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| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【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
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆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。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 培训内容
第一部分
1、Spark的架构设计
1.1 Spark生态系统剖析
1.2 Spark的架构设计剖析
1.3 RDD计算流程解析
1.4 Spark的出色容错机制
2、Spark编程模型
2.1 RDD
2.2 transformation
2.3 action
2.4 lineage
2.5宽依赖与窄依赖
3、深入Spark内核
3.1 Spark集群
3.2 任务调度
3.3 DAGScheduler
3.4 TaskScheduler
3.5 Task内部揭秘
4、Spark的广播变量与累加器
4.1 广播变量的机制
4.2 广播变量使用最佳实践
4.3 累加器的机制
4.4 累加器使用的最佳实践
5、编写Spark程序
5.1 程序数据的来源：File、HDFS、HBase、S3等
5.2 IDE环境构建
5.3 Maven
5.4 sbt.
5.5 编写并部署Spark程序的实例
6、SparkContext解析和数据加载以及存储
6.1 源码剖析SparkContext
6.2 Scala、Java、Python使用SparkContext
6.4 加载数据成为RDD
6.5 把数据物化
第二部分
7、深入实战RDD
7.1 DAG
7.2 深入实战各种Scala RDD Function
7.3 Spark Java RDD Function
7.4 RDD的优化问题
8、Shark的原理和使用
8.1 Shark与Hive
8.2 安装和配置Shark
8.3 使用Shark处理数据
8.4 在Spark程序中使用Shark Queries
8.5 SharkServer
8.6 思考Shark架构
9、Spark的机器学习
9.1 LinearRegression
9.2 K-Means
9.3 Collaborative Filtering
10、Spark的图计算GraphX
10.1 Table Operators
10.2 Graph Operators
10.3 GraphX
11、Spark SQL
11.1 Parquet支持
11.2 DSL
11.3 SQL on RDD
第三部分
12、Spark实时流处理
12.1 DStream
12.2 transformation
12.3 checkpoint
12.4 性能优化
13、Spark程序的测试
13.1 编写可测试的Spark程序
13.2 Spark测试框架解析
13.3 Spark测试代码实战
14、Spark的优化
14.1 Logs
14.2 并发
14.3 内存
14.4 垃圾回收
14.5 序列化
14.6 安全
15、Spark on Yarn
15.1 Spark on Yarn的架构原理
15.2 Spark on Yarn的最佳实践
16、JobServer
16.1 JobServer的架构设计
16.2 JobServer提供的接口
16.3 JobServer最佳实践
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