% h8 P5 j% e- ]( v
8 z+ ~3 d* W* l5 v) ^$ [: D* Z〖课程介绍〗
7 G4 r3 K4 D) h, 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。
2 X# u$ \! f, [5 d
: n$ W, `3 h9 P( Q〖课程目录〗9 V% @9 J. d, r P0 L& D9 D4 h
第1章 课程介绍: P2 p& H$ @0 C% u
课程介绍
9 ~; I* c( t- S1-1 PySpark导学 试看
( x' ]; a! e4 J: i4 t1-2 OOTB环境演示
' i% l" M0 Q$ b. ]/ R
5 l5 R" Q- e' ]$ {, X! G& O第2章 实战环境搭建
" |- K* B* q! J% k. u! N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
- }6 v5 ^/ Z( v3 s8 P, |, d7 J) D2-1 -课程目录
% q& A+ ~" x( k; z% n2-2 -Java环境搭建2 N* c! d1 q b& I( Z+ E* a/ C
2-3 -Scala环境搭建
0 X( Z; E" s- F; l o2-4 -Hadoop环境搭建
: @- o. X1 S! b! m3 O0 }8 M) j' K& l2-5 -Maven环境搭建
* y! n& `, ~1 b8 f& Y2-6 -Python3环境部署
* s) A( _4 @1 H% M! J6 ?1 t" f& ^2-7 -Spark源码编译及部署
8 J; I5 h3 x, h! M
4 Q* m% g7 l3 Y0 A第3章 Spark Core核心RDD; _5 h% M% h; b: j
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8 @0 ~* g5 c! A r' ~3 t: l8 D$ }
3-1 -课程目录 F& W" {5 H) c
3-2 -RDD是什么 p! q/ n; G. ~9 v. O
3-3 -通过电影描述集群的强大之处5 _# i- j* C' o9 M0 Y/ {; E) }
3-4 -RDD的五大特性
& N# y3 ~( B1 Y) H3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看/ h# z9 Y/ Q( d7 ~3 J
3-6 -图解RDD
) w9 {3 C) L* c- H3 Z3 I3 z3-7 -SparkContext&SparkConf详解6 ~- ?8 ]; R p4 [
3-8 -pyspark" Y, z5 U( V6 e
3-9 -RDD创建方式一7 K0 b& g* }- s4 p' U
3-10 -RDD创建方式二% }7 q1 B' E `% e- h
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序# Q$ j/ I8 x: |" a2 j( Q
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行( }5 j E! \8 _9 c
0 h: `8 b3 c5 S$ u
第4章 Spark Core RDD编程
8 S3 U7 {: ^# w7 b: ]$ y( G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
# d, {" z% `- X# @4-1 -课程目录, T' [6 e3 @% D3 l3 }" A0 i
4-2 -RDD常用操作
5 ^# K) W" }! f G8 I3 r1 ?4-3 -map算子使用详解& H+ X0 u( b3 S( R1 ~
4-4 -filter算子详解* R# R0 R$ T9 L/ v
4-5 -flatMap算子详解9 F0 w6 u8 X* P# E# w4 j1 A
4-6 -groupByKey算子详解& o9 U) H! O" x, S. t& `
4-7 -reduceByKey算子详解
( W: X! E }, I" m2 L2 C4-8 -sortByKey算子详解
: @# W" g4 W6 q1 L4-9 -union算子使用详解8 u# ]8 c/ }8 J' j
4-10 -distinct算子使用详解& F$ _* R% a* P% r
4-11 -join算子详解. j* r- O- P" `1 B- @! l% p
4-12 -action常用算子详解
' {7 p- n# \3 t6 n4-13 -算子综合案例实战一词频统计7 R7 \1 C$ W2 N" N0 n4 _4 t. G
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构( a `. A5 p& Y/ m
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计2 ?* D" h( D& \* F1 j8 J+ _
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
9 Z2 j" j' |: p! R: j, q8 f2 W) I
- |3 j9 e+ ^% x* [) | ?第5章 Spark运行模式
( r R. G4 E L2 p本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
) ]- L7 ?* c8 z7 E5 V% x5-1 -课程目录
; C; `4 x4 A; S( M5 m5 B% r- } c* }5-2 -local模式运行
/ P! [% ?9 D6 F2 U9 q5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
+ ^( n+ w' S# h# k/ O) X5-4 -standalone模式spark-submit运行/ j) y( c3 ?7 X! V1 I0 o/ s* \1 H1 `: Q
5-5 -yarn运行模式详解
0 C+ ~/ @5 k+ z b b+ H D4 o3 ^5 k7 b7 w3 A( f
第6章 Spark Core进阶# N0 _7 K# @: M3 @% F! p" Y
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" A0 J+ [6 ?, o/ _# K8 c3 w
