大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统
大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统
打通大数据领域最吃香的离线处理核心技能及生态，成为拥有真正实力前沿人才离线计算作为大数据计算领域领军技能，在成本、稳定性、数据一致性等方面有着绝对优势。吃透Spark离线技术及相关生态，就掌握了大数据工程师的高薪密码。本课程将结合生产级项目，一栈式点亮：数据收集(DataX)、数据湖(Iceberg)、数据分析(Spark)、智能调度(DS)、数据服务(DBApi)、AI大模型(ChatGPT)、可视化(Davinci)等离线处理核心技能及生态体系，带你打通硬核技能，拓宽上升通道。
适合人群希望提升大数据综合能力的开发者希望突破岗位局限性的开发者技术储备熟悉Scala基础熟悉Linux基础了解Hadoop基础环境参数Hadoop 3.3.2Spark 3.4.0Iceberg 3.3.2Hive 3.1.2DolphinScheduler 3.1.8DataX 2023DBApi 4.0.7Davinci 0.3
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目录大纲：
├──第1章 大厂技术首选高薪必备：揭开Spark神秘面纱
| ├──1-1 每位大数据开发者都需要了解的硬核技能_.mkv48.37M
| ├──1-10 面试题.pdf25.09kb
| ├──1-11 课外拓展.pdf28.05kb
| ├──1-2 本章概览_.mkv9.06M
| ├──1-3 Spark产生背景_.mkv51.53M
| ├──1-4 Spark是什么_.mkv63.68M
| ├──1-5 【重要】Spark能为我们带来什么_.mkv47.96M
| ├──1-6 自己语言总结Spark_.mkv25.28M
| ├──1-7 【重要】Spark版本选择依据_.mkv69.82M
| ├──1-8 Spark与Hadoop多角度对比_.mkv71.60M
| └──1-9 作业题.pdf19.99kb
├──第2章 工欲善其事必先利其器：大数据框架环境部署
| ├──2-1 本章概览_.mkv8.91M
| ├──2-10 Hive部署及测试_.mkv84.44M
| ├──2-11 Spark部署及测试_.mkv63.23M
| ├──2-12 【重要】基于IDEA&Maven构建本地开发环境_.mkv65.97M
| ├──2-13 作业题.pdf20.36kb
| ├──2-2 【重要】服务器选择注意事项_.mkv14.05M
| ├──2-3 客户端操作注意事项_.mkv50.45M
| ├──2-4 服务器目录规划_.mkv13.91M
| ├──2-5 JDK部署_.mkv41.99M
| ├──2-6 Scala部署_.mkv15.63M
| ├──2-7 【作业】MySQL部署_.mkv20.13M
| ├──2-8 HDFS部署及测试_.mkv97.98M
| └──2-9 YARN部署及测试_.mkv42.41M
├──第3章 手把手撸个RDD实战：加强基础为Spark预热
| ├──3-1 本章概览_.mkv19.69M
| ├──3-10 自定义RDD代码测试_.mkv39.45M
| ├──3-11 作业题.pdf16.99kb
| ├──3-12 面试题.pdf22.99kb
| ├──3-2 快速认识Java中的Iterator_.mkv23.23M
| ├──3-3 自定义Java Iterator_.mkv65.47M
| ├──3-4 自定义Java Iterable_.mkv34.21M
| ├──3-5 【重要】Scala中迭代器的使用_.mkv30.83M
| ├──3-6 【重要】自定义迭代器读取MySQL中的数据_.mkv40.59M
| ├──3-7 统一上下文类封装_.mkv37.49M
| ├──3-8 Scala中迭代器的lazy特性_.mkv37.48M
| └──3-9 【重要】自定义RDD代码封装及实现_.mkv72.03M
├──第4章 轻松理解RDD核心本质：结合源码多维度解析
| ├──4-1 本章概览_.mkv8.24M
| ├──4-10 作业题.pdf21.96kb
| ├──4-11 面试题.pdf21.92kb
| ├──4-2 学习之前注意事项说明_.mkv44.28M
| ├──4-3 【重要】从源码角度理解RDD是什么_.mkv84.35M
| ├──4-4 【重要】从源码角度理解RDD的定义_.mkv30.84M
| ├──4-5 【重要】从源码角度理解RDD的五大特性_.mkv107.81M
| ├──4-6 RDD五大特性在源码中的体现_.mkv39.70M
| ├──4-7 RDD五大特性图解总结_.mkv27.25M
