5 ^: y, B7 F# @" j
( b. }8 k9 L; C9 H
〖课程介绍〗8 S L- y( ~$ z; D1 w# h0 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。" J& c# q& v( Q4 j1 D5 ]$ N0 c
7 j8 w- T/ R, G- V% W
〖课程目录〗/ c! x8 G, U# M: ^2 z- P
第1章 课程介绍
% [, L8 v' a; H" R) F) p, s课程介绍
v8 Y2 l: e Q- H! X/ c1-1 PySpark导学 试看) z+ V* d W# B' B, Y1 P1 Q
1-2 OOTB环境演示5 Z7 C8 J' U% n0 P8 O9 G
7 H3 \2 G! a+ i4 g/ _. [第2章 实战环境搭建
Z; o, d3 q. ~( q5 U6 T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; I3 J+ |3 h, G3 ^6 n% i
2-1 -课程目录3 A+ u5 j$ `$ A) G* h' k
2-2 -Java环境搭建8 x+ `8 ]& M! N# r/ S! M
2-3 -Scala环境搭建
. r4 L4 ]: s/ k2-4 -Hadoop环境搭建* p( f: Z4 O, w. a1 U
2-5 -Maven环境搭建
$ P: X4 q$ X2 w2-6 -Python3环境部署
x2 Y! i0 o7 t; G2-7 -Spark源码编译及部署
# l- ? N" r" @3 J7 ^8 E5 j. M( s9 j4 M* k
第3章 Spark Core核心RDD
9 @. d6 N4 ]' p( D% c0 E6 Q7 I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% M; u& K' K! A: u0 c- H
3-1 -课程目录
" e; G6 `+ b9 F# t5 U3-2 -RDD是什么3 O2 g0 x2 _" b+ H+ [- q3 ?
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
L7 S' z3 ?+ ?6 A4 L3-4 -RDD的五大特性
2 _2 c% X# ^( _9 T6 g3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
5 z8 v7 L3 Y* s7 U3-6 -图解RDD; L _- u5 e7 J" p* i, ]0 g7 ^ d
3-7 -SparkContext&SparkConf详解6 ?$ e7 [. d+ f8 q1 G1 b3 i# F
3-8 -pyspark) C6 i0 d5 m5 e) c
3-9 -RDD创建方式一- s9 L( F ?( c R# [9 H0 x V
3-10 -RDD创建方式二1 i* i6 u0 L& L% w* h
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
( R3 q g! H: X* Y% s( D3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
4 I6 V# k* P4 v! o2 a& V) y. u4 E' v6 S9 ?5 C+ ^* |2 |* o
第4章 Spark Core RDD编程
: v4 x' R8 B% s, r+ P" O9 m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
. |, z$ V) p) x- ?2 g6 ?$ ~( K4-1 -课程目录
7 E) F3 l, F# k/ X0 H: ?, D! M4-2 -RDD常用操作
8 H$ C; ]" ]' G R4-3 -map算子使用详解
+ {7 I' x3 }9 Y- N# v4-4 -filter算子详解* n& {5 W/ g0 B3 x1 d4 T
4-5 -flatMap算子详解! }+ k7 C- O3 m+ L7 M1 H9 z7 L
4-6 -groupByKey算子详解; Z+ G3 q3 w' u* T( C( j
4-7 -reduceByKey算子详解
+ ]! V$ p; p9 h7 o4-8 -sortByKey算子详解
# P, j: n2 K. k: f0 w; G- |4-9 -union算子使用详解- |. B, p3 w+ m I& V+ T
4-10 -distinct算子使用详解
9 L2 q: t$ F3 G0 m) e4-11 -join算子详解. [. ]' A4 U+ L
4-12 -action常用算子详解
# p. f( M( H/ v3 C: I4-13 -算子综合案例实战一词频统计
: c2 |2 R- ^( B4 D4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
! \$ L; U. j- h7 {8 [7 g4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
+ G" M ]" z& f. F/ V' B4 I4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
5 s7 c1 R6 S, l0 v# Q- r
3 V4 }) s! h4 m: B第5章 Spark运行模式
( K& Y0 q& i3 T$ }: }本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式& z; }* L. E* S: B: Y4 ]
5-1 -课程目录
0 @2 M! j( N$ M2 o. N5-2 -local模式运行
' C% d. w8 h, [: ^0 P7 t" H5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行( k8 }. ?9 H9 u
5-4 -standalone模式spark-submit运行2 F+ G* p8 l) J7 {' \
5-5 -yarn运行模式详解
, s0 M$ S* p% Q3 t% G0 _
3 N1 w9 p. A7 ]* K: q第6章 Spark Core进阶
$ U& [9 H9 o# V1 f5 n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
; R6 c* N8 E0 S- v2 e9 p2 C$ a6-1 -课程目录
5 V) o9 W: d8 l3 o+ ~8 Q/ b6-2 -Spark核心概念详解
