% y+ n \" `, {: ^ O, r7 }6 v, z7 U
' _+ w; x7 u( d% ?8 U〖课程介绍〗
1 t) f: h1 ~$ |3 g, ?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。8 q0 {" ~5 M Z% |" _( U
" m) ]6 [2 Z7 ^. h: u- O; N W+ H! p/ ?
〖课程目录〗
2 |3 b. ]) M6 d3 P1 ^第1章 课程介绍$ a. e3 [6 D- ?3 h! i2 L( q
课程介绍3 x6 h0 f0 ]! L
1-1 PySpark导学 试看: {5 O& a: Y" @7 L
1-2 OOTB环境演示6 x" i1 B1 m; K8 A o
/ Y ]3 v0 o" h8 c
第2章 实战环境搭建
, M& K% s5 {# ]# ^/ L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
( C7 u, W( ~0 d$ a# j0 f( k2-1 -课程目录
, a# D! z, ~! t* m" [2-2 -Java环境搭建1 n7 A+ C! R1 T* K" z
2-3 -Scala环境搭建
/ f* J2 ?! P: W* ?# r a! v+ ?2-4 -Hadoop环境搭建
5 f( U& S4 S& x4 Z. x/ }, ~8 y. Y2-5 -Maven环境搭建* K3 O$ n+ A) d; J4 K( d- w H" U
2-6 -Python3环境部署% _4 U: d# `6 S0 e. \7 J
2-7 -Spark源码编译及部署
4 F/ E) X2 c1 s v* |) f9 W4 K3 l- q2 M4 s- u
第3章 Spark Core核心RDD8 V1 _/ m+ R+ t& 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
2 C4 l9 q$ }/ U6 [, k+ F" b7 Y3-1 -课程目录
S) x3 b D# q! }; f' U2 r3-2 -RDD是什么
' W' R' i# n9 H$ c8 R3-3 -通过电影描述集群的强大之处+ l0 {% c2 V3 M! `
3-4 -RDD的五大特性
1 y* b- @) j1 M3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
6 ^2 |8 g3 F0 I2 g% C3-6 -图解RDD% r; K2 z5 o) V: b: v) k+ q* d, T2 R
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
" {" \+ n: m8 N* \/ O7 s3-8 -pyspark
: m) U) U$ y0 u0 q. J# }: X3-9 -RDD创建方式一
) I6 c8 Y6 _3 E8 z' I3-10 -RDD创建方式二
: Z: `- [4 h5 C1 ]% ]' V) n3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序. n+ C( t0 r Y2 W& \) `: z
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
8 V2 T& W/ Y- f) L
# i* C( o* }* C+ G$ ^第4章 Spark Core RDD编程* R# H% q. I2 S3 B, v a+ 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 ]- r, B% x" u
4-1 -课程目录! T) d; f6 Q" \; v% H
4-2 -RDD常用操作
! l U9 y" c1 P1 x/ {' T4-3 -map算子使用详解5 u% I8 f* c- Z2 h3 S! c( d1 K
4-4 -filter算子详解
$ M6 q& @6 ^( e, [8 |4-5 -flatMap算子详解% L2 j5 H: h# E
4-6 -groupByKey算子详解1 Z0 v& I; i0 ]2 {% k9 t
4-7 -reduceByKey算子详解1 B9 a! V ?, S
4-8 -sortByKey算子详解9 V5 |/ r3 C( [( F8 ?2 Y& f- I. d
4-9 -union算子使用详解* X W+ E: _3 H) f/ l- P
4-10 -distinct算子使用详解
* g8 o4 R5 H! e, g4-11 -join算子详解2 O" K S$ F0 y" H
4-12 -action常用算子详解- C8 w3 P0 e! C/ s6 P( X! `" G% P* S
4-13 -算子综合案例实战一词频统计" f9 f9 b( g% Y* b* `
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
, z! O" L# z9 P0 R c0 V a' Z' b4 B4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
% a0 f5 ]' i9 r9 P% c+ x! P4 D4-16 -算子综合案例实战之平均数统计) m; w# y2 z' \7 c( z# j
/ |: _$ d3 N& Y% x: ]$ Q" s! r第5章 Spark运行模式4 d& }& x& `6 ~( n ]
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
/ ^9 q" U0 k# j8 ~' q5-1 -课程目录: F' \# e2 B1 a/ H/ [. F+ @
5-2 -local模式运行
5 z: K" u/ c, Z8 ~5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
% ]- W2 |4 F" x' X0 @3 X( i5-4 -standalone模式spark-submit运行
$ ~' W* h/ a7 P5-5 -yarn运行模式详解* t5 Z; I1 @. M R
# R) z, P0 V4 G* N第6章 Spark Core进阶4 |! m" L# A8 L/ ]' L
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) |: ^; U' N6 f- s1 B
6-1 -课程目录
* w7 R3 {$ i' Q9 [" F8 l( S6-2 -Spark核心概念详解
