 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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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 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
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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。 |
课程大纲 |
模块一 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
模块二 Spark
安装部署 Spark安装简介
Spark的源码编译
Spark Standalone安装
Spark应用程序部署工具spark-submit
Spark的高可用性部署
模块三 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
• 比较 Standalone与YARN模式下的优缺点
模块四 Spark
scala编程 • Scala基本语法与高阶语法
• 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
模块五 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的架构
• spark的容错机制
• 数据的本地性
• 缓存策略介绍
宽依赖与窄依赖
模块六 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
模块七 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
• 带状态的transformation与无状态transformation
• Spark Streaming的优化
Spark Streaming实例
• Streaming的容错机制
• streaming在yarn模式下的注意事项
对于需结合第三方存储机制的与流式处理方案
• 文本实例
• 网络数据处理
• Kafka+Spark Streaming实现日志的实时分析案例
模块八 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
模块九 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
模块十 Spark Streaming应用及案例分析 Spark Streaming产生动机
Spark Streaming程序设计
（1）创建DStream
（2）基于DStream进行流式处理
Spark Streaming容错与性能优化
（1）Spark Streaming容错机制
（2）如何对spark Streaming进行优化
Spark Streaming案例分析
基于Spark Streaming的用户标签系统，内容包括项目背景，项目架构以及实施方法
模块十一 典型项目
案例实战 基于spark日志分析
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揭开淘宝点击推荐系统的神秘面纱
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