上海Spark技術培訓

課程簡介：

Spark在深度學習層面擁有 無以倫比的優(yōu)點，非常合適必須數次迭代計算的優(yōu)化算法。另外Spark的有著十分出色的容錯機制和生產調度體制，保證 系統軟件的平穩(wěn)運作，Spark現階段的發(fā)展戰(zhàn)略是根據一個測算架構結合SQL、MachineLearning、GraphComputing、StreamingComputing等多種多樣作用于一個新項目中，具備的便捷性。

課程大綱：
天
堂課：Spark的架構設計
1.1Spark的速率為何這般的快？
1.2Spark生態(tài)體系
1.3Spark的架構設計分析
1.4RDD測算步驟分析
1.5Spark的出色容錯糾錯機制
1.6Spark分布式架構與單機版多核構架的不同點
1.7Spark的企業(yè)級應用
lSpark在Amazon中的運用
lSpark在Yahoo!的運用
lSpark在意大利電信網的運用
lSpark在淘寶網的運用
第二堂課：Spark集群的安裝和設定
2.1在一臺設備上運作Spark
2.2在Mesos上部署Spark
2.3在YARN上部署Spark
2.4根據SSH在諸多設備上部署Spark
2.5Spark集群設定
第三堂課：Spark開發(fā)工具配備及步驟
3.1Scala介紹、為何Spark會應用Scala做為編程語言
3.2應用Eclipse開發(fā)設計Spark程序流程
3.3深層次應用SparkShell
3.4遠程控制調節(jié)Spark程序流程
3.5Spark編譯程序
3.6配備Spark源代碼閱讀文章自然環(huán)境
3.6.1Maven
3.6.2
3.7Spark程序編寫實戰(zhàn)演練JavaScalaPython語言的實例
3.7.1SparkWordCount
3.7.2Spark排列
3.7.3.應用Spark載入HDFSFile數據信息
第四堂課：迅速把握Scala
4.1Scala自變量申明、操作符、涵數的應用實戰(zhàn)演練
4.2apply方式
4.3Scal的系統結構和函數
4.4s店cala數字能量數組的操作、Map的操作
4.5Scala中的類
4.6Scala中目標的應用；
4.7Scala中的承繼
4.8Scala中的特性
4.9Scala中結合操作
第二天
第5堂課：SparkOnYarn
lSparkonYarn&Sparkasaservice
lSparkonYarn基本原理
lSparkonYarn實踐活動
lJobServer構架
lJobServerAPI詳細介紹
lJobServer配備與部署
第六堂課：SparkContext分析和數據加載及其儲存
6.1源代碼分析SparkContext
6.2Scala、Java、Python應用SparkContext
6.4載入數據信息變成RDD
6.5把數據信息有機化學
第7堂課：深層次實戰(zhàn)演練RDD
7.1DAG
7.2深層次實戰(zhàn)演練各種各樣ScalaRDDFunction
7.3SparkJavaRDDFunction
7.4RDD的優(yōu)化問題
第八堂課：Shark與SparkSQL
lShark與Hive及Shark數據庫系統
l安裝和配備Shark及Shark基本數據類型
l應用Shark解決數據信息
l在Spark程序流程中應用SharkQueries
lSharkServer
lSparkSQL構架
lParquet適用
lDSL
lSQLonRDD&UDF&JDBCServer
lDataFrameAPI
lHive互動
l外界數據庫API
l與Spark別的部件的互動
lCatalyst查尋優(yōu)化器
第9堂課：Spark程序流程的檢測
9.1撰寫可檢測的Spark程序流程
9.2Spark檢測架構分析
9.3Spark測試程序實戰(zhàn)演練
第10堂課SparkStreaming
lSparkStreaming簡述
lSparkStreaming安裝
l和Storm特性數據分析
lDStream
lOperations
lPersistence

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