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作者 | 正文 |
发表时间:2014-12-23
课程内容: 第一周 Spark生态系统概述与编程模型 Spark生态系统概述 回顾Hadoop MapReduce Spark运行模式 RDD Spark运行时模型简介 缓存策略介绍 transformation action lineage 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 DAGScheduler TaskScheduler Task细节 广播变量 累加器 性能调优 第三周 Spark on Yarn & Spark as a service Spark on Yarn原理 Spark on Yarn实践 JobServer架构 JobServer API介绍 JobServer配置与部署 第四周 Spark Streaming原理与实践 DStream 数据源 无状态transformation与有状态transformation checkpoint 容错 性能优化 第五周 Shark与Spark SQL Shark数据模型 Shark数据类型 Shark架构 Shark部署 缓存(分区)表 SharkServer Shark与Spark结合 Spark SQL架构 Parquet支持 DSL SQL on RDD Hive支持 UDF JDBC Server 第六周 Machine Learning on Spark LinearRegression K-Means Collaborative Filtering 第七周 Spark多语言编程 Python简介 PySpark API 使用Python编写Spark程序 Spark with Java 第八周 图计算GraphX 现存的图计算框架 Table Operators Graph Operators GraphX设计 第九周 Tachyon原理与实践 Tachyon原理与架构 Tachyon实践 第十周 SparkR SparkR原理介绍 安装配置与运行 课程目录: 观看说明(必看) 课时1、培训须知 课时2、Spark生态系统概述与编程模型 课时3、Spark生态系统概述与编程模型(一) 课时4、Spark生态系统概述与编程模型(二) 课时5、Spark生态系统概述与编程模型(三) 课时6、Spark生态系统概述与编程模型(四) 课时7、第一周作业,请于9月21日晚12点前提交 课时8、资料 课时9、深入Spark内核(上) 课时10、深入Spark内核(下) 课时11、第二周作业,请于9月28日晚12点前提交 课时12、Spark on Yarn资料 课时13、JobServer资料 课时14、Spark on Yarn 课时15、Spark as a Service 课时16、第三周作业,请于10月5日晚12点前提交 课时17、Streaming资料 课时18、Spark Streaming(上) 课时19、Spark Streaming(下) 课时20、Streaming-1.x(变动) 课时21、第四周作业,请于10月12日晚12点前提交 课时22、Shark 与 Spark SQL资料 课时23、Shark(上) 课时24、Shark(下) 课时25、Spark SQL(上) 课时26、Spark SQL(下) 课时27、第五周作业,请于10月19日晚12点前提交 课时28、第六周课程资料 课时29、MLlib 课时30、Spark 1.x 变动说明 课时31、第六周作业,请于10月26日晚12点前提交 课时32、第七周资料 课时33、Spark多语言编程 课时34、补充说明 课时35、第七周作业,请于11月2日晚12点前提交 课时36、第八周资料 课时37、Tachyon(1) 课时38、Tachyon(2) 课时39、第八周作业,请于11月9日晚12点前提交 课时40、第九周资料 课时41、SparkR-Part1 课时42、SparkR-Part2 课时43、第九周作业,请于11月16日晚12点前提交 课时44、第十周资料 课时45、GraphX-Part1 课时46、GraphX-Part2 课时47、GraphX-Part3 课时48、第十周作业,请于11月23日晚12点前提交 声明:ITeye文章版权属于作者,受法律保护。没有作者书面许可不得转载。
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