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内容介绍：
01 [老汤]微职位：linux基础知识
1-1课程内容.mp4
2-1虚拟机安装(windows).ts
2-2虚拟机网络配置.ts
2-3xshell连接虚拟机.ts
2-4虚拟机安装(Mac).ts
2-5Linux文件系统简介.ts
3-1文件目录操作命令.ts
3-2文件目录管理命令.ts
3-3文件内容修改命令.ts
3-4文件内容查看命令.ts
3-5文件大小查看命令.ts
3-6文件压缩打包命令.ts
3-7grep命令.ts
4-1用户与用户组概念.ts
4-2文件权限的讲解.ts
4-3chgrp和chown讲解.ts
4-4chmod讲解.ts
4-5权限实战.ts
4-6su和sudo讲解.ts
5-10date命令.ts
5-11往文件中追加内容.ts
5-12crontab命令.ts
5-1认识bash shell.ts
5-2bash shell的变量.ts
5-3bash shell操作环境.ts
5-4alias history clear.ts
5-5第一个bash脚本.ts
5-6脚本参数.ts
5-7test命令.ts
5-8条件判断结构.ts
5-9循环控制结构.ts
6-1克隆3台虚拟机.ts
6-2修改主机名.ts
6-3配置无密钥登录.ts
6-4使用filezilla上传文件.ts
6-5java的JDK的安装.ts
6-6java相关命令的讲解.ts
6-7虚拟机关闭防火墙.ts
6-8三台虚拟机通过ntp同步时间.ts
02[老汤]微职位：大数据技术入门
1-10WebUI看不了怎么办.ts
1-11HDFS的安装(二).ts
1-12HDFS安装后的额外强调.ts
1-13HDFS Web UI讲解.ts
1-14HDFS常用操作命令一.ts
1-15HDFS常用操作命令二.ts
1-16HDFS文件恢复机制.ts
1-17Http方式访问HDFS.ts
1-18HDFS各组件作用.ts
1-19HDFS中的数据块.ts
1-1课程内容.mp4
1-20写HDFS文件实战与原理讲解.ts
1-21读HDFS文件实战与原理讲解.ts
1-22Java基本操作HDFS API.ts
1-23Java开发HDFS应用的时候需要注意的点.ts
1-24DataNode心跳机制的作用.ts
1-25NameNode中的EditsLog和FSimage机制.ts
1-26SecondaryNameNode帮助NameNode减负.ts
1-27Federation配置.ts
1-28ViewFS的配置.ts
1-29回退到一个NameNode的状态.ts
1-2Java开发环境的安装(Windows).ts
1-30告诉你怎么使用Snapshots.ts
1-31平衡数据.ts
1-32SafeMode.ts
1-3IDEA导入已经存在的maven项目(windows).ts
1-4jar包依赖管理说明.ts
1-5使用java命令启动JVM.ts
1-6RPC.ts
1-7分布式存储的原理.ts
1-8HDFS安装前的准备.ts
1-9HDFS的安装(一).ts
2-1课程内容.ts
2-2为什么需要ZooKeeper.ts
2-3单机安装zookeeper.ts
2-4使用命令行操作zookeeper.ts
2-5使用ZooInspector操作zk.ts
2-6数据模型.ts
2-7安装分布式zookeeper.ts
2-8分布式zookeeper的特点.ts
2-9Java创建zookeeper会话.ts
2-10Java创建zk节点.ts
2-11Java设置和删除zk节点.ts
2-12ZNode的watcher机制.ts
2-13ZNode的watcher机制二.ts
2-14ZNode的ACL机制.ts
2-15使用curator客户端操作zk.ts
2-16zk使用之配置管理实战.ts
2-17zk使用之分布式锁实战.ts
2-18zk使用之Master选举实战.ts
2-19HDFS HA集群规划.ts
2-20使用zk来实现HDFS HA的实操.ts
2-21NameNode恢复到非HA的状态.ts
2-22NameNode恢复到非HA的状态_2.ts
3-1课程内容.ts
3-2Yarn是用来做什么的.ts
3-3Yarn的安装.ts
3-4分布式计算的特点.ts
3-5MapReduce安装.ts
3-6hadoop序列化机制.ts
3-7实现并运行第一个MapReduce job.ts
3-8block与map的input split的关系.ts
3-9MapReduce在Yarn上运行的原理.ts
3-10MR内存cpu资源配置.ts
3-11MR中的Combiner.ts
3-12实现并运行WordCount.ts
3-13shuffle & sort.ts
3-14自定义分区器.ts
3-15MapReduce应用.ts
3-16Hadoop压缩机制.ts
3-17text文件格式的读写.ts
