目前对大数据的实时分析工具，业界公认最佳为spark。spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，spark目前是apache软件基金会旗下，顶级的开源项目，spark提出的dag作为mapreduce的替代方案，兼容hdfs、hive等分布式存储层，可融入hadoop的生态系统，以弥补缺失mapreduce的不足，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据实时处理工具。
为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据实时处理的需要，培训中心在2017年6月7-9日，举办了“大数据实时处理-基于spark的大数据实时处理及应用技术”培训班。
主讲此次课程的杨教授提供了案例分析来帮助学员了解如何用spark实时大数据工具来解决业界的问题，并介绍了spark生产环境搭建的相关知识。
杨教授介绍，spark生态系统(bdas项目)已经发展成一个，包含多个子项目的集合，包括spark sql、spark streaming、graphx、mllib等，本课程从大数据实时处理技术以及spark实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍spark大数据实时处理工具的原理和内核,包括spark大数据计算框架、运行架构、设计模型和数据管理策略，及spark在业界的应用。
希望来自各企业的学员们通过本课程学习，把spark实时大数据处理开发上升到一个新水平。