【招聘_】-前程无忧
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无忧工作网版权所有(C)51job.com（沪ICP备）零基础怎么学习web前端开发效率最快?
网站开发开发大致分为前端和后端，前端主要负责实现视觉和交互效果，以及与服务器通信，完成业务逻辑。其核心价值在于对用户体验的追求。
如果你现在是零基础学员，大致可以按如下思路学习系统学习：
1、HTML + CSS 这部分学习，可以模仿一些网站做些页面。在实践中积累了一些经验后，可以系统的读一两本书，推荐《Head First HTML 与 CSS 中文版》，这本书讲的太细了，我没能拿出耐心细读。你可以根据情况斟酌。
2、Java 要学的内容实在很多，如果没有其他编程语言的基础的话，学起来可能要费些力，建议马上看《Java语言精粹》，JS是一门很混乱的语言，这本书能够帮助你区分哪些是语言的精华，哪些是糟粕，对于语言精华，应该深入学习。糟粕部分能看懂别人写的代码就行，自己就不用尝试了。
有了以上基础，就可以进行一般的静态网页设计，不过对于复杂的页面还需要进一步学习。
1、CSS。必看《精通CSS》，看完这本书你应该对：盒子模型，流动，Block，inline，层叠，样式优先级，等概念非常了解了。作为练习可以看下《CSS艺门之匠》这本书，它对标题，背景，圆角，导航条，table，表单等主题都有详细的介绍。接下来分享一个web前端教程，有什么不懂的可以加我视频中的联系方式和我交流，加上后领取价值12800元的web前端学习视频教程。
2、Java。上面提到内容还不足以让你胜任JS编程。在有了基础之后，进一步学习内容包括：
推荐jQuery，简单易用，学习方法也很简单，照着产品文档做几个页面就行了，不用面面俱到，以后遇到问题查文档就行了。框架可以帮你屏蔽浏览器的差异性，让你能更专注与Web开发学习的精髓部分。补充： 可以使用 Codecademy 学习 Java，jQuery，用户体验真的很好(感谢 TonyOuyang )。
b) Java 语言范式 。这个名字可能并不恰当，只是我找不到可以描述“面向对象”，“函数式”这个两个概念的概念。Java不完全是一个面向对象的语言，它的很多设计理念都有函数编程语言的影子，甚至说如果你不用面向对象，完全可以把它理解成一门函数式编程语言。
Java的很多语言特性，都是因为他具有函数式语言的特点才存在的。这部分推荐先学习面向对象的基本理论，对封装，继承，多态等概念要理解，维基百科，百度百科会是你的帮手，另外推荐《Object Oriented Java》，应该有中文版。对与函数式编程我了解的也不系统，不好多说，可以自己百度一下。
c) Java 语言内部机制。必须弄清如下概念：JS 中变量的作用域，变量传递方式，函数的定义环境与执行环境，闭包，函数的四种调用方式(一般函数，对象的方法，apply，call)，以及四种调用方式下，‘this’指向的是谁。这部分内容你会在《Java语言精粹》中详细了解。另外，你必须理解 json。
d) dom编程，这个Web前端工程师的核心技能之一。必读《Dom编程艺术》，另外《高性能 Java》这本书中关于dom编程的部分讲的也很好。
e) Ajax编程，这是另一核心技术。Ajax建议在网上查些资料，了解这个概念的来龙去脉，百度百科，维基百科上的内容就足够了。真正编程是很容易的，如今几乎所有框架都对Ajax有良好的封装，编程并不复杂。
f) 了解浏览器差异性。这部分包括CSS和js两部分，浏览器差异内容很多，建议在实践中多多积累。另外对于浏览器的渲染模式，DOCTYPE等内容应该系统学习。
3、HTML5和CSS3 。HTML5规范已经于日发布了，移动端HTML5和CSS3已经得到了非常广泛的使用，必知必会呀。
有了以上知识，对于大多数小型网站，你应该已经可以写出能够工作的代码了。但要想成为更专业的前端，你还需继续努力。更高的要求大概还有四方面：1)易维护，2)可测试，3)高性能，4)低流量(移动端)。
易维护。对于页面你该理解‘样式’，‘数据’，‘行为’三者分离，对应的当然就是CSS,HTML,js。对于js代码，你最好了解设计模式，重构，MVC等内容。
高性能。必读《高性能Java》
低流量。移动端关注比较多。
额外补充部分
前端项目同样面临软件生命周期的各个环节，首先是代码管理，你必须学会使用Svn和Git。其次是代码的构建，如今前端代码构建已经不是简单的压缩一下了，需要进行依赖管理、模块合并、各种编译，比需要学会使用Grunt、Gulp等前端构建工具。
以上内容只是简单说了前端学习的顺序。对于前段开发，基本内容就这些了，可以根据自己的兴趣爱好选择性学习以下内容。
1、交互设计。大公司依然有专业人士搞这些，不过不懂交互的前端一定不是好前端。推荐《简约至上》。
应该说前段工程师必须至少了解一门后端语言，不过如果爱好也可深入学习，入手难度比较低的应该是PHP了。这部分由可分为基于页面，基于框架两种。大型项目都是基于框架开发的，建议至少了解一个MVC框架，比如PHP的Ci、Yii、Yaf 等，好还框架的设计思想都大同小异。如今NodeJs在大公司已经得到普遍的使用，推荐大家使用在Node上使用Express框架做一些后端服务的开发。接下来分享一个web前端教程，有什么不懂的可以加我视频中的联系方式和我交流，加上后领取价值12800元的web前端学习视频教程。
3、Android和IOS开发。
时至今日，前端的工作领域已经非常广泛，native的界面开发本质上也是前端开发，个大公司都面临着Native环境和web环境页面同时维护的问题，如果能够在技术上得到统一，将会有巨大的价值。对于学有余力的同学，应该了解Native开发的基本流程，至少了解到界面构建的技术。
责任编辑：
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【岚の占卜】Jweb新单元 あらしみくじ Arashimikuji收藏
诶？这是啥？
没看懂。。
只占卜5人？
我的今天是sho桑的4和aiba的1～
yeah今天是S的上上签
在网上查了一下说是收费网站，这个网站是会员的话能登陆吗？还是另外收费的呢？
今天抽到爱拔酱XDDD
今天的TaT sho的中岚嘤嘤嘤
把前两天的也po出来,,aiba的甘岚好像没人抽过(?) 明天继续www
已经po过的就不重复了，昨天抽到小大的4
好吧。竹马
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课程升级！
原名：Spark从入门到精通（Scala编程、案例实战、高级特性、Spark内核源码剖析、Hadoop高端）
现改名：Spark 2.0从入门到精通：Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析
