關于舉辦 “Spark大數據處理與案例分析高級工程師”實戰培訓班的通知
各有關單位：
當下是大數據時代，為構建大數據平臺，技術人員需要對分布式計算平臺有一定深入的理解和應用。MapReduce作為一個經典的分布式計算框架，已經廣為人知，且得到了廣泛的應用，但MapReduce自身存在很多問題，包括迭代式計算和DAG計算等類型的數據挖掘與機器學習算法性能低下，不能很好地利用內存資源，編程復雜度較高等。為了克服MapReduce的眾多問題，新型計算框架出現了。Spark已經被不少互聯網公司采用，大部分數據挖掘算法和迭代式算法在逐步MapReduce平臺遷移到Spark平臺中，包括阿里巴巴，騰訊，百度，優酷土豆，360，支付寶等互聯網公司已經在線上產品中使用spark，且取得了令人滿意的效果，另外，部分省份的運營商也正在嘗試使用spark解決數據挖掘和分析問題，部分銀行，如工商銀行，也正在嘗試spark平臺。因此中國信息化人才培訓中心決定開展“Spark大數據處理與案例分析高級工程師”實戰培訓班，本次培訓由北京天博信通科技有限公司具體承辦，望相關單位收到通知后積極參加。相關培訓事宜如下:
一、培訓時間及地點
2018年10月31日——11月03日 西安（30日全天報到）
2018年11月21日---11月23日 珠海（20日全天報到）
2018年12月19日---12月21日 北京（18日全天報到）
2019年01月16日—01月18日 杭州（15日全天報到）
二、課程目標
1、 深入理解Spark計算原理和編程模型，掌握Spark Core和SparkSql、SparkStreaming等上層系統的結合方式
2、深入掌握SparkCore、SparkSql使用調優技巧
3、深入掌握SparkStreaming和SparkMllib使用和調優技巧
4、 深入掌握Spark和其他組件的結合使用
5、 了解Spark與MapReduce分布式計算模型的區別和各自適合的使用場景。
6、 能夠使用java、python和scala進行spark應用開發（如果要講解三種語言開發spark，工作量會非常大，建議只講解一種(可以根據企業的要求來定，）
7、熟練使用spark、spark streaming、spark SQL、spark mllib
8、深入了解spark在大型互聯網的架構和使用場景
三、培訓對象
各地企事業單位大數據產業相關人員，運營商 IT信息化和運維工程師相關人員，金融業信息化相關人員，或對大數據spark感興趣的相關人員。
四、師資介紹
張老師：阿里大數據高級專家，國內資深的Spark、Hadoop技術專家、虛擬化專家，對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態系統中的技術進行了多年的深入的研究，更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用，因此在Hadoop開發和運維方面積累了豐富的項目實施經驗。近年主要典型的項目有：某電信集團網絡優化、中國移動某省移動公司請賬單系統和某省移動詳單實時查詢系統、中國銀聯大數據數據票據詳單平臺、某大型銀行大數據記錄系統、某大型通信運營商全國用戶上網記錄、某省交通部門違章系統、某區域醫療大數據應用項目、互聯網公共數據大云(DAAS)和構建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。
五、頒發證書
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得：
1.工業和信息化部信息中心頒發的-大數據高級工程師職業技能證書。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明，以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。
注：請學員帶一寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復印件一張。
六、培訓特色
本課程基于最新的spark 2講解，內容涵蓋了企業中大數據處理的四大場景：
離線批處理、流式計算、SQL處理、機器學習。Spark是一個廣泛應用的分布式內存計算模型，旨在大幅提升的迭代算法和交互低延遲數據挖掘的性能。Spark更適合于迭代運算比較多的ML和DM運算，one stack rule them all！Spark號稱一個平臺可以適合所有的應用，如SparkSql可以處理結構化數據，SparkStreaming旨在提供實時的計算能力，而SparkMllib則提供了豐富機器學習算法庫。
七、培訓費用及須知
培訓費6800元。（含培訓費、資料費、考試費、證書費、講義光盤費等）。需要住宿學員請提前通知，可統一安排，費用自理。
八、培訓大綱
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課程模塊 |
課程主題 |
主要內容 |
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模塊一 |
Spark 2.1概述 |
1、Spark產生背景，包括mapreduce缺陷，多計算框架并存等 2、Spark 基本特點 3、Spark版本演化 4、Spark核心概念，包括RDD, transformation, action, cache等 5、Spark生態系統，包括Spark生態系統構成，以及與Hadoop生態系統關系 6、Spark在互聯網公司中的地位與應用 7、介紹當前互聯網公司的Spark應用案例 8、Spark集群搭建，包括測試集群搭建和生產環境中集群搭建方法，并親手演示整個過程 9、背景知識補充介紹 |
