決勝spark大數(shù)據(jù)時代企業(yè)級最佳實踐sparkpractice

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3、本的 Spark 源碼，Spark 最佳暢銷書大數(shù)據(jù) spark 企業(yè)級實戰(zhàn)作者； Hadoop 源碼，曾負責(zé)某知名公司的類 Hadoop 框架開發(fā)工作，專注于 Hadoop 一站式解方案的提供，同時也是云計算分布式大數(shù)據(jù)處理的最早實踐者之一，Hadoop 的狂熱 等，著有云計算分布式大數(shù)據(jù) Hadoop 實戰(zhàn)高-從零開始云計算分布式大數(shù)據(jù) Hadoop 陸HTML5的技術(shù)引領(lǐng)者50LinuxAndroid擅長構(gòu)建系統(tǒng)和打造框架，特別精通于JavaC/C通曉 致力于 國內(nèi)最（2007年從事于Android系統(tǒng)移植軟硬整合框架修改應(yīng)用程開發(fā)以及之一HTML5 技術(shù)領(lǐng)域的最早實踐者（2009 年）

4、之一,成功為多個機構(gòu)實現(xiàn)多款自定義 HTML5 瀏覽器， 參與某知名的 HTML5 瀏覽器研發(fā)；10 本的IT培訓(xùn)內(nèi)第一1 堂課：Spark SparkSparkRDDSpark補：快速掌握1Scala 變applyScalScala數(shù)組的操作、MapScalaScalaapplyScalScala數(shù)組的操作、MapScalaScalaScalaScalaScala2 堂課：Spark 2.1RDD 3 堂課：Spark Spark4 堂課：Spark 5 堂課：Spark IDE 第6 堂課和數(shù)據(jù)加載以使用7 堂課：ScalaRDD內(nèi)容12 堂課：Spark 12.1 12.2 13 堂課：

5、Spark SparkSpark內(nèi)容12 堂課：Spark 12.1 12.2 13 堂課：Spark SparkSpark14 堂課：Spark 14.1 第三第二SparkJavaRDDRDD8 堂課：Shark SharkSharkSparkSharkShark9 堂課：Spark 10 堂課：Spark 10.1 Table Operators 10.2GraphOperators 10.3 GraphX11 堂課：Spark SQLon 14.6 15 堂課：Spark on 14.6 15 堂課：Spark on 16 時備第四17 堂課：Generalized Linear LogisticLinearRidge第18 堂課mendationSingularTheioninbothMLlibandddemomendationwith19 k-ddemoofgeo-locationclusteringandtopic20 堂課：Streaming-wised Machine Lambda SeveralalgorithmsfromFreemanddemosuchasthezebrafish21 堂課：ML PipelineofScikit-PipelineofSpark(DataFrame,MLPipeline,ddem