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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:
    + A, ?  A3 J: D; {) ]- Y第一课:Spark生态和安装部署
    # M/ e0 f# {( @Spark概述8 H9 F' J* D9 G* M
    Spark现状
    6 o4 Q8 W: P7 e" v安装部署) D( @$ _) _$ U# E
       Spark安装简介# p2 @% ^7 v2 u: f9 T
       Spark的源码编译  K0 C$ o$ u( c- M$ X8 K( Y- B
       Spark Standalone安装" t2 Y0 S' [% i( Z' \: A5 _
       Spark Standalone HA安装  1 c4 R7 ]* l9 d2 i4 p4 O' s+ J
    Spark工具" z: }8 ^3 I+ {5 D8 v5 C+ {
       Spark交互式工具spark-shell
    . s9 s3 C# x4 o1 ^   Spark应用程序部署工具spark-submit7 Y: s8 f, Z; }& X" J' H* N* @

    4 X& w" H9 Z5 j第二课:Spark编程模型和解析
    ' f3 Z' Z" _  h' f4 I: D+ zSpark的编程模型  
    & n  e: `' l& N3 W. J3 |   RDD的特点、操作、依赖关系% l7 ?$ J" m! Q/ D8 B5 P
       缓存策略
    1 l; g: O* P; t   广播变量和累加器
    ' F! L5 E/ W# l) dSpark编程环境搭建
    $ T& \+ o: W$ E6 Q# P1 U5 ^Spark编程实例8 a8 N' R/ }' Y, r) L; c
    - p. t! Q$ ?) L# h
    第三课:Spark运行架构和解析7 A  \- H: ~. f. r$ F) A
    Spark的运行架构7 B! z. o5 m4 d
       基本术语
    % }( q, i8 m/ {" C+ O0 e   运行架构(DAGScheduler、TaskSeduler、Task、容错性、推测机制、数据本地性)9 C0 ^- n/ U0 [3 y: y1 M4 {! Z' V/ b
       Spark on Standalone运行过程
    1 ]* p# G( B: i   Spark on YARN 运行过程
    " v( X$ O0 d0 c
    " T; T+ W  |* X! [0 c& F第四课:hive入门6 S% A4 R! h# M+ G& i( n
    hive的运行架构  T7 t% b2 G1 E) l2 t" \
    hive的安装- H  E1 d  y8 @  U- R
    hive的实例演示
    9 \3 @) ~% Z3 l% t/ `% w8 o' q( ]% p/ \6 K# {+ f
    第五课:SparkSQL原理和实践
    ! M2 Z7 }( W, Q; ~: g! b6 _9 }Spark的运行架构
    5 r+ F0 i4 a, F2 K, t   Catalyst
    ' _+ W' w$ H0 w* a   sqlontext
    ' m% `6 ~; v/ [2 X; {   hiveContext
    8 m, f. n+ b  G. F7 Z% UThriftServer和CLI
    / M7 _( F! Q. \/ W   ThriftServer
    2 j2 S! ]* v) g! @1 J/ A   CLI
    ; V0 v# g6 w& O* Z. F8 C* RSparkSQL的实例演示和编程4 l7 ?0 x2 A" R- M! [
       spark-shell实例演示/ m0 O+ y$ Q+ L- `+ v* w, B' S7 O
       spark-sql实例演示
    2 @. o* J; f6 V( z: ^  E" K4 d   SparkSQL的编程
    1 ?! l# u/ g+ m8 P/ v- s7 m; {" ]  z! @9 @: f1 o% {2 N5 c% @2 D
    第六课:SparkStreaming原理和实践  K7 q" \1 b7 {) O. W( ~/ ~4 t6 K3 n
    SparkStreaming原理1 z* J/ T' w8 |& K) v+ ?- c8 k
       SparkStreaming的原理/ W& U* \& L! w  ?; T  @
       SparkStreaming的运行方式  
    - x, U' U$ [, I# \# N/ X   DStream的特点和操作% F! p9 h0 ?( A0 e( ^0 l- [
    SparkStreaming实例演示$ g5 M5 ^; m8 w# A- k
       网络数据演示
    : s$ ~+ p4 T0 O. _7 A& ?% K& j   文本实例演示
    0 E, R* m$ g7 O0 L3 }# E) ^   Window操作演示  $ c- U$ A: T1 j. ?: o
    + @5 U4 h5 }& b2 p2 K6 r# }
    第七课:MLlib入门
    ! E8 q) w9 {* [( |2 B, F2 [什么是机器学习5 t6 _, V8 f2 f  ^1 G! Q( u
    MLlib的架构' k  {7 K2 t7 A# |5 L: {4 m+ P
    Mllib实例演示
    2 I( O- }2 v- j6 J; M; ?/ j   聚类算法演示2 t* @7 P) h5 J* l4 H
       推荐系统演示   
    " N/ H4 O" r: Z
    ' c  K8 C9 G; p( x3 D第八课:GraphX入门' T$ g8 T+ R/ c2 q, q" k: \
    图论基础2 }+ p4 `- B# q- @3 |
    GraphX的架构
    5 f- z; l! b1 f( C/ _% m3 gGraphX实例演示: \8 n. {- R! q: g
       图的基本操作7 b; n* B1 h& i8 ?9 d
       PageRank演示
    . F: b1 H0 b- G& v9 ^& _
    8 y- G; H) q6 P1 T/ z第九课:Spark运维8 e6 q5 o3 `) O+ e( r* K
    Spark On YARN
    ! Q) h$ w/ Y; v: Z; Whistory server. o; I0 P0 N- V9 L. C" a
    job server
      W( T6 I8 F- H; u! T' [4 L& iSpark的监控
    # t8 T, \( `5 g3 B9 t0 l. d! lSpark UI监控
    0 s2 t# b+ K( W& `( I6 |' h7 R3 k- v6 \3 S, c( e# w6 p  d
    第十课:Scala on Spark
    2 H! a8 S1 ?: f) D4 O8 {) Yspark常用的scala基础5 ]( e3 m% Y0 U7 Y# x; b8 Y
    如何阅读spark源代码
    / Q* n7 r# Y/ \8 Y如何构建spark项目  V) a& `  F- X$ H# F# B+ }9 l. B
    : u! J# I2 Y; z- [* b- y4 `
    第十一课:Spark编程- p0 P7 J% @* [# h+ j
    RDD的编程6 @7 W- }' z% v: P
    Spark综合实例(SparkSQL+sparkMlib+R)2 R& _7 \7 ?& ], @4 @" x7 o

