diff --git a/README.md b/README.md
index e2f5c1c..ad1a93f 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -2,27 +2,20 @@
 
 > 仓库：[`KennethCheng/spark_20260915`](https://gitea.kennethcheng.cc/KennethCheng/spark_20260915)
 
-这是我的 **Scala + Spark 学习与练习项目**，主要用于记录跟随课程学习 Spark 的过程，并把课堂 Demo、课后练习和实际运行实验整理到同一个 Maven 项目中。
+我的 **Scala + Java 双实现 Spark 学习项目**，统一放在一个 Maven 工程里。代码分两条线：
 
-当前学习重点以 **Spark Core / RDD** 为主，并逐步过渡到 **Spark SQL / DataFrame / Hive / JDBC**。
+- `chapter` —— 线下课程 Demo（`org.example.*`）：核心算子 / 分区 / 缓存 / Checkpoint / Spark SQL / Spark On Hive
+- `practise` —— ChatGPT 课程练习（`org.exercises.exercisesN.*`）：每课一目录，含 `demo/` 演示 + `exercises/` 练习题
+
+主线按 **Spark 2.4.3 / Scala 2.11 / JDK 8** 学习，从 RDD 入门到 Spark SQL / Hive / JDBC / Yarn 提交。
 
 ---
 
-## 学习方式
+## ⚠️ 安全提醒（先看）
 
-项目中的代码主要分成两类：
-
-- `chapter`：线下课程内容、课堂 Demo、知识点验证
-- `practise`：配合 ChatGPT 学习完成的课后练习
-
-代码统一放在 Maven 的 `src/main/scala` / `src/main/java` 下，尽量保持一个知识点一个 Demo，方便单独运行和复习。
-
-提交信息统一使用中文，例如：
-
-```text
-feat:线下课：集合_...
-feat:ChatGPT第 7 课：缓存 Cache / Persist + mapPartitions
-```
+- `src/main/resources/hive-site.xml` 与 `src/main/scala/org/example/sql/*.scala` 中含有**明文 MySQL 账号密码**与内网 JDBC URL（参见审查报告）
+- 当前仓库是公开的 Gitea，凭据已暴露在 git 历史中，**先轮换密码再继续**
+- AGENTS.md 已要求凭据外部化（环境变量 / `*.local.properties` + `.gitignore`），本次重写 README 不修代码，仅做记录
 
 ---
 
@@ -30,9 +23,9 @@ feat:ChatGPT第 7 课：缓存 Cache / Persist + mapPartitions
 
 | 类别 | 版本 |
 | --- | --- |
-| JDK | Java 8 |
+| JDK | 8 |
 | Scala | 2.11.12 |
-| Apache Spark | 2.4.3 |
+| Apache Spark | 2.4.3（core / sql / hive） |
 | Hadoop Client | 2.7.3 |
 | Maven | Maven 3 |
 | scala-maven-plugin | 4.8.1 |
@@ -40,8 +33,7 @@ feat:ChatGPT第 7 课：缓存 Cache / Persist + mapPartitions
 | MySQL Connector | 8.0.28 |
 | HikariCP | 4.0.3 |
 | commons-dbutils | 1.6 |
-
-> 项目以 **Spark 2.4.3 + Scala 2.11 + JDK 8** 为基准，运行环境不要随意升级 JVM / Scala 版本。
+| JUnit | 3.8.1（test scope，当前无用例） |
 