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模塊二 |
Spark Core |
Spark 程序設計與企業級應用案例 1、Spark運行模式介紹 Spark運行組件構成，spark運行模式（local、standalone、mesos/yarn等） 2、Spark開發環境構建 集成開發環境選擇，親手演示spark程序開發與調試，spark運行 3、常見transformation與action用法 介紹常見transformation與action使用方法，以及代碼片段剖析 4、常見控制函數介紹 包括cache、broadcast、accumulator等 5、Spark 應用案例：點擊流日志分析 包括：背景介紹，數據導入，數據分析，常見Spark transformation和action用法在線演示 |
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模塊三 |
Spark 內部原理剖析與源碼閱讀 |
1、Spark運行模式剖析 深入分析spark運行模式，包括local，standalone以及spark on yarn 2、Spark運行流程剖析 包括spark邏輯查詢計劃，物理查詢計劃以及分布式執行 3、Spark shuffle剖析 深入介紹spark shuffle的實現，主要介紹hash-based和sort-based兩種實現 4、Spark 源碼閱讀 Spark源碼構成以及閱讀方法 |
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模塊三 |
Spark 程序調優技巧 |
1、數據存儲格式調優數據存儲格式選擇，數據壓縮算法選擇等 2、資源調優 如何設置合理的executor、cpu和內存數目，YARN多租戶調度器合理設置，啟用YARN的標簽調度策略等 3、程序參數調優 介紹常見的調優參數，包括避免不必要的文件分發，調整任務并發度，提高數據本地性，JVM參數調優，序列化等 4、程序實現調優 如何選擇最合適的transformation與action函數 5、調優案例分享與演示 演示一個調優案例，如何將一個spark程序的性能逐步優化20倍以上。 |
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模塊四 |
Spark sql 2.1 |
Spark SQL基本原理 1、Spark SQL是什么 2、Spark SQL基本原理 3、Spark Dataframe與DataSet 4、Spark SQL與Spark Core的關系 |
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模塊五 |
Spark SQL 程序設計與企業級應用案例 |
1、Spark SQL程序設計 a. 如何訪問MySQL、HDFS等數據源，如何處理parquet格式數據 b. 常用的DSL語法有哪些，如何使用 c. Spark SQL調優技巧 d. 數據傾斜解決方案 |
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模塊六 |
Spark Streaming程序設計及應用案例 |
1、Spark Streaming基本原理 a. Spark Streaming是什么 b. Spark Streaming基本原理 c. Structured Streaming d. Spark Streaming 編程接口介紹 e. Spark Streaming應用案例 2、Spark Streaming程序設計與企業級應用案例 a. 常見流式數據處理模式 b. Spark Streaming與Kafka 交互 c. Spark Streaming與Redis交互 d. Spark Streaming部署與運行 e. Spark Streaming企業級案例：用戶行為實時分析系統 |
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模塊七 |
Spark Mllib Spark MLlib 企業級案例 |
1. Spark MLlib簡介 2. 數據表示方式 3. MLlib中的聚類、分類和推薦算法 4. 如何使用MLlib的算法 5. Spark MLLib企業級案例：用戶畫像之性別預測 |
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模塊八 |
Spark綜合案例 信用評分實時分析系統 |
1. 背景介紹 2. 什么是Lambda architecture 3. 利用Spark Core+MLlib+構建離線處理 4. 利用flume+Spark Streaming+Redis構建實時處理線 5. 整合批處理和實時處理線 |
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模塊八 |
Spark綜合案例 信用評分實時分析系統 |
1. 背景介紹 2. 什么是Lambda architecture 3. 利用Spark Core+MLlib+構建離線處理 4. 利用flume+Spark Streaming+Redis構建實時處理線 5. 整合批處理和實時處理線 |
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模塊九 |
典型項目 |
基于spark日志分析 |
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