Spark 2.x 实战指南

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。

《Apache Spark 2.x Java开发者指南》详细介绍了如何利用Apache Spark 2.x进行Java开发。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持Java、Scala、Python和R的高级API，本书专注于Java开发者，涵盖了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等关键模块。读者将学习如何使用Spark进行大数据处理，包括RDD的管理、DataFrame的数据操作、SQL查询、流处理等关键技术。

《掌握Apache Spark 2.x第二版》是一本英文书籍，帮助读者快速入门并掌握Spark的基础知识。作为一款大数据工具，Spark对于工程技术人员来说是必备的学习资源。

企业级Hadoop 2.x项目实战课程主要面向对大数据开发和运维有实际需求的企业和个人。Hadoop作为一个分布式存储和计算的框架，已被广泛应用于处理大规模数据集。在当今的大数据时代，掌握Hadoop技术已经成为企业IT人才必备的技能之一。课程的授课对象主要是具备一定的软件开发经验和计算机专业知识的在职人员。通常要求具备本科以上学历、至少一年的软件开发经验，并且熟练掌握Java编程语言。此外，对于希望进入大数据云计算行业的人来说，良好的英语基础也是必要的，以便能够阅读和理解英文技术文档。课程内容涵盖了大数据平台的基础环境搭建、文件日志分析项目、数据实时查询项目、机器学习与实时计算项目等。这些项目紧密贴合企业实际开发中遇到的技术问题和需求，如SQL on Hadoop的企业大数据应用、数据深入分析的机器学习与图形计算、实时的流式计算等。学习者将通过这些项目实践，提升自己的实战能力和架构级别的知识水平。Hadoop 2.x版本的课程尤其强调对Hadoop生态系统各组件的实际应用能力，包括但不限于HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Pig等。在学习过程中，学员将接触到企业级大数据平台的搭建和使用，如CDH5.3.x。课程通过实战项目驱动，帮助学员快速掌握Hadoop 2.x的各项技术，并具备独立完成大数据相关工作的能力。教学方式方面，云帆大数据学院采用了“保姆式手把手教学”和“教授式点拨教学”相结合的教学方法，这有助于学员在短时间内提升自己的专业技能，快速适应大数据领域的工作环境。这种教学方式尤其适合在职人员，他们可以在紧张的工作之余，高效地学习和掌握必要的大数据开发技能。云帆大数据学院还强调了对学员的就业服务支持。学院会提供相应的就业指导、面试辅导等服务，帮助学员顺利实现职业转型或者技术提升。通过这些服务，学员可以在学习期间就建立起自己在大数据领域的职业发展路径。关于课程的费用和开课情况，学员可以通过云帆大数据学院提供的官方网站或报名流程了解详细的学费情况以及具体开课时间。学院提供在线教育的方式，方便学员随时随地学习。同时，学院还鼓励学员在学习过程中积极提出疑问，并为学员提供答疑服务，以确保学员能够真正理解和掌握课程中的知识要点。云帆大数据学院提供的企业级Hadoop 2.x项目实战课程，不仅能够让学员在理论与实践上得到全面的提升，

这款插件能让开发者在 Eclipse IDE 中开发 Hadoop 应用程序，支持 Hadoop 2.x 版本。

深入解析Hadoop 2.x核心内容，内容比《Hadoop权威指南》更为精炼，适合快速入门学习。

在SSI框架下，ibatis 2.X的详细使用文档为那些希望深入学习ibatis的人提供了重要的参考价值。

本指南提供有关在 Hadoop 2.x 中配置和部署高可用 (HA) 环境的详细说明。通过遵循本指南中的步骤，您可以设置一个弹性且冗余的 Hadoop 集群，能够应对节点故障。

解决 HBase 2.x 中 RegionInTransition（RIT）相关问题。