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2019大数据实时处理-基于Python的Spark大数据处理技术
  • 发布时间:2019-10-12
  • www.dghdc.com.cn
  • 2019年大数据实时处理-基于Python的Spark大数据处理技术活动家2019.9.24我想共享Internet点击数据,传感器数据,日志文件,具有丰富地理空间信息的移动数据以及所涉及的各种网络成为各种形式的海量信息。随着数据的增长达到数百TB,我们需要基于内部交易系统历史信息以外的大数据实时分析的决策模型和技术支持。

    大数据通常具有四个主要功能:海量数据,多种数据类型(品种),低值密度和快速处理速度(速度)。

    近年来,由Berkley领导的Spark/BDAS技术实现了内存级别的分布式处理模式,因此用户无需关注复杂的内部工作机制,也不需要拥有丰富的分布式系统。知识和发展经验。大规模分布式系统部署和大数据的并行处理。

    基于此,2019年大数据实时处理-基于Python的Spark大数据处理技术将于12月4日至6日在北京举行!

    课程中的示例介绍,图形工具GraphX的介绍,如何发现社交网络中的人际关系,大数据挖掘工具MLlib如何进行产品聚类和电影推荐以及流式流挖掘工具以及探索云环境等as Spark和Docker新技术的结合及其应用前景分析。

    本课程还提供案例研究,以帮助学生了解如何使用Spark实时大数据工具解决行业问题,并介绍Spark生产环境的知识。

    本课程不是一般的理论,概念介绍课程,而是有关Spark解决方案的深入课程,用于问题讨论。教师在以上领域有深入的理论研究和实践经验。在课程中,他们将与学生一起对这些问题进行研究。在关键时刻,他们还将建立用于实际研究的实验环境,以加深他们对这些解决方案的理解。通过本课程,我希望将Spark实时大数据处理开发提升到一个新的水平。

    适用人群

    学员

    1。系统架构师,系统分析师,高级程序员,高级开发人员。

    2。涉及大数据处理的数据中心运营,规划和设计负责人。

    3。政府机构负责人,金融保险,移动和互联网等大数据源。

    4。大学和研究机构参与了大数据和分布式数据处理的项目负责人。

    课程大纲

    第一次谈论Spark大数据实时处理技术

    第二讲Spark的安装配置?图嗍?

    第3课Scala编程语言的使用概述

    第四次Spark分布式计算框架讲座

    第五讲Spark内部工作机制详解

    第六届Spark数据读取与存储

    第七讲Spark通讯模块和容错机制

    关于SQL On Spark的第八次演讲

    第9课Spark流数据处理工具Streaming

    第十讲Spark中的大数据挖掘工具MLlib

    第十一讲Spark大型图形处理工具GraphX

    第12章:Spark与其他大数据技术的集成和应用

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    Internet点击数据,感官数据,日志文件,具有丰富地理空间信息的移动数据以及涉及Web的各种类型的注释已变成各种形式的海量信息。随着数据的增长达到数百TB,我们需要基于内部交易系统历史信息以外的大数据实时分析的决策模型和技术支持。

    大数据通常具有四个主要功能:海量数据,多种数据类型(品种),低值密度和快速处理速度(速度)。

    近年来,由Berkley领导的Spark/BDAS技术实现了内存级别的分布式处理模式,因此用户无需关注复杂的内部工作机制,也不需要拥有丰富的分布式系统。知识和发展经验。大规模分布式系统部署和大数据的并行处理。

    基于此,2019年大数据实时处理-基于Python的Spark大数据处理技术将于12月4日至6日在北京举行!

    课程中的示例介绍,图形工具GraphX的介绍,如何发现社交网络中的人际关系,大数据挖掘工具MLlib如何进行产品聚类和电影推荐以及流式流挖掘工具以及探索云环境等as Spark和Docker新技术的结合及其应用前景分析。

    本课程还提供案例研究,以帮助学生了解如何使用Spark实时大数据工具解决行业问题,并介绍Spark生产环境的知识。

    本课程不是一般的理论,概念介绍课程,而是有关Spark解决方案的深入课程,用于问题讨论。教师在以上领域有深入的理论研究和实践经验。在课程中,他们将与学生一起对这些问题进行研究。在关键时刻,他们还将建立用于实际研究的实验环境,以加深他们对这些解决方案的理解。通过本课程,我希望将Spark实时大数据处理开发提升到一个新的水平。

    适用人群

    学员

    1。系统架构师,系统分析师,高级程序员,高级开发人员。

    2。涉及大数据处理的数据中心运营,规划和设计负责人。

    3。政府机构负责人,金融保险,移动和互联网等大数据源。

    4。大学和研究机构参与了大数据和分布式数据处理的项目负责人。

    课程大纲

    第一次谈论Spark大数据实时处理技术

    第二讲Spark的安装配置和监视

    第3课Scala编程语言的使用概述

    第四次Spark分布式计算框架讲座

    第五讲Spark内部工作机制详解

    第六届Spark数据读取与存储

    第七讲Spark通讯模块和容错机制

    关于SQL On Spark的第八次演讲

    第9课Spark流数据处理工具Streaming

    第十讲Spark中的大数据挖掘工具MLlib

    第十一讲Spark大型图形处理工具GraphX

    第12章:Spark与其他大数据技术的集成和应用

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