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曙海教育集團(tuán)
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大數(shù)據(jù) Spark案例實(shí)踐課程

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上部份地點(diǎn):【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/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(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(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
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實(shí)驗(yàn)設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

       ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
       ★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★
  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過程中,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;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(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。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

部份程大綱
 
  • 目標(biāo)收益
    本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark、Hadoop平臺的構(gòu)建流程,涉及Spark、Hadoo系統(tǒng)基礎(chǔ)知識,概念及架構(gòu), Spark、Hadoo實(shí)戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoo經(jīng)典案例等。
    通過本課程實(shí)踐,幫助學(xué)員對Spark、Hadoo生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認(rèn)識;理解Spark、Hadoo系統(tǒng)適用的場景;掌握Spark、Hadoo等初中級應(yīng)用開發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spar、Hadoo k集群,滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn);了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。
  • 培訓(xùn)對象
  • 各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員。對于懷有設(shè)計(jì)疑問和問題,需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個人,效果最佳。
  • 學(xué)員基礎(chǔ)
  • 了解Linux系統(tǒng)及相關(guān)語言環(huán)境
  • 課程大綱
  • 主題 內(nèi)容
  • ?
  • Spark
    生態(tài)介紹
  • ? Mapreduce、storm和spark模型的比較和使用場景介紹
    ? Spark產(chǎn)生背景
    ? Spark(內(nèi)存計(jì)算框架)
    ? SparkSteaming(流式計(jì)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(yīng)用程序部署工具spark-submit
    ? Spark的高可用性部署
  • ?
  • Spark
    運(yùn)行架構(gòu)和解析
  • ? Spark的運(yùn)行架構(gòu)
    ? 基本術(shù)語
    ? 運(yùn)行架構(gòu)
    ? Spark on Standalone運(yùn)行過程
    ? Spark on YARN 運(yùn)行過程
    ? Spark運(yùn)行實(shí)例解析
    ? Spark on Standalone實(shí)例解析
    ? Spark on YARN實(shí)例解析
  • Spark
    scala編程
  • ? Scala基本語法
    ? Scala開發(fā)環(huán)境搭建
    ? Scala開發(fā)Spark應(yīng)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(diǎn)、操作、依賴關(guān)系
    ? Spark應(yīng)用程序的配置
  • ?
  • Spark Streaming原理和實(shí)踐
  • ? Spark Streaming與Strom的區(qū)別
    ? Kafka的部署
    ? Kafka與Spark Streaming的整合
    ? Spark Streaming原理
    ? Spark流式處理架構(gòu)
    ? DStream的特點(diǎn)
    ? Dstream的操作和RDD的區(qū)別
    ? Spark Streaming的優(yōu)化
    ? Spark Streaming實(shí)例
    ? 文本實(shí)例
    ? 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理
    ? Kafka+Spark Streaming實(shí)現(xiàn)日志的實(shí)時分析案例
  • ?
  • Spark
    SQL原理和實(shí)踐
  • ? Spark SQL原理
    ? Spark SQL的Catalyst優(yōu)化器
    ? Spark SQL內(nèi)核
    ? Spark SQL和Hive
    ? Spark SQL的實(shí)例和編程
    ? Spark SQL的實(shí)例操作demo
    ? Spark SQL的編程
    ? DataFrame架構(gòu)和原理
    ? DataFrame支持的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)函數(shù)介紹
    ? 從RDD創(chuàng)建DataFrame
    ? 從Hive表創(chuàng)建DataFrame
    ? 從數(shù)據(jù)源創(chuàng)建DataFrame
  • ?
  • Spark的數(shù)據(jù)源
  • ? Spark與HDFS的整合
    ? HDFS RDD原理和實(shí)現(xiàn)
    ? Spark與Hbase的整合
    ? Spark與Cassendera整合
    ? Hbase RDD的分區(qū)讀取
    ? Hbase RDD的原理和實(shí)現(xiàn)
    ? Spark parallelism RDD的工作機(jī)制
  • ?
  • Spark 數(shù)據(jù)挖掘
  • ? Mllib的介紹
    ? graphX核心原理
    ? table operator和graph operator區(qū)別
    ? vertices、edges和triplets介紹
    ? 構(gòu)建一個graph
    ? SparkR原理
    ? SparkR實(shí)戰(zhàn)
  • ?
  • 典型項(xiàng)目
    案例實(shí)戰(zhàn)
  • ? 基于spark日志分析
    ? 個性化推薦系統(tǒng):帶你揭開其神秘面紗
    ? 在線投放引擎
    ? 揭開淘寶點(diǎn)擊推薦系統(tǒng)的神秘面紗
    ? 淘寶數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)—實(shí)時計(jì)算平臺
  • ?
  • Spark的優(yōu)化
  • ? 序列化優(yōu)化——Kryo
    ? Spark參數(shù)優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)
    ? Spark 任務(wù)的均勻分布策略
    ? Partition key傾斜的解決方案
    ? Spark任務(wù)的監(jiān)控
    ? GC的優(yōu)化
    ? Spark Streaming吞吐量優(yōu)化
    ? Spark RDD使用內(nèi)存的優(yōu)化策略
    ? Spark在使用中的感想分享
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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