|
Обратите внимание, что наш сайт не размещает какие-либо файлы из списка. Вы не можете скачать
эти файлы или скачать torrent-файл.
|
| big-data-course-master-public.zip |
311.89Кб |
| big-data-course-master-public.zip |
311.89Кб |
| big-data-course-master-public.zip |
311.89Кб |
| files.zip |
5.41Мб |
| files.zip |
5.08Мб |
| files.zip |
4.37Мб |
| files.zip |
3.70Мб |
| files.zip |
1.14Мб |
| files.zip |
2.07Мб |
| files.zip |
2.07Мб |
| files.zip |
1.89Мб |
| files.zip |
9.70Кб |
| files.zip |
5.98Мб |
| How to debug MapReduce application.pdf |
1.66Мб |
| HW01_HDFS_01_beginner.pdf |
104.92Кб |
| HW01_HDFS_02_intermediate.pdf |
130.67Кб |
| HW01_HDFS_03_advanced.pdf |
284.13Кб |
| HW02_MapReduce.pdf |
146.60Кб |
| HW03_MR_advanced.pdf |
153.37Кб |
| HW04 Hive.pdf |
190.70Кб |
| HW05 Spark_RDD.pdf |
166.49Кб |
| HW06 Spark_SQL.pdf |
133.04Кб |
| HW07 Spark_advanced.pdf |
137.00Кб |
| HW08 RealTime.pdf |
171.89Кб |
| HW09 NoSQL.pdf |
155.35Кб |
| HW10 DataLayout.pdf |
167.69Кб |
| User Guides.pdf |
704.37Кб |
| W10L101. Цель модуля “Data Layout”.mp4 |
7.11Мб |
| W10L102. Как солить косые данные (Data Skew, Salting).mp4 |
31.32Мб |
| W10L103. Сжатие данных в HDFS и YARN, горячие и холодные данные.mp4 |
25.31Мб |
| W10L104. Hive, разница между File и Row Format, RCFile.mp4 |
35.17Мб |
| W10L105. Формат данных ORC Optimized Row Columnar.mp4 |
22.99Мб |
| W10L106. Формат данных Parquet и сравнение с ORC.mp4 |
23.06Мб |
| W10L107. Обзор HDFS 3.0 и высшей алгебры поля Галуа и коды Рида Соломона, optional.mp4 |
44.38Мб |
| W10L108. Резюме модуля.mp4 |
7.25Мб |
| W10L109. Резюме курса и специализации.mp4 |
11.59Мб |
| W1L101. Цель модуля “введение в Big Data и HDFS”.mp4 |
2.53Мб |
| W1L102. Big Data с точки зрения маркетинга.mp4 |
12.30Мб |
| W1L103. Классификация многопроцессорных вычислительных систем МВС.mp4 |
36.31Мб |
| W1L104. Распределенные файловые системы на примере GFS и HDFS.mp4 |
25.55Мб |
| W1L105. Чтение и запись данных в HDFS.mp4 |
18.48Мб |
| W1L106. Работа со сбоями в HDFS чанки, блоки и реплики.mp4 |
24.65Мб |
| W1L107. Hadoop Sizing оценка вычислительных мощностей для хранения данных.mp4 |
22.35Мб |
| W1L108. Namenode, Checkpoint Namenode и как теряют данные.mp4 |
23.87Мб |
| W1L109. Резюме.mp4 |
2.73Мб |
| W2L101. Цель модуля “Hadoop экосистема, YARN и MapReduce”.mp4 |
2.83Мб |
| W2L102. MapReduce MR и распределенные консольные утилиты.mp4 |
23.52Мб |
| W2L103. Word Count и формальная модель MapReduce.mp4 |
27.11Мб |
| W2L104. MapReduce и Fault Tolerance.mp4 |
38.37Мб |
| W2L105. MapReduce Streaming, решение задачи Line Count.mp4 |
28.48Мб |
| W2L106. Резюме.mp4 |
7.45Мб |
| W3L101. Цель модуля “Оптимизация MapReduce вычислений”.mp4 |
3.69Мб |
| W3L102. Streaming Word Count.mp4 |
13.66Мб |
| W3L103. Распределенный кеш Distributed Cache.mp4 |
14.71Мб |
| W3L104. Combiner.mp4 |
14.58Мб |
| W3L105.Управляем Shuffle _ Sort с помощью Partitioner и Comparator.mp4 |
24.10Мб |
| W3L106. Резюме.mp4 |
2.52Мб |
| W4L101. Цель модуля “SQL поверх больших данных Hive”.mp4 |
19.95Мб |
