! p# x; r: y$ `( b
* G1 O0 o# `2 l$ i% q: ?〖课程介绍〗
2 v: W; F, D0 t ^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。
5 k) u9 ?1 w. U* `' ]
% H+ v) u6 S+ E8 Y8 k, y〖课程目录〗
# I4 D% z) W. @# G1 W第1章 课程介绍/ V3 s2 N( T* s, m+ ?$ m1 c. A+ c
课程介绍
( T. C! T7 V$ r1-1 PySpark导学 试看
, ^ ]2 c0 Y6 o! y4 d ~, E1-2 OOTB环境演示 n; I* u! M" B* s4 B b
6 h8 X' f. ~ W, F; `
第2章 实战环境搭建
, N/ h. Y Q5 X! }) q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
, Z9 W* x$ K: `. h. s6 X2-1 -课程目录
, i( ?2 | u% Z$ ?3 ^2-2 -Java环境搭建
- C4 P. A+ [1 v2 U6 W% m3 Y2-3 -Scala环境搭建" L" z @5 V: V7 e
2-4 -Hadoop环境搭建
7 `0 ~0 r1 k% s! W% ^: J. \$ z2-5 -Maven环境搭建3 J6 m+ ~6 C# t% J
2-6 -Python3环境部署
' M* c! y4 L5 v- [+ g! J2-7 -Spark源码编译及部署
, J2 H6 Q) `* G5 Q+ y7 s5 p) _2 t% f2 K1 x
第3章 Spark Core核心RDD
. z _: M6 _, c/ o3 H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
9 w: i7 y& ?% r3-1 -课程目录
1 ~# F* x- k9 ?4 \# E* k7 k3-2 -RDD是什么) B+ f }# c" [2 d3 {: ? W
3-3 -通过电影描述集群的强大之处9 K H h A8 c5 i
3-4 -RDD的五大特性+ Y8 J1 N- ~) C9 G# C* u% B9 `1 o
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
3 H3 ^: p2 B( `# }* t3-6 -图解RDD
/ L! n: k+ ?" E& k3-7 -SparkContext&SparkConf详解) Z2 k; h& J: h* M( o- G# ?
3-8 -pyspark' C- y) {! C. U" d# Z0 ]
3-9 -RDD创建方式一4 ~ E0 x4 \) e+ F
3-10 -RDD创建方式二9 p. b2 i8 s" |& z2 j& C" J* N @
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
6 e* N- J) p% z3 o2 w3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行- f% U+ L. [# o ]" R7 N
" `$ K# P4 ], o; r2 ~
第4章 Spark Core RDD编程: j7 U5 g+ U8 y) Z2 c S$ P2 J- }
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
2 N+ x. n- m: h: \& E [4-1 -课程目录
# ]" U+ K3 V. t2 W4-2 -RDD常用操作
4 c1 T( G) E# u$ d+ J% S4-3 -map算子使用详解: K& J3 R X# Z# d$ L
4-4 -filter算子详解: _1 F1 J, n9 U4 B8 i! U2 p7 U9 g5 ~
4-5 -flatMap算子详解
' D# F6 m- [/ k: o. y5 o4-6 -groupByKey算子详解: k6 F+ K3 c" R, ^$ ^# `* e; z
4-7 -reduceByKey算子详解6 h4 N1 J5 z1 W7 D: Y
4-8 -sortByKey算子详解
% t: Y% l4 [6 I, ^4-9 -union算子使用详解
& y u7 w$ s4 Z |4-10 -distinct算子使用详解
, P0 e% d/ E- h# C4-11 -join算子详解1 z0 a- o0 I6 R. E. z; l
4-12 -action常用算子详解
/ K* v2 p' f' W' C- s4-13 -算子综合案例实战一词频统计
! e+ B2 }( I" Y3 u [. }5 z4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
/ M3 X6 S9 P0 y1 D- K- q$ Q4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
3 B% Q' g8 ^# |/ ~/ J+ v; J- f; w* A9 C4-16 -算子综合案例实战之平均数统计; P7 R: T; J% G
t0 T' Q5 H3 |; t! q" A2 `+ d第5章 Spark运行模式. ^* [& d1 X( @ n, m
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
" {& {3 u1 X& e8 r8 g5-1 -课程目录
7 W8 ^6 W# }0 y+ z; c2 t6 T: H. G1 h+ L5-2 -local模式运行
/ j$ D7 t1 s; P: O1 w' B5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行, e) h: O8 V, E# u
5-4 -standalone模式spark-submit运行 _+ ~5 ^/ a1 |. Y c5 f9 }
5-5 -yarn运行模式详解. C) `$ e5 g* m7 o$ g
7 r) M& D; s m* E第6章 Spark Core进阶
/ ?* o Q+ `5 I- c' P/ 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
) i; q7 V1 v2 h$ V6-1 -课程目录8 G) }1 g' O3 g3 k5 I
6-2 -Spark核心概念详解
+ p; B' a9 x1 V4 @1 I" O0 R6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看8 u$ t! B b8 v: L' ?5 _% W
6-4 -Spark运行架构及注意事项
% b+ q$ H- B0 M0 P6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分! T6 y' I9 a1 {/ p7 S
6-6 -Spark缓存的作用: w+ _7 O A( d7 M' o
6-7 -Spark缓存概述( {7 {5 l. k8 [
6-8 -Spark缓存策略详解$ D$ y! G3 _$ H* y' Z# H
6-9 -Spark缓存策略选择依据& S3 ]* j6 G% r- ?
