课程介绍

Spark基础课程二，是大数据学院Spark教程的第二部分，本课将对Spark基础部分的定义做进一步延伸。内容涵盖了Spark的基础构架；大数据分布的进一步探索；以及任务的并发执行。通过学习本课，您可以进一步了解Spark在做连接时是如何优化数据的，Spark的内存缓存机制，以及如何使用Spark高级API引擎。
本课由MetiStream公司于IBM Analytics 合作开发。

课程大纲

学习要求

前提条件

完成大数据学院的Hadoop基础课程- 第三版
完成大数据学院的Spark基础课程一
在学习本科之前，推荐掌握的基本知识

理解Apache Hadoop以及大数据的基本知识
Linux操作系统的基础知识
具备Scala，Python 或者Java编程语言基础

考核标准

课件浏览100%,客观练习0%,主观练习0%,课内讨论0%。
课程内容不断迭代，成绩以当时的课程内容为准，一旦合格，可以申请证书。申请证书后，以结课处理，成绩不再改动