黑马程序员 大数据 全网第一套PySpark-大数据开发

黑马程序员 大数据 全网第一套PySpark-大数据开发课程介绍(A000830)：

黑马程序员 大数据 全网第一套PySpark-大数据开发

文件目录：

黑马程序员 大数据 全网第一套PySpark-大数据开发

│ ├─PySparkp = e W 5 : /-视频

│ │ ├─0-导学视频

│ │ │ └─PySpark导学.mp4 368.43MB

│ │ ├─1-第一部分-Spark基础入门

│ │ │E + t Y 1 | ├─1-第一章

│ │ │ │ ├─01-课程导入.mp4 5.67MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第一章-1.1-Sp? – = k [ * d D Qark简单介绍.mp4 46.18MB

│ │ │ │ ├─Sd l A L k *park基础入门-第一章-1.2-Spark风雨十年.mp4 61.13MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第一章-1.3-Spark和Hadoop的对比.mp4 75.02MB

│ │! W 2 ~ 0 D P ^ │ │ ├─Spark基础入门-第一章-1.4-Spark四大特点.m% + R 3 g O !p4 64.85MB

│ │ │ │d / [ ) j ├─Sp? W 5 I u F 2ark基础入门-第一章-1.5-Spark框架模块.mp4 57.79MB

│ │ │ │ ├─Spark基础0 d Q入门-第一章-1.6-Spark运行模式.mk % q ( h ,p4 59.03MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门D x D J z-第一章-1.7-5 2 L l n g a pS[ W #park的架构角色.mp4 88.17MB

│ │ │ │ └─Spark基础入门-第一章-总结.mp4 11.04MBE j @ 4 u

│ │ │ ├─2-第二章

│ │ │ │q o 3 ~ + s i y ├─Spark基础入门-第二章-2.1-课程$ = M g服务器环境.mp4B V Y v 43.6MB

│9 ? r 1 t s X ~ – │ │ │ ├─Spark基础入门-第二章-2.2-Local模式基本原理.mp4] l q e E Z E 88.65MB{ K I

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第二章-2.3-在Linux上服务器上安装Anaconda.X Q :mpF s 0 8 q y @ 94 268.55\ % T w ~ l RMB

│ │ │ │ └─Spark基础入门-第二章-2.4-Spark Local模式部署.mp4 514.95MB

│ │ │ ├─3-第三章

│ │ │ │ ├─Spark基础f K u &入门-第三章-3.1-StandAlon1 j : a #e的运行原理.mp4 23.39MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第三章-3.2t t f ;/ O I ? E m Y ` X-StandAlone部署.mp4 624.2MB

│ │ │ │ ├─Spark基\ _ k – \ Z础入门-第三章-3.# + L F3-StandAlo4 J L 2 h +ne? W e E % ]程序测试.mp4 271.91MB

│N M n \ E │ │ │ ├─Spark基础入门-第三章-3.4-Spark程序Z + W E v X m D运行层次划分.mp4 25o [ 4 / 8 b L5.49MB

│ │w t g Q m C @ │ │| % Q P Q └─Spark基础入门-第三章-3.5-总q k m n 8 R X结.mp4 34.7– 3 n6MB

│ │ │ ├( . . \ ~─4-第四章

│ │ │ │ ├─Spar} 6 r @ z )ke 3 J 0 4 V f N )基础入门-第四章-4.1-StandAlone HA模式的运行原理p n \.mp4 63.25MB

│ │ │ │ ├─SparQ c h S V ( v & *k基础入B d h M a X门-第四章-4.2-S1 n h . 2tandAlone 部署和测试.mp4 251.3n H ( ? @ G F l5MB

│ │ │ │ └─Spark基础入门-第四章-4.3-总结.mp4 29.7N , t 9 g N S ;9MB

│ │ │ ├─5-第五章

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第五章-5.1-Spark On YARN的运行原理.mp4 90.03MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第五章-5.2-{ ~ 0Spark On YARN 部署和测试.mp. ) j s C g $ / v4 214W * / C f A C.69MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第五章-5S u 7 9 F 6 ; F.3-b 8 i两种部署模式的区别.mp4 1( ] d D00.92MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第五章-5.4-两种部署模式的演示和总结.mp4 157.93MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第五章-5.5-两种模式任V j i 9 c x J _务提交流程.mp4 125.57MB

