 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
◆小班教學，教學效果好
☆注重質量☆邊講邊練
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?！詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 培訓對象
- 各類 IT/軟件企業和研發機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題，需要梳理解答的團隊和個人，效果最佳。
- 學員基礎
- 了解Linux系統及相關語言環境
- 主題 內容
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- Spark
生態介紹
- ? Mapreduce、storm和spark模型的比較和使用場景介紹
? Spark產生背景
? Spark（內存計算框架）
? SparkSteaming（流式計算框架）
? Spark SQL（ad-hoc）
? Mllib（MachineLearning）
? GraphX（bagel將被代）
? DlinkDB介紹
? SparkR介紹
- Spark
安裝部署
- ? Spark安裝簡介
? Spark的源碼編譯
? Spark Standalone安裝
? Spark Standalone HA安裝
? Spark應用程序部署工具spark-submit
? Spark的高可用性部署
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- Spark
運行架構和解析
- ? Spark的運行架構
基本術語
運行架構
Spark on Standalone運行過程
Spark on YARN 運行過程
? Spark運行實例解析
Spark on Standalone實例解析
Spark on YARN實例解析
- Spark
scala編程
- Scala基本語法
Scala開發環境搭建
Scala開發Spark應用程序
使用java編程
使用scala編程
使用python編程
- Spark
編程模型和解析
- ? Spark的編程模型
Spark編程模型解析
RDD的特點、操作、依賴關系
Spark應用程序的配置
- ?
- Spark Streaming原理和實踐
- ? Spark Streaming與Strom的區別
? Kafka的部署
? Kafka與Spark Streaming的整合
? Spark Streaming原理
Spark流式處理架構
DStream的特點
Dstream的操作和RDD的區別
Spark Streaming的優化
? Spark Streaming實例
文本實例
網絡數據處理
Kafka+Spark Streaming實現日志的實時分析案例
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- Spark
SQL原理和實踐
- ? Spark SQL原理
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Spark SQL內核
Spark SQL和Hive
? Spark SQL的實例和編程
Spark SQL的實例操作demo
Spark SQL的編程
DataFrame架構和原理
DataFrame支持的統計和數學函數介紹
從RDD創建DataFrame
從Hive表創建DataFrame
從數據源創建DataFrame
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- Spark的數據源
- ? Spark與HDFS的整合
? HDFS RDD原理和實現
? Spark與Hbase的整合
? Spark與Cassendera整合
? Hbase RDD的分區讀取
? Hbase RDD的原理和實現
? Spark parallelism RDD的工作機制
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- Spark 數據挖掘
- ? Mllib的介紹
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? table operator和graph operator區別
? vertices、edges和triplets介紹
? 構建一個graph
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- 典型項目
案例實戰
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? 個性化推薦系統：帶你揭開其神秘面紗
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? 揭開淘寶點擊推薦系統的神秘面紗
? 淘寶數據服務架構—實時計算平臺
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- Spark的優化
- ? 序列化優化——Kryo
? Spark參數優化實戰
? Spark 任務的均勻分布策略
? Partition key傾斜的解決方案
? Spark任務的監控
? GC的優化
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