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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

    1 小时前
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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:
    4 d5 {: T& B& }3 B第一课:Spark生态和安装部署1 I9 i& ~; z( {
    Spark概述' a# z9 g) g1 `4 R
    Spark现状
    % e! P7 A$ l: ?7 N6 N安装部署( K8 j3 V& _: ]" q9 L
       Spark安装简介2 O& i/ W- b- w6 d7 j
       Spark的源码编译
    / l3 C) U6 j) Y, C' v' s$ E5 y   Spark Standalone安装
    & E4 H9 w8 ~2 I' Q   Spark Standalone HA安装  
    0 u; F, p+ ?+ D6 J  `. D3 SSpark工具
    , k: ]: Y$ ~% W   Spark交互式工具spark-shell& Y3 K) X9 S! R# J
       Spark应用程序部署工具spark-submit- K' O1 X  K4 H# I

    : R( Q. t* B+ ]$ a* A: \: r第二课:Spark编程模型和解析
    ; d7 o; t6 ~$ ^! NSpark的编程模型  
    , ?6 V" @0 s# Q" W" Z6 l- ]2 s   RDD的特点、操作、依赖关系: J2 e/ O& X1 O) i+ B
       缓存策略* z' Z$ D" i+ b& B. O
       广播变量和累加器
    ) I: Z& e6 {1 Z* cSpark编程环境搭建/ Y: [- j4 m! d  [* `8 Y$ l" j
    Spark编程实例1 G9 ?) a" {/ T  q7 z" ?
    1 T4 m8 @# h  M# [  z" Y2 [
    第三课:Spark运行架构和解析
    / V7 v, ?) j, P6 Z) ~6 e) XSpark的运行架构3 I' N5 l6 Q2 u& j9 w% k; ]6 ]8 k
       基本术语3 R# T( C" C# P7 \! D4 j
       运行架构(DAGScheduler、TaskSeduler、Task、容错性、推测机制、数据本地性)1 Y$ Y# {  C2 r% D
       Spark on Standalone运行过程
    & K4 d2 X1 v# Z/ _   Spark on YARN 运行过程
    . K9 K2 D) O, L4 q
    ) M" K* z) n6 @0 [) T1 C' l第四课:hive入门+ \: P, m' p, Z6 x$ D3 D7 w4 o/ z
    hive的运行架构
    2 y6 I( M" h) q7 f5 S6 p; s9 Khive的安装5 L) u0 a$ |: M/ |5 e
    hive的实例演示# ^& o* }/ h# y! a; y

