赵渝强老师:Spark 2 系列视频课程之四:Spark Streaming

学习并学习Spark Streaming的基本原理;并学习使用Spark Streaming的基本数据源和高级数据源来采集数据。了解并学习Spark Streaming优化的基本原则

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高级 20课时 5小时12分钟 2017/09/14更新

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  • 课程介绍
  • 课程大纲 试看
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  • 学员评价

适合人群:

本课程适合于具有Spark基础,并想进一步学习Spark Streaming的学员

课程目标:

学习并学习Spark Streaming的基本原理;并学习使用Spark Streaming的基本数据源和高级数据源来采集数据。了解并学习Spark Streaming优化的基本原则

课程简介:


Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架,其核心是弹性分布式数据集,提供了比MapReduce更丰富的模型,可以在快速在内存中对数据集进行多次迭代,以支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。


赵渝强老师博客地址:http://collen7788.blog.51cto.com/


《赵渝强老师:Spark系列视频课程》

===================================================

1、Spark系列视频课程之一:Scala编程语言

     https://edu.51cto.com/course/6724.html 


2、Spark系列视频课程之二:Spark Core

      https://edu.51cto.com/course/10698.html 


3、Spark系列视频课程之三:Spark SQL

      https://edu.51cto.com/course/10796.html 


4、Spark系列视频课程之四:Spark Streaming

      https://edu.51cto.com/course/11066.html 


5、Spark系列视频课程之五:Spark Structured Streaming

      即将发布



===《Spark 2 系列视频课程之四:Spark Streaming》课程大纲===


一、Spark Streaming基础
    1、Spark Streaming简介
    2、Spark Streaming的特点
    3、Spark Streaming的内部结构
    4、小小案例:wordcount程序:NetworkWordCount
    5、开发自己的NetworkWordCount

二、Spark Streaming进阶
    1、StreamingContext 对象详解
    2、离散流: DStream
    3、DStream的转换操作
    4、窗口操作
    5、DStream的输入:基本数据源
    6、DStream的输出操作和foreachRDD的设计模式
    7、DataFrame和SQL操作
    8、缓存和持久化
    9、检查点

三、高级数据源
    1、集成Flume
    2、集成Kafka

四、性能优化
    1、减少批数据的执行时间
    2、如何设置批的容量
    3、内存调优

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课程大纲-赵渝强老师:Spark 2 系列视频课程之四:Spark Streaming

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