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本课程讲解大规模数据处理的统一分析引擎—Spark。在本课程中基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark原理和新特性，且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。除Spark全体系外还包含机器学习、算法、推荐系统等。

本套大型Spark架构师系列教程共计13季，本套为第五季。

 

课程目录：

第五季

01.spark资源控制回顾-守护进程资源控制-job的资源分配

02.spark rdd和dep在task中的传播方式

03.BT技术介绍

04.spark广播变量的api编程使用与性能评测

05.spark广播变量原理分析

06.spark累加器原理与功能测试

07.spark自定义累加器实现气温数据双聚合

08.spark shufflemanager-sortShuffleManager介绍

09.spark shuffle产生输出的写入方式-串行方式-非串行方式

10.spark shuffle 串行化模式优化手段-零拷贝原理

11.spark shuffle map task创建ShuffleWriter原理分析

12.spark shuffle的类设计

13.spark shuffle依赖关系图分析

14.spark shuffle manager注册ShuffleHandle详解

15.BypassMergeSortShuffleWriter写过构成详解

16.UnsafeShuffleWriter原理分析

 

13季全部掌握可以达到如下效果：

1.代码和原理驱动讲解Spark的各个技术点（全部手敲代码），全程图文解读

2.能够对常见的Spark性能问题，使用各种技术进行性能调优

3.熟练掌握Spark全体系的知识和操作，可以开发各种复杂的大数据离线批处理程序

4.透彻理解Spark新特性和原理，可以对Spark企业级案例，进行调优和故障排查

5.能熟练对Spark、Sclala、Kafka、机器学习、朴素贝叶斯算法等技术融汇贯通