- S" F& m" {; B+ s& s6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看' N- p* z+ l5 K2 G# L+ U% Z& r
6-4 -Spark运行架构及注意事项
# `( f7 i2 P2 T8 h4 B. m2 X6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分4 g: s/ i6 O( r/ b! m3 I
6-6 -Spark缓存的作用* }$ _6 `. |2 K! w! h. Y; N+ e8 Y
6-7 -Spark缓存概述
6 z! t0 O3 G- k ~6-8 -Spark缓存策略详解2 [- N5 l+ p' g: V7 {* {7 o# W
6-9 -Spark缓存策略选择依据
+ q9 X% t) A8 M6-10 -Spark Lineage机制
, n& n7 F; Q/ f+ N3 `8 ?6-11 -Spark窄依赖和宽依赖2 A& ^3 E6 l8 _' e! u' A% q% h
6-12 -Spark Shuffle概述9 A- r: _- i* {! v1 k3 P z
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系2 t& o0 g$ f; k; a- z
4 A. r: }) Z* I8 n% n第7章 Spark Core调优: e/ h4 x8 Y. N$ F* s* N
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/ ]4 x+ @6 M1 h- Q1 r
7-1 -课程目录
' E- Q. }$ W1 c$ `9 L+ q5 b, ]- }7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
$ D7 d; k+ D7 {1 W1 S& x7-3 -优化之序列化3 P, e$ f' p5 ?9 ]# F
7-4 -优化之内存管理6 X; i) b! m0 ?) L- W1 t- m' I
7-5 -优化之广播变量6 V& W7 K9 `: E+ G. S5 R
7-6 -优化之数据本地性6 j2 ^! w! S N
; t5 W" @: K+ g5 J; N9 t+ O* L
第8章 Spark SQL
" L9 n& g; h. \7 z; 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; j! G( f) Y* y3 V4 P, [
8-1 -课程目录3 d5 Y9 B7 @* R- H# `" f6 _& l( {
8-2 -Spark SQL前世今生0 B, O T! g( F0 u2 _3 v& }
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正; V W7 O/ w4 E j% H M
8-4 -Spark SQL架构
2 {' ?/ L9 H; d0 Y7 M, K8-5 -DataFrame&Dataset详解5 w7 j; f8 C% n+ S7 U6 I& [
8-6 -DataFrame API编程- N% R2 @. i" j$ ~
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一6 z+ z' p: R+ N3 u) D
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
8 z, S* o8 t1 a8 P$ J# T3 h% [8-9 -Spark SQL其他* _7 }+ S0 u, k9 H
6 ?* h+ Y) \$ O+ S# ]+ J
第9章 Spark Streaming
0 @5 A8 a& l" Y, ?( M6 y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& B. D% n- v9 K: `
9-1 -课程目录# O5 x# x/ T- p" f7 n# p! b
9-2 -Spark Streaming概述
" N5 a& p9 b) i* B0 F2 N# a9-3 -实时流处理框架对比
* d% w! _0 B4 I. A- v3 V- `1 ?8 _9-4 -Spark Streaming执行原理7 c& D5 F- | e! i7 p+ g
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming1 S& o5 K9 C9 { W- h' z6 r
9-6 -核心概念之StreamingContext/ g8 f) C) `) t4 a# }# t d
9-7 -核心概念之DStream及常用操作1 C7 G9 [6 _ h! y+ m* w) p
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
6 A, x7 e4 |% i
- W' ?0 b0 C1 t" @第10章 Azkaban基础篇0 P7 v4 ~- o) I, N0 @6 u
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0 [4 m a% f! C1 s1 a6 j) ~; V
10-1 Azkaban基础篇课程目录
% f% _) w5 N" y$ n7 K. B10-2 -工作流概述
% s) _7 T, E: l; [, r! R, _10-3 -工作流在大数据处理中的重要性0 K, a/ ^% Y6 H- a% Z# W4 L
10-4 -常用调度框架介绍) F8 x' o# M1 Z& {% c8 S
10-5 -Azkaban概述及特性
0 M$ J+ m; K" c8 _* Y10-6 -Azkaban架构$ Q4 n) P; J" a
10-7 -Azkaban运行模式详解
) |, u$ r) s [2 [& y: y10-8 -Azkaban源码编译
( _3 q4 H& R- l- C+ c6 a10-9 -Azkaban solo server环境部署! P+ E; i, E* b/ Y8 j" x
10-10 -Azkaban快速入门案例0 E5 y& y" P* G
8 d! Z: F1 _ o$ z5 C# z第11章 Azkaban实战篇/ E% v# w9 ~$ b- P1 v' B
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
3 X+ U, P6 I8 {11-1 -Azkaban实战篇课程目录
