! R1 o- O9 P! Z5 ?; g9 x k W
$ W i" R3 e( ?/ G; P' ~3 G/ p〖课程介绍〗2 Q) o, ]8 q6 D& S- B. j
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。4 \) n+ D$ y8 P/ p7 D6 Q; N
# X7 M; ]& v _1 A! g〖课程目录〗7 @4 x1 t. z9 ~
第1章 课程介绍
3 M$ I: [ E; p$ q$ y课程介绍
) T, Q4 T. j, Y! ^2 F. _5 i7 h& l1-1 PySpark导学 试看
& ?; Y+ [( j" e8 Y/ v" m1-2 OOTB环境演示
5 _% s1 K4 I c9 F/ w5 H" c; K
2 ?) P" _' W% K9 @第2章 实战环境搭建2 i/ H0 y& I6 Y+ |# J5 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3 O/ R' B+ X; \/ f! Q
2-1 -课程目录2 I. T6 M. V$ I9 v. D4 z
2-2 -Java环境搭建5 S* V- ?; h$ |1 ?
2-3 -Scala环境搭建' b) V. M* P( r8 R6 l% m) ]) \
2-4 -Hadoop环境搭建 u4 A1 i8 m* J# u; K
2-5 -Maven环境搭建% L, S% \+ W$ H4 C) B0 C/ x
2-6 -Python3环境部署
8 r" c# ^( }1 p8 F2-7 -Spark源码编译及部署6 m# |. B- }1 p ^9 ~* d; W
& r4 L( O5 C/ n- h* Z5 X
第3章 Spark Core核心RDD+ ?* ~0 Q- K/ o& e3 @
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 ?8 a/ @! `# a e8 u6 G0 I
3-1 -课程目录
0 X* |8 C# z8 W3-2 -RDD是什么
2 P( M( C; O2 d6 W' y1 d4 C& O% Y& I3-3 -通过电影描述集群的强大之处 n0 _3 p+ u ~& u1 W$ t$ G, [7 ?8 }; o
3-4 -RDD的五大特性
" b) O8 |! Y$ e3 `6 J: C3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
. {6 v. _" A8 h" c8 r3-6 -图解RDD( F" b8 n$ s- \/ i6 g1 D G1 A
3-7 -SparkContext&SparkConf详解+ k5 d8 q7 ^/ C7 q& u9 [) E; h8 s4 u6 R8 }
3-8 -pyspark
9 K/ c+ f! Q& Y2 `$ P3-9 -RDD创建方式一& A2 ]5 C5 {+ x% G
3-10 -RDD创建方式二8 T1 ^( I3 D+ {/ _! Y! [
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
( q& F4 A9 b2 h; X" d( V3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
) H: n8 ^! I, b, ~% k
# p9 M. ]. ?8 H& _( W- k第4章 Spark Core RDD编程
' I3 ]$ Y6 g9 M8 ^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
% p/ ~! H' Z! E4 S7 t4-1 -课程目录
0 {% G$ \9 a C l, P7 _/ m& L3 {- n4-2 -RDD常用操作
/ J2 v* \% r( |+ i3 C; P, S4-3 -map算子使用详解' q4 d8 N9 U. H( F) V: q$ T8 g0 J
4-4 -filter算子详解
. W5 | u$ r4 R! R/ X0 G7 p4-5 -flatMap算子详解
4 f' u* M* L _: c) t8 t4-6 -groupByKey算子详解4 P' \- H5 A( l: r4 A1 s
4-7 -reduceByKey算子详解
; z1 U* F& T6 z! F5 Z4-8 -sortByKey算子详解; ~+ }6 G9 W+ V% i& U
4-9 -union算子使用详解
3 }# ~- R- y$ n, P! o: Z4-10 -distinct算子使用详解- O6 X" d1 @. g4 g y& \
4-11 -join算子详解( i) O, ~& g4 \4 p. g+ Y% ~2 L' p
4-12 -action常用算子详解6 }) M$ R( i9 \- \; Q
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
: j- P! `& b2 s4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
3 ~! a9 b0 }; ]& _4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
, i( y. x7 G$ U- r, f0 e4-16 -算子综合案例实战之平均数统计- O o; v5 l; V$ M' X
: F3 t7 k2 L G. W第5章 Spark运行模式
9 c7 f8 E* c4 ?# `& g0 Q, U本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
