講師 Frank 在 Amazon 和 IMDb ( 電影影評網站 ) 共有 9 年工作經驗,而且在分佈式計算,資料挖掘和機器學習領域擁有17項專利,這堂課他會帶你動手做大數據分析,而且當然是使用 IMDb 的資料並且在 Amazon 的雲端上執行,共有 15 個實踐範例,上這堂課最好已經有 Python 基礎,如果你不要使用 Python,講師也有錄製另一個課程是使用 Scala 的版本

我將從這門課程中學到什麼?

  • 框架大數據分析問題作為Spark problems
  • 使用Amazon的Elastic MapReduce服務在具有Hadoop YARN的叢集上運行你的作業
  • 在桌上型電腦或是叢集上安裝和運行Apache Spark
  • 使用Spark的彈性分散式資料集透過多個CPU來處理和分析大型資料集合
  • 實現迭代演算法,例如使用Spark的廣度優先搜索
  • 使用MLLib機器學習庫來回答常見的資料挖掘問題
  • 學習 Spark SQL 如何讓你使用結構化資料
  • 理解 Spark Streaming 如何讓你的處理即時連續傳輸資料流
  • 調整和解決叢集上運行的大型作業
  • 使用廣播變量和累加器在Spark叢集上的節點之間共享資訊
  • 了解 GraphX 程式庫如何幫助解決網路分析問題

規定為何?

  • 使用個人電腦。本課程使用Windows,但示範程式碼也可以在Linux上正常工作。
  • 有一些程式設計或是腳本編寫經驗。Python的經驗會幫助很多,但你可以在我們進行的時候學會。

課程說明

新訊息!為Spark 2.0.0更新

“大數據“分析是一個熱門和非常有價值的技能 – 本課程將教你大數據中最熱門的技術:Apache Spark。包括Amazon,使用公司包含 EBay,NASA JPL和Yahoo 都使用Spark,透過一個可容錯Hadoop 叢集快速從海量資料中提取有意義的資訊。你將學習這些相同的技術,在家裡使用自己的Windows系統。這比你想像的容易。

透過超過15個實踐示範,學習和掌握 Spark 建構數據分析問題的藝術,然後將其擴展與運行在本課程中介紹的雲端運算服務。你將從曾經在 Amazon 和 IMDb 工作的前工程師和資深經理學習

  • 了解Spark的彈性分散式資料儲存的概念
  • 使用Python快速開發和運行Spark作業
  • 將複雜的分析問題轉換為迭代或是多階段的 Spark 腳本
  • 使用 Amazon 的 Elastic MapReduce 服務擴展到更大的資料集
  • 了解 Hadoop YARN 如何在運算叢集上分佈 Spark
  • 學習其它 Spark 技術,例如Spark SQL,Spark Streaming和GraphX

在本課程結束時,你將運行程式碼,在雲端中分析千兆字元的資訊-在幾分鐘內。

本課程使用熟悉的 Python 程式設計語言;如果你想使用Scala從Spark獲得最佳性能,請參閱我的 “Apache Spark with Scala  –  Hands on with Big Data”課程。

我們的課程會有一些樂趣。你會從一些簡單的範例使用 Spark 分析電影評分數據和一本書中的文字得到熱身。一旦你已經掌握了基礎知識,我們將轉向一些更複雜和有趣的任務。我們將使用一百萬部電影評分來查找彼此相似的電影,你甚至可能會發現一些你可能喜歡的新電影!我們將分析超級英雄的社交圖,並了解誰是最受歡迎的超級英雄,並開發一個系統來找到超級英雄之間的“分離程度”。所有的 Marvel 超級英雄在幾個維度內會被連接到難以置信的綠巨人?你會找到答案。

本課程非常實用;在我們編寫,分析和運行實際程式碼(無論是在自己的系統上,還是在雲端中使用Amazon的Elastic MapReduce服務)時,你都會花費大部分時間跟隨教師。5小時的視訊內容包括在內,超過15個越來越複雜的真實的範例,你可以建立,運行和自己學習。根據自己的節奏,按照自己的時間表穿過它們。本課程概述了其他基於Spark的技術,包括Spark SQL,Spark Streaming和GraphX。

享受這個課程吧!

講師簡介 

Frank Kane 在Amazon和IMDb工作了9年,開發和管理技術,自動向數億客戶提供產品和電影推薦,每時每刻。Frank在分佈式計算,資料挖掘和機器學習領域擁有17項專利。2012年,Frank離開成立了自己的公司Sundog Software,該公司專注於虛擬實境環境技術,並教會他/她人如何進行大數據分析。


課程網址 ( 有提供英文字幕 )

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