" J! H& t) ], F/ O8 \
6 |/ a5 h2 T' }) T5 ]〖课程介绍〗) I, n3 U5 \+ u1 I% k9 C- l
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。: h0 U* `% [6 _! ]8 N. m3 ]$ f# I
6 I W9 [6 x7 x% Q; u
〖课程目录〗6 T3 \% A7 O5 A
第1章 课程介绍
$ o7 L/ T4 U. O0 @$ ^/ y4 f课程介绍9 |# R, o ?) M$ }
1-1 PySpark导学 试看- }3 P/ D7 v7 ^8 q
1-2 OOTB环境演示9 h5 T0 J3 J+ v
2 W6 n* N1 M, N3 V第2章 实战环境搭建" F! F* J7 t* m1 J3 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
- U4 r2 D) H9 {4 x" e- e7 ~: Y0 E; W2-1 -课程目录! N$ l# w* a/ @
2-2 -Java环境搭建/ }9 r3 |' ] P( q$ c5 f8 l
2-3 -Scala环境搭建
& t$ Q: ^3 k* x/ q3 U2-4 -Hadoop环境搭建
9 D/ u: B% S3 b( M% R/ B2-5 -Maven环境搭建. h3 t& I( T0 u# E8 d3 c
2-6 -Python3环境部署
4 Y; r3 y) l, Z. L2-7 -Spark源码编译及部署
7 w; B! x6 d8 T4 _
; ]! w3 w3 [" b第3章 Spark Core核心RDD
2 u* Q/ y6 j$ c- o2 z; T e- G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9 J, I* c- A9 k, h' G" _# m0 a& n! I
3-1 -课程目录
7 m; A& r2 w5 m/ e% G' T/ n3-2 -RDD是什么
. y! F/ @& N' C% Q# p% R3-3 -通过电影描述集群的强大之处! |! H3 y& ^* u5 z/ r
3-4 -RDD的五大特性" b2 R- u- l0 I. `- F
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
) O4 z! z; U2 m6 H3-6 -图解RDD
% Y/ ^- Z; U# \3-7 -SparkContext&SparkConf详解3 Z$ D: X& N, h* A+ J% g- y
3-8 -pyspark% L i3 l( b2 J3 Q# e: s: O
3-9 -RDD创建方式一, ~0 l( W4 X' j) R
3-10 -RDD创建方式二
& ]7 c2 v8 q( t8 E( v3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序5 a/ Q" u4 B1 U% w9 k4 e! b
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
2 ]7 t, Q" s8 B8 J/ H. F- U. }7 f3 B4 g a: g
第4章 Spark Core RDD编程- H7 H6 {. |' \) q7 J# X
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
: a& Q+ J6 y& Z/ D4-1 -课程目录
, P9 i2 h( I, `% D2 c" u4-2 -RDD常用操作
) `1 R7 u/ V3 l5 a; E# Z+ ~4-3 -map算子使用详解
' j5 Z! i$ T8 r- I" ]: t. _4-4 -filter算子详解
9 r% `- v) J. n6 T4-5 -flatMap算子详解
& I8 `6 ~/ l: l4 G! A6 n0 r; N4-6 -groupByKey算子详解3 ~! P- s6 O( A0 c/ _6 V% u
4-7 -reduceByKey算子详解
* p. w* o+ L, d" E4-8 -sortByKey算子详解
4 s3 T6 P/ C/ ?7 M. N a4-9 -union算子使用详解% A3 h* p* s* R: \3 z' d
4-10 -distinct算子使用详解7 Y3 ~: o& S) g0 @
4-11 -join算子详解: I/ j7 l/ p) v6 c
4-12 -action常用算子详解
, r; i. I) r, M5 _6 O) t/ J+ T# r4-13 -算子综合案例实战一词频统计
& O; h r/ y! v8 ]& L$ s0 u4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构% e( [1 R0 B7 [8 N: ]
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
4 i" e, ^* @: |' i" Y4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
C, B0 X$ `& M4 z" `2 z' h+ h; h ^ o0 O$ k
第5章 Spark运行模式; \9 V# q2 l! [8 A
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
) `6 m- E5 X, z8 {5-1 -课程目录& X4 b% t, l# k8 I7 G- l
5-2 -local模式运行
, o; _! S2 z; f7 R q/ r, L5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行7 G: k( Z* L# E# ~1 b
5-4 -standalone模式spark-submit运行0 C- z7 O0 `5 B |/ K
5-5 -yarn运行模式详解$ [2 p/ b& A1 [6 m0 R, I
7 g1 s% n2 x" |' c第6章 Spark Core进阶
