王家林老师大数据免费视频!

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3,《Spark纯实战公益大讲坛》http://pan.baidu.com/s/1jGpNGwu

4,《Scala深入浅出实战经典》http://pan.baidu.com/s/1sjDWG25

5,《Docker公益大讲坛》http://pan.baidu.com/s/1kTpL8UF

6,《Spark亚太研究院Spark公益大讲堂》http://pan.baidu.com/s/1i30Ewsd

7,DT大数据梦工厂Spark、Scala、Hadoop的所有视频、PPT和代码在百度云网盘的链接:
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1,《Scala深入浅出实战初级入门经典视频课程》http://edu.51cto.com/lesson/id-66538.html

2,《Scala深入浅出实战中级进阶经典视频课程》http://edu.51cto.com/lesson/id-67139.html

3,《Akka深入浅出实战经典视频课程》http://edu.51cto.com/lesson/id-77672.html

4,《Spark亚太研究院决胜大数据时代公益大讲堂》http://edu.51cto.com/lesson/id-30815.html

5,《云计算Docker虚拟化公益大讲坛 》http://edu.51cto.com/lesson/id-61776.html

6,《Spark 大讲堂(纯实战手动操作)》http://edu.51cto.com/lesson/id-78653.html

7,《Hadoop深入浅出实战经典视频课程-集群、HDFS、Yarn、MapReduce》http://edu.51cto.com/lesson/id-77141.html

8,《从技术角度思考Hadoop到底是什么》http://edu.51cto.com/course/course_id-1151.html

时间: 2024-10-05 23:08:54

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王家林老师 大数据学习之路

第一次接触王老师的大数据课程是在2014年底,当时在51CTO上有了spark六阶段,当时真的太吸引我了,但是由于是学生,所以没那么多钱去买教程,真的太后悔了,但是呢!后来看到了<大数据不眠夜:Spark内核天机解密(共100讲)>:http://pan.baidu.com/s/1eQsHZAq和<Scala深入浅出实战经典>http://pan.baidu.com/s/1sjDWG25   ,觉得希望来了,于是自己开始了spark的学习,从scala的一窍不通,到现在可以写一些s

王家林每日大数据语录Spark篇

王家林每日大数据语录Spark篇0043(2015.12.15于上海):Worker在退出的时候会通过ExecutorRunner杀死Executor并且会将运行在当前Worker下的Driver Client删除掉,最终AppClient端的SparkDeploySchedulerBackend会收到Master发过来的StatusUpdate信息来处理Executor丢失的信息,Task会被重新分配. 王家林每日大数据语录Spark篇0042(2015.12.15于上海):生产环境下Spar

王家林每日大数据语录Spark篇0003

Spark一体化多元化的解决方案极大的减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本,并在性能方面有极大的优势,特别适合于迭代计算,例如机器学习和和图计算:同时Spark对Scala和Python交互式shell的支持也极大的方便了通过shell直接来使用Spark集群来验证解决问题的方法,这对于原型开发至关重要,对数据分析人员有着无法拒绝的吸引力!

王家林每日大数据语录Spark篇0011(2015.11.2于深圳)

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王家林每日大数据语录Spark篇0017(2015.11.6于南宁)

在Spark的Stage内部的每个Partition都会被分配一个计算任务Task,这些Task是并行执行的; Stage之间的依赖关系变成了一个大粒度的DAG,Stage只有在它没有parent Stage或者parent Stage都已经执行完成后才可以执行,也就是说DAG中的Stage是从前往后顺序执行的.

王家林每日大数据语录Spark篇0022(2015.11.18于珠海)

Spark Checkpoint通过将RDD写入Disk做检查点,是Spark lineage容错的辅助,lineage过长会造成容错成本过高,这时候在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的RDD开始重做Lineage,就会减少开销.Checkpoint主要适用于以下两种情况:1. DAG中的Lineage过长,如果重算时会开销太大,例如在PageRank.ALS等:2. 尤其适合于在宽依赖上做Checkpoint,这个时候就可以避免应为Lineage重新计算而带来

王家林每日大数据语录Spark篇0002

Spark基于RDD近乎完美的实现了分布式内存的抽象,且能够基于位置感知性调度.自动容错.负载均衡和高度的可扩展性,Spark中允许用户在执行多个查询时显式的将工作集缓存起来以供后续查询重用,这极大的提高了查询的速度.

王家林每日大数据语录Spark篇0010(2015.11.2于深圳)

SparkContext是用户程序和Spark交互的接口,它会负责连接到Spark集群,并且根据系统默认配置和用户设置来申请计算资源,完成RDD的创建等工作.

王家林每日大数据语录Spark篇0012(2015.11.2于深圳)

可以从两个方面来理解RDD之间的依赖关系,一方面是RDD的parent RDD(s)是什么,另一方面是依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s); 根据依赖于parent RDD(s)哪些Partions(s)的不同情况,Spark讲Dependency分为宽依赖和窄依赖两种.