# X) |- O/ j+ s. ^
6 c. L# n. N2 z. e
〖课程介绍〗! Z5 r; d5 U$ {! M# t h
本课程使用python3实战讲解了Spark核心功能组件，并结合调度爆款框架Azkaban，来对作业进行调度，最后以天气数据分析做为实战项目，让你学会对大数据进行处理与分析，让Python开发人员也能对Spark应用程序进行开发及调优。' C7 I) C- C. `) B# q* L) o
; h9 F' I5 N6 P〖课程目录〗1 W0 J2 B7 f6 C/ I
第1章 课程介绍! G8 \# G3 r5 S# y( [- W+ M
课程介绍! E: l5 r/ S6 z: U) N- |9 B
1-1 PySpark导学 试看
4 n2 A* F z! c5 b1-2 OOTB环境演示+ Q; l9 u, C* r( d+ `0 Y
2 Y# [; d! L$ ]8 u第2章 实战环境搭建
& h, E7 X R" Z8 g6 p工欲善其事必先利其器，本章讲述JDK、Scala、Hadoop、Maven、Python3以及Spark源码编译及部署
T8 N, p6 y: A" v5 ?8 P) s H2-1 -课程目录: }, W" |: L G7 O" R9 p
2-2 -Java环境搭建
4 }% g8 ], K% X. u, x2 p2-3 -Scala环境搭建3 f! {* W! h `8 Y M
2-4 -Hadoop环境搭建& U1 C, `- X) O& E( A
2-5 -Maven环境搭建
- t8 k3 w& p9 ~' G' v+ \" r* U2-6 -Python3环境部署, j, d: q& m6 g' i$ B: M% _
2-7 -Spark源码编译及部署# D/ o/ D: @& f( R
. v9 \& F! G0 _4 m第3章 Spark Core核心RDD, n4 g# u$ ^( V* z& f: O
本章详细讲解RDD是什么以及特性(面试常考)、Spark中两个核心类SparkContext和SparkConf、pyspark启动脚本分析、RDD的创建方式以及如何使用IDE开发Python Spark应用程序并提交到服务器上运行6 i! S+ ~$ l. f/ S! L1 N
3-1 -课程目录
u' b7 t$ L) ^3-2 -RDD是什么
3 ?- k& z2 |0 m9 X. _4 {3-3 -通过电影描述集群的强大之处
2 b6 _2 A' l4 k, V& p' U c3-4 -RDD的五大特性- p" k7 R* ^7 m2 D) C# _1 Z: b/ I
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看! n& {1 N0 d2 C
3-6 -图解RDD
+ Z/ I" ` p7 `3-7 -SparkContext&SparkConf详解9 }. N7 M* i9 i9 w6 l
3-8 -pyspark
2 F! K! D3 C0 {# d' d8 c3-9 -RDD创建方式一
$ E6 C0 h& l' `- y! A2 X3-10 -RDD创建方式二2 m& B0 A+ Z& b# s& A( a# i
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序( `8 T W) ?- K: w) _
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行& W( r/ \) g' ]# w
. E* a) E. |& h1 b! m7 G% L
第4章 Spark Core RDD编程
/ L ~) D; f& P$ [7 D本章将针对RDD中常用的算子进行详细案例讲解，并进行综合案例实战
. V7 Y0 q& w+ D4-1 -课程目录5 b6 i( y* S8 B5 b% q7 V
4-2 -RDD常用操作
5 Z$ Y! }: R: o3 {" _. u: O7 y4-3 -map算子使用详解
, @; ]) \9 p5 u# B4-4 -filter算子详解
9 [4 A# F6 {; s3 @8 U+ [# e4-5 -flatMap算子详解/ x9 l8 G N* F8 o2 w6 b; X. D2 ?
