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• Spark系統(tǒng)概述
• Spark RDD及編程接口
• Spark運(yùn)行模式及原理
• Spark調(diào)度管理原理
• Spark的存儲(chǔ)管理
• Spark監(jiān)控管理
• Shark架構(gòu)與安裝配置
• SQL程序擴(kuò)展
• Spark Streaming流數(shù)據(jù)處理框架
• GraphX計(jì)算框架
• Tachyon存儲(chǔ)系統(tǒng)
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• Spark系統(tǒng)概述	為什么需要 和Hadoop有什么不同 Spark大數(shù)據(jù)處理框架 Spark基本功能 Spark基本組件 Spark計(jì)算模型 Spark　和Hadoop比較的差異和優(yōu)點(diǎn)
  Spark RDD及編程接口	Spark程序基本構(gòu)成 Spark RDD 集合創(chuàng)建操作和存儲(chǔ)創(chuàng)建操作 轉(zhuǎn)換操作 控制操作（control operation） 行動(dòng)操作（action operation）
  Spark運(yùn)行模式及原理	Spark運(yùn)行模式列表 Spark基本工作流程 各種工作模式安裝、部署、運(yùn)行原理 Local運(yùn)行模式 Standalone運(yùn)行模式 Local cluster模式 Mesos模式 YARN standalone / YARN cluster模式 YARN client模式 各種模式的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)比較
  Spark調(diào)度管理原理	Spark作業(yè)調(diào)度管理概述 Spark調(diào)度相關(guān)基本概念? 作業(yè)調(diào)度模塊頂層邏輯概述 作業(yè)調(diào)度具體工作流程 任務(wù)集管理模塊詳解 調(diào)度池和調(diào)度模式分析 Spark應(yīng)用之間的調(diào)度關(guān)系 調(diào)度過程中的數(shù)據(jù)本地性問題
  Spark的存儲(chǔ)管理	存儲(chǔ)管理模塊整體架構(gòu) 通信層架構(gòu) 通信層消息傳遞 注冊(cè)存儲(chǔ)管理模塊 存儲(chǔ)層架構(gòu) 數(shù)據(jù)塊 (Block) RDD 持久化 RDD分區(qū)和數(shù)據(jù)塊的關(guān)系 內(nèi)存緩存 磁盤緩存 持久化選項(xiàng) 如何選擇不同的持久化選項(xiàng) Shuffle數(shù)據(jù)持久化 廣播（Broadcast）變量持久化
  Spark監(jiān)控管理	UI管理 實(shí)時(shí)UI管理 歷史UI管理 Metrics管理 Metrics系統(tǒng)架構(gòu) Metrics系統(tǒng)配置 輸入源（Metrics Source）介紹 輸出方式（Metrics Sink）介紹
  Shark架構(gòu)與安裝配置	Shark架構(gòu)淺析 Hive/Shark各功能組件對(duì)比 MetaStore CLI/ Beeline JDBC/ODBC Hive Server/2 與 Shark Server/2 Driver 145 SQL Parser 146 查詢優(yōu)化器（Query Optimizer） 物理計(jì)劃與執(zhí)行 Shark安裝配置與使用 安裝前準(zhǔn)備工作 在不同運(yùn)行模式下安裝Shark Shark SQL命令行工具（CLI） 使用Shark Shell命令 啟動(dòng)Shark Server Shark Server2配置與啟動(dòng) 緩存數(shù)據(jù)表?
  SQL程序擴(kuò)展	程序擴(kuò)展并行運(yùn)行模式 Evaluator和ObjectInspector 自定義函數(shù)擴(kuò)展 自定義數(shù)據(jù)存取格式 Spark SQL邏輯架構(gòu) Catalyst上下文（Context） Java API Python API Spark SQL CLI Thrift服務(wù)
  Spark Streaming流數(shù)據(jù)處理框架	Spark Streaming基本概念 性能調(diào)優(yōu) 運(yùn)行時(shí)間優(yōu)化 內(nèi)存使用優(yōu)化 容錯(cuò)處理 DStream作業(yè)的產(chǎn)生和調(diào)度 DStream與RDD關(guān)系 數(shù)據(jù)接收原理 自定義數(shù)據(jù)輸入源 自定義監(jiān)控接口（StreamingListener） Spark Streaming案例分析
  GraphX計(jì)算框架	圖并行計(jì)算 數(shù)據(jù)并行與圖并行計(jì)算 圖并行計(jì)算框架簡介 GraphX簡介 GraphX模型設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)模型 圖計(jì)算接口 GraphX模型實(shí)現(xiàn) 圖的分布式存儲(chǔ) 圖操作執(zhí)行策略 圖操作執(zhí)行優(yōu)化 序列化和反序列化 GraphX內(nèi)置算法庫 GraphX應(yīng)用 Pregel模型 N維鄰接關(guān)系計(jì)算
  Tachyon存儲(chǔ)系統(tǒng)	設(shè)計(jì)原理 框架設(shè)計(jì) 主節(jié)點(diǎn) 工作節(jié)點(diǎn) 客戶端 讀寫工作流程 Tachyon的部署 單機(jī)部署 分布式部署 Tachyon的配置 Tachyon應(yīng)用?

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