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! I/ F% j: Q8 A0 t# _$ ?〖课程介绍〗
% h$ R% k% f- m+ F: y9 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。6 I& h' l2 z5 z* t& v
8 {0 Q# K, r+ n1 A W: {( ^
〖课程目录〗
% ~# z, s* O: G# p9 T6 k第1章 课程介绍/ o! Q" M: j- P3 @& d6 Q8 V1 [& K
课程介绍
2 L% k: |% ~5 n, Y. r' ]2 ^1-1 PySpark导学 试看$ x' }& e7 I7 F! ^. Y
1-2 OOTB环境演示
' P2 l* T1 Z, T) |- I: q
0 l6 L) s! G% V8 ]( Z第2章 实战环境搭建. U0 X, K. G3 n* D" F1 y( z! f
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
! @ b s/ x6 h0 s( R7 L2-1 -课程目录
* I; l$ X. }! r. N2-2 -Java环境搭建
! y8 d0 O5 v# h2-3 -Scala环境搭建
$ l2 a, @; |! t& u# _- |2-4 -Hadoop环境搭建4 T3 Z, I3 G- E6 X: M4 O3 ^; G
2-5 -Maven环境搭建) |. I1 D" ]3 _8 L
2-6 -Python3环境部署
8 ]3 c6 e4 V& d& P- h! U2-7 -Spark源码编译及部署% h8 x F4 |; H% `( @1 k+ i1 M
/ i& {1 H+ `/ p2 F' p第3章 Spark Core核心RDD
' K# W9 @5 e9 }3 \: y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$ C) t: o. R: |3 l8 `: i
3-1 -课程目录
8 i7 E; `* c F3 l3-2 -RDD是什么/ {, T! b- V! l$ P0 O+ D
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
2 w: L# D. [8 O0 o# w: K3-4 -RDD的五大特性$ F: }( t: v G$ w$ r9 h
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看$ U* l' `9 N* Q7 ~
3-6 -图解RDD
3 G8 p) l. ~$ \. ~* i/ B3-7 -SparkContext&SparkConf详解+ s6 w( O4 M& F& P8 e
3-8 -pyspark: O- ?4 V5 g, n2 x! p4 s
3-9 -RDD创建方式一
3 w3 q2 z0 ~6 t& z/ ?3-10 -RDD创建方式二
- J' ]9 T# L$ T8 V% T$ V3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序, k! g+ ^3 j' C" r$ k) [1 z* ]
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
/ m- ?) ~+ Q. G2 p+ \9 V# w- x2 C+ A2 h5 C8 B. O
第4章 Spark Core RDD编程
# V2 L. U2 _( `: P/ s- J. R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
# @; x2 ^: u) M- l4-1 -课程目录0 G) n: q! P1 k3 `
4-2 -RDD常用操作 e% I7 L" \$ F8 d
4-3 -map算子使用详解9 |3 P+ T4 N4 t
4-4 -filter算子详解
% e) ^ y- z* }& }7 V; ]" y4-5 -flatMap算子详解
% O" j( T% c! G3 F" m$ H5 R4-6 -groupByKey算子详解
; D; x* J$ Y2 D) _" p% y7 X( b4-7 -reduceByKey算子详解
% t& l+ N+ |3 o: z: X4-8 -sortByKey算子详解0 \2 Z$ s& K3 d' T% e: p
4-9 -union算子使用详解
; a" L) Z @' ~( N1 [4-10 -distinct算子使用详解3 a3 }; _4 c* Z7 l/ T0 Q
4-11 -join算子详解
4 f* Y: W! Q+ ^( K/ e4-12 -action常用算子详解3 H: o7 P: T$ N9 h
4-13 -算子综合案例实战一词频统计6 h* E: D4 s1 P3 H7 ^* @
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构' c* ]% h6 U2 `: ~& i( v
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
) {5 v, @7 P5 t1 B8 l( ]% w6 ]4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
2 m+ w& E/ }5 a0 T: E& \7 U/ E& S, z+ T* a
第5章 Spark运行模式0 d) P6 }. v y% S R- _0 t9 I
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
) K. [# N7 A+ k. _: {5-1 -课程目录
