; l7 B2 _3 \% @( W2 t3 [9 ^! w: y( J5 X+ M7 U) J" ^- ^. d
〖课程介绍〗
9 C: W9 `# 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。2 L X! x# D+ L
7 p) I# E5 f) j- K
〖课程目录〗8 B& w6 `- o9 p5 ?4 o# F( w9 S
第1章 课程介绍
% N% H4 {* \: v7 D2 t课程介绍5 M* W0 L B1 u& H6 y" l; R
1-1 PySpark导学 试看
l; _% B$ I, z4 ` F1-2 OOTB环境演示
0 `7 ^$ A% z* J) w1 }
4 N& c, g7 @! n. k; f- `第2章 实战环境搭建
- ]5 s0 A% Y& ~" h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2 K- l- a( V* G. X
2-1 -课程目录7 y/ `& q+ M7 l3 H$ u. s% J
2-2 -Java环境搭建
* V' L5 {! D' |2-3 -Scala环境搭建; r: J0 L7 x/ p5 h, r4 O
2-4 -Hadoop环境搭建
\8 U4 `& m( b" W9 ]% }2-5 -Maven环境搭建
{) ^1 g9 L5 l' `2-6 -Python3环境部署) \4 a, Y& c3 e- C* U
2-7 -Spark源码编译及部署 w3 q% B H2 X, M, ?
: S4 H4 `+ }/ O! k- q7 |4 l$ Q
第3章 Spark Core核心RDD* V1 t* P1 A" ~$ }$ v
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
1 Q* _- }: `# {3-1 -课程目录' V! J* \9 w* r
3-2 -RDD是什么8 }' z# T2 J H' x
3-3 -通过电影描述集群的强大之处5 a& b9 N2 b# @* ~8 Y4 y+ Q
3-4 -RDD的五大特性
4 F* L3 m. E" r3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看4 D* f* ^3 L& v# u2 t( M& c
3-6 -图解RDD; a7 M* e4 H) l6 X
3-7 -SparkContext&SparkConf详解- {' H* A* x5 F0 U
3-8 -pyspark
8 H0 B/ ?" o2 v3-9 -RDD创建方式一4 d$ S! G4 O% T0 @' m5 E
3-10 -RDD创建方式二5 @1 x# q7 V; ~, y" `) s' I: r
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序7 b/ ]& Q5 Y0 c- @' ?
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行. I; R/ o+ Z4 { Z5 S
) k6 R% C- ]2 D4 ^2 j* O
第4章 Spark Core RDD编程( r s! f) a5 p" M
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
6 l+ i$ j$ I g6 A" m X4-1 -课程目录6 F4 ?' Z( u K; T" ~
4-2 -RDD常用操作# I% P7 k: X' S* [5 _5 A9 |
4-3 -map算子使用详解
. a- O% R0 |' r6 b9 c6 m4-4 -filter算子详解
$ ?+ t- w3 ]; [$ j' L- _$ v# e5 B4-5 -flatMap算子详解
- j& l1 x/ h8 N0 O) G4-6 -groupByKey算子详解
) W0 t' l- a1 I# t4-7 -reduceByKey算子详解
2 i' C- L# ?# V6 R, N# D* O' ]4-8 -sortByKey算子详解
+ D ~% S3 V( z4-9 -union算子使用详解' ~8 U: B- M0 W1 p
4-10 -distinct算子使用详解5 x3 p; g8 U. V
4-11 -join算子详解
) G! i4 L2 D% s/ r4-12 -action常用算子详解
; C4 ~7 _- K C! X k* O$ M4-13 -算子综合案例实战一词频统计
) g/ h3 K# f- k h9 q4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构/ `! d. G$ I( o- [
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计" n/ C, _! t( V- H; J0 f4 O
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计7 [+ Z d* Y, v9 c$ H
7 l v2 l$ Q7 j: I% Z% c( x第5章 Spark运行模式
2 ?* X- b2 R, z本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式9 I- m4 E4 i) c) E+ d/ F
5-1 -课程目录. P% l1 y% W" y. v! }' g/ f8 F0 P& l
5-2 -local模式运行$ U* ?/ s* t \! l
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行6 i( t2 O. W0 z( U% z+ O
5-4 -standalone模式spark-submit运行8 c) D# e0 a( y3 r5 b2 e2 r7 I
5-5 -yarn运行模式详解
1 c/ A4 ]" K% v6 S3 W5 |7 \7 J2 c
第6章 Spark Core进阶
- d- {9 d. s4 ]: M: o% F0 F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Shuffle9 f$ y- v6 _" d4 ^1 t* ?
