+ C8 U5 t- P2 s3 k- H2 Z, ?; H( K! _& n
〖课程介绍〗% n$ o. d! d/ 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。
& p" W* w$ H( P8 j) |
2 r# W, O8 b. x〖课程目录〗
9 d! m: |5 B$ |+ e; f/ \3 V0 q2 A第1章 课程介绍
2 L. M% Y5 f/ ~. X课程介绍: x2 Q ?2 `. F# L6 d
1-1 PySpark导学 试看
8 |; h4 N" `& k1-2 OOTB环境演示
. {/ @* J1 H) {0 b8 D: G3 X, F4 Q6 i# X5 {, P7 o5 s) b
第2章 实战环境搭建. q' S% }! C- r! o
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 m! s5 P- y; `3 l' \
2-1 -课程目录' V; G8 W7 F. A/ c# \/ j: r% M
2-2 -Java环境搭建# p1 W8 ?/ _! a3 W
2-3 -Scala环境搭建
- W- v# o. X x0 j* x2-4 -Hadoop环境搭建0 ` B1 y% t5 f
2-5 -Maven环境搭建
" a. b" `( _. X+ S* W5 \2-6 -Python3环境部署
8 f. |9 b/ @8 _ b* ]" G2-7 -Spark源码编译及部署
( D7 I! M$ Q- q7 a
2 t4 W6 Y% I4 O" ?' h$ i第3章 Spark Core核心RDD! e4 u9 f1 t. O0 u) H( s6 ^2 T$ _
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! n- q& O: Z8 U4 f
3-1 -课程目录* B9 E8 y+ z" i9 P( A( `- x8 f8 V
3-2 -RDD是什么* Q- Y9 G- N0 e9 {, s/ ]& p
3-3 -通过电影描述集群的强大之处- H/ E, p5 A( B+ w6 u4 e
3-4 -RDD的五大特性. l" y" z/ _, \# I$ a2 @
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
: }5 X9 F# t6 t* o8 L3-6 -图解RDD
- L9 {0 t8 k# Q7 ] ]3-7 -SparkContext&SparkConf详解& m0 Z$ P' h r7 n: Z
3-8 -pyspark
' m' j( ^ p; V; `3-9 -RDD创建方式一% V2 S$ R1 }! s9 m0 i* `( F$ @
3-10 -RDD创建方式二. s2 k8 [! B* K" o* E j% r3 ? ]. e
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序 M+ L$ U' I" `$ S; F) o, l
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
' F' k6 y+ o }8 M# O: U- X1 ~0 p8 C1 O( y4 P+ y; Q, p6 }
第4章 Spark Core RDD编程
! C8 W' V/ K0 \2 C) q% U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
( O- b& K; [( M0 I' r9 \* K4-1 -课程目录' h ? t# Z# A# _/ m2 X
4-2 -RDD常用操作
* s3 U1 B/ D+ F) |4-3 -map算子使用详解
) d9 M; n2 f5 K c$ y4-4 -filter算子详解
* _6 J' v2 Y" F: o. w( U" R& b4-5 -flatMap算子详解/ m& p( c# e _* z, A' A' i& {* D1 M' y
4-6 -groupByKey算子详解 f* A# H0 w' E* s8 ?3 T" p
4-7 -reduceByKey算子详解
1 B6 u, v" q2 C" R1 W4-8 -sortByKey算子详解
# b5 M1 \6 N; l }* n) h4 `/ G: d( _4-9 -union算子使用详解
( B. ]( [) y, J- u3 o4-10 -distinct算子使用详解& f, C- k9 P5 ?
