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        1. 大數據Spark工程師的進階之路
          課工場 | 2021-07-12 16:50:06  588 瀏覽
          隨著互聯網、物聯網、5G、人工智能、云計算等技術的不斷發展,越來越多的數據在互聯網上產生,對互聯網運營的也要求開始精細化,因此大數據、數據分析、數字營銷開始變成互聯網企業的重點。

          Spark最初誕生于美國加州大學伯克利分校(UC Berkeley)的AMP實驗室,是一個可應用于大規模數據處理的快速、通用引擎。
          2013年,Spark加入Apache孵化器項目后,開始獲得迅猛的發展,如今已成為Apache軟件基金會最重要的三大分布式計算系統開源項目之一(即Hadoop、Spark、Storm)。
          Spark最初的設計目標是使數據分析更快——不僅運行速度快,也要能快速、容易地編寫程序。
          為了使程序運行更快,Spark提供了內存計算,減少了迭代計算時的IO開銷;而為了使編寫程序更為容易,Spark使用簡練、優雅的Scala語言編寫,基于Scala提供了交互式的編程體驗。
          雖然,Hadoop已成為大數據的事實標準,但其MapReduce分布式計算模型仍存在諸多缺陷,而Spark不僅具備Hadoop MapReduce所具有的優點,且解決了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark正以其結構一體化、功能多元化的優勢逐漸成為當今大數據領域最熱門的大數據計算平臺。
          據小編了解企業在面試Spark工程師的時候,至少需要達到1~3年工作經驗的,那我們的課程可以為你帶來什么呢?如果你有一定的基礎,但是苦于沒有找到合適的進階課程,不妨學習一下,我們針對有Scala基礎的同學們,精心準備的進階課程。

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          本課程將從Spark基礎、原理到優化,從淺到深,層層深入遞進,全面講解Spark體系。原理分析和性能優化經驗都是對于Spark的重要加分項,在實際工作中也能起到非常重要作用。最后通過一個教育平臺大數據分析系統來進行實戰演練,將所學即所用,在真正的需求分析實現過程中完成對Spark體系的掌控。
          我們課程的重點內容

          Apache Spark基礎及架構
          認識Spark和Spark技術棧
          Spark架構設計
          Spark運行環境
          Spark核心數據結構—RDD
          RDD的數據變換及操作
          Apache Spark
          分布式計算原理
          RDD依賴
          DAG工作原理
          Spark Shuffle原理
          RDD優化
          裝載CSV數據源
          裝載JSON數據源
          使用IDEA開發Spark應用程序
          Spark SQL精華及與Hive的集成
          Spark SQL原理
          Spark SQL優化器 – Catalyst Optimizer
          Dataset與DataFrame的操作
          Spark SQL操作外部數據源
          Spark函數應用與開發
          Spark-SQL Shell
          Spark性能優化
          教育平臺大數據分析系統
          日志數據清洗
          用戶留存分析
          活躍用戶分析
          活躍用戶地域信息分析
          用戶瀏覽深度分析

          很多人都天真的以為我們有全套的大數據開發視頻學習資料。我想說你們是對的,我的確有
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          https://www.ekgc.cn/seriesDetail/43274.shtml



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