6-10 -Spark Lineage机制8 {0 S K4 S" u# Z: k
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
! O) }& M& I; `6-12 -Spark Shuffle概述" A* S; L& J1 ?1 @8 A8 h
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
1 i1 U6 L0 k( c) z3 K
$ E+ F* v. N: @# D* r' U9 Y第7章 Spark Core调优
+ c6 {) z7 M% Y3 z* j/ \* {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& i4 K7 E2 ^+ ^9 ]
7-1 -课程目录6 i% G5 J7 N& u
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
0 \6 j3 u$ O" I7-3 -优化之序列化8 Y1 R9 ]* L/ W/ R3 S
7-4 -优化之内存管理
T4 x( o$ N5 h D8 b$ ~8 N- w' W7-5 -优化之广播变量
) x5 T- _" K) Q" o' f7-6 -优化之数据本地性
3 ]5 ~8 d: O& S9 M4 d5 m1 Z# G8 w1 B: H% l
第8章 Spark SQL
( J5 K( P" u$ x8 J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 _1 s$ N; a% ^ S, s, z8-1 -课程目录
! A' w0 B- G7 r1 K4 g8-2 -Spark SQL前世今生
, ^" i6 u. K, s) u! t- u# {8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正$ ~# h, G3 E: U% v, @7 w
8-4 -Spark SQL架构
7 k6 f6 F+ x; `' U% e. v8-5 -DataFrame&Dataset详解
4 P: F9 F$ I) I$ n, |: K8-6 -DataFrame API编程
, h1 K# ^9 X( |8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一; \$ x% j+ w2 f+ [
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二8 s* m. Z6 @, e/ z7 a) `- I$ v
8-9 -Spark SQL其他
" P5 L$ D% B; M7 x2 ?5 T- N0 v4 e- H
第9章 Spark Streaming
1 K& x6 [2 l9 {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
/ Y6 H5 A+ p4 I7 n( Z7 x/ u2 s; j9-1 -课程目录2 a7 P, B+ r$ a* f* V8 K
9-2 -Spark Streaming概述8 v- H1 s7 ^% ~# B3 r0 y! \
9-3 -实时流处理框架对比. h5 d' y3 h7 [; I4 I. i
9-4 -Spark Streaming执行原理
1 a% R# D* @# D( h9 X9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming% n. y s0 K* t9 m" D
9-6 -核心概念之StreamingContext. N4 G& m$ H& X" z
9-7 -核心概念之DStream及常用操作: z4 _, Z, ?0 l+ G: O
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战8 _! \# f' t% g/ I; P$ u0 ^% h
$ r+ Y+ p' w) d, D: H3 v' H# K
第10章 Azkaban基础篇
% E( \1 T: h$ l7 S5 r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
$ c1 [9 k# q# ^4 G0 p7 K10-1 Azkaban基础篇课程目录; Y$ `6 f9 e4 i& E C# s
10-2 -工作流概述 b* \* J' r+ _; p7 r) H
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
2 D8 Q( b' x6 ^& W10-4 -常用调度框架介绍
: @6 J$ ^* G0 A3 c* {8 H- q10-5 -Azkaban概述及特性8 i! S0 O/ k* g; l/ y
10-6 -Azkaban架构
# g( N* c1 t; P# D, K10-7 -Azkaban运行模式详解, G8 e! z) c5 W- J2 [
10-8 -Azkaban源码编译0 V$ J! o% A6 ^
10-9 -Azkaban solo server环境部署
: H+ k+ y- h. `0 c10-10 -Azkaban快速入门案例
3 U& }1 Q [' R. Z$ [) L3 f# y' [7 |/ t# l( i: D2 U
第11章 Azkaban实战篇
) W1 _' w2 m% N( v* [1 C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. x9 w' N# W: ?' }0 n, `: ?& }
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
, K% }- p' Y: {$ o+ _6 I11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用0 p. Q' X! p1 }7 \0 b- z/ Q) ?, {
