搜索引擎优化seo入门至精通视频教程(Spark2.0从入门到精通：Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析)

　　搜索引擎优化seo入门至精通视频教程(Spark2.0从入门到精通：Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析)

　　Spark 2.0 从入门到精通：Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度解析

　　学完这个就可以开始学习项目实战了：火花实战：电商行为分析

　　课程背景

　　本课程主要讲解当前大数据领域的热门、热门、有前途的技术——Spark。本课程由浅入深，基于大量实际案例，对Spark进行深入分析和讲解，并将收录完全从企业真实复杂业务需求中提取的实际案例。课程将涵盖详细的 Scala 编程、Spark 核心编程、Spark SQL 和 Spark Streaming、Spark 内核和源代码分析、性能调优和企业级案例实战。完全从零开始，让学员一站式精通Spark企业级大数据开发，提升职场竞争力，实现更好的升职或转业，

　　课程学习目标

　　目标一. 熟悉Scala编程语言，能用Scala开发Spark程序，了解Spark源码

　　目标二.从零开始手动搭建Hadoop集群、Spark集群、Hive、ZooKeeper和kafka集群

　　目标三. 熟悉Spark核心编程，能开发各种复杂的大数据离线批处理程序

　　目标四. 彻底理解Spark内核源码，在线程序报错时进行排查，根据异常堆栈信息读取相应源码解决在线故障

　　目标 五. 能够使用各种技术对常见的 Spark 性能问题进行性能调优

　　目标六. 熟练使用Spark SQL开发大数据交互查询程序，掌握常用的性能优化技术

　　目标七. 熟练使用Spark Streaming开发大数据实时计算程序，理解原理和源码，能够进行性能调优

　　目标八. 精通Spark集群的运维管理：包括高可用集群的部署、HistoryServer的部署、自定义指标、动态资源分配等。

　　目标九. 熟悉Spark 1.3、1.5、2.0等重要版本的演进发展，以及核心特性，包括基本原理

　　课程亮点

　　亮点一、使用Spark 1.3.0 / Spark 1.5.1+Hadoop 2.4.1组合，Spark in-深度讲解 划时代版本1.3.0，新版本1.5.1，技术绝对走在行业前列。.

　　亮点二、 代码驱动讲解所有技术点，现场绘图讲解所有原理和概念，既实战又透彻理解。

　　亮点三、 所有功能点均按照官方大纲。所有的技术点、功能点、基本功能和高级特性都得到了解释和全面覆盖。.

　　亮点四、 全案例实战，Scala收录数十个有趣案例，Spark涉及几个从实际企业需求场景中提取的复杂案例。

　　亮点五、几乎所有Spark代码实战和案例实战，Java和Scala版本的代码都提供了！

　　亮点六、 大量独家高级知识和技术点，包括Spark二级排序、分组topn、Spark SQL内置函数和窗口函数、Spark Streaming Driver高可用解决方案等。

　　亮点七、 现场画图讲解源码，深度解析80%的核心内核源码，对源码进行大量注释，对源码进行深入讲解。

　　亮点八、 全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能优化技术，结合现场绘图讲解性能调优，深入讲解Shuffle的性能调优。

　　亮点九、 深入讲解Spark集群的运维管理，包括Spark高可用集群部署、动态资源分配、作业资源调度等。

　　亮点十、讲解新版Spark2.0的新特性，包括第二代Tungsten引擎的原理，以及Dataset开发和Structured Streaming下一代连续计算引擎的讲解

　　针对人群和学习方法

　　1.课程针对人群

　　本课程面向 J2EE 开发工程师。如果你有扎实的Java基础，学习这门课程是最合适的。一站式掌握Spark开发，实*敏*感*词*牌和技术能力；面向具有Java基础和Hadoop基础，精通Spark开发的大学生、应届毕业生和初级工程师。，能顺利实现自己职场的升华。

　　2.应该怎么学，怎么才能学好这门课，给点建议。

　　2.1、 时间安排建议

　　本课程共有112个讲座。如果时间充裕，建议按照每天2-3节课的进度往前学习。如果时间充裕，建议看2~3遍关键理论知识的相关视频。

　　2.2、学习要求

　　学习时，可以边看边做笔记。建议边看视频边在电脑上打开记事本。对所有理论知识的分析和解释必须反复思考和理解。如果看不懂，建议阅读2~3遍；所有实际代码开发和案例实际开发，都需要手工代码类型；对于源码分析的讲解，建议自己下载源码，按照课程思路反复阅读。

　　2.3、讲师建议

　　1. 看完视频，最好把视频放在一边，在课堂上独立写例子，看你是否理解。如果不正确，您可以回头再看一遍视频。如果你重复一遍，它就会是真的。目的是理解和熟练。

　　2.对于案例的实际部分，你必须自己做，不要满足，只听。

　　建议大家平时听视频，平时带上纸笔，做一些记录和笔记。这是一个很好的学习习惯。一定不要过分依赖视频，学会看API和使用百度，学会思考，学会相互推论，最后祝你学有所成

　　该课程属于特定的专业技术。掌握技术后，可从事以下岗位相关工作

　　1.Spark 大数据开发工程师

　　2.Spark 大数据平台开发工程师

　　环境及内容介绍

　　1.课程开发环境

　　开发工具：Eclipse、用于Eclipse的Scala IDE；

　　火花：1.3.0 和 1.5.1

　　Hadoop：2.4.1

　　蜂巢：0.13

　　动物园管理员：3.4.5

　　卡夫卡：2.9.2-0.8.1

　　其他工具：SecureCRT、WinSCP、VirtualBox等。

　　2.简介

　　本课程主要内容包括：Scala编程、Hadoop与Spark集群构建、Spark核心编程、Spark核心源代码深入分析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。

　　本课程的特点包括：

　　1、 代码驱动讲解Spark各个技术点（绝对不是按照PPT空讲理论）；

　　2、 现场动手绘图讲解Spark原理和源码（绝对不是干源码和PPT）；

　　3、 涵盖了Spark的所有功能点（Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming，从初级功能到高级功能，很多）；

　　4、Scala全案例实战讲解（近百个有趣案例）；

　　5、Spark案例实战代码，几乎都提供了Java和Scala的两个版本和讲解（同时精通Java和Scala可以同时开发Spark）；

　　6、 大量全网独有的知识点：基于排序的wordcount、Spark二次排序、Spark分组topn、DataFrame和RDD两种转换方式、Spark SQL内置函数、加窗函数、UDF、 UDAF、SparkStreaming 的 Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD 性能优化、与 Spark SQL 的集成、持久性、检查点、容错和事务。

　　7、 提取企业实际需求的多个复杂案例：每日uv及销量统计案例、top3热销产品统计案例、每日top3热搜词统计、广告计费日志、实时黑名单过滤案例，热门搜索词滑动统计案例，top3热门商品实时统计案例

　　8、 深入解析Spark内核源码和Spark Streaming源码，以及对源码的详细注释和解释

　　9、 全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优，包括全网独有的Shuffle性能调优（详细讲解性能调优的各个技术点）

　　10、涵盖Spark的两个重要版本，Spark1.3.0和Spark 1.5.1解释（走在Spark最前沿，涵盖新进特征 ）