6-1 -课程目录+ l s9 n# T3 l' \
6-2 -Spark核心概念详解3 o7 R6 {7 J+ u$ O7 h
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看7 _" L1 l& i" T* ^( L. N
6-4 -Spark运行架构及注意事项
; M$ K" x8 p! l" {. c% P* b4 g6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
3 K$ }" z9 q3 F6-6 -Spark缓存的作用
( @3 k- I7 f3 B. q6-7 -Spark缓存概述
8 J7 P3 l. ^- t- }- N6-8 -Spark缓存策略详解
9 I/ T/ B2 O2 v9 X8 q& K* C, w6-9 -Spark缓存策略选择依据
) i/ A. v: j7 R8 h6-10 -Spark Lineage机制
5 }2 g, T8 u0 |/ k) y& Q/ Y6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
- w" W1 K$ ^/ v& s6-12 -Spark Shuffle概述
* P- g2 u; O3 u/ H! G# m" A& P5 B6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系$ I+ i8 u' C' f& J$ H$ G
5 C3 O1 l( ]! @8 X
第7章 Spark Core调优
1 ~# a& \; {9 @6 l: ?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
& o/ z7 d! J- g7-1 -课程目录* y6 @6 o; t' F+ |+ h" F! q
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
0 ^$ u/ u0 Y1 O4 }+ k) s4 G, y7-3 -优化之序列化( Q" J7 |9 s& t* V& z* n
7-4 -优化之内存管理
; q' v* a% K) ]: ? `4 z( b7-5 -优化之广播变量% t/ Y' n) S! E' E4 u* `: W
7-6 -优化之数据本地性/ ?! V; _1 H5 ~0 J+ z/ o
, u2 v3 c/ H9 U% m6 h2 U
第8章 Spark SQL
7 ]/ v/ p* O8 _$ J6 w; Y" }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
/ r# U6 S" U! }; X* A8-1 -课程目录
: M% Y* C2 G8 \; T8 T8-2 -Spark SQL前世今生9 M6 H8 V4 `( [ r
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
- o& B( `2 X$ l( Z% K8-4 -Spark SQL架构
; p7 b( C" w( U0 \% E) H2 P8-5 -DataFrame&Dataset详解
! E8 J% c7 H5 O! T i0 a8-6 -DataFrame API编程
/ u6 P& G/ t) e6 N8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一* d: L: |3 @6 C4 D
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二% M9 F: h7 E' d5 X; @4 b' c' N
8-9 -Spark SQL其他
1 N. h% R' H. ~" h( ^; G) J6 x0 I+ ]6 W3 V9 y
第9章 Spark Streaming
( ?7 J: M* \* b/ n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+ d& ?/ x, F8 N" X" e! M& b: F4 Q
9-1 -课程目录
3 N% Q; ?2 V" R# D: y4 z+ | }3 B9-2 -Spark Streaming概述
& P8 r) D: l8 X( t9-3 -实时流处理框架对比
$ c* ?. C" F1 K" ^0 v8 F; [9 o9-4 -Spark Streaming执行原理% X/ c- J2 ~: G: s0 v& f
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming: Q9 Q+ M2 a) I) V
9-6 -核心概念之StreamingContext6 T/ X6 _+ Y- }# Y9 x
9-7 -核心概念之DStream及常用操作+ D3 R( u/ ]; T# \5 e
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战! |5 J1 c4 k: u5 @3 l6 G" @4 A* e
3 ^& _7 P0 S6 e) w& H6 Y第10章 Azkaban基础篇
+ B. Q+ m: Q5 K& o. ~$ y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. M7 O8 z4 ?% s+ a0 v! ]+ |' p& f
10-1 Azkaban基础篇课程目录
1 E: b) s. j- |& L w10-2 -工作流概述6 G! i3 D: s% |3 q* F
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
) c& s4 `$ v9 M; T! H; f8 u6 E10-4 -常用调度框架介绍
% O# h; E3 n% L O, }, j! x10-5 -Azkaban概述及特性 T& u5 p" w8 V; ^7 P1 q1 q3 Q