3-18avro文件和parquet文件的讲解(很重要).ts
3-19avro文件的读写.ts
3-20parquet文件的读写(必须掌握).ts
3-21sequenceFile文件的读写.ts
3-22用sequenceFile合并小文件.ts
3-23CombineTextInputFormat讲解.ts
3-24Yarn的三种资源调度机制.ts
3-25Yarn Capacity Scheduler配置.ts
3-26Yarn Fair Scheduler配置.ts
3-27ResourceManager的HA配置.ts
4-1NCDC数据源的获取.ts
4-2NCDC数据字段的详解.ts
4-3NCDC数据的预处理.ts
4-4数据处理逻辑以及实现方案讲解.ts
4-5MapReduce代码实现讲解.ts
4-6Hadoop的本地安装.ts
4-7单元测试、集成测试以及验证.ts
4-8求每一年最高的温度.ts
03 [老汤]微职位：NoSQL数据库之Hbase
1-1核心原理课程内容.mp4
1-2引出主角HBase.ts
1-3HBase安装.ts
1-4HBase数据模型.ts
1-5namespace.ts
1-6Version和TTL.ts
1-7HA配置.ts
1-8Java客户端put数据到HBase表.ts
1-9Table到Region到CF(非常重要).ts
1-10HFile文件格式详解(必须掌握).ts
1-11Block Encoder和Compressor.ts
1-13HBase技术架构.ts
1-12Bloom Filter.ts
2-1客户端怎么找到对应的Region.ts
2-2Memory Store写缓存机制.ts
2-3WAL.ts
2-4读缓存机制-BlockCache.ts
2-5LruBlockCache.ts
2-6BucketCache.ts
2-7HBase内存规划案例.ts
3-1compaction.ts
3-2pre-split(设计HBase表时必须考虑的点).ts
3-3auto-split.ts
3-4手工split.ts
3-5auto-split的实现.ts
3-6region太多的影响以及合并.ts
3-7balancing.ts
3-8snapshot.ts
4-1Java客户端增删改Hbase表.ts
4-2batch接口.ts
4-3保证相同行操作的原子性.ts
4-4异步接口BufferedMutator.ts
4-5version相关.ts
4-6Scan.ts
4-7RowKey的过滤.ts
4-8Column的过滤.ts
4-9ColumnValue的过滤.ts
4-10PageFilter.ts
4-11FilterList.ts
5-1实战应用课程内容.ts
5-2几个column family比较合适呢.ts
5-3RowKey设计一（重要）.ts
5-4RowKey设计二（重要）.ts
5-5RowKey设计三（重要）.ts
5-6RowKey设计四（重要）.ts
6-1Spark在driver端和executor端读写Hbase.ts
6-2每一个Executor维护一个Connection.ts
6-3HBaseContext封装Spark和HBase交互的代码.ts
6-4Spark使用bulkput将数据写入到HBase中.ts
6-5Spark使用bulkput将数据写入到HBase中优化.ts
6-6RDD分区与Region的关系.ts
6-7隐式转换的使用.ts
6-8Spark Streaming读写Hbase.ts
7-1需求说明.ts
7-2Schema的设计.ts
7-3csv格式的数据转换成HFile格式（重要）.ts
7-4HFile导入到HBase并验证.ts
7-5实验环境下的Solr的安装.ts
7-6Solr中的schema.ts
7-7简单使用Solr.ts
7-8生产环境中的Solr.ts
7-9利用Solr创建索引.ts
7-10需求问题的解决.ts
7-11OLAP架构图讲解.ts
7-12设置solr开启不自动启动.ts
8-1构建简单的Spring boot应用.ts
8-2构建复杂的Spring boot应用.ts
8-3将Spring boot应用打成jar包在服务器上运行.ts
8-4将Spring boot应用打成war包在服务器上运行.ts
8-5Java Web展现产品质量数据.ts
04[老汤]微职位：Scala语言的学习
1-10选择Scala的理由.ts
1-1怎样学习Scala.mp4
1-2章节内容.ts
1-3Scala的诞生史.ts
1-4学习scala需要的环境(windows).ts
1-5学习Scala需要的环境(Mac).ts
1-6简单例子对比面向对象和函数式编程.ts
1-7Java中的函数式编程.ts
1-8Scala面向对象和函数式编程的特点.ts
1-9Scala为什么Scalable.ts
2-10元组Tuples的使用.ts
2-11Sets和Maps的使用.ts
2-12使得程序更加函数式.ts
