课程介绍

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线上一对一师带徒辅导问答，针对视频内代码调试，使命必达。（本产品主要是卖问答服务，视频价格太低不单独卖，嫌价格高者勿拍）

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
知识回顾：Hive基础

【录播】知识回顾：Hive基础(14分钟)       免费试学
02
准备实验环境

【录播】准备实验环境(10分钟)
03
安装和配置MySQL数据库

【录播】安装和配置MySQL数据库(8分钟)
04
安装和配置Hadoop

【录播】安装和配置Hadoop(13分钟)
05
安装和配置Spark

【录播】安装和配置Spark(12分钟)
06
安装和配置Hive

【录播】安装和配置Hive(17分钟)
07
验证试验环境

【录播】验证试验环境(10分钟)
08
课程资料

【资料】课程资料(zip，1.5MB)