$ f5 y+ h e; N
0 c S# B) Y; X. j! n* {- q〖课程介绍〗- _" o; E3 c3 Q- Y: i
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。5 W+ O! |& |+ h
! Y+ z( v+ {2 p6 y! E: h1 {6 O, f- S+ x& @〖课程目录〗
1 | o# U; } g: n7 R& I9 Z第1章 课程介绍
* D3 s" l0 J4 G6 D7 |' d3 V课程介绍: z }: c# ?4 U) U; _4 F
1-1 PySpark导学 试看
9 ` w1 Y4 S6 s0 [# e6 ?( D* W: k! o1-2 OOTB环境演示
) A5 n7 t5 U s- z* f' _2 q8 k3 n* l3 [1 D! x% s' ^7 R7 `& z* s
第2章 实战环境搭建
0 ^) Y0 Q2 o8 w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! Z( r! {% c8 v# r( K5 O2 \
2-1 -课程目录
& v4 @8 {' e7 |# E: I" ?9 I, C2-2 -Java环境搭建
$ j9 F: p+ K# U+ o0 o" I- r2-3 -Scala环境搭建
% R( D; I* F% H1 [& D- Y. x, Y- P) T2-4 -Hadoop环境搭建
: c2 L# T3 `, J$ t0 b L' N3 z2-5 -Maven环境搭建
! p$ p4 c- j& G0 a& N2-6 -Python3环境部署5 z( x: W0 @/ A2 y0 e' h- Y
2-7 -Spark源码编译及部署
- R+ g' R I1 t
- W" E7 ^6 r! Y0 S1 ~第3章 Spark Core核心RDD- D; @: o- I2 z S: @
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. r5 s0 h% h. q# C) a4 ^
3-1 -课程目录- \4 }6 j7 W# B$ P/ A8 g- i
3-2 -RDD是什么5 V3 n+ f ]2 |1 Y' V0 N" V
3-3 -通过电影描述集群的强大之处( Y: v4 g) \' ]' p
3-4 -RDD的五大特性
" N$ B; a* {2 N. X) v! Y2 e% _3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看. s8 y7 y* Z) e) G# b+ q
3-6 -图解RDD
( e7 Y) w D( d4 o8 b3-7 -SparkContext&SparkConf详解
, [& O- y& n2 a5 `& I4 a3-8 -pyspark8 X$ M P9 R! m5 O8 r7 ]5 d% i
3-9 -RDD创建方式一( h; K0 k: j/ M0 C5 N
3-10 -RDD创建方式二1 o( o* Z g+ g- h
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序, c4 M3 z3 G; H2 k! u- b
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行7 Y) b( W/ s! T% j
; O* C' R/ W- {9 s5 V
第4章 Spark Core RDD编程
( F0 c# L$ e3 P2 u0 N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
+ R6 ?; B4 G p; I4-1 -课程目录
2 A: {6 |& L ?3 L4-2 -RDD常用操作9 \( I" X- u$ [$ I8 P& Z& t
4-3 -map算子使用详解
. _. w9 ], U1 ?' m, k* W' g4-4 -filter算子详解
$ ^- U, d+ f6 t4-5 -flatMap算子详解
" l' A! \9 I/ h3 H( H( f4-6 -groupByKey算子详解& t9 r! E' J" B1 ]& p
4-7 -reduceByKey算子详解
' l9 k3 Q$ F) W3 U; M/ X" M8 W/ Y4-8 -sortByKey算子详解
5 D4 q! v3 K. `% i1 A ~; K4-9 -union算子使用详解
9 b% H& f& T2 @" g* ^4-10 -distinct算子使用详解" V" g* i9 O- L0 j8 O$ S
4-11 -join算子详解
& |0 u' \& w1 v$ Y4-12 -action常用算子详解% e, ~- i: n( ]7 }- Z, O; `
4-13 -算子综合案例实战一词频统计4 z( ? V' H+ Z0 j2 k
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
, h9 | }% A6 Y, w( ~9 |9 p4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
* y4 Y0 s* C# y/ E8 j0 V4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
/ t$ X z( g7 L5 i+ u% s8 E+ W& P+ z: k. `$ q
第5章 Spark运行模式
0 \( L7 ?9 F& ]% c8 A# r( M1 Z: _本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
6 {8 ~2 j+ _" q" p' O3 W5-1 -课程目录
( K' w- ^! l& X" ? R0 y5-2 -local模式运行9 N7 ?: U) B1 v; S
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
$ `. w6 ~# J7 D) j+ B5-4 -standalone模式spark-submit运行+ S+ [3 O/ ?( l8 t! _% u# D& n
5-5 -yarn运行模式详解0 Q7 C. Y, B0 F/ i& I
& g- l' F6 S) s6 l9 s% U第6章 Spark Core进阶$ J, Q- }$ a' }7 C0 {. w) M- U" k$ 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. Q: r4 Y% M3 {! q1 _, \. N+ n. G( J