 ---
 
@@ -50,250 +42,97 @@ feat:ChatGPT第 7 课：缓存 Cache / Persist + mapPartitions
 ```text
 spark_project/
 ├── pom.xml
-├── AGENTS.md
+├── AGENTS.md                        # Agent / 协作规约（必读）
 ├── README.md
 │
-├── src/main/java/org/example/
-│   ├── core/
-│   │   ├── GroupByKeyDemo.java
-│   │   ├── MyPartitioner.java
-│   │   ├── RddCreateDemo.java
-│   │   └── RepartitionVsCoalesce.java
-│   └── AppTest.java
-│
-├── src/main/scala/org/example/
-│   ├── App.scala
-│   ├── test.scala
+├── src/main/java/org/example/       # Java 版核心 Demo
+│   ├── AppTest.java
 │   └── core/
-│       ├── GroupByKeyDemo.scala
-│       ├── MyPartitioner.scala
-│       ├── RddCreateDemo.scala
-│       └── RepartitionVsCoalesce.scala
+│       ├── GroupByKeyDemo.java
+│       ├── MyPartitioner.java
+│       ├── RddCreateDemo.java
+│       └── RepartitionVsCoaleasce.java
 │
-├── src/main/scala/org/exercises/
-│   ├── exercises1/
-│   ├── exercises2/
-│   ├── exercises3/
-│   └── ...
+├── src/main/scala/org/example/      # Scala 版核心 Demo（与 Java 同名 4 个 + 扩展）
+│   ├── App.scala                    # local[2] 入口：word.txt WordCount
+│   ├── App2.scala                   # spark-submit 集群提交示例（注释里有完整命令）
+│   ├── test.scala
+│   ├── core/
+│   │   ├── GroupByKeyDemo.scala
+│   │   ├── MyPartitioner.scala
+│   │   ├── RddCreateDemo.scala
+│   │   ├── RepartitionVsCoalesce.scala
+│   │   ├── CacheTest.scala
+│   │   ├── DemoCache.scala          # cache + persist 性能对比
+│   │   ├── DemoCacheNoCache.scala
+│   │   ├── CheckpointDemo.scala     # setCheckpointDir + checkpoint()
+└── ReadFromCheckpoint.scala
+│   └── sql/                         # Spark SQL 线下课 Demo
+│       ├── CreateDataFrame.scala    # RDD+Schema / CSV / JDBC 三种方式
+│       ├── DataFrameDSL.scala       # select / col / as
+│       ├── DataFrameSql.scala       # createTempView + spark.sql
+│       └── SparkOnHive.scala        # enableHiveSupport + spark.sql
+│
+├── src/main/scala/org/exercises/    # ChatGPT 课程练习（按课号递增）
+│   ├── exercises1/                  # 第 1 课：Spark 入门
+│   │   ├── demo/   (DemoS1tart / Demo2CreateRDD / Demo3RddMap)
+│   │   └── exercises/ (Exercises1~5)
+│   ├── exercises2/                  # 第 2 课：RDD 算子 map / filter / flatMap / reduce / foreach
+│   ├── exercises3/                  # 第 3 课：PairRDD / reduceByKey / WordCount
+│   ├── exercises4/                  # 第 4 课：groupByKey vs reduceByKey / Shuffle
+│   ├── exercises5/                  # 第 5 课：Partition / partitionBy / 自定义 Partitioner
+│   ├── exercises6/                  # 第 6 课：窄依赖 / 宽依赖 / Stage / Task
+│   ├── exercises7/                  # 第 7 课：cache / persist / mapPartitions
+│   └── exercises8/                  # 第 8 课：cache / persist / checkpoint
 │
 └── src/main/resources/
-    ├── create_table.sql
+    ├── create_table.sql             # 离线分析结果目标表（top_ten_avg_ratings / genres_average_rating）
+    ├── hive-site.xml                # ⚠️ 含明文凭据，待外部化
     ├── log4j.properties
-    └── word.txt
+    ├── word.txt                     # WordCount 示例输入
+    └── spark/sql/student.csv        # DataFrame 读取示例
 ```
 
+> `src/main/resources/tmp/spark-checkpoint/` 是运行时产物，已被运行时写入但**不应进仓库**，后续会加入 `.gitignore`。
+
 ---
 
-## Spark 学习进度
+## ChatGPT 课程进度
 
-### 第 1 课：Spark 入门
+| 课号 | 主题 | 目录 | 演示 Demo | 状态 |
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+| 1 | Spark 入门（Conf / Context / parallelize / textFile / Transformation vs Action） | `exercises1` | `DemoS1tart`、`Demo2CreateRDD`、`Demo3RddMap` | ✅ |
+| 2 | RDD 算子：map / filter / flatMap / reduce / foreach | `exercises2` | `Demo1Map` ~ `Demo5Foreach` | ✅ |
+| 3 | PairRDD / mapValues / reduceByKey / groupByKey / WordCount | `exercises3` | `Demo1Map` ~ `Demo5WordCount` | ✅ |
+| 4 | groupByKey vs reduceByKey / Shuffle | `exercises4` | `Demo1GroupByKeyAndReduceByKey`、`Demo2GroupByKeyVsReduceByKey` | ✅ |
+| 5 | Partition / `partitionBy` / 自定义 `Partitioner` / repartition / coalesce | `exercises5` | `Demo1PartitionBasic` ~ `Demo4MyPartitioner` | ✅ |
+| 6 | 窄依赖 / 宽依赖 / Stage / Task / DAG | `exercises6` | `Demo.scala` | ✅ |
+| 7 | Cache / Persist / `mapPartitions` / 性能对比 | `exercises7` | `Demo1CacheAndPersist`、`Demo2MapPartitions` | ✅ |
+| 8 | cache / persist / `setCheckpointDir` / checkpoint 复用 | `exercises8` | `Demo1Checkpoint` | ✅ |
 