| ├──4-8 HadoopRDD源码解读_.mkv59.42M
| └──4-9 【作业】JdbcRDD源码分析_.mkv15.62M
├──第5章 快速步入核心编程基础：RDD转换与动作编程
| ├──5-1 本章概览_.mkv17.82M
| ├──5-10 RDD操作概述_.mkv32.83M
| ├──5-11 transformation之map算子_.mkv72.93M
| ├──5-12 transformation之flatmap算子_.mkv45.71M
| ├──5-13 transformation之mapPartitions算子_.mkv45.91M
| ├──5-14 transformation之filter算子_.mkv62.34M
| ├──5-15 transformation之sample算子_.mkv11.53M
| ├──5-16 transformation之glom算子_.mkv9.68M
| ├──5-17 transformation之zip算子_.mkv29.11M
| ├──5-18 从一个经典的面试题掌握算子底层的实现原理_.mkv34.27M
| ├──5-19 transformation之mapValues算子_.mkv42.46M
| ├──5-2 Spark编程核心入口类SparkContext使用注意事项_.mkv68.33M
| ├──5-20 transformation之flatMapValues算子_.mkv40.46M
| ├──5-21 transformation之keys&values算子_.mkv15.53M
| ├──5-22 transformation之keyBy算子_.mkv17.71M
| ├──5-23 transformation之reduceByKey算子_.mkv38.54M
| ├──5-24 transformation之groupByKey算子_.mkv23.42M
| ├──5-25 经典面试题之reduceByKey对比groupByKey_.mkv60.82M
| ├──5-26 transformation之groupBy算子_.mkv38.63M
| ├──5-27 transformation之sortBy算子_.mkv14.02M
| ├──5-28 transformation之sortByKey算子_.mkv19.14M
| ├──5-29 transformation之distinct算子_.mkv31.46M
| ├──5-3 基于spark-shell脚本再谈SparkContext_.mkv64.13M
| ├──5-30 transformation之cogroup算子_.mkv61.35M
| ├──5-31 transformation之join算子_.mkv58.35M
| ├──5-32 transformation之交并差算子_.mkv29.63M
| ├──5-33 action算子之collect_.mkv30.35M
| ├──5-34 action算子之foreach_.mkv31.02M
| ├──5-35 action算子之foreachPartition_.mkv39.60M
| ├──5-36 action算子之取数相关_.mkv30.02M
| ├──5-37 action算子之aggregate相关_.mkv94.55M
| ├──5-38 action算子之fold&reduce_.mkv25.62M
| ├──5-39 算子之countByKey&countByValue_.mkv31.47M
| ├──5-4 RDD创建方式之集合_.mkv46.91M
| ├──5-40 算子之查看RDD的依赖关系_.mkv17.94M
| ├──5-41 【拓展】Java语言开发Spark应用之map_.mkv75.87M
| ├──5-42 【拓展】Java语言开发Spark应用之flatMap_.mkv26.56M
| ├──5-43 【拓展】Java语言开发Spark应用之filter_.mkv8.67M
| ├──5-44 【拓展】Java语言开发Spark应用之词频统计_.mkv29.39M
| ├──5-45 作业题.pdf30.67kb
| ├──5-46 面试题.pdf30.26kb
| ├──5-5 初遇并行度_.mkv50.84M
| ├──5-6 自定义类型数据转成RDD_.mkv20.49M
| ├──5-7 RDD创建方式之文件系统数据_.mkv61.35M
| ├──5-8 【作业】拓展读取文件系统数据_.mkv11.59M
| └──5-9 RDD创建方式之MySQL中的表_.mkv56.38M
├──第6章 智能物业运营系统第一篇：地理位置的解析实战
| ├──6-1 本章概览_.mkv23.68M
| ├──6-10 使用RDD完成普通的Join操作_.mkv36.37M
| ├──6-11 使用RDD完成广播变量的Join操作_.mkv48.06M