│ │ │ │ └─Spar7 6 Z – K 6 ^ ;k基础入R x ^ 7门-第五章-5.6-总结T J \.mp4 38.74MB

│ │ │ ├─6-第六章

│ │ │ │ ├─/ c ] B x H r ySpark基础入门-第六章-6.1} d &-框架和类库.m= w H c m B s ~p4 4t : p G2.43MB

│ │ │ │7 1 Z h ├─Spark基础入门-第六章-6.2-PySpark类库介绍.mp4 56MB

│ │ │ │ ├─SpaF l l ` _ A \ ArQ H 3 S : [ * !k基础入J A v f门-第六C l H h j ! \章-6.3-PySpark安装.mp4 156.69MB

│ │ │ │ └─SpT r $ark基础入门-第六章-6.4-总结.mp4 9Y 8 P *| c Q W I _ 8 K.07MB

│ │ │ ├─7-第七章

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第七章-7.1-本机配置Python环境.mp4 189Q T + _ ( R &.34MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入门-第七章-7.2-PyCs ) oharm本地和远程解释器配置.mp4 106.98MB

│ │ │ │ ├─Spark, ] v 3基础入门-第七章-7.3-编程入X # s _ \口SparkContext对} $ q v $ 7 t象以及WordCount演示.mp4– @ I c 248.97MB

│ │ │; \ _ / │ ├─Spark基础入l U R门-第七章-7.4-WordC) t @ 0 –ount代码流程w H ? d ? P解析.mp4 134.6MB

│ │ │ │ ├─Spark基础入5 r l w门-第七章-7W M E h } K J.5-提交WordD F 2 D _ WCount到Linux集群运行.mp4 14a E s : . R 1 p4.v # K O ! B | p K23MB

│ │ │ │ └─Spark基础入0 $ s 9 i w /门-第七章-7.9 $ – d ; + f q6x l v % 3-总结.mp4 23.75MB

│ │ │ └─8-第八章

│ │ │ ├─Spark基础入门-第八章-8.1-Spark运行角色回顾.mp4 7. = i2.42V S c [ C RMB

│@ A C │ │ ├─Spark基础入门-第八章-8.2-分布式代码执行分析.mp4 156.84MB

│ │ │ ├─Spark基础入门-第八章-8.3-Python On Spark执行原理.mp4 135.93MB^ r K # ~ ( } `

│ │ │ └─Spark基础入门-第八章-总结.mp4 1Z ( W f (1.95MB

│ │ ├─2-第二部分-SparkCore

│ │ │ ├─1-第一章

│ │ │ │ ├─SparkCore-第一章-1.1-什么是RDD.mp4 22.11MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第一章K = G / U B o-1.2-RDD五大特性-特性1.mp4 15.74MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第一章-1.3-RDD五大特{ A @ T Q N I ? X性-特性2r 0 | t 3 0 a.m_ Y T W g `p4 61.14MB}\ x ) 7 c u o b K o h

│ │ │ │ ├─Spax @ Kg } a _ G BrkCore-第一章-1.4-RDD的五大特性-特性3.mp4 26.84MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第一Z d 4 d & c o a章-1.5-RDD的b ( ` 0 6 6五大特性-M x b { }特2 d k N o 9 / c /性E r K b ?4.mp4 42.82$ w d / E $ t u : Q u b f C y7MB

│ │ │ │ ├─! s L o { YSpar2 } f ~ U }kCore-d 8 E ; G n U v第一章-1.6-RDD的五大特性-特性5.mp4.: N q C Emp4 53.15MB

│ │ │ │ ├w P 5 , / M─SparkCore-第一章-1.7-: 0 ` o \ h 2 (WorO * *dCount结合RDD特性进行执行分/ O I q s 6 q 0析.mp4 205.3MB

