培訓(xùn)對象
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)實時處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責(zé)人。
3，政府機關(guān)、金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負責(zé)人。

學(xué)員基礎(chǔ)
1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。2，數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)實時處理有一定的基礎(chǔ)知識。
 
培訓(xùn)要點
互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當(dāng)數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候，我們在內(nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)實時分析的決策模型和技術(shù)支持。
大數(shù)據(jù)通常具有：數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)實時處理意味著更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會獲得意想不到的收獲。
Spark生態(tài)系統(tǒng)(BDAS項目)已經(jīng)發(fā)展成一個包含多個子項目的集合，Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等，本課程將介紹Spark大數(shù)據(jù)計算框架、架構(gòu)、計算模型和數(shù)據(jù)管理策略，及Spark在業(yè)界的應(yīng)用。
本課程從大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)以及Spark實戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實踐，全方位地介紹Spark大數(shù)據(jù)實時處理工具的原理和內(nèi)核。
本課程教學(xué)過程中提供了案例分析來幫助學(xué)員了解如何用BDAS系列工具來解決具體的問題，并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息的關(guān)鍵所在。
本課程不是一個泛泛的理論性、概念性的介紹課程，而是針對問題討論解決方案的深入課程。講師對于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實踐經(jīng)驗，在課程中將會針對這些問題與學(xué)員一起進行研究，在關(guān)鍵點上還會在實驗環(huán)境中演示、實踐，以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學(xué)習(xí)，希望推動大數(shù)據(jù)相關(guān)的項目開發(fā)上升到一個新水平。

培訓(xùn)內(nèi)容
第一講 Spark大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)
1）大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
2）Spark實時處理技術(shù)
3）Spark生態(tài)系統(tǒng)BDAS
4）Spark架構(gòu)分析
第二講 Spark安裝配置及監(jiān)控
1）Ubuntu環(huán)境的準(zhǔn)備
2）Hadoop2.X和Scala
3）搭建Spark開發(fā)環(huán)境
4）Idea編譯和運行
5）Spark監(jiān)控管理
第3講 Scala編程語言使用概述
1) Scala編程語言
2) 基本數(shù)據(jù)類型
3) 操作基本數(shù)據(jù)類型
4) 類和對象
5) 組合和繼承
第四講 Spark分布式計算框架
1）Spark計算模型
2）彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD
3）Spark的數(shù)據(jù)存儲
4）Transformation算子分類及功能
5）Actions算子分類及功能
第五講 Spark內(nèi)部工作機制詳解
1) Spark底層實現(xiàn)原理
2) Spark應(yīng)用執(zhí)行機制
3) Spark調(diào)度與任務(wù)分配模塊
4) FIFO和FAIR調(diào)度算法
第六講 Spark數(shù)據(jù)讀取與存儲
1）Spark的I/O機制
2）Spark中的數(shù)據(jù)壓縮
3）Spark的數(shù)據(jù)讀取與存儲
4）Spark數(shù)據(jù)讀寫流程
第七講 Spark通信模塊和容錯機制
1）Spark通信模塊
2）通信框架AKKA
3）容錯機制和Lineage依賴
4）檢查點機制進行容錯
5）Shuffle過程
第八講 SQL On Spark
1) BDAS數(shù)據(jù)分析軟件棧
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中的數(shù)據(jù)
第九講 Spark流數(shù)據(jù)處理工具Streaming
1） 流數(shù)據(jù)處理工具Streaming
2） Spark Streaming架構(gòu)
3） Spark Streaming原理
4） Spark Streaming實例
第十講 Spark中的大數(shù)據(jù)挖掘工具MLlib
1）大數(shù)據(jù)挖掘工具MLlib
2）MLlib的數(shù)據(jù)存儲
3）MLlib中的聚類和分類
4）MLlib算法應(yīng)用實例
5）利用MLlib進行推薦
第十一講 Spark大規(guī)模圖處理工具GraphX
1）大規(guī)模圖處理工具GraphX
2）GraphX的運行架構(gòu)
3）GraphX操作使用
4）GraphX使用實例
第十二講 Spark在業(yè)界的應(yīng)用案例
1）Spark在Amazon的應(yīng)用
2）Spark在Yahoo!的應(yīng)用
3）Spark在Telefonica的應(yīng)用
4）Spark在淘寶的應(yīng)用
六、培訓(xùn)目標(biāo)
1, 全面了解大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)的相關(guān)知識。
2，學(xué)習(xí)Spark的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。
3，深入使用Spark在大數(shù)據(jù)實時處理中的使用。
4，掌握BDAS相關(guān)工具及其主要功能。