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file:专用播放器.zip file:课程播放须知.txt file:122课时122:第118课、Spark2 新特性之 Structured Streaming原理剖析(已加密).mp4 file:119课时119:第115课、Spark2新特性之再探RDD,DataFrame 和DataSet关系(已加密).mp4 file:118课时118:第114课、Spark2 新特性之DataSet[Typed] transformations(4)(已加密).mp4 file:113课时113:第109课、Spark2 新特性之SparkSession(已加密).mp4 file:112课时112:第108课、Spark2新特性之whole-stage code generation和vectorization技术剖析(已加密).mp4 file:第2章 课时41 Spark学习经验总结,spark2与spark1的区别,下期预告.mp4 file:第2章 课时40 Spark处理Kafka流实现实时推荐算法(加密).mp4 file:第2章 课时37 Spark机器学习后存储到Mysql.mp4 file:第2章 课时35 Spark ALS协同过滤java实战.mp4 file:第2章 课时32 Kafka数据安全,以及Spark Kafka Streaming API.mp4 file:第2章 课时31 Kafka复杂消费者的详细讲解(加密).mp4 file:第1章 课时9 Spark梳理用户的收藏以及订单转换率(加密).mp4 file:第1章 课时7 SparkSQL java操作mysql数据(加密).mp4 file:第1章 课时20 操作RDD需要注意点,以及Spark内存分配资源调优(加密).mp4 file:第1章 课时2 Spark2集群安装.mp4 file:第1章 课时19 Spark预测收藏以及给用户推荐的产品存储进mongodb(加密).mp4

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2017-05-20 20:19:45

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