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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

Spark案例實(shí)踐課程大綱是什么?-

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課程介紹

 

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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

  本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì),Spark案例實(shí)踐課程大綱是什么?-以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。線上/線下/上門(mén)皆可,Spark案例實(shí)踐課程大綱是什么?-專(zhuān)家,課程可定制,熱線:4008699035。

  曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,20多年來(lái),合作企事業(yè)單位以達(dá)30多萬(wàn)。

 

精品課程班級(jí)列表

  • ?  目標(biāo)收益

      本次Spark培訓(xùn)將為大家全面而又深入的介紹Spark、Hadoop平臺(tái)的構(gòu)建流程,涉及Spark、Hadoo系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí),概念及架構(gòu), Spark、Hadoo實(shí)戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoo經(jīng)典案例等。

      通過(guò)本課程實(shí)踐,幫助學(xué)員對(duì)Spark、Hadoo生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí);理解Spark、Hadoo系統(tǒng)適用的場(chǎng)景;掌握Spark、Hadoo等初中級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spar、Hadoo k集群,滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn);了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個(gè)行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。

      培訓(xùn)對(duì)象

      各類(lèi) IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員。對(duì)于懷有設(shè)計(jì)疑問(wèn)和問(wèn)題,需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人,效果最佳。

      學(xué)員基礎(chǔ)

      了解Linux系統(tǒng)及相關(guān)語(yǔ)言環(huán)境

      課程大綱

      Spark

      生態(tài)介紹

      ? Mapreduce、storm和spark模型的比較和使用場(chǎng)景介紹

      ? Spark產(chǎn)生背景

      ? Spark(內(nèi)存計(jì)算框架)

      ? SparkSteaming(流式計(jì)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(jiǎn)介

      ? Spark的源碼編譯

      ? Spark Standalone安裝

      ? Spark Standalone HA安裝

      ? Spark應(yīng)用程序部署工具spark-submit

      ? Spark的高可用性部署

      Spark

      運(yùn)行架構(gòu)和解析

      ? Spark的運(yùn)行架構(gòu)

      ? 基本術(shù)語(yǔ)

      ? 運(yùn)行架構(gòu)

      ? Spark on Standalone運(yùn)行過(guò)程

      ? Spark on YARN 運(yùn)行過(guò)程

      ? Spark運(yùn)行實(shí)例解析

      ? Spark on Standalone實(shí)例解析

      ? Spark on YARN實(shí)例解析

      Spark

      scala編程

      ? Scala基本語(yǔ)法

      ? Scala開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建

      ? Scala開(kāi)發(fā)Spark應(yīng)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(diǎn)、操作、依賴(lài)關(guān)系

      ? Spark應(yīng)用程序的配置

      Spark Streaming原理和實(shí)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(gòu)

      ? DStream的特點(diǎn)

      ? Dstream的操作和RDD的區(qū)別

      ? Spark Streaming的優(yōu)化

      ? Spark Streaming實(shí)例

      ? 文本實(shí)例

      ? 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理

      ? Kafka+Spark Streaming實(shí)現(xiàn)日志的實(shí)時(shí)分析案例

      Spark

      SQL原理和實(shí)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(shí)例和編程

      ? Spark SQL的實(shí)例操作demo

      ? Spark SQL的編程

      ? DataFrame架構(gòu)和原理

      ? DataFrame支持的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)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(shí)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(shí)現(xiàn)

      ? Spark parallelism RDD的工作機(jī)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(gòu)建一個(gè)graph

      ? SparkR原理

      ? SparkR實(shí)戰(zhàn)

      典型項(xiàng)目

      案例實(shí)戰(zhàn)

      ? 基于spark日志分析

      ? 個(gè)性化推薦系統(tǒng):帶你揭開(kāi)其神秘面紗

      ? 在線投放引擎

      ? 揭開(kāi)淘寶點(diǎn)擊推薦系統(tǒng)的神秘面紗

      ? 淘寶數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)—實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)

      Spark的優(yōu)化

      ? 序列化優(yōu)化——Kryo

      ? Spark參數(shù)優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)

      ? Spark 任務(wù)的均勻分布策略

      ? Partition key傾斜的解決方案

      ? Spark任務(wù)的監(jiān)控

      ? GC的優(yōu)化

      ? Spark Streaming吞吐量?jī)?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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