( B4 J4 B' t, J5-2 -local模式运行! L& r5 W5 q2 ]4 |1 f) @+ P% o' z
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
& s+ c3 B3 {/ z& ?8 r& W5-4 -standalone模式spark-submit运行, @& c: _- p# j
5-5 -yarn运行模式详解
/ W8 S; q, B4 Z( r' o( n! |
9 c1 c+ ]5 }& i+ ]& V6 z7 Z第6章 Spark Core进阶
; B" t5 { R* @, e$ k) F- ?9 Z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
! A& a- T5 K- d/ B2 Q* ~- u6-1 -课程目录
E9 u! A- j6 X3 ?3 i* ~, ~ ^- s8 o w- [6-2 -Spark核心概念详解* Y2 j: g% @! L: [9 _
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
- q j/ g8 K; `" g. q9 Y! p6-4 -Spark运行架构及注意事项
1 T' `! e& M8 P& F5 f1 v( [6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分. F5 P5 {6 ^6 [- B, E3 ]' I# V. o
6-6 -Spark缓存的作用+ h% Y; }# o W# @' a0 h# Q2 a4 v
6-7 -Spark缓存概述
$ @) f9 V% Q& @! C7 ]1 E9 }2 [6-8 -Spark缓存策略详解
' l' O* X5 C5 G. u6-9 -Spark缓存策略选择依据+ I( }( T, E* o$ |5 Q4 Z0 U
6-10 -Spark Lineage机制. K% I# \/ D; _: m" r2 R6 f
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖4 e& C* w2 z* E
6-12 -Spark Shuffle概述4 P) L: K/ o" l; J
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系( {5 X- |/ W1 r" ?
7 T3 v" q, D- U# s( ^第7章 Spark Core调优1 I9 h- d2 X& ?# f% `
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& I; j( D5 q8 Y! A& \ n$ l8 }5 }
7-1 -课程目录! w) [4 D% B% r2 O5 E
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
! \3 Y! o5 p3 s: S3 p, Y9 ?, B; ]7-3 -优化之序列化
' D. O% ]9 v2 S2 w }# K# q+ _7-4 -优化之内存管理
' W) S' b( A, r; H, A9 i0 E- s7-5 -优化之广播变量
. Q! j9 {6 d4 K3 w7-6 -优化之数据本地性. `' E) Z) ~7 e# {- U
7 G! \ g6 @5 S; w/ w; b- s% N1 _
第8章 Spark SQL8 {) d" F' s& _2 x7 B6 X
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+ l0 {/ C5 `7 {% X2 D5 c& {! e
8-1 -课程目录0 r1 P7 @5 F2 w, w
8-2 -Spark SQL前世今生& H3 `' {- Z' \
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
9 l' J3 S1 l1 N- t' G8-4 -Spark SQL架构
% L K3 m+ K' t; N8-5 -DataFrame&Dataset详解
" H- F: d8 E& @- z8 `' m' n8-6 -DataFrame API编程* U9 \) o& T, u
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一6 z0 N) U1 r( C' d/ w
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二! y! c8 x1 l2 B, a$ \+ f5 n- b
8-9 -Spark SQL其他
& C; H: D+ @! I; H- z9 T8 ~' n/ C8 A
2 l$ P6 Q$ i7 P: G- K第9章 Spark Streaming# g. K# Q+ ~2 N0 }0 L! p+ G
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
; c6 \' L" t8 \$ Z+ g* c% |9-1 -课程目录
4 x6 `" b" |+ \( ^+ X9-2 -Spark Streaming概述+ ^* f4 }; Q3 ]1 M3 h1 P" e
9-3 -实时流处理框架对比
0 }0 W7 y. J5 m- J6 t2 j& ^9-4 -Spark Streaming执行原理& `3 u# b) e. Z( \. u3 b# {
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
; k8 H/ L; b3 D5 u3 J! w9-6 -核心概念之StreamingContext' ^0 Q& d7 |+ \/ T& n; X$ ?
