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面向 Java 开发人员的 Apache Spark
使用 RDD、DataFrame、SparkSQL 和机器学习处理大数据 – 并使用 Kafka 进行实时流式传输！
你将会学到的
- 使用函数式 Java 定义复杂的数据处理作业
- 了解 RDD 和 DataFrame API 之间的区别
- 使用 SQL 样式语法生成针对大数据集的报告
- 将机器学习算法与大数据和 SparkML 结合使用
- 将 Spark 连接到 Apache Kafka 以处理大数据流
- 了解如何使用结构化流式处理与 Kafka 构建管道
要求
- 本课程需要 Java 8。Spark 当前不支持 Java9+，你需要 Java 8 来实现函数式 Lambda 语法
- 假定以前有 Java 知识，但解释了基础知识之上的任何内容
- 以前的一些 SQL 将对课程的一部分有用，但如果你之前从未使用过它，这将是一个很好的初次体验
说明
开始使用令人惊叹的 Apache Spark 并行计算框架 – 本课程专为 Java 开发人员设计。
如果你是数据科学的新手，并且想了解如何并行处理海量数据集，那么 Spark 的 Java API 是一种快速入门的好方法。
你需要了解在Spark Core、SparkSQL 和DataFrames中执行的主要操作所需的所有基础知识，并附有易于理解的示例。你将能够跟随所有示例，并在你自己的本地开发计算机上运行它们。
课程中包含一个涵盖SparkML的模块，这是 Spark 的一个令人兴奋的补充，它允许你将机器学习模型应用于你的大数据！不需要数学经验！
最后，还有一个完整的 3 小时模块，涵盖Spark Streaming，你将在其中获得将 Spark 与Apache Kafka集成以处理实时大数据流的实践经验。我们同时使用DStream和结构化流API。
或者，如果你有 AWS 账户，你将了解如何将你的工作部署到实时 EMR（Elastic Map Reduce）硬件集群。如果你不熟悉 AWS，你可以跳过此视频，但它仍然值得观看，而不是跟随编码。
你将深入了解 Spark 的内部结构，并了解它如何优化你的执行计划。我们将比较RDD 与 SparkSQL 的性能，你将了解可以为实时项目节省大量资金的主要性能缺陷。
在整个课程中，你将获得 Java Lambda 的一些很好的实践——如果你是新手，这是学习函数式 Java 的好方法。
此课程面向哪些人：
- 任何已经了解 Java 并想探索 Apache Spark 的人
- 任何想要快速入门的数据科学新手，无需学习 Python、Scala 或 R
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