课程简介
Spark是专为大规模数据处理而设计的分析计算引擎。
技术上，Spark是基于Hadoop MapReduce设计的通用并行框架，拥有其所具备的优点，并采用内存的方式优化了中间计算过程，极大提高了计算效率，从而使Spark可以更好地应用在数据挖掘与机器学习等迭代式计算场景。
应用上，Spark可以满足绝大部分的离线数据分析场景和部分的实时数据分析场景，从而使Spark技术框架成为企业大数据离线处理技术的首选。
本套教程基于Spark 3.3版本，使用Java语言，详解了Spark技术生态的三个核心模块：Spark Core核心模块，讲解Spark运行环境，以及分布式数据模型RDD的使用和原理；Spark SQL模块，讲解Spark在结构化数据场景中的使用方式，包括SQL语法、DSL语法、UDF函数、UDAF函数等；Spark Streaming模块，讲解Spark在流式数据处理中的使用方式，包括无界数据流的处理、Kafka系统的对接和数据窗口的应用等。
授课方式上，还是一贯的将图形、文字、源码相结合的保姆式讲解；配套资料上，还是一样的败家式赠送，视频、课件、代码、资料，全部送送送！力求让学习者对分布式计算的原理、框架的使用建立深刻的理解，从而将Spark应用于企业的项目中。
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