Spark培訓(xùn)大綱如下：

　　培訓(xùn)目標(biāo)：

　　1. 全面了解大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。

　　2. 學(xué)習(xí)Spark的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。

　　3. 深入使用Spark在大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理中的使用。

　　4. 掌握BDAS相關(guān)工具及其主要功能。

　　培訓(xùn)大綱：

　　第一部分：

　　第一講 Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)

　　1)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的背景

　　2)Spark實(shí)時(shí)處理技術(shù)及案例介紹

　　3)Spark架構(gòu)實(shí)例分析

　　4)Spark應(yīng)用場(chǎng)景分析

　　5)Spark與Hadoop、Storm的關(guān)系及選項(xiàng)

　　第二講 Spark安裝配置及監(jiān)控

　　1)Centos環(huán)境的準(zhǔn)備

　　2)Hadoop2.X和Scala

　　3)搭建Spark開發(fā)環(huán)境

　　4)Spark監(jiān)控管理

　　第三講 Scala編程語言使用概述

　　1) Scala編程語言

　　2) 基本數(shù)據(jù)類型

　　3) 操作基本數(shù)據(jù)類型

　　4) 類和對(duì)象

　　5) 組合和繼承

　　第四講 Spark分布式計(jì)算框架及案例分析

　　1)Spark計(jì)算模型及案例分析

　　2)彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD及使用場(chǎng)景

　　3)Spark的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　4)Transformation算子分類及功能

　　5)Actions算子分類及功能

　　第五講 Spark內(nèi)部工作機(jī)制詳解

　　1) Spark底層實(shí)現(xiàn)原理

　　2) Spark應(yīng)用執(zhí)行機(jī)制

　　3) Spark調(diào)度與任務(wù)分配模塊

　　4) FIFO和FAIR調(diào)度算法

　　第六講 Spark數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)

　　1)Spark的I/O機(jī)制

　　2)Spark中的數(shù)據(jù)壓縮

　　3)Spark的數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)

　　4)Spark數(shù)據(jù)讀寫流程

　　第二部分：

　　第七講 Spark通信模塊和容錯(cuò)機(jī)制

　　1)Spark通信模塊

　　2)通信框架AKKA

　　3)容錯(cuò)機(jī)制和Lineage依賴

　　4)檢查點(diǎn)機(jī)制進(jìn)行容錯(cuò)

　　5)Shuffle過程

　　第八講 SQL On Spark

　　1) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫與NoSql數(shù)據(jù)庫的選型對(duì)比

　　2)SQL On Spark的適用場(chǎng)景

　　3) BDAS數(shù)據(jù)分析軟件棧

　　4) SQL On Spark

　　5) Spark SQL工具使用

　　6) Shark工具使用

　　7) Hive on Spark工具

　　8) Spark操作HBase中的數(shù)據(jù)

　　第九講 Spark流數(shù)據(jù)處理工具Streaming

　　1) 流數(shù)據(jù)處理工具Streaming的適用場(chǎng)景

　　2) Spark Streaming架構(gòu)

　　3) Spark Streaming原理

　　4) Spark Streaming實(shí)例

　　第十講 Spark中的大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib

　　1)大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib及適用場(chǎng)景

　　2)MLlib的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　3)MLlib中的聚類和分類

　　4)MLlib算法應(yīng)用實(shí)例

　　5)利用MLlib進(jìn)行推薦

　　第十一講 Spark大規(guī)模圖處理工具GraphX

　　1)大規(guī)模圖處理工具GraphX

　　2)GraphX的運(yùn)行架構(gòu)

　　3)GraphX操作使用

　　4)GraphX使用實(shí)例

　　第十二講 Spark在業(yè)界的應(yīng)用案例

　　1)Spark在Amazon的應(yīng)用

　　2)Spark在Yahoo!的應(yīng)用

　　3)Spark在Telefonica的應(yīng)用

　　4)Spark在淘寶的應(yīng)用