Spark 与 SparkSQL 进阶实战
金澜涛
前 eBay 中国资深大数据专家，前 eBay OLAP 计算组技术 Leader
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课程目录
已完结/共 27 讲
第一章：Spark（上篇） (6讲)
1. Spark 发展历程和现状
时长 11:47
2. RDD 编程模型（上）
时长 38:25
3. RDD 编程模型（下）
时长 20:09
4. Spark Core 架构和原理
时长 27:59
5. Spark 任务调度
时长 28:30
6. 开发第一个 Spark 程序
时长 11:27
第二章：Spark（下篇） (5讲)
7. Spark Streaming
时长 55:26
8. Spark Shuffle
时长 36:16
9. 数据倾斜及其优化
时长 22:41
10. Spark 内存管理
时长 21:56
11. Spark 消息通讯机制
时长 20:56
第三章：SparkSQL（上篇） (6讲)
1. SparkSQL 的基本架构
时长 26:02
2. 结构化数据和 DataFrame
时长 29:32
3. Spark SQL 中的“树”
时长 55:11
4. SQL 编译器和 ANTLR
时长 26:34
5. Catalog 和 HiveCatalog
时长 30:23
6. 逻辑计划树和优化器
时长 29:24
第四章：SparkSQL（下篇） (10讲)
7. 物理计划树和策略器
时长 48:29
8. 一个例子
时长 25:55
9. 自定义 Catalyst 规则
时长 27:24
10. 代码生成技术
时长 41:56
11. 向量化技术
时长 16:01
12. SparkThriftserver
时长 19:07
13. Spark 的 AQE
时长 31:31
14. Spark 的 DPP 加速
时长 31:54
15. Spark SQL 优化技术
时长 53:14
16. SparkSQL 总结
时长 09:46
Spark 与 SparkSQL 进阶实战
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1. Spark 发展历程和现状
2. RDD 编程模型（上）
3. RDD 编程模型（下）
4. Spark Core 架构和原理
5. Spark 任务调度
6. 开发第一个 Spark 程序
7. Spark Streaming
8. Spark Shuffle
9. 数据倾斜及其优化
10. Spark 内存管理
11. Spark 消息通讯机制
1. SparkSQL 的基本架构
2. 结构化数据和 DataFrame
3. Spark SQL 中的“树”
4. SQL 编译器和 ANTLR
5. Catalog 和 HiveCatalog
6. 逻辑计划树和优化器
7. 物理计划树和策略器
8. 一个例子
9. 自定义 Catalyst 规则
10. 代码生成技术
11. 向量化技术
12. SparkThriftserver
13. Spark 的 AQE
14. Spark 的 DPP 加速
15. Spark SQL 优化技术
16. SparkSQL 总结
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