本课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术&&Spark。在本课程中，会从浅入深，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark，并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、性能调优、企业级案例实战等部分。完全从零起步，让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发，提升自己的职场竞争力，实现更好的升职或者跳槽，或者从j2ee等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师，或是对于正在从事hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈，提升自己的价值。
1.课程研发环境
开发工具: Eclipse、Scala IDE for E
Spark: 1.3.0和1.5.1
Hadoop: 2.4.1
Hive: 0.13
ZooKeeper: 3.4.5
Kafka: 2.9.2-0.8.1 & &&
其他工具: SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等
2.内容简介
本课程主要讲解的内容包括：Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。
本课程的特色包括：
1、代码驱动讲解Spark的各个技术点（绝对不是照着PPT空讲理论）；
2、现场动手画图讲解Spark原理以及源码（绝对不是干讲源码和PPT）；
3、覆盖Spark所有功能点（Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming，初级功能到高级特性，一个不少）；
4、Scala全程案例实战讲解（近百个趣味性案例）；
5、Spark案例实战的代码，几乎都提供了Java和Scala两个版本和讲解（一次性同时精通Java和Scala开发Spark）；
6、大量全网独有的知识点：基于排序的wordcount，Spark二次排序，Spark分组取topn，DataFrame与RDD的两种转换方式，Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF，Spark & & & Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务。
7、多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战：每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统 & & & 计案例、top3热门商品实时统计案例
8、深度剖析Spark内核源码与Spark Streaming源码，给源码进行详细的注释和讲解
9、全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优，其中包括全网独有的Shuffle性能调优（详细讲解性能调优的各个技术点）
10、涵盖Spark两个重要版本，Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的讲解（走在Spark前沿，涵盖新高级特性）
Spark 2.0免费升级通知
本次Spark 2.0课程升级，总计30讲内容，大约15个课时。主要是深入浅出讲解了Spark2.0版本的相关内容。主要内容大纲如下：
1.&Spark 2.0新特性深入浅出剖析：主要讲解了Spark 2.0都有哪些新特性，同时深入浅出剖析了Spark 2.0的第二代Tungsten引擎的工作原理。
2.&Dataset/Dataframe开发详解：主要完整讲解了Spark 2.0开始，API-Dataset/Dataframe的开发，包括主要的各种计算操作以及常用函数等。
3.&Structured Streaming开发详解：主要深入浅出讲解了Spark 2.0新增加的下一代流式计算引擎&&Structured Streaming，包括其设计理念和思想，以及开发模式，以及开发的一些细节。
4.&Spark简历编写、面试以及如何找工作：主要为大家分析了学完课程之后，对自己如何定位？如何深入了解企业的招聘需求？如何将自己的技术背景补齐到与公司需求相match？如何编写简历？如何拥有属于自己的独一无二的大数据项目？如何掌握面试的关键技巧？目前大数据行业的薪资现状以及如何谈一个合适的薪资？
5.&具体的升级内容大纲，见&课程大纲&底部新增内容。
& & &这里需要提前特别提醒的是，新手如何看待Spark 1.x和Spark 2.x的关系，以及学习的建议。大家千万不要以为Spark 2.x完全颠覆了Spark 1.x，因此Spark 1.x的东西不用学了，那是完全错误的想法！事实恰恰相反，实际上Spark 2.x与Spark 1.x一脉相承，2.x完全是在1.x的基础上进行了功能的完善，底层引擎的优化，以及新的功能模块的增加。spark官方也发出了声明，spark 1.x的所有东西在未来都完全是有其价值和意义的，绝对不是被淘汰！
& & & 因此对于新人来说，课程里讲解的Spark 1.x，不仅完全没有过时，而且在目前以及未来都是绝对有用的！实际上Spark 1.x只有极其少数的一些东西是被标记为淘汰的！因此，新人必须从本课程讲解的Spark 1.x开始，一点一点学习，循序渐进，千万不能急于求成！而且Spark 2.0还很不稳定，因此本次升级讲解的内容，主要是希望大家能够跟上技术的发展潮流，站在技术发展的前沿，而不是让大家马上学了spark 2.0后就开始投入生产环境使用！具体的分析，在课程里都有讲解，希望大家踏踏实实地学习。
超重磅免费升级通知！ &&
本次课程升级，总计132讲，60课时左右，内容扩充近一倍。将从入门到精通的各个阶段都进行了阶段升级。主要内容概述如下：
1、Scala编程进阶：讲解Scala高级编程技巧。
2、Spark核心编程进阶：本版本展示细致的Spark核心编程讲解，包括standalone集群操作以及spark-submit所有细节，补充大量实验，并补充讲解几乎所有的算子操作，并增添大量实战案例以及移动端app访问流量日志分析综合案例。
3、Spark内核原理进阶：全网独家讲解Spark常用的10个算子的内部原理。
4、Spark SQL实战开发：讲解Thrift JDBC/ODBC Server等高级内容，并增添新闻网站关键指标离线统计综合案例。
5、Spark Streaming实战开发：讲解Flume数据源等高级内容，并增添新闻网站关键指标实时统计综合案例。
6、Spark运维管理进阶：完全实战讲解与演练Spark的运维与管理的各种高阶技术，包括基于ZooKeeper和文件系统实现HA以及主从切换、多种作业监控方式，以及全网独家的Spark动态资源分配技术和Fair Scheduler技术。
