, h" s: G7 s- {6 n4 B& Y$ m$ U8 j; Q6 K
〖课程介绍〗# p7 O4 t5 J- q# x0 i4 ^
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。) d" o) o9 c+ i! G8 b Y- m
% ?) W# {: T" P6 g0 f5 x! o5 x T* Z9 Y
〖课程目录〗# h+ O! r- D1 }/ C. m# b
第1章 课程介绍
# f _" I' e) X, K6 P# g6 b课程介绍, r. h( S' t# d+ v7 w' v: j; m
1-1 PySpark导学 试看6 s; C) n- a& G2 @
1-2 OOTB环境演示1 i& t8 w9 g# ^. E" p& R' A
0 E Z. {6 t* Q: [( e第2章 实战环境搭建
2 ^% T5 c# d& o+ b0 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
% h) y$ }6 R( ^1 j* N. P7 I2-1 -课程目录
, c( ?, P0 P8 z7 l2-2 -Java环境搭建
3 A+ o% D1 T' S8 _! |" R2-3 -Scala环境搭建
@) ]" g* v$ E; n9 R2-4 -Hadoop环境搭建* _7 M5 ?0 { Q
2-5 -Maven环境搭建
0 r6 N2 m! r" O, a/ ^9 |2 Z( F2-6 -Python3环境部署
$ c3 H& T$ E' c; j) s2-7 -Spark源码编译及部署! h0 ~% k$ f% M. s% C# f l' X3 u
+ p8 c( r6 G& s/ H第3章 Spark Core核心RDD
0 q5 O3 k, V* |5 u, 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
' n5 N Y2 n" \9 M3-1 -课程目录
3 q& @0 |7 C4 E$ F5 [8 D5 q3-2 -RDD是什么. m' O6 y* b* n
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
8 b8 { |- K: @( I" y. W& d3-4 -RDD的五大特性
! G4 a$ b" M" |0 g/ w3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看/ O( A$ C4 U% i$ L7 u2 H
3-6 -图解RDD
2 r/ a& T( m- {3-7 -SparkContext&SparkConf详解
7 k- T8 b) u% ^0 f% i3-8 -pyspark' G t9 H3 w5 K% H1 C" |! r, y
3-9 -RDD创建方式一; x8 K8 h1 }, L( O2 R1 t3 U) Z
3-10 -RDD创建方式二( a5 S0 ^3 D# N O$ h m
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序( {, H- ?# q4 H- Z# u9 m5 z1 h" F0 r
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行" f7 g5 R1 u' r c
8 h l2 G' t! C. w2 R第4章 Spark Core RDD编程+ c$ r( Q% N! i3 ?+ ^+ ~! v
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. G: ]' ~. l) e. a* ~1 _1 [5 l
4-1 -课程目录
, s& u1 p% k5 \9 U/ q4-2 -RDD常用操作9 C& ]1 t# w6 n- \5 C( x9 C( `2 S, x
4-3 -map算子使用详解' K* I3 w6 I5 x: [, }" {" O8 Z
4-4 -filter算子详解, s7 v3 e$ \4 S& S
4-5 -flatMap算子详解
( h) n, R+ S- `" r) C8 w, t6 \$ w4-6 -groupByKey算子详解
/ e. l; d7 P9 K- H3 w; y4-7 -reduceByKey算子详解, e" w- V6 P' m+ \$ s+ B' A$ |
4-8 -sortByKey算子详解
8 D5 w+ h$ L3 w4 `0 b+ U G5 z4-9 -union算子使用详解% l# m' w4 l K) ]
4-10 -distinct算子使用详解8 }9 b( _3 d. R; p w, ]
4-11 -join算子详解+ k- \5 N8 g- v% v
4-12 -action常用算子详解7 k, S) w/ T* _* U9 {1 Q
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
; _8 X1 ]& y: i# p2 I7 \' N: e$ \4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构+ s% Z+ j' h- M: |( ~* F0 F
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计% m& q# i1 Q. G9 K8 I
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
9 W7 J6 t4 S# P% X) S7 p- \' n8 _
# Y. D, V4 V7 n4 _ ^, P第5章 Spark运行模式
1 b) u6 a4 q8 q8 c, g0 L8 X本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式+ R, z& @! `" O$ V
5-1 -课程目录" i) p1 W; |) o/ f f
5-2 -local模式运行; {/ u2 T$ @1 j6 }. O% a3 q
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行# m) v; {% r7 W( {0 \$ f9 _
5-4 -standalone模式spark-submit运行9 C" s# @8 `" J- i9 n4 p# f
5-5 -yarn运行模式详解3 i; k6 U8 ^+ v5 v/ n+ f$ ^4 I" n