    1 y7 T- [3 x6 h0 c3 t第十二课:Spark源码研读
    7 F1 S7 E$ `" L4 wSpark源码总体介绍
    / W6 ^# g" h: e# WSparkCore源码细解  
    5 s# q# @" w( k' b8 @Spark Examples介绍3 E7 @( k5 B: _8 ~8 p/ X2 l

    4 O7 h2 C0 y7 B. R$ n6 u7 z第十三课:杂谈$ O$ ^" n7 H" E# M' j, J/ n
    Spark相关项目4 L8 t, B* y: P6 v! ]  U) ~& n
       BlinkDB简介
    4 X& a! [( Y) k4 k9 r2 P5 U, L: K  V; ]   SparkR的安装和实例4 d* z1 a+ _& }, O
       Techyon
    - M! w) I* c- I; e$ ]  b. r4 _3 W, L6 ?
    4 c& e4 n  y) m) b
    授课对象:
    5 a0 \% k; U: P2 E5 C8 g. x  k0 c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。% q2 y( M  F+ O% m6 p8 J

    ! J2 f- T: L" d7 X# H收获预期:& c$ P4 e# S/ N2 a5 C, u8 h. y
    深入理解Spark的运行原理+ V/ b* `2 c. {
    学会搭建Spark,hadoop集群环境& \  S% w0 l, r' _& m. t
    完全掌握Spark编程基础,了解Spark运维的基础知识
    1 f) k3 A* Y/ y0 H4 ?( ~5 G完成大数据入门,可逐渐转岗大数据相关职位。
    * _& E: P2 P4 ^5 l5 n0 o0 U
    1 T# I" Z5 |- c: Z& f% l3 K
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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
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    发表于 2017-11-17 09:50:32 | 显示全部楼层
    正需要,谢谢!
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    fffffffffffffffffffffffffffffffffffffff
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    发表于 2017-11-17 10:30:09 | 显示全部楼层
    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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    [LV.7]常住居民III

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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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    [LV.4]偶尔看看III

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