[color=]顺应人群: 有Java开辟经历或Scala开辟经历,较好领会Hadoop,Hive等利用经历。课程对于Spark初学者,Spark开辟职员及Spark运维职员都具有比力大的进修代价。 课程方针: 深入了解Spark的运转道理 学会搭建Spark,hadoop集群情况 完全把握Spark编程根本,领会Spark运维的根本常识 完成大数据入门,可逐步转岗大数据相关职位。 课程情况: 预备情况:CentOS,eclipse或IntelliJ IDEA, Scala,JDK,Maven,sbt,Hadoop,hive,倡议三台虚拟机。 [color=]课程简介: 本课程将会连系精典案例讲授Spark Job的全部生命周期,以及若何分别Stage,若何天生逻辑履行计划和物理履行计划。从Hash Shuffle到Sort Shuffle再到Tungsten Sort Shuffle具体分析Spark Shuffle机制的道理与演进,同时连系Yarn分析Spark的内存模子以及若何停止相关调优,其中两节课首要先容Spark Streaming利用方式,分析通用流式处置系统的关键题目以及Spark Streaming对响应题目标处理计划,如窗口,乱序,Checkpoint等,并分析Spark Streaming与Storm和Kafka Stream各自的优弱点和适用处景。 最初将连系源码分析Spark SQL的道理,以及实现SQL引擎的一般方式,先容若何停止Spark SQL性能优化。并连系大量实在案例,分析若何处理数据倾斜题目从而进步利用性能。 |
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