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课程培训
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Spark深入浅出企业级最佳实践培训课程
Spark深入浅出企业级最佳实践培训课程 培训内容 第一部分 1、Spark的架构设计 1.1 Spark生态系统剖析 1.2 Spark的架构设计剖析 1.3 RDD计算流程解析 1.4 Spark的出色容错机制 2、Spark编程模型 2.1 RDD 2.2 transformation 2.3 action 2.4 lineage 2.5宽依赖与窄依赖 3、深入Spark内核 3.1 Spark集群 3.2 任务调度 3.3 DAGScheduler 3.4 TaskScheduler 3.5 Task内部揭秘 4、Spark的广播变量与累加器 4.1 广播变量的机制 4.2 广播变量使用最佳实践 4.3 累加器的机制 4.4 累加器使用的最佳实践 5、编写Spark程序 5.1 程序数据的来源：File、HDFS、HBase、S3等 5.2 IDE环境构建 5.3 Maven 5.4 sbt. 5.5 编写并部署Spark程序的实例 6、SparkContext解析和数据加载以及存储 6.1 源码剖析SparkContext 6.2 Scala、Java、Python使用SparkContext 6.4 加载数据成为RDD 6.5 把数据物化 第二部分 7、深入实战RDD 7.1 DAG 7.2 深入实战各种Scala RDD Function 7.3 Spark Java RDD Function 7.4 RDD的优化问题 8、Shark的原理和使用 8.1 Shark与Hive 8.2 安装和配置Shark 8.3 使用Shark处理数据 8.4 在Spark程序中使用Shark Queries 8.5 SharkServer 8.6 思考Shark架构 9、Spark的机器学习 9.1 LinearRegression 9.2 K-Means 9.3 Collaborative Filtering 10、Spark的图计算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实时流处理 12.1 DStream 12.2 transformation 12.3 checkpoint 12.4 性能优化 13、Spark程序的测试 13.1 编写可测试的Spark程序 13.2 Spark测试框架解析 13.3 Spark测试代码实战 14、Spark的优化 14.1 Logs 14.2 并发 14.3 内存 14.4 垃圾回收 14.5 序列化 14.6 安全 15、Spark on Yarn 15.1 Spark on Yarn的架构原理 15.2 Spark on Yarn的最佳实践 16、JobServer 16.1 JobServer的架构设计 16.2 JobServer提供的接口 16.3 JobServer最佳实践 如果您想学习本课程，请预约报名
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