'會大數據開發，究竟有多牛'
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
「大數據精品實戰案例」
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
「大數據精品實戰案例」
「大數據就業指導方案」
2015年，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，旨在系統部署大數據發展工作。阿里創始人馬雲也曾提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT時代。可見，大數據無論是在國家戰略上，還是在大佬眼中，其重要性已到達空前的位置。
大數據應用廣泛，其爆發的巨大商機，使得像GE、西門子、谷歌、微軟、IBM等國際互聯網巨頭全力佈局大數據。例如，谷歌通過收購Cask Data來進一步加強他的大數據分析能力；GE、西門子等利用其強大的大數據能力通過對設備數據進行收集、存儲、挖掘等實現故障預測及維修，從而幫助企業降低運營成本等等。
而我國企業也積極投入大數據的懷抱，無論是百度、阿里、美團等這樣的大廠，還是如雨後春筍般湧現的創業企業，都紛紛入局。例如，百度通過為成千上萬車輛規劃最優出行路線，避免擁堵；阿里通過對用戶行為分析推測購買習慣，為其推送可能感興趣的優惠信息等等；而在醫療、化工、製造業等多個行業，依舊不乏大數據的身影。
此時，企業為了能在大數據領域迅速佔領一席之地，搶奪大數據開發相關專業人才，便成為重中之重！
據調查，在國內IT互聯網行業中，有10%的招聘都是和大數據相關，且比例還在上升。我們一起來看看下面這份大數據開發工程師的招聘信息：
（圖片來自boss直聘）
可以看到，大數據相關職位的平均月薪已超過20K。大數據方向由於人才稀缺度較高，因此在相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。
在這樣的時代背景下，對從事Java、PHP、運維等工作，遭遇技術瓶頸且晉升無望，抑或是想要從事大數據相關工作等的人群來說，抓住這波大數據浪潮下的機遇就顯得尤其重要。
大數據開發需要掌握Hadoop、Python及Spark等多個技術點，這決定了其技術門檻高，加之技術更新快，想通過書籍或者網上資料堅持學習並不是一件容易的事兒，而且相關學習資料繁雜，往往抓不住重點。
難道想學習大數據開發相關技能，真的就這麼難嗎？！
正因為大數據開發不易掌握，它才既有“前景”，又有“錢景”！而Spark作為大數據技術生態中的必備技能，能夠彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點，可為迭代式數據處理提供更好的支持。而在新一代的大數據處理平臺中，Spark更是得到了廣泛的認可和支持。
為此，開課吧 聯合 多位BAT技術大牛 歷時1個月，為粉絲們精心打磨了《Spark底層核心RDD和Spark框架內部原理深度講解》學習視頻。看完本視頻，你將收穫：
深入理解面向函數式編程語言scala開發Spark程序；
深入剖析Spark底層核心RDD的特性；
深入理解RDD的緩存機制和廣播變量原理及其使用 ；
掌握Spark任務的提交、任務的劃分、任務調度流程。
更重要的是，通過學習本視頻的知識內容，對你後面的工作和麵試將提供強大的支持！本學習資料內容大概如下：
學習視頻
01、Spark之內存計算框架--課程內容介紹
知識點：spark的課前準備內容
02、通過IDEA工具開發Spark的入門案例
知識點：maven構建scala工程
03、Spark之內存計算框架--通過IDEA工具開發Spark的入門案例--代碼開發
知識點：scala語法、spark程序開發
04、Spark之內存計算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中運行
知識點：程序打成jar包、spark-submit提交任務命令的使用
05、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD是什麼
知識點：spark底層核心RDD
06、Spark之內存計算框架--Spark底層編程抽象之RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的特性
07、基於單詞統計案例來深度剖析RDD的五大特性
知識點：spark底層核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底層核心RDD的算子操作分類
知識點：spark底層核心RDD的算子分類
09、Spark底層核心RDD的依賴關係
知識點：spark底層核心RDD的依賴關係(寬窄依賴)
10、Spark底層核心RDD的緩存機制
知識點：spark底層核心RDD的緩存機制、應用場景、如何使用、如何清除緩存
11、DAG有向無環圖的構建和劃分stage
知識點：DAG有向無環圖和劃分stage
12、基於wordcount程序剖析Spark任務的提交、劃分、調度流程
知識點：spark任務提交、劃分、調度流程剖析
13、通過Spark開發實現點擊流日誌分析案例
知識點：RDD常見的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--需求介紹
知識點：ip歸屬地查詢需求介紹說明
15、通過Spark開發實現ip歸屬地查詢案例--代碼開發
知識點：spark中的廣播變量、ip地址轉換成Long類型數字、二分查詢
如果你想要進階大數據開發，且目前已掌握Hadoop基本概念、scala語言基礎語法和Spark基礎知識，這份學習資料將特別適合您！本資料免費領取名額僅有100名哦（超額之後需要付費觀看）！
「大數據零基礎入門」
「大數據架構系統組件」
「大數據全套系統工具安裝包」
Java必備工具
大數據必備工具
「大數據行業必備知資訊」
「大數據精品實戰案例」
「大數據就業指導方案」
最後說一下的，也就是以上教程的獲取方式！
領取方法：
還是那個萬年不變的老規矩
1.評論文章，沒字數限制，一個字都行！
2.成為小編成為的粉絲！
3.私信小編：“大數據開發教程”即可！
謝謝大家，祝大家學習愉快！（拿到教程後一定要好好學習，多練習哦!)