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                 每期人數限3到5人。
             上課時間和地點
          上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
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        課程大綱
           
         
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        一、Scala編程詳解:?
        Spark的前世今生
        課程介紹、特色與價值
        Scala編程詳解:基礎語法
        -Scala編程詳解:條件控制與循環
        -Scala編程詳解:函數入門
        Scala編程詳解:函數入門之默認參數和帶名參數
        Scala編程詳解:函數入門之變長參數
        Scala編程詳解:函數入門之過程、lazy值和異常
        Scala編程詳解:數組操作之Array、ArrayBuffer以及遍歷數組
        Scala編程詳解:數組操作之數組轉換
        Scala編程詳解:Map與Tuple
        Scala編程詳解:面向對象編程之類
        Scala編程詳解:面向對象編程之對象
        Scala編程詳解:面向對象編程之繼承
        Scala編程詳解:面向對象編程之Trait
        Scala編程詳解:函數式編程
        Scala編程詳解:函數式編程之集合操作
        Scala編程詳解:模式匹配
        Scala編程詳解:類型參數
        Scala編程詳解:隱式轉換與隱式參數
        Scala編程詳解:Actor入門
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        二、課程環境搭建:?
        課程環境搭建:CentOS 6.5集群搭建
        課程環境搭建:Hadoop 2.4.1集群搭建
        課程環境搭建:Hive 0.13搭建
        -課程環境搭建:ZooKeeper 3.4.5集群搭建
        課程環境搭建:kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建
        -課程環境搭建:Spark 1.3.0集群搭建
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        三、Spark核心編程:
        Spark核心編程:Spark基本工作原理與RDD
        Spark核心編程:使用Java、Scala和spark-shell開發wordcount程序
        Spark核心編程:wordcount程序原理深度剖析
        Spark核心編程:Spark架構原理
        Spark核心編程:創建RDD實戰(集合、本地文件、HDFS文件)
        Spark核心編程:操作RDD實戰(transformation和action案例實戰)
        Spark核心編程:transformation操作開發案例實戰
        Spark核心編程:action操作開發案例實戰
        Spark核心編程:RDD持久化詳解
        Spark核心編程:共享變量(Broadcast Variable和Accumulator)
        Spark核心編程:高級編程之基于排序機制的wordcount程序
        Spark核心編程:高級編程之二次排序實戰
        Spark核心編程:高級編程之topn與分組取topn實戰
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        四、Spark內核源碼深度剖析:
        Spark內核源碼深度剖析:Spark內核架構深度剖析
        Spark內核源碼深度剖析:寬依賴與窄依賴深度剖析
        Spark內核源碼深度剖析:基于Yarn的兩種提交模式深度剖析
        Spark內核源碼深度剖析:SparkContext初始化原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Master主備切換機制原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Master注冊機制原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Master狀態改變處理機制原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Master資源調度算法原理剖析與源碼分析
        -Spark內核源碼深度剖析:Worker原理剖析與源碼分析?
        Spark內核源碼深度剖析:Job觸發流程原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:DAGScheduler原理剖析與源碼分析(stage劃分算法與task最佳位置算法)
        Spark內核源碼深度剖析:TaskScheduler原理剖析與源碼分析(task分配算法)
        Spark內核源碼深度剖析:Executor原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Task原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Shuffle原理剖析與源碼分析(普通Shuffle與優化后的Shuffle)
        Spark內核源碼深度剖析:BlockManager原理剖析與源碼分析(Spark底層存儲機制)
        Spark內核源碼深度剖析:CacheManager原理剖析與源碼分析
        Spark內核源碼深度剖析:Checkpoint原理剖析與源碼分析
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        五、Spark性能優化:
        Spark性能優化:性能優化概覽
        Spark性能優化:診斷內存的消耗
        Spark性能優化:高性能序列化類庫
        Spark性能優化:優化數據結構
        Spark性能優化:對多次使用的RDD進行持久化或Checkpoint
        Spark性能優化:使用序列化的持久化級別
        Spark性能優化:Java虛擬機垃圾回收調優
        Spark性能優化:提高并行度
        Spark性能優化:廣播共享數據
