. N! B$ G( ?; L# I) P& V9 c- I3 g- I. g
〖课程介绍〗 d$ s! G1 G, _8 M# X6 C( h) U
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。: Y. o0 \+ z+ d; A
! i( \/ r: C8 r( M0 Y; F. G
〖课程目录〗
3 ^$ G% u! Z3 ~# T6 @* s5 H第1章 课程介绍
( `8 O# G4 I r0 ~. d5 k: x- K+ d) Q课程介绍
( j" U$ }6 J6 r+ e; _, J8 |" `1-1 PySpark导学 试看2 W: Z8 T0 r( r: f) r
1-2 OOTB环境演示
1 u% z' Y9 k2 k, i4 O, v% A7 g5 ], L% t0 q2 x& i& o, O9 s
第2章 实战环境搭建
1 ~- H2 s) `* B0 C; s9 v/ 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! j% Q$ z. Q5 _$ n4 X$ a
2-1 -课程目录
6 [( P2 z8 N: X! j( M `: n1 z5 h2-2 -Java环境搭建 y" o2 q5 Z" R5 O0 T1 ?
2-3 -Scala环境搭建$ K! z8 W% K& B, i O3 Q7 |
2-4 -Hadoop环境搭建: Z6 D2 C: d7 Q# m
2-5 -Maven环境搭建3 W/ X; \; p! u( w3 Z: d, x. N
2-6 -Python3环境部署 ?, {: O8 T7 _) c
2-7 -Spark源码编译及部署
! T0 a7 c) \* ]1 u/ t: h
' g! e! u2 e: ]第3章 Spark Core核心RDD! ^/ {6 c" e+ d& [- 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4 E# n- k$ `% P9 ^- U
3-1 -课程目录
, g. B) Y6 {7 }; \7 E$ p, a3 N( K3-2 -RDD是什么
) Y5 G S, g8 N3-3 -通过电影描述集群的强大之处$ t J- B* [2 ?( {+ z7 u. Z2 p8 H
3-4 -RDD的五大特性4 `% V0 {4 z- ~. N
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看/ W( l7 c) d( V- T! ?
3-6 -图解RDD0 f4 V$ C& F6 ~1 j: ?
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
. p$ N$ {5 D9 [3-8 -pyspark: L/ I1 K8 A8 E5 q* N5 Q0 V
3-9 -RDD创建方式一2 ~, B! f7 J" ^
3-10 -RDD创建方式二5 ]. P/ E! W/ b+ k9 k; a+ r0 I/ v
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
6 M# W9 k3 ?+ T: r! A3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
( v* E' ? h0 H/ `8 [$ T/ M1 ?, m' ]7 m4 C- W- A4 y$ R
第4章 Spark Core RDD编程
( V c' `" w# n, y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! C4 h9 U2 w! g; E
4-1 -课程目录
# e$ Z$ B [- _" U. N. ?# D }4-2 -RDD常用操作; V8 C* Y. d* A* }6 \
4-3 -map算子使用详解* s6 q/ Q% I3 |' x# l2 V$ p0 u
4-4 -filter算子详解
5 }4 ?; Y; x% t; E6 ?4-5 -flatMap算子详解- L d2 x4 n1 O6 q) F# K7 `
4-6 -groupByKey算子详解
" C9 d+ m$ D# k- @' a4-7 -reduceByKey算子详解7 J: }; | \+ z2 p2 |1 y* l
4-8 -sortByKey算子详解9 }* ?! M) Q1 ~5 q( B. g
4-9 -union算子使用详解& v2 w4 q: q9 Z& X+ h& p' T; r" m
4-10 -distinct算子使用详解
& B: g2 V' y! O* q6 w4-11 -join算子详解
9 N3 p F7 R* a4-12 -action常用算子详解+ R) s A! c% X: u& w. ?7 i- m* P
4-13 -算子综合案例实战一词频统计. Y6 O* r! c2 {4 M
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
# V4 f/ q7 ?1 V8 L) b) v0 X8 [- e4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
! ]8 _4 b9 y. s$ Y) |" o4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
7 f7 r- Y5 |% x C
- a9 [) }( a$ w g, z- K% Y$ P第5章 Spark运行模式
2 K5 Q$ \8 t+ s; {本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
# z: b" E- q7 h& S5-1 -课程目录
1 E2 b6 D9 U; D3 m; e2 }7 F5-2 -local模式运行1 i3 ~: T/ e% u- ?6 E+ i
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
, N6 H0 @1 D5 S$ h0 z( ^. p7 @5-4 -standalone模式spark-submit运行
8 S- p j# k( ~5-5 -yarn运行模式详解
+ E; l8 E0 L4 s: o, X$ A" W
5 h& ~; C4 u6 M- V* _: \第6章 Spark Core进阶
