课程培训
大数据实时处理培训:Spark及BDAS技术应用课程

大数据实时处理培训SparkBDAS技术应用课程

 

课程目标

1、全面了解大数据实时处理技术的相关知识。

2、学习Spark的核心技术方法以及应用特征。

3、深入使用Spark在大数据实时处理中的使用。

4、掌握BDAS相关工具及其主要功能。

 

课程大纲

第一讲 Spark大数据实时处理技术

  1、大数据处理技术

  2Spark实时处理技术

  3Spark生态系统BDAS

  4Spark架构分析

第二讲 Spark安装配置及监控

  1Ubuntu环境的准备

  2Hadoop2.XScala

  3、搭建Spark开发环境

  4Idea编译和运行

  5Spark监控管理

3Scala编程语言使用概述

  1Scala编程语言

  2、基本数据类型

  3、操作基本数据类型

  4、类和对象

  5、组合和继承

第四讲 Spark分布式计算框架

  1Spark计算模型

  2、弹性分布式数据集RDD

  3Spark的数据存储

  4Transformation算子分类及功能

  5Actions算子分类及功能

第五讲 Spark内部工作机制详解

  1Spark底层实现原理

  2Spark应用执行机制

  3Spark调度与任务分配模块

  4FIFOFAIR调度算法

第六讲 Spark数据读取与存储

  1SparkI/O机制

  2Spark中的数据压缩

  3Spark的数据读取与存储

  4Spark数据读写流程

第七讲 Spark通信模块和容错机制

  1Spark通信模块

  2、通信框架AKKA

  3、容错机制和Lineage依赖

  4、检查点机制进行容错

  5Shuffle过程

第八讲 SQL On Spark

  1BDAS数据分析软件栈

  2SQL On Spark

  3Spark SQL工具使用

  4Shark工具使用

  5Hive on Spark工具

  6Spark操作Hbase中的数据

第九讲 Spark流数据处理工具Streaming

  1、 流数据处理工具Streaming

  2Spark Streaming架构

  3Spark Streaming原理

  4Spark Streaming实例

第十讲 Spark中的大数据挖掘工具MLlib

  1、大数据挖掘工具MLlib

  2MLlib的数据存储

  3MLlib中的聚类和分类

  4MLlib算法应用实例

  5、利用MLlib进行推荐

第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX

  1、大规模图处理工具GraphX

  2GraphX的运行架构

  3GraphX操作使用

  4GraphX使用实例

第十二讲 Spark在业界的应用案例

  1SparkAmazon的应用

  2SparkYahoo!的应用

  3SparkTelefonica的应用

  4Spark在淘宝的应用




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