课程介绍

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Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

课程目标

本系列课程将基于RedHat Linux 7.4版本、Hadoop 2.7.3、Spark 2 版本多面介绍大数据的整体内容，让学员深入理解并学习运行机制和原理，从而进一步学习大数据的相关内容。

适用人群

具备Java基础学员，并想进一步学习大数据的学员。

课程大纲

01
Spark Streaming基础

【录播】Spark Streaming课程概述(12分钟)        免费试学

【录播】什么是Spark Streaming和体系结构(13分钟)

【录播】演示Demo：NetworkWordCount(17分钟)

【录播】开发自己的NetworkWordCount程序(18分钟)
02
Spark Streaming进阶

【录播】StreamingContext(13分钟)

【录播】DStream简介(8分钟)

【录播】DStream中的转换操作(29分钟)

【录播】窗口操作(10分钟)

【录播】DStream的输入(20分钟)

【录播】DStream的输出(7分钟)

【录播】集成Spark SQL(16分钟)
03
使用外部数据源

【录播】集成Spark Streaming和Flume（1）(28分钟)

【录播】集成Spark Streaming和Flume（2）(5分钟)

【录播】Kafka消息系统简介和体系结构(16分钟)

【录播】搭建Kafka环境(18分钟)

【录播】集成Spark Streaming和Kafka(39分钟)
04
课程资料

【资料】课程资料(zip，13.7MB)