│ │ │ │ └─SparkCore-第一章-1.8-总结.K i T \ = Z Hmp4 21.4j U t t r9MB

│ │ │ ├─2-第二章

│ │ │ │ ├─SparX q f 2 8kCore– \ h 7 9 ` 8 T }-第二章-1-RDD的创建-1.mp4 31.39MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-x ^ % k j M第二章-10-RDD算子-filter.mp4 37.06MB3 r K | 5

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-11-RDD算子-disk x = w ktinct.mp4 53.73MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-{ _ T % , c第二章-12-RDD算子-union.mp4 31.62MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-13-RDD算子o / _ 9 d g-join.mp4 86.96MB

│Y / g V Z n % Q ^ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-14-– d aRDD算子-intersectK G A U \ ^ uion.mp4 29.46MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-v t @ R ^ h S J15-RDD算子-glom.= & 2 8mpy W i c4 9.26MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-16-RDD算子-groupByKey.mp4` c M 55.64MB

│ │ │ │x b d | i t J ├─SparkCore-第二章-17-RDD算子-sor s C r /rtBy.mp4 100.83MB

│ │ │ │h / B f B | w ├─SparkCore-第二章-18-RDD算子-sortByKey.mp4 78.44MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第e / 9 i )二章-19-RDD算子-案例.mp4 146.47MBC N g M . X t

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-2-RDD的创建K j F V ` + c 2–l 5 :2.mp4 210.02MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-* W # f ! :20-RDD算子-案例-提交到YART A wN执行.mp4 340.44MB

│ │ │ │ ├─SparkC5 g y f Z f 2ore-第二章-21-RDD算子p U *-countByKey.mp4 58.4MB

│ │ │r b k ` g │ ├─SparkCore-第二章-22-RDD算子-reduce.mp$ F ) 7 A [ I ;4 53.11MB

│ │ │ │ ├─Sparkj ] V rCore-第二章-23-Y 6 0 8 E – e cRDD算子-fold.mp4 57.46MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-24-RDDd $ ? r \ , *算子-take-J p | m B j \first-count-to– & }p.mp4 41.78MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-25-RDI X \ # x | BD算子-takeSampB C m q L D 4 a 8r Z G } \le.mp4 73.94MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-26-RDD算Z , e @ o Y子-takeOrdered.mp4 40.16MB9 P u ! Q C

│ │ │ │ ├─SparkCm i B K m ` p _ore-第二章-27-RDD算子-foreach.mp4 72.47MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-28-RD6 ) M z a E Q } *D算子-saveAs$ / 9 Z b so i E 9 _ z R N E h XTextFile.mp4 118.39MB

│ │ │ │ ├─S\ – w l V \parkCore-第二章-29-RDD算子-mapPartitions.mp4 86.75MB

│ │ │ │ ├─w w YSparkCore-第二章-3-RDD算子概念和分类.mp4 677 U 0 L n m 0 ^.11MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-30-RDD算子-forw S | – UeachPartition.k z ` – K & 1 Qmp4 37; . + A 3 ).8n { {9 % h l D ( 6 T T ? K k N A c6MB

│ │ │ │ ├R E + h T─SparkCore-第二章-31-RDD算p 5 f . O # y @子-partitionBy.mp4 74.59M( ` 2 wB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-32-RDD算子-repartition-cI | H \ C 3 2 %oal` + n 1 , 5esce.mp4 95.K U d ] * z +14MB

│X ~ O z H │ │ │ ├─SparkCore-第二章-33-RDD算子-面试题-groupBy; ? 8 W cKey和reduceByKey的区别.mp4 56.5MU l 6 ? 4 Q 5 b 8B

│ │ │ │ ├─SparkCore-第K ] h 7 w = K二章-34-总结.my C /p4 10.35MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第二章-E & \ ^ 94-转换算子x . ~ 6 , D 0 R w-map.mp4 1v u ] 0 g ) l04.95MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第T U X @ , I二章-5-转X 6 & t ~ 2 P Y换算子-flY 7 G HatMap.mp4! K p s 56.42MB