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
% P `1 |' w8 T& ?6 {- l" r9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
6 D0 o" Q! j8 P0 g
/ A: G, ~; v( z/ ]& X/ X第10章 Azkaban基础篇& w: ]: \* G5 j' S' S) z
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
* z2 d. S) B$ W! o+ M3 @ {- W6 a10-1 Azkaban基础篇课程目录2 G+ H9 W: C# e7 S+ T! e/ y |& S
10-2 -工作流概述
( w; Z7 _9 i+ T% H& `' A6 I10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
" G# l, n" \* J( A# @2 _10-4 -常用调度框架介绍
* a3 n; r8 d8 E N8 C; i/ Y10-5 -Azkaban概述及特性0 ? E9 Z7 u* P- q9 J
10-6 -Azkaban架构% b- S& O6 F6 f: B) C( r5 Z
10-7 -Azkaban运行模式详解
: p# g: b) Z) t$ ]. r10-8 -Azkaban源码编译5 j0 p0 l! g" v6 ?8 ]" S: G& x
10-9 -Azkaban solo server环境部署% G v* I) Y3 z! X, C
10-10 -Azkaban快速入门案例
: M0 a* S) C1 L) \7 ~* X7 `6 N/ f0 e; U* C3 p2 {
第11章 Azkaban实战篇) } ~1 W6 V# b6 L9 F* k
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
* H6 V) o4 S1 a' ~. n6 o( c$ l11-1 -Azkaban实战篇课程目录+ P1 ]: X2 c G- T8 e7 j
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
8 s, @5 ~5 E* D! D11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
' s" g+ b& g& O" U3 T1 F( \11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用+ F4 V1 ^ q/ s
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
; M6 S, v+ P {, V: J11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用8 E! w7 C& @. X- }# L9 f
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
# ~6 q) ^0 R6 k/ ?$ C* @: b, o+ B$ d4 H
第12章 Azkaban进阶篇
) x( S$ V1 F% q: _% p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 c. M' T% Q+ g( R
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录% t1 D7 ]! z O: D
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
4 h3 ~! V) c) S6 Z/ }9 h4 P+ z12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
0 m b% e \1 ^7 V6 a5 ?, d6 @12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建! D2 H e: R- f9 ~ Y/ Y4 a
12-5 -Two Server Mode之使用实战( r/ E! A( u- I. e) K" T1 a+ ^
12-6 -Azkaban权限管理( o' w& F8 k9 ~
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
4 Y+ k7 X9 Y) q# `9 @& Y12-8 -Azkaban Plugin的使用% I: i2 B/ f% e1 k( e9 M
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
# a% N7 b8 a: H" b9 k12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路- s! U3 ~; C) X$ e$ `( e9 k
7 J8 X. f- c( l9 {1 ~第13章 项目实战. X- p: d& X$ w$ 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) ?3 y6 b! k* T
13-1 -课程目录
' x6 G+ y; K1 a$ w+ s0 n1 n) D13-2 -大数据项目开发流程+ J# D% ^* d! |0 b5 z5 Y- W/ o
13-3 -大数据企业级应用0 X7 _; q) j; w, |( q0 X& u+ q
13-4 -企业级大数据分析平台7 ~) X! l1 _6 R7 m( h5 e# n1 ^
13-5 -集群数据量预估
, W! X5 x4 [& g) }0 ]7 \13-6 -集群机器规模&资源&作业规划6 L' E3 @" K9 d8 N
13-7 -项目需求2 j! {/ i/ p# ?
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
: j6 F" M" g5 j- |' K13-9 -SparkSQL UDF函数开发
4 [5 U% ?8 K( z3 u: M, h# |! f13-10 -每年Grade出现的次数统计
" W4 W# p: P& o* p T13-11 -Grade在每年中的占比统计+ @6 i1 L" n, f5 V
13-12 -ES部署及使用
- j4 s* V7 J1 v- f8 w5 {9 R3 ~13-13 -Kibana部署及使用5 E i" i7 a- |
13-14 -将作业运行到YARN上
5 e( R' D, l5 r& o4 C; P: ~13-15 -统计分析结果写入ES测试
! V$ `# [6 ?+ q3 P13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
( \* a, J" @$ [: h1 s13-17 -作业
3 l& V% B2 A5 V; f) h* N$ Z13-18 -通过Azkaban调度整个流程3 T) z, _& I8 X+ ~
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
6 @/ F$ n1 C" f% w/ t6 A' ?) [2 O/ h
〖下载地址〗/ u& w3 [, D* G/ M# R
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----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------$ [- d# G6 D- E% J: {8 T
0 `9 R" S4 V3 @ G, [5 ]% \3 D a〖下载地址失效反馈〗
5 Q# U* d: D) I/ {: ]+ v, l! S! _' {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
0 e" D" P/ a, l" C5 y& _" j
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