Spark是類(lèi)MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫(xiě)HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法；Spark核心框架概況、運(yùn)行模式、基本術(shù)語(yǔ)的介紹、Spark的核心組件RDD及相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法、Spark的血統(tǒng)與檢查點(diǎn)、Spark的技術(shù)原理、對(duì)Spark的基礎(chǔ)使用進(jìn)行階段性實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練，此過(guò)程需要學(xué)員進(jìn)行實(shí)際動(dòng)手操作，旨在將理論付諸實(shí)踐，提供學(xué)員的實(shí)際動(dòng)手能力；介紹Spark-SQL的基礎(chǔ)理論，基本使用方法、對(duì)基于Spark-SQL的樣例程序進(jìn)行深度分析、流式數(shù)據(jù)分析框架Spark-Streaming的基礎(chǔ)理論，基本使用方法、對(duì)基于Spark-Streaming的樣例程序進(jìn)行深度分析、機(jī)器學(xué)習(xí)框架Spark-MLlib的基礎(chǔ)理論，基本使用方法、圖計(jì)算框架Spark-GraphX的基礎(chǔ)理論，基本使用方法、Spark的性能優(yōu)化技術(shù)；對(duì)Spark的高級(jí)使用進(jìn)行階段性實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練，此過(guò)程需要學(xué)員進(jìn)行實(shí)際動(dòng)手操作，旨在將理論付諸實(shí)踐，提高學(xué)員的實(shí)際動(dòng)手能力。