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课程介绍 :" Y$ ^8 k, ~) W
' v8 p8 m3 @: I0 @+ U7 C& u+ Z这门课还是需要有一定的计算机基础的人来听会比较好，也要对大数据有一定的了解，最好也了解数据仓库以及大数据实时处理等方面的基础知识，明白Spark 1.X 大数据平台其实是一个用来处理大数据的平台，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，是现在公认对大数据的最佳实时分析工具，然后这堂课的目的其实是为了学会了解Spark的各个方面并学会使用。6 e' k. p Y, L9 e* p
, K/ Q( u- m+ S) D8 b深刻的感觉如果没有基础会很费事，因为这个课程有点儿承上启下的意思，其中的专有名词非常多。
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但是老师讲的挺好，都是干货，课件什么的总会出现很多英文专有名词，非常锻炼人。但是每周的课程之前会提供非常棒的资料，感觉真的赚到了。
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课程时间比较长一些，一般会在40~60分钟，而且一节课的确是在说一个非常紧密的知识块，这样也没有办法了，需要留出整块时间。# A$ [( W/ U6 O4 k( J, _* N
/ a! V9 [2 ~! m+ @% J2 ^趣味性什么的，还是抱着培养知识的心态来吧==但是学进去会有意思，而且如果知道大数据能干很多有意思的事情，那么学的时候也比较有东西，这方面，请自己在课下培养好兴趣，然后抱着学习的心态来看这一课才好。
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# ?9 g9 \3 a/ N$ X+ l" W课程的整体分布还是很有条理的，但是学习量还是很足的，涉及的知识面比较广些，Spark生态系统(BDAS项目)已经发展成一个包含多个子项目的集合，Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等，课程中不仅对上述的部分有讲解，还讲了Spark多语言编程等，有实战有讲解，干货满满。
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适合学员:
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1 b3 C* i+ w% O( `% h$ c想要从事spark大数据开发。
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课程时长:
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6 T* O a$ N8 u6 c大概学习1个月。
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课程目录：4 @/ C! ]! A" I' B' Q. x4 y
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第01章 Spark生态系统介绍，Spark整体概述与Spark编程模型(4节)
. Z4 T. \! F. [8 E4 ^/ A& |/ ?第02章 深入Spark内核(2节)5 F- t" u) z( G& f0 A0 U2 {2 j
第03章 Spark on Yarn & Spark as a Service(2节)
% R B& p6 M: c/ X第04章 Spark Streaming(3节)
7 ~3 ^( g) I+ R/ f# G8 W第05章 Shark与Spark SQL(4节)4 Q) a7 x3 h L4 U5 E
第06章 Machine Learning on Spark(2节)
0 a) `1 d; @/ X3 `7 u) {0 _4 F第07章 Spark多语言编程(2节)* M( H' T, }+ V- V: {/ T8 a }
第08章 Tachyon(2节)
& z0 Q$ Q+ P$ q" `第09章 SparkR(2节)/ l! F z+ a/ |4 f# D
第10章 GraphX(3节)
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见" E- K+ L4 W) S6 B# ]. ^3 w
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发表于 2022-6-15 05:57:02