" }3 U' `+ d" s1 E3 m3 k% M# o6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看 a- Z9 Q1 Y2 q: n( Q! q& |' t
6-4 -Spark运行架构及注意事项7 V: I6 t |0 \' s3 A
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
, f( w$ P% r! t, X0 N1 W" U; ?6-6 -Spark缓存的作用" C3 ?" P8 f' Z* I/ z1 ]
6-7 -Spark缓存概述
( {- a$ f d9 e/ \* }3 O( S6-8 -Spark缓存策略详解
- X' s% {" O" L8 M6-9 -Spark缓存策略选择依据) p: \( K' Z+ m7 T; M
6-10 -Spark Lineage机制( k) M: {4 s+ _) ]4 E
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
0 t' D1 W( R% m5 u6-12 -Spark Shuffle概述
3 c& x9 a. I- e. z+ N& u. u4 n" c6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系5 \7 l; S2 ^4 e5 @, n
9 N: ]7 \% Q! H u$ {( p第7章 Spark Core调优
1 G/ {9 U2 s- }9 ^. i% U% 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
( ^- S, W8 S5 S& z' G# l7-1 -课程目录
5 x* @$ x9 N; Q+ @# g; x/ O. q7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
) n0 q, k) `* I7 w7-3 -优化之序列化5 Z6 @6 m- [" w5 b, H. s/ Q( x
7-4 -优化之内存管理0 ~; U0 m* y% P* G1 m, X
7-5 -优化之广播变量5 z) _0 t: H! P/ z) t
7-6 -优化之数据本地性% Y) w: Q: I4 f4 p3 z; r
K; R6 ^ U3 k4 s3 u9 W
第8章 Spark SQL
' v; F9 _0 r: F+ J) 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
5 |* I) U \; | |' }: k- Z8-1 -课程目录
! i4 F5 b5 E& S8-2 -Spark SQL前世今生4 l7 } C/ @, I1 A: G9 w
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
# A: d( h3 Z: m9 x% m# t8 W8-4 -Spark SQL架构
" e% ]! w1 R4 n8-5 -DataFrame&Dataset详解8 u% p" K" Y$ T) k8 u5 H5 \
8-6 -DataFrame API编程& c$ _3 }# `% n5 i/ Q; V. O
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一, t7 i4 z$ C* b$ E( W, I$ \
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二# q+ @ h" {" g4 B1 R: }
8-9 -Spark SQL其他, _+ G3 T }9 P, k" Y
! [3 d4 a( |. p r# h0 c第9章 Spark Streaming
& t; o+ q2 H4 C \: n4 O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 ~( J. W/ _6 {" r
9-1 -课程目录) @$ P$ g- H) y/ |
9-2 -Spark Streaming概述1 v" K6 p V M1 u4 C) k, }
9-3 -实时流处理框架对比
+ w ]5 q; t/ `- {9-4 -Spark Streaming执行原理
& m( B" \1 X1 t# B1 T, n9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
" t. p1 g4 M6 g9-6 -核心概念之StreamingContext1 J: l, Q- _4 j ^3 g$ l: L
9-7 -核心概念之DStream及常用操作7 Q: w2 b6 h. l0 o
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战9 Z! \" Y0 o" ^4 ~, r7 h* j
& \0 |% Z% Z! h
第10章 Azkaban基础篇
- G* a: y! f$ w: }9 O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 |$ a% s0 l+ D$ F7 ]% B" U& E
10-1 Azkaban基础篇课程目录4 ]) t3 D5 a- s+ G5 V4 j' v E
10-2 -工作流概述
5 [+ ?" ]' I( a4 {) k0 j10-3 -工作流在大数据处理中的重要性) A1 K* w6 w% p; q0 c0 v
10-4 -常用调度框架介绍. @4 c% }$ ]# f" i
10-5 -Azkaban概述及特性, M2 O6 s0 r; _+ T
10-6 -Azkaban架构/ h# Y1 I# m% L F9 R6 }- T
10-7 -Azkaban运行模式详解
" N" X7 E3 l& @: `) w q6 A M' R10-8 -Azkaban源码编译+ D3 r4 V9 ^8 Z8 D! p2 N' e f
10-9 -Azkaban solo server环境部署! ]2 t+ E: }5 o" k3 z9 V
10-10 -Azkaban快速入门案例0 s3 e5 o2 i% u' L! y& U
6 ^2 [' I# E) z& P" @3 H0 x" W. S
第11章 Azkaban实战篇" ?. U2 i6 X" D8 S
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# D- a( a2 P" X) z* H
11-1 -Azkaban实战篇课程目录+ B& z; H$ [# M: N4 ]
