1. 深入理解 Spark 内核原理；
2. 熟练掌握 Spark API 及使用场景；
3. 全面解析 Spark 性能调优方案；
4. 快速搞定 Spark ML 机器学习实战。

Spark 通过构建一个同时支持大数据和人工智能的统一数据分析平台，让大数据问题变得简单，让更多的公司和机构从大数据中获益。作为大数据中最受欢迎的分析工具，Spark 博大精深，且发展迅速，它也影响改变着我们每个人的工作和生活。掌握 Spark 就是掌握了大数据时代的脉搏，对大数据开发工程师来说，掌握 Spark 可谓至关重要。

但是，如果不能很好的理解 Spark 背后的原理，就无法充分发挥 Spark 的功能特点。如何保障可扩展性和高效性是数据模型设计的关键，是学习 Spark 的难点之一。如何保证系统任务长期稳定，基于海量数据的任务调优，则是学习 Spark 的又一个关键难点。

本课程基于 Spark 3.0.0 版本，本着由易到难的设计思路，原理讲解与代码实战交替进行，避免大量原理显得枯燥乏味，也避免不了解原理的情况下进行太多的源码实战，从而仅仅成为一个 Spark API 使用者。无论你是刚开始学习 Spark，还是有了几年的 Spark 开发经验，本课程都值得你去学习。学习之后你将全面掌握 Spark 内核原理、Spark 资源调度、Spark 离线计算、Spark 流式计算、Spark 任务调优、Spark 机器学习等知识。在最后的章节还会介绍大数据的未来趋势相关技术，比如数据湖和 AI。为你在未来决胜大数据计算打下坚实的基础。

学习本课程需要你对大数据基础概念有所了解；具备 Scala 语言基础，则更有助于理解课程内容。

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