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课程培训
IBM大数据(ju)内训,spark培训

Spark培训课程

 

第一讲 Spark大数(shu)据实时处理技术

1)大数据处理技术概述 2)Spark实时处理技术 3)Spark生态系统BDAS 4)Spark架构分析

 

第二讲 Spark安(an)装配置及监控

1)Linux开发环境(jing)(jing)准备 2)Hadoop2.X和(he)Scala 3)搭(da)建Spark开发环境(jing)(jing) 4)Idea及(ji)Eclipse编译和(he)运行(xing) 5)Spark监控管(guan)理

 

第三讲 Scala编程语言使用(yong)概述(shu)

 1) Scala编程语言 2) 基本数据类(lei)(lei)型 3) 操作基本数据类(lei)(lei)型 4) 类(lei)(lei)和对象 5) 组合和继承(cheng)

 

第四讲 Spark分布式计(ji)算框架

1)Spark计算模型 2)弹(dan)性(xing)分布式(shi)数(shu)据集RDD 3)Spark的(de)数(shu)据存(cun)储 4)Transformation算子(zi)分类及功(gong)能 5)Actions算子(zi)分类及功(gong)能

 

第五讲 Spark内(nei)部工作机制详解

1) Spark底层实现(xian)原理 2) Spark应(ying)用执行机制(zhi) 3) Spark调(diao)度与任务(wu)分配模块 4) FIFO和FAIR调(diao)度算法 5) 相(xiang)关源码分析(xi)

 

第六讲 Spark数据读取(qu)与存储

1)Spark的I/O机(ji)制 2)Spark中的数据(ju)(ju)压缩(suo) 3)Spark的数据(ju)(ju)读(du)取与存储 4)Spark数据(ju)(ju)读(du)写流程(cheng) 5)相关源(yuan)码分析(xi)

 

第七讲 Spark通信模(mo)块和容错机制

1)Spark通信模块 2)通信框架AKKA 3)容错机制(zhi)和Lineage依赖(lai) 4)检查点(dian)机制(zhi)进(jin)行容错 5)Shuffle过程 6)相(xiang)关源(yuan)码分析

 

第八讲 SQL On Spark

1) BDAS数(shu)据分析软件栈 2) SQL On Spark 3) Spark SQL工(gong)具(ju)使(shi)用 4) Shark工(gong)具(ju)使(shi)用 5) Hive on Spark工(gong)具(ju) 6) Spark操作HBase中的数(shu)据 7)相关(guan)源码分析

 

第九讲 Spark流数据(ju)处理工(gong)具Streaming

1)流数据处(chu)理(li)工具Streaming 2)Spark Streaming架构 3)Spark Streaming原理(li) 4)Spark Streaming实例 5)相(xiang)关(guan)源(yuan)码分析

 

第十讲 Spark中的(de)大(da)数(shu)据挖掘工具MLlib

 

1)大(da)数(shu)据挖掘工具MLlib 2)MLlib的(de)数(shu)据存储 3)MLlib中的(de)聚类和分类 4)MLlib算(suan)法应用实例 5)利用MLlib进行推荐 5)相关源(yuan)码分析

 

第十一讲 Spark大(da)规模图处理(li)工(gong)具(ju)GraphX

1)大(da)规模图处理工具(ju)GraphX 2)GraphX的运(yun)行架构 3)GraphX操(cao)作使(shi)用 4)GraphX使(shi)用实例 5)相关源码分(fen)析

 

第十二讲 Spark与其他大数据技术的(de)融合与应用

1)与(yu)Hadoop/Yarn集群(qun)应用(yong)的(de)协作 2)与(yu)Docker等其它云工具配(pei)合(he) 3)Spark在(zai)移动互联网业务中的(de)应用(yong) 4)Spark综合(he)案例分(fen)




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