        Spark性能優化:數據本地化
        Spark性能優化:reduceByKey和groupByKey
        Spark性能優化:shuffle性能優化
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        六、Spark SQL:
        課程環境搭建:Spark 1.5.1新版本特性、源碼編譯、集群搭建
        Spark SQL:前世今生
        Spark SQL:DataFrame的使用
        Spark SQL:使用反射方式將RDD轉換為DataFrame
        Spark SQL:使用編程方式將RDD轉換為DataFrame
        Spark SQL:數據源之通用的load和save操作
        Spark SQL:Parquet數據源之使用編程方式加載數據
        -Spark SQL:Parquet數據源之自動分區推斷
        Spark SQL:Parquet數據源之合并元數據
        Spark SQL:JSON數據源復雜綜合案例實戰
        Spark SQL:Hive數據源復雜綜合案例實戰
        Spark SQL:JDBC數據源復雜綜合案例實戰
        Spark SQL:內置函數以及每日uv和銷售額統計案例實戰
        Spark SQL:開窗函數以及top3銷售額統計案例實戰
        Spark SQL:UDF自定義函數實戰
        Spark SQL:UDAF自定義聚合函數實戰
        Spark SQL:工作原理剖析以及性能優化
        Spark SQL:與Spark Core整合之每日top3熱點搜索詞統計案例實戰
        Spark SQL:核心源碼深度剖析(DataFrame lazy特性、Optimizer優化策略等)
        -Spark SQL:延伸知識之Hive On Spark
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        七、Spark Streaming:
        -Spark Streaming:大數據實時計算介紹
        Spark Streaming:DStream以及基本工作原理
        Spark Streaming:與Storm的對比分析
        Spark Streaming:實時wordcount程序開發
        Spark Streaming:StreamingContext詳解
        Spark Streaming:輸入DStream和Receiver詳解
        Spark Streaming:輸入DStream之基礎數據源以及基于HDFS的實時wordcount案例實戰
        Spark Streaming:輸入DStream之Kafka數據源實戰(基于Receiver的方式)
        Spark Streaming:輸入DStream之Kafka數據源實戰(基于Direct的方式)
        Spark Streaming:DStream的transformation操作概覽
        Spark Streaming:updateStateByKey以及基于緩存的實時wordcount案例實戰
        Spark Streaming:transform以及廣告計費日志實時黑名單過濾案例實戰
        Spark Streaming:window滑動窗口以及熱點搜索詞滑動統計案例實戰
        Spark Streaming:DStream的output操作以及foreachRDD性能優化詳解
        Spark Streaming:與Spark SQL結合使用之top3熱門商品實時統計案例實戰
        Spark Streaming:緩存與持久化機制詳解
        Spark Streaming:Checkpoint機制詳解(Driver高可靠方案詳解)
        Spark Streaming:部署、升級和監控實時應用程序
        Spark Streaming:容錯機制以及事務語義詳解
        Spark Streaming:架構原理深度剖析
        Spark Streaming:StreamingContext初始化與Receiver啟動原理剖析與源碼分析
        Spark Streaming:數據接收原理剖析與源碼分析
        Spark Streaming:數據處理原理剖析與源碼分析(block與batch關系透徹解析)
        Spark Streaming:性能調優詳解
        講-課程總結(學到了什么?達到了什么水平?)
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        Spark開發進階(升級內容!)
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        一、Scala編程進階:?
        Scala編程進階:Scaladoc的使用
        Scala編程進階:跳出循環語句的3種方法
        Scala編程進階:多維數組、Java數組與Scala數組的隱式轉換
        Scala編程進階:Tuple拉鏈操作、Java Map與Scala Map的隱式轉換
        Scala編程進階:擴大內部類作用域的2種方法、內部類獲取外部類引用
        Scala編程進階:package與import實戰詳解
        Scala編程進階:重寫field的提前定義、Scala繼承層級、對象相等性
        Scala編程進階:文件操作實戰詳解
        Scala編程進階:偏函數實戰詳解
        Scala編程進階:執行外部命令
        Scala編程進階:正則表達式支持
        Scala編程進階:提取器實戰詳解
        Scala編程進階:樣例類的提取器實戰詳解
        Scala編程進階:只有一個參數的提取器
        Scala編程進階:注解實戰詳解
        Scala編程進階:常用注解介紹
        Scala編程進階:XML基礎操作實戰詳解
        Scala編程進階:XML中嵌入scala代碼
        Scala編程進階:XML修改元素實戰詳解
        Scala編程進階:XML加載和寫入外部文檔
        Scala編程進階:集合元素操作
        Scala編程進階:集合的常用操作方法
        Scala編程進階:map、flatMap、collect、foreach實戰詳解
        Scala編程進階:reduce和fold實戰詳解
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        二、Spark核心編程進階:?