│ │ │ │ ├─S= U . 3 kparkCore-第二章-6-转换算子-reO ( } M B c mduK v H wceByKey.mp4 21.36MB

│ │ │ │ ├─SparkCoreV _ A A , ! 3 0 5-第二章-7) u x K !-RDD算子-mapValues.mp4 40.74MB

│ │ │ │ ├─Spj l ~ & 5 YarkCore-第[ ~ }二章-8-Wod I D @ P m crdCoux U * 2nt案例回顾.mp4 53.72MB

│ │ │ │ └─Spn u k 5 5 )arkCoK 5 K }re-第二章-9-RDD算子-groupBy.mM Q V ) I 1 , 7p4 81.39MB

│ │ │ ├─3-第三章

│ │ │ │ ├─SparkCore-第三5 [ u W \章-1-RDD的数据是过程数据概念.mp4 52.26o v w _ 4 Z CMB

│ │ │ │ ├─8 p e # | 3 / eSparkCore-第三章-2-@ y S p \ ) 0 w QRDD的缓存.mp4E # [ 0 323.24MB

│– * Z Z [ │ │ │ ├─SparkCore-第三章-3-RDD\ & / | [ y R i的CheckPoint.mp4 138.09MB

│ │ │ │ └─SparkCore-% A :第三章-4-总结.mp4 20.77MB

│ │ │ ├─4-7 j : \ f + j _ b第四章

│ │ │ │ ├─SparkCore-第四章-1-jieba库入门U [ T }使用.mp4 14# E 2 y a b6.29MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第四章-2-@ A Z案例需\ g 8 k求1开发a B W.mp4 373.43V ( E 5 t / m NMB

│ │ │ │ ├─SparkCq l tore-第W ! 0四章-3-案例需求2开发.mp4 227.51MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第四章-4-案例需求3开A ! Z ( \ v M发.mp4 140.39MBx – I \ e z s (

│ │ │ │ ├─SparkCoT Z Lre-第四章-5-提交代码到YARN集群运行.mp4 153.# : @19 i { @ 4 ; w2MB

│ │ │ │ └─SparkCore-第四章-6-作业和总结.mp4 8.88MB

│ │ │ ├─5-第五章

│ │ │ │ ├─SparkCore-第五章-1-广播变量.mp4 354.61MB

│ │ │ │ ├─SparkCore-第五章-2-累加M m b R a 5 Y 7器.mp4 213.12MB

│ │ │ │ ├─SparkCore; 1 Y a * : T X z-第五章-3-广播变量累加器综合案例.mp4 287.43MB

│ │ │ │ └─SparkCor! + { \ g Z x5 B 9 Q W V [e-第五章-4-总结.mp4 3.17MB

│ │ │ └─6-第Z % D 3 4 \六章

│ │ │ ├─SparkCi w ] v ) & y F qore-第六章-b U r X / | w1-DAG.mp4 86.26MB

│ │ │ ├q ~ P─SparkCore-f t 2 \ ` [ |第\ ? Y ; iC X h m w = R 7 – r六sA J L 2 Z } _ q N 5 j X章-2u E Q Z-宽窄依赖和阶段划分.mv U F p ^ \ ;p4 73.07MB

│ │ │ ├─SparkCore-第六章-3-内存m u { )迭代计算.mp4 217.5u h K + b n X1b I pg N 4 Z 7 s u aMB

│ │ │ ├─SparkCore-第六章-4-Spark并行度.mp4 86.48M\ 2 lB

│ │ │ ├─SparkCore-第六章-5-Spark任务调度.mp4 168.34MB

│ │ │n } E M 6 ├─Sz a ? q o v B + *parkCo^ t 5 * F , vre-第六章-6-Spark运行概念名词解释和层级梳理.mp4 90.16MB

│ │ │ └─SparkCore-第六章-7-总结.mp4 14.97MB

│ │ ├─3-第三部分-SparkSQL

│ │ │ ├─1-第一章

│ │ │ │ └─SparkSQL-第一8 L ? #章-SparkSQL基础入门.mp4 32.28MB

│ │ │& ? W ├─2-第二章

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第二章-1-Spar\ q $ Q * # 3 x 3kSQL和HivJ Z C { N . d } oe的异同以及SparkSQL的数据抽象.mp4 141.3MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第| n \ q二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld.mp4 142.14MB

