- n( \1 M9 R7 K# c; Y" e
6 `2 |- u; i2 U; L- `& m
〖课程介绍〗
: W: q& h5 g: n- `7 _% P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 a) K+ |6 D8 V
; O, G( Q) V7 [8 v5 f* E B〖课程目录〗5 Q V- _2 m; ? t7 |
第1章 课程介绍
8 {0 ` I) |( r4 n4 j课程介绍
3 u( u: }0 M9 x; \1-1 PySpark导学 试看
8 E9 @/ `' l, h+ e; h8 S1-2 OOTB环境演示# m# a( n$ x! d0 L( o
) M, q; l- z+ d$ B" R* X
第2章 实战环境搭建$ e. W, A8 ~. r* S, 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) }1 f9 F8 E3 _$ p
2-1 -课程目录
; d |: z2 ^. z1 n) P. N2-2 -Java环境搭建
# {7 ~+ k, h8 Z2 c) u+ q2-3 -Scala环境搭建
2 g3 F# ? u2 S2 n/ [6 S2-4 -Hadoop环境搭建4 Q3 w- K: P0 @" T5 j. Z- `2 g
2-5 -Maven环境搭建
* R P' v) g8 i+ N% f$ {/ g; B2-6 -Python3环境部署
( z, t1 g- v, C2-7 -Spark源码编译及部署5 |+ v" B N/ S0 f$ R
% r: C( k e1 `5 B1 k/ P3 b第3章 Spark Core核心RDD
+ }' x k' u; r$ [; h b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
/ R5 g& a! t, [7 m a( u! E3-1 -课程目录
$ ]6 O/ V! |6 |5 u3 n# {3-2 -RDD是什么2 j7 e8 e( s8 n0 R: u c2 D: r4 c. K# \
3-3 -通过电影描述集群的强大之处! @/ i- E+ s* u, O0 l, b
3-4 -RDD的五大特性
0 t- }" z t: R2 b, J& Q# A3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看8 J* e: K$ [2 F
3-6 -图解RDD
# Z/ M/ r1 R5 g% q' w3-7 -SparkContext&SparkConf详解
' T. E1 U8 y7 W* l. }3-8 -pyspark
* t5 U0 D% h* }1 g0 s7 [3-9 -RDD创建方式一6 ^3 v- `4 ~6 h8 I4 }5 }3 l
3-10 -RDD创建方式二
' e. \8 M$ S+ O3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序. [ D' s8 h5 H k# E- v
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行7 v' m9 M" H. G9 d. }
6 D: D) \( z4 T1 h& s, Q6 ?3 H! m
第4章 Spark Core RDD编程
( z9 @( H$ G8 k1 a9 v7 N. ~本章将针对RDD中常用的算子进行详细案例讲解，并进行综合案例实战
1 `9 A5 ^# `$ l. ] {$ s! p4-1 -课程目录& o) O$ T) W+ V8 n: }
4-2 -RDD常用操作9 e; c) v4 L3 u
4-3 -map算子使用详解 H' a5 ]* i9 |& `
4-4 -filter算子详解" l* G, x+ x0 `+ n z& q2 S) L* |
4-5 -flatMap算子详解
2 R2 ~6 e* W7 {+ h- V, }( S# j4-6 -groupByKey算子详解
+ X- G$ E8 c% e, l4-7 -reduceByKey算子详解2 a1 Z0 F7 \: x% H; E: V; n5 V b
4-8 -sortByKey算子详解' m& L h/ p: c, }4 p+ F) Y+ I" ~9 a
4-9 -union算子使用详解/ _5 w( f' r+ A% l: G, L# X# D3 |( _
4-10 -distinct算子使用详解
) ]; `% o) @" e, H: i! p: e3 X4-11 -join算子详解
6 G8 C* [$ I6 o- s* J$ s) p4-12 -action常用算子详解
- ]$ b" P8 \# _- j0 ]5 L! C8 F4-13 -算子综合案例实战一词频统计
6 V, S! }5 N& h$ B4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
! C6 ?+ a' W4 R- V9 g' X$ _- V% v4-15 -算子综合案例实战之TopN统计! H# K4 J2 \3 M4 F; r, b) c" j
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
# r3 i9 u, E! @8 Y) y" `
: H- M) v9 L3 j. c% Q* ^7 @第5章 Spark运行模式% q/ m% T+ g$ p- A4 M0 j, v
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
$ n G3 b$ N1 ]. B1 W5-1 -课程目录
; u* T* }/ I7 g. \) P5-2 -local模式运行
# n$ \# j% J9 G' V9 N5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
" q- [( z) R: B, ~( H+ N5-4 -standalone模式spark-submit运行2 L4 j5 C$ V4 R& @" J F% Y
5-5 -yarn运行模式详解. p M9 d5 C; i
( L6 {9 ~4 [: l
第6章 Spark Core进阶; u# ]8 b& R7 W' 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Shuffle3 F$ o6 z0 c# k1 t, Z# t: h
