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【快班】突击pyspark:数据挖掘的力量倍增...
此课程所属 【大数据攻城狮专业】, 【hadoop大数据工程师职业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共10课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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Python Hadoop 大数据 编程 Spark
课程介绍
当下是大数据时代,为构建大数据平台,技术人员需要对分布式计算平台有一定深入的理解和应用。Apache Spark 作为MapReduce的新一代继承者。 是对map reduce从性能,易用性和复杂分析优化的强大的开源数据处理引擎。Spark框架支持流式数据处理, 复杂迭代算法,比传统Hadoop MapReduce 程序快100倍。
Python语言时当下数据领域的瑞士军刀,但是作为一门脚本语言python先天只能在一台机器上发展,不适合分析大数据,因此需要其他大数据软件来处理,Spark虽然是由Scala编写,但也提供了Pyspark,让熟悉Python者能够轻易熟悉操作大数据。

本课程将为大家全面而又深入的介绍Spark1.x,2.x 、Hadoop、pyspark平台的构建流程,涉及Spark、Hadoop系统基础知识,概念及架构, pySpark、Hadoop的实战技巧,Spark、Hadoop经典案例等。

通过本课程实践,帮助学员对Spark、Hadoop生态系统有一个清晰明了的认识;理解Spark、Hadoop系统适用的场景;掌握pySpark、Hadoop等初中级应用开发技能,让你的python水平更上层楼。
课程大纲
第一课.spark介绍
hadoop、spark集群环境搭建
pyspark开发环境搭建
spark 1.x和2.x的对比

第二课.pySpark核心编程模型
RDD、transformation、action

第三课.pySpark核心编程实战
lineage、容错处理、宽依赖与窄依赖

第四课.Spark内核详解剖析
Spark术语解释、集群概览、核心组件、数据本地性

第五课.spark任务调度详解
RDD任务调度(DAGScheduler ,TaskScheduler)、Task细节、广播变量、累加器

第六课.spark工程经验和性能调优 

第七课.spark sql 详解

DataFrame、外部数据源API、与Spark其他组件的交互、


第八课.spark sql编程实战
Catalyst查询优化器 、Tungsten 优化

第九课.spark streaming 开发
Dstream、数据源、 容错 

第十课.spark运维技能
授课讲师
pyther,十年IT工作经验,曾就职阿里巴巴、雅虎,现为大数据独立顾问。
课程环境

python 

linux

授课对象
本课程面向喜欢Python的学员,课程分为spark core、spark sql、spark streaming三个摸块。理论结合实战,让学员真正达到融会贯通、举一反三的效果。并应用到自己的工作环境中。
收获预期

1. 掌握Spark核心原理;

2. 了解如何对Spark Job进行性能优化;

3.. 掌握Spark Streaming的原理及使用方式

4. 了解SQL引擎的原理,掌握Spark SQL的使用和优化方式


课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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GMT+8, 2020-10-29 21:10 , Processed in 0.095939 second(s), 32 queries .