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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

第一部份：Spark Streamin深度源碼剖析（上）
（1）Spark Streaming整體架構剖析
（2）基于Receiver+Kafka接收數(shù)據(jù)的源碼剖析
（3）基于DStream生成RDD的源碼剖析
（4）基于JobGenerator生成Job的源碼剖析

第二部份：Spark Streaming深度源碼剖析（下）
（1）Spark Streaming Driver容錯的源碼剖析
（2）Spark Streaming Executor容錯的源碼剖析
（3）Spark Streaming State相關操作的源碼剖析
（4）Spark Streaming Window相關操作的源碼剖析

第三部份：互聯(lián)網(wǎng)公司用戶流量實時大盤實戰(zhàn)
（1）互聯(lián)網(wǎng)用戶流量分析業(yè)務介紹
（2）互聯(lián)網(wǎng)用戶流量分析架構設計：Spark Streaming+Kafka+HBase
（3）完成互聯(lián)網(wǎng)用戶流量指標體系的開發(fā)
（4）實時計算作業(yè)上線運維：部署、代碼升級以及監(jiān)控
（5）對Spark Streaming作業(yè)進行初步的性能優(yōu)化
（6）基于前端展示用戶流量分析大盤

第四部份：廣告系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)平臺架構實戰(zhàn)（上）
（1）廣告系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)平臺的業(yè)務介紹以及架構設計
（2）完成廣告用戶與客戶價值的實時數(shù)據(jù)指標體系開發(fā)
（3）完成廣告運營與營銷活動的實時數(shù)據(jù)指標體系開發(fā)
（4）基于廣告實時數(shù)據(jù)支持的點擊率預測
（5）基于廣告實時數(shù)據(jù)支持的精準廣告營銷

第五部份：廣告系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)平臺架構實戰(zhàn)（下）
（1）廣告系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)平臺架構優(yōu)化設計
（2）基于Spark Streaming checkpoint實現(xiàn)全流程的容錯機制
（3）基于Spark Streaming實現(xiàn)全流程的exatcly once語義
（4）基于Kafka實現(xiàn)數(shù)據(jù)不丟失的技術方案
（5）基于前端頁面展示廣告數(shù)據(jù)分析

第六部份：微博熱點話題實時探測系統(tǒng)架構實戰(zhàn)（上）
（1）微博熱點話題探測業(yè)務介紹
（2）微博熱點話題探測系統(tǒng)架構設計
（3）基于Flume+Kafka完成實時微博數(shù)據(jù)的接入
（4）自己動手改進FP-Growth頻繁集挖掘算法
（5）基于改進后的繁集挖掘算法完成熱點話題的實時探測

第七部份：微博熱點話題實時探測系統(tǒng)架構實戰(zhàn)（下）
（1）基于Spark自己動手實現(xiàn)word2vec算法
（2）基于自己實現(xiàn)的Spark word2vec算法實現(xiàn)關聯(lián)熱點話題挖掘
（3）基于Spark Streaming完成實時計算作業(yè)開發(fā)
（4）基于前端頁面展示微博熱點話題

第八部份：微博社交關系實時挖掘平臺實戰(zhàn)（上）
（1）微博社交關系實時數(shù)據(jù)分析平臺業(yè)務介紹以及架構設計
（2）Titan分布式圖數(shù)據(jù)庫介紹
（3）Cassandra分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫介紹
（4）Elasticsearch分布式搜索引擎介紹
（5）基于Spark Streaming+GraphX+Titan完成微博社交關系挖掘

第九部份：微博社交關系實時挖掘平臺實戰(zhàn)（下）
（1）基于Spark Streaming+文本挖掘完成微博用戶的情感分析
（2）基于Spark Streaming完成微博用戶群分析
（3）基于Spark Streaming完成用戶城市地圖分析
（4）基于Spark Streaming完成熱門話題趨勢分析
（5）基于前端頁面展示微博社交數(shù)據(jù)

第十部份：股票交易分析實時大盤系統(tǒng)實戰(zhàn)
（1）股票分析業(yè)務介紹
（2）實時股票分析大盤系統(tǒng)架構設計
（3）Druid分布式OLAP引擎介紹
（4）結合Spark Streaming + Druid完成股票數(shù)據(jù)實時分析
（5）結合Spark Streaming完成實時熱門股票排行
（6）結合Spark Streaming完成實時股票走勢預測
（7）基于前端頁面展示股票分析數(shù)據(jù)

第十一部份：實時用戶畫像系統(tǒng)架構實戰(zhàn)
（1）實時用戶畫像組成分析
（2）實時用戶畫像的標簽數(shù)據(jù)字典
（3）實時用戶畫像的興趣度模型
（4）基于Spark Streaming實現(xiàn)一套實時用戶畫像系統(tǒng)
（5）基于ElasticSearch對實時用戶畫像數(shù)據(jù)進行分析

第十二部份：實時個性化推薦系統(tǒng)架構實戰(zhàn)（上）
（1）基于Flume+Kafka實現(xiàn)用戶行為的實時采集與清洗
（2）基于實時用戶畫像構建數(shù)據(jù)倉庫
（3）針對元數(shù)據(jù)庫構建實時索引
（4）基于Spark Streaming完成第一個版實時個性化推薦系統(tǒng)

第十三部份：實時個性化推薦系統(tǒng)架構實戰(zhàn)（下）
（1）基于頻繁模式的選擇性集成分類算法
（2）基于選擇性集成分類算法和網(wǎng)頁對用戶進行分類以及興趣組構建
（3）基于Spark Streaming+協(xié)同過濾算法實現(xiàn)的實時推薦系統(tǒng)
（4）基于相關性算法實現(xiàn)的實時個性化推薦冷啟動優(yōu)化方案