1.开篇词
开篇词 _ 入门Spark，你需要学会“三步走”
2.基础知识
01Spark：从“大数据的Hello World”开始
02 _ RDD与编程模型：延迟计算是怎么回事？
03 _ RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换
04 _ 进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？
05 _ 调度系统：如何把握分布式计算的精髓？
06 _ Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？
07 _ RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？
08 _ 内存管理：Spark如何使用内存？
09 _ RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化
10 _ 广播变量 & 累加器：共享变量是用来做什么的？
11 _ 存储系统：数据到底都存哪儿了？
12 _ 基础配置详解：哪些参数会影响应用程序稳定性？
3.Spark SQL
13 _ Spark SQL：让我们从“小汽车摇号分析”开始
14 _ 台前幕后：DataFrame与Spark SQL的由来
15 _ 数据源与数据格式：DataFrame从何而来？
16 _ 数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？
17 _ 数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？
18 _ 数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？
19 _ 配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？
20 _ Hive + Spark强强联合：分布式数仓的不二之选
21Spark UI（上）：如何高效地定位性能问题？
22Spark UI（下）：如何高效地定位性能问题？
3.SparkSQL
4.Spark MLlib
23 _ Spark MLlib：从“房价预测”开始
24 _ 特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？
25 _ 特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？
26 _ 模型训练（上）：决策树系列算法详解
27 _ 模型训练（中）：回归、分类和聚类算法详解
28 _ 模型训练（下）：协同过滤与频繁项集算法详解
29 _ Spark MLlib Pipeline：高效开发机器学习应用
4.SparkMLlib
5.Structured Streaming
30Structured Streaming：从“流动的Word Count”开始
31新一代流处理框架：Batch mode和Continuous mode哪家强？
32Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？
33流计算中的数据关联：流与流、流与批
34Spark + Kafka：流计算中的“万金油”
5.StructuredStreaming
6.用户故事
用户故事 _ 小王：保持空杯心态，不做井底之蛙
7.结束语
期末测试来赴一场100分之约！
结束语 _ 进入时间裂缝，持续学习
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