会大数据开发，究竟有多牛
2015年，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，旨在系统部署大数据发展工作。阿里创始人马云也曾提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT时代。可见，大数据无论是在国家战略上，还是在大佬眼中，其重要性已到达空前的位置。
大数据应用广泛，其爆发的巨大商机，使得像GE、西门子、谷歌、微软、IBM等国际互联网巨头全力布局大数据。例如，谷歌通过收购Cask Data来进一步加强他的大数据分析能力；GE、西门子等利用其强大的大数据能力通过对设备数据进行收集、存储、挖掘等实现故障预测及维修，从而帮助企业降低运营成本等等。
而我国企业也积极投入大数据的怀抱，无论是百度、阿里、美团等这样的大厂，还是如雨后春笋般涌现的创业企业，都纷纷入局。例如，百度通过为成千上万车辆规划最优出行路线，避免拥堵；阿里通过对用户行为分析推测购买习惯，为其推送可能感兴趣的优惠信息等等；而在医疗、化工、制造业等多个行业，依旧不乏大数据的身影。
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此时，企业为了能在大数据领域迅速占领一席之地，抢夺大数据开发相关专业人才，便成为重中之重！
据调查，在国内IT互联网行业中，有10%的招聘都是和大数据相关，且比例还在上升。我们一起来看看下面这份大数据开发工程师的招聘信息：
（图片来自boss直聘）
可以看到，大数据相关职位的平均月薪已超过20K。大数据方向由于人才稀缺度较高，因此在相同工作年限的情况下，大数据工程师的薪资普遍更高，待遇涨幅也会超过其他岗位。
在这样的时代背景下，对从事Java、PHP、运维等工作，遭遇技术瓶颈且晋升无望，抑或是想要从事大数据相关工作等的人群来说，抓住这波大数据浪潮下的机遇就显得尤其重要。
大数据开发需要掌握Hadoop、Python及Spark等多个技术点，这决定了其技术门槛高，加之技术更新快，想通过书籍或者网上资料坚持学习并不是一件容易的事儿，而且相关学习资料繁杂，往往抓不住重点。
难道想学习大数据开发相关技能，真的就这么难吗？！
正因为大数据开发不易掌握，它才既有“前景”，又有“钱景”！而Spark作为大数据技术生态中的必备技能，能够弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，可为迭代式数据处理提供更好的支持。而在新一代的大数据处理平台中，Spark更是得到了广泛的认可和支持。
为此，开课吧 联合 多位BAT技术大牛 历时1个月，为粉丝们精心打磨了《Spark底层核心RDD和Spark框架内部原理深度讲解》学习视频。看完本视频，你将收获：
深入理解面向函数式编程语言scala开发Spark程序；
深入剖析Spark底层核心RDD的特性；
深入理解RDD的缓存机制和广播变量原理及其使用 ；
掌握Spark任务的提交、任务的划分、任务调度流程。
更重要的是，通过学习本视频的知识内容，对你后面的工作和面试将提供强大的支持！本学习资料内容大概如下：
学习视频
01、Spark之内存计算框架--课程内容介绍
知识点：spark的课前准备内容
02、通过IDEA工具开发Spark的入门案例
知识点：maven构建scala工程
03、Spark之内存计算框架--通过IDEA工具开发Spark的入门案例--代码开发
知识点：scala语法、spark程序开发
04、Spark之内存计算框架--程序打成jar包提交到Spark集群中运行
知识点：程序打成jar包、spark-submit提交任务命令的使用
05、Spark之内存计算框架--Spark底层编程抽象之RDD是什么
知识点：spark底层核心RDD
06、Spark之内存计算框架--Spark底层编程抽象之RDD的五大特性
知识点：spark底层核心RDD的特性
07、基于单词统计案例来深度剖析RDD的五大特性
知识点：spark底层核心RDD的五大特性深度剖析
08、Spark底层核心RDD的算子操作分类
知识点：spark底层核心RDD的算子分类
09、Spark底层核心RDD的依赖关系
知识点：spark底层核心RDD的依赖关系(宽窄依赖)
10、Spark底层核心RDD的缓存机制
知识点：spark底层核心RDD的缓存机制、应用场景、如何使用、如何清除缓存
11、DAG有向无环图的构建和划分stage
知识点：DAG有向无环图和划分stage
12、基于wordcount程序剖析Spark任务的提交、划分、调度流程
知识点：spark任务提交、划分、调度流程剖析
13、通过Spark开发实现点击流日志分析案例
知识点：RDD常见的算子count/map/distinct/filter/sortByKey使用
14、通过Spark开发实现ip归属地查询案例--需求介绍
知识点：ip归属地查询需求介绍说明
15、通过Spark开发实现ip归属地查询案例--代码开发
知识点：spark中的广播变量、ip地址转换成Long类型数字、二分查询
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