Spark大数据平台应用实战（第16期）

对于一个具有相当技术门槛与复杂度的平台，Spark从诞生到正式版本的成熟，经历的时间如此之短，让人感到惊诧。2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，于2010年正式开源，2013年成为了Apache基金项目，2014年成为Apache基金的顶级项目，整个过程不到五年时间。

2015年是Spark飞速发展的一年，Spark成为了现在大数据领域最火的开源软件，截止2015年，Spark的Contributor比2014年涨了3倍，达到730人；总代码行数也比2014年涨了2倍多，达到40万行，不但大量的互联网企业已经在使用或者正准备使用Spark，而且大量的电信、金融、证券和传统企业已经开始引入了Spark。

学习它并掌握它，是大数据风口下IT人的必备技能。本课程全程将通过以下内容的实战演练，带你玩转Spark！

本课程将会结合精典案例讲解Spark Job的整个生命周期，以及如何划分Stage，如何生成逻辑执行计划和物理执行计划。从Hash Shuffle到Sort Shuffle再到Tungsten Sort Shuffle详细分析Spark Shuffle机制的原理与演进，同时结合Yarn分析Spark的内存模型以及如何进行相关调优，其中两节课主要介绍Spark Streaming使用方式，分析通用流式处理系统的关键问题以及Spark Streaming对相应问题的解决方案，如窗口，乱序，Checkpoint等，并分析Spark Streaming与Storm和Kafka Stream各自的优缺点和适用场景。

最后将结合源码分析Spark SQL的原理，以及实现SQL引擎的一般方法，介绍如何进行Spark SQL性能优化。并结合大量真实案例，分析如何解决数据倾斜问题从而提高应用性能。