学习方式：
直播/录播视频学习+在线答疑+每周作业+沙盘演练+试
共8周课程 56课时，每周至少一次直播
直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期1年
课程目标：
具备Spark研发能力
具备Spark运维能力
具备Spark性能调优能力
适合人群：
热爱大数据人员
想从事spark研发的人员
大数据研发人员
提升spark运维能力的人员
培训中心生热爱spark的人员
企业Spark研发人员及运维人员
价格：1888
内容介绍：
Spark是UC Berkeley AMP lab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课程包括Scala语言学习、Spark生态系统概述与编程模型、深入Spark内核、Spark on Yarn & Spark as a service、Spark Streaming原理及实战、Shark与Spark SQL。
课程大纲：
第1章： Scala基础
节： 值与变量的声明
第2节： 常用类型简介
第3节： 函数与方法的定义与使用
第4节： 条件表达式
第5节： 循环与for循环使用
第6节： lazy值
第7节： 默认参数、带名参数及变长参数
第8节： 异常处理
第9节： 数组相关操作
0节： Map操作
第2章： Scala面向对象编程
节： 类定义
第2节： 类的属性
第3节： 主构造器
第4节： 辅助构造器
第5节： object对象
第6节： apply方法
第7节： 类的继承
第8节： 方法重写与字段重写
第9节： 抽象类
0节： trait
1节： 包的定义与使用
2节： 包对象定义与使用
3节： 文件访问
第3章： Scala函数式编程
节： 函数的定义
第2节： 值函数
第3节： 匿名函数
第4节： 高阶函数示例
第5节： 集合简介
第6节： case class
第7节： 模式匹配
第4章： Scala编程
节： 泛型类
第2节： 泛型函数
第3节： Lower bounds 与 Upper bounds
第4节： View bounds
第5节： Context bounds
第6节： 协变与逆变
第7节： 隐式转换
第8节： 隐式参数
第9节： 隐式类
第5章： Spark生态系统概述与编程模型
节： Spark生态系统概述
第2节： 回顾Hadoop MapReduce
第3节： Spark运行模式
第4节： RDD
第5节： Spark运行时模型简介
第6节： 缓存策略介绍
第7节： transformation
第8节： action
第9节： lineage
0节： 容错处理
1节： 宽依赖和窄依赖
2节： 集群配置
第6章： 深入Spark内核
节： spark术语解释
第2节： 集群概览
第3节： 核心组建
第4节： 数据本地性
第5节： 常用RDD
第6节： 任务调度
第7节： DAGScheduler
第8节： TaskScheduler
第9节： Task细节
0节： 性能调优
第7章： Spark on Yarn & Spark as a service
节： Spark on Yarn原理
第2节： Spark on Yarn 实战
第8章： Spark Streaming原理及实战
节： DStreaming
第2节： 数据源
第3节： 无状态transformation与有状态transformation
第4节： checkpoint
第5节： 容错
第6节： 性能优化
第9章： Shark与Spark SQL
节： Spark SQL结构
第2节： Parquet支持
第3节： DSL
第4节： SQL on RDD
第5节： Hive支持
第6节： JDBC Server
以上就是数据库培训课程的全部内容介绍，如需了解更多的数据库培训班、课程、价格、试听等信息，也可以点击进入 数据库 相关频道，定制专属课程，开始您的学习之旅。
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