2 I& a$ i* @+ Y7 F8 z" _/ D
7 }, r# w% w! \4 P〖课程介绍〗4 z/ b1 C ]* U. r" `3 Q7 q3 j
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 B- k' ?! Y4 ]- ~; b) Y0 D: c
: m! m# j9 _5 ]+ h/ Z& _
〖课程目录〗
3 h! k% `2 T N+ \$ @第1章 课程介绍
% T! Q# L% g! i课程介绍
1 X; x' C! {, ?# ?+ n% ^1-1 PySpark导学 试看: v0 d( d8 R; A7 T$ B) ]+ T
1-2 OOTB环境演示
1 \5 \0 O2 w/ u D
# i6 P L# N# |7 g& O. P第2章 实战环境搭建% c0 o" }6 c; Z/ f& z: J
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 N8 J: N* C# O. p8 @2-1 -课程目录
1 b% h: U! p* h0 \2-2 -Java环境搭建
! \: A4 v+ \& i- j, h2-3 -Scala环境搭建
+ a7 f' x$ z% z1 G8 X3 M4 n: \/ [/ p% F2-4 -Hadoop环境搭建
. L- h, j( _" N3 M2-5 -Maven环境搭建
: S. ?1 Q: r' ^2 K2-6 -Python3环境部署
+ Z0 b# d+ ^0 r, X# A2-7 -Spark源码编译及部署0 p: y+ l0 ?6 g! r5 Q6 e0 P z/ A/ C
7 v6 Y4 g$ l4 o3 \第3章 Spark Core核心RDD
/ d- p# t" h( `; 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
0 ~6 [1 c* u: k4 _4 D7 ~# ~3-1 -课程目录
7 A8 {) Y/ `( K& R( S3-2 -RDD是什么
, u- y* K- Z* L+ m5 F1 x X& O3-3 -通过电影描述集群的强大之处! s. M- |8 h/ c0 z4 w' P; F
3-4 -RDD的五大特性# y4 `$ D% M1 Z7 _
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看% w! i2 D% N" d2 v- G+ ^1 w( J% {$ T6 b
3-6 -图解RDD* A4 p7 q$ W9 K( ?. G
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
/ r( i; C& \7 m0 P+ r7 e+ h3-8 -pyspark! R! }4 l0 H$ g! ^5 u. |
3-9 -RDD创建方式一* P; H5 J5 P; Y6 _8 y
3-10 -RDD创建方式二
* i8 B$ | d& N. I" M% A- p3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
1 O( L# m9 f3 M3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行3 S( V3 ]( k4 j6 J
* b( V' e, C( w4 S第4章 Spark Core RDD编程
/ s3 a, j* ?$ `, E5 {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
7 d6 {% Z- \! D* H y3 W4-1 -课程目录 v( q+ v: F/ S5 T, I+ |$ {
4-2 -RDD常用操作
: v7 b1 ?% Z' D) e( }4-3 -map算子使用详解
! }) h8 [1 C- `; _4-4 -filter算子详解! B, L. c8 a; e5 h
4-5 -flatMap算子详解% j% d- A3 k$ F5 }0 l
4-6 -groupByKey算子详解
2 {- b, q' j- p4-7 -reduceByKey算子详解4 }6 G9 f1 M2 k! u2 G _
4-8 -sortByKey算子详解
$ J8 A. E, r4 b6 G) e' v/ Y4-9 -union算子使用详解
6 \3 ~+ @) H2 z3 y0 a" f! ^4-10 -distinct算子使用详解1 z4 h0 s+ }7 w& X
4-11 -join算子详解
- \, C& N2 G+ A6 M. {! L( B4-12 -action常用算子详解
8 f; u; o$ L+ Y4-13 -算子综合案例实战一词频统计8 p) _8 q m# f( B# M: [- w8 Y
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
! g" \; f& d( y5 S4 v) P# ~4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
8 Q g& s. m' m$ l- D) m" l4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
# O- l) _* G0 T$ T7 D/ q6 C. l; w+ t" F8 r# b
第5章 Spark运行模式+ |2 z) L- z- g5 k7 u8 X
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
4 T0 s6 y& E. _, u2 |% f5 x5-1 -课程目录: e/ k$ c9 L$ a# J
5-2 -local模式运行; D7 N7 i& p. H( G5 o
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行4 l E% ~1 e! J9 V/ s
5-4 -standalone模式spark-submit运行
# _9 @9 Y! K6 h/ z# t: _5-5 -yarn运行模式详解5 N/ g. i) F" ~, T1 \+ r3 O$ i3 `
" p5 z( e' _. O- | }第6章 Spark Core进阶
) t5 B& z( u) f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
6 ~; o2 [" ~ t# F6-1 -课程目录