│} B O e ( c P u 7 │ │ │ └─SparkSQLY p s b-第二章-. w – Z h R – 7 p3-总结.mp4 5.56MB

│ │ │ ├─3-第三章

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三2 5 ~章-1-DataFrame对象的构成.mp4 18.96M_ i z , Z M = ^ S, ; V – d lB

│ │ │ │ ├─SparkSQe . x Z jL-第三章-10-DSL风格入门AP_ H % i c – 9 0 `I.mp4 200.05MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-1g & ? ] @ A1-SQL风格入门API.mp4 7` P L ] r . c 23.21MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-12-Wot { : KrdCount案V = O 9 ^ Q L c例6 x = L.mp4 216.2t b ; I | q 7 _9MB

│ │ │ │ ├─SparkSQ0 = n H . ] } , 1L-第三章-13-电影评@ z Q G H I v ? S分案例编程.mp4, – N 3 H 530.2MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-14-SparkSQL Shuffle阶段分区数参数设定.mp4 108.97MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-15-异常数据处理API.mp4 300.02MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-16-DataFrame数据写出.mp4 153.I { M $ % U qS Q = – d07MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三9 z S x , Z \章-17-DataFrame使用JDBC协议读写数据库(MySQL).mp4 176.64MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-18-总结.mp4 9.53MB

│ │ │ │ ├─SpQ o 6 X z XarkSQL-第三章-2-DataFrame创建-I ~ l v d H b a1.U A e imp4 19I c = y r 0 { !4.59MB

│ │ │ │ ├─Sparh ^ a EkSQL-第三章-3-DataFrame创建-2.mp4 92.99MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-4-DataFrame创建j [ d 5 G j y-3.mp4 64.56MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-5-DataFrame创建-4-基于Pandas的DF转换为S@ @ U 6 b GparkSQ0 | @3 { x O d 3 ) H EL的DF对象.mp4 6.96MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-6-标准API读取text数据源构建DataFrame.mp4 69.29MB

│ │ │ │ ├─SpaU 4z m . L X R z NrkSQL-第三章-7-标准API读取json构建DataFrame.mp4 32.21MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第三章-8-标准API读取jcsv构建DataFram* % ) S J l % 2 De(1).mp4_ $ 0 n / U { u 50.8MB

│ │ │ │ ├─Sp& 8 T : i O I ParkSQL-第三章n x z \ ) ^ r t-8-标准API读取jcsv构建DataFrame.mp4 50.8MB

│ │ │ │| 3 v Q O └─SparkSQL-第三章-9-标准API读取jpa6 !6 7 V W * 7 v Mrquet构建DataFrame.mp4 65.29MBz _ 1

│ │ │ ├─4-第四K O f y I + t % 7章

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第四/ V G章-1-UDF创建演示.mp4 228.184 c 8 i & # B 6F w w + 9 C _MB

│ │ │ │ ├─SparkSQL-H u 2 0 1 P h ~ m第四章-2-注册返回值是数组类型6 – \ U 8 ~ @ r的UDF.mp4 131.32MB

│ │ │ │ ├─SparkS] X – U GQL* B \ 4 6 h [-第四章* h D-3-返回字典类型的UDF定义.H y ! U N vmp$ ~ { ~ t ~ q Z \W T g b % { /4 145u h D t ( g % N.4MB

│ │ │ │ ├─Sparh 7 ? tkSQL-第四章\ : Q 9 Z 3 y * l-4-拓展-通过RDD代码模拟UDAF效果.mp4 101.6MB

│ │ │ │ ├─S} n ! L V ~parkSQL-第四章-5-窗R ^ o P 4 & w H 0口函数的演示.mz $ n k GZ 0 q 6 } lp4 170.8MB