-主要内容：
-
-- `SparkConf`
-- `SparkContext`
-- `parallelize`
-- 从文件创建 RDD
-- Spark 程序基本运行方式
-- Transformation / Action 基本概念
-
-对应练习：
-
-```text
-src/main/scala/org/exercises/exercises1/
-```
+每课 5 道练习，统一以 `Exercises1.scala` ~ `Exercises5.scala` 命名，可独立 `main` 运行。
 
 ---
 
-### 第 2 课：RDD 常用算子
+## 线下课 Demo 一览（`org.example.*`）
 
-主要学习：
+| 包 | Demo | 说明 |
+| --- | --- | --- |
+| `org.example` | `App` | `local[2]` 跑 `word.txt` 的 WordCount 入门入口 |
+| `org.example` | `App2` | 集群 `spark-submit` 模板，注释里写好了完整提交命令 |
+| `org.example.core` | `RddCreateDemo` | `parallelize` + `textFile` 两种 RDD 创建方式 |
+| `org.example.core` | `GroupByKeyDemo` | `groupByKey` 行为与输出观察 |
+| `org.example.core` | `RepartitionVsCoalesce` | `repartition` vs `coalesce` 区别 |
+| `org.example.core` | `MyPartitioner` | 自定义 `Partitioner` |
+| `org.example.core` | `DemoCache` / `DemoCacheNoCache` / `CacheTest` | `cache` / `persist(MEMORY_ONLY)` 是否真的更快 |
+| `org.example.core` | `CheckpointDemo` / `ReadFromCheckpoint` | `setCheckpointDir` + 复用 checkpoint 切断 lineage |
+| `org.example.sql` | `CreateDataFrame` | RDD+Schema / CSV / JDBC 三种建 DF 方式 |
+| `org.example.sql` | `DataFrameDSL` | DSL：`select` / `col` / `as` |
+| `org.example.sql` | `DataFrameSql` | `createTempView` + `spark.sql` |
+| `org.example.sql` | `SparkOnHive` | `enableHiveSupport()` + `spark.sql("use gmall")` |
+| `org.example` | `test.scala` | 随手调试用，可忽略 |
 
-- `map`
-- `filter`
-- `flatMap`
-- `reduce`
-- `foreach`
-
-重点理解：
-
-```text
-Transformation
-    ↓
-生成新的 RDD
-    ↓
-继续构建计算链
-
-Action
-    ↓
-触发 Job 执行
-    ↓
-返回结果 / 输出结果
-```
-
-对应练习：
-
-```text
-src/main/scala/org/exercises/exercises2/
-```
-
----
-
-### 第 3 课：PairRDD / WordCount
-
-主要学习：
-
-- `(K, V)` 键值对 RDD
-- `map` 生成 PairRDD
-- `reduceByKey`
-- WordCount
-- `groupByKey`
-- shuffle 的基本概念
-
-典型流程：
-
-```text
-文本
- ↓
-flatMap
- ↓
-map
- ↓
-reduceByKey
- ↓
-collect
-```
-
-对应练习：
-
-```text
-src/main/scala/org/exercises/exercises3/
-```
-
----
-
-### 第 4～5 课：Scala 函数基础 + Spark 分区
-
-Scala 部分重点：
-
-- `def`
-- `=>`
-- `map`
-- 函数作为参数
-- `_` 下划线简写
-- Lambda / 函数值
-- 函数参数与返回值
-
-Spark 部分重点：
-
-- Partition
-- `getNumPartitions`
-- `glom`
-- `mapPartitions`
-- `partitionBy`
-- 自定义 `Partitioner`
-- `groupByKey`
-- `reduceByKey`
-- `repartition`
-- `coalesce`
-
-项目中的核心 Demo：
-
-```text
-src/main/scala/org/example/core/
-src/main/java/org/example/core/
-```
-
----
-
-### 第 6～7 课：RDD 执行过程与缓存
-
-主要内容：
-
-- Transformation 与 Action
-- Lazy Evaluation
-- DAG
-- Job / Stage / Task
-- Cache
-- Persist
-- `mapPartitions`
-- 多次 Action 时为什么缓存可能提升性能
-- Spark UI 中查看 Job / Stage / Task
-
-重点认识：
-
-```text
-Transformation
-    ↓
-只记录计算逻辑
-    ↓
-Action
-    ↓
-真正触发 Job
-```
-
-以及：
-
-```text
-RDD
- ├── cache()
- └── persist(...)
-```
-
-缓存不是“加了就一定更快”，只有同一个 RDD 被重复使用、重新计算成本较高时，收益才比较明显。
-
----
-
-### 第 8 课：flatMap 与嵌套集合
-
-主要学习：
-
-- `map` 与 `flatMap` 的区别
-- 嵌套集合处理
-- 一对多转换
-- WordCount 中为什么常用 `flatMap`
-- 不使用 `flatMap` 的替代实现
-
-典型理解：
-
-```text
-map
-1 -> List(1, 2)
-2 -> List(3, 4)
-
-结果：
-List(List(1, 2), List(3, 4))
-```
-
-```text
-flatMap
-1 -> List(1, 2)
-2 -> List(3, 4)
-
-结果：
-List(1, 2, 3, 4)
-```
-
----
-
-### 第 9 课：排序与分组
-
-主要学习：
-
-- `sortBy`
-- `sortWith`
-- `groupBy`
-- 分组后 `Iterable / CompactBuffer` 的理解
-- 排序与分组的使用场景
-- PairRDD 与普通 RDD 的进一步操作
-
-常见写法：
-
-```scala
-rdd.sortBy(_._2)
-rdd.sortWith((a, b) => a._2 > b._2)
-rdd.groupBy(_ % 2)
-```
+> `org.example.core.*` 在 `src/main/java` 下还有 4 个 Java 版同名 Demo，方便对照两种语言写法。
 
