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• file:慕课公告-www.rurucode.com.txt
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• file:7-3本周总结+寄语.mp4
• file:6-8内置函数介绍.mp4
• file:6-7SaveMode的使用.mp4
• file:6-6load和save操作.mp4
• file:6-5RDD转换为DataFrame之编程方式.mp4
• file:6-3DataFrame的sql操作.mp4
• file:6-1SparkSql快速上手使用.mp4
• file:5-4算子优化之reduceByKey和groupByKey.mp4
• file:5-3算子优化之repartition的使用.mp4
• file:8-1总结(三度关系推荐系统V1.0).mp4
• file:7-8数据计算之每周一计算最近一个月主播视频评级-2.mp4
• file:7-6数据计算之每天定时更新用户活跃时间.mp4
• file:7-3数据计算之实时维护粉丝关注数据-2.mp4
• file:7-11三度关系数据导出到MySQL.mp4
• file:6-1数据计算核心指标详细分析.mp4
• file:5-4采集服务端数据库数据.mp4
• file:5-2数据分发.mp4
• file:5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4
• file:4-5KafkaProducer的容错.mp4
• file:3-1并行度介绍及四种设置方式.mp4
• file:2-8Watermark案例总结.mp4
• file:1-1V1.0架构问题分析及V2.0架构设计.mp4