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大数据Spark工程师的进阶之路

[2021-08-11 10:36:22] 浏览量：53 来源：

杭州德博领育软件

随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网运营的也要求开始精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成互联网企业的重点。

Spark初诞生于美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室，是一个可应用于大规模数据处理的、通用引擎。

2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今已成为Apache软件基金会重要的三大分布式计算系统开源项目之一（即Hadoop、Spark、Storm）。

Spark初的设计目标是使数据分析更快——不仅运行速度快，也要能、容易地编写程序。

为了使程序运行更快，Spark提供了内存计算，减少了迭代计算时的IO开销；而为了使编写程序更为容易，Spark使用简练、优雅的Scala语言编写，基于Scala提供了交互式的编程体验。

虽然，Hadoop已成为大数据的事实标准，但其MapReduce分布式计算模型仍存在诸多缺陷，而Spark不仅具备Hadoop MapReduce所具有的优点，且解决了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark正以其结构一体化、功能多元化的优势逐渐成为当今大数据领域热门的大数据计算平台。

据小编了解企业在面试Spark工程师的时候，至少需要达到1~3年工作经验的，那我们的课程可以为你带来什么呢？如果你有一定的基础，但是苦于没有找到合适的进阶课程，不妨学习一下，我们针对有Scala基础的同学们，精心准备的进阶课程。

本课程将从Spark基础、原理到优化，从浅到深，层层深入递进，讲解Spark体系。原理分析和性能优化经验都是对于Spark的重要加分项，在实际工作中也能起到非常重要作用。通过一个教育平台大数据分析系统来进行实战演练，将所学即所用，在真正的需求分析实现过程中完成对Spark体系的掌控。

我们课程的重点内容

Apache Spark基础及架构	认识Spark和Spark技术栈 Spark架构设计 Spark运行环境 Spark核心数据结构—RDD RDD的数据变换及操作
Apache Spark 分布式计算原理	RDD依赖 DAG工作原理 Spark Shuffle原理 RDD优化装载CSV数据源装载JSON数据源使用IDEA开发Spark应用程序
Spark SQL精华及与Hive的集成	Spark SQL原理 Spark SQL优化器 – Catalyst Optimizer Dataset与DataFrame的操作 Spark SQL操作外部数据源 Spark函数应用与开发 Spark-SQL Shell Spark性能优化
教育平台大数据分析系统	日志数据清洗用户留存分析活跃用户分析活跃用户地域信息分析用户浏览深度分析