; c# t/ @* }" s. P5 ~% T8 N* p0 a: N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
5 e q# [2 k9 Y; l" s. k6-1 -课程目录: d: d/ L0 @$ B4 }
6-2 -Spark核心概念详解0 e/ ~" C4 _. w
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看: P" d; \) k% u( m: T' C( C
6-4 -Spark运行架构及注意事项
* g1 H: O. i6 f" Z) a, H6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
+ W+ e, c6 a u% r( c. y6-6 -Spark缓存的作用
+ _6 @/ V k% }6-7 -Spark缓存概述8 | {* }) r5 i3 ^' @
6-8 -Spark缓存策略详解
" Y8 Z2 s- d2 {; [6 h" O6-9 -Spark缓存策略选择依据! Q. ~8 b# {/ l2 B9 P
6-10 -Spark Lineage机制3 \5 ^- U# e& ?$ H, c- s
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖6 B$ {: J. x! ^8 M
6-12 -Spark Shuffle概述
, U, e- B5 P/ F' C0 d6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系1 N; S& L+ ]# z! P) E6 N
; ?4 S0 \3 O* v% V
第7章 Spark Core调优* s) m6 M* D- ^- e
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 e+ M ]7 i; s0 S% }7-1 -课程目录& @/ l' b. I2 H1 z' U% b9 ?, y
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用/ W; \, a- k M0 O$ m
7-3 -优化之序列化
/ q" M7 k7 {0 ` u' w _7-4 -优化之内存管理
! L, f! v( S+ Z$ x5 v7-5 -优化之广播变量* X+ c% u8 @8 s
7-6 -优化之数据本地性
5 x% a/ E6 k8 s( y7 V' S
5 ~, C9 m2 c# C v, p# p! T) P9 x第8章 Spark SQL r8 n3 ^2 \6 K8 n
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
4 d" _ a5 Y8 D, l/ C' B8-1 -课程目录8 E2 G! B# e" T) V6 m* z0 V) z
8-2 -Spark SQL前世今生& r3 p: O% I, q
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正3 R: z( U* E* i. C
8-4 -Spark SQL架构
5 V9 h& {* {3 ~! Z8 c" z, w) [+ N: A8-5 -DataFrame&Dataset详解
! L" U$ p! w# }8 W8-6 -DataFrame API编程2 L9 y& E/ h6 l/ V7 M
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一6 c: X) M. R+ F! M! }
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
1 d$ c) x% I& ^/ E) u8-9 -Spark SQL其他
6 O% l; P4 f2 `$ v$ Y% R B2 ^, J7 B0 f% ^, C8 R) ?; I2 s/ q
第9章 Spark Streaming( M, F9 Y( C3 S; ^
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
: k t2 I8 `$ M+ k6 k0 N* u9-1 -课程目录
7 @& k4 l& ~0 p* }. K9-2 -Spark Streaming概述3 R5 z. U+ c3 B# L7 h
9-3 -实时流处理框架对比
% S9 _* |2 z: l2 U& \5 {% t9-4 -Spark Streaming执行原理; y8 @0 E( x* N D( e2 W$ P
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
4 B- X w2 P9 Q' G1 v9-6 -核心概念之StreamingContext
- Q- b0 E7 g$ p7 o' M& ~( x+ ?- x% r9-7 -核心概念之DStream及常用操作* M0 J" L0 v$ R& |1 ]% o
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战, ?, d3 o, e' g
( M/ m4 p0 T% {6 S0 e第10章 Azkaban基础篇- }+ K7 F5 d3 f9 ]- S6 U9 F
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
, R* ^6 \* y& y0 ^3 @10-1 Azkaban基础篇课程目录
+ V2 D* ` p. O [# `! D2 [10-2 -工作流概述
f! {- I0 ^" l% D3 \+ @10-3 -工作流在大数据处理中的重要性: X/ B8 K- R& J; d" J3 L
10-4 -常用调度框架介绍8 M+ o6 W) A. P9 o+ Q
10-5 -Azkaban概述及特性
$ [1 N" x6 H6 v7 x( B$ ~! F10-6 -Azkaban架构
. e7 d% p) A- K% J10-7 -Azkaban运行模式详解; F( |2 I8 Z& H3 b! q- m) Z( }
10-8 -Azkaban源码编译
* o+ d) @! I* p6 Q+ G1 a10-9 -Azkaban solo server环境部署
