大数据spark就业培训需要学习什么_百度知道
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大数据spark就业培训需要学习什么
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大数据包含的知识量比较广，从经验，课程等方面来考虑，感觉魔据还可以，可以实际考察。当然不管在哪里学都跟自身的努力是分不开的。
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大数据开发短期培训待遇怎么样
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但是还是自身要足够努力才行从经验，课程等方面来考虑，感觉魔据还可以，可以实际考察。
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待遇的话一般是可以的工资1-2万左右所以说可以去工作
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大数据spark研发培训如何
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自己认为五十人左右还是可以接受的，像有些机构一百人以上，感觉老师也顾忌不过来，个人不建议去，魔据还可以，可以去实际考察一下，那就有点接受不了了
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大数据spark案例分析与实践培训
北京普开数据技术有限公司
学校地址朝阳区立水桥立军路甲1号
大数据spark案例分析与实践培训
普开数据 — 大数据spark案例分析与实践培训 普开数据简介 北京普开数据技术有限公司（以下简称普开数据）是国内最早致力于大数据Hadoop和Spark核心技术专业培训与应用开发的高科技公司。 公 司利用自身在云计算、大数据、物联网、移动互联网技术方面的积累，基于对职业教育的深刻理解和多年的实践，为高校和企业开展大数据应用人才教学、培训提供 教材、教案、大数据应用场景、实训设备、课程体系等产品和服务。通过“大数据职业培训+大数据应用开发+大数据资源服务”构建完整的大数据业务生态链。 课程背景 当下是大数据时代，Spark被认为是新一代内存性计算框架，未来之星，Spark官方统计，Spark运行效率比MapReduce快10~100倍。 2014 年，Spark已经被很多公司采用，大部分数据挖掘算法和迭代式算法在逐步从MapReduce平台迁移到Spark平台中，包括阿里巴巴、腾讯、百度、 优酷土豆、360、支付宝等互联网公司已经在线上产品中使用spark，且取得了令人满意的效果。另外部分省份的运营商也正在尝试使用spark解决数据 挖掘和分析问题，部分银行如工商银行也正在尝试spark平台。据不完全统计，2015年大部分互联网公司、运营商和金融公司，均会考虑和尝试引入 spark平台，以部分替代MapReduce为主的低效的批处理计算平台。 & 食宿安排 食宿统一协助安排，费用自理。 培训费用 培训费：4400 元/人（含教材费、资料费、午餐费）、 考试及证书费用（可选）：500元/人。 颁发证书 参加相关培训并通过考试的学员，可以获得： 工业和信息化部颁发《Spark开发工程师》培训证书。该证书可在工信部相关网站查询，可作为能力评价、考核和任职的重要依据。 赠送礼包 Hadoop集群监控系统，由中科普开研发的商用Hadoop监控平台。 培训期间工作餐 培训期间普开数据为学员免费提供午餐，宽敞舒适的用餐环境，来自各行各业的工程师、技术总监、高校老师、主任以及院长齐聚一堂，一边用餐一边轻松愉快的交流探讨行业解决方案。
培训大纲（5天大容量+经典案例+动手实验） 第一天(Spark基本概念与安装部署) 模块一、Spark大数据架构概述
1. 1介绍Spark大数据层级架构及各层软件设计要求，包括数据收集， 大数据存储，大数据计算框架，大数据应用等
1.2. Hadoop与Spark区别与联系
介绍Hadoop与Spark区别，关系以及定位。
1.3. Spark生态系统概述以及版本演化 介绍Spark生态系统及其版本演化历史，并给出spark版本选择建议 模块二、Spark产生动机与基本概念
2.1 Spark产生背景
介绍Spark产生的背景，与MapReduce对比，其优缺点是什么
2.2 Spark核心概念
（2）基本操作：transformation与 action
2.2 Spark程序架构
（1）Driver/executor
（2）容错机制 模块三、Spark安装部署
3.1 Spark运行模式简介
standlone模式
Spark on yarn模式
3.2 搭建一个spark on yarn集群
搭建yarn集群 运行第一个spark程序 第二天(Spark程序设计、内部原理与案例分析) 模块四、Spark程序设计实例 4.1 Scala语言基础 介绍scala语言，常用语法以及库函数 4.2 Spark程序设计方法 Spark程序基本构成 1.SparkContext，RDD，transformation/action Spark API介绍 2.（1） 如何创建RDD（scala集合，HDFS文件，HBase文件等） 3.（2）如何基于RDD进行数据处理，介绍常见的分布式算子 4.（3）如何保存处理结果（返回到driver端，写入hdfs等） 5.（4）广播变量与累加器 6. 7.4.3 Spark程序设计实例 8.（1）分布式Pi估算程序 9.（2）K-means分类算法实现 （3）逻辑回归算法实现 模块五、Spark内部原理 5.1 Spark程序运行流程概述 介绍Spark从提交，到调度，到最后执行完成整个过程 5.2 Spark内部执行流程 介绍Spark程序内部的逻辑查询计划，物理查询计划，调度等几个环节 5.3 Spark shuffle实现 介绍Spark shuffle发展史及实现逻辑 5.4 Spark算子的内部机制 以reduceByKey和groupByKey两个算子为例介绍spark算子的内部实现原理 第三天（案例分析） 模块六、Spark SQL与DataFrame
