9 t* p5 T2 j2 U0 N9 x3 d
- I0 }: ~2 Y# p& A+ R! \/ W, e8 P〖课程介绍〗$ O3 s+ [% d# ?
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。2 I8 K. d8 R( f) f r8 }8 ?
' {& Q+ |6 B$ m
〖课程目录〗" ~6 P, Z$ c6 Q
第1章 课程介绍
* P5 g6 l g" S) W; `课程介绍
, X5 x/ i6 H9 I+ G* ~1-1 PySpark导学 试看
2 I% W1 B+ n( U9 D1-2 OOTB环境演示
9 v0 N( f( n* ^; B; v9 J1 d* f' f+ w% h0 q
第2章 实战环境搭建2 Y. V3 s5 b: J; K$ I4 Y- 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( E- g6 o# M2 K! B% g0 K/ f& o
2-1 -课程目录2 N5 C D: A7 C' M( b, t. O
2-2 -Java环境搭建( F; q9 W3 I+ b8 N5 ]2 F
2-3 -Scala环境搭建2 _- O9 u# ?3 X4 S- M
2-4 -Hadoop环境搭建
" u! j9 S* q) F2-5 -Maven环境搭建
- b Q( f s! h% k0 K& \2-6 -Python3环境部署
) {7 C# C; g) W2-7 -Spark源码编译及部署
8 a/ N. q+ i2 Y
* M! B" \7 D: i# K" b第3章 Spark Core核心RDD& \3 l7 S, h! H2 d$ _6 ~- B
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
D; d3 z& [$ c2 J! c, l( R/ d" B3-1 -课程目录2 t) m8 z j/ y: @5 o
3-2 -RDD是什么
4 ?3 k1 R0 m+ g5 Y d3-3 -通过电影描述集群的强大之处1 ~. y9 O) I2 ]- \+ p$ Z0 h0 p
3-4 -RDD的五大特性
: y+ ?' o4 v* s' k3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看4 a& y5 Y0 ^4 e( i0 E
3-6 -图解RDD
4 C8 y) R6 I2 S. f% |, a5 E3-7 -SparkContext&SparkConf详解
0 N2 f4 u8 q; ]% f* l2 H3-8 -pyspark
2 n+ d% g$ d6 \* ~! B3-9 -RDD创建方式一3 o2 ] F( P0 i9 }
3-10 -RDD创建方式二
& E( x2 l% Y7 C8 {3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
8 M- w. e! t/ q: o6 N! F3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行! }8 z& e9 s8 n. L- V3 v5 t
- L; C# N1 p' k1 y第4章 Spark Core RDD编程
! b" o8 L4 K Z2 r/ t8 v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! t7 u E; F/ ?5 g2 [2 J0 ]. A2 W
4-1 -课程目录
4 Q/ [( [9 p0 P; ?3 P0 ~4-2 -RDD常用操作
0 M2 @7 q5 h- u' `! A/ \4-3 -map算子使用详解" r8 Y, _6 ~! c9 e# e( D
4-4 -filter算子详解$ m3 y0 ^. H; K" _
4-5 -flatMap算子详解$ O& s+ U0 Y! Y. E: K" E
4-6 -groupByKey算子详解" \1 V2 M) W, P' h& ]
4-7 -reduceByKey算子详解
* H) ^, [! Y2 d4-8 -sortByKey算子详解1 O$ Q. g; ]1 g8 j0 U2 I! H
4-9 -union算子使用详解5 ?% y \3 S; M; g. t. h
4-10 -distinct算子使用详解% E+ P+ {/ M; U9 s' \/ b
4-11 -join算子详解
8 W6 E$ C K1 L; h5 n* c4-12 -action常用算子详解
8 _& [; t6 t! A% v8 F4-13 -算子综合案例实战一词频统计
' G5 g+ z( ~. P$ O! A% d+ ~4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构3 r. P e, ]+ s: X
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计8 e3 G& |! T$ D+ d' Y
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
0 a2 I" D$ ^* n- [6 Z2 P5 J0 q2 w
) J, g9 X& S8 q+ H I第5章 Spark运行模式9 L* j9 C0 N# m3 q! | B. E5 c
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
; W& Y; G0 q: u N* A% }5-1 -课程目录( O) i1 }1 B# o
5-2 -local模式运行( V! G# U# i- _$ n/ @8 j9 L
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行: s! N3 ]/ u: q
5-4 -standalone模式spark-submit运行
. R; {% |0 ~9 m& W5-5 -yarn运行模式详解
! G/ I% K3 |2 g* q8 d ~1 d: X: @: U* J, z( b
第6章 Spark Core进阶
3 \/ p9 I, t! x3 }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
6 m* K; I( ]* Z& U) [) S6-1 -课程目录1 z0 S# Q6 e" z5 p, t