6-1 -课程目录5 m. N( L1 l. _$ L8 j
6-2 -Spark核心概念详解7 f2 W6 i, C/ u5 R5 P
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看! o* F1 c) e/ l# u9 X: \
6-4 -Spark运行架构及注意事项0 h: U& ]" ~ h7 w
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
7 p1 |: c+ W( Z# t9 @: M6-6 -Spark缓存的作用
. [% s T! { s2 X7 V+ Y6 l/ e6-7 -Spark缓存概述
: W* ^0 l2 s; P5 | s) ^6-8 -Spark缓存策略详解1 i$ I c8 o s' K& z2 s/ ~7 C
6-9 -Spark缓存策略选择依据
/ {. u5 h ~9 Q$ N" m6-10 -Spark Lineage机制$ C5 H6 b# h. Q
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖" `" O9 X2 [9 G
6-12 -Spark Shuffle概述5 [/ O1 ^! }3 c9 q1 e
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
9 x7 j, [6 |! j1 |8 G6 C% U N1 H e8 c. {1 L
第7章 Spark Core调优
4 ] @3 W! Z; K# `% y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
2 C* Q1 {0 f" L$ }4 Y) Y7-1 -课程目录
; l# }3 J Y; K5 f7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
$ z p& |; C' Z7-3 -优化之序列化$ [( v6 f$ }4 P1 V' g
7-4 -优化之内存管理: N# V$ {) f. Y6 ~
7-5 -优化之广播变量
7 c8 Z6 [" G' Y/ s$ }7-6 -优化之数据本地性4 X5 A2 j# t+ B! |. m: f) P$ y8 l! g7 K
8 |/ D) {1 \& ?
第8章 Spark SQL
6 V0 `6 O3 |! a& y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, ` u* _9 N) g& a! v# a |0 O
8-1 -课程目录
; a4 j2 g- \2 y. `" B5 r$ [8-2 -Spark SQL前世今生; S0 Y" f+ D+ O
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正( Y+ p2 k7 c" n3 X, d
8-4 -Spark SQL架构9 O) r4 x2 a T# A
8-5 -DataFrame&Dataset详解& @4 q* X- ^2 Y4 |3 o8 o- g
8-6 -DataFrame API编程
7 W7 C$ q7 a0 Z0 Q8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
, R: e9 M0 `' b5 o) q m8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二3 J* |) N2 S$ M: x
8-9 -Spark SQL其他; F( d# X- }$ o+ J' b
' n. T/ S% A3 y第9章 Spark Streaming; w! Y, @9 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( m4 r: ? g3 {
9-1 -课程目录8 f0 X" Z8 u* R* q& G g$ M- S; V
9-2 -Spark Streaming概述
" F+ Y+ F7 |3 {9 R# ?( i7 z9-3 -实时流处理框架对比, t: @9 z6 n' O
9-4 -Spark Streaming执行原理) I* {8 O( f4 |6 z
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming0 H& O* [& V$ _+ Y* q! [
9-6 -核心概念之StreamingContext3 G- x& s- a% ?) \6 x* w
9-7 -核心概念之DStream及常用操作# z8 ^$ C, |8 l& |/ ?3 r/ _6 l- [" K
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
9 v% I; [6 T' X5 {7 r9 U+ c1 {# F( L7 f/ L- l( a4 N' n; _) d3 K
第10章 Azkaban基础篇2 @5 ?. V. r3 j- j; n- C6 \
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) X/ b g# C! O: O
10-1 Azkaban基础篇课程目录2 h5 a% l8 T3 J% A k/ c, E
10-2 -工作流概述
# W- B# u) r: J2 x, ]$ Y10-3 -工作流在大数据处理中的重要性% d. l* s$ h7 h6 r5 I
10-4 -常用调度框架介绍
& E. L$ U% u: \) ?4 z( @10-5 -Azkaban概述及特性
5 x* O3 w& T" C% K10-6 -Azkaban架构
$ ?, H4 l2 ]: Z/ `7 k. Q10-7 -Azkaban运行模式详解
L9 n4 j3 l1 u( ]10-8 -Azkaban源码编译
* @! x; B( A) A8 j10-9 -Azkaban solo server环境部署
- p& N( V2 V2 ^; P. Q6 c10-10 -Azkaban快速入门案例8 u' B9 ]7 P) @. R: _% ~
5 }, ~! e2 i# S* L% k1 P4 g1 M6 `
