课程简介
Spark大数据计算框架学习与实践-待补充
目标收益
培训对象
课程大纲
| 大数据基础 |
第01讲： MapReduce：计算框架和编程模型 第02讲：Hadoop体系-大数据操作系统 第03讲：计算的本质：资源管理和生命周期管理 第04讲：Spark 数据处理与分析应用场景 第05讲：上手Spark：如何部署&本地测试 |
| Spark 编程 |
第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境 第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD 第08讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理 第09讲：什么是函数式编程思想？ |
| Spark 高级编程 |
第10讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataset 和 Spark SQL 第11讲：如何使用用户自定义函数？ 第12讲：列式存储：针对查询场景的极致优化 第13讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？ 第14讲：Tungsten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划 第15讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果 |
| Spark 流处理 |
第16讲：流处理：什么是流处理？实时性和一致性问题 第17讲：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法 第18讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming，以及性能调优 第19讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming 第20讲：实战：游戏任务中实时规则触发发奖系统建设 |
| Spark 机器学习 |
第21讲：机器学习是什么： 机器学习与机器学习工作流 第22讲：标准化机器学习流程：ML pipeline 第23讲：如何对数据进行预处理？ 第24讲：物以类聚：Kmeans 聚类算法 第25讲：推荐引擎：协同过滤 第26讲：实践：基于活跃预测的用户推荐干预系统建设 |
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大数据基础 第01讲： MapReduce：计算框架和编程模型 第02讲：Hadoop体系-大数据操作系统 第03讲：计算的本质：资源管理和生命周期管理 第04讲：Spark 数据处理与分析应用场景 第05讲：上手Spark：如何部署&本地测试 |
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Spark 编程 第06讲：Spark 抽象、架构与运行环境 第07讲：Spark 核心数据结构：弹性分布式数据集 RDD 第08讲：计算框架的分布式实现：剖析 Spark Shuffle 原理 第09讲：什么是函数式编程思想？ |
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Spark 高级编程 第10讲：如何处理结构化数据：DataFrame 、Dataset 和 Spark SQL 第11讲：如何使用用户自定义函数？ 第12讲：列式存储：针对查询场景的极致优化 第13讲：如何对 Spark 进行全方位性能调优？ 第14讲：Tungsten 和 Hydrogen：Spark 性能提升与优化计划 第15讲：实战：探索葡萄牙银行电话调查的结果 |
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Spark 流处理 第16讲：流处理：什么是流处理？实时性和一致性问题 第17讲：Spark Streaming 抽象、架构与使用方法 第18讲：如何在生产环境中使用 Spark Streaming，以及性能调优 第19讲：新一代流式计算框架：Structured Streaming 第20讲：实战：游戏任务中实时规则触发发奖系统建设 |
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Spark 机器学习 第21讲：机器学习是什么： 机器学习与机器学习工作流 第22讲：标准化机器学习流程：ML pipeline 第23讲：如何对数据进行预处理？ 第24讲：物以类聚：Kmeans 聚类算法 第25讲：推荐引擎：协同过滤 第26讲：实践：基于活跃预测的用户推荐干预系统建设 |
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