4-6 -groupByKey算子详解+ B7 H. B" Y1 p0 ~" s
4-7 -reduceByKey算子详解& A: H) @5 a8 O7 o
4-8 -sortByKey算子详解
2 p" H* n* X. D3 ^4-9 -union算子使用详解& s# `8 M( o8 ~' n( T7 ~
4-10 -distinct算子使用详解7 y) \; m* ?, y9 @ U- e5 ?; \
4-11 -join算子详解
# w. q7 f) _* F$ W4-12 -action常用算子详解
4 s1 z2 B A, S1 P8 O" T4-13 -算子综合案例实战一词频统计& V, f5 }0 ?3 v W; N9 [
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构7 Z7 {* m1 d8 u% J% }4 e0 G
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
% h4 h3 C2 C: m/ ~) n4-16 -算子综合案例实战之平均数统计 ^4 h( M3 C- Y7 L: `
( V& ^1 N4 x+ F2 e: v第5章 Spark运行模式1 t) t" C# p3 x
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式5 r' l3 v) [5 q2 a! y/ o/ {
5-1 -课程目录
: b0 G, G; v( I4 x5-2 -local模式运行' Y" {; [& z* j0 u* f6 ^4 n
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行$ m) L5 l5 T3 {. k ?7 i
5-4 -standalone模式spark-submit运行5 |# w$ q/ s6 M/ ~# v* ^& E
5-5 -yarn运行模式详解& p+ P Y/ Q; Z# o2 O5 S% ]0 v
% L: U* }9 x, c$ E) A
第6章 Spark Core进阶
8 Z( t' ], y# o0 _本章将介绍Spark中的核心术语、运行架构、并对比Spark和MapReduce的概念区分、存储策略及选择方式、宽窄依赖及Shuffle
) O ?, i) Y8 M! F* [+ S6-1 -课程目录9 Z( ?4 ]% `' r. G& C
6-2 -Spark核心概念详解- h/ N; v% X! V2 I' S% w( n( E
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看6 D+ x: T& B: u0 j' J. Y
6-4 -Spark运行架构及注意事项
% A0 O; Y1 w; ]) p% X( U" r6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
" ~% A, ~. r) }" e0 T2 L6-6 -Spark缓存的作用- f8 L I% N% e: {% c- L( r* k# ?
6-7 -Spark缓存概述
& |3 n$ c- H4 r8 u7 g2 N' Y6-8 -Spark缓存策略详解
1 [0 ?7 e( b6 ~" r% s2 H6 s1 ?6-9 -Spark缓存策略选择依据1 d5 z. B& M" G8 p: [( b1 W' e" z
6-10 -Spark Lineage机制
2 U( X9 ?) \+ u6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
: N0 G! K% d5 @1 _6 c6-12 -Spark Shuffle概述
8 f# @& }$ o6 n/ A- e" `/ G6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
4 p( T: p2 m9 h0 z" R L: a( ^7 i5 c0 h! a4 X/ v7 Y0 f+ J w; w6 h9 _: H8 I
第7章 Spark Core调优
5 a. ?8 C5 q$ x/ D# |3 s7 e本章将从Spark作业性能指标、序列化、内存管理、广播变量及数据本地化这几个方面来介绍Spark作业的调优
; F1 {" m2 N/ p7-1 -课程目录) Q. _, s. S a( x
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用( c8 e' {/ z! |. Y
7-3 -优化之序列化
/ P: ~8 G9 u1 r8 _' t% C7-4 -优化之内存管理
* b: H6 h% z6 S2 _& M7-5 -优化之广播变量
6 j0 @' E3 g8 ]# {; D" p7 [7-6 -优化之数据本地性( f4 @$ k4 I; [& K0 U
# v" z% K# K' B0 `& u6 `第8章 Spark SQL9 o/ q3 B' H- v4 Y" v( E; a
本章将讲解Spark SQL的架构、DataFrame&Dataset、以及如何使用Python API来对DataFrame进行编程
* |0 @' Z* C- ]; ]8-1 -课程目录! {& j @- A1 s0 x
8-2 -Spark SQL前世今生- Z5 W( X! P% `
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正4 x) V# w+ K2 @1 _% C* x
8-4 -Spark SQL架构3 h8 w* M& Z! w1 p: u
8-5 -DataFrame&Dataset详解
3 e" ^. t; S6 G0 V8 [6 f8-6 -DataFrame API编程
) p) q: Q) W, F# G8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一8 S9 I6 ?9 ]. c/ t
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
( i( H! @. R1 F* i. R S8-9 -Spark SQL其他" K. {% `" }) N; _. w
. M/ U' H! P' w% n! n第9章 Spark Streaming
( S6 w# g) l) M/ |5 T) n本章将讲解Spark Streaming的核心概念、执行原理、以及如何Python API来对Spark Streaming进行编程
1 K$ V$ T' e* h6 o" H: o3 A& E# w4 o# Z9-1 -课程目录3 y! V$ B3 E; Z8 C2 I2 X; o
9-2 -Spark Streaming概述2 V6 [4 u. h5 f! B2 v2 r
9-3 -实时流处理框架对比
5 q1 d& U5 `9 \% R: E9-4 -Spark Streaming执行原理. d" n9 e* G- q. s! l# r
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming6 U* a- p+ F: L3 n" D" m
9-6 -核心概念之StreamingContext2 N+ {4 V" ?" o) Y; u* P$ i+ k) q
9-7 -核心概念之DStream及常用操作3 \: q) W, u- A
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
% H( z# |) g+ x3 X
- I% ]& W, G+ U第10章 Azkaban基础篇0 [. g# I' [8 }. a9 f
