' G6 J8 s; Q. M* [1 F4 q' G! j% D7 N6 X1 S q3 ~
〖课程介绍〗
& @4 Q* w! e( `" a8 M4 Q" D/ l- q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。6 |& G+ P0 e, ^# o h7 N
. c1 K6 J$ q0 V& l, {: T
〖课程目录〗
; w1 J# f) F7 c6 [+ q* E第1章 课程介绍( `4 N1 H- Q9 d( f- x5 U
课程介绍
, Y( ~7 \( W" x( |1 V1-1 PySpark导学 试看* x% q c |9 o7 y6 `8 O
1-2 OOTB环境演示
# V: F7 b; b, Y- G, D' r
8 U: U# S' V& v8 c7 O6 S' u第2章 实战环境搭建
. |) @/ Q8 T2 r2 s. U1 F1 {" H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
4 f+ X# a8 ~; m$ K2 D& N2-1 -课程目录% v; z/ x% G. |6 a
2-2 -Java环境搭建
2 C& ~5 ^2 `5 b' i: Q& C/ m2-3 -Scala环境搭建6 P, d5 }2 g* b. s/ U! }# Z
2-4 -Hadoop环境搭建
! s' F. U: |% n1 Y; U2-5 -Maven环境搭建/ `0 d9 s/ G0 Z" d
2-6 -Python3环境部署
/ ^0 U8 h* O y+ F2-7 -Spark源码编译及部署7 P" T P+ H8 i2 w( B
! B, W0 a4 y( z2 O3 m6 e' U
第3章 Spark Core核心RDD& G2 G- |7 d* m/ m0 f
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
, p' q& |8 _( R1 i) @7 z( Z; z: s3-1 -课程目录
8 R, X# r) w1 N& F% ?8 d3-2 -RDD是什么
* \% }3 F" l2 Q9 `" H/ C: l. p3-3 -通过电影描述集群的强大之处0 A/ O8 R/ }8 o+ A- T B0 [8 m
3-4 -RDD的五大特性
; M2 K: y! U2 L1 ]3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看3 x1 k8 ^, P' F6 j6 B# w
3-6 -图解RDD! v- F: ]. e( R6 a
3-7 -SparkContext&SparkConf详解1 [& ~5 u4 [% L8 O. k e3 r+ k
3-8 -pyspark
[1 y h" D& l6 \; B3-9 -RDD创建方式一 ^* p& f: p- O$ d6 Q: l: O) l
3-10 -RDD创建方式二
; O5 X( w$ U w# B6 X3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序, K; R, S$ @9 F7 i2 |! Z1 p0 e
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行* L! u9 H, m5 _, R9 [ H% ^2 J9 u
$ i) L, B5 k$ i1 o, u* b第4章 Spark Core RDD编程
& s1 q# n8 D3 ?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* f; l2 @0 b; q/ a# h4 ^1 z
4-1 -课程目录3 r: O0 s7 G' S9 u$ P+ n
4-2 -RDD常用操作
( H9 g% m2 l' j8 t! A/ V0 h4-3 -map算子使用详解
$ w. {1 l) B8 t) }8 G3 B4-4 -filter算子详解+ H; R% t* j7 S- M4 c' z
4-5 -flatMap算子详解
% M# @# g2 \& L4-6 -groupByKey算子详解
9 K" j7 G4 s* N# f% r. H) g* W4-7 -reduceByKey算子详解* r4 {/ s: U$ |/ T8 P- f9 h! B
4-8 -sortByKey算子详解/ A7 B1 @# m' e5 G
4-9 -union算子使用详解9 I s/ P( q& C
4-10 -distinct算子使用详解
, k- Q# n% B5 h/ m! `4-11 -join算子详解
4 V0 n4 X" R" i/ r; U4-12 -action常用算子详解. t7 l) ]% j2 v( w4 N
4-13 -算子综合案例实战一词频统计, R G5 H/ X$ s$ X# F$ P* k2 S
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构1 _3 o; @% x' U) H$ j0 w
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计 E* I; y4 R y6 i5 _) w
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
, N6 ?& j7 f* ^5 U8 G7 c* V
( K: @3 C5 L( [0 G3 J. x# U第5章 Spark运行模式* v R7 h! F3 g$ ~1 {0 `1 T1 u
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
5 N0 m; r: e6 P' y( C/ L5-1 -课程目录/ E0 H+ M" E( I: V$ c; _
5-2 -local模式运行5 D( a( A* K. C& y; ]( ^8 [6 i9 N
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
% Z( b2 c) I$ c2 k- R: `5-4 -standalone模式spark-submit运行
7 p1 T; y+ C9 P5-5 -yarn运行模式详解- u# E, V: d, k' C+ s! W8 F
3 r1 D8 L. d) \7 W+ H2 v8 g第6章 Spark Core进阶% L: [1 O' L( M. v! h