4 J9 Z/ V, o# J+ n6-2 -Spark核心概念详解5 ~- `* v Y# C: [& p4 B! y3 s
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
7 Q* ~/ Y, p2 Q" u% W$ H6-4 -Spark运行架构及注意事项
5 B/ V6 @ f6 c9 P. B4 m6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
0 e: u3 J: S3 m9 c/ \. Q6-6 -Spark缓存的作用" f" h- q/ _9 |+ m% p4 e
6-7 -Spark缓存概述( T- z* |+ h# {* u' ^
6-8 -Spark缓存策略详解8 y) d/ z0 }( J* }- C5 k
6-9 -Spark缓存策略选择依据3 ~8 W$ f) d) r6 b4 j: @
6-10 -Spark Lineage机制6 r; y4 _ V# {% ^
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
. A' q1 B- I& w2 d( T; O6-12 -Spark Shuffle概述% Z1 }& i- u. n; K% G
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
, w9 b! T7 t' B; v' f+ {2 ?$ M' v' E+ Y m8 N
第7章 Spark Core调优 r+ ? Z/ p* D( ~% A( W& U* @4 r( j
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
0 i' n$ n( ]$ r) n/ N7 q* f) J7-1 -课程目录
8 K! a, r$ |% ]" S7 n% r; J7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
- ?0 V t" N0 P& E! H( U. ]* k7-3 -优化之序列化
2 N: F! N. M# \) Z+ k5 v$ a* {* N7-4 -优化之内存管理
! a- t* v( D9 `! i# J1 C4 b7-5 -优化之广播变量
/ Y0 Q9 w5 p; W$ @4 Z( t8 P7-6 -优化之数据本地性 A* J0 J/ K8 z; b9 j F! {
5 y+ r% c8 f% O* }
第8章 Spark SQL
* K8 l2 a* g% b l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
5 p% n6 o k3 `. `5 T8 y1 {. e8-1 -课程目录6 G( O+ l2 x( W3 V
8-2 -Spark SQL前世今生9 ?, e' p2 j4 O) U
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正# C! h7 u5 i! p- V& d$ E
8-4 -Spark SQL架构
* w3 h8 c$ S. U. a8-5 -DataFrame&Dataset详解
( [/ A: G+ @6 O" L8-6 -DataFrame API编程
2 C% X5 m6 O! [% B3 w; G6 V v8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
4 m; D: c6 G4 L X p+ ~8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二1 Y( v$ v/ J& S) {) t. r
8-9 -Spark SQL其他
* X7 L: t* y _2 T) A& n+ ~9 K$ K
第9章 Spark Streaming
0 O+ ~* B4 [$ |3 d* [! E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
- G9 M1 ]2 q7 }7 p6 q+ m, C9-1 -课程目录
; |6 S# c% v9 a! @9-2 -Spark Streaming概述# @& V4 f: D( z! Y& \: f
9-3 -实时流处理框架对比$ \# j( z( [/ l; I4 u
9-4 -Spark Streaming执行原理
0 i* g5 ~! {/ F1 W# z" w9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming# C( P6 K y) t4 v/ ~; }
9-6 -核心概念之StreamingContext
9 Y# o+ u( B \, {* I7 W8 ]9-7 -核心概念之DStream及常用操作7 k7 ]; _1 d4 ^. c9 b w4 Y/ B
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
/ [9 T& {+ E& R1 N2 u# V1 N' i8 O: U9 @" g- l
第10章 Azkaban基础篇2 L0 Z2 V7 H; x5 ]/ [
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
* Z3 {. x, ^8 z# Z7 F/ A2 w/ l# A4 w/ |10-1 Azkaban基础篇课程目录% L1 W+ h# l! r
10-2 -工作流概述2 O8 K$ f. M+ }2 k/ I1 L7 O2 Q
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性! V3 n+ p6 `" r* r; w
10-4 -常用调度框架介绍3 I$ A4 a) W7 G! G$ i4 H6 O4 A
10-5 -Azkaban概述及特性
7 }8 b0 @0 Y. K8 h4 j: A4 K6 v0 A. R9 R10-6 -Azkaban架构* \: Z) t: z# T* w- m
10-7 -Azkaban运行模式详解/ d* L* A" ?# H8 p- e
10-8 -Azkaban源码编译
, i* r8 g* ]1 I) l5 }1 v$ t$ P' h10-9 -Azkaban solo server环境部署, l$ u' G( T* r, ~8 K2 t9 Z3 H1 r
10-10 -Azkaban快速入门案例1 k5 c, o; l( _; ]" T
: `& K) C: ?9 h