4 s+ F$ o' F u% h11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
. r6 ^4 q& X% K% y! C+ E; k* F11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用: P, b- {* v. d p
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
- s& Z4 ]% j; i4 J* ]+ W11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用3 L' w. W+ y+ X9 y8 y+ m
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用 A' k' r3 d" ]8 Z4 M. p/ e
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用2 P. a9 \# p K7 X+ D% q8 C
# d6 U7 z( v8 q' i+ I; f第12章 Azkaban进阶篇
, j5 n: a, o0 U( Y& o+ ?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3 q9 i1 H" t5 m3 f; V/ c7 z7 P( V
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
* y% i7 t% G1 E$ w$ i: d12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
9 _' I, ]9 a! e1 f12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建+ L( P6 a% ]. t6 t; M+ w+ y6 ?0 L
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建; d$ J5 g0 u. ~
12-5 -Two Server Mode之使用实战9 } S& N/ U5 r- t( r
12-6 -Azkaban权限管理& J E4 g- |* s! a' w; L: A8 t
12-7 -Azkaban中AJAX API使用4 {1 N M, }- E5 t6 I- X. C& d
12-8 -Azkaban Plugin的使用$ u! j0 i. A' ?0 n+ ]
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路4 D1 q Z3 f' @2 L3 z
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路/ a) I+ {& Y' t5 F o+ p7 H& a
/ W; i- W6 {! I6 v& M第13章 项目实战( p; ?/ p u. s
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
, I; p, k) J- F3 w( Q) m) n13-1 -课程目录
' U, f0 ~, y' u( [13-2 -大数据项目开发流程
) f5 N4 d8 l* U) U( f# }13-3 -大数据企业级应用/ Y: T" Y; b0 N
13-4 -企业级大数据分析平台
' q# ?9 I( c l3 Q13-5 -集群数据量预估9 O" |% S2 Y" W! O! E: ?; {
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划. q7 J3 S g7 U& _8 }, c1 P
13-7 -项目需求
' ?* y* N+ N/ }13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列 D1 x( W; q9 u* @- s' b7 V
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
! ^: y7 q. o: S# x3 D13-10 -每年Grade出现的次数统计+ h4 L0 v1 Q" ~ v; o* Q, F
13-11 -Grade在每年中的占比统计! E1 x# x6 l- k- j
13-12 -ES部署及使用
! `& v8 B+ p7 p! P; c13-13 -Kibana部署及使用
% f8 ]9 j# `. K: i; T. p13-14 -将作业运行到YARN上: i' g; p) J& L N
13-15 -统计分析结果写入ES测试' R8 y" }0 ]; N0 L. P
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示8 W% s/ X8 @% G( m) r, d$ o8 i) v+ y& ^$ e
13-17 -作业% ?! E7 M1 s9 v
13-18 -通过Azkaban调度整个流程* T- U. w2 `8 L$ L' c- y& C
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
5 D4 k5 P* M. h. C
. ^% S0 ]& c, \( H9 I〖下载地址〗 ]; l1 ~9 j5 | E/ Z3 j
- s& u3 `4 p/ ~; B$ q& W( q& @- a1 k q- n i/ d
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$ ^; p) l- H& m C
) c( [, s6 o/ j9 Z〖下载地址失效反馈〗# E+ Q' s2 w# l# U: j
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
) A" i' N c% Z. h( y7 G" a2 d( g2 L6 Q d
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6 z! {+ n! P7 C6 ^4 Z% i5 v4 U) H' N7 A7 R6 [$ \/ D5 E$ f
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( B0 s2 l: t' t: m) [3 E有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
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