2-13Scala读取文件内容.ts
2-1章节内容.ts
2-2学习使用Scala解释器.ts
2-3变量的定义.ts
2-4函数的定义.ts
2-5编写Scala脚本.ts
2-6关键字while和if.ts
2-7使用foreach和for进行迭代.ts
2-8数组Arrays的使用.ts
2-9列表Lists的使用.ts
3-1章节内容.ts
3-2Scala脚本的运行-fsc命令.ts
3-3Scala应用程序的入口.ts
3-4分号推断规则.ts
3-5Class的定义.ts
3-6伴生对象.ts
3-7基本类型及其操作.ts
3-8抽象类的定义以及继承.ts
3-9子类构造器调用父类构造器.ts
3-10多态和绑定.ts
3-11使用组合而不是继承.ts
3-12给Element类增加方法.ts
3-13使用工厂方法.ts
3-14客户端使用Element类.ts
3-15Scala的类型体系.ts
3-16超类Any的讲解.ts
3-17Bottom Type-Nothing和Null的讲解.ts
3-18trait的定义.ts
3-19trait使得瘦接口变成富接口.ts
3-20trait叠加修饰的作用.ts
3-21trait与多重继承的区别.ts
3-22什么时候使用trait.ts
3-23package的讲解.ts
3-24import的讲解.ts
3-25访问修饰符的讲解.ts
4-1章节内容.ts
4-2if表达式和while循环.ts
4-3for表达式.ts
4-4Scala中的break和continue.ts
4-5异常处理和模式匹配.ts
4-6重构命令式程序为函数式程序的例子.ts
4-7本地(Local)函数.ts
4-8first class function.ts
4-9Closures(闭包).ts
4-10函数参数的规则.ts
4-11尾递归.ts
4-12高阶(high-order)函数.ts
4-13函数柯里化(currying).ts
4-14自定义控制结构.ts
4-15by-name和by-value参数的区别.ts
5-1章节内容.ts
5-2case class.ts
5-3浅尝模式匹配.ts
5-4sealed case class.ts
5-5模式的种类-通配符模式.ts
5-6模式的种类-常量模式.ts
5-7模式的种类-变量模式.ts
5-8模式的种类-构造器模式.ts
5-9模式的种类-序列模式.ts
5-10模式的种类-元组模式.ts
5-11模式的种类-类型模式.ts
5-12模式的种类-变量绑定.ts
5-13模式的守卫.ts
5-14模式的重叠.ts
5-15数据结构Option.ts
5-16Option与模式匹配.ts
5-17模式在变量定义中的使用.ts
5-18模式在偏函数中的使用.ts
5-19在for表达式中的使用.ts
5-20unapply方法的作用.ts
5-21unapply方法返回单个参数值.ts
5-22unapplySeq方法的作用以及特点.ts
6-1章节内容.ts
6-2隐式系统使用场景.ts
6-3关键字implicit.ts
6-4隐式转换.ts
6-5隐式类.ts
6-6隐式参数.ts
6-7隐式参数结合默认参数.ts
6-8标志符与作用域.ts
6-9隐式解析机制.ts
6-10隐式作用域.ts
6-11慎用隐式转换.ts
6-12scala.Predef中使用隐式转换详解.ts
6-13JavaConversions中使用隐式转换.ts
6-14集合排序中使用隐式参数.ts
6-15Spark RDD中使用隐式转换.ts
7-1章节内容.ts
7-2类型参数的含义.ts
7-3型变的基本概念.ts
7-4协变(co-variant)及其问题.ts
7-5下界(Lower Bound).ts
7-6逆变(contra-variant).ts
7-7上界(Upper Bound).ts
7-8type关键字.ts
7-9抽象类型.ts
7-10结构化类型.ts
7-11scala.PreDef使用type关键字.ts
7-12路径依赖类型.ts
7-13枚举类型.ts
7-14存在类型.ts
7-15自身类型.ts
7-16Context and View Bounds.ts
7-17TypeTag and ClassTag.ts
7-18具体化类型约束.ts
7-19特殊的方法.ts
8-1章节内容.ts
8-2List的构建方式.ts
8-3List的结构及其基本操作.ts
8-4List和模式匹配.ts
8-5first order function第一部分.ts
8-6first order function第二部分.ts
8-7first order function第三部分.ts
8-8high order function第一部分.ts
8-9high order function第二部分.ts
8-10high order function第三部分.ts
8-11high order function第四部分.ts
8-12List伴生对象中的方法.ts
