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课程介绍：
spark和hadoop的区别
Hadoop是大数据生态系统，是集成了文件存储，文件抽取，批量计算，资源管理等等，而spark设计初衷是实时并行计算，而目前spark可以作为计算引擎嵌入hive，同时解决了批量与实时计算的问题。
spark和hadoop哪个简单？
在企业中，hadoop和spark都会用的，spark出来时间较短，以前在hadoop平台上的应用还没有完全迁移过来。它们能够集成在YARN之上，在同一个集群上运行这两个框架。spark只是个计算框架，存储还是要依靠hadoop中的hdfs或hbase或其它文件系统。
spark教程目录：
001 本系列课程说明.exe002 What is Spark详细讲解（四大特性）.exe
003 MapReduce与Spark异同点和优势比较.exe
004 实时在线答疑交流
005 回顾上次课内容和Spark 学习的基础
006 Spark 1.x编译的三种方式和如何使用Make方式编译（注意事项详解）
007 Spark运行Local模式讲解
008 课程实时在线答疑交流
009 Spark 1.x安装前的准备（安装HDFS）
010 安装部署Spark 1.x Standalone模式集群
011 运行Spark Shell进行测试以及对细节进行说明
012 使用Spark 编写大数据处理经典案例WordCount程序
013 深入讲解使用Spark编程WordCount程序
014 Spark RDD详解
015 实时在线答疑.exe
016 回顾总结前面内容及如何学习Spark
017 Spark Cluster与Application中的重要概念以及如何提交应用spark-submit
018 如何安装IDEA、安装Scala插件以及导入Spark 源码
019 如何使用IDEA创建Scala Project、编写Spark应用及local测试
020 如何使用IDEA对Spark Application进行打包测试
21 Spark RDD创建的两种方式一
22 Spark RDD创建的两种方式二
23 Spark RDD两种类型的操作（Transformation和action）
24 Spark RDD操作之Transformation讲解（结合源码分析）
25 Spark RDD操作之Action讲解（结合源码分析）
26 Spark RDD缓存persistent讲解（cache、结合源码分析）
27 Spark Application Monitor（应用运行时监控）
28 Spark JobHistory（应用完成以后监控）
29 Hadoop YARN如何进行资源管理和调度应用
30 Spark Application如何运行在YARN上
31 Spark应用运行时的部署模式client与cluster
32 Spark App运行在YARN上
33 Spark编程模型SparkContext详解
34 通过源码分析SparkConf的作用
35 Spark内核分析之Spark Scheduler讲解（结合WordCoun程序）
36 Spark内核分析之通过代码调试分析SparkContext启动过程一
37 Spark内核分析之通过代码调试分析SparkContext启动过程二
38 Spark内核分析之跟踪源码分析Spark 如何提交应用
《企业级Hive实战课程》大纲（第一版）
01 Spark介绍
Lesson 01
03 Spark 环境搭建
20150521-spark-setup.txt
Lesson 03Spark 环境搭建
04 Spark RDD讲解
Lesson 04Spark RDD讲解
代码.txt
05 如何使用IDEA开发程序
ideaIC-14.1.1.tar.gz
Lesson 05如何使用IDEA开发程序
scala-intellij-bin-1.4.15.zip
spark-1.3.0-src.tar.gz
06 RDD操作详解
Lesson 06RDD 操作详解.docx
tx-spark-lesson 06.txt
07 Spark JobHistory与Spark on YARN
Lesson 07Spark JobHistory与Spark on YARN
tx-spark-lesson 07.txt
08 Spark内核分析
Lesson 08Spark内核分析
tx-spark-lesson08.txt
spark-大数据教程百度盘下载
http://www.xuexiluxian.net/spark-xinshou.html