6.1 Spark SQL定位
6.2 如何使用SparkSQL处理数据
（1）使用SparkSQL处理HDFS上数据
（2）使用SparkSQL处理Hive中的数据 6.3 Spark SQL与Spark及Spark Streaming结合 模块七、用户标签分析系统
7.1 用户标签分析系统背景
7.2 用户标签系统架构
7.3 基于Spark+parquet实现用户标签系统
7.4. 性能测试与调优 模块八、篮球运动员评估系统
8.1 篮球运动员评估系统背景
8.2 数据导入
8.3 利用Spark+SparkSQL分析运动员各项指标
项目实战 某运营商基于spark的大数据架构 混搭架构是当前运营商的自然选择，根据数据的热度和存储成本来分布。通过三者的有效融合，以提供最大的计算能力。一般采用的思路为： 1、采用Tableau作为图形化配置和管理工具，将ETL过程、原子处理等转化为Spark的Task 2、离线批量接口和实时接口采用同样的配置，只有处理的时间间隔属性不同，架构图如图所示 第四天（Spark生态系统） 模块九、Spark Streaming基本与应用
9.1 Spark Streaming产生动机
9.2 Spark Streaming程序设计
（1）创建DStream
（2）基于DStream进行流式处理
9.3 Spark Streaming容错与性能优化
（1）Spark Streaming容错机制
（2）如何对spark Streaming进行优化
9.4 Spark Streaming与Kafka整合 模块十、MLlib
10. 介绍Spark的数据挖掘库MLlib，重点介绍其内部的几个分类算法，聚类算法和推荐算 法，包括逻辑回归，K-Means协同过滤等
&项目实战 电子商务商品推荐系统 基于spark的商品推荐系统是互联网领域对spark的一个经典应用，阿里巴巴，京东，中国移动等大型公 司都进行了广泛的应用，效果显著，商品推荐系统通常包含基于规则的商品推荐和基于模型的商品推荐 两类，分别介绍如下： （1）基于规则的广告推荐 （2）基于模型的广告推荐第五天（Spark综合案例） 模块十一、电影推荐系统的背景，系统设计以及实现 11.1 电影推荐系统背景 11.2 电影推荐系统的架构 11.3 电影推荐系统模块1：基于Spark+MLLib构建离线模型训练 11.4 电影推荐系统模块2：基于Kafka+Spark Streaming构建实时推荐模块
11.5 总结大数据架构Lambdaarchitecture 项目实战 1.电子商务商品推荐系统 基于spark的商品推荐系统是互联网领域对spark的一个经典应用，阿里巴巴，京东，中国移动等大型公司都进行了广泛的应用，效果显著，商品推荐系统通常包含基于规则的商品推荐和基于模型的商品推荐两类，分别介绍如下： （1）基于规则的广告推荐 （2）基于模型的广告推荐 2.大数据精准推荐 （1）阿里巴巴 阿 里搜索和广告业务，最初使用Mahout或者自己写的MapReduce来解决复杂的机器学习，导致效率低而且代码不易维护。淘宝技术团队使用了 Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。将Spark运用于淘宝的推荐相关算法上,同时还利用Graphx解决了许多生产问题， 包括以下计算场景：基于度分布的中枢节点发现、基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等。 （2）腾讯 广 点通是最早使用Spark的应用之一。腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，围绕“数据+算法+系统”这套技术方案，实现了在“数据实时采 集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上，支持每天上百亿的请求量。 大数据专家团 马延辉 普 开数据CT0，原搜索部门架构师，曾先后在淘宝、从事垂直搜索、大数据分析挖掘和平台建设等方向的研发，对 Hadoop生态系统，特别是Hive、HBase、Mahout等开源框架的业务应用、可靠性、基础架构和高级应用等方面有着丰富经验。项目大部分属于 互联网领域，项目对性能，特别是实时性、稳定性、可用性的要求非常高，参与咨询和实施的项目涉及地质、交通、气象等诸多领域。此外开源了若干项目深受业界 认可，如Ella、Hbase-secondary-index。累计培训人数超过6000人。 项目经验 用户精分系统 海量数据实时计算系统 HBase监控项目——Ella HBase二级索引项目 数据平台整体迁移 手机端综合推荐系统 某视频指数项目 数据魔方产品 化妆品个性化推荐项目 问答类网站主题搜索系统 中文全文搜索引擎系统 地调网格大数据平台 董西成 《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》和《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》书籍作者，两本书销量超过20000本，是Hadoop领域非常权威的畅销书。 董 老师是资深大数据技术实践者和研究者，拥有超过5年的大数据平台研发经验，曾参与商用大数据原型研发，以及分布式日志系统、全网图片搜索引擎、 Hadoop调度器等项目的设计与研发；曾在中国云计算大会（CieCloud），世界软件大会（W0T）等担任主持人和培训讲师；目前就职于美国某著名 视频公司，从事Hadoop及Spark平台相关的研发工作。 项目经验 南瑞科技（国家电网）Mesos与大数据 国家测评中心大数据培训 上海工商银行软件开发中心大数据培训 第六届中国云计算大会(ciecloud)大数据应用实战技术培训 世界软件大会(W0T) 用户标签系统与用户数据化运营培训 工信部大数据软件工程师认证考试指定课程