6 F7 `; p8 y3 B/ Z5-1 -课程目录( u$ _( j3 v3 V1 M( P6 n& _+ e1 ?
5-2 -local模式运行
; U8 {& \/ r/ [' I1 e5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行) K$ }7 x/ f$ P5 f& h
5-4 -standalone模式spark-submit运行
7 A/ d0 f% i8 m6 Z5 z6 |5 h5-5 -yarn运行模式详解2 k. R$ d7 B, g) L7 [0 W. S" _0 s
" t" O0 | W1 J/ {! |% k+ c) j& _2 h- N
第6章 Spark Core进阶3 l0 ^& q% \1 G6 Z/ @
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. D" {" v, w* r5 ]
6-1 -课程目录
8 T% ]# w! y& r6-2 -Spark核心概念详解
3 b: e% K; u. n5 D p) ]- A- Y6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
, f8 i2 e, D- Y6 }% U+ w6-4 -Spark运行架构及注意事项
7 Q6 O9 P4 E7 z4 U+ @$ e6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
! Q' L0 W [4 r# W# B+ f6-6 -Spark缓存的作用
5 I4 B5 L) _ d3 ]" g6-7 -Spark缓存概述
: n0 \& l2 E! \6-8 -Spark缓存策略详解% ^+ O% T( g9 s
6-9 -Spark缓存策略选择依据
0 R& K5 N1 {0 |6-10 -Spark Lineage机制! z+ {5 E: e" J7 h4 K
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖8 c2 s: g# X( W6 L6 E
6-12 -Spark Shuffle概述5 @# B# w s+ G" ?
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系9 D8 G/ ~5 `! m) l) L% `, Q- z
6 e. J3 p5 {2 @ C7 t
第7章 Spark Core调优
6 l6 |( |+ W1 ~- D* i) 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5 D4 y) } v, L W: B4 H$ I6 h
7-1 -课程目录3 L+ K. _7 ~5 [7 r1 i) P
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
/ w4 f8 }& H, v3 W3 r7 g7-3 -优化之序列化
! W7 b4 P. |2 L' q, u5 I7-4 -优化之内存管理! g/ `. M1 i: [% @2 ]
7-5 -优化之广播变量$ ]2 V2 @" u+ Q) _- m
7-6 -优化之数据本地性
" ~5 s% ]% d- P) n: K+ w( {' |. ]+ a' I
第8章 Spark SQL
5 W1 N* g7 a7 P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8 t9 {, i! O+ G
8-1 -课程目录
2 Q U0 q k+ G2 ]# f; O0 e8-2 -Spark SQL前世今生
$ F9 r" e, U& y2 U* Q8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
6 j9 d& |& ?' G8 n ?/ ?8-4 -Spark SQL架构5 {3 `8 H5 C. A9 q6 f# |
8-5 -DataFrame&Dataset详解" c8 C" s% S6 U- [3 x. j/ v
8-6 -DataFrame API编程
: b; B; X: j+ v1 n. m8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一) k5 F) c1 l1 v
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二/ _2 \. A1 Q1 V; [0 T* a3 @
8-9 -Spark SQL其他6 a( s1 U' M3 u
2 m+ f O3 D! N5 S4 {
第9章 Spark Streaming
# K# M: C( n8 H5 ^+ k) d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2 l$ }$ L( C5 r) h
9-1 -课程目录
9 y! _1 \+ m, @! r% Y+ L2 m9-2 -Spark Streaming概述
( E- t. a* p7 h0 a: q) J, e: l- e9-3 -实时流处理框架对比
7 C0 |- p: I* b0 O4 C) d9-4 -Spark Streaming执行原理
; J- v6 N3 ^) B* c9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
5 k- I- y8 C: p% V" w8 B/ P- u9-6 -核心概念之StreamingContext5 _& r" o2 n$ {5 G
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
3 E6 V: ?5 z! q2 M8 v3 ^) d9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战. f5 h0 |# I3 U7 R' N( W$ g g
6 J+ b' O" J, t8 H0 A; A& M
第10章 Azkaban基础篇3 K; |- h) a- V z+ ~
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
* ]2 {9 `; t7 @" J10-1 Azkaban基础篇课程目录" w, J: R/ t& a4 a+ K6 @) F
10-2 -工作流概述. ? [2 d# R+ @& ~" m7 p9 a
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性* ]' I S2 @# ]
10-4 -常用调度框架介绍
