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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。
     上课时间和地点
  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
   
 

 

内容
培训大纲
实战
第一讲_spark简介
 
Ø spark介绍
Ø Spark与hadoop的比较
Ø Spark的使用场景介绍
Ø spark软件栈
Ø 动手搭建一个最简单的spark集群
Ø 运行例子程序SparkPi
实战:单节点的spark部署和运行SparkPi
第二讲_spark部署模式介绍
Ø Spark部署模式OverView
Ø Spark启动过程详解
Ø Spark集群部署之Standalone
Ø Spark集群部署之Spark on Yarn
Ø Spark集群部署之Spark on Mesos
实战:完全分布式的spark 
standalone和spark on yarn模式的动手实战
第三讲_spark集群硬件，开发语言和java版本的选择
Ø spark集群硬件配置
Ø spark开发的语言选择
Ø Java版本的选择
 
第四讲_spark的rdd及其操作介绍
Ø RDD介绍及创建
Ø RDD的操作
Ø RDD函数传递
Ø 闭包
Ø shuffle介绍
Ø RDD的持久化
Ø 共享变量
Ø 常用transformation和action的API介绍
Ø 在spark-shell里动手实战wordcount及常用API 
Ø Scala介绍
实战:动手在Sparkshell中编写wordcount和linecount,以及动手实验常用的RDD操作。
第五讲_SparkSQL及DataFrame讲解
Ø SparkSQL简介
Ø SparkSQL之DataframeSave&Load
Ø SparkSQL之Dataframe介绍及创建
Ø SparkSQL之DataframeParquet
Ø SparkSQL之DataframeJson&HiveTables
Ø SparkSQL之DataframeJDBC&PerformanceTuning&Cli&ThriftServer
实战：Sparksql的Dataframe创建，配置，SparkSQL连接hive，及ThriftServer.
 
第六讲_SparkStreaming和DStream介绍
Ø SparkStreaming的demo和介绍
Ø DStream和DataSource
Ø DStream的Transformation和output
Ø DStream持久化，checkpoint，以及和DataFrame的交互
Ø SparkStreaming应用的部署和监控
1） Spark Streaming应用的监控与分析
第七讲_SparkStreaming性能调优，容错和Kafka集成
Ø SparkStreaming的性能调优
Ø SparkStreaming的容错
Ø SparkStreaming与Kafka的集成
 
第八讲__SparkSQL项目实战之文本比对
Ø 开发SparkSQL应用的雏形和定义dataframe
Ø 数据清洗
Ø 业务逻辑的实现和保存数据处理结果
Ø 开发SparkSQL应用调度程序，实现多文本并行
Ø SparkSQL应用的参数化，提高可配置性
Ø SparkSQL应用部署到集群中，调试
Ø 编写简单的shell脚本，调试及查阅JIRA
Ø 集群和SparkSQL应用参数的调整
Ø SparkSQL应用schedular模式介绍和性能调优
实战：在spark上开发一个文本比对的SparkSQL的应用
第九讲_SparkStreaming+
SparkSQL+Kafka
项目实战开发
Ø kafka简介，安装和集群搭建
Ø kafka实战
Ø 多组件部署模式的设计与思考
Ø SparkStreaming+kafka应用运行日志的分析
Ø 开发基于direct模式的SparkStreaming应用
Ø SparkStreaming应用的参数设置
Ø SparkStreaming应用部署调试
Ø SparkStreaming与SparkSQL结合
Ø Kafka集群升级与connect的探索
Ø 开发自定义的Kafka producer,完成整个应用

 

        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
                Data Source Management
                Diagnostics
                Debug Flags
                Connectivity Problems
                Connection Leaks
                Database Availability
        Troubleshooting JMS
                Management
                MBean Hierarchy
                Message Logging
                Diagnostics
                Debug Flags
                Overload Protection
                Lost Messages
                Duplicate Messages
        Troubleshooting Security
                SSL Internals
                Keystore Management
                Debug Flags
                Common SSL Problems
                Certificate Validation
                Embedded LDAP
                Security Audit
                Common LDAP Problems
        Troubleshooting Node Manager
                Internals
                Security
                Common Issues
        Troubleshooting Clusters
                Plug-in Configuration
                OHS Overview
                Plug-in Connectivity
                Plug-in Diagnostics
                Unicast Communication
                Replication Debug Flags
                Typical Replication Issues
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