| W4L102. Map-Side Join.mp4 |
10.09Мб |
| W4L103. Reduce-Side Join.mp4 |
10.63Мб |
| W4L104. Bucket Map-Side Join оптимизации.mp4 |
15.62Мб |
| W4L105. Немного внутренностей Hive DDL и HiveQL.mp4 |
11.67Мб |
| W4L106. Резюме модуля и мини-курса.mp4 |
3.14Мб |
| W5L101. О курсе “Spark from zero to hero”.mp4 |
7.36Мб |
| W5L102. Архитектура Spark приложения и Spark RDD.mp4 |
101.94Мб |
| W5L103. Spark RDD- преобразования transformations и действия actions.mp4 |
71.54Мб |
| W5L104. Spark PairRDD, Join_ы и Cache.mp4 |
63.68Мб |
| W5L105. Резюме.mp4 |
1.81Мб |
| W6L101. Цель модуля “Spark DataFrames, Spark SQL”.mp4 |
2.53Мб |
| W6L102. Spark DataFrames общие сведения.mp4 |
18.67Мб |
| W6L103. Базовые функции Spark DataFrames.mp4 |
24.11Мб |
| W6L104. Работа с пропущенными значениями NA в Spark DataFrames.mp4 |
36.35Мб |
| W6L105. Группировки в Spark DataFrames.mp4 |
18.20Мб |
| W6L106. Чтение и запись данных в Spark DataFrames.mp4 |
37.65Мб |
| W6L107. Соединения в Spark DataFrames.mp4 |
38.11Мб |
| W6L108. Оконные функции в Spark DataFrames.mp4 |
14.91Мб |
| W6L109. Функции pyspark sql functions.mp4 |
40.72Мб |
| W6L110. Резюме.mp4 |
9.65Мб |
| W7L101. Цель модуля “Оптимизация Spark вычислений”.mp4 |
1.76Мб |
| W7L102. Репартиционирование данных.mp4 |
28.25Мб |
| W7L103. Использование соли для устранения перекосов данных.mp4 |
30.64Мб |
| W7L104. Кеширование.mp4 |
21.96Мб |
| W7L105. План выполнения задач.mp4 |
33.43Мб |
| W7L106. Оптимизация объединений и группировок.mp4 |
45.72Мб |
| W7L107. Снижение количества shuffle.mp4 |
16.34Мб |
| W7L108. Управление схемой данных.mp4 |
16.39Мб |
| W7L109. Оптимизация запросов Catalyst.mp4 |
50.94Мб |
| W7L110. Резюме.mp4 |
6.46Мб |
| W7L111. Резюме курса “Spark from zero to hero”.mp4 |
4.43Мб |
| W8L102. Цель модуля “Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)”.mp4 |
3.98Мб |
| W8L103. Введение в потоковую обработку данных.mp4 |
8.11Мб |
| W8L104. Подходы к потоковой обработке данных.mp4 |
10.60Мб |
| W8L105. Знакомство с Kafka.mp4 |
11.58Мб |
| W8L106. Погружение в Kafka.mp4 |
13.62Мб |
| W8L107. Live Demo_ работа с Kafka CLI.mp4 |
25.16Мб |
| W8L201. Знакомство со Spark Structured Streaming.mp4 |
10.14Мб |
| W8L202. Как выглядит Spark Structured Streaming pipeline.mp4 |
18.01Мб |
| W8L203. Пример Spark Structured Streaming приложения.mp4 |
9.99Мб |
| W8L204. Как правильно использовать Spark Structured Streaming в проде.mp4 |
12.90Мб |
| W8L205. Резюме.mp4 |
3.24Мб |
| W9L101. Цель модуля “NoSQL поверх больших данных Cassandra”.mp4 |
4.32Мб |
| W9L102. Зачем нужен NoSQL.mp4 |
23.18Мб |
| W9L103. CAP теорема Брюера.mp4 |
10.38Мб |
| W9L104. Архитектура Cassandra.mp4 |
23.54Мб |
| W9L105. Подготовка данных.mp4 |
17.99Мб |
| W9L106. Модель данных Cassandra.mp4 |
34.05Мб |
| W9L107. Чтение и фильтрация данных в Cassandra.mp4 |
46.50Мб |
| W9L108. Удаление данных в Cassandra.mp4 |
9.69Мб |
| W9L109. Запись и изменение данных в Cassandra.mp4 |
14.97Мб |
| W9L110. Spark Cassandra Connector.mp4 |
33.26Мб |
| W9L111. Резюме.mp4 |
8.64Мб |