你将获得
- 快速构建 Spark 核心知识体系
- Spark 三大计算场景案例实操
- 逐句注释的保姆级代码讲解
- 在故事中搞懂 Spark 开发实战技巧
课程介绍
说到学习 Spark,如果你对“Spark 还有那么火吗?会不会已经过时了?”这个问题感到困惑,那大可不必。
因为经过十多年的发展,Spark 已经由当初的“大数据新秀”成长为数据应用领域的中流砥柱,早已成为各大头部互联网公司的标配。比如,字节跳动、美团、Netflix 等公司基于 Spark 构建的应用,在为公司旗下的核心产品提供服务。
这也就意味着,对于数据应用领域的任何一名工程师来说,Spark 开发都是一项必备技能。
虽然 Spark 好用,而且是大数据从业者的一门必修课,但对于入门这件事儿,却也面临着这样一些难题:
- 学习资料多且杂,自己根本就梳理不出脉络,更甭提要构建结构化的知识体系了。
- 学习 Spark,一定要先学 Scala 吗?新学一门编程语言,真不是件容易的事儿。
- Spark 的开发算子太多,记不住,来了新的业务需求,又不知道该从哪里下手。
- ……
那么,该如何解决这些问题,从而打开 Spark 应用开发的大门呢?
为此,我们邀请到了吴磊老师。他会结合自己这些年学习、应用和实战 Spark 的丰富经验,为你梳理一套零基础入门 Spark 的“三步走”方法论:熟悉 Spark 开发 API 与常用算子、吃透 Spark 核心原理、玩转 Spark 计算子框架,从而帮助你零基础上手 Spark 。
这个“三步走”方法论再配合 4 个不同场景的小项目,吴磊老师会从基本原理到项目落地,带你深入浅出玩转 Spark。
课程模块设计
结合 Spark 最常用的计算子框架,这门课设计为 4 个模块,它与“三步走”方法论的对应关系如下:
基础知识模块:从一个叫作“Word Count”的小项目开始,详细地讲解 RDD 常用算子的含义、用法与适用场景,以及 RDD 编程模型、调度系统、Shuffle 管理、内存管理等核心原理,帮你打下坚实的理论基础。
Spark SQL 模块:从“小汽车摇号”项目入手,带你熟悉 Spark SQL 开发 API,为你讲解 Spark SQL 的核心原理与优化过程,以及 Spark SQL 与数据分析有关的部分,如数据的转换、清洗、关联、分组、聚合、排序,等等。
Spark MLlib 模块:从“房价预测”这个小项目入手,带你了解 Spark 在机器学习中的应用,深入学习 Spark MLlib 丰富的特征处理函数和它支持的模型与算法,并带你了解 Spark + XGBoost 集成是如何帮助开发者应对大多数的回归与分类问题。
Structured Streaming 模块:重点讲解 Structured Streaming 是怎么同时保证语义一致性与数据一致性的,以及如何应对流处理中的数据关联,并通过 Kafka + Spark 这对“Couple”的系统集成,来演示流处理中的典型计算场景。