| ├──6-12 使用广播变量迭代ip解析功能_.mkv10.88M
| ├──6-13 【非常重要】使用累加器完成数据质量指标_.mkv37.70M
| ├──6-14 累加器在使用过程中注意的坑_.mkv31.00M
| ├──6-15 自定义Int类型累加器_.mkv38.79M
| ├──6-16 自定义复杂类型累加器_.mkv63.64M
| ├──6-17 可视化框架部署_.mkv54.60M
| ├──6-18 可视化大屏制作_.mkv23.72M
| ├──6-19 全流程打包到服务器上运行_.mkv39.14M
| ├──6-2 明确需求_.mkv32.54M
| ├──6-20 【扩展】高德地图API的使用_.mkv28.38M
| ├──6-21 作业题.pdf33.41kb
| ├──6-22 面试题.pdf28.61kb
| ├──6-3 架构拓展_.mkv57.50M
| ├──6-4 省份维度统计功能开发_.mkv65.57M
| ├──6-5 MySQL表及工具类准备_.mkv30.78M
| ├──6-6 统计结果入表_.mkv32.61M
| ├──6-7 统计结果入表迭代_.mkv13.99M
| ├──6-8 【经典面试题】Spark中的闭包_.mkv46.83M
| └──6-9 【经典报错】Task not serializable-_.mkv35.48M
├──第7章 深入理解核心必备进阶：分区器依赖缓存策略
| ├──7-1 本章概览_.mkv16.83M
| ├──7-10 初遇Spark的缓存_.mkv31.30M
| ├──7-11 缓存策略的选择_.mkv33.17M
| ├──7-12 【重要】不同缓存策略的测试_.mkv69.96M
| ├──7-13 缓存清理_.mkv14.91M
| ├──7-14 作业题.pdf24.22kb
| ├──7-15 面试题.pdf23.07kb
| ├──7-2 分区数调整算子_.mkv70.37M
| ├──7-3 Spark中分区器的定义_.mkv35.63M
| ├──7-4 自定义分区器在Spark中的使用_.mkv46.72M
| ├──7-5 【加强】分区数及分区器加强_.mkv88.34M
| ├──7-6 RDD的Lineage特性_.mkv50.50M
| ├──7-7 【重要】窄依赖&宽依赖的定义_.mkv56.35M
| ├──7-8 【重要】图解依赖及stage切分_.mkv75.52M
| └──7-9 ShuffleDependency类定义的参数说明_.mkv14.86M
├──第8章 架构知其然知其所以然：术语&运行架构&on YARN
| ├──8-1 本章概览_.mp410.93M
| ├──8-10 client模式测试_.mp460.03M
| ├──8-11 cluster模式测试_.mp439.77M
| ├──8-12 【重要】两种模式的区别-_.mp439.69M
| ├──8-13 【补充】多节点进程的分布_.mp411.01M
| ├──8-14 作业题.pdf21.05kb
| ├──8-15 面试题.pdf21.82kb
| ├──8-2 引入_.mp424.61M
| ├──8-3 【重要】核心术语之一_.mp4110.90M
| ├──8-4 【重要】核心术语之二_.mp494.25M
| ├──8-5 核心术语总结_.mp419.41M
| ├──8-6 【补充】-DAG图_.mp433.78M
| ├──8-7 运行架构_.mp440.80M
| ├──8-8 YARN重要知识点_.mp414.17M
| └──8-9 Spark on YARN概述_.mp444.45M
├──第9章 智能物业运营系统第二篇：大数据应用监控及告警
| ├──9-1 本章概览_.mkv11.31M
| ├──9-10 邮件发送工具类开发_.mkv46.76M
| ├──9-11 【重要】实现自定义监控监听器_.mkv68.79M
| ├──9-12 【重要】是否告警开关控制_.mkv37.24M
| ├──9-13 【拓展】其他监控系统_.mkv12.37M
| ├──9-2 监控在工作中的重要性_.mkv71.45M
| ├──9-3 Spark应用程序执行完毕后存在的问题_.mkv31.10M
| ├──9-4 为什么要引入历史服务_.mkv85.81M
| ├──9-5 HistoryServer部署_.mkv52.49M
| ├──9-6 HistoryServer重要参数讲解_.mkv23.73M
| ├──9-7 学习如何阅读源码_.mkv52.00M
| ├──9-8 如何基于HistoryServer打造自己的监控系统_.mkv50.43M
| └──9-9 【重要】打造自己的Spark应用程序监控设计_.mkv42.40M
├──第10章 高手成长路线之学调优：RDD各种姿势的调优
| ├──10-1 本章概览_.mkv15.00M
