大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统「已完结」

1-大厂技术首选高薪必备：揭开Spark神秘面纱/

[ 21M] 1-1 每位大数据开发者都需要了解的硬核技能

[2.1M] 1-2 本章概览

[ 22M] 1-3 Spark产生背景

[ 30M] 1-4 Spark是什么

[ 21M] 1-5 [重要]Spark能为我们带来什么

[ 11M] 1-6 自己语言总结Spark

[ 44M] 1-7 [重要]Spark版本选择依据

[ 28M] 1-8 Spark与Hadoop多角度对比

2-工欲善其事必先利其器：大数据框架环境部署/

[2.3M] 2-1 本章概览

[3.6M] 2-2 [重要]服务器选择注意事项

[ 20M] 2-3 客户端操作注意事项

[5.9M] 2-4 服务器目录规划

[ 21M] 2-5 JDK部署

[ 10M] 2-6 Scala部署

[5.8M] 2-7 [作业]MySQL部署

[ 71M] 2-8 HDFS部署及测试

[ 37M] 2-9 YARN部署及测试

[ 63M] 2-10 Hive部署及测试

[ 49M] 2-11 Spark部署及测试

[ 60M] 2-12 [重要]基于IDEA&Maven构建本地开发环境

3-手把手撸个RDD实战：加强基础为Spark预热/

[4.0M] 3-1 本章概览

[ 17M] 3-2 快速认识Java中的Iterator

[ 63M] 3-3 自定义Java Iterator

[ 30M] 3-4 自定义Java Iterable

[ 22M] 3-5 [重要]Scala中迭代器的使用

[ 37M] 3-6 [重要]自定义迭代器读取MySQL中的数据

[ 25M] 3-7 统一上下文类封装

[ 23M] 3-8 Scala中迭代器的lazy特性

[ 52M] 3-9 [重要]自定义RDD代码封装及实现

[ 37M] 3-10 自定义RDD代码测试

4-轻松理解RDD核心本质：结合源码多维度解析/

[2.0M] 4-1 本章概览

[ 10M] 4-2 学习之前注意事项说明

[ 37M] 4-3 [重要]从源码角度理解RDD是什么

[ 20M] 4-4 [重要]从源码角度理解RDD的定义

[ 50M] 4-5 [重要]从源码角度理解RDD的五大特性

[ 38M] 4-6 RDD五大特性在源码中的体现

[ 11M] 4-7 RDD五大特性图解总结

[ 58M] 4-8 HadoopRDD源码解读

[ 15M] 4-9 [作业]JdbcRDD源码分析

5-快速步入核心编程基础：RDD转换与动作编程/

[3.7M] 5-1 本章概览

[ 53M] 5-2 Spark编程核心入口类SparkContext使用注意事项

[ 45M] 5-3 基于spark-shell脚本再谈SparkContext

[ 37M] 5-4 RDD创建方式之集合

[ 33M] 5-5 初遇并行度

[ 15M] 5-6 自定义类型数据转成RDD

[ 58M] 5-7 RDD创建方式之文件系统数据

[8.0M] 5-8 [作业]拓展读取文件系统数据

[ 55M] 5-9 RDD创建方式之MySQL中的表

[ 26M] 5-10 RDD操作概述

[ 57M] 5-11 transformation之map算子

[ 34M] 5-12 transformation之flatmap算子

[ 30M] 5-13 transformation之mapPartitions算子

[ 60M] 5-14 transformation之filter算子

[ 10M] 5-15 transformation之sample算子

[8.4M] 5-16 transformation之glom算子

[ 28M] 5-17 transformation之zip算子

[ 28M] 5-18 从一个经典的面试题掌握算子底层的实现原理

[ 37M] 5-19 transformation之mapValues算子

[ 30M] 5-20 transformation之flatMapValues算子

[9.6M] 5-21 transformation之keys&values算子

[ 14M] 5-22 transformation之keyBy算子

[ 26M] 5-23 transformation之reduceByKey算子

[ 21M] 5-24 transformation之groupByKey算子