8-13Multiple Lists操作.ts
8-14可变集合ListBuffer.ts
8-15可变集合与不变集合.ts
8-16集合框架继承关系图以及统一性.ts
8-17trait Traversable.ts
8-18trait Iterable.ts
8-19为什么需要Traversable.ts
8-20Seq特性及其方法讲解.ts
8-21Seq的子类LinearSeq和IndexedSeq.ts
8-22IndexedSeq的子类Vector.ts
8-23LinearSeq的子类Stream.ts
8-24数组Array.ts
8-25特殊集合String.ts
8-26Set.ts
8-27Map.ts
8-28集合视图Views.ts
8-29集合迭代器Iterator.ts
8-30Scala集合和Java集合相互转换.ts
05 [老汤]微职位：Spark核心技术
1-1IntelliJ IDEA开发spark应用.mp4
1-2spark源代码环境的搭建.ts
1-3Spark集群安装-虚拟机上Scala的安装.ts
1-4Spark集群环境的搭建.ts
1-5集群spark-submit提交应用.ts
1-6mysql的安装(后面会用到).ts
1-7Spark模块学习说明.ts
2-2数据重新分区概述.ts
2-3Spark分布式计算流程中的几个疑问点.ts
2-4从上面的疑问中导出RDD的概念.ts
2-5实践：RDD API简单使用一.ts
2-6实践：RDD API简单使用二.ts
2-7理解Spark分布式内存计算的含义.ts
2-8Spark Core组件解决的问题及其特点.ts
2-9Spark SQL组件解决的问题及其特点一.ts
2-10Spark SQL组件解决的问题及其特点二.ts
2-11Spark Streaming组件解决的问题及其特点.ts
2-12Spark Graphx组件解决的问题及其特点.ts
2-13Spark ml组件解决的问题及其特点.ts
2-1Spark是怎么进行分布式计算的？.ts
3-1再次理解RDD概念.ts
3-2实践：怎么样创建RDD.ts
3-3parallelize和makeRDD的实现原理.ts
3-5HashPartitioner原理.ts
3-6实战：对RDD合理分区能提高性能.ts
3-7RangePartitioner的原理.ts
3-8Partitioner源码解析.ts
3-9Hash对比Range Partitioner.ts
3-10实战：自定义Partitioner.ts
3-11实战：coalesce使用场景(非常的重要).ts
3-12coalesce原理讲解.ts
3-13coalesce源码解析.ts
3-14单类型RDD的transformation api的使用.ts
3-15MapPartitionsRDD的原理代码详解.ts
3-16RDD的采样api(sample等).ts
3-17RDD分层采样api(sampleByKey等).ts
3-18实践：RDD的pipe api的使用.ts
3-19RDD的pipe的原理深入讲解.ts
3-20单类型RDD的基本action api的讲解.ts
3-21combineBykey的七大参数的详解一.ts
3-22combineBykey的七大参数的详解二.ts
3-23ShuffleRDD的原理详解.ts
3-24基于combineByKey的api详解.ts
3-25实践：combineBykey实战以及使用过程中需要注意的点.ts
3-26reduceByKey和groupByKey的对比.ts
3-27cogroup api的感官认识.ts
3-28通过原理图和源代码详解cogroup原理.ts
3-29join等api的原理实现.ts
3-30subtractByKey的原理.ts
3-31sortedByKey原理.ts
3-32count、countByKey等计数api.ts
3-33union的使用及其原理.ts
3-34intersection的使用及其原理.ts
3-35cartesian笛卡尔积的使用及其原理.ts
3-36zip的使用及其原理.ts
3-37RDD的缓存机制，即persist.ts
3-38checkpoint的作用和实现流程.ts
3-39checkpoint实现原理一.ts
3-40checkpoint实现原理二.ts
3-41broadcast的机制及其用法.ts
3-42accumulator的使用及其自定义accumulator.ts
3-43spark支持的读写存储系统.ts
3-44HadoopRDD的原理和实现.ts
3-45spark支持的通用的文件格式.ts
3-46二进制文件的读写.ts
3-47spark sql读写parquet and avro文件.ts
3-48项目实战：业务讲解.ts
3-49项目实战：代码实现讲解一.ts
3-4RDD的依赖设计及其特点(必须掌握的知识).ts
3-50项目实战：代码实现讲解二.ts
3-51项目实战：结果验证.ts
4-1课程内容.ts
