『课程目录』:
│ 01_大数据时代
│ 02_大数据概念
│ 03_大数据的影响
│ 04_大数据关键技术
│ 05_大数据计算模式/ Y( q% q9 L+ Y! N d/ x" x& O
│ 06_代表性大数据技术之Hadoop2 p2 r) C& l- ^; L ~8 K/ L
│ 07_代表性大数据技术之Spark
│ 09_本章配套讲义PPT-第1章-大数据技术概述 |$ W& {' [- Q+ K& k- F+ [, g" W* f5 ]
│ 10_计算机的缘起/ p5 S5 {5 X% r, B9 T
│ 11_编程范式
│ 12_Scala简介
│ 13_Scala的安装和使用方法
│ 14_基本语法 P" g6 U% h: I
│ 15_控制结构
│ 16_数据结构（容器、列表、集合、映射） ?; ]. x* g7 P0 S
│ 17_数据结构（迭代器、数组、元组）5 x* g' l: ]4 [
│ 18_类（类的定义和创建对象）
│ 19_类（编译和执行）9 c$ s, F B8 u: `0 O
│ 20_类（getter和setter方法）
│ 21_类（构造器）0 K* R6 l( v; \0 ^. v! d; A) g
│ 22_对象(单例对象和伴生对象)
│ 23_对象(apply方法和update方法)1 T0 d7 f: r1 M0 a7 p
│ 24_继承: Y3 }# h" E. j
│ 25_特质) c1 O& G9 U% I$ d0 G$ j
│ 26_模式匹配
│ 27_函数定义(函数的类型和值). [% r7 q P+ j7 A$ h) Y$ v7 @
│ 28_函数定义（匿名函数和闭包）
│ 29_函数定义（占位符语法）4 }9 d1 t1 H# P# V6 d
│ 30_针对集合的操作& @% {. ?2 B( ~* G/ i! E1 n
│ 31_函数式编程实例. [( B7 }+ p/ [7 Z' j" v
│ 32_本章配套讲义PPT-第2章-Scala语言基础
│ 33_Spark简介
│ 34_Scala简介
│ 35_Spark与Hadoop的对比
│ 36_Spark生态系统+ F$ A( z% s! k" E
│ 37_基本概念和架构设计# d& h) {* \0 c/ I7 A/ X9 f
│ 38_Spark运行基本流程
│ 39_RDD概念
│ 40_RDD操作
│ 41_RDD执行过程
│ 42_RDD特性
│ 43_RDD依赖关系和运行过程
│ 44_Spark的部署和应用方式/ t+ d2 W) ]; L7 E
│ 45_本章配套讲义PPT-第3章-Spark的设计与运行原理
│ 46_安装Spark6 R8 {8 y5 J6 j9 t+ {! {. Z
│ 47_在Spark Shell中运行代码
│ 48_编写Spark独立应用程序3 V; h7 p9 e7 D1 F
│ 49_第一个Spark应用程序：WordCount
│ 50_使用IntelliJ IDEA编写Spark应用程序
│ 51_Spark集群环境搭建8 Y7 t/ C# ` _' ]$ j
│ 52_在集群上运行Spark应用程序
│ 53_本章配套讲义PPT-第4章-Spark安装和使用方法- _) k6 x. J' F. y; M4 e: W$ R5 J
│ 54_RDD创建; H8 ]- m3 f# z+ l& h
│ 55_RDD操作
│ 56_RDD持久化
│ 57_RDD分区- f1 F3 t/ Q8 \( s1 _
│ 58_键值对RDD的创建6 \! `9 I1 ^# r7 @3 I) v3 z" c& A9 ^
│ 59_常用的键值对 RDD转换操作（reduceByKey）9 s7 [; ^$ t/ i# _) b- M( X" u
│ 60_常用的键值对RDD转换操作（groupByKey）( m& h" f2 u; y. |! K, i- }6 Z: M
│ 61_常用的键值对RDD转换操作（reduceByKey和groupByKey的区别）
│ 62_常用的键值对RDD转换操作（keys、values和sortByKey）
│ 63_常用的键值对RDD转换操作（mapValues和join）
│ 64_常用的键值对RDD转换操作（一个综合实例）! d+ ~, o& c: N$ d9 X
│ 65_共享变量
│ 66_文件数据读写（文件系统数据读写）! X1 h! T8 b8 P4 K+ |
│ 67_文件数据读写（JSON文件数据读写）& U6 ]& R7 E+ [/ {
│ 68_读写HBase数据（HBase简介）
│ 69_读写HBase数据（创建一个HBase表）7 F* x! ^+ H3 v- i) L" K7 O
│ 70_读写HBase数据（配置Spark并编写程序读取HBase数据）) P9 z9 m' z; H3 U, s2 a8 i
│ 71_读写HBase数据（编写程序向HBase写入数据）4 ?4 U( v) s" |( l& `& \" M/ X% i
│ 72_案例1：求TOP值, @ D, H l7 T. d
│ 73_案例2：求最大最小值) W8 [: _" c; ^
│ 74_案例3：文件排序' }1 X" u" q Y' Y0 q& C& x
│ 75_案例4：二次排序
│ 76_案例5：连接操作
│ 77_本章配套讲义PPT-第5章 RDD编程( E+ o2 u& L- `1 |/ Z4 s
│ 78_Spark SQL简介
│ 79_DataFrame与RDD的区别
│ 80_DataFrame的创建& H2 J' C) U+ P, H$ c* R4 O$ t. j
│ 81_利用反射机制推断RDD模式8 v3 i+ F, c, ^
│ 82_使用编程方式定义RDD模式
│ 83_把RDD保存成文件" {8 Y6 F7 l) n+ n2 M
│ 84_读写Parquet
│ 85_通过JDBC连接数据库
│ 86_本章配套讲义PPT-第6章-Spark SQL6 h4 N. D. w3 E. i
│ 87_流计算概述
│ 88_Spark Streaming简介
│ 89_DStream操作概述' y% M0 I: { `2 P
│ 8_代表性大数据技术之Flink和Beam
│ 90_文件流
│ 91_套接字流
│ 92_RDD队列流
│ 93_使用 Kafka作为数据源（Kafka的安装和准备工作）
│ 94_使用 Kafka作为数据源（编程方法）
│ 95_DStream无状态转换操作
│ 96_DStream有状态转换操作+ q$ Q/ J% [: X3 E Q6 C
│ 97_输出操作0 k1 a+ L: _" l
│ 98_本章配套讲义PPT-第7章-Spark Streaming
│ 99_Spark MLlib简介
│ 100_机器学习工作流概念8 u; w5 h, E" w5 s' X" X5 B- ?
│ 101_构建一个机器学习工作流( [; C0 E& u- R7 B' N
│ 102_特征抽取：TF-IDF
│ 103_特征抽取：Word2Vec3 m2 E* d7 Y( T- N. ~
│ 104_特征抽取：CountVectorizer5 q q% v) ^1 T8 m4 F/ S8 R
│ 105_逻辑斯蒂回归分类器0 o) q: c* J/ x# K+ W
│ 106_决策树分类器9 m1 S+ ^8 D( V( ^0 Q2 Z% b
│ 107_本章配套讲义PPT-第8章-Spark MLlib% {2 B, E4 M. u+ m+ N& K
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└─ppt
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