    大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用培训

第一讲Spark大数据实时处理技术

1）大数据处理技术

2）Spark实时处理技术

3）Spark生态系统BDAS

4）Spark架构分析

第二讲 Spark安装配置及监控

1）Ubuntu环境的准备

2）Hadoop2.X和Scala

3）搭建Spark开发环境

4）Idea编译和运行

5）Spark监控管理

第三讲 Scala编程语言使用概述

1) Scala编程语言

2) 基本数据类型

3) 操作基本数据类型

4) 类和对象

5) 组合和继承

第四讲 Spark分布式计算框架

1）Spark计算模型

2）弹性分布式数据集RDD

3）Spark的数据存储

4）Transformation算子分类及功能

5）Actions算子分类及功能

第五讲 Spark内部工作机制详解

1) Spark底层实现原理

2) Spark应用执行机制

3) Spark调度与任务分配模块

4) FIFO和FAIR调度算法

第六讲 Spark数据读取与存储

1）Spark的I/O机制

2）Spark中的数据压缩

3）Spark的数据读取与存储

4）Spark数据读写流程

第七讲 Spark通信模块和容错机制

1）Spark通信模块

2）通信框架AKKA

3）容错机制和Lineage依赖

4）检查点机制进行容错

5）Shuffle过程

第八讲SQL On Spark

1) BDAS数据分析软件栈

2) SQL On Spark

3) Spark SQL工具使用

4) Shark工具使用

5) Hive on Spark工具

6) Spark操作HBase中的数据

第九讲 Spark流数据处理工具Streaming

1）流数据处理工具Streaming

2） Spark Streaming架构

3） Spark Streaming原理

4） Spark Streaming实例

第十讲Spark中的大数据挖掘工具MLlib

1）大数据挖掘工具MLlib

2）MLlib的数据存储

3）MLlib中的聚类和分类

4）MLlib算法应用实例

5）利用MLlib进行

第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX

1）大规模图处理工具GraphX

2）GraphX的运行架构

3）GraphX操作使用

4）GraphX使用实例

第十二讲 Spark与其他大数据技术的融合与应用

1）与Hadoop/Yarn集群应用的协作

2）与Docker等其它云工具配合

3）Spark在Yahoo!的应用

4）Spark在电商中的应用

六、培训

1，了解大数据实时处理技术的相关知识。

2，学习Spark的核心技术方法以及应用特征。

3，深入使用Spark在大数据实时处理中的使用。

4，掌握BDAS相关工具及其主要功能。