1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 培訓對象
• 各類 IT/軟件企業和研發機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題，需要梳理解答的團隊和個人，效果最佳。
• 學員基礎
• 了解Linux系統及相關語言環境
• 主題 內容
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• Spark
  生態介紹
• ? Mapreduce、storm和spark模型的比較和使用場景介紹
  ? Spark產生背景
  ? Spark（內存計算框架）
  ? SparkSteaming（流式計算框架）
  ? Spark SQL（ad-hoc）
  ? Mllib（MachineLearning）
  ? GraphX（bagel將被代）
  ? DlinkDB介紹
  ? SparkR介紹
  
• Spark
  安裝部署
• ? Spark安裝簡介
  ? Spark的源碼編譯
  ? Spark Standalone安裝
  ? Spark Standalone HA安裝
  ? Spark應用程序部署工具spark-submit
  ? Spark的高可用性部署
• ?
• Spark
  運行架構和解析
• ? Spark的運行架構
  基本術語
  運行架構
  Spark on Standalone運行過程
  Spark on YARN 運行過程
  ? Spark運行實例解析
  Spark on Standalone實例解析
  Spark on YARN實例解析
• Spark
  scala編程
• Scala基本語法
  Scala開發環境搭建
  Scala開發Spark應用程序
  使用java編程
  使用scala編程
  使用python編程
• Spark
  編程模型和解析
• ? Spark的編程模型
  Spark編程模型解析
  RDD的特點、操作、依賴關系
  Spark應用程序的配置
• ?
• Spark Streaming原理和實踐
• ? Spark Streaming與Strom的區別
  ? Kafka的部署
  ? Kafka與Spark Streaming的整合
  ? Spark Streaming原理
  Spark流式處理架構
  DStream的特點
  Dstream的操作和RDD的區別
  Spark Streaming的優化
  ? Spark Streaming實例
  文本實例
  網絡數據處理
  Kafka+Spark Streaming實現日志的實時分析案例
  
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• Spark
  SQL原理和實踐
• ? Spark SQL原理
  Spark SQL的Catalyst優化器
  Spark SQL內核
  Spark SQL和Hive
  ? Spark SQL的實例和編程
  Spark SQL的實例操作demo
  Spark SQL的編程
  DataFrame架構和原理
  DataFrame支持的統計和數學函數介紹
  從RDD創建DataFrame
  從Hive表創建DataFrame
  從數據源創建DataFrame
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• Spark的數據源
• ? Spark與HDFS的整合
  ? HDFS RDD原理和實現
  ? Spark與Hbase的整合
  ? Spark與Cassendera整合
  ? Hbase RDD的分區讀取
  ? Hbase RDD的原理和實現
  ? Spark parallelism RDD的工作機制
  
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• Spark 數據挖掘
• ? Mllib的介紹
  ? graphX核心原理
  ? table operator和graph operator區別
  ? vertices、edges和triplets介紹
  ? 構建一個graph
  ? SparkR原理
  ? SparkR實戰
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• 典型項目
  案例實戰
• ? 基于spark日志分析
  ? 個性化推薦系統：帶你揭開其神秘面紗
  ? 在線投放引擎
  ? 揭開淘寶點擊推薦系統的神秘面紗
  ? 淘寶數據服務架構—實時計算平臺
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• Spark的優化
• ? 序列化優化——Kryo
  ? Spark參數優化實戰
  ? Spark 任務的均勻分布策略
  ? Partition key傾斜的解決方案
  ? Spark任務的監控
  ? GC的優化
  ? Spark Streaming吞吐量優化
  ? Spark RDD使用內存的優化策略
  ? Spark在使用中的感想分享
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