2 |5 V( G7 h- v% u8 n
9 E% S9 I% s8 G9 n0 V6 E! X+ Q
〖课程介绍〗
g, m! o; W, d" i. J& i7 g2 h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。7 B5 _0 n" U4 K* b& S0 v8 l
/ ~- @+ u# V- Y0 U1 A! O9 d
〖课程目录〗
) J8 {% j1 A; K& l第1章 课程介绍
6 u: o" B! I% M2 i: j/ `6 p5 A9 V课程介绍/ K( A6 W; P/ ]$ K4 B2 s
1-1 PySpark导学 试看
1 I' F- I. k5 \4 e1-2 OOTB环境演示
8 `+ Q+ y/ F8 O/ L/ N" j8 ]" c- n9 I) N& }+ u
第2章 实战环境搭建
" X3 l- W& o( k$ W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
0 V, T1 B8 V" e2-1 -课程目录
2 k' I/ a* |# ?5 @4 N" h2-2 -Java环境搭建- K; D$ \. H+ A+ k* z
2-3 -Scala环境搭建& @' y _- i8 \9 d7 `7 |' r) a ]
2-4 -Hadoop环境搭建+ Q. b# _/ P* ]7 C
2-5 -Maven环境搭建$ ?! ~/ w! }0 _1 m% ]# A
2-6 -Python3环境部署
/ Q9 O5 D! I P8 d2-7 -Spark源码编译及部署
" m* y# Y. _' x! \2 E
O# g: R7 p* c; L& S8 x* f" U5 ?第3章 Spark Core核心RDD. ~5 K! t, u+ d4 X
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 Z- m" u- Z5 |) F; |
3-1 -课程目录# P# l5 g& U" Y
3-2 -RDD是什么* i' c9 u3 O0 ^- M1 O
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
* v1 m, |/ z- f3-4 -RDD的五大特性
9 C& }6 C7 n& @' a S4 ^3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看2 f8 K1 j( b! D0 F3 S3 F
3-6 -图解RDD4 |8 V G$ h. `% H* \
3-7 -SparkContext&SparkConf详解8 a/ |3 B% A; {6 Q, B5 x) S" s
3-8 -pyspark
- K( I, D! Q; A3 m. k; `5 L3-9 -RDD创建方式一5 X5 V: Q3 D$ r0 a
3-10 -RDD创建方式二
! B3 H# i' t& \( l& e6 e3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序1 r0 o" I# H: g' ]5 w+ P* ~: N; b
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行1 \# T* q% e* J9 z2 P
! n+ U& Z$ m3 B( U7 W+ K
第4章 Spark Core RDD编程
9 V4 ^6 t' G* H- F) n$ `. N/ e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
) M. K% H* c7 g2 M6 }/ q4-1 -课程目录' u$ n9 d8 w0 c4 L
4-2 -RDD常用操作
3 I; ]. o+ D9 w# L( r% N2 y4-3 -map算子使用详解
7 K1 x& ]6 Y, d; A" f, ~5 D# `4-4 -filter算子详解
5 l7 y$ n1 E( A9 V4-5 -flatMap算子详解" U4 v2 C( O# X: Q8 z, V. E
4-6 -groupByKey算子详解 C& Q( j5 s6 _2 A! T# I2 q
4-7 -reduceByKey算子详解
% {4 D8 @) C L! Z! t% b. ~4-8 -sortByKey算子详解
; N7 G4 n9 I7 A, |! x$ N4-9 -union算子使用详解6 k9 z/ f3 Y5 a5 N9 N) P4 L/ ~
4-10 -distinct算子使用详解3 m0 S0 F j, z" c8 h( X2 U! A
4-11 -join算子详解$ \ g- b- x- x$ \& x
4-12 -action常用算子详解" K; V5 m9 }6 c& G
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
, T# h, h5 t: R2 j1 Q- k3 p4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
! \2 l. j9 N# f8 `" R1 X4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
2 p( |. N1 l3 @6 P8 |* L1 O4-16 -算子综合案例实战之平均数统计2 V% [/ y! M Q5 a1 B: G2 }% g
- g- e6 P5 H+ }) u
第5章 Spark运行模式
9 N# B; ^% q6 Q( g本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式 {3 U7 h$ S7 O) m, g1 ]
5-1 -课程目录
* B4 a2 T0 D/ y1 D% ~+ |$ x4 ~5-2 -local模式运行
# g2 Y( s% B2 Y6 X5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
: i) t( a1 d; E1 |( ?# }5 }- r5-4 -standalone模式spark-submit运行' X# U, {- l$ Q6 c$ A) A5 h/ U
5-5 -yarn运行模式详解
. p+ `, h7 u) a0 v3 V! G: X( {$ N' v ?; p$ _( T
第6章 Spark Core进阶
- C6 F9 }4 O: r( ~* e( q' w; ~: R2 K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, Z$ _1 i1 y$ ?7 G
