以下就是本次Spark培訓(xùn)內(nèi)容:
第一部分:
第1堂課:Spark的架構(gòu)設(shè)計
第2堂課:Spark編程模型
第3堂課:深入Spark內(nèi)核
第4堂課:Spark的廣播變量與累加器
第5堂課:編寫Spark程序
第6堂課:SparkContext解析和數(shù)據(jù)加載以及存儲
第二部分:
第7堂課:深入實戰(zhàn)RDD
第8堂課:Shark的原理和使用
第9堂課:Spark的機器學(xué)習(xí)
第10堂課:Spark的圖計算GraphX
第11堂課:Spark SQL
第三部分:
第12堂課:Spark實時流處理
第13堂課:Spark程序的測試
第14堂課:Spark的優(yōu)化
第15堂課:Spark on Yarn
第16堂課:JobServer
第四部分:
第17堂課:Generalized Linear Model
第18堂課:Recommendation
第19堂課:Clustering
第20堂課:Streaming-wised Machine Learning
第21堂課:ML Pipeline
第22堂課:Optimization in Parallel