1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
       2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。

• 培训对象
• 各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
• 学员基础
• 了解Linux系统及相关语言环境
• 主题 内容
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• Spark
  生态介绍
•  Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍
   Spark产生背景
   Spark（内存计算框架）
   SparkSteaming（流式计算框架）
   Spark SQL（ad-hoc）
   Mllib（MachineLearning）
   GraphX（bagel将被代）
   DlinkDB介绍
   SparkR介绍
  
• Spark
  安装部署
•  Spark安装简介
   Spark的源码编译
   Spark Standalone安装
   Spark Standalone HA安装
   Spark应用程序部署工具spark-submit
   Spark的高可用性部署
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• Spark
  运行架构和解析
•  Spark的运行架构
  基本术语
  运行架构
  Spark on Standalone运行过程
  Spark on YARN 运行过程
   Spark运行实例解析
  Spark on Standalone实例解析
  Spark on YARN实例解析
• Spark
  scala编程
• Scala基本语法
  Scala开发环境搭建
  Scala开发Spark应用程序
  使用java编程
  使用scala编程
  使用python编程
• Spark
  编程模型和解析
•  Spark的编程模型
  Spark编程模型解析
  RDD的特点、操作、依赖关系
  Spark应用程序的配置
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• Spark Streaming原理和实践
•  Spark Streaming与Strom的区别
   Kafka的部署
   Kafka与Spark Streaming的整合
   Spark Streaming原理
  Spark流式处理架构
  DStream的特点
  Dstream的操作和RDD的区别
  Spark Streaming的优化
   Spark Streaming实例
  文本实例
  网络数据处理
  Kafka+Spark Streaming实现日志的实时分析案例
  
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• Spark
  SQL原理和实践
•  Spark SQL原理
  Spark SQL的Catalyst优化器
  Spark SQL内核
  Spark SQL和Hive
   Spark SQL的实例和编程
  Spark SQL的实例操作demo
  Spark SQL的编程
  DataFrame架构和原理
  DataFrame支持的统计和数学函数介绍
  从RDD创建DataFrame
  从Hive表创建DataFrame
  从数据源创建DataFrame
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• Spark的数据源
•  Spark与HDFS的整合
   HDFS RDD原理和实现
   Spark与Hbase的整合
   Spark与Cassendera整合
   Hbase RDD的分区读取
   Hbase RDD的原理和实现
   Spark parallelism RDD的工作机制
  
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• Spark 数据挖掘
•  Mllib的介绍
   graphX核心原理
   table operator和graph operator区别
   vertices、edges和triplets介绍
   构建一个graph
   SparkR原理
   SparkR实战
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• 典型项目
  案例实战
•  基于spark日志分析
   个性化推荐系统：带你揭开其神秘面纱
   在线投放引擎
   揭开淘宝点击推荐系统的神秘面纱
   淘宝数据服务架构—实时计算平台
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• Spark的优化
•  序列化优化——Kryo
   Spark参数优化实战
   Spark 任务的均匀分布策略
   Partition key倾斜的解决方案
   Spark任务的监控
   GC的优化
   Spark Streaming吞吐量优化
   Spark RDD使用内存的优化策略
   Spark在使用中的感想分享
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