4-11 -join算子详解* o/ T# `. Y9 s+ D: D" C. X' x
4-12 -action常用算子详解
) W6 i8 V7 [1 [# Y/ M4-13 -算子综合案例实战一词频统计
$ p4 J# a, l/ F2 _$ r1 g4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
* Q; |9 J9 \! r( n' G, Z4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
$ n# \' A8 O, h' i4-16 -算子综合案例实战之平均数统计, d9 Y" Z$ S8 d; O X
( `5 k6 F, p; S$ N+ B' I第5章 Spark运行模式
0 b. ^, q& Y0 f8 v本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
9 `1 E; w+ J: t3 i5-1 -课程目录
. d) M1 b z4 ?7 ~1 j* D$ j, a5-2 -local模式运行7 k# D5 B/ q7 p7 P
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
3 U) `7 }2 b+ m; G% ]( \5-4 -standalone模式spark-submit运行
% M- T) s8 X" s- y; a; x% [5-5 -yarn运行模式详解
" f0 {; y5 C4 P, v/ \- }5 [$ f, [, e8 W( W& V
第6章 Spark Core进阶. o8 @. }, ]/ H5 X' }
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" O9 _# E6 G3 j9 }% ~; Y3 j
6-1 -课程目录! y& w! V4 S8 Y, Q& B% d& V
6-2 -Spark核心概念详解
- ~ s( l( `4 x+ O6 Y" ^- b# d- I6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看6 n3 t- z6 `% c" H# L1 p
6-4 -Spark运行架构及注意事项6 B8 q8 Q6 ~5 J. N( I
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分6 B& C' [. m; I5 w# U4 w
6-6 -Spark缓存的作用3 z+ h" U( `8 ~* q8 ]! R
6-7 -Spark缓存概述$ B* R3 |3 z& F+ A7 ?
6-8 -Spark缓存策略详解
, u0 O8 n6 e( p7 M+ ]6-9 -Spark缓存策略选择依据* x2 C0 N1 L4 H* I J
6-10 -Spark Lineage机制: J2 B6 _. E e8 b- ]$ H
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
4 D1 l/ X& y' F; w5 r& A6-12 -Spark Shuffle概述* L# }3 r! t% b" T) T* V
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系( y' {; e, z, r+ O, [
, F1 i4 w! m. S第7章 Spark Core调优
& e6 d, x- U4 C1 X& d+ ?; q& B1 x r0 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
7 n* W. G% Y6 {' k6 M- s7-1 -课程目录
' t) p3 A5 J! b1 h) w1 a8 ^" ^+ ?: P7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
8 ~1 Y# h2 P9 t% Z/ v* r7-3 -优化之序列化
- l" j: M, I* @) p) s! I2 h7-4 -优化之内存管理
( o9 S; A1 M9 _& D; p* [$ U. K' M7-5 -优化之广播变量1 B! q' @0 O2 G7 D
7-6 -优化之数据本地性
7 r" y( t8 U; Q1 \- `/ \% _
" O/ p) f8 K+ E0 ?# ~第8章 Spark SQL
) |# H" [8 I* t3 i; P, f f" g* i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
2 D, E" k5 }; n5 X0 [: k5 C7 }8-1 -课程目录1 K1 c% h3 O7 a4 l+ N5 a
8-2 -Spark SQL前世今生
. U5 B/ r# T {4 f7 g+ J8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正) n7 I H5 q* M2 s) g
8-4 -Spark SQL架构5 n/ F+ N) A- R7 k9 b
8-5 -DataFrame&Dataset详解% B4 w* i; u( D( Q
8-6 -DataFrame API编程
; k. k' U2 I# W$ D, E( h8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
3 L9 M; B c' Q/ k8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二$ f4 _$ }/ ~6 F! ^+ m Z# I- t
8-9 -Spark SQL其他2 v0 S8 u/ D7 h
+ J5 {1 N, W* T, z! q第9章 Spark Streaming4 ^3 h$ D+ w! r# U0 P- j
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
! z% q: Y8 |' B, u9-1 -课程目录" J8 r5 e& ~7 r
9-2 -Spark Streaming概述7 ?8 t3 b# r; k0 a
9-3 -实时流处理框架对比
* Y Z3 j+ e4 d, M' g% y; D9-4 -Spark Streaming执行原理
3 L% ~ N' d! v" E; E$ t5 [ E$ I9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming8 P$ j* c4 r, Q4 F) u+ v. k
9-6 -核心概念之StreamingContext' D3 u* J/ M Q1 D5 T% p
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
9 `" x' v8 B0 R9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
) o! p: s, {- K! b& |4 B( ~( \; l6 |& Z
第10章 Azkaban基础篇1 U) M* c1 P5 }, D% S) \
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7 {9 S2 }# r5 ?, n$ R& b7 w
10-1 Azkaban基础篇课程目录
5 V( M [1 I9 D4 G# G% D10-2 -工作流概述
5 R2 `' b) g3 N3 T9 f10-3 -工作流在大数据处理中的重要性0 s7 {6 Q; G. a* L+ C
10-4 -常用调度框架介绍
$ D3 [ I, K0 w' t( Y' `10-5 -Azkaban概述及特性
4 _; _' Q1 F- s5 l/ ^7 f10-6 -Azkaban架构# U) P5 |4 w5 y1 t. X1 N
10-7 -Azkaban运行模式详解
3 u: p2 N1 o2 H) r; g. l9 y& r10-8 -Azkaban源码编译
$ D1 t9 F- {% y+ r0 N! F: @- K10-9 -Azkaban solo server环境部署
* H) ?5 `& g& `' N: q10-10 -Azkaban快速入门案例$ t1 i* a* b" _. u
; E" _( i4 ~; ?第11章 Azkaban实战篇
' Q f% {; u( q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
6 w) R$ v% W E% h1 k8 e3 b11-1 -Azkaban实战篇课程目录# s9 Q6 |' v0 A0 i0 v; L& C. b# ?
