如何把云计算大数据处理速度提高100倍以上？Spark给出了答案。
Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上，下图来自Spark的官方网站：
Logistic regression in Hadoop and Spark
可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上！
Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。
Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。同时Spark的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的稳定运行，Spark目前的发展理念是通过一个计算框架集合SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing等多种功能于一个项目中，具有非常好的易用性。
目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级Project，可以预计的是2014年下半年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。
国内的淘宝、优酷土豆等已经使用Spark技术用于自己的商业生产系统中，国内外的应用开始越来越广泛，国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。甚至连Yahoo是Hadoop的早期主要贡献者，现在也在多个项目中部署使用Spark，国内我们已经在运营商、电商等传统行业部署了Spark.
课程介绍
课程从零起步，循序渐进，主要掌握企业界Spark项目的实际开发，。课程包含Spark的集群系统运作原理、Spark的编程模型和语言、Spark框架源码剖析、Spark的流处理框架Spark Streaming、Shark、Machine Learning on Spark以及Spark多语言编程，同时对Spark的测试，最后涵盖了使用Spark的一些最佳实践（如何调优、并发的限制、日志的查看、序列化和反序列化等）。
最后通过Spark项目综合实战Spark的内容，助君轻松从容驾驭Spark。
培训对象
1， 云计算大数据从业者；
2， Hadoop使用者；
3， 系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员；
4， 牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人；
5， 政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人；
6， 高校、科研院所涉及到大数据与分布式数据处理的项目负责人；
7， 数据仓库管理人员、建模人员，分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员；
学员基础
了解面向对象编程；
了解Linux的基本使用；
王家林老师
中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者；
云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家；
联系邮箱：18610086859@126.com
联系电话：18610086859
Spark亚太研究院院长和首席专家，Spark源码级专家，对Spark潜心研究（2012年1月起）2年多后，在完成了对Spark的13不同版本的源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上，编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程并开设了世界上第一个Spark高端课程（涵盖Spark内核剖析、源码解读、性能优化和商业案例剖析）。Spark源码研究狂热爱好者，醉心于Spark的新型大数据处理模式改造和应用。
Hadoop源码级专家，曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作，专注于Hadoop一站式解决方案的提供，同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一，Hadoop的狂热爱好者，不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储，现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发等，著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等；
Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家；
通晓Android、HTML5、Hadoop，迷恋英语播音和健美；
致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案；
国内最早（2007年）从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。
HTML5技术领域的最早实践者（2009年）之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器，参与某知名的HTML5浏览器研发；
超过10本的IT畅销书作者；
培训内容
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第一天 |
第1堂课：Spark的架构设计 1.1 Spark的速度为什么如此的快？ 1.2 Spark的架构设计剖析 1.3 RDD计算流程解析 1.4 Spark的出色容错机制 第2堂课：实战使用三种语言开发Spark 2.1 Scala简介、为什么Spark会使用Scala作为开发语言？ 2.2 在Spark中使用Scala 2.3 使用Java开发Spark程序 2.4 使用Python开发Spark程序 2.5 深入使用Spark Shell 第3堂课：快速掌握Scala 3.1 Scala变量声明、操作符、函数的使用实战 3.2 apply方法 3.3 Scal的控制结构和函数 3.4 Scala数组的操作、Map的操作 3.5 Scala中的类 3.6 Scala中对象的使用； 3.7 Scala中的继承 3.8 Scala中的特质 3.9 Scala中集合操作 第4堂课：Spark集群的安装和设置 4.1 在一台机器上运行Spark 4.2 在EC2上运行Spark 4.3 在Mesos上部署Spark 4.4 在YARN上部署Spark 4.5 通过SSH在众多机器上部署Spark 4.6 Spark集群设置 第5堂课：SparkContext解析和数据加载以及存储 5.1 源码剖析SparkContext 5.2 Scala、Java、Python使用SparkContext 5.4 加载数据成为RDD 5.5 把数据物化 第6堂课：深入实战RDD 6.1 DAG 6.2 深入实战各种Scala RDD Function 6.3 Spark Java RDD Function 6.4 RDD的优化问题 |
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时间 |
內 容 |
备注 |
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第二天 |
第7堂课：Shark的原理和使用 7.1 Shark与Hive 7.2 安装和配置Shark 7.3 使用Shark处理数据 7.4 在Spark程序中使用Shark Queries 7.5 SharkServer 7.6 思考Shark架构 第8堂课：Spark的机器学习 8.1 LinearRegression 8.2 K-Means 8.3 Collaborative Filtering 第9堂课：Spark实时流处理 9.1 DStream 9.2 transformation 9.3 checkpoint 9.4 性能优化 第10堂课：Spark程序的测试 10.1 编写可测试的Spark程序 10.2 Spark测试框架解析 10.3 Spark测试代码实战 第11堂课：Spark的优化 11.1 Logs 11.2 并发 11.3 内存 11.4 垃圾回收 11.5 序列化 11.6 安全 第12堂课：Spark项目案例实战 12.1 Spark项目的最佳架构模式 12.2 案例的介绍和架构 12.3 案例的源码实现 12.4 调优 |
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