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
, z4 K1 ]# f. R. c0 C6-1 -课程目录
* b; [, s8 v# F+ C% ]+ s4 d3 Z6-2 -Spark核心概念详解. ]1 j. }1 c# K- P& V$ X" ]
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
8 r& \% `& S W4 x9 o6-4 -Spark运行架构及注意事项2 o$ x; G% V8 k& d5 p0 s' C
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
X% j! [7 w- V6-6 -Spark缓存的作用! _* G- ]6 x M
6-7 -Spark缓存概述0 ]$ M3 w: A0 |$ S7 d
6-8 -Spark缓存策略详解1 `2 M/ z, [% T( Q/ {6 P
6-9 -Spark缓存策略选择依据+ H/ O" c: ~, [; B, a! H) R! g
6-10 -Spark Lineage机制% o* ]& n5 E, x$ c
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
! p- _% c; L% U- g$ {$ z6-12 -Spark Shuffle概述
! ^9 i5 J1 z; n1 J$ @& i6 }; e6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
4 Y/ [$ G9 B# s% l% E+ G& V+ K2 ]+ l4 K: }7 b8 [
第7章 Spark Core调优
( L8 m# H- o y, u' i2 l2 \2 R M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
# {# M" {/ G. |) F7-1 -课程目录
( |5 Y2 I0 ^( Y1 r& W/ g' \7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
5 v6 A, s& X# a% F1 M7-3 -优化之序列化 H/ `- H# z, j2 p
7-4 -优化之内存管理% ~$ p8 ~7 t6 H
7-5 -优化之广播变量1 x% i' q/ `. }- y9 X4 {5 o
7-6 -优化之数据本地性
3 U+ h6 ~; L3 [+ o: e
" {1 N' B& {$ x' b第8章 Spark SQL
2 P7 j, Z6 k9 G9 f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5 H( d! Y, o" z; N n
8-1 -课程目录
! L5 T3 h( E3 d8-2 -Spark SQL前世今生$ M9 a, B7 P1 \, A
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正3 A) y0 Q9 A/ h( e
8-4 -Spark SQL架构 T( J% p( G* L" |! W* S/ D
8-5 -DataFrame&Dataset详解- m( a* A, \: R& M
8-6 -DataFrame API编程3 ^! i$ V9 C, Z8 L
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
% o/ b: h# }& j4 {8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
8 }' N# f) d5 U! [, o. e8-9 -Spark SQL其他
& Y, Y# F R5 Y9 @" k) t: g- {! n& s* x
% c! m+ _, |: ~1 i7 X4 p D% ] D) u' y第9章 Spark Streaming0 N3 H3 S3 u5 z) `
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/ l |* P! k5 ^3 a4 d
9-1 -课程目录
+ ?" P9 X$ L4 q5 X$ z+ o6 u9-2 -Spark Streaming概述8 w! f- S" Z( R$ j3 C* b. G
9-3 -实时流处理框架对比: o' k- [" A G9 D$ ], ]
9-4 -Spark Streaming执行原理' [7 J3 a+ y4 i8 P
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
- G- m7 N( h1 n* f; J$ _9-6 -核心概念之StreamingContext
: K! F& q. V" `) ?1 _8 w; ]5 y( o3 X9-7 -核心概念之DStream及常用操作" M' {- c6 a1 u! @5 e7 d: g+ r& A
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战5 g R$ ]# d: t' R
! `) w% O4 T+ N
第10章 Azkaban基础篇: @. g7 O& O9 z4 Q
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. x/ N8 A! R, m* Q0 Y( Z/ K
10-1 Azkaban基础篇课程目录+ q* r& L8 B" @! \
10-2 -工作流概述
( J& l- R9 W7 v4 W10-3 -工作流在大数据处理中的重要性: S: |" b% l2 m+ u1 A9 r' W5 u
10-4 -常用调度框架介绍, }: }' m3 D( F5 C
10-5 -Azkaban概述及特性
+ k: f p3 w0 [10-6 -Azkaban架构2 d' Q# u; }* c* X6 r, S. q9 i
10-7 -Azkaban运行模式详解+ g) u8 D$ P8 i. i
10-8 -Azkaban源码编译/ T2 J$ A4 i+ M9 j- K" V
10-9 -Azkaban solo server环境部署! O+ B& Q2 @# Y- ^7 K% m