中华石杉: 在国内BAT公司以及一线互联网公司从事过大数据开发和架构工作，负责过多个大型大数据系统的架构和开发。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据技术。有丰富的企业内部技术分享、技术培训和技术讲座的经验。
一、Scala编程详解：&
第1讲-Spark的前世今生
第2讲-课程介绍、特色与价值
第3讲-Scala编程详解：基础语法
第4讲-Scala编程详解：条件控制与循环
第5讲-Scala编程详解：函数入门
第6讲-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数
第7讲-Scala编程详解：函数入门之变长参数
第8讲-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常
第9讲-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组
第10讲-Scala编程详解：数组操作之数组转换
第11讲-Scala编程详解：Map与Tuple
第12讲-Scala编程详解：面向对象编程之类
第13讲-Scala编程详解：面向对象编程之对象
第14讲-Scala编程详解：面向对象编程之继承
第15讲-Scala编程详解：面向对象编程之Trait
第16讲-Scala编程详解：函数式编程
第17讲-Scala编程详解：函数式编程之集合操作
第18讲-Scala编程详解：模式匹配
第19讲-Scala编程详解：类型参数
第20讲-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数
第21讲-Scala编程详解：Actor入门
二、课程环境搭建：&
第22讲-课程环境搭建：CentOS 6.5集群搭建
第23讲-课程环境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建
第24讲-课程环境搭建：Hive 0.13搭建
第25讲-课程环境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建
第26讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
第27讲-课程环境搭建：Spark 1.3.0集群搭建
三、Spark核心编程：
第28讲-Spark核心编程：Spark基本工作原理与RDD
第29讲-Spark核心编程：使用Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序
第30讲-Spark核心编程：wordcount程序原理深度剖析
第31讲-Spark核心编程：Spark架构原理
第32讲-Spark核心编程：创建RDD实战（集合、本地文件、HDFS文件）
第33讲-Spark核心编程：操作RDD实战（transformation和action案例实战）
第34讲-Spark核心编程：transformation操作开发案例实战
第35讲-Spark核心编程：action操作开发案例实战
第36讲-Spark核心编程：RDD持久化详解
第37讲-Spark核心编程：共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）
第38讲-Spark核心编程：高级编程之基于排序机制的wordcount程序
第39讲-Spark核心编程：高级编程之二次排序实战
第40讲-Spark核心编程：高级编程之topn与分组取topn实战
四、Spark内核源码深度剖析：
第41讲-Spark内核源码深度剖析：Spark内核架构深度剖析
第42讲-Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析
第43讲-Spark内核源码深度剖析：基于Yarn的两种提交模式深度剖析
第44讲-Spark内核源码深度剖析：SparkContext初始化原理剖析与源码分析
第45讲-Spark内核源码深度剖析：Master主备切换机制原理剖析与源码分析
第46讲-Spark内核源码深度剖析：Master注册机制原理剖析与源码分析
第47讲-Spark内核源码深度剖析：Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析
第48讲-Spark内核源码深度剖析：Master资源调度算法原理剖析与源码分析
第49讲-Spark内核源码深度剖析：Worker原理剖析与源码分析&
第50讲-Spark内核源码深度剖析：Job触发流程原理剖析与源码分析
第51讲-Spark内核源码深度剖析：DAGScheduler原理剖析与源码分析（stage划分算法与task最佳位置算法）
第52讲-Spark内核源码深度剖析：TaskScheduler原理剖析与源码分析（task分配算法）
第53讲-Spark内核源码深度剖析：Executor原理剖析与源码分析
第54讲-Spark内核源码深度剖析：Task原理剖析与源码分析
第55讲-Spark内核源码深度剖析：Shuffle原理剖析与源码分析（普通Shuffle与优化后的Shuffle）
第56讲-Spark内核源码深度剖析：BlockManager原理剖析与源码分析（Spark底层存储机制）
第57讲-Spark内核源码深度剖析：CacheManager原理剖析与源码分析
第58讲-Spark内核源码深度剖析：Checkpoint原理剖析与源码分析
五、Spark性能优化：
第59讲-Spark性能优化：性能优化概览
第60讲-Spark性能优化：诊断内存的消耗
第61讲-Spark性能优化：高性能序列化类库
第62讲-Spark性能优化：优化数据结构
第63讲-Spark性能优化：对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
第64讲-Spark性能优化：使用序列化的持久化级别
第65讲-Spark性能优化：Java虚拟机垃圾回收调优
第66讲-Spark性能优化：提高并行度
第67讲-Spark性能优化：广播共享数据
第68讲-Spark性能优化：数据本地化
第69讲-Spark性能优化：reduceByKey和groupByKey
第70讲-Spark性能优化：shuffle性能优化
六、Spark SQL：
第71讲-课程环境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建
第72讲-Spark SQL：前世今生
第73讲-Spark SQL：DataFrame的使用
第74讲-Spark SQL：使用反射方式将RDD转换为DataFrame
第75讲-Spark SQL：使用编程方式将RDD转换为DataFrame
第76讲-Spark SQL：数据源之通用的load和save操作
