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Spark案例实践课程大纲是什么?

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    曙海教学优势

      本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质,Spark案例实践课程大纲是什么?以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,Spark案例实践课程大纲是什么?专家,课程可定制,热线:4008699035。

      大批企业和曙海
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    •    目标收益

        本次Spark培训将为大家全面而又深入的介绍Spark、Hadoop平台的构建流程,涉及Spark、Hadoo系统基础知识,概念及架构, Spark、Hadoo实战技巧,Spark、Hadoo经典案例等。

        通过本课程实践,帮助学员对Spark、Hadoo生态系统有一个清晰明了的认识;理解Spark、Hadoo系统适用的场景;掌握Spark、Hadoo等初中级应用开发技能;搭建稳定可靠的Spar、Hadoo k集群,满足生产环境的标准;了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例,包括阿里巴巴,华为等。

        培训对象

        各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题,需要梳理解答的团队和个人,效果最佳。

        学员基础

        了解Linux系统及相关语言环境

        课程大纲

        Spark

        生态介绍

         Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍

         Spark产生背景

         Spark(内存计算框架)

         SparkSteaming(流式计算框架)

         Spark SQL(ad-hoc)

         Mllib(MachineLearning)

         GraphX(bagel将被代)

         DlinkDB介绍

         SparkR介绍

        Spark

        安装部署

         Spark安装简介

         Spark的源码编译

         Spark Standalone安装

         Spark Standalone HA安装

         Spark应用程序部署工具spark-submit

         Spark的高可用性部署

        Spark

        运行架构和解析

         Spark的运行架构

        • 基本术语

        • 运行架构

        • Spark on Standalone运行过程

        • Spark on YARN 运行过程

         Spark运行实例解析

        • Spark on Standalone实例解析

        • Spark on YARN实例解析

        Spark

        scala编程

        • Scala基本语法

        • Scala开发环境搭建

        • Scala开发Spark应用程序

        • 使用java编程

        • 使用scala编程

        • 使用python编程

        Spark

        编程模型和解析

         Spark的编程模型

        • Spark编程模型解析

        • RDD的特点、操作、依赖关系

        • Spark应用程序的配置

        Spark Streaming原理和实践

         Spark Streaming与Strom的区别

         Kafka的部署

         Kafka与Spark Streaming的整合

         Spark Streaming原理

        • Spark流式处理架构

        • DStream的特点

        • Dstream的操作和RDD的区别

        • Spark Streaming的优化

         Spark Streaming实例

        • 文本实例

        • 网络数据处理

        • Kafka+Spark Streaming实现日志的实时分析案例

        Spark

        SQL原理和实践

         Spark SQL原理

        • Spark SQL的Catalyst优化器

        • Spark SQL内核

        • Spark SQL和Hive

         Spark SQL的实例和编程

        • Spark SQL的实例操作demo

        • Spark SQL的编程

        • DataFrame架构和原理

        • DataFrame支持的统计和数学函数介绍

        • 从RDD创建DataFrame

        • 从Hive表创建DataFrame

        • 从数据源创建DataFrame

        Spark的数据源

         Spark与HDFS的整合

         HDFS RDD原理和实现

         Spark与Hbase的整合

         Spark与Cassendera整合

         Hbase RDD的分区读取

         Hbase RDD的原理和实现

         Spark parallelism RDD的工作机制

        Spark 数据挖掘

         Mllib的介绍

         graphX核心原理

         table operator和graph operator区别

         vertices、edges和triplets介绍

         构建一个graph

         SparkR原理

         SparkR实战

        典型项目

        案例实战

         基于spark日志分析

         个性化推荐系统:带你揭开其神秘面纱

         在线投放引擎

         揭开淘宝点击推荐系统的神秘面纱

         淘宝数据服务架构—实时计算平台

        Spark的优化

         序列化优化——Kryo

         Spark参数优化实战

         Spark 任务的均匀分布策略

         Partition key倾斜的解决方案

         Spark任务的监控

         GC的优化

         Spark Streaming吞吐量优化

         Spark RDD使用内存的优化策略

         Spark在使用中的感想分享




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