4-2java命令启动JVM.ts
4-3java ProcessBuilder启动JVM.ts
4-4spark-submit感官认识.ts
4-5master和deploy-mode参数详解.ts
4-6--conf参数详解.ts
4-7driver相关参数的详解.ts
4-8executor相关参数的详解.ts
4-9--jars参数详解.ts
4-10--package相关参数详解.ts
4-11--files与--properties-file参数详解.ts
4-12--queue相关参数的详解.ts
4-13python spark应用的正确提交.ts
4-14利用SparkLauncher在代码中提交spark应用.ts
4-15spark脚本系统.ts
4-16spark-class脚本原理以及实现.ts
4-17spark-daemon脚本原理以及实现.ts
4-18SparkSubmit原理以及源码分析.ts
5-1课程内容.ts
5-2stage的划分.ts
5-3stage的调度.ts
5-4taskset调度的先进先出(FIFO)机制.ts
5-5实战：实现taskset调度的公平调度(FAIR).ts
5-6taskset调度的公平调度(FAIR)机制需要注意的点.ts
5-7task调度的本地性级别定义.ts
5-8task调度的延迟调度讲解一.ts
5-9task调度的延迟调度讲解二.ts
5-10task调度的推测机制.ts
5-11task调度的黑名单机制.ts
5-12task调度的黑名单机制使用场景.ts
5-13executor资源的管理.ts
5-14task的launch流程及其需要注意的点.ts
5-15task的statusUpdate流程.ts
5-16schedulers on driver的总体流程.ts
5-17源码讲解之schedulers的初始化.ts
5-18源码讲解之job提交流程.ts
5-19源码讲解之task结果处理.ts
5-20动态资源分配机制.ts
5-21External shuffle service机制.ts
5-22开启External shuffle service机制.ts
6-1课程内容.ts
6-2DSL.ts
6-3SQL.ts
6-4数据格式的种类及其特点.ts
6-5Spark SQL的初衷.ts
6-6SQL On Hadoop - Hive.ts
6-7SQL On Hadoop - Imapla.ts
6-8Shark.ts
6-9大事记.ts
6-10Spark SQL四大目标.ts
6-11Spark SQL架构及其处理流.ts
6-12API实现的发展.ts
6-13DataFrame.ts
6-14Dataset.ts
6-15API演化的合理性.ts
6-16Dataset API分类.ts
6-17Spark SQL未来会成为Spark的新核心.ts
7-1spark SQL基本概念.ts
7-2浅尝spark SQL的API.ts
7-3SparkSession的讲解.ts
7-4DataFrame的创建.ts
7-5Dataset的创建.ts
7-6RDDDatasetDataFrame的转换.ts
7-7schema的定义以及复杂数据类型的用法.ts
7-8实战：schema api的用处.ts
7-9数据源-基本操作load和save.ts
7-10数据源-parquet和orc文件的读写.ts
7-11数据源-json文件的读写一.ts
7-12数据源-json文件的读写二.ts
7-13数据源-csv文件的读写一.ts
7-14数据源-通过jdbc读写mysql数据库.ts
7-15通过jdbc写mysql数据库需要注意的点.ts
7-16通过jdbc读mysql数据库需要注意的点.ts
7-17数据源-text文件和table数据源的读写.ts
7-18数据源实战之数据分区.ts
7-19catalog元数据管理讲解.ts
7-20DDL-表的类型种类及其创建方式.ts
7-21DQL-sql查询及其sql函数讲解.ts
7-22SQL内置函数(绝对全).ts
7-23Column的表达.ts
7-24DataFrame中Untyped API讲解.ts
7-25DataFrame Untyped API与SQL对比.ts
7-26Dataset typed API.ts
7-27group分组聚合相关API.ts
7-28join关联相关API.ts
7-29sort排序相关API.ts
7-30实战：自定义UDAF.ts
7-31Action API和其他API.ts
7-32RDDsDataFramesDatasets各自使用场景.ts
7-33实战一：json格式数据处理.ts
7-34实战二：物联网设备信息的ETL.ts
06 [老汤]微职位：大数据实时流处理技术
1-1课程内容.ts
1-2实战：本地运行Spark Streaming程序.ts
1-3细讲word count程序.ts
1-4监控Spark Streaming程序.ts
