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課程介紹

互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當(dāng)數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候，我們在內(nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)實時分析的決策模型和技術(shù)支持。

大數(shù)據(jù)通常具有：數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴(kuò)展、高性能的分布式大數(shù)據(jù)處理框架，證明了在處理海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時該框架的優(yōu)越性。在此基礎(chǔ)上，Apache Hadoop開源項目開發(fā)團(tuán)隊，克隆并推出了Hadoop/Yarn系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認(rèn)可和采納，并孵化出眾多子項目(如Hive，Zookeeper和Mahout等)，日益形成一個易部署、易開發(fā)、功能齊全、性能優(yōu)良的系統(tǒng)。

近年來以Berkley牽頭設(shè)計的Spark/BDAS技術(shù)，實現(xiàn)了內(nèi)存級別的分布式處理模式，使用戶無需關(guān)注復(fù)雜的內(nèi)部工作機(jī)制，無需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識及開發(fā)經(jīng)驗，即可實現(xiàn)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的部署與大數(shù)據(jù)的并行處理。

Spark生態(tài)系統(tǒng)(BDAS項目)已經(jīng)發(fā)展成一個，包含多個子項目的集合，包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等，本課程從大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)以及Spark實戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實踐，全方位地介紹Spark大數(shù)據(jù)實時處理工具的原理和內(nèi)核,包括Spark大數(shù)據(jù)計算框架、運行架構(gòu)、設(shè)計模型和數(shù)據(jù)管理策略，及Spark在業(yè)界的應(yīng)用。

課程中結(jié)合實例，介紹圖工具GraphX如何發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的人際關(guān)系，大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib如何進(jìn)行商品聚類和電影推薦，以及Streaming流挖掘工具,并探討了Spark與Docker等云環(huán)境下新技術(shù)的結(jié)合，分析了其應(yīng)用前景。

本課程教學(xué)過程中還提供了案例分析來幫助學(xué)員了解如何用Spark實時大數(shù)據(jù)工具來解決業(yè)界的問題，并介紹了Spark生產(chǎn)環(huán)境搭建的相關(guān)知識。

本課程不是一個泛泛的理論性、概念性的介紹課程，而是針對問題討論Spark解決方案的深入課程。教師對于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實踐經(jīng)驗，在課程中將會針對這些問題與學(xué)員一起進(jìn)行研究，在關(guān)鍵點上還會搭建實驗環(huán)境進(jìn)行實踐研究，以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學(xué)習(xí)，希望推動Spark實時大數(shù)據(jù)處理開發(fā)上升到一個新水平。

培訓(xùn)對象

1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。

2，牽涉到網(wǎng)絡(luò)采集、處理和規(guī)劃的負(fù)責(zé)人、設(shè)計人員。

3，政府機(jī)關(guān)，金融保險、移動等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來源單位的負(fù)責(zé)人。

4，高校、科研院所牽涉到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理及展現(xiàn)的項目負(fù)責(zé)人。

培訓(xùn)目標(biāo)

1,全面了解Python語言的相關(guān)知識。

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

3，深入使用Python在數(shù)據(jù)分析中的使用。

培訓(xùn)內(nèi)容

第一講Spark大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)

1）大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

2）Spark實時處理技術(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編譯和運行

5）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) 類和對象

5) 組合和繼承

第四講 Spark分布式計算框架

1）Spark計算模型

2）彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD

3）Spark的數(shù)據(jù)存儲

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

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

4）Spark數(shù)據(jù)讀寫流程

第七講 Spark通信模塊和容錯機(jī)制

1）Spark通信模塊

2）通信框架AKKA

3）容錯機(jī)制和Lineage依賴

4）檢查點機(jī)制進(jìn)行容錯

5）Shuffle過程

第八講SQL On Spark

1) BDAS數(shù)據(jù)分析軟件棧

2) SQL On Spark

3) Spark SQL工具使用

4) Shark工具使用

5) Hive on Spark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）Spark Streaming架構(gòu)

3）Spark Streaming原理

4）Spark Streaming實例

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

3）MLlib中的聚類和分類

4）MLlib算法應(yīng)用實例

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的運行架構(gòu)

3）GraphX操作使用

4）GraphX使用實例

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

楊老師

主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計算相關(guān)技術(shù)，長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

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