4 }, O2 V( o% d' k* Y
, g9 K) H# f1 a( t〖课程介绍〗
; u4 Z3 h0 r7 h3 y/ 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。
* N. F( S3 I' Z, O! y" f. l, ?
0 [( a$ [3 o6 P5 p, J5 m〖课程目录〗
% m- ?5 V$ Z' |3 q+ f, L; ~第1章 课程介绍
4 D) O/ d: {' y5 s+ A. E课程介绍
& ?1 f4 R( K% l; r" O6 f1-1 PySpark导学 试看
2 ?; U$ L0 \( l" c1-2 OOTB环境演示
$ x3 o; n* Y* n- l8 A9 ]5 Z: C" g$ g3 ^
第2章 实战环境搭建
* w0 n6 r1 K' E8 Z3 ]( O) R$ y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- k3 K! y# ]7 J0 I/ x8 O
2-1 -课程目录' e8 x! [, I, v, B' q5 V$ g
2-2 -Java环境搭建
+ |* S9 N1 f6 o/ e2-3 -Scala环境搭建
- L! E! s" {$ w; _" q2-4 -Hadoop环境搭建
; T- d0 I ]1 @2-5 -Maven环境搭建
' ]; k4 M+ U0 T& e2-6 -Python3环境部署
1 n! G& ~, p3 m* g" ^( K% ]) A5 h2-7 -Spark源码编译及部署
# u. r5 Y8 j9 J% r) D5 S( D% H4 K: R* l# P: B) V
第3章 Spark Core核心RDD5 `$ s9 p* }- D7 U) D4 m- P
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
% \! @ F4 O, \3-1 -课程目录; G6 A1 D7 I& Q& |- `7 z7 t3 Z
3-2 -RDD是什么
4 ?+ z+ |8 p4 e3 M ?3-3 -通过电影描述集群的强大之处1 b8 O) k! ^6 X* ?0 S( D
3-4 -RDD的五大特性
5 E) [4 l* g) Q2 a' X5 ^3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
5 p n6 ^, w3 E$ T3-6 -图解RDD
9 X& L6 Q: v3 o; y0 T3-7 -SparkContext&SparkConf详解
6 C- c5 y. J# h0 }/ ~' p j3-8 -pyspark7 k# S; F- o8 H! f7 o; F7 r
3-9 -RDD创建方式一% K2 h3 T+ X n( }: s* Q7 H7 K
3-10 -RDD创建方式二5 _1 }0 ]) {5 O0 F8 t0 J
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序, w/ }6 i, |. P2 B9 i
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行# T% K x) n' ^! J5 s' @3 D
9 t! G5 v$ y& \3 N0 P第4章 Spark Core RDD编程
1 ^3 ^/ b& T9 e1 ^! |# P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
6 c, ]; l$ w2 F& C- }% {6 s4-1 -课程目录
6 i$ ] F( p! u# `0 p4-2 -RDD常用操作
E) C7 `4 x a) e" A6 l4-3 -map算子使用详解
& d5 i* Q( q" K/ u! ?; {4-4 -filter算子详解
: i$ E. B$ q+ V! f8 R4-5 -flatMap算子详解: o# p2 i/ @6 x3 E" f2 m; y
4-6 -groupByKey算子详解% E% M/ }9 R; d9 p
4-7 -reduceByKey算子详解8 A& M ^ L2 ]; q
4-8 -sortByKey算子详解6 ?# y) G K" m4 i9 q0 k( q/ w
4-9 -union算子使用详解& k$ |6 H/ y) ~
4-10 -distinct算子使用详解2 B: ]; c' q( _! O( }
4-11 -join算子详解
5 z/ m$ X) W* Q4-12 -action常用算子详解( X4 |5 l! s, C
4-13 -算子综合案例实战一词频统计: e. }7 X) d% T( b3 O; X
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
4 t5 ^4 b# _0 o- G. D. d5 H4-15 -算子综合案例实战之TopN统计3 n, Y, y# n, w& v- V0 P+ f, A
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
2 ^& T% \. @- `# C' Y) A/ J& c# e2 R6 e& H* I
第5章 Spark运行模式
+ ]% E+ H6 R7 k6 n% g! _本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
6 i1 J* S. i6 j: {5-1 -课程目录( n- O! J5 g4 L3 G! V5 l3 M: p
5-2 -local模式运行
m+ i5 Y+ k, x5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
8 K% `) t3 V0 t5-4 -standalone模式spark-submit运行/ Z0 s, }9 ?+ T. W$ `) h) D: o
5-5 -yarn运行模式详解2 k9 a2 F& ^ G8 X
8 Z5 Z! J2 `. K0 P! ?
第6章 Spark Core进阶
0 [. k, @5 s2 X6 O E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* O/ W+ m& o& I- Z& R
6-1 -课程目录
, g. S1 M( F6 W* N i5 S' U. ?6-2 -Spark核心概念详解
' C$ }& s7 \( G0 z3 J6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看* y& M$ h# s7 C$ J# }/ F# a
