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Spark项目实践视频

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简介:
本视频课程深入浅出地介绍了Apache Spark的基本概念、架构和编程模型,并通过多个实际项目案例演示了如何在大数据处理中应用Spark进行高效的数据分析与挖掘。 Spark项目实战视频涵盖了Scala、Kafka、Spark ML以及MongoDB等相关内容。

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客服
客服
  • Spark
    优质
    本视频课程深入浅出地介绍了Apache Spark的基本概念、架构和编程模型,并通过多个实际项目案例演示了如何在大数据处理中应用Spark进行高效的数据分析与挖掘。 Spark项目实战视频涵盖了Scala、Kafka、Spark ML以及MongoDB等相关内容。
  • 基于大数据技术的电(Hadoop+Spark).rar
    优质
    本项目运用Hadoop和Spark等大数据技术,深入分析电视收视数据,旨在优化节目编排与广告投放策略,提升用户体验。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战(Hadoop+Spark)视频教程分享。本课程通过一个实际案例来讲解如何使用大数据分析电视收视行为:以一家国内广电企业在非洲国家运营的情况为背景,利用用户收视数据作为基础信息,对频道和节目的多维度统计分析进行深入挖掘,从而揭示用户的观看习惯特点。 该课程旨在帮助学习者了解整个大数据开发流程,并通过一个具体的项目案例来展示不同技术间的协调运用。从收集原始数据、过滤无用或错误的数据点到数据分析与可视化最后再到调度使用的过程都将被详细讲解和演示。同时还将教授如何在Hadoop和Hive的基础上快速过渡至Spark,实现更高效的处理能力。 完成这门课程后,学员将能够对企业级大数据项目的整体流程有一个全面的认识,并能掌握关键的技术技能以支持实际工作中的应用需求。
  • Java可化编程(WinBuilder)教程及指导
    优质
    本教程深入浅出地教授使用WinBuilder进行Java可视化编程的方法与技巧,并通过实际项目的操作指导帮助学习者掌握开发技能。适合初学者和进阶开发者。 Java可视化编程(WinBuilder)视频教程及实践项目教程
  • Spark编程基础与》课后习题答案.zip
    优质
    本资料包含《Spark编程基础与项目实践》一书所有课后习题的答案解析,适用于深入理解Spark技术并进行实战练习的学习者。 项目课后习题答案
  • Spark 全解
    优质
    《Spark 实践全解》是一本深入浅出解析Apache Spark技术的书籍,书中通过大量实践案例全面介绍Spark在大数据处理领域的应用。 Spark 应用实践分享
  • 2021年新版Java学习指南-包含
    优质
    本课程为2021年最新版《Java学习指南》,涵盖全面且系统的Java编程知识,并配备丰富实用的视频教程和实战项目,帮助学员快速掌握Java开发技能。 以下是学习路线图的概要:Java基础、中级、高级;天猫前端开发、J2EE项目开发、SSH框架项目开发、SSM框架项目开发、Spring Boot项目开发;Vue技术栈;Oracle数据库与MySQL数据库及HSQLDB数据库的学习;职场面试题等。
  • 《PIC
    优质
    《PIC项目实践》一书聚焦于PIC单片机的实际应用,通过丰富案例解析硬件设计、编程技巧及调试方法,旨在帮助读者掌握从理论到实践的各项技能。 《PIC项目实战》一书是专为大学高年级学生、工程技术人员以及对PIC18F系列微控制器编程与应用感兴趣的爱好者编写的。该书籍假定读者已经完成了数字逻辑设计课程,并且至少能够使用一种高级编程语言进行编程。如果能掌握C语言并且熟悉一款或几款PIC16F系列的微控制器,将更有利于学习《PIC项目实战》的内容。书中所有的项目都是基于C语言编写完成的,因此无需具备汇编语言的知识也能顺利阅读和理解本书内容。
  • Java
    优质
    《Java项目实践》是一本专注于通过实际案例教授读者如何运用Java语言开发应用程序的教程书。本书从基础知识入手,逐步引导学习者完成多个项目的构建过程,旨在帮助开发者掌握Java编程的核心技能和最佳实践,非常适合初学者及中级程序员阅读和参考。 在“JAVA项目实战”这个学习资源中,你将有机会深入理解和实践Java编程在实际项目中的应用。此项目特别适合那些自学Java或者希望增强项目经验的实习生。通过参与彩票项目的开发,不仅能提升自己的编程技能,还能锻炼逻辑思维能力,这对于理解和解决大型项目中的复杂问题至关重要。 Java是一种广泛应用的面向对象编程语言,以其跨平台性、稳定性和高效性而著名。在“彩票项目”中,你将接触到以下关键知识点: 1. **面向对象编程**:理解并实现类和对象的设计,并掌握封装、继承和多态等概念。 2. **异常处理**:学习如何有效捕获和处理开发过程中可能遇到的各类异常情况,包括数据错误及网络问题。 3. **集合框架**:使用Java提供的ArrayList、LinkedList、HashMap等工具进行大量数据操作与存储。 4. **多线程**:掌握并发编程技术以确保程序在执行实时任务时的安全性和效率。 5. **IO流与NIO**:学习如何利用Java的输入输出技术,包括非阻塞I/O(NIO)处理大数据量的操作。 6. **数据库操作**:通过JDBC连接并操作数据库进行数据管理(创建、读取、更新和删除)。 7. **网络编程**:掌握Socket编程以实现客户端与服务器之间的通信功能。 8. **设计模式**:运用单例模式、工厂模式等提高代码可维护性和复用性。 9. **单元测试**:通过JUnit或其它框架进行模块级的自动测试,确保软件质量。 10. **MVC架构**:理解并实践模型-视图-控制器的设计思想以优化项目结构。 11. **Spring框架**:掌握依赖注入、面向切面编程(AOP)及Spring Boot等技术简化开发流程和管理。 12. **前端技术**:了解基本的HTML, CSS 和JavaScript,以及可能使用的Vue或React等前端框架。 在实际操作中,需要遵循良好的编码习惯如编写清晰注释、保持代码整洁并遵守命名规范。通过这个项目实战,你将逐步提升Java编程技能,并对大型项目的整体架构和流程有更深入的理解。