6-2 -Spark核心概念详解' F2 U; K# x, x
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
X, P0 ?, ^; o1 Z6 Y- V6-4 -Spark运行架构及注意事项. Z5 Q/ S. R/ d! k4 |) U
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
) |; E- R- n" b. _6-6 -Spark缓存的作用
2 W: O. k" |( O- C" f7 A4 t6-7 -Spark缓存概述
0 | c9 t% Y/ O; j+ I4 n/ B6-8 -Spark缓存策略详解* ]8 p, v3 I7 U6 w, D/ \
6-9 -Spark缓存策略选择依据
- C8 ]% l: q8 ^0 }4 b- P6-10 -Spark Lineage机制
; i) M/ R( G1 c0 g6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
8 ?/ w/ n5 C5 w% l4 V# C$ g/ q6-12 -Spark Shuffle概述% b9 s* D& @6 b) `! z- \
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系% `) p5 \' W- p. Q
3 \& P p7 U+ I. z第7章 Spark Core调优; u% t* \% p9 ~+ V
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 g g; y8 c7 V2 y7-1 -课程目录3 ]' F% R1 x9 I7 a" w
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
7 v, J* ^# A3 {( r7-3 -优化之序列化
" H, n/ s; g4 s- a5 A# L, C& F/ |$ e7-4 -优化之内存管理9 y+ X8 }0 C( a+ Y
7-5 -优化之广播变量. B+ g9 M" V2 {
7-6 -优化之数据本地性
- @- [& y2 T, s1 j# I
1 ]9 o8 H8 c3 {& s第8章 Spark SQL [: r. F( K! g0 b* j( q
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) M8 _7 o6 ?1 J5 g
8-1 -课程目录4 n5 E; w2 e2 T* B
8-2 -Spark SQL前世今生& Q5 U& m+ C: t4 ^1 |" ]1 \" p
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
. _' @: L7 ~( T) E8-4 -Spark SQL架构; D. f6 s. z9 Y) b! X
8-5 -DataFrame&Dataset详解
$ w4 z/ r c' s* t% L& G# t+ X) j8-6 -DataFrame API编程$ U' O" Q+ z* s9 ^
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一+ m- j- ~3 P8 B- u$ a" R& w
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
4 d' s4 l3 C4 {. H O8-9 -Spark SQL其他9 Q: G9 X( @0 ~
! i4 @' b- U7 w7 r9 H, d
第9章 Spark Streaming# d3 `& E' T4 p2 ^& r/ N# b& O3 |
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
+ ^9 \+ k! x( Z2 l- o( P# G9-1 -课程目录* u* ?- z) C% H* `1 l/ r8 z7 J( b7 G
9-2 -Spark Streaming概述
+ a7 b: R/ B7 T: a" j# i' y& b8 z5 g8 n9-3 -实时流处理框架对比
2 u n: I7 c2 T+ ~9-4 -Spark Streaming执行原理& |$ _; P$ n9 N: V5 Y/ L5 U# p
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
3 T9 s* O, A7 b+ u. I6 T# l( L9-6 -核心概念之StreamingContext
8 O* r$ M" d4 w5 F: v5 f$ m9-7 -核心概念之DStream及常用操作
# |% v3 Y$ {$ _8 ?9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
! i" r; u. p5 ^& L/ T9 j; @
6 a; f3 {/ E+ {% i第10章 Azkaban基础篇9 u! j6 Y4 A: P3 e7 e
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
& V+ e5 `9 l+ M6 K/ h10-1 Azkaban基础篇课程目录" z# s: d: X& A2 x' Q* y% ~
10-2 -工作流概述
, {: b! C5 h7 V10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
) G D% R9 y4 }3 E2 `/ Y4 n* A10-4 -常用调度框架介绍; @4 x1 c5 o4 u. [" r3 J. C
10-5 -Azkaban概述及特性0 x9 {1 z a# F% r0 f2 ~
10-6 -Azkaban架构! Z: m/ }8 L! k1 r; N/ E; m
10-7 -Azkaban运行模式详解
: k: v4 {0 N% |; t; v10-8 -Azkaban源码编译
, H: F- A* ?5 l$ ^" V10-9 -Azkaban solo server环境部署& W1 N! a W+ B
10-10 -Azkaban快速入门案例
$ h& t- E( a$ N/ C+ I. k
( ?! T1 v% U! f* ]0 n2 l1 p5 {第11章 Azkaban实战篇9 b0 p [9 b7 x) 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, d1 y/ C3 L( @( i% G7 |- v