| ├──10-10 case在spark-shell中的使用_.mkv30.40M
| ├──10-11 dirname和if在spark-shell中的使用_.mkv36.97M
| ├──10-12 spark相关脚本的依赖关系_.mkv41.37M
| ├──10-13 Spark作业的资源影响问题_.mkv65.51M
| ├──10-14 Spark内存管理宏观认知_.mkv79.77M
| ├──10-15 Spark内存管理之SMM_.mkv43.66M
| ├──10-16 Spark内存管理之UMM_.mkv57.80M
| ├──10-17 Spark内存管理之UMM扩展_.mkv49.89M
| ├──10-18 作业题.pdf28.15kb
| ├──10-19 面试题.pdf33.43kb
| ├──10-2 调优展开的维度_.mkv20.68M
| ├──10-3 调优之序列化_.mkv72.82M
| ├──10-4 调优之算子的合理选择01_.mkv27.85M
| ├──10-5 调优之算子的合理选择02_.mkv19.05M
| ├──10-6 调优之算子的合理选择03_.mkv50.00M
| ├──10-7 调优之算子的合理选择04_.mkv57.70M
| ├──10-8 调优之算子的合理选择05_.mkv27.36M
| └──10-9 调优之数据本地性_.mkv56.20M
├──第11章 智能物业运营系统第三篇：业务数据采集及累计问题
| ├──11-1 本章概览_.mkv17.89M
| ├──11-10 数据关联Hive表_.mkv14.06M
| ├──11-11 实战之需求描述_.mkv66.41M
| ├──11-12 实战之数据流向分析_.mkv28.07M
| ├──11-13 实战之加载数据到Hive表_.mkv61.69M
| ├──11-14 实战之Hive自连接方式分拆实现_.mkv75.60M
| ├──11-15 实战之Hive自连接方式完整实现及优化_.mkv43.94M
| ├──11-16 实战之Hive窗口函数实现_.mkv17.37M
| ├──11-17 实战之使用RDD算子实现_.mkv59.79M
| ├──11-18 作业题.pdf43.62kb
| ├──11-19 面试题.pdf33.89kb
| ├──11-2 数据采集框架介绍_.mkv27.67M
| ├──11-3 DataX是什么_.mkv43.10M
| ├──11-4 DataX工作原理_.mkv45.20M
| ├──11-5 DataX运行流程_.mkv39.55M
| ├──11-6 DataX快速入门_.mkv34.74M
| ├──11-7 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作_.mkv90.28M
| ├──11-8 使用DataX完成MySQL2HDFS的操作续_.mkv36.89M
| └──11-9 使用DataX完成MySQL2HDFS分区的操作_.mkv29.75M
├──第12章 最热门的AI大模型入门：ChatGPT为工作插上翅膀
| ├──12-1 本章概览_.mp413.14M
| ├──12-10 模型演化_.mp428.16M
| ├──12-11 OpenAI Mode详解_.mp430.65M
| ├──12-12 模型价格及Token_.mp425.05M
| ├──12-13 Prompt工程_.mp484.51M
| ├──12-14 【重要】Chat CompletionAPI及多轮对_.mp427.31M
| ├──12-15 【重要】使用ChatGPT助力日常开发的SQL编写_.mp427.82M
| ├──12-16 Open AI开发者大会发布的新功能_.mp448.31M
| ├──12-17 Open AI编程老版本_.mp442.99M
| ├──12-18 Open AI编程新版本_.mp431.69M
| ├──12-19 Assistants API 编程_.mp469.20M
| ├──12-2 认识OpenAI这家公司_.mp421.24M
| ├──12-3 语言模型&大语言模型的趋势_.mp418.80M
| ├──12-4 NLP发展历程_.mp438.00M
| ├──12-5 国内大模型介绍_.mp435.67M
| ├──12-6 【重要】Open AI账号注册_.mp442.10M
| ├──12-7 OpenAI 接口测试_.mp440.12M
| ├──12-8 通过案例演示大模型工作原理_.mp462.34M
| └──12-9 【重要】通过案例知晓大模型的使用场景_.mp483.78M
├──第13章 纠正主观上的错误理解：Spark SQL能带来什么
| ├──13-1 本章概览_.mkv17.47M
| ├──13-10 thriftserver&beeline配合使用_.mkv33.12M
