Scala大数据开发：Spark核心原理与实战培训课程
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课程名称： Scala大数据开发：Spark核心原理与实战培训课程
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培训对象： 大数据开发工程师、数据仓库工程师、数据分析师、希望转型大数据领域的Java/Scala开发者。
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培训目标：
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培训内容介绍：
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一、 Scala语言精髓与函数式编程： 深入Scala基础语法、伴生对象、样本类、模式匹配，理解不可变数据结构和高阶函数在数据处理中的应用。
二、 Spark Core核心原理与架构： 解析Spark生态系统架构，深入理解RDD设计哲学、依赖关系、DAG调度机制、容错原理和内存管理模型。
三、 RDD算子深度实践与优化： 掌握常用RDD算子（transformation/action）的使用场景，优化算子链和分区策略，避免shuffle性能问题。
四、 Spark SQL结构化数据处理： 学习DataFrame/Dataset API，使用Spark SQL进行复杂查询，理解Catalyst优化器和Tungsten执行引擎。
五、 Hive集成与数据仓库构建： 集成Hive元数据服务，使用Spark SQL查询Hive表，构建企业级数据仓库ETL流程。
六、 Spark Streaming实时流处理： 掌握DStream和Structured Streaming API，实现实时数据接入、窗口计算和状态管理，处理Exactly-Once语义。
七、 性能调优与故障诊断： 使用Spark UI分析作业性能瓶颈，优化资源参数配置、数据倾斜处理、序列化优化和内存调优。
八、 Spark MLlib机器学习库应用： 使用MLlib实现分类、回归、聚类、推荐算法，构建机器学习流水线（Pipeline）和模型调优。
九、 GraphX图计算框架： 理解图计算模型，使用GraphX进行图操作（PageRank、连通组件），实现社交网络分析和推荐系统。
十、 Spark与消息队列集成： 集成Kafka构建实时数据管道，实现精确一次语义（Exactly-Once）的流处理应用。
十一、 Spark on Yarn/Kubernetes部署： 掌握Spark集群部署模式，在Yarn和Kubernetes上提交和管理作业，实现资源隔离和动态分配。
十二、 企业级实战项目： 从零构建完整的大数据平台，涵盖数据采集、ETL处理、实时计算和报表展示的全流程开发。
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