本章将讲解Azkaban的特性、架构、运行模式、源码编译及部署、快速入门' r$ {) x' t) K
10-1 Azkaban基础篇课程目录1 o( j2 \6 a$ y" k% K) \ L" }' V
10-2 -工作流概述- ?( t$ d' k, b+ ]6 D
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
, M# p0 m/ | c. o" Y* U' O10-4 -常用调度框架介绍
1 v O4 |" z, l1 w! T0 j8 O# z10-5 -Azkaban概述及特性# h% B! U! F9 ~
10-6 -Azkaban架构
) g' J7 ?! f `0 a10-7 -Azkaban运行模式详解
S( g9 z) A5 N% @10-8 -Azkaban源码编译1 u! V( U# g* c4 ?. m
10-9 -Azkaban solo server环境部署" F: d. P& ~" u5 B* ^; t/ p
10-10 -Azkaban快速入门案例
4 @9 |4 n- }) k s
& {; F* R+ n3 G& ^第11章 Azkaban实战篇
) Y" y5 y& U8 u7 _本章将讲解如何使用Azkaban来完成HDFS、MapReduce、Hive作业的调度、定时作业调度以及邮件告警
' b1 B {5 o s+ l11-1 -Azkaban实战篇课程目录0 z5 C9 |3 g6 {6 ~5 b. z# I) {, {
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
& @. A3 k$ m" e( D2 m) F: l11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
/ i& M. R9 \8 s4 _. j, r" O4 n11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
0 E/ B5 x- `# N# W11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用+ ^, m' k" B0 n& B( k3 L
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
$ ^- C- O7 I3 _: H% a9 a+ o) F11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
! j( M/ G# G+ B. [: v/ D. ~3 |& I
, N2 z$ Y' Q# `9 l }( \& J# _第12章 Azkaban进阶篇
4 J$ f, n6 ?! K9 g9 H本章将讲解Azkaban在生产上的部署、权限管理、Ajax API、Plugin、以及短信和调度框架的二次开发
7 M: ^3 u0 E1 }* O1 L' f$ C12-1 -Azkaban进阶篇课程目录& S: Z+ A. z- Y3 \4 F
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作0 c6 e! p, ?# X1 K3 q5 X5 B% O1 S
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
8 |* L! Q y, m; f( J1 n) e2 L7 n12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建/ p' @2 E/ s, @1 y) I
12-5 -Two Server Mode之使用实战
* H: [7 P1 v6 w3 }0 H ~12-6 -Azkaban权限管理
. t$ Z; h n6 Q% a2 @! a12-7 -Azkaban中AJAX API使用) y6 u3 B, U, [% B$ E# H$ t0 O, d
12-8 -Azkaban Plugin的使用
: W! N; ?7 d3 A2 V* a u4 R8 j- H12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
$ \0 _# u2 y0 G3 o. W12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
; _* {. y" g$ \2 g) r8 m8 f& [# ?; r. v8 D N6 V/ G
第13章 项目实战; D* i+ j4 E3 _. L
本章将讲解在构建大数据平台的技术选型、集群升级资源评估，并使用Spark对气象数据进行分析，讲分析结果写入ES，并通过Kibana进行统计结果的可视化展示, d$ a4 Q9 ]; o8 B2 a8 q
13-1 -课程目录
" |3 |' S, ?) l% S* A: ?13-2 -大数据项目开发流程0 [: k, l: t' H" d; J, [, N- g: `; g
13-3 -大数据企业级应用" U: \- X8 E. o0 m7 I* u; j
13-4 -企业级大数据分析平台% @0 E5 t. n3 `! I3 t7 D- \
13-5 -集群数据量预估
5 G* R8 k. n1 v; W2 h13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
5 N/ ^. w8 \6 Q( A; t, X3 d13-7 -项目需求
5 @' ?& G2 k2 J) q( m7 d! `: f7 j6 t13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列! y2 S' ^( B! [- Z. o) y- D
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
' z" w4 L1 M* y3 e* f13-10 -每年Grade出现的次数统计
& K) d4 k8 r: ]; Z13-11 -Grade在每年中的占比统计( @% ~/ `2 o f( A1 c
13-12 -ES部署及使用
" a# m: T7 {" j+ {0 V13-13 -Kibana部署及使用
8 [$ Q0 _. i% O13-14 -将作业运行到YARN上3 o: G& L# R+ A2 G8 b
13-15 -统计分析结果写入ES测试
) q* _2 R7 Q0 t+ g9 N+ {13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
3 k& I2 o4 Z' D# }7 q4 g13-17 -作业- s d$ c0 G7 @
13-18 -通过Azkaban调度整个流程6 o' n2 z5 x5 B ~6 i- `
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
# ]( G6 l& T( ^3 k4 g3 m5 e: j" s% U0 B* U/ v1 D3 ~& V1 b
〖下载地址〗) U; I1 U+ f! E3 b7 L
. A! w" q8 R M, K, I
+ I/ B8 O' Z: p! U+ h! t. s
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# G h4 b2 X" `" j) ]
- W' B% H4 y5 D( a〖下载地址失效反馈〗) ]4 v: @$ r9 r4 N" m5 s( ~+ q
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加微信留言：2230304070
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