| ├──13-11 通过JDBC代码方式访问数据_.mkv27.79M
| ├──13-2 为什么要使用SQL_.mkv42.65M
| ├──13-3 官方对Spark SQL的定义_.mkv62.21M
| ├──13-4 【拓展】数据源操作_.mkv19.65M
| ├──13-5 【补充】SQL on Hadoop框架_.mkv33.26M
| ├──13-6 【拓展】Spark SQL的愿景_.mkv53.41M
| ├──13-7 核心概念_.mkv52.60M
| ├──13-8 编程入口点SparkSession_.mkv43.68M
| └──13-9 spark-shell&spark-sql访问Hive中的表_.mkv28.94M
├──第14章 高效快速读写外部数据：Spark SQL外部数据源的使用
| ├──14-1 本章概览_.mkv20.11M
| ├──14-10 json数据源的写操作_.mkv23.88M
| ├──14-11 text数据源的读操作使用_.mkv35.99M
| ├──14-12 text数据源的写操作使用_.mkv36.87M
| ├──14-13 Parquet数据源的读写操作_.mkv25.87M
| ├──14-14 jdbc数据源的读操作使用_.mkv20.71M
| ├──14-15 jdbc数据源的读操作配置化使用_.mkv17.90M
| ├──14-16 jdbc数据源的写操作最佳实践_.mkv28.04M
| ├──14-17 Hive数据源的读写操作最佳实践_.mkv59.62M
| ├──14-18 使用SQL的方式使用外部数据源_.mkv39.07M
| ├──14-19 外部数据源核心类_.mkv72.19M
| ├──14-2 外部数据源的产生背景_.mkv44.42M
| ├──14-20 JDBC数据源实现源码分析_.mkv55.84M
| ├──14-21 JDBC数据源实现源码Debug分析_.mkv38.00M
| ├──14-3 csv数据源的读操作基本使用_.mkv71.98M
| ├──14-4 csv数据源的读操作进阶使用_.mkv52.38M
| ├──14-5 csv数据源的写操作_.mkv31.90M
| ├──14-6 SaveMode的含义_.mkv36.48M
| ├──14-7 json数据源的读操作基本使用_.mkv33.96M
| ├──14-8 json数据源的读操作进阶使用_.mkv95.89M
| └──14-9 json数据源的读操作进阶使用_.mkv32.93M
├──第15章 快速步入核心编程进阶：DF&DS API编程
| ├──15-1 本章概览_.mkv6.17M
| ├──15-10 RDD&DF&DS对比_.mkv52.68M
| ├──15-11 自定义外部数据源实战之需求分析_.mkv24.67M
| ├──15-12 自定义外部数据源实战之主体轮廓开发_.mkv33.84M
| ├──15-13 自定义外部数据源实战之开发及测试_.mkv44.80M
| ├──15-14 作业题.pdf30.54kb
| ├──15-2 基本API编程_.mkv101.77M
| ├──15-3 基本API编程之分组聚合函数_.mkv61.34M
| ├──15-4 基本API编程之窗口函数_.mkv31.96M
| ├──15-5 RDD与DF的转换操作之反射_.mkv51.77M
| ├──15-6 RDD与DF的转换操作之编程_.mkv21.98M
| ├──15-7 DS操作之RDD转成DS_.mkv32.81M
| ├──15-8 DS操作之DF与DS的互操作_.mkv16.49M
| └──15-9 扩展之Java类型在API编程中的使用_.mkv16.54M
├──第16章 透过函数进行二次开发：UDF函数在Spark SQL中的使用
| ├──16-1 本章概览_.mkv6.51M
| ├──16-10 作业题.pdf25.64kb
| ├──16-11 面试题.pdf24.55kb
| ├──16-2 SQL on Hadoop框架中的函数说明_.mkv23.13M
| ├──16-3 UDF函数在API中的使用_.mkv60.92M
| ├──16-4 UDF函数在SQL中的使用_.mkv26.64M
| ├──16-5 UDF函数在Spark SQL中使用的扩展_.mkv52.88M
| ├──16-6 UDAF函数编程主体轮廓开发_.mkv62.84M
| ├──16-7 UDAF函数功能实现及测试_.mkv79.80M
| ├──16-8 UDAF函数新版实现_.mkv37.31M
| └──16-9 UDTF函数补充说明_.mkv3.57M
├──第17章 透过使用知晓执行流程：Spark SQL核心执行流程
| ├──17-1 课程目录_.mkv8.10M
| ├──17-10 新特性之AQE概述_.mkv24.54M
