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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

Spark深入淺出企業(yè)級最佳實踐培訓(xùn)課程

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課程介紹

 

其他精品課程班: 人機培訓(xùn) 通信培訓(xùn) AI職場培訓(xùn) Apollo培訓(xùn) Twin Builder培訓(xùn) 安全開發(fā)培訓(xùn) 公式培訓(xùn) ABB symphony培訓(xùn) catia汽車內(nèi)外飾設(shè)計培訓(xùn) Abaqus復(fù)合材料培訓(xùn) Vue培訓(xùn) 敏捷培訓(xùn) DevOps培訓(xùn) AIGC培訓(xùn) EBMI5培訓(xùn) CHI培訓(xùn) Scrum培訓(xùn) AI培訓(xùn) SEAi培訓(xùn) EtherCAT培訓(xùn) 尺寸鏈培訓(xùn) 3C半導(dǎo)體設(shè)備維護和調(diào)試培訓(xùn) FLds模塊模擬培訓(xùn) 失效分析培訓(xùn) sherlock機器視覺培訓(xùn) CFD流體力學(xué)培訓(xùn) AMESIM電機熱培訓(xùn) AIGC培訓(xùn)培訓(xùn) 機械可靠性培訓(xùn) ansys模具行業(yè)仿真應(yīng)用培訓(xùn) HRS培訓(xùn) Chatgpt培訓(xùn) 數(shù)模混合IC設(shè)計培訓(xùn) 嵌入式產(chǎn)品測試培訓(xùn) 降噪設(shè)計培訓(xùn) 白盒測試培訓(xùn)
 
 

曙海教學(xué)優(yōu)勢

  本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì),Spark深入淺出企業(yè)級最佳實踐培訓(xùn)課程以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。線上/線下/上門皆可,Spark深入淺出企業(yè)級最佳實踐培訓(xùn)課程專家,課程可定制,熱線:4008699035。

  大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。

 

精品課程班級列表

  • ?  以下就是本次Spark培訓(xùn)內(nèi)容

      第一部分

      1、Spark的架構(gòu)設(shè)計

      1.1 Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析

      1.2 Spark的架構(gòu)設(shè)計剖析

      1.3 RDD計算流程解析

      1.4 Spark的出色容錯機制

      2、Spark編程模型

      2.1 RDD

      2.2 transformation

      2.3 action

      2.4 lineage

      2.5寬依賴與窄依賴

      3、深入Spark內(nèi)核

      3.1 Spark集群

      3.2 任務(wù)調(diào)度

      3.3 DAGScheduler

      3.4 TaskScheduler

      3.5 Task內(nèi)部揭秘

      4、Spark的廣播變量與累加器

      4.1 廣播變量的機制

      4.2 廣播變量使用最佳實踐

      4.3 累加器的機制

      4.4 累加器使用的最佳實踐

      5、編寫Spark程序

      5.1 程序數(shù)據(jù)的來源:File、HDFS、HBase、S3等

      5.2 IDE環(huán)境構(gòu)建

      5.3 Maven

      5.4 sbt.

      5.5 編寫并部署Spark程序的實例

      6、SparkContext解析和數(shù)據(jù)加載以及存儲

      6.1 源碼剖析SparkContext

      6.2 Scala、Java、Python使用SparkContext

      6.4 加載數(shù)據(jù)成為RDD

      6.5 把數(shù)據(jù)物化

      第二部分

      7、深入實戰(zhàn)RDD

      7.1 DAG

      7.2 深入實戰(zhàn)各種Scala RDD Function

      7.3 Spark Java RDD Function

      7.4 RDD的優(yōu)化問題

      8、Shark的原理和使用

      8.1 Shark與Hive

      8.2 安裝和配置Shark

      8.3 使用Shark處理數(shù)據(jù)

      8.4 在Spark程序中使用Shark Queries

      8.5 SharkServer

      8.6 思考Shark架構(gòu)

      9、Spark的機器學(xué)習(xí)

      9.1 LinearRegression

      9.2 K-Means

      9.3 Collaborative Filtering

      10、Spark的圖計算GraphX

      10.1 Table Operators

      10.2 Graph Operators

      10.3 GraphX

      11、Spark SQL

      11.1 Parquet支持

      11.2 DSL

      11.3 SQL on RDD

      第三部分

      12、Spark實時流處理

      12.1 DStream

      12.2 transformation

      12.3 checkpoint

      12.4 性能優(yōu)化

      13、Spark程序的測試

      13.1 編寫可測試的Spark程序

      13.2 Spark測試框架解析

      13.3 Spark測試代碼實戰(zhàn)

      14、Spark的優(yōu)化

      14.1 Logs

      14.2 并發(fā)

      14.3 內(nèi)存

      14.4 垃圾回收

      14.5 序列化

      14.6 安全

      15、Spark on Yarn

      15.1 Spark on Yarn的架構(gòu)原理

      15.2 Spark on Yarn的最佳實踐

      16、JobServer

      16.1 JobServer的架構(gòu)設(shè)計

      16.2 JobServer提供的接口

      16.3 JobServer最佳實踐




  • 聯(lián)系曙海客服
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