6 F4 u8 y6 x b/ ^7 C10-10 -Azkaban快速入门案例6 z0 X& [/ k- }* T* D0 D! N+ [; F
0 ^) M) C! M: `) y
第11章 Azkaban实战篇
3 ]; O& D6 f0 p& a; a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8 m) Y; _% j6 s; |% `
11-1 -Azkaban实战篇课程目录; F9 z; D: F8 Y, {3 A
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用. y% M' O2 k# i! A, E" }
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
9 C/ Z- X8 ~' i2 i! P11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用0 _4 ]& g6 p1 O* ?9 g. l
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用0 w/ \" q6 t( ~! o: I D
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用* V: ]: R8 d' r3 M/ D$ C% c# L% b
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
5 d W2 V! s" C i( Y
/ |% E( }. L" [- i/ K D* k第12章 Azkaban进阶篇# U2 a t- w E
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! j; q4 C1 X4 }& {! d
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录- i$ Q w7 w+ V8 {
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作- _9 R3 _& D- E' D+ U
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
. w$ \# P" ]3 c. h. A12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
% {8 t1 n" p. G& u12-5 -Two Server Mode之使用实战
1 a4 i4 C E4 }/ y) Q12-6 -Azkaban权限管理
6 |: r4 Y# B' P/ O" W3 H12-7 -Azkaban中AJAX API使用0 t m! M% C2 {2 `. h" Z
12-8 -Azkaban Plugin的使用
: ]0 R6 f6 L, j. ~# G& ]5 Y1 Z12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
g& h8 j$ m( r9 j! ]7 X12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路 M! H( T0 J, F0 w6 [& ^) s
1 x7 u' c7 J4 p$ m3 G
第13章 项目实战
1 N+ Q2 Z) q% w, T9 G, Z$ q3 I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
6 B0 `5 Q0 Q: \% t' i13-1 -课程目录
; S; {, h0 \# Q9 M7 h13-2 -大数据项目开发流程
2 m) j; V& y. }13-3 -大数据企业级应用
% T5 s# ^5 a( Z13-4 -企业级大数据分析平台; Q/ X* ~1 V: v, D9 ^6 H
13-5 -集群数据量预估
$ N7 S3 d' g4 K6 t" `" J; y13-6 -集群机器规模&资源&作业规划9 F& q% a# Z/ i3 q! p+ P4 U% X- k
13-7 -项目需求
# A: F; U% X K) E+ y13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列- @+ U! a- I2 o5 C8 y2 H9 ]
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
4 G( Y4 K/ Y3 Z% Z0 k13-10 -每年Grade出现的次数统计8 ]. }! h& d) M) _# k* A
13-11 -Grade在每年中的占比统计' @% V% H: a5 p( j$ a+ C! G
13-12 -ES部署及使用& b* W/ ?0 a( L
13-13 -Kibana部署及使用' l E; s0 n) p
13-14 -将作业运行到YARN上
$ l+ C0 y+ S; k- C$ x C3 {6 G$ M! d13-15 -统计分析结果写入ES测试
* m; z; x6 ], `0 V/ U4 Z13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示0 o4 J# I! z+ u% I3 k
13-17 -作业
! k, R& ^/ ~" A4 K& y+ C$ E13-18 -通过Azkaban调度整个流程' l! s k' p) j8 \# {
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
+ Y0 Y* w9 u1 F( {
?) T, ]6 s4 P' w( Y5 c〖下载地址〗
" ~: A! Q( U J I" `1 Q& ~0 X- D, R! ?) l: a/ x
" O7 z* W# w3 h----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------9 k u8 e0 ~1 Y
6 J1 f* J) I B. G9 z, G: I
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