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Spark
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1 Apache Spark概述之1.1 什么是Spark
1 背景和重要性
2 Apache Spark概述之1.2 Spark的特点
2 安装和配置Spark
3 Apache Spark概述之1.3 Spark的生态系统
3 引言之Spark的核心概念
4 Spark环境搭建之安装Spark
4 Spark架构概述之Spark的组成部分
5 配置环境变量
5 Spark架构概述之集群管理
6 Spark环境搭建之启动Spark集群
6 Spark架构概述之数据抽象
7 Spark核心概念之RDD（弹性分布式数据集）
7 Spark环境搭建之本地模式与集群模式
8 Spark核心概念之DataFrame与Dataset
8 使用Docker搭建Spark环境
9 Spark执行模型
9 Spark环境搭建之配置文件详解
10 数据读取与处理之加载数据源
10 Spark数据处理引擎教程 - 创建和操作RDD
11 数据转化
11 DataFrame的优势
12 数据操作示例
12 RDD和DataFrame的比较
13 Spark SQL简介
13 Spark SQL基本用法
14 Spark SQL之使用DataFrame API
14 优化Spark SQL性能
15 Spark SQL之SQL查询示例
15 Spark SQL之使用Hive与Spark SQL
16 Spark Streaming概述
16 Spark Streaming概述
17 Spark Streaming之流数据处理
17 Spark Streaming之DStream与输入源
18 Spark Streaming之实时应用案例
18 Spark Streaming之状态管理与窗口操作
19 机器学习概述
19 机器学习与Spark MLlib之机器学习简介
20 使用MLlib的内容
20 使用MLlib构建机器学习模型
21 Machine Learning with Spark -...
21 机器学习与Spark MLlib之评估和调优模型
22 实际案例分析介绍
22 GraphX的基本概念
23 基于Spark的数据分析项目
23 图计算与GraphX之图计算实例
24 项目实施经验
24 图计算与GraphX之优化图计算
25 总结与最佳实践
25 Spark数据处理引擎的应用
26 常见问题与解决
26 案例研究之最佳实践和经验教训
27 总结与最佳实践
27 案例研究之未来的发展方向
28 总结与展望
29 总结与展望之未来学习方向
30 常见问题解答
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