 ---
 
@@ -301,44 +140,38 @@ rdd.groupBy(_ % 2)
 
 ```text
 Spark
-│
-├── SparkConf / SparkContext
+├── SparkConf / SparkContext / SparkSession
 │
 ├── RDD
 │   ├── 创建
-│   │   ├── parallelize
+│   │   ├── parallelize(makeRDD)
 │   │   └── textFile
 │   │
-│   ├── Transformation
-│   │   ├── map
+│   ├── Transformation（Lazy）
+│   │   ├── map / mapPartitions
 │   │   ├── filter
 │   │   ├── flatMap
-│   │   ├── mapPartitions
-│   │   ├── groupBy
-│   │   ├── sortBy
-│   │   ├── sortWith
-│   │   └── reduceByKey
+│   │   ├── groupBy / sortBy / sortWith
+│   │   └── reduceByKey / groupByKey
 │   │
-│   ├── Action
-│   │   ├── collect
-│   │   ├── count
-│   │   ├── reduce
-│   │   └── foreach
+│   ├── Action（触发 Job）
+│   │   ├── collect / count / take
+│   │   ├── reduce / foreach
+│   │   └── saveAsTextFile
 │   │
 │   ├── Partition
-│   │   ├── glom
-│   │   ├── getNumPartitions
-│   │   ├── partitionBy
-│   │   ├── repartition
-│   │   └── coalesce
+│   │   ├── getNumPartitions / glom
+│   │   ├── partitionBy(自定义 Partitioner)
+│   │   ├── repartition  ← 触发 Shuffle
+│   │   └── coalesce      ← 默认不 Shuffle
 │   │
 │   └── 性能
-│       ├── cache
-│       ├── persist
-│       └── Lazy Evaluation
+│       ├── Lazy Evaluation
+│       ├── cache / persist(StorageLevel)
+│       └── checkpoint（切断 lineage，依赖可靠文件系统）
 │
 └── PairRDD
-    ├── reduceByKey
+    ├── reduceByKey / foldByKey
     ├── groupByKey
     └── 自定义 Partitioner
 ```
@@ -347,261 +180,147 @@ Spark
 
 ## Spark SQL / DataFrame / Hive
 
-RDD 基础阶段完成后，项目继续进入 Spark SQL 相关内容：
+RDD 基础阶段完成后，开始 Spark SQL：
 
-- `SparkSession`
-- DataFrame
-- DataSet 基础概念
-- Schema
-- DSL 查询
-- SQL 查询
-- JDBC
-- Hive 支持
-- Spark Thrift Server
-- DBeaver 连接 Spark SQL
-- DataFrame 与 JDBC 数据写入
-
-目前已经开始接触：
-
-```scala
-val spark = SparkSession.builder()
-  .appName("Spark On Hive")
-  .enableHiveSupport()
-  .getOrCreate()
-```
-
-以及：
-
-```scala
-spark.sql("show databases")
-spark.sql("show tables")
-spark.sql("select ...")
-```
-
-后续会把 RDD 学到的思想逐步对应到 DataFrame / SQL 中。
+- `SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()`
+- DataFrame 创建：RDD+Schema / `spark.read.csv(...)` / `spark.read.format("jdbc")`
+- DSL：`select` / `col` / `as`
+- SQL：`createTempView` + `spark.sql(...)`
+- Hive：`spark.sql("use gmall")` + 聚合查询
+- 目标：DataFrame 聚合结果 → JDBC → MySQL（建表 SQL 在 `create_table.sql`）
 