& n% z) I' c9 |0 l! c5 Q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+ F# w* K, e# R- `
6-1 -课程目录
7 X9 g' ?( l9 M) T6-2 -Spark核心概念详解
; H3 ?. O4 N' _" _6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看5 f7 E' U6 {+ g* a i) I9 T) D" X' |* E
6-4 -Spark运行架构及注意事项
3 c2 [7 s' f- e1 A! S6 k6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
) @ X% W% l" i6-6 -Spark缓存的作用
, i3 H2 i) @/ T/ i# T" x6-7 -Spark缓存概述9 ?* L$ G5 q$ ^6 D* J" S
6-8 -Spark缓存策略详解4 V5 P1 M3 F5 c9 z. O
6-9 -Spark缓存策略选择依据
5 n' N3 w7 L' M4 K$ N$ K% u, z6-10 -Spark Lineage机制
C# e+ ?/ x1 ?( z, s6-11 -Spark窄依赖和宽依赖5 c5 ?! l8 V# K" J; q) B3 b
6-12 -Spark Shuffle概述" n1 M1 e! u2 W$ @
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系 T$ H3 p! R' i
: g/ ]7 q6 } C第7章 Spark Core调优9 p& T, v9 A* |) D9 T5 p
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8 h# L, u+ S# Q- V
7-1 -课程目录5 s$ @7 |3 x, B. b H) d. b
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用+ _3 S6 y5 i( V4 j2 X" e0 i. W
7-3 -优化之序列化
& N$ o4 u2 ]1 L7-4 -优化之内存管理
: D. _1 f3 l+ j' H5 ], D r7-5 -优化之广播变量9 h+ p7 M- |# h. k% D
7-6 -优化之数据本地性
+ x* ^( g6 l8 |/ h) p' W: V4 S4 P. v6 u/ ^% [5 c t3 O! h
第8章 Spark SQL; Z/ X! i% |( P) O$ w$ h
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- m" B4 V$ {$ |/ }& e5 u- J) E0 x$ F
8-1 -课程目录: b) @! M% j+ _
8-2 -Spark SQL前世今生! l. y9 e) J$ s) |
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
- z! S+ H4 v. m9 [6 T, k% S) Z8-4 -Spark SQL架构
: _! q9 V! P9 i1 q& t _9 I# R; f8-5 -DataFrame&Dataset详解5 _+ ?2 t, {5 U+ W
8-6 -DataFrame API编程
+ P/ ]: w7 T# N, q8 @4 ^" t8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
8 ~+ m* f/ z$ [- J4 p8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
1 ? \0 H6 D1 W! N/ E8-9 -Spark SQL其他
" e7 L0 Q8 _4 R: R: i6 K6 r! `4 k3 @. x; l! e
第9章 Spark Streaming( W' a9 r) g, ~2 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
8 Y& t5 F5 M) o) o3 z9-1 -课程目录
' f* @+ n9 d3 O9-2 -Spark Streaming概述
# Y2 Q( K& A2 D. j9-3 -实时流处理框架对比: x1 k7 k# Z* }* q- t& |
9-4 -Spark Streaming执行原理
( B" a" k+ q4 `, h9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
3 V- f" F: R9 B9-6 -核心概念之StreamingContext) t3 [% u3 v' v: w5 A$ A, N
9-7 -核心概念之DStream及常用操作- I5 L1 k: K8 I
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
" W0 m7 m1 b+ n4 e9 k# `# w+ V( [- }* x9 q* @1 s# }8 C6 z
第10章 Azkaban基础篇
; g$ y' ~3 ~9 _% @* K( r* 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. c: z' y' k1 W8 n3 ?+ q
10-1 Azkaban基础篇课程目录- t& X# Y4 g: g5 G2 }5 Y% u
10-2 -工作流概述0 m/ X- S4 N6 |) Q9 Q! m# e2 @
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
$ `5 G, w2 U8 L' V10-4 -常用调度框架介绍" h( }+ K, z: Y: U" t4 `
10-5 -Azkaban概述及特性
" _ }7 q: I. R1 C5 d5 p0 G& z10-6 -Azkaban架构# E. B) K- P3 T' Z8 [
10-7 -Azkaban运行模式详解
3 I+ F7 f: S5 M/ D10-8 -Azkaban源码编译
@5 h: J% m3 _$ m9 K10-9 -Azkaban solo server环境部署' h% ` a- y; V1 ~
10-10 -Azkaban快速入门案例
* b) d; u$ E8 n& i