[ 25M] 5-25 经典面试题之reduceByKey对比groupByKey

[ 32M] 5-26 transformation之groupBy算子

[ 12M] 5-27 transformation之sortBy算子

[ 16M] 5-28 transformation之sortByKey算子

[ 24M] 5-29 transformation之distinct算子

[ 56M] 5-30 transformation之cogroup算子

[ 56M] 5-31 transformation之join算子

[ 28M] 5-32 transformation之交并差算子

[ 26M] 5-33 action算子之collect

[ 20M] 5-34 action算子之foreach

[ 26M] 5-35 action算子之foreachPartition

[ 26M] 5-36 action算子之取数相关

[ 64M] 5-37 action算子之aggregate相关

[ 23M] 5-38 action算子之fold&reduce

[ 28M] 5-39 算子之countByKey&countByValue

[ 16M] 5-40 算子之查看RDD的依赖关系

[ 56M] 5-41 [拓展]Java语言开发Spark应用之map

[ 25M] 5-42 [拓展]Java语言开发Spark应用之flatMap

[6.0M] 5-43 [拓展]Java语言开发Spark应用之filter

[ 24M] 5-44 [拓展]Java语言开发Spark应用之词频统计

6-智能物业运营系统第一篇：地理位置的解析实战/

[4.9M] 6-1 本章概览

[7.9M] 6-2 明确需求

[ 23M] 6-3 架构拓展

[ 62M] 6-4 省份维度统计功能开发

[ 17M] 6-5 MySQL表及工具类准备

[ 31M] 6-6 统计结果入表

[ 12M] 6-7 统计结果入表迭代

[ 39M] 6-8 [经典面试题]Spark中的闭包

[ 33M] 6-9 [经典报错]Task not serializable-

[ 29M] 6-10 使用RDD完成普通的Join操作

[ 37M] 6-11 使用RDD完成广播变量的Join操作

[9.4M] 6-12 使用广播变量迭代ip解析功能

[ 30M] 6-13 [非常重要]使用累加器完成数据质量指标

[ 22M] 6-14 累加器在使用过程中注意的坑

[ 36M] 6-15 自定义Int类型累加器

[ 60M] 6-16 自定义复杂类型累加器

[ 46M] 6-17 可视化框架部署

[ 11M] 6-18 可视化大屏制作

[ 37M] 6-19 全流程打包到服务器上运行

[ 22M] 6-20 [扩展]高德地图API的使用

7-深入理解核心必备进阶：分区器依赖缓存策略/

[3.9M] 7-1 本章概览

[ 53M] 7-2 分区数调整算子

[ 32M] 7-3 Spark中分区器的定义

[ 45M] 7-4 自定义分区器在Spark中的使用

[ 67M] 7-5 [加强]分区数及分区器加强

[ 22M] 7-6 RDD的Lineage特性

[ 36M] 7-7 [重要]窄依赖&宽依赖的定义

[ 38M] 7-8 [重要]图解依赖及stage切分

[ 14M] 7-9 ShuffleDependency类定义的参数说明

[ 27M] 7-10 初遇Spark的缓存

[ 30M] 7-11 缓存策略的选择

[ 66M] 7-12 [重要]不同缓存策略的测试

[9.5M] 7-13 缓存清理

8-架构知其然知其所以然：术语&运行架构&on YARN/

[2.5M] 8-1 本章概览

[6.8M] 8-2 引入

[ 65M] 8-3 [重要]核心术语之一

[ 62M] 8-4 [重要]核心术语之二

[8.2M] 8-5 核心术语总结

[ 15M] 8-6 [补充]-DAG图

[ 32M] 8-7 运行架构

[9.5M] 8-8 YARN重要知识点

[ 33M] 8-9 Spark on YARN概述

[ 49M] 8-10 client模式测试

[ 34M] 8-11 cluster模式测试

[ 17M] 8-12 [重要]两种模式的区别-

[5.1M] 8-13 [补充]多节点进程的分布

9-智能物业运营系统第二篇：大数据应用监控及告警/

[认准一手完整 www.ukoou.com]

