spark源码精讲

课程讲师

星哥

曾任职搜狐大数据olap架构师

现任某大型外贸电商平台大数据数仓架构师

学习时长

视频总时长：60小时+

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视频内容

01Spark源码分析课程简介.mp4
02SparkRPC简介.mp4
03SparkRPC入门案例.mp4
04Worker向Master发送注册消息.mp4
05Worker向Mater发送同步消息.mp4
06作业-完善Master和Worker通信案例.mp4
07Netty的简介和入门案例.mp4
08Netty的Pipeline中Handler执行顺序.mp4
09SparkRPC原理和流程介绍.mp4
10定义RpcEndpoint和RpcEndpointRef.mp4
11实现NettyRpcEnvFactory和NettyRpcEnv.mp4
12创建Dispatcher和TransportServer.mp4
13实现TransportServer并将服务启动.mp4
14实现NettyRpcEndpointRef.mp4
15将RpcEndpoint和RpcEndpointRef进行绑定.mp4
16定义Inbox和实现MessageLoop.mp4
17完善MessageLoop功能.mp4
18实现MessageLoop的线程池和线程处理逻辑.mp4
19实现生命周期方法onStart的调用.mp4
20使用RpcEndpointRef给自己发消息.mp4
21scala的Future知识点复习1.mp4
22scala的Future知识点复习2.mp4
23scala的Promise知识点复习.mp4
24实现发送同步消息-1.mp4
25实现发送同步消息-2.mp4
26实现发送同步消息-3.mp4
27实现发送同步消息-4.mp4
28实现发送同步消息-5.mp4
29实现发送同步消息-6.mp4
30实现Worker向Master建立连接-1.mp4
31实现Worker向Master建立连接-2.mp4
32实现Worker向Master建立连接-3.mp4
33实现Worker向Master建立连接-4.mp4
34实现RpcOutBoxMessage.mp4
35实现Spark的序列化器.mp4
36实现Outbox发件箱.mp4
37实现Outbox的drainOutbox方法.mp4
38实现创建TransportClient.mp4
39初始化TransportClient的Pipeline.mp4
40实现TransportChannelHandler.mp4
41实现RpcHandler.mp4
42实现TransportRequestHandler.mp4
43实现NettyRpcEnv的receive方法.mp4
44实现RemoteNettyRpcCallContext.mp4
45实现TransportClient的sendRpc方法.mp4
46实现RpcChannelListener和请求流程测试.mp4
47实现发送远端异步消息.mp4
48实现Master向Worker返回异步消息.mp4
49改进客户端发送建立连接的请求.mp4
50自己实现的Rpc核心代码流程梳理.mp4
51SparkRPC源码阅读.mp4
52textFile方法源码分析-1.mp4
53textFile方法源码分析-2.mp4
54迭代器知识回顾.mp4
55map算子和MapPartitionsRDD源码分析.mp4
56mapPartitions算子源码分析.mp4
57keys和values源码分析.mp4
58RDD重要知识回顾.mp4
59HashPartitioner源码分析.mp4
60reduceByKey源码分析.mp4
61combineByKey源码分析.mp4
62mapSideCombine为ture或false的效果对比.mp4
63reduceByKey的源码分析-2.mp4
64groupByKey源码分析.mp4
65foldByKey和aggregateByKey的源码分析.mp4
66repartitionAndSortWithInPartition源码分析.mp4
69distinct源码分析.mp4
67sortByKey和RangePartitioner源码分析.mp4
68repartition和coalesce的源码分析.mp4
70cogroup源码分析.mp4
71join底层实现和源码分析.mp4
72LeftOuterJoin源码分析.mp4
73fullOuterJoin的底层实现.mp4
74intersection的底层实现.mp4
75subtract源码分析.mp4
76shuffle的深入理解.mp4
77复用shuffle中间结果演示.mp4
79count算子的底层实现.mp4
80aggregate算子的底层实现.mp4
81reduce算子的底层实现.mp4
82sum、fold、max的底层实现.mp4
83collect算子的底层实现.mp4
84take和first的底层实现.mp4
85top和takeOrdered的底层实现.mp4
86foreach和foreachPartition的底层实现.mp4
78Job的生成过程和runJob方法讲解.mp4
87手写简化版Spark之定义MySparkContext类.mp4
88手写简化版Spark之实现MyRDD.mp4
89自定义LocalFileRDD.mp4
90实现LocalFileRDD.mp4
91JdbcRdd的源码分析和自定义Source的思路.mp4
92HadoopRDD的源码分析.mp4
93定义MyMapPartitionsRDD.mp4
94实现MyMapPartitionsRDD.mp4
95实现MySparkContext的runJob方法-1.mp4
96实现MySparkContext的runJob方法-2.mp4
97定义MyDAGScheduler的submitJob方法.mp4
98实现JobWaiter和JobListener.mp4
99实现线程工具类的awaitReady方法.mp4
100实现submitJob方法.mp4
101实现MyStage和MyResultStage.mp4
102实现submitStage方法.mp4
103实现MyTask和MyResultTask.mp4
104TaskScheduler的实现.mp4
105简易版Spark测试.mp4
106JobListener的实现.mp4
107MyHashPartitioner的实现.mp4
108MyPairRDDFunctions的实现和隐式转换.mp4
109实现ShuffledRDD-1.mp4
110实现ShuffledRDD-2.mp4
111根据最后一个RDD查找所有的宽依赖.mp4
112根据宽依赖递归创建父Stage.mp4
113创建ShuffleMapStage.mp4
114创建所有祖先Stage集合.mp4
115ShuffleMapStage遗留的小问题.mp4
116递归提交祖先Stage.mp4
117生成并提交ShuffleMapTask.mp4
118提交Stage过程debug和问题分析.mp4
119ShuffleManager的演进历史.mp4
120SortShuffleManager的三种情况分析.mp4
121实现ShuffleManager.mp4
122继续实现ShuffleManager.mp4
123实现HashShuffleWriter.mp4
124实现Spark的序列化器.mp4
125实现ShuffleWriter的功能-1.mp4
126实现ShuffleWriter的功能-2.mp4
127实现ShuffleReader的功能-1.mp4
128实现ShuffleReader的功能-2.mp4
129简易版Spark流程总结.mp4
130补充-实现mapSideCombine.mp4
131源码编译和远程debug.mp4
132Master和Worker程序的执行入口.mp4
133Master和Worker启动和通信源码分析.mp4
134SparkContext和创建SparkEnv源码分析.mp4
135Driver向Master提交Application.mp4
136Master调度资源让Worker启动Executor.mp4
137Worker启动Executor过程.mp4
138Driver端创建与Executor通信的RpcEndpoint.mp4
139Executor启动详细流程.mp4
140DAGScheduler源码分析-1.mp4
141DAGScheduler源码分析-2.mp4
142TaskScheduler源码分析.mp4
143Executor执行Task源码分析.mp4
144SortShuffleManager注册过程.mp4
145MapOutputTracker的执行原理.mp4
146MapOutputTracker执行流程Debug.mp4
147ExternalSorter源码分析.mp4
149ShuffleWriter写数据文件和索引文件.mp4
148MapOutputWriter执行原理.mp4
150提交下游ResultStage过程.mp4
151ShuffleReader的执行过程.mp4
152BlockFetcher初始化过程.mp4
153BlockFetcher拉取数据过程.mp4