第11章 Azkaban实战篇
7 K! c+ `7 I/ j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5 l9 D, m7 |7 T) y- `
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
; U8 U A6 O) K11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用* }4 i8 L7 \0 a# r
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
# M% Q8 F: K) U1 f7 K T# S" k11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
( \) g# q; z( y, O11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用- G S, k6 C" S- F6 w' a1 K+ X
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
8 g0 ^( U. c# Q11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用6 o$ m" m. Y9 p/ B0 e. c3 r
6 D6 O' I3 n$ N9 J+ Q
第12章 Azkaban进阶篇1 |& u; M9 C4 F, s) D/ K
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) E& f: \6 s# ]' `/ b5 f
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
( K/ v. q! V# S/ V7 x12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作+ ^2 `& ?$ Z" F- {
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
0 c, ]0 P4 V- D" C12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
" J7 q' @- | `* \12-5 -Two Server Mode之使用实战
$ v- }; c5 X" F4 i/ ]$ ~3 L7 V( z12-6 -Azkaban权限管理
4 S$ [3 a) J/ m9 ~9 b n% s/ p12-7 -Azkaban中AJAX API使用+ x/ L! g L: K% A2 t
12-8 -Azkaban Plugin的使用
/ c! j! v( M6 X* l& h12-9 -Azkaban中短信告警改造思路9 p' ]' G! [2 P5 j8 r2 u' T
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
4 x( ]3 v$ N J/ [9 G" A1 c, a( Z: u6 [8 R& W
第13章 项目实战
0 E+ W2 X ]4 X, l+ [3 }# c* 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" }% ?+ m( Q% |' \+ E t
13-1 -课程目录! j& {) I1 X% Z& y
13-2 -大数据项目开发流程
7 w" y7 ]; _9 a$ i13-3 -大数据企业级应用
5 f$ m+ `3 {6 a7 [/ C3 Y8 X" O13-4 -企业级大数据分析平台
7 N9 f' A; `$ M! W0 n13-5 -集群数据量预估
) p8 |& x0 G8 o13-6 -集群机器规模&资源&作业规划% c0 p' k2 c- B' Z" ?7 p
13-7 -项目需求
B3 E. v+ i6 M! S( L' }13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
( Z+ G+ G8 ~# o S13-9 -SparkSQL UDF函数开发7 V- }) @, t1 s& F* O6 s$ R- U
13-10 -每年Grade出现的次数统计
( L' }, A' H# g13-11 -Grade在每年中的占比统计% ?& a. M2 S, t7 E) Y$ b& N& Y
13-12 -ES部署及使用. e& N/ S; B2 D2 k& K% x2 J( J$ b
13-13 -Kibana部署及使用
; @; W! }; y$ f0 t4 S13-14 -将作业运行到YARN上; H# g3 _ U# O9 R, C( v
13-15 -统计分析结果写入ES测试
* D0 r, V# Z, }7 @' y. V+ n13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示4 [- A9 J! B0 [4 `2 G. A, U2 x# r
13-17 -作业) R' c6 t: {' Q2 R# n% V$ V
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
4 }# y! h- J! V. M6 ~( J% F8 i* W13-19 -课程总结及展望(重点关注), w$ ~9 S$ E( J, \" Y ]8 _6 W% f! U! \
* J, q4 l$ ~5 x% l0 n〖下载地址〗
* ? X; }2 o$ y, p, l
: N0 t1 g4 v1 d! |# P& N& n! o7 B D4 X9 ]8 `+ K: o
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------- z9 p8 A ]7 r: U. w$ b
1 |* X/ }4 {7 A* r( G〖下载地址失效反馈〗0 r+ P; n1 E) {
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：22303040705 X, x9 K1 X9 J+ J% ~: g# v0 \
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