[2.8M] 9-1 本章概览

[ 17M] 9-2 监控在工作中的重要性

[ 13M] 9-3 Spark应用程序执行完毕后存在的问题

[ 65M] 9-4 为什么要引入历史服务

[ 46M] 9-5 HistoryServer部署

[ 22M] 9-6 HistoryServer重要参数讲解

[ 45M] 9-7 学习如何阅读源码

[ 35M] 9-8 如何基于HistoryServer打造自己的监控系统

[ 36M] 9-9 [重要]打造自己的Spark应用程序监控设计

[ 44M] 9-10 邮件发送工具类开发

[ 56M] 9-11 [重要]实现自定义监控监听器

[ 35M] 9-12 [重要]是否告警开关控制

[5.4M] 9-13 [拓展]其他监控系统

10-高手成长路线之学调优：RDD各种姿势的调优/

[3.4M] 10-1 本章概览

[ 16M] 10-2 调优展开的维度

[ 58M] 10-3 调优之序列化

[ 16M] 10-4 调优之算子的合理选择01

[7.5M] 10-5 调优之算子的合理选择02

[ 22M] 10-6 调优之算子的合理选择03

[ 41M] 10-7 调优之算子的合理选择04

[ 13M] 10-8 调优之算子的合理选择05

[ 49M] 10-9 调优之数据本地性

[ 12M] 10-10 case在spark-shell中的使用

[ 19M] 10-11 dirname和if在spark-shell中的使用

[ 28M] 10-12 spark相关脚本的依赖关系

[ 27M] 10-13 Spark作业的资源影响问题

[ 72M] 10-14 Spark内存管理宏观认知

[ 38M] 10-15 Spark内存管理之SMM

[ 45M] 10-16 Spark内存管理之UMM

[ 33M] 10-17 Spark内存管理之UMM扩展

11-智能物业运营系统第三篇：业务数据采集及累计问题/

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[4.6M] 11-1 本章概览

[7.3M] 11-2 数据采集框架介绍

[ 23M] 11-3 DataX是什么

[ 19M] 11-4 DataX工作原理

[ 17M] 11-5 DataX运行流程

[ 28M] 11-6 DataX快速入门

[ 85M] 11-7 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作

[ 29M] 11-8 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作续

[ 18M] 11-9 使用DataX完成MySQL2HDFS分区的操作

[ 12M] 11-10 数据关联Hive表

[ 22M] 11-11 实战之需求描述

[ 12M] 11-12 实战之数据流向分析

[ 57M] 11-13 实战之加载数据到Hive表

[ 73M] 11-14 实战之Hive自连接方式分拆实现

[ 34M] 11-15 实战之Hive自连接方式完整实现及优化

[ 15M] 11-16 实战之Hive窗口函数实现

[ 57M] 11-17 实战之使用RDD算子实现

12-最热门的AI大模型入门：ChatGPT为工作插上翅膀/

[2.9M] 12-1 本章概览

[ 16M] 12-2 认识OpenAI这家公司

[8.7M] 12-3 语言模型&大语言模型的趋势

[ 29M] 12-4 NLP发展历程

[ 12M] 12-5 国内大模型介绍

[ 24M] 12-6 [重要]Open AI账号注册

[ 29M] 12-7 OpenAI 接口测试

[ 49M] 12-8 通过案例演示大模型工作原理

[ 45M] 12-9 [重要]通过案例知晓大模型的使用场景

[ 16M] 12-10 模型演化

[ 28M] 12-11 OpenAI Mode详解

[ 16M] 12-12 模型价格及Token

[ 37M] 12-13 Prompt工程

[ 14M] 12-14 [重要]Chat CompletionAPI及多轮对话的使用