        環境搭建-CentOS 6.4虛擬機安裝
        環境搭建-Hadoop 2.5偽分布式集群搭建
        環境搭建-Spark 1.5偽分布式集群搭建
        第一次課程升級大綱介紹以及要點說明
        Spark核心編程進階-Spark集群架構概覽
        Spark核心編程進階-Spark集群架構的幾點特別說明
        Spark核心編程進階-Spark的核心術語講解
        Spark核心編程進階-Spark Standalone集群架構
        Spark核心編程進階-單獨啟動master和worker腳本詳解
        -Spark核心編程進階-實驗:單獨啟動master和worker進程以及啟動日志查看
        Spark核心編程進階-worker節點配置以及spark-evn.sh參數詳解
        Spark核心編程進階-實驗:local模式提交spark作業
        Spark核心編程進階-實驗:standalone client模式提交spark作業
        Spark核心編程進階-實驗:standalone cluster模式提交spark作業
        Spark核心編程進階-standalone模式下的多作業資源調度
        Spark核心編程進階-standalone模式下的作業監控與日志記錄
        Spark核心編程進階-實驗:運行中作業監控以及手工打印日志
        Spark核心編程進階-yarn-client模式原理講解
        Spark核心編程進階-yarn-cluster模式原理講解
        Spark核心編程進階-實驗:yarn-client模式提交spark作業
        Spark核心編程進階-yarn模式下日志查看詳解
        Spark核心編程進階-yarn模式相關參數詳解
        -Spark核心編程進階-spark工程打包以及spark-submit詳解
        Spark核心編程進階-spark-submit示例以及基礎參數講解
        Spark核心編程進階-實驗:spark-submit簡單版本提交spark作業
        Spark核心編程進階-實驗:spark-submit給main類傳遞參數
        Spark核心編程進階-spark-submit多個示例以及常用參數詳解
        Spark核心編程進階-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf
        Spark核心編程進階-spark-submit配置第三方依賴
        -Spark核心編程進階-spark算子的閉包原理詳解
        Spark核心編程進階-實驗:對閉包變量進行累加操作的無效現象
        Spark核心編程進階-實驗:在算子內打印數據的無法看到現象
        Spark核心編程進階-mapPartitions以及學生成績查詢案例
        Spark核心編程進階-mapPartitionsWithIndex以開學分班案例
        Spark核心編程進階-sample以及公司年會抽獎案例
        Spark核心編程進階-union以及公司部門合并案例
        Spark核心編程進階-intersection以及公司跨多項目人員查詢案例
        Spark核心編程進階-distinct以及網站uv統計案例
        Spark核心編程進階-aggregateByKey以及單詞計數案例
        Spark核心編程進階-cartesian以及服裝搭配案例
        Spark核心編程進階-coalesce以及公司部門整合案例
        Spark核心編程進階-repartition以及公司新增部門案例
        -Spark核心編程進階-takeSampled以及公司年會抽獎案例
        Spark核心編程進階-shuffle操作原理詳解
        Spark核心編程進階-shuffle操作過程中進行數據排序
        第Spark核心編程進階-會觸發shuffle操作的算子
        Spark核心編程進階-shuffle操作對性能消耗的原理詳解
        Spark核心編程進階-shuffle操作所有相關參數詳解以及性能調優
        Spark核心編程進階-綜合案例1:移動端app訪問流量日志分析
        Spark核心編程進階-綜合案例1:日志文件格式分析
        Spark核心編程進階-綜合案例1:讀取日志文件并創建RDD
        Spark核心編程進階-綜合案例1:創建自定義的可序列化類
        Spark核心編程進階-綜合案例1:將RDD映射為key-value格式
        Spark核心編程進階-綜合案例1:基于deviceID進行聚合操作
        Spark核心編程進階-綜合案例1:自定義二次排序key類
        Spark核心編程進階-綜合案例1:將二次排序key映射為RDD的key
        Spark核心編程進階-綜合案例1:執行二次排序以及獲取top10數據
        Spark核心編程進階-綜合案例1:程序運行測試以及代碼調試
        Spark核心編程進階-部署第二臺CentOS機器
        Spark核心編程進階-部署第二個Hadoop節點
        Spark核心編程進階-將第二個Hadoop節點動態加入集群
        Spark核心編程進階-使用yarn-client和yarn-cluster提交spark作業
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        三、Spark內核原理進階:?
        Spark內核原理進階-union算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-groupByKey算子內部實現原理剖析
        -Spark內核原理進階-reduceByKey算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-distinct算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-cogroup算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-intersection算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-join算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-sortByKey算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-cartesian算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-coalesce算子內部實現原理剖析
        Spark內核原理進階-repartition算子內部實現原理剖析
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        四、Spark SQL實戰開發進階:?
