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大数据处理框架 Apache Spark 设计与实现

浏览 126 扫码 分享 2022-07-14 01:36:34
  • 1. 大数据处理框架概览
  • 2. Spark系统部署与应用运行的基本流程
  • 3. Spark逻辑处理流程
  • 4. Spark物理执行计划
  • 5. 迭代型Spark应用
  • 6. Shuffle机制
  • 7. 数据缓存机制
  • 8. 错误容忍机制
  • 9. 内存管理机制

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  • Spark 核心知识
    • 1. 基础解析
    • 2. Core 应用解析
    • 3. SQL 应用解析
    • 4. Streaming 应用解析
    • 5. GraphX 应用解析
      • 5.1 Spark GraphX 概述
      • 5.2 Spark GraphX 解析
      • 5.3 图算法
    • 6. Spark 内核解析
      • 6.1 Spark 整体概述
      • 6.2 Spark 通信架构
      • 6.3 脚本解析
      • 6.4 Master 节点启动
      • 6.5 Worker 节点启动
      • 6.6 Client 启动流程
      • 6.7 Driver 和 DriverRunner
      • 6.8 SparkContext 解析
      • 6.9 Job 提交和 Task 的拆分
      • 6.10 Task 执行和回馈
      • 6.11 Spark 的数据存储
      • 6.12 Spark Shuffle 过程
      • 6.13 Spark 内存管理
      • 6.14 部署模式解析
      • 6.15 wordcount 程序运行原理窥探
      • 6.16 Spark 任务调度机制
    • 7. Spark 性能优化
      • 7.1 调优基本原则
      • 7.2 数据倾斜优化
      • 7.3 运行资源调优
      • 7.4 程序开发调优
      • 7.5 Shuffle 调优
      • 7.6 GC 调优
  • Spark 高级分析与机器学习
    • 1. 高级分析和机器学习概览
    • 2. 预处理和特征工程
    • 3. 分类
    • 4. 回归
    • 5. 推荐系统
    • 6. 无监督学习
  • 大数据处理框架 Apache Spark 设计与实现
    • 1. 大数据处理框架概览
    • 2. Spark系统部署与应用运行的基本流程
    • 3. Spark逻辑处理流程
    • 4. Spark物理执行计划
    • 5. 迭代型Spark应用
    • 6. Shuffle机制
    • 7. 数据缓存机制
    • 8. 错误容忍机制
    • 9. 内存管理机制
  • Spark 海量数据处理：技术详解与平台实战
    • 1. 序篇
    • 2. Spark编程
  • Spark 机器学习实战
    • 1. Scala 和 Spark 的机器学习实战
  • Spark 广播变量定时更新
  • Spark 大数据商业实战三部曲
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