6-1 -课程目录
# S+ {( G3 T1 q R& v" [6-2 -Spark核心概念详解
% y0 ~4 Q$ G2 g% E6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
0 c9 J3 n; N& L" z6-4 -Spark运行架构及注意事项* |4 D3 a: b3 @5 u" f
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
3 j" U# n9 o' ?. X& \6-6 -Spark缓存的作用- v3 n* ~- r" c9 J3 P$ e5 h7 g% K
6-7 -Spark缓存概述
$ q) }- v* L) T* k' I6-8 -Spark缓存策略详解/ L x$ ^$ B# D3 v' H& N
6-9 -Spark缓存策略选择依据
- L5 y8 @$ \9 T7 r, B6-10 -Spark Lineage机制
: C+ H) L6 A Q& U' H" E' b @6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
# O: R3 X7 c8 B6 d! i. ~* ?3 o6-12 -Spark Shuffle概述% ~. ^2 w, I- L% j) j' R
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
: [8 d( S+ u+ ]2 f2 b
/ d$ z9 ~+ R& U, n r1 w第7章 Spark Core调优
) _' K) k: j* [; C2 n T O0 B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
) ?- f$ Z& a4 g7-1 -课程目录
$ R6 {. J M" G7 K0 D7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
7 E! I; {; x; N4 N8 q; U; v7-3 -优化之序列化5 Y6 U9 F: \! M) L& h2 J
7-4 -优化之内存管理5 d, q: J. W0 L, P
7-5 -优化之广播变量
( f# D2 h I8 J# n/ T5 B x7-6 -优化之数据本地性( z: m' E. r! [' H
' `3 Y; b8 }3 X8 z' q) T6 C* ^9 d第8章 Spark SQL% L# w$ z1 O1 X8 i7 w# h4 |
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+ U9 x2 V: K$ H0 E: X" W, ?
8-1 -课程目录
- S$ [7 X) O' y5 l+ t. K' T' q8 y8-2 -Spark SQL前世今生 h# N9 h/ O6 D0 A- D% a j
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
& ?; i- l, J! @, h8-4 -Spark SQL架构
, z: n, p* o5 ^, j, d. F$ ]8-5 -DataFrame&Dataset详解
2 P) q: _/ F/ C2 E0 E' l$ b8-6 -DataFrame API编程
7 U& A# N& T5 q" Q- l" n8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一& w) D* c; O; k
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二: A* F. K1 S! M# ~ o2 l4 t8 w
8-9 -Spark SQL其他; g/ s( q7 A- K1 z
2 {: i# J, r1 m8 F! J
第9章 Spark Streaming8 V+ `: F9 K0 I2 v8 `% V
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
1 @3 s7 F7 ^' O' u/ L3 s9-1 -课程目录
* H+ M! _, j( H m7 i$ |9-2 -Spark Streaming概述
3 g: w0 b+ D$ Q2 I7 [5 @! W9-3 -实时流处理框架对比
' O, i; l- \) ?9-4 -Spark Streaming执行原理
0 @. h( h2 D. X8 B9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming7 G0 N E& z* {
9-6 -核心概念之StreamingContext
4 B H2 J) J" ^. r# G6 w9-7 -核心概念之DStream及常用操作. M6 ?2 ?6 c7 j6 ^7 w8 d
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
2 v4 l* @' \* d( P3 X/ x# x
0 s2 z, U. b. f, B. I `: J第10章 Azkaban基础篇
( K6 s, O) Z7 V' ~1 G# F. p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
2 {% q/ \! D4 B# d) m( Y10-1 Azkaban基础篇课程目录
5 s- |* N& x: V1 r/ L10-2 -工作流概述/ h$ [# e9 o6 t* \' M
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性! ~# `4 S8 m* W1 A1 p' r7 p3 M
10-4 -常用调度框架介绍
0 W; M1 s6 v( x) s/ g1 `( r" P/ }10-5 -Azkaban概述及特性! g0 o) A4 F1 Q
10-6 -Azkaban架构
9 v: b" {: u( b* N7 M10-7 -Azkaban运行模式详解; d3 I9 K, Y$ Z% W' w7 d: Y
10-8 -Azkaban源码编译
8 T; |$ ?' H, J) ]% h10-9 -Azkaban solo server环境部署! M2 ~* I7 p8 {, T8 r( o3 d
10-10 -Azkaban快速入门案例" s/ b; U9 r8 ^+ I! y
/ L+ p* h4 _6 e) ^6 ^& H