: t+ l) r1 @8 ?0 ^) J% x. s+ ~第11章 Azkaban实战篇
5 }. b, x4 s+ m& t" }3 c4 L% d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
2 P3 F* m5 y8 q3 K11-1 -Azkaban实战篇课程目录+ G3 |5 W8 e" c9 q# _& X7 j
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用5 w- U4 J5 Y$ | h" n; _6 E. O: I
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
8 b7 Q' `2 P1 W5 A3 W- H) {6 S9 {11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
7 i. t/ `& _ [11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用$ R: V2 B/ d% C& m
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
0 W u6 O( C4 B- W; x9 j) p, o$ \11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用- |4 m& \1 [+ D: U$ K& O
. }3 P5 \. i$ U; E( X$ a
第12章 Azkaban进阶篇
5 R3 `3 ]$ [, ~: X, S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
! b4 Y( H& o4 ^3 }- k r12-1 -Azkaban进阶篇课程目录4 i. n3 E3 F: [% [+ Z$ K- X
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作4 u) L: k& M6 b; U" C* l& [
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建, Y5 q( }9 D8 {* r: V, a% ?6 M# t; K
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
6 T' Y& S7 {8 {$ ]0 x6 @12-5 -Two Server Mode之使用实战
4 U* B* |+ h" r$ ]; A6 k12-6 -Azkaban权限管理
+ \( [! a+ K) a; d- S12-7 -Azkaban中AJAX API使用" X2 q6 z4 `: o( Y
12-8 -Azkaban Plugin的使用7 j, `' H# W; B" b! Y
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
9 C9 i# T4 e* w1 C. q; S2 T12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路. ?6 t# g1 W! ?/ @' D; p
4 A s8 R6 a" k7 f- R7 C3 [
第13章 项目实战
+ J( P* X3 s }. e6 n" b# 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# L4 a' P" O1 Q. h
13-1 -课程目录1 ]: \- ]( S& U$ D% q
13-2 -大数据项目开发流程
# L+ h$ W" j8 A2 E13-3 -大数据企业级应用. V( F2 N! v" l) Y) E
13-4 -企业级大数据分析平台, i7 W; D% Y/ R0 \+ @! y5 |
13-5 -集群数据量预估2 j" ]9 `# M! Z. N4 n1 P6 i0 |
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划) { W' v8 g( O$ S+ L/ j$ n+ |
13-7 -项目需求# K/ x2 p4 s# ?- I& F
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
0 Y) U# N( Q# p0 z13-9 -SparkSQL UDF函数开发- g& a0 p+ c# W9 B! W5 i
13-10 -每年Grade出现的次数统计7 T, D* p" H5 c+ H3 z* G$ H
13-11 -Grade在每年中的占比统计/ r; R& E% T+ `: r3 f: @
13-12 -ES部署及使用" p! X( ^- b) D, L
13-13 -Kibana部署及使用
5 f! C4 [/ n0 D, r. l! g: p13-14 -将作业运行到YARN上
* J+ c; X0 a: [# T9 w+ h13-15 -统计分析结果写入ES测试
, |1 e8 h5 W" a2 Z: s13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示- R& P7 j% x4 W7 ~' r/ E9 N0 v* y
13-17 -作业
, ^+ v# u8 s! f$ b13-18 -通过Azkaban调度整个流程# Z) F7 b3 q# [
13-19 -课程总结及展望(重点关注): \! z. |* U7 S J! H; p; Q( E' @+ g4 s
2 ?' ?! }" j% W
〖下载地址〗
! E" u3 p+ c; t0 ^- y; L$ C
7 H$ H9 e: b2 c: A) N% e# O ^& Z* w, Z# ^3 s; P3 v
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# _+ ^" @+ B% f1 {$ t6 N: ?; h
〖下载地址失效反馈〗( u. {* j6 Q8 O: O: r
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
( t2 j: U: c0 k) ?; [" U% L6 @! q' v! t9 f
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