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Spark大数据分析平台视频教程

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-11-17 09:25:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程大纲:, d: Y7 W- V" t* O% y
    第一课:Spark生态和安装部署; a. O% c+ F- Q8 p4 v
    Spark概述7 N& X& e% Y( \, n! w
    Spark现状+ o9 w* h1 X3 q' i
    安装部署5 y1 z# ~$ g5 V1 Y7 U) ~+ W
       Spark安装简介
    ; M3 x2 T4 o' R# V6 `" l1 |   Spark的源码编译
    + F, ?6 N% b+ [) A8 y   Spark Standalone安装" z8 w8 K8 e) ^8 `: V
       Spark Standalone HA安装  
    : m# B6 m, E( [+ o# B; lSpark工具
    : C$ k$ x/ \1 O9 m, @. t1 Z3 ]! ^& n+ f   Spark交互式工具spark-shell
      k2 l/ j9 q8 E9 i6 g% V   Spark应用程序部署工具spark-submit
    ) M: X, c, |  Y
    9 \# q) g$ n  v8 c9 h- ?3 V( V第二课:Spark编程模型和解析
    2 [8 {+ f& a+ Q2 ESpark的编程模型    Q# n9 F) I4 K- b8 Q
       RDD的特点、操作、依赖关系+ n, {3 Y+ l7 M5 d" x, }
       缓存策略$ J. e2 |, o; O8 o  |
       广播变量和累加器
    / Y, h0 I0 \4 Z% F2 P- @* M3 BSpark编程环境搭建% [! R, I$ y" _3 J
    Spark编程实例' u2 Y4 j2 d- p  s

    , ]( `  M6 p+ t9 {0 R' G第三课:Spark运行架构和解析
    % j3 F" K  Q: `/ R8 p9 \Spark的运行架构
    ( p3 X' c- L3 |  V7 d; F   基本术语
    0 o& C4 v. s1 k) N6 q   运行架构(DAGScheduler、TaskSeduler、Task、容错性、推测机制、数据本地性)
    ' _) w, B# X) x3 D. T* ?   Spark on Standalone运行过程
    4 P) q/ v5 K8 G" g   Spark on YARN 运行过程
    * e: {* v/ n9 k( z2 u( u* g3 e
    4 t/ Q" E4 F/ \4 j5 ?第四课:hive入门
    ! r8 `% C9 R2 a9 ~- a! fhive的运行架构
    ' S9 X: V, `5 K7 [( O- xhive的安装5 p& y2 [9 V/ X8 D: j. n  n0 S
    hive的实例演示. s- \+ D& z; j$ e' l# V) S
    ; l" y6 K' [+ W' D# a+ Z3 @
    第五课:SparkSQL原理和实践) p; @! {/ G6 ^+ o% l* i" N1 r. V! k6 N
    Spark的运行架构
      f! n; [' Y# A   Catalyst* ~/ T* w9 f4 \4 }; r
       sqlontext
      z) ?% I4 I: I( p5 ^   hiveContext8 J0 l- a7 g# J/ l4 \  V
    ThriftServer和CLI
    " P9 u. l) f* K   ThriftServer% @8 Y" d/ b& L6 I" u3 s- ]
       CLI
    3 S+ ^& A6 u, l( f7 ]) ~: W2 PSparkSQL的实例演示和编程1 }: v, D' D: p- d7 H' i- n
       spark-shell实例演示
    8 ]3 C  R) g. B. u  L   spark-sql实例演示
    7 W: u" R/ O" \% P8 Q' W   SparkSQL的编程2 o! N+ M; [# O% V
    - d8 [9 E. B# z; o( k/ i
    第六课:SparkStreaming原理和实践0 M4 K1 \. D( C3 h, s: v7 j2 I
    SparkStreaming原理  Y" x( m5 r$ }, b% [6 |7 Y4 }. f
       SparkStreaming的原理
    : C3 Y, e) ~) \1 H* |9 y   SparkStreaming的运行方式  0 p' j0 n9 @, V" J" G) _6 `
       DStream的特点和操作7 C: U* k  _$ _+ @9 v
    SparkStreaming实例演示
    " W8 u% c% s$ U7 U+ z   网络数据演示
    1 ^: L% d& I0 ^0 S1 }3 a1 u: G+ |   文本实例演示# O% U, w: |0 }- {( G
       Window操作演示  
    % i* t. x0 V  A3 H! V8 R7 r# X9 P$ j+ r4 Q: E4 B% a9 B
    第七课:MLlib入门4 Z# B- n, U" i  D
    什么是机器学习! f& H% R+ J7 l
    MLlib的架构
    ! S( d! d' R+ ~- \# a" x1 B  KMllib实例演示
    2 Y- D0 S( b& V: j& p   聚类算法演示
    + T7 u# A) v7 V' ], F4 C. [" X  j# u/ O   推荐系统演示    - A6 M4 {% Z% a6 \1 u; ~/ x

