- r9 E; o1 ^. B v( R
( K' _' O5 r8 A& n. ?! {) x〖课程介绍〗
4 `! A" h) V9 X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。 k5 C0 q8 ` f
o K' b5 m6 b8 `( V4 N
〖课程目录〗$ p t- A1 L$ ?. [9 h$ Q( ~/ ~+ G* q
第1章 课程介绍
+ h! H& h* p M/ H3 C课程介绍3 z" |5 n1 Q& B* ~: Q ^- B: g
1-1 PySpark导学 试看
6 @: J* ~" ]+ H# ? b9 I0 |- I1-2 OOTB环境演示
2 b5 l( I# [( u B4 I1 e3 X3 V' Z
% i* P5 _* i$ W4 k$ ^第2章 实战环境搭建
' e' L) o; D1 [/ Z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
/ C/ h; w" n5 b) d7 f2-1 -课程目录
- l" ?- B+ G$ z: q2-2 -Java环境搭建
) r3 i; d+ e, v2-3 -Scala环境搭建( P- Z3 L! G$ h! q
2-4 -Hadoop环境搭建
7 H/ _( U8 ~* w$ g: U+ X2-5 -Maven环境搭建
: ]8 n+ w! m6 M! e+ _2-6 -Python3环境部署" H& T# @& U. D: X6 O1 Y1 E
2-7 -Spark源码编译及部署
" J0 K0 e% w: N. V* s( T/ _9 j
5 ^9 A# y3 J% h8 z: N第3章 Spark Core核心RDD
3 S2 _. c4 R4 i+ k4 x3 b2 R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
- t: j& E! {0 H4 E+ z$ F9 L3 U& l/ G3-1 -课程目录4 U# u5 v1 V! g5 ~
3-2 -RDD是什么
' v5 [1 w9 d" C$ y/ Q4 P% v/ D8 i3-3 -通过电影描述集群的强大之处) J0 A- e1 N8 H" |. Z
3-4 -RDD的五大特性( m* X; |) f; n: t# O2 N+ }2 F! b
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看4 r3 p! \( O/ e) |" Q. C6 v
3-6 -图解RDD
6 U: {" W( {4 [9 g/ ]3-7 -SparkContext&SparkConf详解# B! w8 N& z& U& [
3-8 -pyspark
2 m' C0 L8 b; ^- @3-9 -RDD创建方式一
) S. M# ~3 O1 K0 d/ d( W. c3-10 -RDD创建方式二% M' @0 V- ?. n* F* W' Y% d
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序- ^4 b' D3 d5 ] g
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行% E# x* _( L3 J3 P& Y' \2 L8 h
S$ N7 b1 a# A0 |4 A第4章 Spark Core RDD编程
+ t8 g1 T. F' n- i" D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
& s' ~* m& s. s: I: i! G4-1 -课程目录2 d" p4 ]0 V- i; T2 T y
4-2 -RDD常用操作2 `0 v0 f3 I+ D! ?* Z
4-3 -map算子使用详解, C5 u6 d F% h/ [; B
4-4 -filter算子详解
7 x5 L$ {: R b* g' g4-5 -flatMap算子详解4 a3 O l8 Q( l# H( S y! h
4-6 -groupByKey算子详解- d/ Q- m4 j7 R1 [0 W
4-7 -reduceByKey算子详解
6 T2 @9 S2 o' N% ~, O8 _4-8 -sortByKey算子详解
: H z6 F) P9 d K4-9 -union算子使用详解
. F0 i, N. H7 v; f0 S6 n4-10 -distinct算子使用详解* u4 N3 o+ M- S# i* x# T5 w2 W8 P
4-11 -join算子详解# O- N- r/ P0 C* J5 ~9 G! L+ X. y
4-12 -action常用算子详解
8 X b8 @: }; C! N% v8 X$ ^4-13 -算子综合案例实战一词频统计& ^" m" n$ M8 H- ~
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
1 L Q! @% z9 B0 y2 c a1 U1 Y4-15 -算子综合案例实战之TopN统计' `9 j s v, l5 t0 N& a! u- [
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计3 s& P; E. p! z
2 f6 n* R6 v& d8 O8 o4 s( m第5章 Spark运行模式! A( s5 W/ m' N" `+ R2 c
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
' k e2 U2 k; s. s5-1 -课程目录1 o* G# H! ]9 j, [, d* V4 i
5-2 -local模式运行
) @0 p0 {4 Z& q8 R5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行" R% f5 v0 v" U
5-4 -standalone模式spark-submit运行
; I5 K) T" a" A8 K* I5-5 -yarn运行模式详解
2 i4 I( E2 B$ k: Y9 t' c* L7 Z' y5 X: w
第6章 Spark Core进阶
& i4 I1 H* _, z7 E! v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 C( `* w/ T8 U+ Z! `4 ]- D
6-1 -课程目录, ~8 u) `# @' M3 f: B F
6-2 -Spark核心概念详解
( a/ @0 [) z. q* E6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看$ q1 F% T/ w, [
6-4 -Spark运行架构及注意事项* i, u" @3 e1 b7 ?