第11章 Azkaban实战篇* w3 v$ a, }+ x; Q" l% y
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1 I, `; @0 {" {1 {7 M1 W
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
. V/ H/ j! C9 M' z1 _11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
8 j7 W: y4 p3 p: V# o' r/ H11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
]7 H! d. g z/ c: Z+ Y$ X1 |: [; q6 n11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
. u, y. N% G7 _$ I6 v1 R1 M$ t& j11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用0 d9 {/ R5 v _5 g, n' n
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
2 z6 w6 |* U! d- v, p; D11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用3 Q$ H( \" {) G x% i( ]& |
5 @8 \7 ?: k ~5 ^; ^- ~* p第12章 Azkaban进阶篇1 } k- N2 U; M( x8 R$ @1 v
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. D6 g9 d+ J: o( a/ _
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
4 r2 o5 e B& @# q* G& B9 l7 h12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
- c8 O' O: }. M( q# U. w12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
" l7 Q4 J. f$ \) a1 P* U9 f12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建% f n# J d* _9 f2 B P
12-5 -Two Server Mode之使用实战
3 s1 \9 u. i5 c& l12-6 -Azkaban权限管理1 ?" | \. \7 v3 z
12-7 -Azkaban中AJAX API使用) y& [0 Q8 S; N
12-8 -Azkaban Plugin的使用
7 f- X/ N9 q, R) t S12-9 -Azkaban中短信告警改造思路' q4 @( A7 H2 s3 I8 m
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
% y; {& O! ?4 ~. i3 i7 F" B* h- _9 a4 O' m' d
第13章 项目实战
: j: B6 Z: A, o# w$ q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+ Y- T- P) k$ [% S0 ~) S
13-1 -课程目录' h& n+ ~. M* R( y# s6 k
13-2 -大数据项目开发流程# @: [: Y" R* }
13-3 -大数据企业级应用" |. l) W: ^" a/ {' K7 c, l
13-4 -企业级大数据分析平台 X5 @, ~9 x/ c' o- [+ `' e$ K
13-5 -集群数据量预估6 R, U3 b5 P( v
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
) r# A8 M% j9 q" e6 D& ^4 G13-7 -项目需求. N: t9 P; |% K" M
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列. {3 w$ _/ y. w+ ~( X1 o: q. W" c
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
4 k: L; D* q0 p) w: B% k) B- L4 L8 F13-10 -每年Grade出现的次数统计( l6 Q0 I3 P: W& X, L
13-11 -Grade在每年中的占比统计& z1 l, O4 _0 ~8 u f. |6 h6 V# ^
13-12 -ES部署及使用+ I+ a- G/ c& C
13-13 -Kibana部署及使用
% {/ _4 ]; {* n' c13-14 -将作业运行到YARN上 X+ C; |$ Z) s4 a- D
13-15 -统计分析结果写入ES测试
9 ~! I% e* o6 B% V13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
5 G' J8 r# V- z0 ?: N; C0 t7 n2 o# T13-17 -作业6 b& {# g: A! O, X' C" p4 D
13-18 -通过Azkaban调度整个流程. e. J5 c: k# B6 L3 ?
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
Y3 _* C0 U# |4 c+ F8 l: h( k. W/ J' ]
〖下载地址〗+ ^+ ~6 W% V* o7 P
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) p1 s7 m% G/ ]) Z% f----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
6 j$ Z4 G" `! g7 L+ }% A
$ t4 z, A. q, S. K6 A〖下载地址失效反馈〗4 I+ O4 c z6 v$ ^
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# _7 e( S/ n( P, b! b( _ x
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