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geektime-210

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File size：1.21 GB
Time：2026-10-20
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  • 02-基础知识(1讲)/05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务.m4a-18.68 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？.m4a-18.06 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选.m4a-17.36 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/16丨数据转换：如何在DataFrame之上做数据处理？.m4a-17.13 MB
  • 02-基础知识(1讲)/09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化.m4a-16.93 MB
  • 02-基础知识(1讲)/03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换.m4a-15.87 MB
  • 04-SparkMLlib(2讲)/24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？.m4a-15.84 MB
  • 02-基础知识(1讲)/12丨基础配置详解：有哪些配置项是你必须要关注的？.m4a-15.29 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/14丨DataFrame与SparkSQL的由来.m4a-14.88 MB
  • 04-SparkMLlib(2讲)/23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始.m4a-14.82 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？.m4a-14.48 MB
  • 02-基础知识(1讲)/01丨Spark：从“大数据的HelloWorld”开始.m4a-14.48 MB
  • 02-基础知识(1讲)/06丨Shuffle管理：为什么Shuffle是性能瓶颈？.m4a-14.41 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/19丨配置项详解：哪些参数会影响应用程序执行性能？.m4a-14.33 MB
  • 04-SparkMLlib(2讲)/24丨特征工程（上）：有哪些常用的特征处理函数？_jp2.zip-14.08 MB
  • 02-基础知识(1讲)/02丨RDD与编程模型：延迟计算是怎么回事？.m4a-13.81 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/15丨数据源与数据格式：DataFrame从何而来？_jp2.zip-13.57 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批.m4a-13.56 MB
  • 02-基础知识(1讲)/07丨RDD常用算子（二）：Spark如何实现数据聚合？.m4a-13.55 MB
  • 02-基础知识(1讲)/04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？.m4a-13.54 MB
  • 02-基础知识(1讲)/03丨RDD常用算子（一）：RDD内部的数据转换_jp2.zip-13.54 MB
  • 02-基础知识(1讲)/09丨RDD常用算子（三）：数据的准备、重分布与持久化_jp2.zip-13.52 MB
  • 02-基础知识(1讲)/08丨内存管理：Spark如何使用内存？.m4a-13.43 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/34丨Spark+Kafka：流计算中的“万金油”.m4a-13.21 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？.m4a-13.2 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？.m4a-13.07 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/20丨Hive+Spark强强联合：分布式数仓的不二之选_jp2.zip-12.94 MB
  • 04-SparkMLlib(2讲)/23丨SparkMLlib：从“房价预测”开始_jp2.zip-12.84 MB
  • 04-SparkMLlib(2讲)/29丨SparkMLlibPipeline：高效开发机器学习应用.m4a-12.8 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始.m4a-12.6 MB
  • 02-基础知识(1讲)/05丨调度系统：DAG、Stages与分布式任务_jp2.zip-12.49 MB
  • 01-开篇词(1讲)/开篇词丨入门Spark，你需要学会“三步走”.m4a-12.37 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/18丨数据关联优化：都有哪些Join策略，开发者该如何取舍？.m4a-12.28 MB
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  • 02-基础知识(1讲)/10丨广播变量&累加器：共享变量是用来做什么的？.m4a-11.77 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/14丨DataFrame与SparkSQL的由来_jp2.zip-11.73 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/33丨流计算中的数据关联：流与流、流与批_jp2.zip-11.73 MB
  • 04-SparkMLlib(2讲)/25丨特征工程（下）：有哪些常用的特征处理函数？.m4a-11.64 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/22丨SparkUI（下）：如何高效地定位性能问题？_jp2.zip-11.61 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/30丨StructuredStreaming：从“流动的WordCount”开始.m4a-11.57 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/21丨SparkUI（上）：如何高效地定位性能问题？.m4a-11.45 MB
  • 02-基础知识(1讲)/04丨进程模型与分布式部署：分布式计算是怎么回事？_jp2.zip-11.13 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/32丨Window操作&Watermark：流处理引擎提供了哪些优秀机制？_jp2.zip-11.08 MB
  • 06-StructuredStreaming(1讲)/31丨新一代流处理框架：Batchmode和Continuousmode哪家强？.m4a-11.03 MB
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  • 03-Spark SQL (4讲)/13丨让我们从《小汽车摇号分析》开始_jp2.zip-10.84 MB
  • 02-基础知识(1讲)/11丨存储系统：数据到底都存哪儿了？.m4a-10.79 MB
  • 03-Spark SQL (4讲)/17丨数据关联：不同的关联形式与实现机制该怎么选？_jp2.zip-10.77 MB