 ---
 
 ## Spark 集群实践
 
-除了本地 `local` 模式，还会进行 Spark 集群环境实验。
+| 项目 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `spark-submit` | `App2.scala` 注释里给出完整 yarn-client 提交命令 |
+| Spark UI | 本地 `local[2]` 跑起来后 `http://localhost:4040`（Jobs / Stages / Storage / SQL） |
+| History Server | `18080`（仅历史任务） |
+| Yarn Client | `--master yarn --deploy-mode client` |
+| HDFS | `textFile("hdfs://...")` 见 `RddCreateDemo` 注释 |
+| Hive / Beeline / DBeaver | 已跑通 `enableHiveSupport` 链路 |
 
-已经实践过的内容包括：
+注意：
 
-- `spark-submit`
-- Yarn Client
-- HDFS
-- Spark UI
-- Spark History Server
-- Hive / Hive Metastore
-- Spark Thrift Server
-- Beeline
-- DBeaver
-- Spark SQL
-
-例如：
-
-```bash
-spark-submit \
-  --master yarn \
-  --deploy-mode client \
-  --class org.example.core.App2 \
-  spark_project-1.0-SNAPSHOT.jar
-```
+- `4040` 是当前 Application 的实时 UI，结束即失效
+- `18080` 是 History Server，两者不是一回事
 
 ---
 
 ## 快速开始
 
-### 1. 准备环境
+### 1. 环境
 
-确保本机具备：
+JDK 8、Scala 2.11.x、Maven 3.x，本地能 `mvn` 即可。
 
-```text
-JDK 8
-Scala 2.11.x
-Maven 3.x
-```
-
-### 2. 编译
+### 2. 拉依赖与编译
 
 ```bash
 mvn -DskipTests dependency:resolve
-
 mvn compile
 ```
 
-### 3. 打包
+### 3. 打包（可选）
 
 ```bash
 mvn package
 ```
 
-生成：
+产物：
 
 ```text
 target/spark_project-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
 ```
 
-### 4. IDEA 运行
+### 4. 跑单个 Demo
 
-在 IntelliJ IDEA 中直接运行 Scala / Java 中的 `object` 或 `main` 方法即可。
+任选其一：
+
+- IDE 里把目标 `object ExercisesX` / `object Xxx` / `class Xxx` 当作 `main` 直接 Run
+- 命令行：
+
+```bash
+java -cp target/spark_project-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar org.example.App
+```
+
+集群提交参考 `App2.scala` 顶部注释。
 
 ---
 
-## 本地 Spark UI
+## MySQL / Hive 配置
 
-本地运行 Spark 程序时，可以通过 Spark Web UI 查看：
+- JDBC 表结构：`src/main/resources/create_table.sql`
+  - `top_ten_avg_ratings` —— Top10 平均评分电影
+  - `genres_average_rating` —— 类型平均评分
+- Hive：`src/main/resources/hive-site.xml`（⚠️ 内含明文凭据，待外部化）
+- 依赖：`mysql-connector-java` / `HikariCP` / `commons-dbutils`
+
+凭据外部化建议（参考 AGENTS.md）：
 
 ```text
-http://localhost:4040
-```
+src/main/resources/
+├── application.properties.example   # 模板：仅占位符，提交到仓库
+└── application.local.properties     # 真凭据，gitignore
 
-常见页面：
-
-```text
-Jobs
-Stages
-Storage
-Environment
-Executors
-SQL
-```
-
-注意：
-
-- `4040` 是当前 Spark Application 的 Web UI 端口
-- Application 结束后，4040 通常就不再提供该 Application 的实时页面
-- `18080` 是 Spark History Server，不是本地运行 Application 的实时 UI
-
----
-
-## MySQL / JDBC
-
-`src/main/resources/create_table.sql` 中保留了后续分析结果的目标表。
-
-目前主要规划：
-
-```text
-Spark DataFrame
-      ↓
-   聚合分析
-      ↓
-   JDBC 写入
-      ↓
-    MySQL
-```
-
-目标表：
-
-| 表名 | 用途 |
-| --- | --- |
-| `top_ten_avg_ratings` | Top10 平均评分电影 |
-| `genres_average_rating` | 类型平均评分 |
-
-相关依赖：
-
-```text
-mysql-connector-java
-HikariCP
-commons-dbutils
+读取：
+  val props = new Properties()
+  props.load(getClass.getResourceAsStream("/application.properties"))
+  props.load(getClass.getResourceAsStream("/application.local.properties"))
 ```
 