6-1 -课程目录
6 d! W% ~: t1 K: U/ o; p6-2 -Spark核心概念详解" X8 n, g$ o/ u3 n. z9 P
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
$ e6 a- A* S% [+ V% k+ z$ T1 f6-4 -Spark运行架构及注意事项' h' r* `8 }" m4 @& [' n3 E
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分4 P# v2 G$ y1 d9 ^: h, g
6-6 -Spark缓存的作用
& y# K4 x3 g7 b7 S# R" C% t& k6-7 -Spark缓存概述: q5 j" t$ F1 L2 Y' J0 \( v
6-8 -Spark缓存策略详解
1 o' [& j8 y* ]+ R& R6 w" L5 x6-9 -Spark缓存策略选择依据1 |8 d, _$ f0 p1 F
6-10 -Spark Lineage机制
: ^+ }! H) c* r1 |& {6 I& T6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
& d! p. U' c5 W, ^2 U2 _6-12 -Spark Shuffle概述4 w& q" R5 J# o
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系7 I( j n$ _' Q0 r& u- w
7 Y/ r4 D8 Z, P" a0 x3 x6 T
第7章 Spark Core调优
/ H/ K" m) t9 b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9 {2 {2 G7 V; s! m
7-1 -课程目录3 u3 l; a6 Y9 O* s( D- V: |5 o
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
1 }3 V" i9 C1 k d" v3 O0 ^* G7-3 -优化之序列化
! T" |+ Q3 c6 O1 @8 Q' l# M# H% U/ V7-4 -优化之内存管理; g/ n1 ]: Z7 d) m" @
7-5 -优化之广播变量3 |" h+ m6 j: h0 m0 i5 X
7-6 -优化之数据本地性: }& q& C9 X3 @" m& R& s$ I; V$ E
& r" O. f- c/ }, Z7 T第8章 Spark SQL+ z8 E5 @8 x) l& D: P* y8 d
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
" K% k8 U* c+ r8-1 -课程目录0 w) A5 B' f2 S9 c" U- r
8-2 -Spark SQL前世今生8 Y r7 m% _: Y" W
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
1 M* u3 G" [2 p* @ Q$ M1 i8-4 -Spark SQL架构
4 Z- S0 v' H, b! W8-5 -DataFrame&Dataset详解$ w2 I s4 H& }2 J' g' Y, S2 R5 B
8-6 -DataFrame API编程
2 O/ x- n4 R4 @8 }. D' T s8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一6 t# i1 N. F6 f& ~
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二7 o0 M; ]: G; |6 g- c9 C' y! q
8-9 -Spark SQL其他4 w5 y3 Z0 p$ `, ?
* C. H+ i! t3 _, k6 D- m第9章 Spark Streaming
4 }' M: \( z8 Q# k1 j) t' ^本章将讲解Spark Streaming的核心概念、执行原理、以及如何Python API来对Spark Streaming进行编程
/ ]+ S$ s8 }) g0 x0 _$ h- S- J9-1 -课程目录
% Z7 p8 |, q2 j9-2 -Spark Streaming概述8 M' t2 O& T! | F% ?# @) z
9-3 -实时流处理框架对比5 u$ w) t/ S, z* a7 p+ T
9-4 -Spark Streaming执行原理
* @ `! B% @4 D7 _9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming! e/ [4 o1 s% r9 a, B
9-6 -核心概念之StreamingContext* V4 J2 D; ^: u: |$ n; W* m
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
* x4 l% K/ G. w2 D J/ n9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战: w* U* `# e/ o) O! i) U
. o: y! P& [2 u& T* ~5 M g# ~" p第10章 Azkaban基础篇, W R( n3 T }* G: D, |
本章将讲解Azkaban的特性、架构、运行模式、源码编译及部署、快速入门
: m2 h( z4 z& V! q) J: D& Q7 z10-1 Azkaban基础篇课程目录
2 v! G* c0 O6 j$ e: Z. ?' g5 e+ H10-2 -工作流概述) d9 U9 j5 P3 B1 A1 \
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
( |9 j# t3 k. e: `10-4 -常用调度框架介绍
^4 P) x; ?9 J- o6 z+ Z2 \ u10-5 -Azkaban概述及特性- P1 X( u' J4 G, L
10-6 -Azkaban架构
5 W& Y8 ? L0 o# D$ w. b0 [3 n10-7 -Azkaban运行模式详解+ C+ I' m( o- z
10-8 -Azkaban源码编译7 y% R `) N/ \8 V
10-9 -Azkaban solo server环境部署0 x0 S( d+ D) M3 a7 g; o( s" s% C7 i