第77讲-Spark SQL：Parquet数据源之使用编程方式加载数据
第78讲-Spark SQL：Parquet数据源之自动分区推断
第79讲-Spark SQL：Parquet数据源之合并元数据
第80讲-Spark SQL：JSON数据源复杂综合案例实战
第81讲-Spark SQL：Hive数据源复杂综合案例实战
第82讲-Spark SQL：JDBC数据源复杂综合案例实战
第83讲-Spark SQL：内置函数以及每日uv和销售额统计案例实战
第84讲-Spark SQL：开窗函数以及top3销售额统计案例实战
第85讲-Spark SQL：UDF自定义函数实战
第86讲-Spark SQL：UDAF自定义聚合函数实战
第87讲-Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化
第87讲-Spark SQL：与Spark Core整合之每日top3热点搜索词统计案例实战
第87讲-Spark SQL：核心源码深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等）
第87讲-Spark SQL：延伸知识之Hive On Spark
七、Spark Streaming：
第88讲-Spark Streaming：大数据实时计算介绍
第89讲-Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
第90讲-Spark Streaming：与Storm的对比分析
第91讲-Spark Streaming：实时wordcount程序开发
第92讲-Spark Streaming：StreamingContext详解
第93讲-Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解
第94讲-Spark Streaming：输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount案例实战
第95讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的方式）
第96讲-Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）
第97讲-Spark Streaming：DStream的transformation操作概览
第98讲-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战
第99讲-Spark Streaming：transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战
第100讲-Spark Streaming：window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战
第101讲-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解
第102讲-Spark Streaming：与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战
第103讲-Spark Streaming：缓存与持久化机制详解
第104讲-Spark Streaming：Checkpoint机制详解（Driver高可靠方案详解）
第105讲-Spark Streaming：部署、升级和监控实时应用程序
第106讲-Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解
第107讲-Spark Streaming：架构原理深度剖析
第108讲-Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
第109讲-Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析
第110讲-Spark Streaming：数据处理原理剖析与源码分析（block与batch关系透彻解析）
第111讲-Spark Streaming：性能调优详解
第112讲-课程总结（学到了什么？达到了什么水平？）
Spark开发进阶(升级内容！)
一、Scala编程进阶：&
第113讲-Scala编程进阶：Scaladoc的使用
第114讲-Scala编程进阶：跳出循环语句的3种方法
第115讲-Scala编程进阶：多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
第116讲-Scala编程进阶：Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
第117讲-Scala编程进阶：扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用
第118讲-Scala编程进阶：package与import实战详解
第119讲-Scala编程进阶：重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性
第120讲-Scala编程进阶：文件操作实战详解
第121讲-Scala编程进阶：偏函数实战详解
第122讲-Scala编程进阶：执行外部命令
第123讲-Scala编程进阶：正则表达式支持
第124讲-Scala编程进阶：提取器实战详解
第125讲-Scala编程进阶：样例类的提取器实战详解
第126讲-Scala编程进阶：只有一个参数的提取器
第127讲-Scala编程进阶：注解实战详解
第128讲-Scala编程进阶：常用注解介绍
第129讲-Scala编程进阶：XML基础操作实战详解
第130讲-Scala编程进阶：XML中嵌入scala代码
第131讲-Scala编程进阶：XML修改元素实战详解
第132讲-Scala编程进阶：XML加载和写入外部文档
第133讲-Scala编程进阶：集合元素操作
第134讲-Scala编程进阶：集合的常用操作方法
第135讲-Scala编程进阶：map、flatMap、collect、foreach实战详解
第136讲-Scala编程进阶：reduce和fold实战详解
二、Spark核心编程进阶：&
第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装
第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建
第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建
第140讲-第一次课程升级大纲介绍以及要点说明
