培训目标：
 

理解并掌握Spark 整体架构设计与编程模型
能够编写并部署Spark程序与测试代码
掌握能够将kafka结合Spark streaming使用的方法
掌握Spark与HDFS、HBase的结合使用方法
理解Spark与Zookeeper结合高可用性部署方案
能够对Spark进行优化（内存、并发等）
了解在以往经验中容易出现错误的地方以及相应的解决方案
了解Spark MLlib的使用
了解Hadoop MapReduce与Spark的关系与差异
Spark概述

大数据起源
离线分析、在线分析与流计算
开源大数据包Spark概述
Spark的扩展包SQL、MLLib和GraphX
开源社区的组织结构与开源条款
案例解析：一个跨国IT企业的开源包使用法务流程与风险规避
Scala编程原理

Scala：函数式编程
安装Scala集成开发环境
使用Scala分析北京汽车摇号结果
将MapReduce程序迁移到Spark上
实战练习：在本机上使用scala进行简单的spark编程
Spark Streaming流计算

Spark Streaming概述
Kafka概述
基于Kafka数据源的Spark Stream练习
在本机上使用scala进行简单地Spark Streaming编程，数据源使用Kafka
Spark的分布式存储

Standalone Spark集群配置
HDFS集群配置
编写Scala程序访问HDFS
实战练习：在本机上使用scala进行简单的HDFS数据访问
Spark与NOSQL

NOSQL存储特征与数据格式
使用Scala进行HBase数据分析示例
实战练习：在本机上使用scala进行HBase数据访问
Spark与Yarn

Spark on Yarn集群配置
Spark on Yarn与standalone相比的优势
案例分析：某巨型互联网公司基于Spark on Yarn的超大规模集群部署案例分析
Spark与MapReduce

Spark计算模型和MapReduce的对比
Spark与MapReduce的相同点
Spark与MapReduce的差异
Spark性能

Spark资源调度方法
CPU、内存、网络与存储配置对性能的影响及常用调优参数
案例解析：一个跨国IT企业的spark集群构建方法与参数选择
Spark与MLlib

机器学习的常用算法
使用Spark MLlib实现机器学习算法
Spark与ZooKeeper

通过ZooKeeper实现Spark高可用架构
Spark的案例

一个基于Spark与Hadoop的实时分析系统架构设计与实现—某银行的大数据体系介绍以及spark在其中扮演的角色
方案设计
分析算法确定
分析算法与数据流设计
技术实现演示 



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