        Spark SQL實戰開發進階-Hive 0.13安裝與測試
        Spark SQL實戰開發進階-Thrift JDBC、ODBC Server
        Spark SQL實戰開發進階-CLI命令行使用
        Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:新聞網站關鍵指標離線統計
        Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:頁面pv統計以及排序和企業級項目開發流程說明
        Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:頁面uv統計以及排序和count(distinct) bug說明
        Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:新用戶注冊比例統計
        -Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:用戶跳出率統計
        Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:版塊熱度排行榜統計
        Spark SQL實戰開發進階-綜合案例2:測試與調試
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        五、Spark Streaming實戰開發進階:?
        Spark Streaming實戰開發進階-flume安裝
        Spark Streaming實戰開發進階-接收flume實時數據流-flume風格的基于push的方式
        Spark Streaming實戰開發進階-接收flume實時數據流-自定義sink的基于poll的方式
        Spark Streaming實戰開發進階-高階技術之自定義Receiver
        Spark Streaming實戰開發進階-kafka安裝
        Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:新聞網站關鍵指標實時統計
        Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:頁面pv實時統計
        Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:頁面uv實時統計
        Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:注冊用戶數實時統計
        Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:用戶跳出量實時統計
        Spark Streaming實戰開發進階-綜合案例3:版塊pv實時統計
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        六、Spark運維管理進階:?
        Spark運維管理進階-基于ZooKeeper實現HA高可用性以及自動主備切換
        Spark運維管理進階-實驗:基于ZooKeeper實現HA高可用性以及自動主備切換
        Spark運維管理進階-基于文件系統實現HA高可用性以及手動主備切換
        Spark運維管理進階-實驗:基于文件系統實現HA高可用性以及手動主備切換
        Spark運維管理進階-作業監控-實驗:通過Spark Web UI進行作業監控
        Spark運維管理進階-作業監控-實驗:standalone模式下查看歷史作業的Web UI
        Spark運維管理進階-作業監控-實驗:啟動HistoryServer查看歷史作業的Web UI
        Spark運維管理進階-作業監控-實驗:使用curl+REST API進行作業監控
        Spark運維管理進階-作業監控-實驗:Spark Metrics系統以及自定義Metrics Sink
        Spark運維管理進階-作業資源調度-靜態資源分配原理
        Spark運維管理進階-作業資源調度-動態資源分配原理
        Spark運維管理進階-作業資源調度-實驗:standalone模式下使用動態資源分配
        Spark運維管理進階-作業資源調度-實驗:yarn模式下使用動態資源分配
        Spark運維管理進階-作業資源調度-多個job資源調度原理
        Spark運維管理進階-作業資源調度-Fair Scheduler使用詳解
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        Spark2.0(升級內容!)

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        七、Spark 2.0深入淺出
        Spark 2.0-新特性介紹
        Spark 2.0-新特性介紹-易用性:標準化SQL支持以及更合理的API
        Spark 2.0-新特性介紹-高性能:讓Spark作為編譯器來運行
        Spark 2.0-新特性介紹-智能化:Structured Streaming介紹
        Spark 2.0-新特性介紹-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技術缺陷分析
        Spark 2.0-新特性介紹-whole-stage code generation技術和vectorization技術
        Spark 2.0-Spark 2.x與1.x對比以及分析、學習建議以及使用建議
        Spark 2.0-課程環境搭建:虛擬機、CentOS、Hadoop、Spark等
        Spark 2.0-開發環境搭建:Eclipse+Maven+Scala+Spark
        Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset開發入門
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-初步體驗untypd操作案例:計算部門平均年齡與薪資
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-action操作:collect、count、foreach、reduce等
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-基礎操作:持久化、臨時視圖、ds與df互轉換、寫數據等
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:coalesce、repartition
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:distinct、dropDuplicates
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:except、filter、intersect
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:map、flatMap、mapPartitions
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:joinWith
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:sort
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-typed操作:randomSplit、sample
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-untyped操作:select、where、groupBy、agg、col、join
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-聚合函數:avg、sum、max、min、count、countDistinct
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-聚合函數:collect_list、collect_set
        Spark 2.0-Dataset開發詳解-其他常用函數
        Spark 2.0-Structured Streaming:深入淺出的介紹
        Spark 2.0-Structured Streaming:wordcount入門案例
        Spark 2.0-Structured Streaming:編程模型
        Spark 2.0-Structured Streaming:創建流式的dataset和dataframe
        Spark 2.0-Structured Streaming:對流式的dataset和dataframe執行計算操作
        Spark 2.0-Structured Streaming:output mode、sink以及foreach sink詳解
        Spark 2.0-Structured Streaming:管理streaming query
        -Spark 2.0-Structured Streaming:基于checkpoint的容錯機制
        Spark面試、簡歷中的項目編寫以及實際生產環境的集群和資源配置等

         

         

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