  • Oracle
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    《Oracle项目实践》一书或课程旨在通过实际案例教授读者如何在项目中应用Oracle数据库技术,涵盖设计、优化及维护等方面的知识与技巧。 在Oracle项目实战的基金交易平台数据库设计过程中,该平台旨在为招商银行某分行提供服务,并满足客户的需求。它涵盖了基金管理、账户管理和交易审核等功能模块。 一、需求描述 基金交易平台的主要功能包括:添加及查询基金公司信息并允许停用特定的基金公司;管理各种类型的基金及其状态(如启用或冻结);处理活期和理财账户的信息更新,例如开户、解冻以及资金转移等操作。此外,还涉及对用户购买与赎回行为进行审核。 二、问题分析 依据上述需求描述,系统需要构建以下数据表: 1. **FundCompany**:基金公司信息存储 - 字段及说明: | 字段名称 | 数据类型 | 说明 | | -------------| -----------| -------------------------| | CompanyId | varchar2(20) | 公司 ID,主键 | | Name | varchar2(30) | 公司名称 | | Content | clob | 公司简介 | | Money | number(10,2) | 注册资金(万元) | | State | number(1,0) | 状态:正常或冻结 | 2. **Fund**:基金信息存储 - 字段及说明: | 字段名称 | 数据类型 | 描述 | | -----------| ---------| -----------------------------| | FundNo | varchar2(20)| 基金代码,主键 | | CompanyId | varchar2(20) | 公司ID(关联FundCompany表) | | FundName | varchar2(20) | 名称 | ...等更多字段 3. **CurrentAccount**:活期账户信息存储 - 字段及说明: ... 4. **FinancingAccount**:理财账户信息存储 - 字段及说明: ... 5. **FundAccount**: 基金账户表(具体细节未详述) 在设计数据库时,需要考虑各实体间的关联性,并通过外键实现数据的完整性约束。此项目共需创建五个主要的数据表,它们之间存在复杂的联系和依赖关系,确保了系统的整体性和一致性。
  • Spark on Kubernetes课程
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    本课程深入浅出地讲解了如何在Kubernetes平台上运行Apache Spark作业,涵盖环境搭建、资源管理及最佳实践等内容。适合想掌握大数据任务调度技术的学习者。 在当今的IT行业中,大数据处理和容器化技术是两项非常重要的技术领域。大数据处理技术可以帮助企业和组织高效地管理和分析海量数据,而容器化技术则能够更便捷地部署与管理应用程序。Apache Spark和Kubernetes分别是这两项技术领域的佼佼者。 Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,提供了高速且通用的数据处理能力;而Kubernetes(简称 K8s)则是自动化部署、扩展及管理容器化应用的开源平台。将Spark与Kubernetes结合使用,则能够为大数据应用场景提供一个高度可扩展、可靠并自动化的运行环境——即所谓的“Spark on K8s”。 《Spark On K8s实战视频课程》正是基于上述背景,旨在帮助学员掌握如何在Kubernetes环境中部署和管理Apache Spark应用,并教授相关的优化与故障排除技巧。该课程从基础理论讲起,逐步带领学习者了解并实践整个过程中的关键环节。 通过这门课程的学习,可以获取以下核心知识: 1. Kubernetes基础知识:包括Pod、Service、Deployment以及StatefulSet等组件的理解及使用kubectl命令行工具的管理方式。 2. Spark架构原理:深入理解Spark的工作模型及其主要组成部分如Driver和Executor的角色,并掌握其作业执行的基本流程。 3. 在Kubernetes中运行Spark的独特机制与架构设计,了解如何将Spark应用封装成Pods并在K8s环境中运作。 4. 如何在Kubernetes集群上部署配置Apache Spark:涵盖从环境搭建到驱动器、执行器的设置及网络策略等多方面内容的学习。 5. 运维监控技巧:学习如何监测性能并利用日志分析工具进行故障排查。 6. 资源管理与优化策略,掌握根据作业特性合理分配资源的方法,并通过调整配置来提升效率。 此外,《Spark On K8s实战视频课程》还提供了实际案例演练机会,让学员能够亲身体验部署真实数据处理任务的过程。这对于从事大数据架构及运维工作的IT专业人士来说极具价值,有助于他们应对日益复杂的数据需求并保持系统稳定高效运行。