大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第1季

大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第1季
共16节 304人在学 课程详情
  • 01.大数据回顾
  • 02.spark介绍-快速-通用-简单-场景多样
  • 03.spark安装与验证
  • 04.实现worcount-链式编程
  • 05.实现wordcount统计scala实现
  • 06.实现wordcount统计显式声明变量类型
  • 07.实现wordcount java API
  • 08.实现历年最高气温统计scala实现
  • 09.实现历年最高气温统计-升降序排列-java实现
  • 10.SeqWrapper类排序不支持原因考察
  • 11.scala的气温数据的多指标聚合
  • 12.spark集群模式介绍
  • 13.spark 独立集群部署
  • 14.集群模式运行-使用静态数据-观察DAG
  • 15.spark集群和hdfs集成
  • 16.部署程序到spark集群上执行

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    课时介绍

    10.SeqWrapper类排序不支持原因考察

    课程介绍

    本套教程版权归张老师


    本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程,历经5年沉淀,调研企业上百家,通过上万学员汇总,保留较为完整的知识体系的同时,让每个模块看起来小而精,碎而不散。在本课程中基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性,且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。


    通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解,在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。


    本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。

    本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季,本套为第1季。

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