课程目标
本课程将为大家全面而又深入的介绍Spark、Hadoop平台的构建流程，涉及Spark、系统基础知识，概念及架构， Spark实战技巧，Spark经典案例等。
通过本课程实践，帮助学员对Spark生态系统有一个清晰明了的认识；理解Spark、系统适用的场景；掌握Spark等初中级应用开发技能；搭建稳定可靠的Spark集群，满足生产环境的标准；了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例，包括阿里巴巴等

颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
1.工业和信息化部颁发的《Spark大数据处理高级工程师证书》该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
注：请学员带一寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。

培训特色
本课程将分别从理论基础知识，系统搭建以及应用案例三方面对spark进行介绍。
采用循序渐进的课程讲授方法，首先讲解Spark系统基础知识，概念及架构，之后讲解Spark实战技巧，最后详尽地介绍Spark经典案例，使培训者从概念到实战，均会有收获和提高。

培训大纲（3天课程）
模块一Spark生态介绍
Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍
Spark产生背景
Spark（内存计算框架）
SparkSteaming（流式计算框架）
Spark SQL（ad-hoc）
Mllib（MachineLearning）
GraphX（bagel将被代）
DlinkDB介绍
SparkR介绍

模块二Spark安装部署
Spark安装简介
Spark的源码编译
Spark Standalone安装
Spark应用程序部署工具spark-submit
Spark的高可用性部署

模块三Spark运行架构和解析
Spark的运行架构
• 基本术语
• 运行架构
• Spark on Standalone运行过程
• Spark on YARN 运行过程
Spark运行实例解析
• Spark on Standalone实例解析
• Spark on YARN实例解析
• 比较 Standalone与YARN模式下的优缺点

模块四Sparkscala编程
• Scala基本语法与高阶语法
• Scala基本语法
• Scala开发环境搭建
• Scala开发Spark应用程序
• 使用java编程
• 使用scala编程
• 使用python编程

模块五Spark编程模型和解析
Spark的编程模型
• Spark编程模型解析
• RDD的特点、操作、依赖关系
• Spark应用程序的配置
Spark的架构
spark的容错机制
数据的本地性
缓存策略介绍
宽依赖与窄依赖

模块六Spark 数据挖掘
Mllib的介绍
graphX核心原理
table operator和graph operator区别
vertices、edges和triplets介绍
构建一个graph
SparkR原理
SparkR实战

模块七Spark Streaming原理和实践
Spark Streaming与Strom的区别
Kafka的部署
Kafka与Spark Streaming的整合
Spark Streaming原理
• Spark流式处理架构
• DStream的特点
• Dstream的操作和RDD的区别
• 带状态的transformation与无状态transformation
• Spark Streaming的优化
Spark Streaming实例
Streaming的容错机制
streaming在yarn模式下的注意事项
对于需结合第三方存储机制的与流式处理方案
• 文本实例
• 网络数据处理
• Kafka+Spark Streaming实现日志的实时分析案例

模块八Spark的优化
序列化优化——Kryo
Spark参数优化实战
Spark 任务的均匀分布策略
Partition key倾斜的解决方案
Spark任务的监控
GC的优化
Spark Streaming吞吐量优化
Spark RDD使用内存的优化策略
Spark在使用中的感想分享

模块九Spark的数据源
Spark与HDFS的整合
HDFS RDD原理和实现
Spark与Hbase的整合
Spark与Cassendera整合
Hbase RDD的分区读取
Hbase RDD的原理和实现
Spark parallelism RDD的工作机制

模块十Spark Streaming应用及案例分析
Spark Streaming产生动机　
Spark Streaming程序设计
（1）创建DStream
（2）基于DStream进行流式处理
Spark Streaming容错与性能优化
（1）Spark Streaming容错机制
（2）如何对spark Streaming进行优化　
Spark Streaming案例分析
基于Spark Streaming的用户标签系统，内容包括项目背景，项目架构以及实施方法

模块十一典型项目案例实战
基于spark日志分析
个性化推荐系统：带你揭开其神秘面纱
在线投放引擎
揭开淘宝点击推荐系统的神秘面纱
淘宝数据服务架构—实时计算平台

师资介绍
张老师：阿里大数据高级专家，国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究，更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有：某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。