 ---
 
-## 代码规范
+## 代码规范与提交流程
 
-### Demo 命名
-
-按课程 / 知识点拆分 Demo，尽量保持：
+- 单文件尽量一个知识点，命名沿用 `DemoXxx` / `ExercisesX` / `XxxDemo`
+- 中文注释 + **中文 commit message**
+- 推荐样式：
 
 ```text
-Demo1xxx
-Demo2xxx
-...
-```
-
-### Commit
-
-推荐：
-
-```text
-feat:线下课：集合_...
-feat:ChatGPT第 7 课：缓存 Cache / Persist + mapPartitions
+feat:线下课：集合_xxx
+feat:ChatGPT 第 7 课：缓存 Cache / Persist + mapPartitions
 fix:修复 ...
 docs:更新 README
 refactor:重构 ...
 ```
 
-每个知识点尽量保持一个独立 commit，便于后续按课程回看。
+- 单课 / 单练习保持原子提交
+- `main` 分支受保护，从 `main` 拉 feature 分支再 PR（详见 AGENTS.md）
 
 ---
 
-## 学习目标
-
-最终形成一套完整的 Spark 学习路线：
+## 学习路线
 
 ```text
 Scala 基础
-   ↓
-RDD 基础
-   ↓
-PairRDD
-   ↓
-Partition / Shuffle
-   ↓
-Cache / DAG / Stage / Task
-   ↓
-Spark SQL / DataFrame
-   ↓
-Hive
-   ↓
-JDBC
-   ↓
-Spark Thrift Server
-   ↓
-Yarn / 集群运行
-   ↓
+  ↓
+RDD 入门（parallelize / textFile / Transformation vs Action）
+  ↓
+RDD 算子（map / filter / flatMap / reduce / foreach）
+  ↓
+PairRDD（reduceByKey / groupByKey / WordCount）
+  ↓
+Partition / Shuffle / 自定义 Partitioner
+  ↓
+依赖 / DAG / Stage / Task
+  ↓
+Cache / Persist / Checkpoint
+  ↓
+Spark SQL（DataFrame / DSL / SQL）
+  ↓
+Hive（enableHiveSupport / Metastore）
+  ↓
+JDBC 读写 MySQL
+  ↓
+Spark Thrift Server / Beeline / DBeaver
+  ↓
+Yarn / spark-submit / 集群运行
+  ↓
 完整数据分析项目
 ```
 
-重点不是只记 API，而是逐步理解：
-
-```text
-代码怎么写
-   ↓
-RDD 怎么产生
-   ↓
-Transformation 怎么串起来
-   ↓
-Action 什么时候触发
-   ↓
-Spark 如何拆成 Job / Stage / Task
-   ↓
-数据如何在 Partition 之间流动
-   ↓
-Shuffle 为什么发生
-   ↓
-为什么某些写法性能更好
-```
-
----
-
-## 学习记录
-
-| 阶段 | 内容 | 状态 |
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-| 01 | Spark 入门 | ✅ |
-| 02 | RDD 常用算子 | ✅ |
-| 03 | PairRDD / WordCount | ✅ |
-| 04 | Scala 函数基础 | ✅ |
-| 05 | 函数作为参数 / Partition | ✅ |
-| 06 | RDD 执行与惰性计算 | ✅ |
-| 07 | Cache / Persist / mapPartitions | ✅ |
-| 08 | flatMap / 嵌套集合 | ✅ |
-| 09 | sortBy / sortWith / groupBy | ✅ |
-| 10+ | Spark SQL / DataFrame / Hive | 🚧 |
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 ## 相关资源
@@ -609,3 +328,4 @@ Shuffle 为什么发生
 - Apache Spark：<https://spark.apache.org/>
 - Apache Hadoop：<https://hadoop.apache.org/>
 - Apache Maven：<https://maven.apache.org/>
+- Hive 配置文档：<https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties>
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