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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

Spark深入淺出企業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐培訓(xùn)課程-

5 (9653人評(píng)價(jià))
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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深入淺出企業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐培訓(xùn)課程-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(xiàn)上/線(xiàn)下/上門(mén)皆可,Spark深入淺出企業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐培訓(xùn)課程-專(zhuān)家,課程可定制,熱線(xiàn):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

  • ?  以下就是本次Spark培訓(xùn)內(nèi)容

      第一部分

      1、Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)

      1.1 Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析

      1.2 Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析

      1.3 RDD計(jì)算流程解析

      1.4 Spark的出色容錯(cuò)機(jī)制

      2、Spark編程模型

      2.1 RDD

      2.2 transformation

      2.3 action

      2.4 lineage

      2.5寬依賴(lài)與窄依賴(lài)

      3、深入Spark內(nèi)核

      3.1 Spark集群

      3.2 任務(wù)調(diào)度

      3.3 DAGScheduler

      3.4 TaskScheduler

      3.5 Task內(nèi)部揭秘

      4、Spark的廣播變量與累加器

      4.1 廣播變量的機(jī)制

      4.2 廣播變量使用最佳實(shí)踐

      4.3 累加器的機(jī)制

      4.4 累加器使用的最佳實(shí)踐

      5、編寫(xiě)Spark程序

      5.1 程序數(shù)據(jù)的來(lái)源:File、HDFS、HBase、S3等

      5.2 IDE環(huán)境構(gòu)建

      5.3 Maven

      5.4 sbt.

      5.5 編寫(xiě)并部署Spark程序的實(shí)例

      6、SparkContext解析和數(shù)據(jù)加載以及存儲(chǔ)

      6.1 源碼剖析SparkContext

      6.2 Scala、Java、Python使用SparkContext

      6.4 加載數(shù)據(jù)成為RDD

      6.5 把數(shù)據(jù)物化

      第二部分

      7、深入實(shí)戰(zhàn)RDD

      7.1 DAG

      7.2 深入實(shí)戰(zhàn)各種Scala RDD Function

      7.3 Spark Java RDD Function

      7.4 RDD的優(yōu)化問(wèn)題

      8、Shark的原理和使用

      8.1 Shark與Hive

      8.2 安裝和配置Shark

      8.3 使用Shark處理數(shù)據(jù)

      8.4 在Spark程序中使用Shark Queries

      8.5 SharkServer

      8.6 思考Shark架構(gòu)

      9、Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)

      9.1 LinearRegression

      9.2 K-Means

      9.3 Collaborative Filtering

      10、Spark的圖計(jì)算GraphX

      10.1 Table Operators

      10.2 Graph Operators

      10.3 GraphX

      11、Spark SQL

      11.1 Parquet支持

      11.2 DSL

      11.3 SQL on RDD

      第三部分

      12、Spark實(shí)時(shí)流處理

      12.1 DStream

      12.2 transformation

      12.3 checkpoint

      12.4 性能優(yōu)化

      13、Spark程序的測(cè)試

      13.1 編寫(xiě)可測(cè)試的Spark程序

      13.2 Spark測(cè)試框架解析

      13.3 Spark測(cè)試代碼實(shí)戰(zhàn)

      14、Spark的優(yōu)化

      14.1 Logs

      14.2 并發(fā)

      14.3 內(nèi)存

      14.4 垃圾回收

      14.5 序列化

      14.6 安全

      15、Spark on Yarn

      15.1 Spark on Yarn的架構(gòu)原理

      15.2 Spark on Yarn的最佳實(shí)踐

      16、JobServer

      16.1 JobServer的架構(gòu)設(shè)計(jì)

      16.2 JobServer提供的接口

      16.3 JobServer最佳實(shí)踐




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