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大數(shù)據(jù) Spark案例實踐培訓

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機: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
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/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】:領館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
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  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書,提升職業(yè)資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 培訓對象
  • 各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題,需要梳理解答的團隊和個人,效果最佳。
  • 學員基礎
  • 了解Linux系統(tǒng)及相關語言環(huán)境
  • 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)存計算框架)
    ? SparkSteaming(流式計算框架)
    ? 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應用程序部署工具spark-submit
    ? Spark的高可用性部署
  • ?
  • Spark
    運行架構和解析
  • ? Spark的運行架構
    基本術語
    運行架構
    Spark on Standalone運行過程
    Spark on YARN 運行過程
    ? Spark運行實例解析
    Spark on Standalone實例解析
    Spark on YARN實例解析
  • 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、操作、依賴關系
    Spark應用程序的配置
  • ?
  • Spark Streaming原理和實踐
  • ? 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
    DStream的特點
    Dstream的操作和RDD的區(qū)別
    Spark Streaming的優(yōu)化
    ? Spark Streaming實例
    文本實例
    網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理
    Kafka+Spark Streaming實現(xiàn)日志的實時分析案例
  • ?
  • Spark
    SQL原理和實踐
  • ? Spark SQL原理
    Spark SQL的Catalyst優(yōu)化器
    Spark SQL內(nèi)核
    Spark SQL和Hive
    ? Spark SQL的實例和編程
    Spark SQL的實例操作demo
    Spark SQL的編程
    DataFrame架構和原理
    DataFrame支持的統(tǒng)計和數(shù)學函數(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的原理和實現(xiàn)
    ? Spark parallelism RDD的工作機制
  • ?
  • 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
    ? 構建一個graph
    ? SparkR原理
    ? SparkR實戰(zhàn)
  • ?
  • 典型項目
    案例實戰(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
    ? 揭開淘寶點擊推薦系統(tǒng)的神秘面紗
    ? 淘寶數(shù)據(jù)服務架構—實時計算平臺
  • ?
  • Spark的優(yōu)化
  • ? 序列化優(yōu)化——Kryo
    ? Spark參數(shù)優(yōu)化實戰(zhàn)
    ? Spark 任務的均勻分布策略
    ? Partition key傾斜的解決方案
    ? Spark任務的監(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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