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分+ Z4 [6 I( f1 d
6-6 -Spark缓存的作用
2 v$ P1 \5 q( o/ C! p6-7 -Spark缓存概述
" |# p6 J, h2 o0 A3 ~3 Z2 |6-8 -Spark缓存策略详解
1 a T) J& r! x0 a6-9 -Spark缓存策略选择依据- P0 C3 l" o- c4 d0 r( T9 K
6-10 -Spark Lineage机制3 `6 o7 m9 ?0 |3 \! [' ^' d& |
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
, p' x# c" V5 \6-12 -Spark Shuffle概述
9 B: t- L# ]: C' h) k6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系; y: ^; ?8 v+ S* `1 t# a/ E- {3 |* ]
4 x0 N, f: w6 R8 ]2 V第7章 Spark Core调优
# ~7 y$ D( N- Q; m2 t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 z# ^0 E2 s! ^, e8 x7-1 -课程目录
# C: _$ x6 i S0 e7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
/ _7 D$ k' t( V; Q" B7-3 -优化之序列化
+ X7 F; \/ b k- K% [7-4 -优化之内存管理
) Q, X- f/ W1 C7-5 -优化之广播变量
' d" w" O4 t- h( }" G7-6 -优化之数据本地性8 f- K$ C o% G
3 z# O/ B, H+ j5 D' O; ^$ y第8章 Spark SQL* }. r6 W' \8 g8 j' j) T
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
Q4 R; N9 o J. O" \8-1 -课程目录 N& O7 M5 o9 d& }( A8 x
8-2 -Spark SQL前世今生* k. \8 _+ Z0 Y
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正+ p" W- K6 @ S4 N
8-4 -Spark SQL架构 h5 Y2 n7 E2 D* b) N& I
8-5 -DataFrame&Dataset详解1 x) Q& x5 h5 N$ y" a) v, _
8-6 -DataFrame API编程( H& D, O9 v! i& R
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
& }) l0 `- m0 H: ~, O! o+ ^$ h' x8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
. r- [3 f0 j! i; }2 G( w# a8-9 -Spark SQL其他
+ r" _' x4 q* }5 y: ^+ v6 L
- W$ O9 ?% v) a' {第9章 Spark Streaming7 K, [% S- W3 p/ }' u
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
& u% x/ z4 H. V; ^* F6 C9-1 -课程目录; o/ I* t: y; t3 |1 e9 ?; j
9-2 -Spark Streaming概述1 v# L7 J; `+ g
9-3 -实时流处理框架对比
. A% H0 P0 Q2 V B& y( M7 [. m- J9-4 -Spark Streaming执行原理
8 p. s. \( E8 i& M5 j5 o* W l# B, {$ b9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
]1 k" ?. V5 V$ F3 h9-6 -核心概念之StreamingContext
% f6 y K* @9 s% k9-7 -核心概念之DStream及常用操作- }# |/ R/ z6 X6 Y( S4 I) C
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战- v* F% L6 ]( \# d. w x+ }
8 E5 {; M* h- U: m
第10章 Azkaban基础篇" C! v' \! E# K; g/ I% y2 G
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$ q, ?3 ?) c H/ v, }( {" ~
10-1 Azkaban基础篇课程目录7 p; c5 Y: G3 A: i# J
10-2 -工作流概述/ e( s+ J# ]( y [' X
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性. M+ Z( f0 d, o8 i r/ I6 G
10-4 -常用调度框架介绍
, @8 ^6 _7 g; U% p10-5 -Azkaban概述及特性
; c5 ~. S% r1 \( |$ W" G6 l10-6 -Azkaban架构' V/ W1 l. m$ m- ?9 o( S# [
10-7 -Azkaban运行模式详解$ C8 ]- o2 j" A/ A& Z& O
10-8 -Azkaban源码编译7 V. { J9 m. v6 B8 U, [
10-9 -Azkaban solo server环境部署5 D8 z' a( C) e1 _1 [. q" U* s% m
10-10 -Azkaban快速入门案例
: ?5 U# e0 f+ H6 K; o0 l2 h0 E8 z$ y. j0 @3 O: t
第11章 Azkaban实战篇
3 W; Z) J! ]* U# [* i0 [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- f( P" ?, u( q1 c
