大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理-基于Spark的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理及應(yīng)用技術(shù)培訓(xùn)其它上課時(shí)間：

1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員。2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。3，政府機(jī)關(guān)，金融保險(xiǎn)、移動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來(lái)源單位的負(fù)責(zé)人。4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。學(xué)員基礎(chǔ)1，對(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。2，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎(chǔ)知識(shí)。

課程收益:

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們已經(jīng)切實(shí)地迎來(lái)了一個(gè)大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容導(dǎo)讀“大數(shù)據(jù)”互聯(lián)網(wǎng)金融與大數(shù)據(jù)實(shí)踐上海2016-4-8(1天)
互聯(lián)網(wǎng)金融與大數(shù)據(jù)實(shí)踐課程，旨在幫助學(xué)員了解了其他行業(yè)的新游戲規(guī)則，開眼界，新視角，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融有了新的認(rèn)識(shí)！大數(shù)據(jù)時(shí)代的績(jī)效管理—精細(xì)化人力資源蘇州2016-4-10(2天)
精細(xì)化人力資源課程通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和人力資源實(shí)戰(zhàn)流程分析，提高人力資源策略的制定和執(zhí)行跟蹤的能力，達(dá)到以業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和跟蹤為依據(jù)的績(jī)效指標(biāo)設(shè)定和管理，使人力資源績(jī)效管理真正成為戰(zhàn)略和策略工具。
互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代培訓(xùn)體系建立及工具……

課程大綱:

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)
2）Spark實(shí)時(shí)處理技術(shù)
3）Spark生態(tài)系統(tǒng)BDAS
4）Spark架構(gòu)分析
第二講、Spark安裝配置及監(jiān)控
1）Ubuntu環(huán)境的準(zhǔn)備
2）Hadoop2.X和Scala
3）搭建Spark開發(fā)環(huán)境
4）Idea編譯和運(yùn)行
5）Spark監(jiān)控管理
第三講、Scala編程語(yǔ)言使用概述
1)Scala編程語(yǔ)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
1）Spark計(jì)算模型
2）彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD
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(guò)程
第八講、SQLOnSpark
1)BDAS數(shù)據(jù)分析軟件棧
2)SQLOnSpark
3)SparkSQL工具使用
4)Shark工具使用
5)HiveonSpark工具
6)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
2）SparkStreaming架構(gòu)
3）SparkStreaming原理
4）SparkStreaming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
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與其他大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合與應(yīng)用
1）與Hadoop/Yarn集群應(yīng)用的協(xié)作
2）與Docker等其它云工具配合
3）Spark在Yahoo!的應(yīng)用
4）Spark在電商中的應(yīng)用

培訓(xùn)師介紹：

由業(yè)界知名云計(jì)算專家親自授課：
楊老師主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計(jì)算相關(guān)技術(shù)，長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究，主持和參與了多個(gè)國(guó)家和省部級(jí)基金項(xiàng)目，具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
課程對(duì)象
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。
3，政府機(jī)關(guān)，金融保險(xiǎn)、移動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來(lái)源單位的負(fù)責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。
學(xué)員基礎(chǔ)1，對(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
2，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎(chǔ)知識(shí)。