1-5讲解StreamingContext.ts
1-6讲解DStream.ts
1-7Queue Streams Source.ts
1-8实战：使用HDFS File作为Streaming的输入数据.ts
1-9实战：自定义数据接受者.ts
1-10Basic API.ts
1-11Join相关API.ts
1-12transform API.ts
1-13window(窗口) API.ts
1-14reduceByKeyAndWindow API.ts
1-15为什么需要checkpoint.ts
1-16其他window相关API.ts
1-17updateStateByKey API.ts
1-18mapWithState API.ts
1-19Java版本的DStream的API.ts
1-20实战一：结果保存到HDFS.ts
1-21结果保存到Mysql讲解.ts
1-22实战二：结果保存到Mysql演示.ts
1-23Spark Streaming结合Spark Sql.ts
1-24Spark Streaming进行网站流量实时监控.ts
2-1课程内容.ts
2-2Spark应用对比Spark Streaming应用.ts
2-3Spark Streaming Application原理.ts
2-4性能之创建多个接收器.ts
2-5性能之接收到的数据块的数量.ts
2-6性能之接收器接收数据的速率.ts
2-7性能之数据处理的并行度.ts
2-8性能之数据处理的数据序列化.ts
2-9性能之数据处理的内存调优.ts
2-10性能之结果输出的性能调优.ts
2-11Backpressure(压力反馈).ts
2-12Elastic Scaling(资源动态分配).ts
3-1课程内容.ts
3-2Executor失败容错.ts
3-3Driver失败容错.ts
3-4利用WAL恢复接收到的数据.ts
3-5可靠和不可靠的Receiver.ts
3-6当一个task很慢的时候的容错.ts
3-7流计算语义(Semantics)的定义.ts
3-8Spark Streaming容错语义.ts
3-9Output怎样达到Exactly once.ts
4-1课程内容.ts
4-2Flume实践一.ts
4-3Flume实践二.ts
4-4Flume实践三.ts
4-5Flume的基本架构和基本术语.ts
4-6Spark Streaming集成Flume(push模式).ts
4-7Spark Streaming集成Flume(pull模式).ts
4-8Java版本的Spark streaming集成Flume.ts
4-9Kafka总结介绍和安装.ts
4-10Kafka基本术语 - topic.ts
4-11Producer原理.ts
4-12Kafka基本术语–Consumer Group(必须搞懂).ts
4-13Java 开发Produce 和Consumer(必须搞懂).ts
4-14Spark Streaming 集成 Kafka一.ts
4-15Spark Streaming 集成 Kafka二.ts
4-16Receiver模式对比Direct模式.ts
4-17Java版本的Spark streaming集成Kafka.ts
4-18Kafka作为Flume的Source.ts
4-19Kafka作为Flume的Sink.ts
4-20Kafka作为Flume的Channel.ts
4-21Redis的安装.ts
4-22实际案例业务、架构以及代码讲解.ts
4-23实际案例实战演示.ts
4-24解决上节课的Bug.ts
5-1课程内容.ts `
5-2Spark Streaming的优点和痛点.ts
5-3Continuous Applications.ts
5-4Streaming in Spark的未来.ts
07 [老汤]微职位：SQL On Hadoop
1课程内容.ts
2通过和socket编程模型进行对比来引出Thrift的作用.ts
3Thrift的使用方法.ts
4课程数据准备.ts
5Hive CLI的用法.ts
6Hive beeline的用法.ts
7代码里JDBC的方式访问Hive.ts
8Spark SQL兼容Hive配置.ts
9通过beeline访问Spark SQL.ts
10通过JDBC访问Spark SQL.ts
11Spark SQL代码中写SQL读写Hive.ts
12通过table和saveAsTable两个接口读写Hive.ts
13Spark SQL本地调试读写Hive.ts
14案例业务讲解.ts
15ETL job详细讲解.ts
16机器学习推荐功能job详细讲解.ts
17Spark SQL和Hive的各自职责.ts
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发表于 2019-7-22 16:10:44
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发表于 2020-5-31 23:07:33