10-10 -Azkaban快速入门案例
# d; [9 c* h3 K9 x8 K0 T2 x9 S7 Y1 \' J& G0 j' o% I
第11章 Azkaban实战篇3 Z( m1 G2 v% T& p8 U W9 f
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6 H% O, m3 e# T7 K& P
11-1 -Azkaban实战篇课程目录+ _, E% e: E7 H+ v3 g9 c" U
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
7 m7 {- P! C! \/ h11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用# T. F7 [! _' K
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
# o' l6 L& L% U* K6 j11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
5 M) l) o6 }( k$ C11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用' e* |0 ^+ e9 r- c3 P$ p
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
8 t7 s7 T; K8 E4 ?) A: p4 ~
" z* K+ K, J+ t- g4 n" C& f, r- X5 R' F+ P第12章 Azkaban进阶篇
# g8 }; I0 L% k- ]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
4 w2 S1 h M v5 t! y/ j12-1 -Azkaban进阶篇课程目录% o+ i( s$ W: H2 @" A7 {
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
7 G: C4 Y9 E6 p, |: H8 f9 O' X12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
" n7 x9 Y$ M0 o( L& M12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
! x: f4 ]' ~( B8 m! }+ k3 U5 o. ~12-5 -Two Server Mode之使用实战, U! X1 q- v: ?
12-6 -Azkaban权限管理
! O" B2 K% @+ u2 c i7 |12-7 -Azkaban中AJAX API使用- u' Q+ |/ m' a$ f
12-8 -Azkaban Plugin的使用
/ Q- _7 G& ?. P6 T8 E12-9 -Azkaban中短信告警改造思路 Z4 A8 L% \( @6 ?/ ~& m8 T; A. k
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路; a5 l. R7 ?; n/ r
u- W3 m: g' e, `* i6 X3 Q1 Z! @
第13章 项目实战; p6 r# r( h1 V5 ?0 i) k! ?* A6 `
本章将讲解在构建大数据平台的技术选型、集群升级资源评估，并使用Spark对气象数据进行分析，讲分析结果写入ES，并通过Kibana进行统计结果的可视化展示
4 G& Y8 |6 Z3 v6 x13-1 -课程目录
) H. q, d$ }: A; {/ z! W; ~7 X2 \13-2 -大数据项目开发流程 l: p6 l# m8 l* H w7 @' w9 w
13-3 -大数据企业级应用' v3 r2 U, v0 \) [1 S
13-4 -企业级大数据分析平台
% I I F( H& t. u13-5 -集群数据量预估
( F, P1 T, ?& O; d/ N4 Z. m& b13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
; _: v/ Z7 s: Q! a+ G13-7 -项目需求
: ~; r7 [& x7 y' O! N13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
" [* ~! O$ O* R; N; ]13-9 -SparkSQL UDF函数开发5 O- E+ F; p e7 W0 m
13-10 -每年Grade出现的次数统计
) _- c4 {& f1 ], _, d c: V13-11 -Grade在每年中的占比统计% H2 o- {1 r& p: g+ C
13-12 -ES部署及使用, G8 w1 A; y, }) {
13-13 -Kibana部署及使用: v! Q$ o7 q5 ^) i7 S# x. ?: t1 Q
13-14 -将作业运行到YARN上( p2 `7 y; L& z0 X8 U' O5 d p' H
13-15 -统计分析结果写入ES测试
1 _7 F5 l! [& A3 t13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示9 X8 {+ k* R0 I$ q8 J
13-17 -作业
% J" {5 z4 v2 L( i# R6 B' u% z13-18 -通过Azkaban调度整个流程
2 E, n# l, n+ e# h13-19 -课程总结及展望(重点关注)
- ~/ O p( X9 X/ z% ^0 D5 V
. y3 ?4 S2 L6 ^7 l" b〖下载地址〗
& I# M! p: M# r& k
3 q0 o0 o/ O( \7 K) r5 g. d# r1 w# j( Z1 N
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5 I+ \3 }" M1 V0 q8 S2 V0 ?4 @% Y( Q. N' G/ @6 b
〖下载地址失效反馈〗! p! Q& u& f! F$ ?/ m8 t6 m4 q. X
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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