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Spark大数据技术与应用

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腾科大数据实验室长期经验总结的结晶,名师名企打造大数据领域精品力作。本课程采用了以知识点和案例为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开学习相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,最后落实在任务实现环节。深入浅出,有效降低spark技术学习门槛;资源全面,构建全方位一站式在线服务体系。

课程概览
随着大数据时代的到来,各行各业的工作者都迫切需要更好更快的数据计算与分析工具,Spark应运而生,受到业界广泛肯定和欢迎。本课程是定位于Spark大数据技术从入门到应用的简明系统教程,共6章,具体内容如下:
第1章Spark概述,第2章Scala基础,第3章RDD编程,第4章Spark编程进阶,第5章结构化数据文件处理Spark SQL,第6章实时计算框架Spark Streaming
   
授课讲师

伍伟邦

10年项目开发经验,5年教学经验。曾带领团队主导研发CRM大型项目,精通华为大数据平台与数据挖掘知识体系。

课程大纲
  • 第1章Spark概述
  •     第1节Spark简介
  •     第2节Spark环境搭建
  •     第3节Spark的运行架构与原理
  • 第2章Scala基础
  •     第1节Scala简介
  •     第2节Scala的安装与运行
  •     第3节数据类型、变量、常量
  •     第4节表达式、数组
  •     第5节函数
  •     第6节案例:手机号码识别
  •     第7节循环控制结构
  •     第8节List、Set、Map、元组
  •     第9节函数组合器
  •     第10节案例:根据归属地信息分组
  •     第11节Scala类
  •     第12节伴生类和伴生对象
  •     第13节模式匹配
  •     第14节apply方法
  •     第15节文件的读写
  • 第3章Spark编程
  •     第1节RDD的创建
  •     第2节转换操作和行动操作
  •     第3节案例:查看成绩前五的学生
  •     第4节案例:成绩为100分的学生ID
  •     第5节键值对RDD
  •     第6节案例:计算学生两门学科成绩的总分
  •     第7节RDD聚合操作
  •     第8节案例:求学生成绩平均值
  •     第9节数据的读取与存储
  • 第4章Spark编程进阶
  •     第1节RDD持久化
  •     第2节RDD分区
  • 第5章结构化数据文件处理Spark SQL
  •     第1节Spark SQL介绍
  •     第2节RDD和DataFrame的区别
  •     第3节DataFrame的创建
  •     第4节DataFrame的保存
  •     第5节DataFrame的常用操作
  •     第6节将RDD转换成DataFrame
  •     第7节MariaDB的安装
  •     第8节使用SparkSQL读写数据库
  • 第6章实时计算框架Spark Streaming
  •     第1节Spark Streaming概述
  •     第2节DStream的工作机制
  •     第3节编写SparkStreaming程序
  •     第4节DStream读取文件流
  •     第5节DStream转换操作
  •     第6节DStream窗口操作
  •     第7节DStream读取套接字流
  •     第8节DStream输出操作
  •     第9节DStream写入数据库
  •     第10节案例:窗口操作实现用户命令的接收
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
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课程名称:
Spark大数据技术与应用
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课程现价:
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