隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生，對互聯(lián)網(wǎng)運營的也要求開始精細化，因此大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)字營銷開始變成互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的重點。
Spark最初誕生于美國加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）的AMP實驗室，是一個可應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的快速、通用引擎。2013年，Spark加入Apache孵化器項目后，開始獲得迅猛的發(fā)展，如今已成為Apache軟件基金會最重要的三大分布式計算系統(tǒng)開源項目之一（即Hadoop、Spark、Storm）。Spark最初的設(shè)計目標(biāo)是使數(shù)據(jù)分析更快——不僅運行速度快，也要能快速、容易地編寫程序。為了使程序運行更快，Spark提供了內(nèi)存計算，減少了迭代計算時的IO開銷；而為了使編寫程序更為容易，Spark使用簡練、優(yōu)雅的Scala語言編寫，基于Scala提供了交互式的編程體驗。雖然，Hadoop已成為大數(shù)據(jù)的事實標(biāo)準(zhǔn)，但其MapReduce分布式計算模型仍存在諸多缺陷，而Spark不僅具備Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點，且解決了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark正以其結(jié)構(gòu)一體化、功能多元化的優(yōu)勢逐漸成為當(dāng)今大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最熱門的大數(shù)據(jù)計算平臺。據(jù)小編了解企業(yè)在面試Spark工程師的時候，至少需要達到1~3年工作經(jīng)驗的，那我們的課程可以為你帶來什么呢？如果你有一定的基礎(chǔ)，但是苦于沒有找到合適的進階課程，不妨學(xué)習(xí)一下，我們針對有Scala基礎(chǔ)的同學(xué)們，精心準(zhǔn)備的進階課程。
本課程將從Spark基礎(chǔ)、原理到優(yōu)化，從淺到深，層層深入遞進，全面講解Spark體系。原理分析和性能優(yōu)化經(jīng)驗都是對于Spark的重要加分項，在實際工作中也能起到非常重要作用。最后通過一個教育平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來進行實戰(zhàn)演練，將所學(xué)即所用，在真正的需求分析實現(xiàn)過程中完成對Spark體系的掌控。
| Apache Spark基礎(chǔ)及架構(gòu) | 認(rèn)識Spark和Spark技術(shù)棧Spark核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)—RDD |
| 使用IDEA開發(fā)Spark應(yīng)用程序 |
| Spark SQL優(yōu)化器 – Catalyst OptimizerSpark SQL操作外部數(shù)據(jù)源Spark函數(shù)應(yīng)用與開發(fā) |
| 教育平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) | |
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