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18小时内掌握Spark:把云计算大数据速度提高100倍以上

时间:2014-12-20 02:07:34      阅读:361      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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如何把云计算大数据处理速度提高100倍以上?Spark给出了答案。

Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者,能够做Hadoop做的一切事情,同时速度比Hadoop快了100倍以上,下图来自Spark的官方网站:

 技术分享

Logistic regression in Hadoop and Spark

可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop120倍以上!

 

Spark是基于内存,是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目,尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等

Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势,特别适合需要多次迭代计算的算法。同时Spark拥有非常出色的容错和调度机制,确保系统的稳定运行,Spark目前的发展理念是通过一个计算框架集合SQLMachine LearningGraph ComputingStreaming Computing等多种功能于一个项目中,具有非常好的易用性。

目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统,如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术,并且是Apache顶级Project,可以预计的是2014年下半年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。

国内的淘宝、优酷土豆等已经使用Spark技术用于自己的商业生产系统中,国内外的应用开始越来越广泛,国外一些大型互联网公司已经部署了Spark甚至连YahooHadoop的早期主要贡献者,现在也在多个项目中部署使用Spark,国内我们已经在运营商、电商等传统行业部署了Spark

 

课程介绍

鉴于Spark的巨大价值和潜力,同时由于国内极度缺乏Spark人才,家林在对Spark潜心研究(20121月起)2年多后,在完成了对Spark源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上,编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程,课程包含Spark的集群系统运作原理、Spark的编程模型和语言、Spark框架源码剖析、Spark的流处理框架Spark StreamingSharkMachine Learning on Spark以及Spark多语言编程,同时对Spark的测试,最后涵盖了使用Spark的一些最佳实践(如何调优、并发的限制、日志的查看、序列化和反序列化等),从零基础入门到达商业级实战,祝你和公司轻松驾驭Spark,从此自由翱翔于云计算大数据的天空!

培训对象

1, 云计算大数据从业者;

2, Hadoop使用者;

3,  系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员;

4, 牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人;

5, 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;

6, 高校、科研院所涉及到大数据与分布式数据处理的项目负责人;

7, 数据仓库管理人员、建模人员,分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员;

学员基础 

了解面向对象编程;

了解Linux的基本使用;

 

王家林老师

中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者;

云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家;

 

王家林老师(联系邮箱18610086859@126.com 电话:18610086859 QQ:1740415547 微信号:18610086859)

 

Spark亚太研究院院长和首席专家,Spark源码级专家,Spark潜心研究(20121月起)2年多后,在完成了对Spark14不同版本的源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上,编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程并开设了世界上第一个Spark高端课程(涵盖Spark内核剖析、源码解读、性能优化和商业案例剖析)。Spark源码研究狂热爱好者,醉心于Spark的新型大数据处理模式改造和应用。

Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一,Hadoop的狂热爱好者,不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储,现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发等,著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等;

 

Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家;

通晓Android、HTML5、Hadoop,迷恋英语播音和健美;

致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案;

国内最早(2007年)从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。

 

HTML5技术领域的最早实践者(2009年)之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器,参与某知名的HTML5浏览器研发;

超过10本的IT畅销书作者;

 

培训内容

 

第一天 

1堂课:Spark的架构设计

1.1 Spark的速度为什么如此的快?

1.2 Spark的架构设计剖析

1.3 RDD计算流程解析

1.4 Spark的出色容错机制

 

2堂课:实战使用三种语言开发Spark

2.1 Scala简介、为什么Spark会使用Scala作为开发语言?

2.2 在Spark中使用Scala

2.3 使用Java开发Spark程序

2.4 使用Python开发Spark程序

2.5 深入使用Spark Shell

 

3堂课:快速掌握Scala

3.1 Scala变量声明、操作符、函数的使用实战

3.2 apply方法

3.3 Scal的控制结构和函数

3.4 Scala数组的操作、Map的操作

3.5 Scala中的类

3.6 Scala中对象的使用;

3.7 Scala中的继承

3.8 Scala中的特质

3.9 Scala中集合操作

 

第4堂课:Spark集群的安装和设置

4.1 在一台机器上运行Spark

4.2 在EC2上运行Spark

4.3 在Mesos上部署Spark

4.4 在YARN上部署Spark

4.5 通过SSH在众多机器上部署Spark

4.6 Spark集群设置

 

第5堂课:编写Spark程序

5.1 程序数据的来源:FileHDFSHBaseS3

5.2 IDE环境构建

5.3 Maven

5.4 sbt.

5.5 编写并部署Spark程序的实例

 

时间 

內  容 

备注 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

第二天 

第6堂课:SparkContext解析和数据加载以及存储

6.1 源码剖析SparkContext

6.2 ScalaJavaPython使用SparkContext

6.4 加载数据成为RDD

6.5 把数据物化

 

7堂课:深入实战RDD

7.1 DAG

7.2 深入实战各种Scala RDD Function 

7.3 Spark Java RDD Function

7.4 RDD的优化问题

 

8堂课:Shark的原理和使用

8.1 SharkHive

8.2 安装和配置Shark

8.3 使用Shark处理数据

8.4 在Spark程序中使用Shark Queries

8.5 SharkServer

8.6 思考Shark架构

 

第9堂课:Spark程序的测试

9.1 编写可测试的Spark程序

9.2 Spark测试框架解析

9.3 Spark测试代码实战

 

第10堂课:Spark的优化

10.1 Logs

10.2 并发

10.3 内存

10.4 垃圾回收

10.5 序列化

10.6 安全

 

 

 

时间 

內  容 

备注 

第三天 

第11堂课:Spark的机器学习

11.1 LinearRegression

11.2 K-Means

11.3 Collaborative Filtering

 

第12堂课:Spark的图计算GraphX

12.1 Table Operators

12.2 Graph Operators

12.3 GraphX

 

第13堂课:Spark SQL

13.1 Parquet支持

13.2 DSL

13.3 SQL on RDD

 

第14堂课:Spark实时流处理

14.1 DStream

14.2 transformation

14.3 checkpoint

14.4 性能优化

 

 

18小时内掌握Spark:把云计算大数据速度提高100倍以上

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原文地址:http://www.cnblogs.com/wangyanjun/p/4174953.html

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