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【快班】Spark源码导读
此课程所属 【大数据攻城狮专业】, 【hadoop大数据工程师职业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共12课 ★★★
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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课程介绍
大数据,这是一个言必谈及大数据的时代,到处是大数据论坛,连很多企业都要准备搞大数据,在不学习大数据你就out了。
从Hadoop兴起的短短几年中,计算速度和效率已经不能适应的数据增长,从而出现了更为流行分布式计算框架,Storm和Spark, 分布式计算框架从离线计算到现在的实时计算和内存计算。Spark自从成为Apache顶级项目以来,版本更新越来越快,短短两年来就发布了十个版本,目前最新的版本是1.4,Spark SQL的成熟,DataFrame API出现,以及R API引入Spark,Spark的体系结构也越来越完整。技术更新越来越快,你想跟上时代的步伐,那么跟我来吧,一起学习Spark源代码导读,从代码入手,在实际的项目中能更快的解决问题,更深入的理解Spark。本课程从主要是分析Spark 1.4的源代码。
课程大纲
第一课 Spark源码概述和开发环境准备
第二课 从WordCount引发的代码入口
第三课 作业提交及执行(Stage,DAGScheduler,TaskScheduler)  
第四课 分布式缓存,WEB UI和Standalone
第五课 Spark Streaming
第六课 DStream流数据处理及容错分析
第七课 Spark Streaming的实例应用
第八课 Spark SQL,DataFrame
第九课 SQL解析引擎,优化和执行引擎
第十课 Spark SQL CLi and Thrift JDBC/ODBC server
第十一课 Graph计算框架
第十二课 SparkR和MLlib机器学习
授课讲师
冰风影,超过12年的软件研发经验,曾在ERP,医学,互联网行业企业担任高级软件工程师、架构师,技术总监。具备软件产品设计和开发经验,丰富的大型项目架构设计和编码经验。目前主要的研究方向是大数据,分布式技术,Hadoop和spark。国内知名的开源分布式数据库中间件MyCAT的核心开发成员,在Mycat中主要的贡献是NoSQL(mongodb,SequoiaDB)支持,Spark的引入,目前此项目已经有超过10名活跃志愿者在参与和推进,是当下热门的移动互联网和云计算项目的必备基础中间件之一。
课程环境
CentOS或Red Hat,eclipse或IntelliJ IDEA, Scala,JDK,Maven,sbt,Hadoop
授课对象
Java开发经验或Scala开发经验,偏向后台开发的Java工程师,以及Java软件架构师,需要懂分布式系统,Hadoop,Hive等经验,具备较强的编码能力。课程对于Spark初学者,Spark开发人员及Spark运维人员都具有比较大的学习价值,特别是对于想从源代码深入研究的人员有更大的帮助,可以快速理解Spark的运行原理。
收获预期
深入理解和研究Spark及修改Spark代码的能力。
课程试听
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

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授课老师

冰风影冰风影
季风老师,超过12年的软件研发经验,曾在ERP,医学,互联网行业企业担任高级软件工程师、架构师,技术总监。具备软件产品设计和开发经验,丰富的大型项目架构设计和编码经验。目前主要的研究方向是大数据,分布式技术,Hadoop和spark。国内知名的开源分布式数据库中间件MyCAT的核心开发成员,在Mycat中主要的贡献是NoSQL(mo  查看>>

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