第141讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构概览
第142讲-Spark核心编程进阶-Spark集群架构的几点特别说明
第143讲-Spark核心编程进阶-Spark的核心术语讲解
第144讲-Spark核心编程进阶-Spark Standalone集群架构
第145讲-Spark核心编程进阶-单独启动master和worker脚本详解
第146讲-Spark核心编程进阶-实验：单独启动master和worker进程以及启动日志查看
第147讲-Spark核心编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解
第148讲-Spark核心编程进阶-实验：local模式提交spark作业
第149讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone client模式提交spark作业
第150讲-Spark核心编程进阶-实验：standalone cluster模式提交spark作业
第151讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度
第152讲-Spark核心编程进阶-standalone模式下的作业监控与日志记录
第153讲-Spark核心编程进阶-实验：运行中作业监控以及手工打印日志
第154讲-Spark核心编程进阶-yarn-client模式原理讲解
第155讲-Spark核心编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解
第156讲-Spark核心编程进阶-实验：yarn-client模式提交spark作业
第157讲-Spark核心编程进阶-yarn模式下日志查看详解
第158讲-Spark核心编程进阶-yarn模式相关参数详解
第159讲-Spark核心编程进阶-spark工程打包以及spark-submit详解
第160讲-Spark核心编程进阶-spark-submit示例以及基础参数讲解
第161讲-Spark核心编程进阶-实验：spark-submit简单版本提交spark作业
第162讲-Spark核心编程进阶-实验：spark-submit给main类传递参数
第163讲-Spark核心编程进阶-spark-submit多个示例以及常用参数详解
第164讲-Spark核心编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
第165讲-Spark核心编程进阶-spark-submit配置第三方依赖
第166讲-Spark核心编程进阶-spark算子的闭包原理详解
第167讲-Spark核心编程进阶-实验：对闭包变量进行累加操作的无效现象
第168讲-Spark核心编程进阶-实验：在算子内打印数据的无法看到现象
第169讲-Spark核心编程进阶-mapPartitions以及学生成绩查询案例
第170讲-Spark核心编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例
第171讲-Spark核心编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例
第172讲-Spark核心编程进阶-union以及公司部门合并案例
第173讲-Spark核心编程进阶-intersection以及公司跨多项目人员查询案例
第174讲-Spark核心编程进阶-distinct以及网站uv统计案例
第175讲-Spark核心编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例
第176讲-Spark核心编程进阶-cartesian以及服装搭配案例
第177讲-Spark核心编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例
第178讲-Spark核心编程进阶-repartition以及公司新增部门案例
第179讲-Spark核心编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例
第180讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作原理详解
第181讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作过程中进行数据排序
第182讲-Spark核心编程进阶-会触发shuffle操作的算子
第183讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解
第184讲-Spark核心编程进阶-shuffle操作所有相关参数详解以及性能调优
第185讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：移动端app访问流量日志分析
第186讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：日志文件格式分析
第187讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：读取日志文件并创建RDD
第188讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：创建自定义的可序列化类
第189讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：将RDD映射为key-value格式
第190讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：基于deviceID进行聚合操作
第191讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：自定义二次排序key类
第192讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：将二次排序key映射为RDD的key
第193讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：执行二次排序以及获取top10数据
第194讲-Spark核心编程进阶-综合案例1：程序运行测试以及代码调试
第195讲-Spark核心编程进阶-部署第二台CentOS机器
第196讲-Spark核心编程进阶-部署第二个Hadoop节点
第197讲-Spark核心编程进阶-将第二个Hadoop节点动态加入集群
第198讲-Spark核心编程进阶-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作业
三、Spark内核原理进阶：&