[ 16M] 12-15 [重要]使用ChatGPT助力日常开发的SQL编写

[ 38M] 12-16 Open AI开发者大会发布的新功能

[ 31M] 12-17 Open AI编程老版本

[ 28M] 12-18 Open AI编程新版本

[ 49M] 12-19 Assistants API 编程

13-纠正主观上的错误理解：Spark SQL能带来什么/

[3.8M] 13-1 本章概览

[ 11M] 13-2 为什么要使用SQL

[ 31M] 13-3 官方对Spark SQL的定义

[7.1M] 13-4 [拓展]数据源操作

[8.2M] 13-5 [补充]SQL on Hadoop框架

[ 17M] 13-6 [拓展]Spark SQL的愿景

[ 47M] 13-7 核心概念

[ 42M] 13-8 编程入口点SparkSession

[ 22M] 13-9 spark-shell&spark-sql访问Hive中的表

[ 25M] 13-10 thriftserver&beeline配合使用

[ 25M] 13-11 通过JDBC代码方式访问数据

14-高效快速读写外部数据：Spark SQL外部数据源的使用/

[4.3M] 14-1 本章概览

[ 11M] 14-2 外部数据源的产生背景

[ 60M] 14-3 csv数据源的读操作基本使用

[ 40M] 14-4 csv数据源的读操作进阶使用

[ 30M] 14-5 csv数据源的写操作

[ 34M] 14-6 SaveMode的含义

[ 25M] 14-7 json数据源的读操作基本使用

[ 70M] 14-8 json数据源的读操作进阶使用

[ 22M] 14-9 json数据源的读操作进阶使用

[ 22M] 14-10 json数据源的写操作

[ 21M] 14-11 text数据源的读操作使用

[ 32M] 14-12 text数据源的写操作使用

[ 24M] 14-13 Parquet数据源的读写操作

[ 17M] 14-14 jdbc数据源的读操作使用

[ 16M] 14-15 jdbc数据源的读操作配置化使用

[ 24M] 14-16 jdbc数据源的写操作最佳实践

[ 56M] 14-17 Hive数据源的读写操作最佳实践

[ 31M] 14-18 使用SQL的方式使用外部数据源

[ 54M] 14-19 外部数据源核心类

[ 55M] 14-20 JDBC数据源实现源码分析

[ 35M] 14-21 JDBC数据源实现源码Debug分析

15-快速步入核心编程进阶：DF&DS API编程/

[1.7M] 15-1 本章概览

[ 98M] 15-2 基本API编程

[ 41M] 15-3 基本API编程之分组聚合函数

[ 25M] 15-4 基本API编程之窗口函数

[ 47M] 15-5 RDD与DF的转换操作之反射

[ 21M] 15-6 RDD与DF的转换操作之编程

[ 31M] 15-7 DS操作之RDD转成DS

[ 15M] 15-8 DS操作之DF与DS的互操作

[ 14M] 15-9 扩展之Java类型在API编程中的使用

[ 26M] 15-10 RDD&DF&DS对比

[ 13M] 15-11 自定义外部数据源实战之需求分析

[ 30M] 15-12 自定义外部数据源实战之主体轮廓开发

[ 42M] 15-13 自定义外部数据源实战之开发及测试

16-透过函数进行二次开发：UDF函数在Spark SQL中的使用/

[1.7M] 16-1 本章概览

[6.7M] 16-2 SQL on Hadoop框架中的函数说明

[ 34M] 16-3 UDF函数在API中的使用

[ 16M] 16-4 UDF函数在SQL中的使用

[ 47M] 16-5 UDF函数在Spark SQL中使用的扩展

[ 41M] 16-6 UDAF函数编程主体轮廓开发

[ 68M] 16-7 UDAF函数功能实现及测试

[ 34M] 16-8 UDAF函数新版实现

[1.2M] 16-9 UDTF函数补充说明

17-透过使用知晓执行流程：Spark SQL核心执行流程/