│ │ │ │ └# y ? % 6 + p i─SparkSQL-第四章J t P ` H S-6-总结.mp4 4.74MB

│ │ │P g $ : ├─5-第五章

│ │ │ │ ├─SparkSQL-第五章-1-Cat– n y } X 7alyst优化器.mp4 54.68MB

│ │ │ │ └─SparkSQL-第Y O E五章-2-Sp4 : – ] = X ` v varkSQL执行流程及本Y – & a t章总结m % – D . H.mp4 42.14MB

│ │ │ ├─6-第六章

│ │ │ │ └─Spay i w H k ! / 0 erkSQL-第六章-SparkOnHo d \ A b Z % 8 Give原理和配置及总结.mp2b Z m M l { 8 . . C ;4 334.22MB

│ │ │ └─w K { B $ x7-第七章

│ │ │ └─SparkSQL-第七章-分布式SQL的执行引擎原理和配置.mp4 309N ( n A ( 3 s I 2.39MB

│ │ ├─4-第四部分-W O . 0案例

│ │ │ ├─案例-案例背景及需求1开发.mp4 81.98MB

│ │ │ ├─案例-需求2开发.mp4 411.11MB

│ │ │ ├─案例-需求3开发.m, } X 3 4 # I k [p4 71.42MB

│ │ │ └─案例-需求4开发.mp4 235.4 S Z j ,69MB

│ │ └─5-第五部分-Spark新特性及核心回顾

│ │ ├─Spark新特性及核心回sh j ~ ~ o D 25 i – } 5 r顾-1-1-HashShuffh F _ JleManager.mp4 101.99MB

