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复试概论

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2019-01-28 13:14:31

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1、大数据面试导学

12:02

2、课程目录

04:36

3、HDFS架构详解

13:16

4、图解HDFS核心组件的职责

02:37

5、图解HDFS写数据流程

11:32

6、图解HDFS读数据过程

04:15

7、HDFS HA架构

08:24

8、彩蛋之HA真的有用吗

04:16

9、为什么会有小文件

05:53

10、小文件给Hadoop集群带来的瓶颈问题

07:19

11、大数据学习方法论的思考

03:00

12、课程目录

04:53

13、业界常见SQL on Hadoop框架概述

11:10

14、行式存储vs列式存储

07:06

15、常用调优策略宏观角度分析

03:00

16、架构调优之分表

05:35

17、架构调优之分区表

07:18

18、架构调优之充分利用中间结果集

04:16

19、架构调优之压缩概述

06:25

20、架构调优之压缩的选型

05:59

21、架构调优之压缩整合Hadoop的使用

07:01

22、架构调优之压缩整合Hive的使用

08:26

23、架构调优之压缩的作业

03:10

24、语法调优之order by和sort by区别详解

15:40

25、语法调优之distribute by和cluster by详解

05:05

26、语法调优之reducer个数控制详解

05:47

27、语法调优之执行计划概述

03:39

28、语法调优之普通join深度剖析

15:16

29、语法调优之map join深度剖析

09:30

30、运行调优之推测执行

04:41

31、运行调优之并行执行

03:11

32、运行调优之JVM重用

02:54

33、本章总结

03:43

34、课程目录

04:33

35、算子的合理选择之map和mapPartition

17:58

36、算子的合理选择foreach和foreachPartition

06:29

37、算子的合理选择之reduceByKey和groupByKey

18:26

38、算子的合理选择之collect

04:36

39、算子的合理选择之coalesce和repartition

06:38

40、算子的合理选择之cache和persist

05:54

41、序列化的合理选择之Java序列化性能测试

21:10

42、序列化的合理选择之Kryo序列化性能测试

06:46

43、Sink数据到MySQL之基础环境准备

08:43

44、Sink数据到MySQL之功能开发及性能调优

09:41

45、Spark Streaming整合Kafka概述

05:26

46、本章总结以及常见Spark面试题梳理

06:42

47、课程目录

03:05

48、数据倾斜的现象分析

09:10

49、结合MapReduce的Shuffle来说数据倾斜

05:06

50、结合Spark的Shuffle来说数据倾斜

20:30

51、常见数据倾斜产生的地方

04:33

52、解决数据倾斜的思路分析

03:40

53、课程目录

05:40

54、反射之概述

04:56

55、反射之Class详解

18:06

56、反射之Constructor详解

11:32

57、反射之Method详解

08:00

58、反射之Field详解

05:57

59、反射之BeanUtils详解

05:20

60、反射之Introspector详解

06:17

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