Spark全套知识体系,终于搞到了!

2019 年 11 月 28 日 大数据和云计算技术
福利手慢无

 廖雪峰的大数据开发必备教程-Spark视频资料终于免费了!限额领取~


今年不少人觉得职场晋升不那么顺畅,说是大环境所致,这也没错。但身边有些人,却能在如此“艰难”的环境下,顺利跳槽升值。究其原因,无非就是未雨绸缪,顺势而上。

拿当下火热的大数据来说,伴随人工智能的火热,据且未来3到5年大数据人才缺口将达到150万之多(数据来自《大数据人才报告》数据)。人才的高度稀缺意味着高额回报,因此在相同工作年限的情况下,大数据工程师的薪资普遍更高,待遇涨幅也会超过其他岗位。
现在入局大数据,会是一个不错的时机。


说起大数据开发,门槛还是较高的:因为需要掌握Hadoop、Presto及Spark等多个技术点, 加之大数据开发技术更新快,前几年只需要Hadoop知识,Spark才刚刚兴起,眨眼间Spark都3.0了。想通过书籍或者网上资料学习大数据绝非易事儿,还往往抓不住重点。


Spark作为同时支持大数据和人工智能的统一分析平台,大数据分受欢迎的分析工具,不但博大精深,而且发展迅速。掌握Spark就是掌握了大数据时代的搏,对大数据开发工程师来说握Spark可谓至关重要。


但由于Spark技术栈相对复杂,它的功能既强大又丰富,因此掌握起来尤其困难。很多初入大数据开发这一方向的人,一开始一头雾水,不知道从什么地方开始下手,也不知道怎么样从一无所知到成为精通Spark的高手。


别急,这里有一份由 廖雪峰等多位技术专家历时2个月精心打磨的 价值1788元Spark底层核心RDD和Spark框架内部原理深度讲解学习视频,对 从事Java、PHP、运维等工作想要提升 转行,或想从事大数据相关工作等人群来说,这份资料将特别适合。现在小编为大家申请到了 128个免费领取名额,手慢无~

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看完本视频,你将收获:


深入理解面向函数式编程语言Scala开发Spark程序;

深入剖析Spark底层核心RDD的特性;

深入理解RDD的缓存机制和广播变量原理及其使用 ;

掌握Spark任务的提交、任务的划分、任务调度流程。


更重要的是,通过学习本视频的知识内容,对你后面的 工作和面试将提供强大的支持学习资料内容大概如下:


  1. Spark之内存计算框架--课程内容介绍

    知识点:spark的课前准备内容


  2. 通过IDEA工具开发Spark的入门案例

    知识点:maven构建scala工程


  3. Spark之内存计算框架--通过IDEA工具开发Spark的入门案例--代码开发

    知识点:scala语法、spark程序开发


  4. Spark之内存计算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中运行

    知识点:程序打成jar包、spark-submit提交任务命令的使用


  5. Spark之内存计算框架--Spark底层编程抽象之RDD是什么

    知识点:spark底层核心RDD


  6. Spark之内存计算框架--Spark底层编程抽象之RDD的五大特性

    知识点:spark底层核心RDD的特性


  7. 基于单词统计案例来深度剖析RDD的五大特性

    知识点:spark底层核心RDD的五大特性深度剖析


  8. Spark底层核心RDD的算子操作分类

    知识点:spark底层核心RDD的算子分类


  9. Spark底层核心RDD的依赖关系

    知识点:spark底层核心RDD的依赖关系(宽窄依赖)


  10. Spark底层核心RDD的缓存机制

    知识点:spark底层核心RDD的缓存机制、应用场景、如何使用、如何清除缓存


  11. DAG有向无环图的构建和划分stage

    知识点:DAG有向无环图和划分stage


  12. 基于wordcount程序剖析Spark任务的提交、划分、调度流程

    知识点:spark任务提交、划分、调度流程剖析


  13. 通过Spark开发实现点击流日志分析案例

    知识点:RDD常见的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用


  14. 通过Spark开发实现ip归属地查询案例--需求介绍

    知识点:ip归属地查询需求介绍说明


  15. 通过Spark开发实现ip归属地查询案例--代码开发

    知识点:spark中的广播变量、ip地址转换成Long类型数字、二分查询


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Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
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