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
$ u. Q- o( |" Y' Q0 z& o o11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用% X8 U) |# _6 C# Y! a) j
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
! `' n D4 Z6 E3 O4 ^9 s11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
; `' S; m$ C9 E# w; A# U( y+ z: l7 b `11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用% c, |4 T! |2 ^
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
; x0 E W8 P) [: ^11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
7 o, L$ V# L% z8 A
9 q. q9 A8 w: R( U$ I* q" a第12章 Azkaban进阶篇
1 e! ?6 }/ f( F/ v) b" j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
. n6 w6 r+ U" e" G( M% O) T12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
$ ^+ c6 t* Y. j' V' E12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
* l- s6 O8 ^: H4 X/ i) o0 H0 v12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建( z# M+ l. L! w" Z" s! L$ e; B
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
^8 z) R5 |! j! S) N. x12-5 -Two Server Mode之使用实战2 x# `6 H! G6 F% I! F
12-6 -Azkaban权限管理
( l' Q2 R9 T6 n' O6 t% }- C I& b12-7 -Azkaban中AJAX API使用' r' h/ z5 \6 |- l
12-8 -Azkaban Plugin的使用, w: N2 _* r4 ?
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
3 B( C, Q) `1 \! R/ E9 ]12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
8 J# [: A/ T5 M( G$ d, w0 {" e
" v9 f+ Z. _( o, J' k" i' D% I$ K第13章 项目实战
9 W4 n: u$ Z1 h+ ~9 j( u5 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6 t8 P" [0 ~1 d# `( R d7 W) L/ K
13-1 -课程目录: a& Y7 u/ A8 r! I! s3 u1 R) Z" s
13-2 -大数据项目开发流程7 P/ G/ P- g+ _3 g: A$ o
13-3 -大数据企业级应用, V$ c# O% I' O) B, m
13-4 -企业级大数据分析平台) a& i: l1 G H) A. ^# G l L
13-5 -集群数据量预估
! M- Q2 c% `6 Q* @13-6 -集群机器规模&资源&作业规划3 w- y3 w. y; O
13-7 -项目需求
/ Y `! j3 F! j5 m) C13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
5 @* f) P) B+ @6 ?6 u% @4 ~5 Q$ z13-9 -SparkSQL UDF函数开发+ ]* D$ Y" W, l; @
13-10 -每年Grade出现的次数统计, n- q; K4 G% j" p. ^) J' O! k
13-11 -Grade在每年中的占比统计2 v- V( ^3 t; x+ v, _
13-12 -ES部署及使用: n+ T5 B; C$ d Q$ N
13-13 -Kibana部署及使用4 W5 p" C. v/ `' m
13-14 -将作业运行到YARN上: t. U7 o7 _" \1 `
13-15 -统计分析结果写入ES测试6 Q1 o# P6 t+ n9 \" S# B
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
7 e/ r' `, u* t W, c# x13-17 -作业
6 Z3 m! L( ~! t13-18 -通过Azkaban调度整个流程
; o+ D: e: w6 M l5 q$ r) |% T13-19 -课程总结及展望(重点关注)7 C- @& C: J O, S) }' V& o
# w& k6 V: ?8 I. A* I; N8 } U
〖下载地址〗
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( v4 t6 Q* {3 p# a( E( X$ i* u/ S B; u8 u) w
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! O2 G' {6 Q3 `8 S4 T* Y- e
〖下载地址失效反馈〗* S7 x! e9 `! T8 J l2 d5 }
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 S/ z$ ^/ p! U- I6 _' }. i$ y i q
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