| ├──17-11 新特性之AQE分区自动合并功能详解_.mkv73.69M
| ├──17-12 新特性之AQEJoin策略调整功能详解_.mkv43.07M
| ├──17-13 Spark SQL关于Hints的补充_.mkv9.33M
| ├──17-2 Catalog编程_.mkv73.77M
| ├──17-3 学习源码的方法论_.mkv32.14M
| ├──17-4 通过官方Slide回顾RDD及SparkSQL相关知识_.mkv34.75M
| ├──17-5 通过官方Slide讲解Spark SQL框架的执行流程_.mkv84.24M
| ├──17-6 通过终端运行方式理解Spark SQL框架的执行流程_.mkv43.99M
| ├──17-7 通过代码运行方式理解Spark SQL框架的执行流程_.mkv32.32M
| ├──17-8 新特性之动态分区裁剪引入_.mkv45.06M
| └──17-9 新特性之动态分区裁剪实现原理_.mkv38.61M
├──第18章 数据开放服务解决方案：为大数据处理成果赋能
| ├──18-1 课程目录_.mkv8.25M
| ├──18-10 作业题.pdf27.82kb
| ├──18-2 数据服务在大数据平台中的重要地位_.mkv64.38M
| ├──18-3 DBAPI概述_.mkv40.54M
| ├──18-4 DBAPI部署_.mkv53.58M
| ├──18-5 数据源配置_.mkv14.12M
| ├──18-6 API配置_.mkv31.30M
| ├──18-7 客户端设置_.mkv20.62M
| ├──18-8 系统设置及监控_.mkv19.38M
| └──18-9 作业及总结_.mkv28.48M
├──第19章 智能调度系统解决方案：DS在生产上的使用
| ├──19-1 课程目录_.mp48.29M
| ├──19-10 任务类型之SQL的使用_.mp416.41M
| ├──19-11 任务类型之HiveCli script的使用_.mp415.51M
| ├──19-12 任务类型之hivecli file的使用_.mp415.17M
| ├──19-13 任务类型之Spark3的使用_.mp426.17M
| ├──19-14 安全中心之租户用户队列_.mp421.34M
| ├──19-15 安全中心之Worker分组及环境_.mp419.04M
| ├──19-16 安全中心之告警_.mp426.00M
| ├──19-2 调度系统在大数据平台中的重要性_.mp441.74M
| ├──19-3 初识DS_.mp435.08M
| ├──19-4 核心名词解释_.mp473.10M
| ├──19-5 Standalone模式部署_.mp444.64M
| ├──19-6 工作流的定义及运行实操_.mp456.09M
| ├──19-7 工作流定时管理_.mp420.57M
| ├──19-8 数据源中心配置_.mp412.45M
| └──19-9 任务类型之shell的使用_.mp426.34M
├──第20章 热门数据湖的技能拓展：基于Spark&Iceberg构建数据湖
| ├──20-1 课程目录_.mp42.30M
| ├──20-10 动手拓展_.mp49.66M
| ├──20-2 Iceberg简介_.mp447.99M
| ├──20-3 Iceberg特性_.mp473.93M
| ├──20-4 整合Hive准备工作_.mp421.11M
| ├──20-5 整合Hive结合Catalog创建表详解_.mp479.13M
| ├──20-6 Iceberg整合Hive的DDL与DML详解_.mp449.16M
| ├──20-7 Iceberg存储结构_.mp478.81M
| ├──20-8 整合Spark查询元数据信息_.mp425.95M
| └──20-9 整合Spark完成时间线查询及回滚操作_.mp443.97M
├──第21章 AI大模型使用进阶：整合SQL在大数据中的使用
| ├──21-1 课程目录_.mp420.40M
| ├──21-2 LangChain概述_.mp460.11M
| ├──21-3 LangChain整合OpenAI和Tongyi模型_.mp437.29M
| ├──21-4 LangChain整合SQLDatabaseChain完成SQL的处理_.mp458.98M
| └──21-5 pyspark-ai_.mp449.12M
└──第22章 高手成长路线之挖祖坟：Spark核心源码分析(同步追更中)
└──第23章 智能物业运营系统第四篇：以企业级项目要求实战(同步追更中)
└──课程源码
来源: 大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统
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