Spark全栈深度学习教程:从基础到实战
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更新于2024-08-10
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"Spark从零到精通完整版视频教程,涵盖了SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming等技术,结合实际案例,适用于大数据初学者和进阶者。"
本视频教程是一套全面深入学习Apache Spark的课程,适合从零基础到深入理解的各个层次的学习者。Spark作为一个强大的分布式计算框架,因其高效、易用和多模态处理能力,在大数据处理领域备受青睐。本教程通过系统讲解和实战演练,旨在帮助学员掌握Spark的核心功能和实际应用。
1. Spark概述和入门
这部分将介绍Spark的基本概念、架构设计以及它在大数据处理中的作用。讲解Spark与传统MapReduce的区别,如何快速搭建Spark开发环境,以及如何运行第一个Spark程序。
2. SparkCore
SparkCore是Spark的基础,它提供了数据存储、任务调度和容错机制等功能。本部分将详细解释RDD(弹性分布式数据集)的概念,如何创建、操作和转换RDD,以及Spark的容错机制——检查点和宽依赖。
3. SparkSQL
SparkSQL允许用户使用SQL或者DataFrame/Dataset API进行数据处理,结合了SQL的便利性和Spark的高性能。本模块将涵盖DataFrame/Dataset的创建、查询,以及如何将外部数据源(如HDFS、Cassandra、Hive等)与SparkSQL集成。
4. SparkSQL-读写、转换、聚合与连接
这一部分将深入探讨SparkSQL的数据读取和写入操作,如何进行数据转换,包括筛选、投影、分组、连接等操作,以及如何进行复杂的数据聚合和连接查询。
5. SparkStreaming
SparkStreaming提供了实时数据处理的能力,基于微批处理实现。这里将讲解DStream的概念,数据源的接入,窗口操作,以及如何实现复杂的流处理逻辑。
6. StructuredStreaming
StructuredStreaming是Spark 2.0引入的新特性,提供了一种更高级的流处理模型。这部分会介绍如何定义持续查询,处理数据流的连续更新,以及如何与其他Spark组件结合使用。
7. 实战案例
课程最后会结合实际场景,运用所学知识解决实际问题,提升学员的动手能力和问题解决能力。
此课程适合大数据领域的在校学生、希望转行或提升技能的在职人员,以及对大数据感兴趣的各界人士。通过学习,学员不仅能够理解Spark的工作原理,还能具备使用Spark进行大数据处理的实际能力。提供的链接包含了课程的下载资源,提取码为yylu,供学员自行获取和学习。
2022-05-09 上传
2022-03-06 上传
2022-02-25 上传
2021-12-28 上传
2022-04-10 上传
Xd聊架构
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