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第一阶段 Spark基础入门
; ^/ Y/ j) L, [- W5 H8 Q! d第1课 Spark系统概述与编程接口
/ ?/ O: g% r2 g' J知识点1:Spark系统概述
$ R# J4 y( G' n2 ~知识点2:Spark RDD分区及依赖关系4 G7 f% ~2 ^" {+ q
知识点3:RDD API-transformation、action9 _% g6 k5 [( m& m& V4 o% _
实战项目:PageRank中的依赖关系
1 X( ~6 f% S. v1 _4 P8 u# l: T; ]第2课 Spark运行模式及原理8 b) z6 Q$ G. q: Q: ]
知识点1:Spark运行模式
7 w- m5 m( y! B ~- ?知识点2:Spark基本工作流程
+ d$ C- x" W8 z6 [1 K1 X& M知识点3:Spark Shuffle讲解# T9 j; Y! M; p3 @8 U: ~5 G
实战项目:YARN cluster模式—部署、运行、内部实现及其原理 第二阶段 Spark进阶:存储、调度、忄生能调优7 m6 ~7 P: E. C' f2 m4 v
第3课 Spark存储、调度、与监控分析& ~( {, A1 v( d9 [9 |* j
知识点1:存储管理模块整体架构2 b* |: y: z# S3 H; |
知识点2:RDD持久化
; f; l9 Q( O8 T9 v知识点3:Shuffle数据持久化6 k3 k% S2 C7 O: ^/ F
知识点4:广播(Broadcast)变量持久化
6 x+ E* m' f8 r' S7 M1 p p! h! F知识点5:Spark调度相关流程
7 X5 J$ O' G- H+ U/ s实战项目:Spark监控管理$ e3 ^" F/ r. P( Y0 S. q
第4课 Spark忄生能调优
3 n! {% o& S8 W9 c. }* x& p; t知识点1:开发调优
! M8 p5 z+ F( o0 S" h' ?知识点2:资源调优
) R: C. C' N2 d" R1 v' M1 x知识点3:数据倾斜调优
) w( Z9 S5 H7 w实战项目:shuffle调优 第三阶段 Spark深入:即时查询、流计算与图计算
; L% m7 y' ?' \) G6 e! V第5课 Spark即时查询讲解
$ S9 {5 W8 \7 ]# G知识点1:SQLContext 及DataFrame的介绍
/ F% r3 w3 Q& H1 @知识点2:常用的查询操作+ V- d9 V$ `1 o, }4 d$ W. k1 E7 M
知识点3:流计算系统的对比
* z8 ~ e3 a0 o% D5 V& _) z1 G知识点4:Spark streaming的介绍与数据处理流程* L8 u3 _. v2 C5 W2 N) F
知识点5:流数据源的接入/ L* n: ], ?' K5 F4 f9 H
知识点6:transformation与window操作5 L" {; ?1 S, j8 k
实战项目:SQL优化配置、及流计算项目的部署与调优
) j3 v3 H6 A, z v( {6 J9 B- r第6课 Spark图计算讲解
/ X5 o* \+ [: e% l知识点1:属忄生图的介绍
+ L! J8 v7 I ^5 l" s% w; Y3 T' b知识点2:edge、vertex、triplet介绍与创建
8 Z, A0 L4 p8 c& X8 h/ A知识点3:属忄生图的操作9 H. n, L, ?- E3 [/ ~
知识点4:图算法介绍
9 [( k, c! C4 w! T/ j实战项目:图的调优 第四阶段 Spark机器学习实战) N, Q+ ~3 \( J( D8 w& p
第7课 Spark机器学习讲解
: B" i" {+ d9 N k4 L知识点1:Mllib 机器学习库介绍7 s' n1 j" K# G/ N% l! E
知识点2:基本的统计分析功能6 X; Y) T: o" Q7 G z) b5 [8 s
知识点3:基本的机器学习库使用介绍
7 e$ w% X3 j! D2 b7 c* i+ t1 n知识点4:模型的评价标准库使用介绍
2 f u+ O1 T% B7 g+ l R实战项目:使用逻辑回归完成KDD99的分类问题
% P9 ]: P4 e% R第8课 Spark机器学习应用1 K( a! U# P4 C `
实战项目:使用Mllib的树模型完成分类问题
6 W( W2 V* d3 ], S6 R! v6 v' H1 ?实战项目:使用Mllib搭建推荐系统本帖隐藏的内容链接:
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