#### 1. KISIM: GİRİŞ VE KURULUMLAR ####
  • Giriş
  • [Gösteri] Büyük Veri Üzerinde Makine Öğrenmesi
1.1. Kurulumlar
  • [Teorik] Kurulum Planı
  • Eski Versiyon (2.3.1) Spark'ı Nasıl İndiririz?
  • [Uygulamalı] Windows 10 Spark Kurulumu
  • [Uygulamalı] Windows 10 IntelliJ IDEA Kurulumu
  • rdd.take() hatası
  • [Uygulamalı] Windows 10 Python Kurulumu
  • [Uygulamalı] Windows 10 jupyter, findspark paketleri ve PySpark
  • [Uygulamalı] Jupyter ile PySpark Olası Hatalar ve Çözümleri
  • [Uygulamalı] Ubuntu Spark, Python, Jupyter Kurulumu
  • [Uygulamalı] Ubuntu IntelliJ IDEA Kurulumu ve İlk Spark-Scala Projesi
  • [Uygulamalı] Databricks Bulutta Spark Nasıl Kullanılır?
#### 2. KISIM: SCALA TEMEL (OPSİYONEL) ####
  • [Uygulamalı] Scala Giriş ve Kod Geliştirme Ortamları
  • [Uygulamalı] Scala DataTypes
  • [Uygulamalı] Scala Maths
  • [Uygulamalı] Scala PrintFormat, Çıktıları Şekillendirme
  • [Uygulamalı] Scala Conditionals if-else
  • [Uygulamalı] Scala Döngüler (Loops)
  • [Uyglamalı] Scala Strings
  • [Uygulamalı] Scala Arrays
  • [Uygulamalı] Scala Functions
  • [Uygulamalı] Scala RandomNumbers
  • [Uygulamalı] Scala Maps
  • [Uygulamalı] Scala Tuples
  • [Uygulamalı] Scala Lists
  • [Uygulamalı] Scala Sets
  • [Uygulamalı] Scala Classes
  • [Uygulamalı] Scala-Spark Vectors
  • [Uygulamalı] Scala-Spark Matrices
  • [Test] Scala Temel Değerlendirme Testi
  • [Uygulamalı] Test Cevapları
#### 3. KISIM: SPARK TEMEL ####
  • [Teorik] Spark Giriş
3.1. Spark Low Level (RDD) API Basic Transformations ve Actions
  • Bölüm Hakkında Açıklamalar
  • [Teorik] Low Level (RDD) API Giriş
  • [Uygulamalı-Scala] RDD Wordcount
  • Windows PySpark RDD hatası için çözüm
  • [Uygulamalı-PySpark] RDD Wordcount
  • [Uygulamalı-Scala] SparkContext, SparkConf ve RDD Oluşturmak
  • [Uygulamalı-PySpark] SparkContext, SparkConf ve RDD Oluşturmak
  • [Teorik] RDD Basic Transformations ve Actions
  • [Uygulamalı-Scala] RDD Basic Transformations map, flatMap, filter, distinct...
  • [Uygulamalı-PySpark] RDD Basic Transformations map, flatMap, filter, distinct..
  • [Uygulamalı-Scala] İkili RDD Transformations union, intersect,subtract
  • [Uygulamalı-PySpark] İkili RDD Transformations union, intersect,subtract
  • [Uygulamalı-Scala] RDD Basic Actions: take, collect, aggregate,reduce vb.
  • [Uygulamalı-PySpark] RDD Basic Actions: take, collect, aggregate,reduce vb.