│ │ ├─SpC L 8 }ark新特性及核心回顾# K g-1-2-SortShuffleManager.mp4 86.46MB

│ │ ├─Spark新特性及核心回顾-1L _ 2 [-3-总结.mp4 18.48MB

│ │ ├─Spark新特性及核心回顾-2-1-3.0新特性-AQE.mp4 176.45MB

│ │ ├─Spark新特性及核心回顾-2-2-新特性-动态分c | # m B q区裁剪.mp4 47.1MB

│ │ ├─Spar\ z 2 / D = k & `k新特性及核心回顾-2-3-新特性-k& @ 7 Zoalas库.mp4 303.84MB

│ │ ├─Spark新特性及核心回顾-2-* D 14-总结.mp4 24.25MB

│ │o [ , Y C } J r w └─Spark新特性及核心回顾-3-Spark概念总结_ , P / w x E ) m.mp4 60.94MB

│ └─PySpark-资料

│ ├─PPT

│ │ ├─1 – Spark基] t N B r 3 e M础入门.pdf 6.45MB

│ │ ├─2 – Spark核心编程.pdf 6.92MB

│ │ ├─3 – SparkSQL.pdf 7.08MB

│ │ ├─4 – Spark综合案例.pdf 819.04KB

│ │ └─5 – Spark核心回顾+新特性.pdf 2.515 t – 0 w J uMB

│ ├─代码.zip* A f u Q 9 A 19.) . 0 J N ]52ML w S 9 \ E b 9B

│ ├─完整虚拟机2021-SZ

│ │ ├─2021新版本D ^ Z +软件安装v520211002192.168.88.2安装Spark-NoSQL-Flink.docx 15.39MB

│ │ ├─centos20211005.zip.001 7.96GBE E ] @ 3 I t

│ │ ├─centos20211005.zip.002A 2 \ 9 q i ` 7.96GB

│ │ ├─centos20211005.zip.003– U \ 7.96Gs M ^ KB

│ │ ├─ceL c 1ntos202) v j D , p _11005.zip.004 7.96GB

│ │ ├─centos20211005.zip.005 5.66GB

│ │ ├─大数据环境统一虚拟机

│ │ │ ├─文档

│ │ │ │ ├─01-安装VMware虚拟机.doc 638KB[ ~ L V \

│ │ │ │ ├─02-虚拟机安装.doc 2.02MB

│ │ │w V @ V 2 │ ├─03-CRT连接linux.doc 1.05MB

│ │ │ │ ├─04-vmware软件卸载.doc 578KB

│ │ │ │ ├─05-大数据环境配置统一.doc 3.12MB

│ │ │ │ ├─06-) 3 R – m L a g5 M ? * V l +zookeeper集群安装.doc 138.5KB

│ │ │ │ ├─07-hadH f q | S L ) } Roop集群安装操作.doc 287.5KB

│ │ │ │ ├─08-hive安装操作.* / $ b 6 u 6 Bdoc 154KB

│ │ │ │ ├─09-spark部署文档.doc 2.47MB

│ │ │ │ ├─10-? M q % ~ T JHBase安装操作.docx 203.36KB

│ │ │ │ ├─11-Phoenix的安装操作.do0 ) x { Pc 359.5KB

│ │ │2 Y ` \ B 6 M │ ├─12-kafka环境搭建.docx 89.1KB

│ │ │ │ ├─13-flume安装以及nosql综合案例环境.doc 86.5KB

│ │ │ │ └─14-flink集群安装.docI q r 5 a 3.9MB

│ │ │ ├─虚z { k x拟机

│ │ │ │ ├─node1.zip 11R f X P . Q = b Y.21GB

│ │ │ │ ├─node2.zip 8.72GB

│ │ │c / t N _ │ └─nX . T wode3.zip 7.58GB

│ │ │ └─资e / \ T料w , 1 T b h :.zP – Xip 99 m F G.1GB

│ │ ├─说明1：d ^ : E 6 O ,1-7快照截图.jpg 2= I 2 M6.3KB

│ │ └─说T ~ R . , v . A E明2.tx: 9 u p g X E Kt 1_ \ G92B

│ └─资料

│ ├─Anaconda38 X / 6 h l = n-2021.05-Linux-x8664.sh 544.41MB

│ ├─Anaconda3-2021.05-Windows-x8664.exe 477.2MB

│ ├─apache-] R ; ( m K Nhive-3.1.2-bin.tar.M 1 l xgz 265.2 $ – M \ 1 P9MB

│ ├─DAG 和 Action.drawio 2.3KB

│ ├─hadoop-o A ] X w3.3.0

│ │ └─bin

│ │ ├─hadoop.dh P ] j w \ ; ull 85KB

│ │ ├─hadoop.exp 19.3KB

│ │ ├─hadoop.lib 32.46KB

│ │ ├─hadoop.pdb 684KB{ E o

│ │ ├─libwinutils.libu # B F oL P v 8 : 2 ? l { J M 1.25MB

│ │ ├D w 6 { , ) H U─winutils.exe 110KB

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│ ├─hadoop-3.3.1.tar.gz 577.15MB

│ ├─jdk-8u211-linux-x64.tar.gz 185.96MB

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│ ├─pyarrow-4.0.1-cp38-cp38-manylinux2014x8664.whl 20.87MB* * ` ! w a 0 Z :

│ ├─Spark On YARN Client模式.dg x \ , wM 2 7 F t r @ I B d 9rawv A ; $ – R e ( iio 2.12KB

│ ├─Spark On YARN Cluster模式.drawio 1.98KB

│ ├─spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz 287.02MB

│ ├─Spark层s q o次关系概念图.png 118.54KB

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│ ├─Spark核心概念.xmind 746.76KB

│ ├─Spark9 O A W ~ V部署文档.md 28.93KB

│ ├─WordH J qo n ` M i ] I LCount代码执行的图示._ Q J _ Fdrawio 2.27KB

│ └─测试数据

│ ├─accumulatorbroadcastdata.txt 212B

│ ├─apache.log 1? B Y ] o H – #.41KB

│ ├─mini.json 118.62MB

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│ ├─order.j i O ? \ 6 4 1texc ~ ? y tt 2.84KB

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│ ├─sql

│ │ ├7 S q─helloworld.t8 6 Z $ % yxt 37B

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│ │g v 8 1 . ├─user.ak \ T l y ,vsc 18! O : |5B

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│ │ └─user6 t : N 1 @s.parquetw , _ & x U i ~ 615Bz 4 J

│ ├─stp 8 ) ]uinfo.txt 331B` ! 4 k E O

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