云栖社区围绕大数据技术——Spark整理了一份详尽的学习、实践课程,整个课程分为三大部分:
一、基础打磨:《Scala入门到精通》《Linux&Akka基础》的系列学习课程;
二、深入理解:本部分主要包含《源码走读》、《组件解析》两部分内容;
三、应用实践:从语言的场景实践到技术应用提供了全方的实战演练案例,读者可以根据内容手把手地进行;
还有最后一部分是介绍基于阿里云E-MapReduce(点击了解产品详情)的实践应用讲解,此部分小编特意为想深入学习的上云“新”同学们准备了一份厚礼:10个阿里云免费套餐邀请码(想必很多同学知道他的价值,如果还有不了解的可以点击此处查看)用于实践学习使用。
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课程介绍如下,提供给各位同学提前预览各取所需,课程学习页面请点击此处进入:
一、基础打磨篇:
1.1 《Scala入门到精通》
· 第一节:Scala语言初步
· 第二节:Scala基本类型及操作、程序控制结构
· 第三节:Array、List
· 第四节:Set、Map、Tuple、队列操作实战
· 第五节:函数与闭包
· 第六节:类和对象(一)
· 第七节:类和对象(二)
· 第八节:包和引入
· 第九节:继承与组合
· 第十节:Scala类层次结构、Traits初步
· 第十一节:Trait进阶
· 第十二节:I/O与正则表达式
· 第十三节:高阶函数
· 第十四节:Case Class与模式匹配(一)
· 第十五节:Case Class与模式匹配(二)
· 第十六节:泛型与注解
· 第十七节:类型参数(一)
· 第十八节:隐式转换与隐式参数(一)
· 第十九节:隐式转换与隐式参数(二)
· 第二十节:类型参数(二)
· 第二十一节:类型参数(三)
· 第二十二节:高级类型 (一)
· 第二十三节:高级类型 (二)
· 第二十四节:高级类型 (三)
· 第二十五节:提取器(Extractor)
· 第二十六节:Scala并发编程基础
· 第二十七节:Scala操纵XML
· 第二十八节:Scala与JAVA互操作
· 第二十九节:Scala数据库编程
· 第三十节:Scala脚本编程与结束语
1.2 《Linux & Akka基础》
· 第一节:Linux介绍、安装及使用初步
· 第二节:Linux文件系统、目录(一)
· 第三节:用户和组 · 第四节:Linux文件系统(二)
· 第五节:vi、vim编辑器(一)
· 第六节:vi、vim编辑器(二)
· 第七节:进程管理
· 第八节:网络管理
· 第九节:Shell编程入门(一)
· 第十节:Shell编程入门(二)
· 第十一节:Shell编程入门(三)
· 第十二节:Shell编程入门(四)
· 第十三节:Shell编程入门(五)
· 第十四节:Shell编程入门(六)
· 第十五节:基础正则表达式(一)
· Akka并发编程(一):并发编程简介
· Akka并发编程(二)::Actor模型(一)
· Akka并发编程(三):Actor模型(二)
· Akka并发编程(四):Actor模型(三)
· Akka并发编程(五):Actor模型(四)
· Akka并发编程(六):Actor模型(五)
· Akka并发编程(七):Actor模型(六)
· Akka并发编程(八):Actor模型(七)
二、深入理解篇
2.1 《源码走读》
· 第一节:Spark应用程序提交流程
· 第二节:SparkContext的创建
· 第三节:Spark Job的提交
· 第四节:Stage划分
· 第五节:Stage提交
· 第六节:Task提交
· 第七节:ResourceOffers与LaunchTasks解析
· 第八节:Task执行
· 第九节:Task执行成功时的结果处理
· 第十节:Standalone运行模式解析
· 第十一节:Spark SQL 处理流程分析
· 第十二节:Spark SQL之SQLContext(一)
2.2 《组件解析》
· 第一节:Spark 1.5.0集群搭建
· 第二节:Hadoop、Spark生成圈简介
· 第三节:Spark Intellij IDEA开发环境搭建
· 第四节:Spark编程模型(一)
· 第五节:Spark编程模型(二)
· 第六节:Spark编程模型(三)
· 第七节:Spark运行原理
· 第八节:Spark SQL与DataFrame(一)
· 第九节:Spark SQL运行流程解析
· 第十节:Spark SQL案例实战(一)
· 第十一节:Spark Streaming(一)
· 第十二节:Spark Streaming(二)
· 第十三节:Spark Streaming(三)
· 第十四节:Spark Streaming(四)
· 第十五节:Kafka 0.8.2.1 集群搭建
· 第十六节:Spark Streaming与Kafka
三、应用实践篇
3.1 《场景实践》
· 和封神一起“深挖”Spark
· 商品搜索引擎---推荐系统设计
· 阿里Spark实践与探索
· 如何做Spark 版本兼容
· 用线性回归无编码实现文章浏览数预测
· Spark Streaming+Spark SQL实现可配置ETL
· 2016中国spark技术峰会见闻摘要
· Spark Streaming 流式计算实战
· 利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源
· 协同过滤算法多语言实现 · Spark 数据倾斜的一些表现
· Spark性能优化 · Spark性能优化——和shuffle搏斗
· Kafka+Spark Streaming+Redis实时计算实践
· 数据处理平台架构中的SMACK组合
3.2 《技术应用》
· SparkSQL实战(一):DataFrames基础
· SparkSQL实战(二):DataFrames进阶
· SparkSQL实战(三):SparkSQL应用案例
· ML On Spark(一):基础数据结构
· ML On Spark(二):基础数据结构
· ML On Spark(三):统计基础
· ML On Spark(四):统计基础
更多:E-MapReduce实践应用场景介绍
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· 云上Hadoop之优势
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