5 Y2 t1 p4 H' H, T) X
- r- v3 m$ | X〖课程介绍〗 r" g. K1 z8 _/ M
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 y+ Y. L/ H- C. [' F- u @5 J( w- Y# @2 H
〖课程目录〗
; @& k" Q; b6 P第1章 课程介绍- e( s3 {, ]( V- w
课程介绍! }3 r/ Z# r' ~" V8 C& s
1-1 PySpark导学 试看: h: C) t+ N, x* f
1-2 OOTB环境演示0 ?6 h1 ~; d" V* L: q, }9 A
4 L {, m8 ]$ w0 X
第2章 实战环境搭建
8 n: t- T/ H+ h9 k' }& ]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
; h8 h3 R; N( U# T- Q+ G1 O. v) ^2-1 -课程目录
' P. {, [; r9 f; Z- I2-2 -Java环境搭建
, m% u& m7 N! X2 P2-3 -Scala环境搭建
% @7 R o# p( L2-4 -Hadoop环境搭建
5 Q, b4 g8 H6 h8 [5 L7 N2-5 -Maven环境搭建
~0 s- R0 m9 N2-6 -Python3环境部署
8 ~6 v3 k3 U( C8 g2-7 -Spark源码编译及部署. ] d) d( v$ ?
6 l. b D/ v# ~8 ~. T" E6 y第3章 Spark Core核心RDD( g* H8 O; e; Y5 A) @
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7 e; E% k: O6 o. Z" k; w
3-1 -课程目录
! l4 `. r U5 l& Q3-2 -RDD是什么$ o) q. l. T, d1 L- l: G1 D& o
3-3 -通过电影描述集群的强大之处. M- @: @3 O0 U4 t" R, _
3-4 -RDD的五大特性
$ C+ |7 C9 g- @4 d' r$ \3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看" n8 b- |; D# `8 ?" w
3-6 -图解RDD1 M2 s; P" e$ P8 }
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
6 Y* B. R& X/ f3-8 -pyspark) r- W- B( j, w: \" B4 q8 Q! k
3-9 -RDD创建方式一
) v K* i1 w6 _" T$ K3-10 -RDD创建方式二
! {* S3 |; C2 p0 V3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序) s1 V' W x/ S' T
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
/ J6 y( m( D0 H$ q3 R% G: i2 i6 c7 T! l7 ~- K# h9 F
第4章 Spark Core RDD编程
# G; J; w6 ]# b* v) e' L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: W! b* J0 _6 E2 V
4-1 -课程目录
/ J# a" g( }& G7 b7 E6 T4-2 -RDD常用操作
) d7 @! s. [. W# p* C6 R4-3 -map算子使用详解
# s; x8 X8 g6 p$ j j }/ ]3 c" [4-4 -filter算子详解3 u2 m4 ]( ^! I8 ^( @2 N
4-5 -flatMap算子详解
: n" g' w) e- }7 H4 V' O. Y% q K4-6 -groupByKey算子详解# v* I/ {* o4 d* t; k% J+ x1 H
4-7 -reduceByKey算子详解- H2 g8 m* X; H- v
4-8 -sortByKey算子详解
; |7 G% `8 O# K6 H4-9 -union算子使用详解1 W% n/ |& p7 S0 D$ O. i" g4 b
4-10 -distinct算子使用详解
* H, p% L4 Y/ B- G9 D4-11 -join算子详解; u5 H5 o1 I( o' }* D6 I1 z* T; {
4-12 -action常用算子详解
! C0 h% A9 a" o- s# c4-13 -算子综合案例实战一词频统计; d) s! f2 F. l w, e$ @
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构. r# J8 U, ^& C9 x; v& g
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计& M7 p7 C) s k1 o5 ^. ~
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
4 U8 f) A/ M$ P Z
) V1 X, ?' d x, L* Q0 {第5章 Spark运行模式
P5 x) S2 U* B) ^. x) v+ M本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
2 c/ g8 j4 k; ]2 t5-1 -课程目录
( \& s% A% N2 i. y* w5-2 -local模式运行
/ d: \9 V7 Z1 D: H4 j5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
3 J9 S0 D" ]) ]6 I" O7 t4 c5-4 -standalone模式spark-submit运行
# c9 R' R( B1 s5-5 -yarn运行模式详解( _% u; }; a( ~9 X% D( S# P/ _
) y0 e( n; ^: k% ^! l Q" u; d. u第6章 Spark Core进阶8 r: E. Z" t0 \7 g# @
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
& V% s+ A. o9 y8 ^6-1 -课程目录
