1 Spark入门
1 - 1 Spark介绍
12 分钟
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2 Spark集群的安装配置
2 - 1 Spark集群拓扑
5 分钟
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2 - 2 Spark安装配置
13 分钟
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2 - 3 运行第一个Spark程序
9 分钟
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3 Spark架构及原理
3 - 1 Spark架构
7 分钟
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3 - 2 Spark RDD
10 分钟
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4 Spark架构及原理
4 - 1 启动Spark Shell
4 分钟
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4 - 2 创建RDD
11 分钟
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4 - 3 读取学生成绩创建RDD
6 分钟
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4 - 4 map与flatMap算子应用
11 分钟
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4 - 5 sortBy与filter算子应用
8 分钟
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4 - 6 取出成绩排名前5的学生信息
5 分钟
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4 - 7 交集与并集计算的算子应用
6 分钟
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4 - 8 获取成绩100分的学生信息
6 分钟
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4 - 9 键值对RDD常用算子
13 分钟
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4 - 10 计算学生成绩总分和平均分
12 分钟
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4 - 11 存储RDD
14 分钟
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4 - 12 统计用户停留时间最长的基站
16 分钟
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5 Spark开发环境配置
5 - 1 配置Spark开发环境
6 分钟
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5 - 2 Spark实现单词计数
6 分钟
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5 - 3 本地模式运行Spark程序
9 分钟
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5 - 4 使用集群模式运行Spark程序
14 分钟
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5 - 5 设置应用程序使用的集群资源
5 分钟
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6 Spark SQL应用
6 - 1 Spark SQL简介和环境配置
20 分钟
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6 - 2 读取结构化文件创建DataFrame
16 分钟
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6 - 3 读取外部数据库数据创建DataFrame
7 分钟
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6 - 4 读取RDD创建DataFrame
10 分钟
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6 - 5 读取Hive表数据创建DataFrame
12 分钟
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6 - 6 读取学生成绩创建DataFrame
6 分钟
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6 - 7 常见DataFrame API应用
12 分钟
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6 - 8 通过DataFrame API计算学生总分和平均分
5 分钟
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6 - 9 保存DataFrame为结构化文件
6 分钟
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6 - 10 保存DataFrame到外部数据库和Hive数据库
6 分钟
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6 - 11 保存学生成绩分析结果到Hive
8 分钟
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6 - 12 创建DataSet
10 分钟
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6 - 13 通过商品销售数据创建DataSet
8 分钟
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6 - 14 统计商品销量
8 分钟
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7 Spark MLlib应用
7 - 1 机器学习简介
8 分钟
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7 - 2 Spark MLlib简介
6 分钟
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7 - 3 处理线性回归模型数据
11 分钟
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7 - 4 构建线性回归模型
11 分钟
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7 - 5 协同过滤算法简介
5 分钟
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7 - 6 构建ALS算法进行电影推荐
14 分钟
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7 - 7 在IDEA实现ALS数据处理过程
10 分钟
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7 - 8 在IDEA实现ALS模型构建过程
9 分钟
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7 - 9 在IDEA实现ALS预测与评估过程
9 分钟
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7 - 10 在IDEA实现ALS模型推荐过程
8 分钟
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7 - 11 提交ALS电影推荐模型到集群
16 分钟
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