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
) p! d8 E: m% m11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
; W8 W# c5 X" G( e, l# v11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
8 [* f: j1 q; Q11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
- j$ R7 d' s- }/ S& V* ]+ n11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
5 z4 U% o5 y! m7 h% P2 S2 I% Z& w. R' j$ h
第12章 Azkaban进阶篇0 `4 e/ p! R. U: ^4 \5 o
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
: q' { ^3 p1 m. f7 \5 J# H12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
* K1 S6 G4 a- W12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
1 ^+ [. x' u T4 ?) N9 D12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
5 n& N) G) X" J; U7 R1 Y; x7 Q12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
9 X z0 q2 Z% F& ^" U: B12-5 -Two Server Mode之使用实战# `& F$ x6 d( @
12-6 -Azkaban权限管理
* V. h; p- F5 V* l" f7 \/ K12-7 -Azkaban中AJAX API使用
2 D. ~: m- ?3 W. k12-8 -Azkaban Plugin的使用) h' f3 H/ o; s: S
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
( \( W: F5 ] m3 w& r12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
+ H, [* F0 F2 R4 K4 j- @ q
) L% b( @. Y% H! R/ d第13章 项目实战
( j) d5 q; N& [! h, R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$ D6 m v0 n. e+ h; m- m9 `" N) j
13-1 -课程目录3 [7 B7 c2 A4 m2 D
13-2 -大数据项目开发流程
* A4 p1 W9 a+ u2 ~) y6 z13-3 -大数据企业级应用6 U5 B: K4 O8 w# O1 v/ `; s
13-4 -企业级大数据分析平台% w- j, {. G( f0 g; v- v
13-5 -集群数据量预估- `1 Z+ [6 A# e. [
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划& ^( J: `/ g& X8 }2 W- D! J/ `
13-7 -项目需求; q( k# X) O* ^/ y
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列4 K v1 [2 I) x
13-9 -SparkSQL UDF函数开发0 o# N% G, P1 @# [ l
13-10 -每年Grade出现的次数统计
* H) X" p- t2 D6 L( _13-11 -Grade在每年中的占比统计
+ m; E# L+ W. w4 P9 x: q13-12 -ES部署及使用
_. y9 {. z+ Z" O/ A- j7 y1 v13-13 -Kibana部署及使用4 \& \9 l+ Y- t1 r+ v
13-14 -将作业运行到YARN上3 x. D2 ?4 t: `# J/ {8 a0 ?/ f% y. i
13-15 -统计分析结果写入ES测试5 m' e7 ~8 d7 Q6 I% Q
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示7 t" `, h7 B$ g3 J) n% e/ K l
13-17 -作业7 B1 P( _; Q6 W4 ?1 M
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
1 `$ Z# l9 x) G13-19 -课程总结及展望(重点关注)' @. T$ Z, p8 b, \: T7 i5 D
/ }' J9 \1 w7 n, I* O* p9 E〖下载地址〗
0 A& a7 {- n' z D/ g8 t
9 a2 Y/ s9 |/ a) x o
& X9 Q! [5 r0 Q1 i+ ^+ G" H' p* ~----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------" m- n) K" B9 |1 ~
+ M) Q& U- l4 f6 K/ @' u3 @〖下载地址失效反馈〗
: ~9 I* C& t. W/ P3 n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 J! l, N1 f; ~; h
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