9 O' [& D v6 C5 P10-5 -Azkaban概述及特性/ K+ N3 W$ \# z, o* {# v
10-6 -Azkaban架构+ k) J2 Q6 g; s" F6 i
10-7 -Azkaban运行模式详解. B* _+ s6 A+ M3 ]# ~5 H
10-8 -Azkaban源码编译5 Q# y: i5 N2 K0 {0 S
10-9 -Azkaban solo server环境部署" W9 T/ J- l$ X$ ?0 h" v; e! q
10-10 -Azkaban快速入门案例
5 e R) b% W) I3 e6 `
) X$ B, W% V& r# @第11章 Azkaban实战篇/ Q' E. g8 e- ?8 H" Z; Y# Y
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
& M+ Y* _( _# `4 B: ~11-1 -Azkaban实战篇课程目录" K3 R2 {" U0 N/ R! L
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用4 C% P5 f0 X, Y. B
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用" e% Z# M: J7 \' X' I
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
9 \4 v8 U- y# r0 d, [. x11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
& h0 p5 |5 h* s: \( k% |3 g11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
) _. V& A( U1 E; X( x/ P11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用8 H( L4 G+ R% m/ l% b+ ?5 o
& `1 k6 [/ l/ A# H$ b
第12章 Azkaban进阶篇% g7 e. q# t7 ^+ u0 ?# Y/ ^4 J1 F
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
$ j" T+ Q: B9 P. H$ M+ x" [( p0 Q7 p5 d12-1 -Azkaban进阶篇课程目录 m( _6 i! }( x9 \
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作' S8 I+ b! U- I/ w
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建# k3 t6 U, v5 o/ U) C. z- @
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
7 m% p" ^) W6 P& E12-5 -Two Server Mode之使用实战
" Z- l. o" G! G) h/ \& X' L: c12-6 -Azkaban权限管理
1 _) J1 D" @, w6 m0 L12-7 -Azkaban中AJAX API使用8 h4 d* P$ t1 c$ t
12-8 -Azkaban Plugin的使用; b* | ]/ f1 y, w! Y
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路 L8 k! D. u4 p* y$ _# K# |0 e) y3 q
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路- x, F8 i4 y) I U
% K& G+ k& R; J$ X+ d第13章 项目实战
1 s7 B, k [0 I4 c" @+ _- Z) S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3 B8 V7 a8 `# ?9 i0 q; |9 T
13-1 -课程目录' E" o: R* [/ ^) R
13-2 -大数据项目开发流程
) n. x) }: N' y13-3 -大数据企业级应用2 @1 d) N4 [; l2 w) w
13-4 -企业级大数据分析平台
, \4 m6 P8 y ~. T& ^" M7 @. |13-5 -集群数据量预估
7 Z1 f; a% [' M# B. A+ j! k13-6 -集群机器规模&资源&作业规划* u# ` g) m* T [; f! Q* s& w7 t
13-7 -项目需求
/ S& t' D- ?9 b+ b, c, Z `13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
6 x2 D% E, {* h. i13-9 -SparkSQL UDF函数开发3 Q0 Y7 Z$ H* P
13-10 -每年Grade出现的次数统计
( k+ _0 }8 a! D& h% L. M2 f. Q13-11 -Grade在每年中的占比统计$ C. h! v( }7 T% f
13-12 -ES部署及使用
* W. a: U! ^% K; g$ T4 b13-13 -Kibana部署及使用( I/ S1 i6 R# w8 j2 m* J$ r
13-14 -将作业运行到YARN上9 Q. x% g3 `5 D3 C: R
13-15 -统计分析结果写入ES测试1 g: y# v$ b" o. y$ m* {
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示9 w3 r( f) m! z! c% A
13-17 -作业3 C0 B' E0 }6 V4 @
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
8 t# c3 |4 J6 J: R2 x6 b1 J( D% T13-19 -课程总结及展望(重点关注)4 ^$ V# V R4 r6 a0 ?* B
+ ~& f8 G7 d; }" ^, A P, O% Y' V〖下载地址〗
; k8 C' ~+ E7 q, U' K# g
5 k2 i; v* ^4 r0 f4 Y
' Z& | u( ^, e/ U @----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
: c9 o, w" X. d3 i+ k; s$ u& B7 f1 i+ S! U
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