, p3 p D6 [$ {7 w4 I
3 s- b# s; a) C1 x$ F% w
〖课程介绍〗9 K! w6 K) I2 Z. R0 L$ c
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。
3 K7 n5 x2 O6 d& j! q/ z& ~& l6 N6 ^' W5 F4 I$ G% g5 X% {( l! q
〖课程目录〗1 b4 w s( m! c6 l* w: x
第1章 课程介绍# g& r k3 D9 ~
课程介绍
* i+ x. M( p- _9 ?' r- l& b1-1 PySpark导学 试看! W8 v) U5 p& j7 A9 n& E
1-2 OOTB环境演示
* W/ _+ j4 o) H0 _4 L8 \
% z2 @4 d# j Z$ ?第2章 实战环境搭建1 ~$ S* U# \# d+ x
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
9 q. Q/ x4 `) n/ D3 b; F: \2-1 -课程目录7 y5 F: w7 f% I+ o
2-2 -Java环境搭建! O S/ Z& k3 b9 H
2-3 -Scala环境搭建
( D% {: S7 m2 j! X2-4 -Hadoop环境搭建
1 f$ F1 L6 j$ c2-5 -Maven环境搭建
9 e9 a9 a9 j: `5 S3 P; q X2-6 -Python3环境部署+ H: x) G' ?& d5 C
2-7 -Spark源码编译及部署
p, E! p/ ^/ ~
2 P+ _' O. a; c+ T" ~2 x' Z第3章 Spark Core核心RDD( ~( } f9 ^! ~. m) 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
3 p* t. J* @- o$ N+ C6 n; B5 O* w3-1 -课程目录
7 Q& A4 }4 A3 S: \3-2 -RDD是什么% S/ D; ^: N. S# f7 B& E
3-3 -通过电影描述集群的强大之处/ x# {7 P j8 j' q
3-4 -RDD的五大特性: M) X$ ^; O* E* B( ~8 D
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看+ l% h" Y' x& `& R' l. c
3-6 -图解RDD% V6 `; Y; [+ A' l" d, C0 s
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
: | g( Y! P- d/ Z0 i6 N+ q3-8 -pyspark& k/ l/ u3 ]- u2 Q3 S; A- Q$ j/ g
3-9 -RDD创建方式一! d1 F2 R5 ]+ ^' P
3-10 -RDD创建方式二
8 F3 l$ T7 S& k% \+ z" q% w+ j; U3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
2 E6 A9 ]6 M9 O! \3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行/ f' Z9 w2 a6 P0 y( m
7 V5 v: m' o4 E
第4章 Spark Core RDD编程: B- C/ @$ q9 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
( R- i" I! t# l4-1 -课程目录
$ d' |' F- ?& {; z7 x) T4-2 -RDD常用操作
9 m7 j3 T1 B" a: J6 |; ?4-3 -map算子使用详解
& }# t. x3 ?9 z' Z5 A1 g$ F2 F4-4 -filter算子详解
6 O% x1 I+ h8 D) a) [4-5 -flatMap算子详解' q7 O- L) P. N
4-6 -groupByKey算子详解
! t' E4 d: M4 N% O( a" z! L& B4-7 -reduceByKey算子详解0 w6 D/ _, W" W5 T) R
4-8 -sortByKey算子详解
8 Q/ X2 i3 c" d3 O1 A4-9 -union算子使用详解' g. S% H- b6 m, v5 k) `3 k
4-10 -distinct算子使用详解
& z! V* p9 m1 ~% _7 g4-11 -join算子详解- W! V0 M+ y8 T7 l( P5 @
4-12 -action常用算子详解" G' d1 b6 C% c* s3 D k& h
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
7 \6 q7 t6 |2 n; ]5 |. P4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构, [4 ]& M1 h) ~: y9 q
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
7 V# @* D5 t, C0 T. v( ]4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
9 T, \) e/ E8 ]+ I h. C
# C! B! Q9 U- Q2 z/ U第5章 Spark运行模式* W2 K0 B, S( Y* V
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
% M3 N2 N+ \/ E$ S5-1 -课程目录
; v- D( _0 w; x2 g5-2 -local模式运行
+ `& x# ?& u1 l0 z) o! v" c5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
8 t6 K8 S$ y8 `5-4 -standalone模式spark-submit运行
# z! F5 Q5 {! X$ z+ ?" \5-5 -yarn运行模式详解
; T, b2 e2 a( I2 P
2 m' `4 i& @! @; h( F第6章 Spark Core进阶, Q0 F T" b }# T
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' t5 } X6 }; v* A! r; i% _6-1 -课程目录