& p! l' G8 q* `4 |# `6-2 -Spark核心概念详解- \' ?; Y) o- @( ?+ y
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看9 q" w0 `6 |% D" _* ]1 o9 b' y
6-4 -Spark运行架构及注意事项
/ n; r, z/ N/ ]! a' A6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
1 }9 h0 ?% k' s6-6 -Spark缓存的作用' t8 C) U0 w% \8 m) P
6-7 -Spark缓存概述
$ _" s/ z+ o6 K6-8 -Spark缓存策略详解
3 f+ {, J4 a) |/ H1 t) z. h6-9 -Spark缓存策略选择依据3 }# t& i5 ]: L. p9 a8 o. k% ], N6 r% i1 ]
6-10 -Spark Lineage机制3 ]5 E6 J8 A+ B# {, ~' v
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
3 J5 F$ a. E; b3 v& z1 _) m6-12 -Spark Shuffle概述. L0 X: g3 @3 e+ H6 z- g/ `
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系. M! ^9 u9 ]$ Q6 E) i) e' I! _
6 K+ S; q% F) H r第7章 Spark Core调优
@. E: w- C) z. b! 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. v: k' ~0 {( x* q) Q) ^' o9 }
7-1 -课程目录
4 u* }5 U$ T1 O: H+ ^7-2 -优化之HistoryServer配置及使用0 {7 g" Q/ s; o# d$ }3 l( E( i
7-3 -优化之序列化
( D; X+ ~/ o7 V& d, ^& B7-4 -优化之内存管理
4 C( q7 f" S* |& T9 c( ?! K7-5 -优化之广播变量. g3 t7 O- b0 a: O7 l
7-6 -优化之数据本地性" k' `' P" K9 V$ K3 ~5 O5 g5 s2 T' S
: C8 g- R' }: |+ E: }
第8章 Spark SQL! \/ z/ l8 w! m; e7 @- E9 N
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
3 N) `( e1 v$ S- t A% F% C! ~8-1 -课程目录
* F& O( |- W4 r. l; A* n8-2 -Spark SQL前世今生
+ a8 t0 Z- N# }2 R8 y9 W8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正4 g. \: p2 i& R% C2 j8 ?7 f- z) f- H& V
8-4 -Spark SQL架构
5 r* c* K, K' T: P9 s( ?$ q) E8-5 -DataFrame&Dataset详解
* w8 v# F! C) T0 s. T# d8-6 -DataFrame API编程, h$ o" Z- W: d4 ]! l9 e2 z# ]
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一5 P: R- Q& X9 g" O, t+ O# V
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二" [& v6 K& V% q9 W! `
8-9 -Spark SQL其他; a+ z+ `2 a7 l+ e. I
4 \ r5 Z$ v. d- q1 I) I; I, T第9章 Spark Streaming
# s# ~ l* x2 a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! p- x; O& ?* v
9-1 -课程目录1 }: K/ N K% U2 p
9-2 -Spark Streaming概述4 r) q6 M0 S9 h' f1 [' C& G# q. n) a3 x
9-3 -实时流处理框架对比4 r& h/ Z9 U* c n1 `. E, ^' P
9-4 -Spark Streaming执行原理; p+ z" S* E5 ^% r
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
2 X1 N; d1 q2 I" @' j) s9-6 -核心概念之StreamingContext
7 B4 ~+ w/ W+ a- @5 z) c# Q9-7 -核心概念之DStream及常用操作2 @$ x z1 f, S# S" q" y8 G4 m4 W
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
8 o _ E3 d' X7 z" F4 D+ y q3 P. i" m
第10章 Azkaban基础篇# j8 _. a& b7 s8 U! p
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8 j) i3 v6 V1 l( F
10-1 Azkaban基础篇课程目录9 v) e. @7 u- [9 E& W
10-2 -工作流概述# B( ^+ [" F7 N/ U! b+ ^
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性$ _' y: j( _% c8 R* z: W
10-4 -常用调度框架介绍- V3 `2 }6 }3 {
10-5 -Azkaban概述及特性0 K9 x6 q5 G& g7 x4 M2 L
10-6 -Azkaban架构
5 e& ~; {6 @. x4 a8 o10-7 -Azkaban运行模式详解
$ B9 e8 P8 b `, V( S7 H* I' Z M9 U) I10-8 -Azkaban源码编译: d0 q7 Y9 S4 z) s, [7 Y: r1 o+ z1 g
10-9 -Azkaban solo server环境部署3 F( q& r& O6 s! L# l' v
10-10 -Azkaban快速入门案例