第11章 Azkaban实战篇$ ?3 J+ B/ E% X0 j
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) V2 i0 R6 f0 C7 b9 x# V" F
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
! `( l! r8 n4 Y$ I; U- A& ]0 i11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
' i+ v4 d9 @, i9 K2 h11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
# w. y& A( G1 ?3 ]+ F& }& g11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用# X, S! V9 ], D1 o. K' M: N
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用2 e" s* J4 q6 T" J* B$ O
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用& O3 v2 o' `# P, s5 P
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用9 L3 J- x& E8 h4 q! C0 \' ^$ @* l5 `
& z0 ?/ h9 H f' F3 O+ f- t# ~* U
第12章 Azkaban进阶篇. B, b: ^' V1 q9 m8 R
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 n. h- @1 G5 P4 N. V6 [, }+ h
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
- F# T/ b8 l# C2 g12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
3 Z( m9 ]* b l+ j2 }; i+ F- H12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
: z$ w; d1 m5 \7 z) |12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
* Y3 e0 o' {( ^12-5 -Two Server Mode之使用实战
* j; ]2 X- Y3 E: m- [$ j0 \12-6 -Azkaban权限管理
, u' m2 ^: r7 U12-7 -Azkaban中AJAX API使用
9 Q# @9 c. \' v- v5 j% n0 l1 b( p12-8 -Azkaban Plugin的使用, [- ^& ]4 U, Y9 K- h
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路' x9 N& ~) @$ z3 a5 V: O
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路4 o0 R: U# n% B2 h) q4 v& T: ]
: V1 e+ c* _2 A1 @
第13章 项目实战
9 G' \5 E' h; |+ y4 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
) V- u( l' r+ p$ N/ ?" w13-1 -课程目录4 q l- m1 T2 n& |, D
13-2 -大数据项目开发流程
5 Q$ X, q3 `2 m$ `4 P1 k13-3 -大数据企业级应用" j* i# Q5 |/ {
13-4 -企业级大数据分析平台1 w9 D9 O( N& l. h6 f' p# ^0 {
13-5 -集群数据量预估
% v! P: W4 T7 c" `) x13-6 -集群机器规模&资源&作业规划/ n2 f1 w5 }3 P6 t* @1 V; a
13-7 -项目需求
$ z. l& `& @8 f. Y0 {13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列' y% n0 Q( ^! S! m
13-9 -SparkSQL UDF函数开发' Z( E% i: {2 t q, D6 c, \
13-10 -每年Grade出现的次数统计
+ e9 u1 a6 u2 P* M1 D; ]13-11 -Grade在每年中的占比统计
, i, J7 p2 @7 `% z; R+ G13-12 -ES部署及使用
6 G, I+ E& |8 V. L13-13 -Kibana部署及使用
5 K+ w7 ]# b" I! P" x$ y13-14 -将作业运行到YARN上% \6 j- k; Q+ S# x; E1 v- A6 S
13-15 -统计分析结果写入ES测试
% x; e8 b% }8 C! S F! b( I0 u9 q13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
: W! Y5 t* a8 @4 J2 z8 Y13-17 -作业
6 G2 M, u) d; j( `2 m9 E; d# j- O" p13-18 -通过Azkaban调度整个流程; ~: J7 Q# p* G8 A0 P, r4 L
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
. j% X! M) {: Z& B' o- x; i& }, @+ N0 ?9 X0 W4 t; u
〖下载地址〗2 B- P9 z" h3 L0 K& N
3 z, x6 \8 u6 \4 b( M/ [: W: F3 Z, i' P1 h9 u* N7 N$ X
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6 G q7 S/ z4 [% }, m* j/ `( x
〖下载地址失效反馈〗9 n4 {$ h" O9 o7 ?/ ~* N6 S. n; q
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& Y+ K e" F, ~6 M2 q, t8 f
! `5 u& H8 ^; [ b
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