    ; Y9 N5 I: S" t& H0 c8 f7 w1 E第八课:GraphX入门
    . z/ }9 e: M$ N6 }图论基础- O# |3 e3 n. R2 ?6 \! Z5 i
    GraphX的架构
    7 y3 s2 w- I5 {GraphX实例演示
    & k. H* P. s' P! b   图的基本操作' `3 t4 a$ f2 |8 n5 \
       PageRank演示  u! O  ]: q, D0 G5 d

    3 \: r5 ]; f6 W第九课:Spark运维
    4 r/ b# i8 V7 _6 rSpark On YARN
    ) z+ m' m+ x8 ^  P4 O, S' Ihistory server! Q- o% @; T4 V, O6 {% {
    job server, I+ U) Q/ p' [: P. l& d. F
    Spark的监控$ C- b0 V3 ~1 @6 W& u; S
    Spark UI监控( ~( b3 `: q" K3 O9 \

    ! r, Z7 p! J) Y8 I8 X6 e第十课:Scala on Spark2 a; V8 d7 s; p
    spark常用的scala基础
    7 a6 I" d' z* u$ x6 |6 M5 A1 F如何阅读spark源代码
    9 \# B! G" f! \如何构建spark项目8 X4 D/ ~6 v) T% Y* ^- H

    9 g( e: G9 \, N1 `- [" {/ d: I: V第十一课:Spark编程6 C9 W: N( p: s$ ]4 h6 g
    RDD的编程
    6 q$ Y  e/ q1 }' fSpark综合实例(SparkSQL+sparkMlib+R)/ K4 N" ^0 n! s  L: Q( q

    . A; K* R5 z0 ]# J# O8 _第十二课:Spark源码研读3 D" p6 \8 E4 |* P; O# a0 V
    Spark源码总体介绍8 o* S. ]% M5 ~0 o8 E) C, e
    SparkCore源码细解  
    ! K4 T) h0 C* O0 P; ZSpark Examples介绍
    0 H8 O+ K* ]) t! f+ p1 `% [: H/ X8 z; T- J3 c
    第十三课:杂谈
    9 N" _/ n5 j+ u, J0 B; RSpark相关项目& J8 f" @; ]( n; v
       BlinkDB简介5 F' F# N9 u: X4 P
       SparkR的安装和实例
    9 `4 W+ b. b  ^3 t9 L' m   Techyon# a* @' f$ T" ^  k" _3 L7 |
    # ]/ ^/ e# A! e3 \' u2 I

    4 {& y* l9 w2 ]* b! q; P. @. |/ P授课对象:; x. ]. c7 I$ f' ~; r* l8 P  m% Z  Z
    有Java开发经验或Scala开发经验,较好了解Hadoop,Hive等使用经验。课程对于Spark初学者,Spark开发人员及Spark运维人员都具有比较大的学习价值。( Z: J7 P0 ~& Z6 z
    1 \5 a7 a- G1 \1 M/ d( B
    收获预期:
    8 E. K8 X/ x3 H( y5 J" m5 _# E深入理解Spark的运行原理
    : @/ q. F0 C, E: d# @9 _学会搭建Spark,hadoop集群环境
    9 L% c! o/ L8 n完全掌握Spark编程基础,了解Spark运维的基础知识" X- Q) F: z$ g- Z, ]
    完成大数据入门,可逐渐转岗大数据相关职位。
    % G6 O! g2 S0 [# K! v+ x% `' {  {. d: a1 Z
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    - R% I1 q% e+ E. c: @9 ~, I
    8 c# H6 N4 D6 K; g
  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    Spark大数据分析平台视频教程
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    发表于 2017-11-17 09:50:32 | 显示全部楼层
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    fffffffffffffffffffffffffffffffffffffff
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    thanks!!
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    发表于 2017-11-17 10:35:01 | 显示全部楼层
    看看,哈哈哈哈哈
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    O(∩_∩)O谢谢
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