  • [Uygulamalı-Scala] RDD Intellij IDEA ile map ve flatMap Örneği
  • [Uygulamalı-PySpark] RDD Jupyter ile map ve flatMap Örneği
  • [Test] Spark RDD Basic Transformation ve Action Değerlendirme Testi
  • [Uygulamalı-Scala] Değerlendirme Testi Cevapları
  • [Uygulamalı-PySpark] Değerlendirme Testi Cevapları
3.2. Spark Low Level (RDD) API PairRDD Transformations
  • [Teorik] PairRDD Transformations
  • [Uygulamalı-Scala] PairRDD Transformations
  • [Uygulamalı-PySpark] PairRDD Transformations
  • [Uygulamalı-Scala] Filter ile Kahve İçeren Ürünleri Bulma
  • [Uygulamalı-PySpark] Filter ile Kahve İçeren Ürünleri Bulma
  • [Uygulamalı-Scala] İptal Edilen Toplam Satış Miktarı
  • [Uygulamalı-PySpark] İptal Edilen Toplam Satış Miktarı
  • [Uygulamalı-Scala] mapValues ve ReduceByKey ile Mesleğe Göre Ortalama Maaş
  • [Uygulamalı-Pyspak] mapValues ve reduceByKey ile Mesleğe Göre Ortalama Maaş
  • [Teorik] RDD Join
  • [Uygulamalı-Scala] RDD join: Siparişler ile Ürünleri Birleştirmek-01
  • [Uygulamalı-Scala] RDD join: Siparişler ile Ürünleri Birleştirmek-02
  • [Uygulamalı-PySpark] RDD join: Siparişler ile Ürünleri Birleştirmek
  • [Uygulamalı-PySpark] RDD join: Siparişler ile Ürünleri Birleştirmek-02
3.3. Spark Low Level API: Distributed Shared Variables
  • [Teorik] Distributed Shared Variables Giriş
  • [Uygulama-Scala] Broadcast Variables: En Çok Ciroya Sahip İlk 10 Ürün-01
  • [Uygulama-Scala] Broadcast Variables: En Çok Ciroya Sahip İlk 10 Ürün-02
  • [Uygulama-PySpark] Broadcast Variables: En Çok Ciroya Sahip İlk 10 Ürün-01
  • [Uygulama-PySpark] Broadcast Variables: En Çok Ciroya Sahip İlk 10 Ürün-02
3.4. Spark High Level (Dataframe-SQL-Dataset) API
  • [Teorik] Dataframe, Dataset, SQL, Şema ve Partitions Kavramları
  • [Teorik] Spark Çalışma Planı, Transformation & Action, Lazy Evaluation
  • [Gösteri] Spark Kütüphaneleri İnceleme
  • [Uygulamalı-Scala] Dataframe Giriş: SparkSession, csv okuma, explain ...
  • [Uygulamalı-PySpark] Dataframe Giriş: SparkSession, csv okuma, explain ...
  • [Uygulamalı-Scala] Dataframe ile Wordcount Örneği
  • [Uygulamalı-PySpark] Dataframe ile Wordcount Örneği
  • [Uygulamalı-Scala] CSV Dosyası Üzerinde SQL Sorgusu Çalıştırmak
  • [Uygulamalı-PySpark] CSV Dosyası Üzerinde SQL Sorgusu Çalıştırmak
  • [Uygulamalı-Scala] Dataframe String Fonksiyonları
  • [Uygulamalı-PySpark] Dataframe String Fonksiyonları
  • [Uygulamalı-Scala] Temizlenen Veriyi Diske Yazmak
  • [Uygulamalı-PySpark] Temizlenen Veriyi Diske Yazmak
  • [Uygulamalı-Scala] Elle Şema Oluşturmak
  • [Uygulamalı-PySpark] Elle Şema Oluşturmak
  • [Uygulamalı-Scala] Tarih-Saat Operasyonları
  • [Uygulamalı-PySpark] Tarih-Saat Operasyonları
  • [Uygulamalı-Scala] Spark Uygulamasına Ait JAR Dosyası Oluşturmak ve Çalıştırmak
3.5. Spark ve Veri Kaynakları (Opsiyonel)
  • [Teorik] Apache Kafka Nedir?
  • [Uygulama] Windows 10 Apache Kafka Kurulum