[2.0M] 17-1 课程目录

[ 49M] 17-2 Catalog编程

[ 31M] 17-3 学习源码的方法论

[ 12M] 17-4 通过官方Slide回顾RDD及SparkSQL相关知识

[ 37M] 17-5 通过官方Slide讲解Spark SQL框架的执行流程

[ 42M] 17-6 通过终端运行方式理解Spark SQL框架的执行流程

[ 31M] 17-7 通过代码运行方式理解Spark SQL框架的执行流程

[ 20M] 17-8 新特性之动态分区裁剪引入

[ 21M] 17-9 新特性之动态分区裁剪实现原理

[ 18M] 17-10 新特性之AQE概述

[ 48M] 17-11 新特性之AQE分区自动合并功能详解

[ 30M] 17-12 新特性之AQEJoin策略调整功能详解

[8.0M] 17-13 Spark SQL关于Hints的补充

18-数据开放服务解决方案：为大数据处理成果赋能/

[2.5M] 18-1 课程目录

[ 18M] 18-2 数据服务在大数据平台中的重要地位

[ 21M] 18-3 DBAPI概述

[ 47M] 18-4 DBAPI部署

[6.7M] 18-5 数据源配置

[ 14M] 18-6 API配置

[9.8M] 18-7 客户端设置

[ 13M] 18-8 系统设置及监控

[ 16M] 18-9 作业及总结

19-智能调度系统解决方案：DS在生产上的使用/

[2.0M] 19-1 课程目录

[ 10M] 19-2 调度系统在大数据平台中的重要性

[ 18M] 19-3 初识DS

[ 52M] 19-4 核心名词解释

[ 34M] 19-5 Standalone模式部署

[ 35M] 19-6 工作流的定义及运行实操

[ 12M] 19-7 工作流定时管理

[8.4M] 19-8 数据源中心配置

[ 19M] 19-9 任务类型之shell的使用

[ 13M] 19-10 任务类型之SQL的使用

[ 13M] 19-11 任务类型之HiveCli script的使用

[ 11M] 19-12 任务类型之hivecli file的使用

[ 19M] 19-13 任务类型之Spark3的使用

[ 13M] 19-14 安全中心之租户用户队列

[ 11M] 19-15 安全中心之Worker分组及环境

[ 14M] 19-16 安全中心之告警

20-热门数据湖的技能拓展：基于Spark&Iceberg构建数据湖/

[814K] 20-1 课程目录

[ 20M] 20-2 Iceberg简介

[ 50M] 20-3 Iceberg特性

[ 19M] 20-4 整合Hive准备工作

[ 75M] 20-5 整合Hive结合Catalog创建表详解

[ 47M] 20-6 Iceberg整合Hive的DDL与DML详解

[ 73M] 20-7 Iceberg存储结构

[ 25M] 20-8 整合Spark查询元数据信息

[ 42M] 20-9 整合Spark完成时间线查询及回滚操作

[7.9M] 20-10 动手拓展

21-AI大模型使用进阶：整合SQL在大数据中的使用/

[4.2M] 21-1 课程目录

[ 17M] 21-2 LangChain概述

[ 25M] 21-3 LangChain整合OpenAI和Tongyi模型

[ 47M] 21-4 LangChain整合SQLDatabaseChain完成SQL的处理

[ 35M] 21-5 pyspark-ai

第22章 高手成长路线之挖祖坟：Spark核心源码分析/

[4.7M] 22-1课程目录

[ 31M] 22-2核心概念回顾

[ 59M] 22-3从宏观角度理解作业的执行原理

[ 38M] 22-4foreach算子源码分析

[ 33M] 22-5补充两个Scheduler的初始化

[107M] 22-6DAGScheduler中的runJob方法详解

[ 46M] 22-7handleJobSubmitted方法实现源码分析

[ 57M] 22-8TaskScheduler的submitTask方法源码分析

