《Spark 1.X 大数据平台V2》炼数成金大数据视频教程 11月份班 10周课程完整版

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课程介绍《Spark大数据平台》本课程内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,SparkonYarn,SparkStreaming流式计算原理与实践SparkSQL,基于Spark的机器学习,图计算,Techyon,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。 面向研究Spark的学员,它是一门非常有学习指引意义的课程。 时间:共10周-------------------课程目录-------------------第一周Spark生态系统概述与编程模型Spark生态系统概述回顾HadoopMapReduceSpark运行模式RDDSpark运行时模型简介缓存策略介绍transformationactionlineage容错处理宽依赖与窄依赖集群配置第二周深入Spark内核Spark术语解释集群概览核心组件数据本地性常用RDD任务调度DAGSchedulerTaskSchedulerTask细节广播变量累加器性能调优第三周SparkonYarnSparkasaserviceSparkonYarn原理SparkonYarn实践JobServer架构JobServerAPI介绍JobServer配置与部署第四周SparkStreaming原理与实践DStream数据源无状态transformation与有状态transformationcheckpoint容错性能优化第五周Shark与SparkSQLShark数据模型Shark数据类型Shark架构Shark部署缓存(分区)表SharkServerShark与Spark结合SparkSQL架构Parquet支持DSLSQLonRDDHive支持UDFJDBCServer第六周MachineLearningonSparkLinearRegressionK-MeansCollaborativeFiltering第七周Spark多语言编程Python简介PySparkAPI使用Python编写Spark程序SparkwithJava第八周图计算GraphX现存的图计算框架TableOperatorsGraphOperatorsGraphX设计第九周Tachyon原理与实践Tachyon原理与架构Tachyon实践第十周SparkRSparkR原理介绍安装配置与运行游客,如果您要查看本帖隐藏内容请。

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