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         坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。
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  上课地点：【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
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     质量保障
 

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。
 
课程大纲
   
 

  • Spark是目前最流行的大数据处理框架，以简单、易用、性能卓越著称。丰富的程序接口和库文件也使得Spark成为业内数据快速处理和分布式机器学习的必备工具。

    学习目标：

    1.了解Spark的组件和应用场景 ；

    2.能够部署Spark Standalone模式 ；

    3.能够使用Spark进行交互式开发 ；

    4.能够发布独立应用程序并使用spark-submit 提交 。

    5.掌握Pair RDD的操作 ；

    6.掌握Pair RDD如何与一般RDD结合 ；

    7.掌握RDD的输出操作 ；

    8.了解RDD的持久化、累加器和广播变量 。

    9.掌握DataFrame的操作 ；

    10.掌握不同数据源的加载方法 ；

    11.了解UDF的定义方法 。

    12.掌握Spark图形化工具的查看 。

    13.了解Spark Streaming的特点 ；

    14.掌握流式处理的基本操作 ；

    15.理解状态操作和窗口操作的概念 。

    16.能够根据生产环境特点，组织基于spark sql 的周期任务完成基本日志系统的构建。

    17.掌握不同需求下Spark组件的选择 ；

    18.掌握Spark参数调优 ；

    19.掌握各组件之间的调用及thrift接口的使用 。

    20.了解Spark作为机器学习工具的优势 ；

    21.了解机器学习算法的分类 ；

    22.通过K-means算法进行玩家付费行为聚类 。

     

    *扩展技能：

    python开发基础、数据分析与数据挖掘

    学习数据挖掘工具Sklearn，熟悉数据挖掘朴素贝叶斯算法和数据挖掘SVM分类算法，并且最终使用Sklearn实现贝叶斯以及SVM算法 。
android开发板
linux_android开发板
fpga图像处理
端海培训实验设备
fpga培训班
 
本课程部分实验室实景
端海实验室
实验室
端海培训优势
 

        Troubleshooting Java Applications
                Classpath Errors
                Class Loaders
                Common Java Errors
        Troubleshooting Servers
                Native Libraries
                Threading Architecture
                Work Managers
                Deadlocks
                Overload Protection
                Deployment Problems
        Troubleshooting JDBC
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        Troubleshooting JMS
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                Diagnostics
                Debug Flags
                Overload Protection
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        Troubleshooting Security
                SSL Internals
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        Troubleshooting Node Manager
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                Plug-in Connectivity
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                Typical Replication Issues
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