◆时： 共5部份,30学时
        
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第一章：课程概述与Linux基础
（01）Spark从基础开始
（02）安装Linux的实验环境
（03）Linux的配置与课程概述
（04）使用vi编辑器
（05）Linux的常用命令和JDK的安装
（06）案例：分析Java的死锁

第二章：Scala编程基础
（07）Scala简介和配置
（08）Scala中数据的类型
（09）变量、函数、条件判断
（10）Scala中的循环
（11）函数的参数
（12）懒值和异常处理
（13）数组
（14）元组和映射

第三章：Scala的面向对象编程
（15）Scala面向对象语言概述
（16）面向对象的概念和类的定义
（17）属性的get和set方法
（18）内部类
（19）类的构造器
（20）Object对象
（21）类的apply方法
（22）继承
（23）trait
（24）包和包对象

第四章：Scala的函数式编程

（25）Scala语言的函数式编程概述
（26）Scala的函数和匿名函数
（27）带函数参数的函数
（28）闭包
（29）柯里化
（30）高阶函数示例

第五章：Scala的集合

（31）可变集合和不可变集合
（32）可变列表和不可变列表
（33）序列
（34）集Set
（35）模式匹配
（36）样本类

第六章：Scala的高级特性

（37）泛型类
（38）泛型函数
（39）上界和下界
（40）视图界定
（41）协变和逆变
（42）隐式转换函数
（43）隐式参数和隐式类

第七章：Spark的体系结构与安装配置

（44）Spark Core课程概述
（45）什么是Spark和特点
（46）Spark的体系结构
（47）安装和部署Spark环境
（48）基于文件目录的单点故障恢复
（49）基于ZooKeeper的Spark HA的实现
（50）利用ZooKeeper实现分布式锁

第八章：执行Spark任务

（51）使用spark-submit提交spark任务
（52）使用spark-shell交互式命令行工具
（53）开发Scala版本的WordCount程序
（54）开发Java版本的WordCount程序
（55）分析WordCount程序的执行过程
（56）Spark提交任务的流程

第九章：RDD和RDD的算子

（57）什么是RDD
（58）RDD的算子
（59）RDD基本算子示例
（60）RDD的缓存机制
（61）RDD的容错机制
（62）RDD的依赖关系和Spark任务中的Stage
（63）高级算子：mapPartitionsWithIndex
（64）高级算子：aggregate
（65）高级算子：aggregate（1）
（66）高级算子：aggregate（2）
（67）高级算子：aggregateByKey
（68）高级算子：coalesce和repartition

第十章：Spark RDD编程案例

（69）案例一：求网站访问量
（70）案例二：自定义分区28:55
（71）案例三：访问关系型数据库29:58
（72）案例四：使用JdbcRDD

第十一章：Spark SQL基础

（73）Spark SQL课程概述
（74）什么是Spark SQL？
（75）通过case class创建DataFrame
（76）通过SparkSession创建DataFrame
（77）通过带格式的文件创建DataFrame
（78）操作DataFrame
（79）临时视图
（80）DataSet简介

第十二章：Spark SQL的数据源

（81）load和save函数
（82）什么是Parquet文件
（83）Parquet文件Schema的合并
（84）读取JSON文件
（85）使用JDBC数据源
（86）访问HiveTable
（87）指定schema的格式
（88）使用caseclass
（89）保存到关系型数据库中
（90）SparkSQL性能的优化

第十三章：Spark Streaming基础

（91）SparkStreaming课程概述
（92）什么是SparkStreaming和结构
（93）演示Demo：NetworkWordCount
（94）开发自己的NetworkWordCount程序

第十四章：Spark Streaming进阶

（95）StreamingContext和DStream简介
（96）DStream中的转换操作
（97）窗口操作
（98）DStream的输入和输出
（99）集成Spark SQL

第十五章：使用外部数据源

（100）集成Spark Streaming和Flume（1）
（101）集成Spark Streaming和Flume（2）
（102）Kafka消息系统简介和体系结构
（103）搭建Kafka环境
（104）集成Spark Streaming和Kafka