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2019大数据实时处理-基于Python的Spark大数据处理技

  互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论,成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候,我们在内部交易系统的历史信息之外,需要一种基于大数据实时分析的决策模型和技术支持。

  大数据通常具有:数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。

  近年来以Berkley牵头设计的Spark/BDAS技术,实现了内存级别的分布式处理模式,使用户无需关注复杂的内部工作机制,无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验,即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。

  基于此,2019大数据实时处理- 基于Python的Spark大数据处理技术将于12月4-6日在北京举办!

  

  课程中结合实例,介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系,大数据挖掘工具MLlib武汉代孕如何进行商品聚类和电影武汉代孕推荐,以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等云环境下新技术的结合,分析了其应用前景。

  本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解武汉代孕如何用Spark实时大数据工具来解决业界的问题,并介绍了Spark生产环境搭建的相关知识。

  本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论Spark解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习,希望推动Spark实时大数据处理开发上升到一个新水平。

  适用人群

  培训对象

  1.系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

  2.牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。

  3.政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。

  4.高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

2019大数据实时处理-基于Python的Spark大数据处理技

  课程大纲

  第一讲Spark大数据实时处理技术

  第二讲 Spark安装配置及监控

  第三讲 Scala编程语言使用概述

  第四讲 Spark分布式计算框架

  第五讲 Spark内部工作机制详解

  第六讲 Spark数据读取与存储

  第七讲 Spark通信模块和容错机制

  第八讲SQL On Spark

  第九讲 Spark流数据处理工具Streaming

  第十讲Spark中的大数据挖掘工具MLlib

  第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX

  第十二讲 Spark与其他大数据技术的融合与应用

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(责任编辑:admin)