    0 M  e  ]; X6 l) ]1 `8 E第五课:SparkSQL原理和实践+ e) Q2 H1 i. O- m- ]$ u
    Spark的运行架构' B& r' T; ~+ f  O. L
       Catalyst2 c0 ^5 @) U( M# n5 @7 c
       sqlontext
    2 h0 n! T7 O$ R   hiveContext; N" E( l5 h4 z  S5 y: b* h$ y4 S
    ThriftServer和CLI: L/ w* O! Z8 |( i
       ThriftServer5 @8 i" `5 F& Y$ U* ^/ p' @
       CLI+ L2 I. C7 U. J" n: z0 [, m2 F
    SparkSQL的实例演示和编程% a& b4 J, v. _
       spark-shell实例演示8 _  {' ], W: H" w) Z/ G. n
       spark-sql实例演示$ T2 k, B3 U$ g4 Q* |# m9 D
       SparkSQL的编程# o/ ~& @. ?/ y4 A3 G3 k  v
    4 U6 g2 _: k# \1 k* [+ ]" x
    第六课:SparkStreaming原理和实践
    1 C9 h" ^0 C- X: fSparkStreaming原理& F0 @3 r) J/ [3 Q; |
       SparkStreaming的原理
    2 N5 b3 s( I- p0 B' g   SparkStreaming的运行方式  - k8 N2 W  e/ x. p! A( U( b
       DStream的特点和操作
    3 i; a6 x! A; Z& t6 L+ s$ TSparkStreaming实例演示9 ^9 a2 r/ L7 T
       网络数据演示
    ( ?' B; }6 v7 u5 K2 r8 J   文本实例演示9 r* w. `# f& {0 {( ]* _- F, G7 ]
       Window操作演示  
      p! ~7 u# f4 e8 U1 Q. n
    4 d, c/ b* Y: l# Q+ X第七课:MLlib入门
    7 M# m& E7 G* L' q0 W  `# L# i什么是机器学习
    " X4 N/ w8 Y3 t1 }0 _/ t. dMLlib的架构
    / y2 [# N; S# V/ T* ~0 ~Mllib实例演示
    % s* v9 Q0 q2 ^   聚类算法演示
    + Z  L0 o8 r) L" a   推荐系统演示   
    3 |# N+ {# s  d7 a# s5 e5 d; R% X' d5 t5 C
    第八课:GraphX入门
    4 }: `( b$ @$ H8 w3 F# h7 n8 M! B% M图论基础
    1 B2 u3 ^3 d7 X& P3 Z8 }3 D  N8 fGraphX的架构
    3 e5 A) g2 `2 c; V$ v4 \GraphX实例演示
    , o6 L+ O0 [& K4 S" z, q   图的基本操作
    % u  U+ a, L! N+ o% a( q   PageRank演示
    1 f" q2 E6 X* I; g& B+ J$ G
    + ?5 T3 m2 k  v' j第九课:Spark运维
    ! I# `8 ]3 s2 X0 [Spark On YARN
    - A$ P" B" |4 I) h, m  E0 Ahistory server! q7 o$ l! k. o
    job server2 c( F( n) z  q
    Spark的监控4 E& C1 F2 y. l+ l8 Y; S
    Spark UI监控0 j, r0 }8 s# X) Z; y3 i! a
    9 C- `1 L6 J  v( N6 N: A( t" r, \
    第十课:Scala on Spark) _/ s+ ^; T# p. b0 ?! E  V4 }4 f- X
    spark常用的scala基础# e, x6 J' k% o; t+ ~
    如何阅读spark源代码
    / z! V2 q1 R6 b/ i3 c如何构建spark项目
    4 p% C4 ]: r/ S, V2 U, y' Q3 b3 N1 \; S" a& j5 R
    第十一课:Spark编程9 h- T; x; d- S$ n5 V- |5 t: H
    RDD的编程
      J2 a  C. Y- l* SSpark综合实例(SparkSQL+sparkMlib+R)
    " P, J7 E$ T. Q% U" W" V- z  ^4 `- j+ P( ], k3 X' O
    第十二课:Spark源码研读5 i$ v- w. ?( O  l& j( @
    Spark源码总体介绍
    4 p+ U; b5 y2 j  p4 ]) t' p" J+ o# }6 GSparkCore源码细解  3 _' {/ P; K) [$ ~' C+ `
    Spark Examples介绍
    : d$ j7 C: Z; h9 H: e
    - A2 a* C* B. G- A+ }第十三课:杂谈9 |. E1 {1 Q- R2 ]' W
    Spark相关项目1 o; a0 m) X8 C6 t$ \" Q
       BlinkDB简介
    0 D7 o, A, i! ~% n   SparkR的安装和实例
    3 l/ a$ r, y% Q3 C   Techyon
    9 O+ ?  ?5 D, H5 p2 ]
    7 s/ e' \: _" k
    7 j) b+ [8 q8 y$ R授课对象:
    ; i% s6 L3 n  C+ t* I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。
    4 _4 j* y6 m6 r' o& o# B3 Z" ]2 o0 o& ]& l! F" j
    收获预期:
    ( D2 {% z5 C8 l* l" ~6 B2 f, n深入理解Spark的运行原理
    6 Z- E( V* D3 E3 R/ `* \学会搭建Spark,hadoop集群环境
    9 c  J7 a, G; t  f4 _) [" o完全掌握Spark编程基础,了解Spark运维的基础知识
    ) P8 @/ q% S# X/ S! f完成大数据入门,可逐渐转岗大数据相关职位。& |& a  V! v3 f  F5 u4 `

    5 V2 \0 ]/ ]% `9 j2 P8 z  |
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    : @9 p# E) C) g0 A7 m+ y! k5 w8 }' ]5 G* E* [/ a1 f" }$ `: Y
  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2017-11-17 09:35:37 | 显示全部楼层
    Spark大数据分析平台视频教程
  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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  • TA的每日心情

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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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    发表于 2017-11-17 10:38:05 | 显示全部楼层
    美滋滋
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    发表于 2017-11-17 11:26:36 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
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