6-4 -Spark运行架构及注意事项, F) W# u: c% v: V5 d$ J
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
3 |* D( p1 }9 C8 J3 i6 B/ W6-6 -Spark缓存的作用
' r3 x" h0 E% N3 P3 W+ g7 k$ l6-7 -Spark缓存概述
& B- K5 c- P3 Y, B/ |) u; K0 E6-8 -Spark缓存策略详解
$ Z- F! b+ @) E3 Z8 J/ X6-9 -Spark缓存策略选择依据) j7 w8 d8 e: v
6-10 -Spark Lineage机制
6 B' h6 w* I o4 e! L" @6-11 -Spark窄依赖和宽依赖& F( F2 l7 l" B) k# e
6-12 -Spark Shuffle概述
, p8 u2 H' K& ~7 t& z' [* ]6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
" @* {+ E; t+ L. d- u# v0 \5 T: h) a" n
第7章 Spark Core调优
6 X5 ^6 _/ I5 b( [+ X, K5 |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; J# f: A% E2 d( T/ m/ N2 Q
7-1 -课程目录
$ j2 G) m5 F: z. b0 }3 _7-2 -优化之HistoryServer配置及使用/ j9 W- o& T' X B0 n
7-3 -优化之序列化6 @% q9 V0 {- o( m+ l3 v
7-4 -优化之内存管理
; w% b: X, Y- [1 S* |7-5 -优化之广播变量+ g: P! o! @) w# h7 N
7-6 -优化之数据本地性
3 b" x( e; f: o, k/ N: H
1 \& p+ n5 [- }1 d% Y0 o: e! R0 s第8章 Spark SQL
' H; x& }2 W* m% H9 |: `1 b8 e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8 r# n9 L) h: M0 ] P8 z, ]7 W
8-1 -课程目录1 P4 j& _6 J2 h, ~
8-2 -Spark SQL前世今生& f" j9 w$ |6 d. w$ P9 e) H6 B/ W" I
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
0 S1 j6 |# ^6 Z$ J, w# n: [& F+ e8-4 -Spark SQL架构, \+ F$ _0 l6 K8 j, \
8-5 -DataFrame&Dataset详解
" x) l* V" ]5 R2 ]7 k/ [8-6 -DataFrame API编程
0 Q, m! c/ Z0 c3 j* E. N8 h9 f8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一# t: i. Q" W$ P2 n; Y! q
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二0 D& @! U L% Y+ ~& f5 w2 j
8-9 -Spark SQL其他 I5 b8 J2 z* N/ `2 W6 t2 ?
7 r' t6 e' a+ x第9章 Spark Streaming2 V& `. X# g1 T/ r [3 A
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
+ a9 h8 h* y6 i5 j4 ]9-1 -课程目录
4 U; N- K% @* i" j9-2 -Spark Streaming概述, i% v8 b* l V n
9-3 -实时流处理框架对比
8 S8 r l! `# R9-4 -Spark Streaming执行原理+ l: ], j# B: f+ l4 N3 O+ r
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming# E6 f2 p$ |2 G8 k) l! }" p
9-6 -核心概念之StreamingContext0 o, o. o a! F$ ~% z2 h# `
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
* X8 ?- q2 w( k4 g9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战0 G I% \& f* x5 R5 @3 G
; p7 I& ]8 g3 ^5 e4 z
第10章 Azkaban基础篇9 I6 B8 L" r4 H7 H
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
, B- H: e" e7 [* z3 v6 Q4 R2 ^10-1 Azkaban基础篇课程目录) a. b/ v$ U# K5 r! N3 u5 T
10-2 -工作流概述; `( k; K9 t' e8 b
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性! L! \: }/ f" ]( f
10-4 -常用调度框架介绍9 i! o; W( M* s" {9 v: e8 F
10-5 -Azkaban概述及特性
5 g. l6 Y* ~! S8 W$ Z& O10-6 -Azkaban架构
" d% m5 i. H' M. `3 B) h10-7 -Azkaban运行模式详解5 W( o) [9 p& t- ?- \: t! h
10-8 -Azkaban源码编译
+ f0 B& R2 H# l1 c8 n9 T% e10-9 -Azkaban solo server环境部署5 i! ` r: C* Z- U2 K# g
10-10 -Azkaban快速入门案例
0 j8 A! e2 ~0 s2 \- s3 m4 A& ?, ~9 n* A7 {% w
第11章 Azkaban实战篇" E z' |# y7 u, f( q' I6 u: 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
! W! }, b; k) a, H( _# E11-1 -Azkaban实战篇课程目录4 h9 |: m! G, ^$ l
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
