spark大数据分析与实战

spark大数据分析与实战
共51节 883人在学 课程详情
  • scala语言基础

    • 初识scala
    • scala的基础语法
    • scala的数组和元组
    • scala的集合
    • scala面向对象的特性
    • 模式匹配和样例类
  • spark基础

    • 初识spark
    • 搭建spark开发环境
    • 体验第一个spark程序
    • spark运行架构与原理
    • spark_shell
    • IDEA开发wordcount程序
  • Spark RDD弹性分布式数据集

    • RDD简介-RDD创建方式
    • RDD的处理过程
    • RDD的分区-RDD的依赖关系
    • RDD机制
    • Spark的任务调度
  • Spark SQL结构化数据文件处理

    • Spark_SQL概述
    • DataFrame概述
    • Dataset概述
    • RDD转换为DataFrame
    • MySQL-Hive部署
    • Spark_SQL操作数据源
  • 分布式数据库HBase

    • HBase概述
    • HBase集群部署
    • HBase基本操作shell
    • HBase的基本操作JavaAPI
    • 深入学习HBase原理
    • HBase和Hive的整合
  • kafka分布式发布订阅消息系统

    • kafka概述
    • kafka集群部署与测试
    • kafka的工作原理
    • kafka生产者消费者实例
    • kafka_streams
  • Spark Streaming实时计算框架

    • 实时计算概述
    • spark_streaming概述
    • DStream流
    • 热词排序
    • spark_streaming_整合kafka实战
  • Spark MLlib 机器学习算法库

    • 初识机器学习
    • Spark机器学习MLlib的概述
    • 数据类型
    • Spark_MLlib基本统计
    • 分类
    • 构建推荐系统
  • Spark实时计算案例

    • 系统概述
    • Redis数据库讲解
    • 模块开发-构建工程结构
    • 模块开发-构建订单系统
    • 模块开发-分析订单数据
    • 模块开发-数据展示

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    课时介绍

    HBase概述

    课程介绍

    本课程总计9大章节,52课时,内容为大数据领域使用广泛spark框架。本课程完整地涵盖了scala语言、spark核心数据结构RDD、spark对结构化数据的处理、HBase分布式数据库、kafka分布式发布订阅消息系统、saprk streaming实时计算框架、spark MLlib机器学习库,最后通过完整的spark实时计算案例将课程的知识点串联进行实践,众所周知,大数据学习过程中,环境部署是一大难点,极容易发生错误,本课程创造性地利用部分脚本,极大地降低了安装环节所遇到的问题。

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