第199讲-Spark内核原理进阶-union算子内部实现原理剖析
第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算子内部实现原理剖析
第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算子内部实现原理剖析
第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算子内部实现原理剖析
第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算子内部实现原理剖析
第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算子内部实现原理剖析
第205讲-Spark内核原理进阶-join算子内部实现原理剖析
第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算子内部实现原理剖析
第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算子内部实现原理剖析
第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算子内部实现原理剖析
第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算子内部实现原理剖析
四、Spark SQL实战开发进阶：&
第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试
第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server
第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令行使用
第213讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：新闻网站关键指标离线统计
第214讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：页面pv统计以及排序和企业级项目开发流程说明
第215讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：页面uv统计以及排序和count(distinct) bug说明
第216讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：新用户注册比例统计
第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：用户跳出率统计
第218讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：版块热度排行榜统计
第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：测试与调试
五、Spark Streaming实战开发进阶：&
第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装
第221讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-flume风格的基于push的方式
第222讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-自定义sink的基于poll的方式
第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-高阶技术之自定义Receiver
第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装
第225讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：新闻网站关键指标实时统计
第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页面pv实时统计
第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页面uv实时统计
第228讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：注册用户数实时统计
第229讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：用户跳出量实时统计
第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：版块pv实时统计
六、Spark运维管理进阶：&
第231讲-Spark运维管理进阶-基于ZooKeeper实现HA高可用性以及自动主备切换
第232讲-Spark运维管理进阶-实验：基于ZooKeeper实现HA高可用性以及自动主备切换
第233讲-Spark运维管理进阶-基于文件系统实现HA高可用性以及手动主备切换
第234讲-Spark运维管理进阶-实验：基于文件系统实现HA高可用性以及手动主备切换
第235讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：通过Spark Web UI进行作业监控
第236讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：standalone模式下查看历史作业的Web UI
第237讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：启动HistoryServer查看历史作业的Web UI
第238讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：使用curl+REST API进行作业监控
第239讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：Spark Metrics系统以及自定义Metrics Sink
第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理
第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理
第242讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验：standalone模式下使用动态资源分配
第243讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验：yarn模式下使用动态资源分配
