大数据分析-公开课

用于大数据分析的统一处理引擎 - Spark

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课程介绍

Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

 

在速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时,速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作,否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark依然比MapReduce更加高效。

 

分享嘉宾

吴昊天

CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师,CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长,曾就职于电子科技大学大数据中心,从事医疗大数据分析相关工作,拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验,拥有算法专利若干,主要研究方向为机器学习和深度学习。

 

辛立伟

Java高级软件工程师、Java高级培训讲师、认证高级讲师、系统架构师、SUN中国社区会员、JAVA技术专家。精通JAVAJAVA EE6体系结构;精 通Java企业级中间件技术设计、构建以及应用部署。

 

相关课程:https://www.cda.cn/kecheng/35.html

课程目标
  • 大数据分析与Hadoop生态环境简介
  • Spark机器学习入门知识介绍
  • Spark机器学习算法库MLLib介绍与算法实例介绍
  • Spark流式计算框架Structured Streaming介绍与算法实例介绍
  • Spark图计算框架GraphX介绍与算法实例
适合人群
  • 对Spark进行大数据分析和机器学习感兴趣人士
  • 想学习大数据技术的在校大学生及行业在职数据分析师
  • 有一定JAVA或者Python编程基础最佳

授课教师

CDA数据分析

课程特色

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