10-10 -Azkaban快速入门案例
0 e2 x4 M0 E4 L
0 T" d9 T# j3 V/ w) F( g) ~8 A' x1 f5 U第11章 Azkaban实战篇
4 M- F& D" K# x; l本章将讲解如何使用Azkaban来完成HDFS、MapReduce、Hive作业的调度、定时作业调度以及邮件告警
# ]/ Q% G7 N; q! i0 j/ @! a* P11-1 -Azkaban实战篇课程目录! O) p9 L; w( A, }1 I
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
8 \4 o a5 P, J+ J; L- X* K11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
' y: |3 u7 u6 K11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
0 ^/ P& ]4 V" g11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用+ J* P1 Y+ _3 b
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
; i$ r# p" U) A6 m" O11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
! V: o9 h6 F( S6 I) d4 T
* h5 h j2 }! R7 M& X- S第12章 Azkaban进阶篇" |% T/ a. j$ p1 F0 G
本章将讲解Azkaban在生产上的部署、权限管理、Ajax API、Plugin、以及短信和调度框架的二次开发
7 A2 X B5 v, K1 Y: o8 F12-1 -Azkaban进阶篇课程目录! x( \) w! v# ?8 n0 } N
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
' ~' @) [+ \3 p1 M1 d$ e12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建# ~2 C1 d" g6 h3 d* P: G7 A# G J8 R" d
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
) \# r. j ?1 x2 K- l2 S$ d/ i12-5 -Two Server Mode之使用实战& Q/ m7 C0 Y& Z# I. \
12-6 -Azkaban权限管理! i4 T. \2 r) E: q
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
3 a( w+ W- [& b4 R12-8 -Azkaban Plugin的使用$ e! U+ R4 Q& e4 ]
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路 r& e" t, q8 A. \* X
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
+ A2 b! q9 m/ w% X4 F/ ^- p
2 ~6 G5 k u |( ^) x, j# ?5 g第13章 项目实战4 I( ^6 Y: |" ?* q3 r2 [/ 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 J) J1 H5 L( c, Y13-1 -课程目录
~* D; |7 w5 B- C9 r13-2 -大数据项目开发流程
U& O* x2 z: i1 W" ?7 S13-3 -大数据企业级应用
! O" P* Z3 o0 u+ `+ }! I) K7 T13-4 -企业级大数据分析平台
% M, E# q- H: F13-5 -集群数据量预估
- l! L, p0 e, w n: d3 _13-6 -集群机器规模&资源&作业规划# A4 `, u7 o1 A8 D' i
13-7 -项目需求
1 @) s* w; J- l: k" t' D2 v2 x13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列# n0 ^8 f* h0 x7 H
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
8 A; I+ ~8 A" u, b' ?13-10 -每年Grade出现的次数统计
) Z; ^5 k' [3 _8 L) [13-11 -Grade在每年中的占比统计
# {7 _3 ^& n3 b9 M0 w7 ~, o/ P13-12 -ES部署及使用
% s2 W: n f2 m6 ~2 c) Z13-13 -Kibana部署及使用
( u' D" E- C3 ?; b13-14 -将作业运行到YARN上
! h! u# C) P8 s13-15 -统计分析结果写入ES测试
- M5 i9 C) W$ s" s1 _13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
6 K5 h+ S& J& ?) e$ T) H6 ^13-17 -作业+ p# `) a) S6 E3 {
13-18 -通过Azkaban调度整个流程" e) N; ]; N! \ b$ c( E' [3 R: c
13-19 -课程总结及展望(重点关注)6 @4 D; }1 W% s& g3 m r, B G
* ?3 C+ `6 e$ S〖下载地址〗
, E* e- g5 k' M! Q9 T
& }3 C" o$ U: B1 M, z1 K y) v6 R6 M5 h5 F7 `
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- o" ~7 q* c3 n, {* l) j1 V( g+ b4 e) B8 O6 ~: O/ R
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9 g c5 @: t1 `; k: m" n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
1 e* B! X$ r0 R0 P/ J+ B s: Q& v2 I) t* h |
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