先说一个判断：若是你在找大数据实战教程，，，，，这一期中国sparking实际视频，，，，，值切当真看两遍。。。。。。。。它不是那种照想官方文档的催眠视频，，，，，而是真的拿项目场景一步步带你敲代码、调参数、看了局。。。。。。。。第三期沉点萦绕Spark的主题算子怎么用、怎么预防踩坑来讲，，，，，信息量不幼，，，，，但节拍很舒服。。。。。。。。

这期视频到底在讲什么

第三期的主题很明确：用Spark做数据洗濯和聚合分析。。。。。。。。视频开篇直接给出一份乱糟糟的订单数据，，，，，里面出缺失值、沉复纪录、体式不统一的幼弊端，，，，，而后带你在Spark环境里写代码，，，，，把这些脏数据清算干净。。。。。。。。?

跟好多讲授视频只讲语法分歧，，，，，这期更看沉“为什么这么做”。。。。。。。。好比为什么用`filter`去空值迸酌`dropna`更矫捷，，，，，为什么用`reduceByKey`之前要先做分区优化。。。。。。。。这些豁然开朗的点，，，，，看完立刻能用到自己的工作里。。。。。。。。

几个让我印象深刻的细节

视坡凤有一个环节是处置分组TopN问题。。。。。。。。用窗口函数还是用`sortBy`加`take`，，，，，好多人一路头会纠结。。。。。。。。教员没有直接给答案，，，，，而是现场跑了两组数据做对比，，，，，把耗时和输出都亮出来。。。。。。。。?那种“原来选错步骤会慢这么多”的感触，，，，，一下子就出来了。。。。。。。。

另表，，，，，在讲`join`操作的时辰，，，，，专门提到幼表广播（`broadcast`）的现实写法。。。。。。。。?就这几行代码，，，，，能让你做大表关联时省下好几分钟运行功夫。。。。。。。。这种实际细节，，，，，比单纯背概想有效得多。。。。。。。。

这一步好多人搞错了

视坡凤反复强调一个坑：不要一上来就写`collect()`。。。。。。。。第三期里专门有一段演示，，，，，数据量稍微大一点，，，，，`collect`直接让内存爆掉，，，，，整个工作挂掉。。。。。。。。? 而后教员展示了怎么用`sample`加`aggregate`来急剧查看了局散布，，，，，既安全又高效。。。。。。。。

另一个容易被忽略的是分区数设置。。。。。。。。视坡凤用一张图诠氏缢分区数和归并幼文件的关系，，，，，看完终于领略为什么有时辰跑完工作总有一堆幼碎文件了。。。。。。。。? 这两点，，，，，是实打实能从视坡凤直接抄走的经验。。。。。。。。

换个角度就通了

第三期的主题思路，，，，，不是教你背一堆写法，，，，，而是助你成立“先想数据流，，，，，再写代码”的直觉。。。。。。。。好比拿到工作，，，，，先思虑有哪些分区、哪些键、哪些操作会引发shuffle，，，，，再去着手。。。。。。。。这种习惯一旦养成，，，，，处置复杂逻辑时会顺好多。。。。。。。。

视频还配了几路课后幼操练，，，，，难度介于入门和进阶之间。。。。。。。。随着做完一遍，，，，，你会发现对Spark的理解不再是零散的点，，，，，而是串成了一条线。。。。。。。。?

看完之后你能带走什么

若是你正卡在RDD和DataFrame怎么选，，，，，或者搞不定数据倾斜，，，，，这期视频根基都能给你一个明确的思路。。。。。。。。它没有废话，，，，，每个演示都贴着真实项目来，，，，，适合那些不想只看理论、想上手试的人。。。。。。。。

归正我看完第三期，，，，，第一功夫就把里面的广播优化用在了自己的报表工作上，，，，，跑得快多了。。。。。。。。不知路你手上那个Spark工作，，，，，最烦的步骤是哪个？？？？？？