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本章会对这门课程进行说明并进行学习方法介绍。
Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术，是成为大数据工程师必备的技能之一。本章节将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍：Spark产生背景、特性、环境部署、Spark与Hadoop的对比、Spark开发语言及运行模式等。
Spark SQL面世已来，深受小伙伴们的喜爱，继续为Spark用户提供高性能SQL on Hadoop解决方案，还为Spark带来了通用、高效、多元一体的结构化数据处理能力。本章将从为什么要学习SQL/Spark SQL、SQL on Hadoop框架、Spark SQL概述、架构及快速入门，这几个角度进行展开讲解...
DataFrame&Dataset是Spark2.x中最核心的编程对象，Spark2.x中的子框架能够使用DataFrame或Dataset来进行数据的交互操作。本章将从DataFrame的概述、DataFrame对比RDD、DataFrame API操作等方面对DataFrame做详细的编程开发讲解。
Spark SQL中的核心功能，可以使用Data Source API非常方便的对存储在不同系统上的不同格式的数据进行操作。本章将讲解如何使用Data Source API来操作text、json、Parquet、JDBC中的数据以及综合使用。
如何使用Spark对接已有数据仓库Hive中的数据，这是在生产中常见的问题。本章将讲解如何使用Spark无缝对接Hive中已有数据进行处理，thriftserver的使用、以及如何使用Spark SQL中的内置函数以及自定义函数。
近两年，KUDU在大数据平台的应用越来越广泛，她是Cloudera开源的运行在Hadoop平台上的列式存储系统，能够为我们提供“fast analytics on fast data”。本章将从Kudu的核心概念、架构、部署、API操作以及Spark整合Kudu的使用展开讲解。...
本章使用Spark SQL整合Kudu对广告业务项目进行统计分析操作。涉及到的过程有：项目架构、数据清洗、数据统计、结果入库、项目重构。通过本实战项目将Spark SQL和Kudu中的知识点融会贯通，达到举一反三的效果 。
基于上一章节做更复杂维度的统计分析，作业的封装、调度。
Spark应用调优是一个在生产上或者面试中老生常谈的问题，本章节将从资源设置、广播变量、Shuffle、JVM引发的相关角度逐一展开讲解。
Preso也是当下用的非常多的一种SQL on Hadoop的解决方案。本章节将从Presto架构、API操作等角度出发，通过一个案例来进行综合演练。
本章将从如何建设大数据云平台的角度，涉及到数据平台的N个方面，是小伙伴以后进入大厂工作奠定基础，同时也会从Spark vs Flink的角度来为小伙伴们分析选型时的疑惑。
Spark3是一个里程碑版的版本，其中包含很多新的特性，本次直播中主要带大家知晓新特性有哪些，以及讲解动态分区裁剪、外部数据源V2、自适应查询执行等相关知识。
在离线业务的各种业务指标分析时，行列互转、累积问题及窗口函数是在工作以及面试时必须要掌握的技能。在本章节的课程中，将会通过知识点和案例带大家一起来掌握这项必备的技能。
强大的Spark SQL为我们自带了很多有用的函数，但在实际工作中还是需要我们自定义UDF函数来满足业务上的需求。在本章节的课程中，将为大家带来在Spark SQL中如何自定义UDF函数，以及在SQL和API的场景中关于UDF函数的使用。
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Michael_PK
全栈工程师
十二年互联网公司一线研发经验，担任大数据技术专家。主要从事基于Spark/Flink为核心打造的大数据公有云、私有云数据平台产品的研发。改造过Hadoop、Spark等框架的源码为云平台提供更高的执行性能。集群规模过万，有丰富的大数据项目实战经验以及授课经验(授课数千小时，深受学员好评)。
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