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大數(shù)據(jù)與Spark實戰(zhàn)

課程編號:40780

課程價格:¥21000/天

課程時長:2 天

課程人氣:517

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:張曉誠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


大數(shù)據(jù)與Spark實戰(zhàn)
一級 二級 細節(jié)1 細節(jié)2
任務(wù)1 (前導(dǎo)) 學習方法    
需求分析    
所用工具安裝與配置    
敏捷開發(fā)    
DevOPS    
任務(wù)2 (Hadoop) (概述) 概述 起源與歷史  
圖解生態(tài)系統(tǒng)  
文件系統(tǒng) 架構(gòu)
文件系統(tǒng)訪問
JavaAPI接口
I/O系統(tǒng) 文件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
文件序列化
MR工作原理 MR框架結(jié)構(gòu)
Shuffle和Sort
基于Linux的搭建方式(概述)    
一線應(yīng)用方式 Java+MR  
sqoop+Hive  
sqoop+Hive+HBase  
任務(wù)3 (Spark) 起源與歷史    
架構(gòu)組成    
安裝與配置    
與Hadoop的本質(zhì)差別    
基于Scala的SparkShell的使用    
任務(wù)4 (SparkSQL) 歷史發(fā)展    
性能    
運行架構(gòu) catalyst  
sqlContext  
hiveContext  
組件解析    
運行過程 hive/console  
基礎(chǔ)應(yīng)用 sqlContext的RDD  
Json  
hiveContext使用  
高級應(yīng)用 TriftServer和CLI  
JDBC訪問sparkSQL數(shù)據(jù)  
綜合應(yīng)用 店鋪分類 使用sparkSQL和MLLib  
PageRank計算最有價值的網(wǎng)頁 使用sparkSQL和GraphX  
Hive On Spark    
任務(wù)5 (SparkStreaming) SparkSQL與SparkStreaming結(jié)合 完成實時的日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計    
Flume+Kafka+SparkStreaming+SparkSQL    
任務(wù)6 (總結(jié)) 現(xiàn)實中基于SparkSQL與SparkStreaming 一線應(yīng)用總結(jié)    
實時計算展望     

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