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
3 o/ _, E0 I. ~: ^11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
$ K! z( E( @. [+ o" E% b6 n11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用4 K3 I0 G% s+ L7 [4 `2 l$ Q
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用/ }" a1 n9 B9 L/ u5 o3 V' b
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
! r L2 D- \ h/ R2 {7 C" W11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用# H; ^; I; ?- i; s) E2 y$ f7 q6 j% @
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
0 `3 y' m- h- u* n
o: p$ H) Y* C! p6 o第12章 Azkaban进阶篇$ i. k! H# H+ W* s; V6 `
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
6 c! Z, b% G. n& T: [, \12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
& `" H/ B. {( P2 O12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作. j( B! s+ ^" M% T5 _6 i
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
* d0 F) I* ?* H, R12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
Z5 u& e9 K6 a7 U- N7 l12-5 -Two Server Mode之使用实战) e7 W2 B; Q1 i3 Q
12-6 -Azkaban权限管理5 s3 l: g! U% n: ]! \+ j6 t
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
5 V2 ^/ J! i1 J" y, Z4 R12-8 -Azkaban Plugin的使用& G- {+ _7 N, N+ f
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
* H( N5 _1 h/ }% D# R! }12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
0 ~1 o- l5 u( c* |/ I% }9 L! |2 O& ]- f( T
第13章 项目实战
3 C) b& o6 W2 C6 _- R9 ~/ F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2 m9 m1 B) d% T2 Y) B9 C
13-1 -课程目录7 R. t+ A; A- u" m# L/ @8 ~' a+ @: t
13-2 -大数据项目开发流程
4 s$ I: K! u3 [$ k4 E7 ]13-3 -大数据企业级应用
1 Q7 B7 { v! N13-4 -企业级大数据分析平台
# W. Z( O+ ^/ _7 u8 }3 W3 ?6 c13-5 -集群数据量预估
2 R3 H( e6 C% B' ^5 ?2 N4 Y8 e13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
; h! t/ `" O3 w/ \7 D. H, J8 R( b13-7 -项目需求
" t7 _5 K: T; G& M1 G13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列- S* O0 B3 z y- |" o5 g& t
13-9 -SparkSQL UDF函数开发1 D: w9 e8 F3 S3 F+ b3 T6 n
13-10 -每年Grade出现的次数统计! h, E: h5 I4 q
13-11 -Grade在每年中的占比统计
% \, P- A1 k% Z6 n13-12 -ES部署及使用
4 b# k: R: E9 h8 a/ O6 d2 T13-13 -Kibana部署及使用
) b- h' n- I' N( e- M2 |13-14 -将作业运行到YARN上
# D( I# U* w. _$ Y13-15 -统计分析结果写入ES测试/ S+ ~) w! q) V& A2 J
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示9 D7 R) J/ `# \9 |! ?; ]0 y
13-17 -作业
0 \" `& o# i1 a/ H) z+ Y13-18 -通过Azkaban调度整个流程. }. D: x! L3 x$ \; v" e. \
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
0 |* y: Z6 v1 M8 v* m, R1 `5 U9 k
6 b" ]# h* b( n, D; e6 u6 W〖下载地址〗
0 T1 l5 [" q" s$ \) Z1 _/ Z) E. [
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9 a" Q7 t4 R+ Z3 u
" ^) a; D' \7 I0 |% e9 G〖下载地址失效反馈〗- Y" |# C1 E9 O6 D" D, T& Q6 u
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
$ L ]! @/ P$ Z' S3 B0 B4 H" t' ]; s7 h5 ?" c2 E2 J9 h4 n* A
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