探索葡萄牙银行电话调查的结果.md
[1989] 第18讲:流处理:什么是流处理?以及你必须考虑的消息送达保证问题.md
[1990] 第19讲:批处理还是流处理:Spark Streaming 抽象、架构与使用方法.md
[1991] 第20讲:如何在生产环境中使用 Spark Streaming.md
[1992] 第21讲:统一批处理与流处理:Dataflow.md
[1993] 第22讲:新一代流式计算框架:Structured Streaming.md
[1994] 第23讲:如何对 Spark 流处理进行性能调优?.md
[1995] 第24讲:实战:如何对股票交易实时价格进行分析?.md
[1996] 第25讲: 什么是图:图模式,图相关技术与使用场景.md
[1997] 第26讲:数据并行:Spark 如何抽象图,如何切分图,如何处理图.md
[1998] 第27讲:像顶点一样思考:大规模并行图挖掘引擎 GraphX.md
[1999] 第28讲:Pregel 还是 MapReduce:一个有趣的算子 AggregateMeage.md
[2000] 第29讲:实战 1:用 GraphX 实现 PageRank 算法.md
[2001] 第30讲:实战 2:用 GraphX 求得顶点的 n 度邻居.md
[2002] 第31讲:机器学习是什么: 机器学习与机器学习工作流.md
[2003] 第32讲:标准化机器学习流程:ML pipeline.md
[2004] 第33讲:如何对数据进行预处理?.md
[2005] 第34讲:少数服从多数:随机森林分类器.md
[2006] 第35讲:物以类聚:Kmean 聚类算法.md
[2007] 第36讲:推荐引擎:协同过滤.md
[2008] 第37讲:如何对模型性能进行评估并调优?.md
[2009] 第38讲:数据仓库与商业智能系统架构剖析.md
[2010] 第39讲:作为 Yelp 运营负责人,如何根据数据进行决策?.md
[2011] 第40讲:如何获取业务数据库的数据.md
[2012] 第41讲:如何构建数据立方体.md
[2013] 第42讲:如何通过 OLAP 与报表呈现结果.md
[2014] 第43讲:两个简化了的重要问题:数据更新和数据实时性.md
[2015] 第44讲:另一种并行:Lambda 架构与 Kappa 架构.md
[2016] 结束语:统一的编程模型,统一的编程语言,统一的架构.md
[2017] 彩蛋:如何成为 Spark Contributor.md
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