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Spark培训 培训目标： 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。 培训大纲： 第一部分： 第一讲?Spark大数据实时处理技术 ??1）大数据处理技术的背景 ??2）Spark实时处理技术及案例介绍 ??3）Spark架构实例分析 ??4）Spark应用场景分析 ??5）Spark与Hadoop、Storm的关系及选项 第二讲?Spark安装配置及监控 ??1）Centos环境的准备 ??2）Hadoop2.X和Scala ??3）搭建Spark开发环境 ??4）Spark监控管理 第三讲?Scala编程语言使用概述 ??1)?Scala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分布式计算框架及案例分析 ??1）Spark计算模型及案例分析 ??2）弹性分布式数据集RDD及使用场景 ??3）Spark的数据存储 ??4）Transformation算子分类及功能 ??5）Actions算子分类及功能 第五讲?Spark内部工作机制详解 ??1)??Spark底层实现原理 ??2)??Spark应用执行机制 ??3)??Spark调度与任务分配模块 ??4)??FIFO和FAIR调度算法 第六讲?Spark数据读取与存储 ???1）Spark的I/O机制 ???2）Spark中的数据压缩 ???3）Spark的数据读取与存储 ???4）Spark数据读写流程 第二部分： 第七讲?Spark通信模块和容错机制 ???1）Spark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 ???5）Shuffle过程 第八讲?SQL?On?Spark ???1)?关系数据库与NoSql数据库的选型对比 ??2）SQL?On?Spark的适用场景 ??3)?BDAS数据分析软件栈 ???4)?SQL?On?Spark ???5)?Spark?SQL工具使用 ???6)?Shark工具使用 ??7)?Hive?on?Spark工具 ??8)?Spark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的适用场景 ???2）?Spark?Streaming架构 ???3）?Spark?Streaming原理 ???4）?Spark?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及适用场景 ???2）MLlib的数据存储 ???3）MLlib中的聚类和分类 ???4）MLlib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 ???2）GraphX的运行架构 ???3）GraphX操作使用 ???4）GraphX使用实例 第十二讲?Spark在业界的应用案例 ???1）Spark在Amazon的应用 ???2）Spark在Yahoo!的应用 ???3）Spark在Telefonica的应用 ???4）Spark在淘宝的应用 |