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
+ Y# l% c! F) s3 `/ ~- _- }11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用) P! a6 I; g* B
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
( r* t4 }) n. D. I11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用2 e. h' L: r- m- ?- j; W4 Z8 q
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
( B. y3 F$ y0 g+ n& j+ }11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用$ G1 s( ]9 S& [ s' z/ p
( Z: w9 Q! t; T R, L. |0 K& }第12章 Azkaban进阶篇3 g4 b" G; f6 c, l+ L9 |+ {0 T0 ~
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
4 x4 r5 J/ D; x) s7 i4 x12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
0 `2 g. R7 N8 `! m. }12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作' M' h, Y( ~7 z7 {
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建4 W0 y2 B% t3 z& N: Q- d
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
* b1 L3 g% @0 l' C! K6 r12-5 -Two Server Mode之使用实战' y- `( I k* O* o( V# V- |
12-6 -Azkaban权限管理3 W( m) z5 J2 h2 M8 ?
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
1 k3 l( _# ~% d12-8 -Azkaban Plugin的使用
# w4 r1 @8 W% Z n12-9 -Azkaban中短信告警改造思路3 A# L3 D. J6 w$ G3 k% N
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
& T$ [/ r& n$ H! t1 B/ n* P+ c3 C
) X8 q) L2 m2 e+ a8 a第13章 项目实战$ u0 s0 e2 v$ y0 \5 J
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
5 q3 M6 |7 s0 ~) D( m5 z; x13-1 -课程目录
# x8 `: U& t- G13-2 -大数据项目开发流程
1 O7 ~3 Y# c, O: [9 ]13-3 -大数据企业级应用6 O* r) P$ |. V- F3 N+ B; g+ X2 i
13-4 -企业级大数据分析平台7 c; S0 k4 L C' P6 K- _
13-5 -集群数据量预估: y/ E6 @: U" U: t; @. S9 _
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划2 \0 L# q. |. q* m t5 U4 B
13-7 -项目需求
9 e! }- G3 F% `7 d& O13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列1 X" n! N2 C5 E/ K
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
9 z1 B. [0 o _! o13-10 -每年Grade出现的次数统计: V! N, @5 u( h& d. F: a8 C# ^0 G
13-11 -Grade在每年中的占比统计
* H1 `5 z# C( I( J- A U8 Z! O13-12 -ES部署及使用. L7 N" J. x+ A- u6 W4 `& v3 h+ \
13-13 -Kibana部署及使用$ |$ q7 Q: s2 U* D/ G4 F# y
13-14 -将作业运行到YARN上
( k$ ]+ s! z4 `' ~# [/ q" q/ F/ S% t13-15 -统计分析结果写入ES测试! C/ e; u# J5 a9 F
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
5 q: n1 _! r' h6 ^13-17 -作业
' ]1 ^8 u3 B" D! [9 K3 J! ~13-18 -通过Azkaban调度整个流程5 f+ R" A( {- x5 j
13-19 -课程总结及展望(重点关注)& X8 E3 q: |* K# c3 \9 i
, U# O1 x5 q! h. {. `1 `; d
〖下载地址〗% U; }7 l. Z1 W4 m& z: }7 @4 g0 L
' h% U, p- M) J+ U
& M) Y3 S5 B) Y1 w+ V----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
* o- d& N# m5 U2 C: ]6 R3 x$ ~; t' c; I* @- _6 b" i: X
〖下载地址失效反馈〗, ^$ r# @* Z" L( Q5 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+ I/ o7 _' j/ Y1 K+ x: _
* r) d# M) h' D* ~, x8 ]# O
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗8 l8 j/ m6 p3 L% S
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
- Z+ Z$ [3 R" q7 O
, \7 i9 t5 R, |0 v& m% Y: x〖客服24小时咨询〗2 S9 A( N, K. M0 W4 b
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