6-1 -课程目录
7 N) S$ B$ ^1 E) c6-2 -Spark核心概念详解
8 y, i5 @4 ?0 z" l" r- z$ j6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
2 e) Z! i$ R9 F! c6 b% h6-4 -Spark运行架构及注意事项
$ J' [6 s8 \0 Z9 H; l$ A6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分' H. C! _ Y( G0 p# B9 ?+ V
6-6 -Spark缓存的作用2 k7 D2 ~2 p7 S
6-7 -Spark缓存概述$ n1 f2 x' C# A
6-8 -Spark缓存策略详解
^; a0 o* R! F% F& }! S* s6-9 -Spark缓存策略选择依据
/ {2 @$ a7 V" b8 J2 r2 V3 l6-10 -Spark Lineage机制# E5 W9 O# A, a! n" `, Y# J4 s
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖4 `, [8 c1 D8 s
6-12 -Spark Shuffle概述
- V2 P9 X# `* H: }6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
, o- x. Q& R, r+ K4 `
1 {; t( w. M! V0 n- e; {3 C( r5 T第7章 Spark Core调优
( ?0 C. k- M: t* d5 z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7 a, J& i! {$ E. e a! J# A- ?8 q3 A
7-1 -课程目录' @9 p: c ?7 H" `6 |* ^
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用" w+ o# l2 A, w! v8 r/ b
7-3 -优化之序列化
! ^6 |- D6 i) W, m( q) z7-4 -优化之内存管理
$ I( V5 S/ T$ v2 n% P, f" P7-5 -优化之广播变量5 z) |8 O2 D2 u
7-6 -优化之数据本地性 W3 i7 a, |; E* U1 R: g$ o
1 Z8 _* [2 m: P
第8章 Spark SQL
. ~ G' L* _* C1 R7 J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
" h+ A6 c8 U( c/ U6 M8-1 -课程目录( l, |9 p* D# F6 f# u# Z
8-2 -Spark SQL前世今生
1 m5 E( c9 C0 e" H2 Q8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正0 W0 y+ R8 T! J9 G+ |; B5 @
8-4 -Spark SQL架构
4 n6 Z l1 @. Y4 T0 i% J4 e8-5 -DataFrame&Dataset详解" k0 N' K |5 K' m
8-6 -DataFrame API编程; ]6 s, d4 n3 b) C& E: ]" O
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一! H3 A4 N( r& M$ N2 @# e+ N! H1 \
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二+ Y1 N" n0 C% b% D5 {6 ?& s
8-9 -Spark SQL其他
- @* `4 N7 k/ A0 u
4 {7 d3 g: {+ s Q1 {, a! l) x第9章 Spark Streaming
# e# @: ?% V: t6 V) O& n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
, D. Q3 ^; t; B4 s5 c9-1 -课程目录
9 |; m' y5 L( ^7 E! b9-2 -Spark Streaming概述' ]6 i( ]: Q$ U$ `/ t
9-3 -实时流处理框架对比
! Y/ g% B* N, y/ J& c5 t5 j9-4 -Spark Streaming执行原理
( A+ u* S2 [* S2 R5 a9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
l/ b2 M: w9 P! D7 g% X p9-6 -核心概念之StreamingContext* B* o6 V" H9 l
9-7 -核心概念之DStream及常用操作# J. u& P2 ? f3 d9 O$ B
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
: e1 B& _2 C1 a% F$ b
2 S- ^& Q" y2 S4 p" e第10章 Azkaban基础篇2 o4 d) t" X6 ^: [5 M
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9 m1 u/ L | l- R) `
10-1 Azkaban基础篇课程目录
1 w2 J5 `4 v, v10-2 -工作流概述
# @6 [% M. I9 {, s: p" w10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
" ], y8 ]$ V6 V- i+ l2 x10-4 -常用调度框架介绍7 ]5 E# ~7 f. P ^$ k9 A& S
10-5 -Azkaban概述及特性* {* ?. Q7 @$ Z# f& f* b# S
10-6 -Azkaban架构& \% i$ R" _3 L* p
10-7 -Azkaban运行模式详解. P8 q+ r) F3 I9 ~* [0 b6 L
10-8 -Azkaban源码编译3 O8 ]; L- }. p, {4 b0 |
10-9 -Azkaban solo server环境部署
2 c6 Q7 p( c$ @6 }1 \10-10 -Azkaban快速入门案例1 c1 X O0 F3 S
! I% k& ~$ W2 f, \7 y) j& s第11章 Azkaban实战篇# E& I" [) Z* z8 D2 v: t3 u* I
