Spark Core/SQL/Streaming實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對(duì)象： 大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、實(shí)時(shí)計(jì)算工程師、數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)者、Spark技術(shù)應(yīng)用者。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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掌握Spark Core的RDD編程和算子使用。
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熟練使用Spark SQL進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。
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能夠開發(fā)Spark Streaming實(shí)時(shí)處理應(yīng)用。
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具備Spark作業(yè)性能調(diào)優(yōu)能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 Spark生態(tài)系統(tǒng)與架構(gòu)： 了解Spark的發(fā)展歷程，掌握Driver、Executor、Master、Worker的角色和任務(wù)提交流程。
二、 RDD基礎(chǔ)與創(chuàng)建： 理解RDD的不可變性和容錯(cuò)機(jī)制，通過集合和外部文件創(chuàng)建RDD。
三、 RDD算子深度應(yīng)用： 掌握Transformation算子（map、filter、flatMap、reduceByKey）和Action算子（collect、count、save）。
四、 RDD依賴關(guān)系與DAG： 理解窄依賴和寬依賴，查看DAG圖分析作業(yè)執(zhí)行階段。
五、 Spark SQL與DataFrame： 使用DataFrame API進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，對(duì)比RDD與DataFrame的性能差異。
六、 Spark SQL高級(jí)查詢： 注冊(cè)臨時(shí)視圖，使用Spark SQL語法進(jìn)行復(fù)雜查詢，處理JSON和Parquet格式。
七、 Spark Streaming基礎(chǔ)： 理解DStream的離散流模型，創(chuàng)建Socket和Kafka數(shù)據(jù)源進(jìn)行流處理。
八、 狀態(tài)管理與窗口操作： 使用updateStateByKey維護(hù)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)窗口和滾動(dòng)窗口計(jì)算。
九、 Structured Streaming： 使用DataFrame API進(jìn)行流處理，理解輸出模式（Append、Update、Complete）。
十、 流式ETL實(shí)戰(zhàn)： 從Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗轉(zhuǎn)換后寫入HDFS或數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道。
十一、 Spark性能調(diào)優(yōu)： 調(diào)整并行度、序列化方式、內(nèi)存配置，解決數(shù)據(jù)傾斜和Shuffle優(yōu)化。
十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：實(shí)時(shí)指標(biāo)計(jì)算： 開發(fā)實(shí)時(shí)計(jì)算應(yīng)用，從Kafka消費(fèi)用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)計(jì)算PV、UV等指標(biāo)。
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技術(shù)服務(wù)需求表點(diǎn)擊在線申請(qǐng)
服務(wù)特點(diǎn)：
海量專家資源，精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè)，相關(guān)項(xiàng)目專家，針對(duì)實(shí)際需求，顧問式咨詢，互動(dòng)式授課，案例教學(xué)，小班授課，實(shí)際項(xiàng)目演示，快捷高效，省時(shí)省力省錢。
專家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