, Y% s$ p2 g8 G. D11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
% Q1 f2 N: B6 I11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用# T! f8 P- q) {* u {5 B
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
) g7 p6 I/ ]5 E3 m/ M- v2 S' G11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
+ x* y. H5 f9 f- O+ ~$ H, j3 K) H: B1 j11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用2 }+ i+ `. U1 \1 @& s. s) ?6 t
6 w, D K6 p+ }3 n% f9 m第12章 Azkaban进阶篇) C0 _" Q1 P- ]6 H1 c; h3 M
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6 i4 `6 y- R! W. j
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
5 {5 X# f+ ?! l12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作! w! K! j9 K7 [' l7 B, S( e
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建$ G4 e' }' n! \7 L7 g
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
. I6 L2 i! u0 | E0 k" Z( t* F- R12-5 -Two Server Mode之使用实战3 T4 Q$ [ f0 e; Y
12-6 -Azkaban权限管理
$ ^$ }- Z( H9 y8 Q12-7 -Azkaban中AJAX API使用$ l- Y( s) O/ S( P: H4 J9 `
12-8 -Azkaban Plugin的使用
9 r8 y) `" l5 Q' y$ g1 j12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
1 Z0 b9 O' ] | z12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
. w3 C8 e1 |4 H/ c5 F, R! G; E K5 R' P8 i) K0 q( p1 x( b' a8 `! ]
第13章 项目实战
. ~3 `& S3 G# c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 \4 a3 n+ r8 H; j8 w" P9 b, r: X" E13-1 -课程目录3 \5 V: }6 i1 p, x7 K
13-2 -大数据项目开发流程) O/ b' V7 \2 ~- C
13-3 -大数据企业级应用+ g' {3 D: V j- X+ f7 T1 @
13-4 -企业级大数据分析平台, K) J5 |1 h& R* F e
13-5 -集群数据量预估7 P9 i, L/ e! n5 V( m G- T7 ]
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
- V0 J( s8 ?9 l1 F1 a0 @+ b13-7 -项目需求8 Q. W7 B1 J& L$ s; E; g( f
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
- o6 Q8 i, T" [: j. F1 l13-9 -SparkSQL UDF函数开发% d( J/ _3 M4 j: I6 R: W( C
13-10 -每年Grade出现的次数统计
8 s8 d Z' ~6 {! E' L+ \9 s13-11 -Grade在每年中的占比统计# l1 ^, a9 x3 b* P; M: _; ]4 A: S" U
13-12 -ES部署及使用
, x* ]! f1 i: K5 T13-13 -Kibana部署及使用6 F; a9 V9 p" l5 f8 ?4 a5 r6 e) Y
13-14 -将作业运行到YARN上
" H( D; P/ F8 p5 p" v5 z0 _13-15 -统计分析结果写入ES测试
6 t0 R( X7 j; ~! d13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
) j; V B0 s9 o% s13-17 -作业! B: J& C4 C- t# ?
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
$ ?+ }/ y( v* |* u/ I" H13-19 -课程总结及展望(重点关注)& }# B X3 D) H' }& U; _
+ G- g* l( p' U$ M" `: P
〖下载地址〗
0 F, U& V* z! u' ] _& E L9 {% _, K
2 b: b& Y# V! h6 t1 ~4 M3 s$ Q a, A5 J5 F% `
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------) M% B( u& C2 {0 ]! J& d' N A5 R
) |& r6 m" e4 Q. [8 ^8 `1 x j
〖下载地址失效反馈〗
. Z1 n6 Y* A. A' X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 H# m0 M6 r, m, s7 i: O/ ?) W$ v' d: T& n+ N7 a: o5 B
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗3 f& D# F7 o4 X$ Q; g2 k% H- C
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
# P) _; Y) R' { S+ n
0 y- [0 M: N k y1 Q5 Y〖客服24小时咨询〗
5 p G1 U' d, Q( Z' A有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
