大数据内存计算引擎Spark生态圈系统
¥99.9
你将收获
- 理解大数据处理的基本原理：Spark是一个大数据处理框架，通过学习Spark，你可以理解大数据处理的基本原理和技术。
- 掌握Spark的使用：课程可能会教你如何使用Spark进行数据处理和分析，包括使用Spark的核心API、SQL接口以及MLlib、GraphX等库。
- 理解Spark的架构和内部工作原理：通过学习Spark，你可以理解其架构和内部工作原理，包括其分布式计算模型、任务调度机制、内存管理等。
- 掌握Spark的性能调优和故障排查：课程可能会教你如何对Spark进行性能调优，以满足高吞吐量、低延迟的需求，并教你如何进行故障排查。
- 理解Spark生态系统：Spark有一个丰富的生态系统，包括Hadoop、Hive、HBase、Kafka等。通过学习Spark，你可以理解这些组件如何与Spark集成，以及如何在实际应用中使用它们。
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课程介绍
通过这个课程，你不仅可以学习到Spark的理论知识，也可以通过实践操作，掌握Spark的使用方法。
适合人群
- 数据科学家和数据分析师：Spark提供了强大的数据处理和分析能力，对于数据科学家和数据分析师来说，学习Spark可以帮助他们更高效地处理和分析大规模数据。
- 大数据工程师：对于大数据工程师来说，Spark是他们工具箱中的重要工具。Spark不仅可以处理大规模数据，还可以与其他大数据生态系统（如Hadoop、Kafka等）进行集成。
- 软件工程师和系统工程师：对于软件工程师和系统工程师来说，学习Spark可以帮助他们理解大数据处理的基本原理和技术，对于设计和实现大数据处理系统有很大帮助。
- 研究人员和学者：对于从事相关研究的人员和学者来说，Spark可以作为一个强大的研究工具，帮助他们处理和分析大规模数据。
- 对大数据和机器学习感兴趣的人：对于对大数据和机器学习感兴趣的人来说，学习Spark可以帮助他们进一步了解这两个领域的基本原理和技术。
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
1.离线计算引擎 Spark Core
共22节 | 8小时18分钟
2.数据分析引擎 Spark SQL
共12节 | 2小时32分钟
3.流处理引擎Spark Streaming
共10节 | 2小时7分钟
测试
共5题
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。
