深入大数据架构师之路 Spark2.0 精讲视频教程 百度网盘下载

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Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是 UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的 AMP 实验室)所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，Spark，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是——Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce 的算法。更多的了解去看度娘吧！

课程介绍

1.大数据集成：主要介绍目前很火的 ELK 框架中的 filebeat 和 logstash，相比较 flume 更轻量、更容易上手。

2.大数据传输：主要介绍 kafka 的原理和使用技巧

3.大数据落地：主要介绍 hive 和 hbase 这两款标准组合的原理和使用，并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。

4.大数据使用：主要介绍企业中最有用的 sql on hive、sql on hbase 的解决方案，如何让 hive 速度提升十倍，如何让 hbase 像个 rdbms，如何在 hive 中实现 scd2 等实际问题。

5.大数据搜索引擎：主要介绍目前很火的 ELK 框架中 Elasticsearch，并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。

易黄速存，它山之石，失效不补。

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