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
6 B# Q1 V8 u7 Z! `6 `, `11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
6 ^( _. x, z b# N4 B8 f6 K( f# h11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
( e7 `6 A2 _. k' y8 C11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
5 g7 q2 |; c; q4 Y11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用) @! s( D. ^" d# V# S
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
7 R0 y; m0 J$ I! f+ `6 U+ x! z _' v9 z5 k
第12章 Azkaban进阶篇
0 b2 z m* L# L1 ]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4 P' i3 t6 } q. a
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录6 P F" \! V. m
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
. ?3 ` q1 G" l% s8 \12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
9 D6 e0 m1 M( _" z' f12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
# l3 j# K1 m1 x/ e: O12-5 -Two Server Mode之使用实战
! s2 S0 C" x. J- V5 q/ `; A12-6 -Azkaban权限管理6 h1 z h1 c9 o" p0 X7 N
12-7 -Azkaban中AJAX API使用- F s9 {+ \& F
12-8 -Azkaban Plugin的使用, R* B2 K# d5 H$ D
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路: p; B K) R: Y. U6 E% }7 B$ B
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
3 W' s; ^/ P9 e5 W: W
6 C/ |+ A$ g! i7 Z: N) v第13章 项目实战
) C2 e6 ^8 q7 [; W6 A) o6 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
& u5 T0 R: t7 q) K; u) z13-1 -课程目录, t& X3 } d3 p! n5 P
13-2 -大数据项目开发流程* r5 Y" S7 o7 m2 V% o. M
13-3 -大数据企业级应用
) W1 p1 D# B. m) B, Y$ n" j13-4 -企业级大数据分析平台
% S2 f0 B3 h) [! Y) i* u13-5 -集群数据量预估+ j7 U0 }2 P7 \+ e1 T6 r/ W
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划! G2 V0 o, g7 W2 Q( o
13-7 -项目需求" x. |0 L, A4 A2 |
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列. N5 q" w" R9 h. C
13-9 -SparkSQL UDF函数开发) ?: o/ Y) P' p' e9 P) o
13-10 -每年Grade出现的次数统计6 Z: |; [5 P& t$ ^/ ]/ u
13-11 -Grade在每年中的占比统计
; }/ s* n. ^# V) W+ `4 j13-12 -ES部署及使用 ^; ]$ Q# k8 K# u, _6 h/ m
13-13 -Kibana部署及使用
6 Z/ Z9 {1 M# \4 C; f! \13-14 -将作业运行到YARN上0 x# n, k; M- h. U
13-15 -统计分析结果写入ES测试
. U1 t6 }6 a9 q4 H13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示) {7 m3 n) C! Y
13-17 -作业, M1 t% C# R- f6 {: H: ^
13-18 -通过Azkaban调度整个流程# g6 p- ^1 w% c4 U3 a
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
' i& U8 H- {+ ~6 W8 D: X9 Z" B/ R+ B$ \6 L' J- Z8 C, i F' }
〖下载地址〗
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" A/ Q! R0 {& {. R* p) j) v! Q0 z2 s8 ^/ F
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0 T: t1 ^0 s3 \. N& j& @( y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
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