Spark 生态

本课程深入讲解 Spark 生态系统的核心技术，涵盖以下方面： Spark 部署: 探讨 Spark 集群的搭建、配置与优化，为学员提供实际操作经验。 Scala 基础: 介绍 Spark 主要编程语言 Scala 的基本语法、面向对象特性以及函数式编程思想，为学习 Spark 应用开发奠定基础。 Spark SQL: 阐述 Spark SQL 的架构、数据抽象、查询优化以及与其他数据源的交互，帮助学员掌握高效数据分析方法。 MLlib: 讲解 Spark 机器学习库 MLlib 的算法原理、使用方法以及实际应用案例，引导学员运用 Spark 解决机器学习问题。 图计算:

探索 Hadoop 和 Spark 生态系统的核心，深入 Hive 和 MapReduce 的经典应用，掌握大数据处理的精髓。

大数据的日常里，Spark 生态系统算是个比较常用的家伙了，挺全能的，批、流都能上。Spark Core负责底层调度，Spark SQL管结构化数据，MLlib搞机器学习，GraphX玩图计算，几乎啥都有。 RDD 的 RDD概念是基础，它是弹性分布式数据集，说白了就是能并行运算的大块数据。你写的任务都会先被切片，丢给各个 Executor 跑，Driver 就像个调度员，负责发号施令，Cluster Manager 就像物业，分配房间（资源）用的。 实际用下来，Spark Streaming实时数据也挺不错，比如日志监控、实时推荐系统这些都靠它撑着。MLlib呢，虽说不算最先进，但拿来训练一

这份演讲PPT介绍了Apache Spark，内容全部为英文，制作于2020年。讨论了Spark的最新进展，RDD及其生态系统。

该PPT 涵盖以下内容： Hadoop 的分布式文件存储 HDFS 及分布式计算 MapReduce 的原理 Hadoop 生态系统的应用

安装Hive、Zookeeper、Hadoop、Spark、MySQL

涵盖 Hadoop 生态系统，帮助您了解其组件和功能。

章节《NoSQL 生态系统》深入剖析了 NoSQL 领域，探讨了 NoSQL 数据库的架构、分类和应用场景。章节重点介绍了常见 NoSQL 技术，如 Cassandra、HBase 和 Redis，并比较了它们的优缺点。

Hadoop 生态圈的入门，挺适合刚接触大数据的你。内容从大数据是啥讲起，一步步带你了解 Hadoop 是怎么发展的、技术体系包括哪些东西，比如你常听到的 HDFS、YARN、MapReduce，还有越来越火的 Spark 也没落下。讲得不死板，应用场景也举了不少，挺贴近实际。你平时做前端偶尔要接触大数据的接口或者流，了解这些背景知识，绝对不亏。

基于 Hadoop 生态技术构建的日志处理系统，满足大规模日志分析需求。