- K5 {0 z8 y5 L0 R
第6章 Spark Core进阶
# d$ x5 y2 r5 O5 T7 G: |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% I8 Z* f: n F! O: j; S- ^
6-1 -课程目录
$ A q* p+ w3 k! [2 p+ }0 J6-2 -Spark核心概念详解7 J! g" I% ^7 Q+ Y5 @- p
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看4 M( S7 [, i1 l! g: W
6-4 -Spark运行架构及注意事项: V3 O" C! @. Y k( s% V7 }
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分: N* g& [) z8 D2 G: e
6-6 -Spark缓存的作用" i c& g" J5 S+ `$ w
6-7 -Spark缓存概述
. m0 R9 l4 a# I; D6-8 -Spark缓存策略详解5 I* {4 {1 J: X* b# i5 a
6-9 -Spark缓存策略选择依据
" j) f7 n+ u F8 y6-10 -Spark Lineage机制, W. Q# X5 _" }" W
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
. I9 Y E1 F+ R. S G6-12 -Spark Shuffle概述( F* ^( ]/ d* u4 D* o7 R, ]
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
; W: i3 G- c& `; v+ P! \
) ]4 K5 O; t0 D' k/ }( b0 z第7章 Spark Core调优- q# z' U4 v+ f# g! ?6 `
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
& _5 @5 s# B# n$ G7-1 -课程目录
" l9 |2 U' ^/ k$ o; a7-2 -优化之HistoryServer配置及使用; g$ t2 Z9 Y0 K Z5 [7 k! `7 I8 D
7-3 -优化之序列化
/ h8 z) i% g- r$ L7-4 -优化之内存管理4 Q. U( z$ f; N
7-5 -优化之广播变量, ~7 B+ n0 C/ X
7-6 -优化之数据本地性( o9 r' g( ~$ p6 D: T/ ?# X
$ W! S; y% F- `1 O& b
第8章 Spark SQL$ h; {+ ]/ b7 H5 M* V
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
$ a$ h5 I, C; U$ w8-1 -课程目录( n- ], `. _9 i
8-2 -Spark SQL前世今生
, E7 K6 c' q( E/ l5 ~" t8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正% R7 o& }+ ~# _/ M- k5 l9 ?- G
8-4 -Spark SQL架构
0 Q1 U! p4 q- }7 D! F! {8-5 -DataFrame&Dataset详解/ j: ]- W" d6 }! l2 u7 V
8-6 -DataFrame API编程7 m1 L# S, X" w# |2 Y z
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一, @- ^ x4 g2 {
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二! ^4 ?1 A/ _ R0 R) C
8-9 -Spark SQL其他
7 N0 T) S/ B4 Q% \8 C% Q' k, @( m
. Z! \, L- X( P$ l第9章 Spark Streaming
d0 {; ?# }2 M* U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
7 u; ~3 x( D% v9-1 -课程目录; `! Z+ o7 u: m; K1 v& }5 `* W
9-2 -Spark Streaming概述2 ?9 }1 g. H5 c# [( N) P
9-3 -实时流处理框架对比; L9 N% G e6 u" o2 L$ \* | w
9-4 -Spark Streaming执行原理$ ^( T1 Z' t) y7 N. a* G) _
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming. T8 C( q( I, {) T
9-6 -核心概念之StreamingContext, C1 f, e4 `& ^5 C
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
% ?' u M+ k9 s9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
" v* f9 [3 W; [, b( `' h& s7 ]0 `, }
第10章 Azkaban基础篇
+ d, ?( c2 i, G5 S% Y9 F. d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
, x0 [; v% m/ E9 Q# E2 x10-1 Azkaban基础篇课程目录
' J6 }5 Z4 h5 v! y. }- {' ?10-2 -工作流概述
- r7 G( q+ a/ V5 N" o- r; r$ P0 c10-3 -工作流在大数据处理中的重要性 M5 V$ B: R2 g; @4 N$ Q
10-4 -常用调度框架介绍
+ ] M4 \/ N9 b! T( X9 j10-5 -Azkaban概述及特性
5 u+ y8 `7 J, K9 L+ [10-6 -Azkaban架构
7 ~. A: I% _2 Z7 B. |10-7 -Azkaban运行模式详解
|1 ^6 H4 s4 f10-8 -Azkaban源码编译1 d! A; o, B* _- a
10-9 -Azkaban solo server环境部署
# s3 u: P$ K! f2 @. `/ z10-10 -Azkaban快速入门案例% |" O m& C; d# v2 n5 C' V
; n' i9 _7 O7 s2 ?4 ]