4 Q& v0 m! h7 q- l1 ~$ J; e6-2 -Spark核心概念详解& \ f- O/ X- L, w+ s- m! P7 |
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看- _$ e/ [3 H1 y+ V! E
6-4 -Spark运行架构及注意事项
( c5 `3 S! [& e9 T, W$ @' x2 T: x6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
) p S0 A9 g, \ F/ o6-6 -Spark缓存的作用% a% J* K. {* C, F+ D' s1 Z
6-7 -Spark缓存概述0 z& g; v- Z, h5 z8 S; p
6-8 -Spark缓存策略详解& W# t* `! N4 p b: z* `
6-9 -Spark缓存策略选择依据% ]& {1 y& M+ }- R. k7 c
6-10 -Spark Lineage机制5 v7 r/ \( g/ m6 R, E2 j
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
2 D6 A: l% p- D4 @& t) c6-12 -Spark Shuffle概述3 A u: O+ \/ U5 v; F, H. P
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系- |8 P. V1 w) d( z
7 F: y5 p6 L! c$ ]5 b8 j$ Z; s
第7章 Spark Core调优
) W8 H2 c" p% J& |1 w. U! h本章将从Spark作业性能指标、序列化、内存管理、广播变量及数据本地化这几个方面来介绍Spark作业的调优 }* _! v8 _2 ^) ]& E
7-1 -课程目录
( t5 d5 i7 J0 g. c1 r7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
# e, F c& \6 ^- h9 s/ z( d e7-3 -优化之序列化 }( Y0 @! v V; t$ |
7-4 -优化之内存管理5 @4 \! _: c8 c' B3 C: P
7-5 -优化之广播变量3 ^' M- g$ V1 ]7 j% `1 Z1 l
7-6 -优化之数据本地性# X: i) W7 j. _
* ~% F2 c z0 X I
第8章 Spark SQL- W1 w8 e1 b! i. d
本章将讲解Spark SQL的架构、DataFrame&Dataset、以及如何使用Python API来对DataFrame进行编程2 S s0 W; m% ~' N+ W. C- ^
8-1 -课程目录0 D4 j" ^; G" f n% [
8-2 -Spark SQL前世今生% f- g& h6 O4 g: G
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正1 b2 B5 \5 D( s; }
8-4 -Spark SQL架构8 ~ ?, _9 u0 g* q( V
8-5 -DataFrame&Dataset详解
3 J/ K* B. H; g8-6 -DataFrame API编程
& W- q9 e2 W6 n# p5 t% [8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一/ k' V' o- v$ G# J2 j4 \% O1 ~
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
; f8 C9 {9 ]2 `) [7 J9 R9 }8-9 -Spark SQL其他
% I+ E9 G2 C- t; Y$ c, b; e I. ]. r$ ?7 x! ^& @' z6 m+ K( I
第9章 Spark Streaming
! k# U; K6 W6 [. U% p u6 f本章将讲解Spark Streaming的核心概念、执行原理、以及如何Python API来对Spark Streaming进行编程
* H, e, x. F1 j$ P# i! ~4 e1 V+ F9-1 -课程目录; ?( o. P9 M. R) C0 Y4 }7 o
9-2 -Spark Streaming概述
8 B, I! W3 f' W7 V# g/ d& ^9 m9-3 -实时流处理框架对比4 F+ h7 [5 g% o: N2 W6 n
9-4 -Spark Streaming执行原理
) J3 ^9 T( S! g% H( B/ k9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
0 [! L/ I) y) P$ P4 Y- h, ?( o9-6 -核心概念之StreamingContext$ R' S" e% L; X5 G9 X
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
2 z/ j$ P9 t1 V9 L/ O, k7 J9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
. g# V0 u4 d& H9 ^, Q: O3 J
5 ~% e" U* I5 M C9 r第10章 Azkaban基础篇* ]* w" D. I4 |" e+ D) \) d% ~
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, T& O% v" S+ c& I+ F* \/ o
10-1 Azkaban基础篇课程目录
/ ]" }. S# w& F* o( d+ H- k10-2 -工作流概述
& e8 v5 G1 T7 W7 a10-3 -工作流在大数据处理中的重要性" ~) v3 p2 R7 g
10-4 -常用调度框架介绍
! L3 w: ^2 q. w, k8 S5 }6 a10-5 -Azkaban概述及特性
A2 I% T/ A/ ^' J10-6 -Azkaban架构
1 i8 A/ N4 a$ c: a5 R0 Z10-7 -Azkaban运行模式详解( n" B' A U# V5 Z1 `' A: _
10-8 -Azkaban源码编译6 c+ l: @6 Z3 y7 I1 ~
10-9 -Azkaban solo server环境部署