8 V8 E9 O! D+ c* x7 H' v
+ b$ A% d! Q4 Y2 M, X( p" u第11章 Azkaban实战篇$ g4 m0 s/ a& v( P4 `1 w
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
1 C6 l) _3 w8 g* H11-1 -Azkaban实战篇课程目录
( N* d8 m2 |- K, q o5 E9 i11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用' Y& Z6 I- [. a
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
! }2 o, A1 w* @/ K. E11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
- I" \9 H" v) I, p9 y, b11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用: E+ Y4 n5 g, H. P+ Q5 w" g
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用* v- V) `8 D8 U5 |/ M$ ^* X
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用3 V7 ?: Z& e2 ^$ _
' d- P9 D) L1 I+ \- N5 }% I) b第12章 Azkaban进阶篇
+ v, n. B3 S6 U; z1 [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2 l1 m. ] n# D5 z" G" c9 @
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
! o$ q% ^1 T4 w c7 V12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作+ t9 k1 @$ E7 z) P
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
- r N/ s4 z V9 T12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
8 F: m2 f& D2 U/ o0 \. Y12-5 -Two Server Mode之使用实战0 c T8 w" e# }
12-6 -Azkaban权限管理
8 F1 I1 M7 M1 O, J4 X3 N) q12-7 -Azkaban中AJAX API使用) {5 w8 }2 G" F( u. Y7 y6 J
12-8 -Azkaban Plugin的使用9 Q3 b* F; Z8 x
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
9 x4 ^1 H0 m& [6 W1 a12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路7 D0 c. |; j0 O5 u: R2 N7 _* A0 q& d
! d- M( z7 C" {. v3 }
第13章 项目实战% R2 t5 K/ d; \6 ^8 t( 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
) Z: O1 I6 o$ W. H8 T13-1 -课程目录1 Y4 ~* @0 ^( K9 A0 K& L2 v
13-2 -大数据项目开发流程
# i, f( J' u! N, u0 B. @' T13-3 -大数据企业级应用# j2 r0 O" _5 K
13-4 -企业级大数据分析平台' p% p" c1 z5 G/ ^5 F
13-5 -集群数据量预估' J. Y, h1 K1 P8 M" Z. [2 v8 Y* E( M
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划4 Z5 e, |2 ?& k9 Y$ M+ r2 ^% q r
13-7 -项目需求
; s8 K* D9 G$ H0 @& B: K9 P13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
3 ]0 U* G- W, @2 x13-9 -SparkSQL UDF函数开发
0 q$ `2 e: T& F8 k6 g6 J13-10 -每年Grade出现的次数统计
0 a$ e: `: d' K8 e, X13-11 -Grade在每年中的占比统计9 M- E/ A6 q' W3 t. X. t
13-12 -ES部署及使用2 m% H, c; j' ^. y! B4 d" L: S3 \
13-13 -Kibana部署及使用; s1 M/ z- U9 ]: F" K3 O- R
13-14 -将作业运行到YARN上
5 P4 ^+ {) u2 Z13-15 -统计分析结果写入ES测试0 P) i" {' ]! i4 `
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
, x1 @5 E" _$ k13-17 -作业
( ?, d$ k% [: J: ~13-18 -通过Azkaban调度整个流程8 D# R- P: B' g
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
& ]# }. B6 {: w1 u$ R
/ T2 j. u. a) ^. w〖下载地址〗
. J0 B5 W1 {! K: b& G/ X' S" X
% Y% P; q, f t! y$ s% q u; \+ { |* s# O6 N8 T$ e
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------! R* g l0 c# N. n5 Q' @3 Q
/ _) b0 g1 v9 x! T1 Q〖下载地址失效反馈〗+ x4 k% h5 u0 p0 @
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' l8 @/ e$ r5 u! @7 c4 x
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