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內(nèi)容	培訓(xùn)大綱	實戰(zhàn)
第一講_spark簡介 ?	??spark介紹 ??Spark與hadoop的比較 ??Spark的使用場景介紹 ??spark軟件棧 ??動手搭建一個最簡單的spark集群 ??運行例子程序SparkPi	實戰(zhàn):單節(jié)點的spark部署和運行SparkPi
第二講_spark部署模式介紹	??Spark部署模式OverView ??Spark啟動過程詳解 ??Spark集群部署之Standalone ??Spark集群部署之Spark?on?Yarn ??Spark集群部署之Spark?on?Mesos	實戰(zhàn):完全分布式的spark? standalone和spark?on?yarn模式的動手實戰(zhàn)
第三講_spark集群硬件，開發(fā)語言和java版本的選擇	??spark集群硬件配置 ??spark開發(fā)的語言選擇 ??Java版本的選擇	?
第四講_spark的rdd及其操作介紹	??RDD介紹及創(chuàng)建 ??RDD的操作 ??RDD函數(shù)傳遞 ??閉包 ??shuffle介紹 ??RDD的持久化 ??共享變量 ??常用transformation和action的API介紹 ??在spark-shell里動手實戰(zhàn)wordcount及常用API? ??Scala介紹	實戰(zhàn):動手在Sparkshell中編寫wordcount和linecount,以及動手實驗常用的RDD操作。
第五講_SparkSQL及DataFrame講解	??SparkSQL簡介 ??SparkSQL之DataframeSave&Load ??SparkSQL之Dataframe介紹及創(chuàng)建 ??SparkSQL之DataframeParquet ??SparkSQL之DataframeJson&HiveTables ??SparkSQL之DataframeJDBC&PerformanceTuning&Cli&ThriftServer	實戰(zhàn)：Sparksql的Dataframe創(chuàng)建，配置，SparkSQL連接hive，及ThriftServer. ?
第六講_SparkStreaming和DStream介紹	??SparkStreaming的demo和介紹 ??DStream和DataSource ??DStream的Transformation和output ??DStream持久化，checkpoint，以及和DataFrame的交互 ??SparkStreaming應(yīng)用的部署和監(jiān)控	1）?Spark?Streaming應(yīng)用的監(jiān)控與分析
第七講_SparkStreaming性能調(diào)優(yōu)，容錯和Kafka集成	??SparkStreaming的性能調(diào)優(yōu) ??SparkStreaming的容錯 ??SparkStreaming與Kafka的集成	?
第八講__SparkSQL項目實戰(zhàn)之文本比對	??開發(fā)SparkSQL應(yīng)用的雛形和定義dataframe ??數(shù)據(jù)清洗 ??業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)和保存數(shù)據(jù)處理結(jié)果 ??開發(fā)SparkSQL應(yīng)用調(diào)度程序，實現(xiàn)多文本并行 ??SparkSQL應(yīng)用的參數(shù)化，提高可配置性 ??SparkSQL應(yīng)用部署到集群中，調(diào)試 ??編寫簡單的shell腳本，調(diào)試及查閱JIRA ??集群和SparkSQL應(yīng)用參數(shù)的調(diào)整 ??SparkSQL應(yīng)用schedular模式介紹和性能調(diào)優(yōu)	實戰(zhàn)：在spark上開發(fā)一個文本比對的SparkSQL的應(yīng)用
第九講_SparkStreaming+ SparkSQL+Kafka 項目實戰(zhàn)開發(fā)	??kafka簡介，安裝和集群搭建 ??kafka實戰(zhàn) ??多組件部署模式的設(shè)計與思考 ??SparkStreaming+kafka應(yīng)用運行日志的分析 ??開發(fā)基于direct模式的SparkStreaming應(yīng)用 ??SparkStreaming應(yīng)用的參數(shù)設(shè)置 ??SparkStreaming應(yīng)用部署調(diào)試 ??SparkStreaming與SparkSQL結(jié)合 ??Kafka集群升級與connect的探索 ??開發(fā)自定義的Kafka?producer,完成整個應(yīng)用

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