" a$ j) t% f) U X10-10 -Azkaban快速入门案例
3 ?. p1 A" t; g2 I! L6 w4 Y* C0 q2 U7 ]# ~1 z* B( r( B
第11章 Azkaban实战篇
, e V. n2 ^" A5 _6 o- n) 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$ e8 f+ c6 |! L( w# }& b
11-1 -Azkaban实战篇课程目录$ Z1 [ ~$ S. W3 K) _+ [
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
; w0 ~; c( ~7 t( u3 \11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用* ]& H7 f0 M) ?$ _+ w0 i! J1 C! c
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
8 d- b( O2 L# y& I2 v* w11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用3 I/ G' A- I6 P5 A
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
2 G2 `) o" L7 }: j5 s8 E! _! W11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
/ Q! w9 b8 S3 Y# Q' E0 p0 ~$ N1 g. H" U. D3 u
第12章 Azkaban进阶篇
0 s {3 j+ m% k9 @- u |2 ?, z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
! o( X+ M( r& ?5 s8 r; |12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
* o1 Z4 d4 |% W" _12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
) u5 o) V0 Z0 w( j) Z( [- p12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建8 o$ T7 x7 f" b# w" Y/ z3 w
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
- I/ }( `, U& h$ R6 O( m4 V. Z* ^12-5 -Two Server Mode之使用实战
4 K* c* [5 C" W12-6 -Azkaban权限管理
5 @ M$ ?6 ^- _. }" `# n- }12-7 -Azkaban中AJAX API使用
; x- F9 q0 J( m' I* W12-8 -Azkaban Plugin的使用
: e* q* V8 v: B4 _- Q: F& \12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
! s* X' ~7 G+ R$ Y, H2 | b12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路- p4 V4 c4 c9 f% j. D ~) y) _
. ^5 l' ^) E# H& c
第13章 项目实战7 E% m. n; c& w' U7 E7 v
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+ f: N& N; B# j6 B! N' e; R
13-1 -课程目录. ~( j0 ]( w6 m: Z' U, o5 o
13-2 -大数据项目开发流程5 C! U, p% c- B$ q" L
13-3 -大数据企业级应用
& _9 ~: V# U$ H: Q13-4 -企业级大数据分析平台8 o# @* u$ O' h O
13-5 -集群数据量预估9 ]6 ~7 T( u; E% ]7 ^
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划 \/ c" M/ {- r N Q- o b+ ^. U
13-7 -项目需求
: i0 @5 J! |! a+ ^7 @* i; i' N) z6 z3 y13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
0 a) R$ F, A7 \* K- o13-9 -SparkSQL UDF函数开发4 P ]7 r* I3 H/ I9 b7 o4 y
13-10 -每年Grade出现的次数统计
: o) t' o0 w/ F4 K* Q1 p! y13-11 -Grade在每年中的占比统计( t- d. j% ^3 g/ j" }; `4 O
13-12 -ES部署及使用
$ \: x6 O9 x; A1 y4 z% Q- M13-13 -Kibana部署及使用
: `" l. U% e0 h: C13-14 -将作业运行到YARN上
* m, k% U- R, F* Y/ @" N ~; F4 ]13-15 -统计分析结果写入ES测试; N. S- D8 E( Q; e' `; \
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示- X/ |7 c+ Y+ D1 C N/ R9 U
13-17 -作业
) R. M( s ~3 Q" V ^/ E13-18 -通过Azkaban调度整个流程
& {! E+ B/ m6 @1 U9 U, m& Y13-19 -课程总结及展望(重点关注)/ S. S# k& ~- P; X0 F
! v) a: ]/ Q. a' \5 I- w〖下载地址〗% {. |* C+ s1 N$ P# F7 ^
, S5 ?, ?9 K8 f! y1 p( C5 X h, H
% U2 @+ s; V! E$ z7 L----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
; v3 v. y+ H3 |( B1 Z5 @+ S" g5 A2 | t3 \, |! ~4 ~2 L- h
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