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坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服! |
实验设备 |
◆课时: 共5 部份,30学时
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
大纲 |
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本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践,Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程。
1) Spark介绍2) Spark应用场景
3) Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势
4) RDD5) Transformation6) Action7) Spark计算PageRank8) Lineage9) Spark模型简介10) Spark缓存策略和容错处理11) 宽依赖与窄依赖12) Spark配置讲解13) Spark集群搭建14) 集群搭建常见问题解决15) Spark原理核心组件和常用RDD16) 数据本地性17) 任务调度18) DAGScheduler19) TaskScheduler20) Spark源码解读21) 性能调优22) Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn原理
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