[ 29M] 22-9task任务执行源码分析

[ 40M] 22-10通过日志输出来学习框架底层的执行流程

[2.7M] 22-11Spark作业执行流程图解

[ 36M] 22-12为什么会产生数据倾斜

[ 57M] 22-13如何定位导致数据倾斜的代码

[ 21M] 22-14数据倾斜解决方案一

[ 12M] 22-15数据倾斜解决方案二

[ 22M] 22-16数据倾斜解决方案三

[ 26M] 22-17数据倾斜解决方案四

[ 18M] 22-18数据倾斜解决方案五

[ 49M] 22-19数据倾斜解决方案六

第23章 智能物业运营系统第四篇：以企业级项目要求实战/

[1.5M] 23-1课程目录

[ 18M] 23-2项目背景描述

[ 30M] 23-3数据流分析

[ 32M] 23-4数据源表结构分析

[ 40M] 23-5停车收入统计结果入表

[ 28M] 23-6停车收入大屏展示

[ 21M] 23-7趋势分析统计结果入表

[2.6M] 23-8趋势分析大屏展示

[ 14M] 23-9放行及抬杠原因次数及占比统计结果入表

[5.2M] 23-10放行及抬杆原因次数及占比分析大屏展示

[ 16M] 23-11区域提杆率统计结果入表

[2.3M] 23-12区域提杆率大屏展示-

[ 21M] 23-13扩展

[ 11M] 23-14课程小结

课件/

第1章 大厂技术首选高薪必备：揭开Spark神秘面纱/

[ 25K] 1-9作业题.pdf

[ 31K] 1-10面试题.pdf

[ 33K] 1-11课外拓展.pdf

第2章 工欲善其事必先利其器：大数据框架环境部署/

[ 26K] 2-13作业题.pdf

第3章 手把手撸个RDD实战：加强基础为Spark预热/

[ 23K] 3-11作业题.pdf

[ 29K] 3-12面试题.pdf

第4章 轻松理解RDD核心本质：结合源码多维度解析/

[ 28K] 4-10作业题.pdf

[ 28K] 4-11面试题.pdf

第5章 快速步入核心编程基础：RDD转换与动作编程/

[ 35K] 5-45作业题.pdf

[ 35K] 5-46面试题.pdf

第6章 智能物业运营系统第一篇：地理位置的解析实战/

[ 38K] 6-21作业题.pdf

[ 34K] 6-22面试题.pdf

第7章 深入理解核心必备进阶：分区器依赖缓存策略/

[ 29K] 7-14作业题.pdf

[ 29K] 7-15面试题.pdf

第8章 架构知其然知其所以然：术语&运行架构&on YARN/

[ 26K] 8-14作业题.pdf

[ 27K] 8-15面试题.pdf

第9章 智能物业运营系统第二篇：大数据应用监控及告警/

[ 28K] 9-14作业题.pdf

[ 29K] 9-15面试题.pdf

第10章 高手成长路线之学调优：RDD各种姿势的调优/

[ 33K] 10-18作业题.pdf

[ 38K] 10-19面试题.pdf

第11章 智能物业运营系统第三篇：业务数据采集及累计问题/

[ 55K] 11-18作业题.pdf

[ 39K] 11-19面试题.pdf

第12章 最热门的AI大模型入门：ChatGPT为工作插上翅膀/

第13章 纠正主观上的错误理解：Spark SQL能带来什么/

[ 30K] 13-12作业题.pdf

[ 28K] 13-13面试题.pdf

第14章 高效快速读写外部数据：Spark SQL外部数据源的使用/

[ 30K] 14-22作业题.pdf

[ 35K] 14-23面试题.pdf

第15章 快速步入核心编程进阶：DF&DS API编程/

[ 36K] 15-14作业题.pdf

第16章 透过函数进行二次开发：UDF函数在Spark SQL中的使用/

[ 31K] 16-10作业题.pdf

[ 30K] 16-11面试题.pdf

第17章 透过使用知晓执行流程：Spark SQL核心执行流程/

[ 40K] 17-14作业题.pdf

[ 32K] 17-15面试题.pdf

第18章 数据开放服务解决方案：为大数据处理成果赋能/

[ 33K] 18-10作业题.pdf

代码/