第244讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-多个job资源调度原理
第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使用详解
Spark2.0(升级内容！)
七、Spark 2.0深入浅出
第246讲-Spark 2.0-新特性介绍
第247讲-Spark 2.0-新特性介绍-易用性：标准化SQL支持以及更合理的API
第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-高性能：让Spark作为编译器来运行
第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍
第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析
第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术
第252讲-Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对比以及分析、学习建议以及使用建议
第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等
第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark
第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发入门
第256讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-初步体验untypd操作案例：计算部门平均年龄与薪资
第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作：collect、count、foreach、reduce等
第258讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-基础操作：持久化、临时视图、ds与df互转换、写数据等
第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：coalesce、repartition
第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：distinct、dropDuplicates
第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：except、filter、intersect
第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：map、flatMap、mapPartitions
第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：joinWith
第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：sort
第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：randomSplit、sample
第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作：select、where、groupBy、agg、col、join
第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数：avg、sum、max、min、count、countDistinct
第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数：collect_list、collect_set
第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常用函数
第270讲-Spark 2.0-Structured Streaming：深入浅出的介绍
第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming：wordcount入门案例
第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming：编程模型
第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming：创建流式的dataset和dataframe
第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming：对流式的dataset和dataframe执行计算操作
第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming：output mode、sink以及foreach sink详解
第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming：管理streaming query
第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming：基于checkpoint的容错机制
第278讲-Spark面试、简历中的项目编写以及实际生产环境的集群和资源配置等
目标一. 熟练掌握Scala编程语言，能够用Scala开发Spark程序，并能看懂Spark源码
目标二. 从零开始手动搭建Hadoop集群、Spark集群、Hive、ZooKeeper和kafka集群
目标三. 熟练掌握Spark核心编程，可以开发各种复杂的大数据离线批处理程序
目标四. 透彻理解Spark内核源码，可以在线上程序报错时进行故障排查，根据异常堆栈信息阅读对应源码解决线上故障
目标五. 能够对常见的Spark性能问题，使用各种技术进行性能调优
目标六. 熟练使用Spark SQL开发大数据交互式查询程序，掌握常见性能优化技术
目标七. 熟练使用Spark Streaming开发大数据实时计算程序，理解原理和源码，并能进行性能调优&
目标八. 熟练掌握Spark集群的运维和管理：包括高可用性集群的部署、HistoryServer部署、自定义Metrics、动态资源分配等
目标九. 熟悉Spark 1.3、1.5、2.0等几个重要版本的演变发展，以及核心功能特性，包括基本的原理
亮点一、使用Spark 1.3.0 / Spark 1.5.1+Hadoop 2.4.1组合，Spark深入讲解划时代版本1.3.0，并讲解新版本1.5.1，技术绝对处于行业的前沿。.
