随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据
的时代。大
数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop/Yarn平台，但目前对大数据的实时分析工具，业界公认最佳为
Spark。Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark目前是Apache软件基金会旗下，顶级的开源项目，Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案，兼容HDFS、Hive等分布式存储层，可融入Hadoop的生态系统，以弥补缺失MapReduce的不足，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据实时处理工具。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据实时处理的需要，特举办“大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术”培训班。
培训要点
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据实时分析的决策模型和技术支持。
大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架，证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。在此基础上，Apache Hadoop开源项目开发团队，克隆并推出了Hadoop/Yarn系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳，并孵化出众多子项目(如Hive，Zookeeper和Mahout等)，日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。
近年来以Berkley牵头设计的Spark/BDAS技术，实现了内存级别的分布式处理模式，使用户无需关注复杂的内部工作机制，无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验，即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。
Spark生态系统(BDAS项目)已经发展成一个，包含多个子项目的集合，包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等，本课程从大数据实时处理技术以及Spark实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Spark大数据实时处理工具的原理和内核,包括Spark大数据计算框架、运行架构、设计模型和数据管理策略，及Spark在业界的应用。
课程中结合实例，介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系，大数据挖掘工具MLlib如何进行商品聚类和电影推荐，以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等云环境下新技术的结合，分析了其应用前景。
本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Spark实时大数据工具来解决业界的问题，并介绍了Spark生产环境搭建的相关知识。
本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论Spark解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动Spark实时大数据处理开发上升到一个新水平。
培训目标
1, 全面了解大数据实时处理技术的相关知识。
2，学习Spark的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Spark在大数据实时处理中的使用。
4，掌握BDAS相关工具及其主要功能。
第一讲、Spark大数据实时处理技术
1）大数据处理技术
2）Spark实时处理技术
3）Spark生态系统BDAS
4）Spark架构分析
第二讲、 Spark安装配置及监控
1）Ubuntu环境的准备
2）Hadoop2.X和Scala
3）搭建Spark开发环境
4）Idea编译和运行
5）Spark监控管理
第三讲、 Scala编程语言使用概述
1) Scala编程语言
2) 基本数据类型
3) 操作基本数据类型
4) 类和对象
5) 组合和继承
第四讲、 Spark分布式计算框架
1）Spark计算模型
2）弹性分布式数据集RDD
3）Spark的数据存储
4）Transformation算子分类及功能
5）Actions算子分类及功能
第五讲、 Spark内部工作机制详解
1)Spark底层实现原理
2)Spark应用执行机制
3)Spark调度与任务分配模块
4)FIFO和FAIR调度算法
第六讲、 Spark数据读取与存储
1）Spark的I/O机制
2）Spark中的数据压缩
3）Spark的数据读取与存储
4）Spark数据读写流程
第七讲、 Spark通信模块和容错机制
1）Spark通信模块
2）通信框架AKKA
3）容错机制和Lineage依赖
4）检查点机制进行容错
5）Shuffle过程
第八讲、SQL On Spark
1) BDAS数据分析软件栈
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中的数据
第九讲、 Spark流数据处理工具Streaming
1）流数据处理工具Streaming
2） Spark Streaming架构
3） Spark Streaming原理
4） Spark Streaming实例
第十讲、Spark中的大数据挖掘工具MLlib
1）大数据挖掘工具MLlib
2）MLlib的数据存储
3）MLlib中的聚类和分类
4）MLlib算法应用实例
5）利用MLlib进行推荐
第十一讲、 Spark大规模图处理工具GraphX
1）大规模图处理工具GraphX
2）GraphX的运行架构
3）GraphX操作使用
4）GraphX使用实例
第十二讲、 Spark与其他大数据技术的融合与应用
1）与Hadoop/Yarn集群应用的协作
2）与Docker等其它云工具配合
3）Spark在Yahoo!的应用
4）Spark在电商中的应用
1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。
