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       堅(jiān)持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動(dòng)環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2025年7月14日..用心服務(wù)..........--即將開(kāi)課--......................
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng);
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

課程大綱
 

Spark培訓(xùn)大綱如下:

  培訓(xùn)目標(biāo):

  1. 全面了解大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。

  2. 學(xué)習(xí)Spark的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。

  3. 深入使用Spark在大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理中的使用。

  4. 掌握BDAS相關(guān)工具及其主要功能。

  培訓(xùn)大綱:

  第一部分:

  第一講 Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)

  1)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的背景

  2)Spark實(shí)時(shí)處理技術(shù)及案例介紹

  3)Spark架構(gòu)實(shí)例分析

  4)Spark應(yīng)用場(chǎng)景分析

  5)Spark與Hadoop、Storm的關(guān)系及選項(xiàng)

  第二講 Spark安裝配置及監(jiān)控

  1)Centos環(huán)境的準(zhǔn)備

  2)Hadoop2.X和Scala

  3)搭建Spark開(kāi)發(fā)環(huán)境

  4)Spark監(jiān)控管理

  第三講 Scala編程語(yǔ)言使用概述

  1) Scala編程語(yǔ)言

  2) 基本數(shù)據(jù)類型

  3) 操作基本數(shù)據(jù)類型

  4) 類和對(duì)象

  5) 組合和繼承

  第四講 Spark分布式計(jì)算框架及案例分析

  1)Spark計(jì)算模型及案例分析

  2)彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD及使用場(chǎng)景

  3)Spark的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

  4)Transformation算子分類及功能

  5)Actions算子分類及功能

  第五講 Spark內(nèi)部工作機(jī)制詳解

  1) Spark底層實(shí)現(xiàn)原理

  2) Spark應(yīng)用執(zhí)行機(jī)制

  3) Spark調(diào)度與任務(wù)分配模塊

  4) FIFO和FAIR調(diào)度算法

  第六講 Spark數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)

  1)Spark的I/O機(jī)制

  2)Spark中的數(shù)據(jù)壓縮

  3)Spark的數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)

  4)Spark數(shù)據(jù)讀寫(xiě)流程

  第二部分:

  第七講 Spark通信模塊和容錯(cuò)機(jī)制

  1)Spark通信模塊

  2)通信框架AKKA

  3)容錯(cuò)機(jī)制和Lineage依賴

  4)檢查點(diǎn)機(jī)制進(jìn)行容錯(cuò)

  5)Shuffle過(guò)程

  第八講 SQL On Spark

  1) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)的選型對(duì)比

  2)SQL On Spark的適用場(chǎng)景

  3) BDAS數(shù)據(jù)分析軟件棧

  4) SQL On Spark

  5) Spark SQL工具使用

  6) Shark工具使用

  7) Hive on Spark工具

  8) Spark操作HBase中的數(shù)據(jù)

  第九講 Spark流數(shù)據(jù)處理工具Streaming

  1) 流數(shù)據(jù)處理工具Streaming的適用場(chǎng)景

  2) Spark Streaming架構(gòu)

  3) Spark Streaming原理

  4) Spark Streaming實(shí)例

  第十講 Spark中的大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib

  1)大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib及適用場(chǎng)景

  2)MLlib的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

  3)MLlib中的聚類和分類

  4)MLlib算法應(yīng)用實(shí)例

  5)利用MLlib進(jìn)行推薦

  第十一講 Spark大規(guī)模圖處理工具GraphX

  1)大規(guī)模圖處理工具GraphX

  2)GraphX的運(yùn)行架構(gòu)

  3)GraphX操作使用

  4)GraphX使用實(shí)例

  第十二講 Spark在業(yè)界的應(yīng)用案例

  1)Spark在Amazon的應(yīng)用

  2)Spark在Yahoo!的應(yīng)用

  3)Spark在Telefonica的應(yīng)用

  4)Spark在淘寶的應(yīng)用




 



端海教育實(shí)驗(yàn)設(shè)備


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