亮点二、代码驱动讲解所有技术点，现场画图讲解所有原理和概念，既能够动手实战，又能够透彻理解.
亮点三、所有功能点均按照官方大纲来，所有技术点、功能点，基础功能和高级特性，全部讲解到，全面覆盖。.
亮点四、全程案例实战，Scala包含数十个趣味案例，Spark中涉及数个从实际企业需求场景抽取出来的复杂案例.
亮点五、几乎所有Spark代码实战、案例实战，都提供了Java和Scala两个版本的代码！
亮点六、大量独家的高级知识点和技术点，包括Spark二次排序、分组取topn，Spark SQL内置函数和开窗函数，Spark Streaming Driver高可用方案等等。
亮点七、现场画图讲解源码，深入剖析80%的核心内核源码，给源码进行大量注释，深入细致的源码讲解。
亮点八、全面讲解Spark、Spark SQL和Spark Streaming的性能优化技术，结合现场画图讲解性能调优，并深入讲解Shuffle性能调优。
亮点九、深入讲解Spark集群的运维和管理，包括Spark高可用集群部署、动态资源分配以及作业资源调度等
亮点十、深入浅出讲解Spark 2.0新版本的新特性，包括第二代Tungsten引擎的原理，以及Dataset开发、Structured Streaming下一代持续计算引擎的讲解
1.课程针对人群
本课程针对J2EE开发工程师，如果有扎实的Java基础，学习本课程是最最合适的，可以一站式精通Spark开发，实现J2EE工程师到大数据Spark工程师的华丽转型；针对Hadoop工程师，可以在掌握Hadoop大数据开发技术的基础上，精通Spark大数据开发，瞬间提升自己的职业含金量和技术能力；针对有java基础、hadoop基础的在校大学生、应届生以及毕业不久的初级工程师，精通Spark开发后，可以顺利实现自己职场的升华。 &&
2.我该怎么学,如何才能学好这门课程，给些建议。
2.1、时间上的安排建议
本课程共112讲，如果您时间上充分，建议以每天2-3讲的进度往前学习。如果时间特别充裕，建议将重点理论知识的相关视频看2~3遍。&
2.2、学习要求
学习的时候， 可以要自己边看边做笔记，建议看视频的同时，电脑上打开一个记事本即可。所有理论知识的剖析和讲解一定要反复思考和理解，如果不理解，建议看2~3遍；所有代码实战开发和案例实战开发，全部都要求手动敲一遍代码；对于源码剖析的讲解，建议自己下载源码，根据课程思路自己反复看几遍。
2.3、讲师建议
1.最好看完视频之后，抛开视频，独立自己去把上课中的示例写一遍，看自己是否理解，如果不正确，可以回过头看再看下视频，如果反复，达到真正理解和熟练掌握的目的。
2.对于案例实战部分，一定要自己亲自动手做一遍，不要满足听完就OK了
3. 建议一般听视频，一般拿个纸和笔，做一些记录和笔记，这是一种非常好的学习习惯。
4. 一定不要过于依赖视频，要学会看API和使用百度，学会思考，学会举一反三
5. 最后祝您学有所成
课程是属于某个特定的专业技术，掌握该技术后，你可以从事以下职位的相关工作
1.Spark大数据开发工程师
2.Spark大数据平台开发工程师
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