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* @4 _/ C! I2 u. M: h- A7 v, D; }
11-1 -Azkaban实战篇课程目录- E) K$ B9 P7 p9 k5 r
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用: s( R9 Z; F* X$ q/ a- Y
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
3 D' b. e5 s: S+ e* F11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
9 Z# H4 `- P) v( p) M6 J0 H, U7 q11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
0 K" N1 e) W" g+ r6 o: x11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
' |1 z, u, w% q I$ i" Y9 i Z11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用* c8 k1 `! f; X9 l
2 w# W* p* h% b. N; e+ K第12章 Azkaban进阶篇7 V8 n3 t1 H2 Q$ L* o/ D
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$ w0 |+ J- N* I4 u" W- }
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录, A9 ^2 a S, H0 i7 q7 E1 |
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作* u0 C9 e. i; ~ V
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建& F9 b B+ }& u- Z
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建. Y7 T3 r( R; |* w* \
12-5 -Two Server Mode之使用实战5 r! w1 ` z! ~0 d& g1 G) u
12-6 -Azkaban权限管理
" L W% W. J4 N9 d12-7 -Azkaban中AJAX API使用4 V6 T/ K- D4 ]& X. _
12-8 -Azkaban Plugin的使用% w' k u0 ?! T( I9 X. B2 T
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路; c- d7 w/ `/ k# }5 j
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
% A# e" d1 k: X# b0 E* }' @/ _. ~1 u+ l8 t2 q
第13章 项目实战
3 c9 \* U6 q* K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* _ t2 K) b" s4 P
13-1 -课程目录
" z+ U- V: t; E: A13-2 -大数据项目开发流程
# V7 L3 I/ N, W( u' Y& Z! W13-3 -大数据企业级应用
( h" g: `+ n7 n& m4 w* Z9 N13-4 -企业级大数据分析平台7 {( _- b ?7 W* i
13-5 -集群数据量预估4 R- U ]2 }+ Z0 u& z5 g
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划7 j+ Q4 j% R' r/ `8 J+ [
13-7 -项目需求, g$ C2 P- }( ]8 _) }+ b- s$ y
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列# v4 `2 A3 a( P1 n4 `
13-9 -SparkSQL UDF函数开发9 J9 M B# w% c' W
13-10 -每年Grade出现的次数统计/ I# a. K1 e. K6 o% Q
13-11 -Grade在每年中的占比统计1 I2 a& N4 v C1 z
13-12 -ES部署及使用# c. L2 h3 l: \, X9 ^# u. }) M! v2 `
13-13 -Kibana部署及使用
1 }( A! @8 S, A X! J6 T, T13-14 -将作业运行到YARN上3 K& ?3 [7 P7 b/ q) J
13-15 -统计分析结果写入ES测试
8 }( t$ R- i6 ^9 p13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
4 q8 J6 F7 u4 Z3 e3 w13-17 -作业
' x9 S4 @ R3 Z. r13-18 -通过Azkaban调度整个流程
+ N, Q( ?& {' n# |4 V: K, ] K7 C13-19 -课程总结及展望(重点关注)
: a/ S' Y8 S1 {9 T* V, C
0 d2 l q& `. e〖下载地址〗; t9 [2 r Y0 D$ y5 A
6 p5 f; T; _- u, \! |5 j
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D7 E. J! [3 Y0 U1 }
5 Q4 o2 K4 h5 z1 B0 p$ z' z6 e〖下载地址失效反馈〗
& Q1 c/ s1 a: ^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% P/ x' \% d" [4 A
; i ]7 _: y. T, N2 z- t' G
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. s+ C x# O+ c+ x2 \$ `〖客服24小时咨询〗# g: g6 |% y4 g% v3 ?# U; ]
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