以下就是本次Spark培訓(xùn)內(nèi)容：

　　第一部分：

　　第1堂課：Spark的架構(gòu)設(shè)計

　　第2堂課：Spark編程模型

　　第3堂課：深入Spark內(nèi)核

　　第4堂課：Spark的廣播變量與累加器

　　第5堂課：編寫Spark程序

　　第6堂課：SparkContext解析和數(shù)據(jù)加載以及存儲

　　第二部分：

　　第7堂課：深入實戰(zhàn)RDD

　　第8堂課：Shark的原理和使用

　　第9堂課：Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)

　　第10堂課：Spark的圖計算GraphX

　　第11堂課：Spark SQL

　　第三部分：

　　第12堂課：Spark實時流處理

　　第13堂課：Spark程序的測試

　　第14堂課：Spark的優(yōu)化

　　第15堂課：Spark on Yarn

　　第16堂課：JobServer

　　第四部分：

　　第17堂課：Generalized Linear Model

　　第18堂課：Recommendation

　　第19堂課：Clustering

　　第20堂課：Streaming-wised Machine Learning

　　第21堂課：ML Pipeline

　　第22堂課：Optimization in Parallel