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課程介紹

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們已經(jīng)切實地迎來了一個大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個非常重要且緊迫的需求。目前對大數(shù)據(jù)的分析工具，首選的是Hadoop/Yarn平臺，但目前對大數(shù)據(jù)的實時分析工具，業(yè)界公認(rèn)最佳為Spark。Spark是基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)并行計算框架，Spark目前是Apache軟件基金會旗下，頂級的開源項目，Spark提出的DAG作為MapReduce的替代方案，兼容HDFS、Hive等分布式存儲層，可融入Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)，以彌補(bǔ)缺失MapReduce的不足，事實上已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)實時處理工具。為解決廣大系統(tǒng)設(shè)計人員深入研究與開發(fā)大數(shù)據(jù)實時處理的需要，培訓(xùn)中心特舉辦“大數(shù)據(jù)實時處理-基于Spark的大數(shù)據(jù)實時處理及應(yīng)用技術(shù)”培訓(xùn)班

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，牽涉到大數(shù)據(jù)實時處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負(fù)責(zé)人。

3，政府機(jī)關(guān)、金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負(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)處理的項目負(fù)責(zé)人。

學(xué)員基礎(chǔ)

1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。

2，數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)實時處理有一定的基礎(chǔ)知識。

培訓(xùn)要點

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。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)實時處理意味著更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會獲得意想不到的收獲。

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，Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等，本課程將介紹Spark大數(shù)據(jù)計算框架、架構(gòu)、計算模型和數(shù)據(jù)管理策略，及Spark在業(yè)界的應(yīng)用。

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。

本課程教學(xué)過程中提供了案例分析來幫助學(xué)員了解如何用BDAS系列工具來解決具體的問題，并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息的關(guān)鍵所在。

本課程不是一個泛泛的理論性、概念性的介紹課程，而是針對問題討論解決方案的深入課程。講師對于上述領(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)鍵點上還會在實驗環(huán)境中演示、實踐，以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學(xué)習(xí)，希望推動大數(shù)據(jù)相關(guān)的項目開發(fā)上升到一個新水平。

培訓(xùn)目標(biāo)

1, 全面了解大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)的相關(guān)知識。

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)實時處理中的使用。

4，掌握BDAS相關(guān)工具及其主要功能。

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3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

楊老師

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)，長期從事數(shù)據(jù)倉庫、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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