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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，本套为第九季。

 

课程目录：

第九季

01.kafka消费者偏移量手提交原理分析

02.kafka消费者偏移量手提交偏移量实践

03.kafka消费语义保证

04.kafka精准消费一次语义保证-创建消费记录表

05.kafka精准消费一次语义保证-编写消费代码-事务管理

06.kafka精准消费一次语义保证-测试代码

07.kafka精准消费一次语义保证-spark内部参数修改问题

08.kafka精准消费一次语义保证-java代码实现

09.配置spark master的HA模式

10.机器学习介绍

11.机器学习-数学基础

12.机器学习-贝叶斯公式

13.机器学习-tf-idf

14.机器学习-回归-线性回归-逻辑回归

15.机器学习-线性回归-实现酒质量预测

 

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