钟老师 现 任职于中科院某研究所，高级工程师，副高职称，博士毕业于中国科学院计算技术研究所，获工学博士学位（计算机系统结构方向）。长期从事于大数据基础架构建 设、企业级数据仓库、大数据分析、挖掘等领域项目的开发及管理。熟悉多种技术架构的综合运用，包括Hadoop、Greenplum、0racle、 Cognos、Datastage等。Hive、HBase、Mahout等开源框架的业务应用、可靠性、基础架构和高级应用等方面有着丰富经验。 项目经验 用户行为分析项目 大数据平台建设项目 数据营销平台项目 客户价值体系建设 积分商城推荐引擎系统 实验环境+配套教材提供实验环境：安装实验和安装部署好的实验平台 本次培训班设置了大量动手实验，并提供数据供实验使用，整个教学过程中采用理论结合实践的方式，以帮助学员快速掌握Spark案例及应用。 《Spark大数据处理案例分析与实践》培训教材1本、配套实验手册1本、本次培训全套教学课件。 现场配备大数据教学一体机、效果再次升级 此次培训将采用普开研发的大数据教学一体机，作为教学实验环境，由原来的单机笔记本虚拟机升级为服务器集群操作，此一体机已在国内多所高校落地并使用，培训效果再次升级。 实验环境：计算能力320核，内存1TB，存储128TB，网络1G && 增值服务 普 开大数据课程不但注重技术与技能的讲解与培训，更注重真实案例的分享；同时还提供后续网上学习和24小时答疑服务；提供大数据项目咨询及大数据猎头服务。 课程及服务从市场需求出发，紧密结合行业对大数据技术的需求提供专业培训，支持企业决策和行业发展，实现大数据的商业价值。 & 行业解决方案 将大数据和行业应用结合起来，才能体现大数据真正的价值。普开数据一直致力于将大数据技术应用到企业中，真正解决行业难点和痛点，帮助企业更加灵活、快速的应用大数据，实现数据的大价值。
&& & 公开课往期回顾
&& &企业定制培训回顾
& 高校师资培训回顾
&普开官网：hadoop.zkpk & &咨询热线：400-838-6003 &
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苏公网安备55干货丨成为云计算大数据Spark高手的必备技能-大数据人才基地
干货丨成为云计算大数据Spark高手的必备技能作者：大数据人才基地 / 公众号：bigdata_talent发表时间 ：Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎。Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想成为Spark高手，也需要一招一式，从内功练起，通常来讲需要经历以下阶段：第一阶段：熟练掌握Scala语言
1. Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala。
2. 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序。
3. 尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等。第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API
1. 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用。
2. 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制。
3. 掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等。第三阶段：深入Spark内核此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：1. 通过源码掌握Spark的任务提交过程。2. 通过源码掌握Spark集群的任务调度。3. 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节。第四阶级：掌握基于Spark上核心框架的使用Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等。
1. Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等。
2. Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能效率有显著的提升，需要重点掌握。
3. 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法。第五阶级：做商业级别的Spark项目通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。第六阶级：提供Spark解决方案1. 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节。2. 根据不同的业务场景提供相应的解决方案。3. 根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架。前面所述的成为Spark高手的六个阶段中的第一和第二个阶段可以通过自学逐步完成，随后的三个阶段最好是由高手或者专家的指引下一步步完成，最后一个阶段，基本上就是到”无招胜有招”的时期，很多东西要用心领悟才能完成。除非特别注明，本站所载内容来源于互联网、微信公众号等公开渠道，不代表本站观点，仅供参考、交流之目的。转载的稿件版权归原作者或机构所有，如有侵权，请联系删除。大数据人才基地
“大数据人才基地”立足于产业发展，研究与应用结合，学术与商业融合，理论与实战结合，服务体系及标准课程与国际同步，通过人才培养、师资培训、实习实训、项目孵化、加速器、投融资等形式，提供成熟的大数据人才一体化创新创业平台，开展大数据技术创新、市场创新、人才创新、产品创新方面的研究和合作，为大数据产业发展提供人才智力服务，形成大数据人才学历与非学历培训中心、大数据人才职业技能认证与培训中心、大数据研发与成果转化中心、大数据周边产品研发中心。相关文章猜你喜欢 创行合一旅游规划百通世纪执业药师武汉江都财税汽车微家酷云互动#统计代码