第11章 Azkaban实战篇5 {4 \4 l: I( E: i; k) T9 X
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* e" e9 h, l2 ?' ], [& Q/ _
11-1 -Azkaban实战篇课程目录' {2 s3 r7 W8 ^, p U
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用. r4 s; V. w; I4 T; z
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
7 P' }7 y6 v! L2 }$ e6 n11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
" K- D3 f+ E+ Q2 u) u2 s11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
. D: B( _# R4 C' m; o11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
7 }1 a, F) V7 K* c11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
; C! p* ~, [1 c, \
0 D! h1 N7 ^3 m1 \第12章 Azkaban进阶篇7 \ w! |2 m! W
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
! L/ N& [$ D D7 n" m2 b12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
( @9 P7 Z$ o4 h1 R$ X* a% |12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作% b( ~5 V/ o. n0 G/ J! i; F( `
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建6 c0 s6 m& {/ T8 i5 m' V
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
5 M/ E3 b2 J$ k& [8 _& Q12-5 -Two Server Mode之使用实战
5 {% @# O' @: J7 O3 o/ x S12-6 -Azkaban权限管理3 d" ~: a2 T% H) [/ R; v
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
4 z1 }- n, G& j) t" j$ Z* A12-8 -Azkaban Plugin的使用
/ ]; J7 [3 {4 e4 b0 j12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
5 U7 q3 l: m3 q# w; ~12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路1 k, m1 @# U6 H% ?2 O2 U% N
4 V$ p7 h0 z. [! l1 s5 T5 S第13章 项目实战
1 A0 |4 L- p5 p/ y W# K! o" A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
4 S# t- \; V. f9 K7 B7 N& x13-1 -课程目录
0 ]& j2 P4 V+ n, ]8 e. t& m13-2 -大数据项目开发流程
( S+ M3 W# x' q. J0 {13-3 -大数据企业级应用- `" o# K& ]0 U% _( a+ U
13-4 -企业级大数据分析平台
8 d3 J) ]5 [: c" q0 k13-5 -集群数据量预估
& S5 _! D/ F3 o- g* ?3 _13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
" y* y( e6 u- Q13-7 -项目需求
7 {, w+ q. M2 p+ E1 s( _13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列 z, z1 f) H: Y) |# \) \
13-9 -SparkSQL UDF函数开发1 h+ _) `% y+ ~
13-10 -每年Grade出现的次数统计
0 p. i. h0 d9 b) o4 |13-11 -Grade在每年中的占比统计
) F6 [- \/ h7 H1 t5 v13-12 -ES部署及使用" h# B9 f& M; {" {) x5 d* a
13-13 -Kibana部署及使用
$ [+ ?" X" `+ Z& z+ D! Y13-14 -将作业运行到YARN上/ |/ h- h- X- D: C) J1 t
13-15 -统计分析结果写入ES测试$ a3 k% [0 D% }* A( g3 q
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
& [1 l6 w9 D( y" N9 }- R2 [13-17 -作业0 y- C! d8 P$ t f& N6 `2 @
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
3 w- r% z3 W* [# z0 d! S13-19 -课程总结及展望(重点关注)
5 Z' l% E. O: m2 | F
9 ^8 g0 d/ S7 F) O〖下载地址〗
- H! X4 y+ R/ b0 n" f' u$ X D! U" E$ O6 N3 X* m
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$ A, a: Q" @7 \5 y" }& N5 k# E y& I
/ E) i; _# {3 w! `〖下载地址失效反馈〗
8 ]4 f. o9 W& a: \1 { B4 _, k: s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：22303040708 m# j$ c- i; C) y; z) `: `: d9 p
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