10-6 -Azkaban架构
. o6 o6 G9 Y1 r X t% k3 g10-7 -Azkaban运行模式详解
2 R! g0 @0 a" A) S5 X; m( X10-8 -Azkaban源码编译+ j4 j- x I0 g: \. v
10-9 -Azkaban solo server环境部署% O# ~# r" a6 b6 S8 c
10-10 -Azkaban快速入门案例
+ o( E" p% H r* O; d% M# o: O
& Q3 _/ b% _ c7 B+ q) `第11章 Azkaban实战篇
8 V( S( E1 Q! M( I; f" g. K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, A: }0 ~6 x" U& t
11-1 -Azkaban实战篇课程目录- ~9 \( f% p) {- l8 P2 F/ u
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用* H7 Z2 M! a9 K8 w" u1 Q- z& G# ~
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用# T$ F. A8 j% a
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
, F( H* ]( I4 s3 |) b11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
9 R- K( p2 O ?7 o' Z11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
9 Z3 V5 K! U+ ^) v. a! H, B$ u) n& `! r. J11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用7 v+ } D$ H3 Y- B3 r
2 P* A" U% |. g/ i
第12章 Azkaban进阶篇6 w: W( T) X `& X
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
) p1 v9 ^/ | Z: n8 q7 i8 V# t$ X. m12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
4 b+ o( [: k! w# M2 k6 _. P$ ?12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作& g) `7 S0 Y% |+ Z9 ~2 A& ^9 L
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建/ l/ }1 ~- G- a) U# s3 N8 w
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建, e8 B5 a. H, |* j
12-5 -Two Server Mode之使用实战3 E* q8 c- ]+ p' z+ \. j. g: `: f$ w
12-6 -Azkaban权限管理
, E% M9 A0 ?; }5 l# r" ] m6 J% \8 E12-7 -Azkaban中AJAX API使用. ~8 g8 W2 p9 b- m8 d6 ~$ e& j- P
12-8 -Azkaban Plugin的使用
2 I8 k9 @5 K6 V! C$ O12-9 -Azkaban中短信告警改造思路: f) U7 e( N; `# D
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
! m( |; D; _4 s/ o; b( v# V1 A8 B9 q* ]
第13章 项目实战8 q9 b/ e, V* k
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
1 R+ c7 q6 |6 x5 ?' w13-1 -课程目录
' x/ ~8 |8 h7 n& u9 ]( h2 |- [13-2 -大数据项目开发流程+ w; z7 ~: d, R4 \% w9 E- T
13-3 -大数据企业级应用
3 c8 P$ @0 Y) x, e# W1 L# C7 H13-4 -企业级大数据分析平台) P+ c& @4 }; L/ l( A
13-5 -集群数据量预估
+ s% I6 L x' d' S8 j. n" p! n13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
8 ^% F- m: _, a7 M13-7 -项目需求7 h8 V0 G* N! F3 n
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列: x% @( S# W: o) h
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
& r5 I1 l) i% T13-10 -每年Grade出现的次数统计/ z5 u, o0 @. w
13-11 -Grade在每年中的占比统计0 D+ v6 D" m( f, K/ R- D) g7 F; l
13-12 -ES部署及使用- L$ p, w+ t! g3 f9 q5 B4 N
13-13 -Kibana部署及使用
9 l" d) ~, z f/ K$ B# U: T13-14 -将作业运行到YARN上. g! i* K. ~9 P5 J/ _4 }9 A
13-15 -统计分析结果写入ES测试
6 }. m" F9 N! ^- M9 k* `2 R13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
2 o& k6 s$ z7 n13-17 -作业
# n( w5 Q* Q6 Q8 P* l1 ^13-18 -通过Azkaban调度整个流程; W$ U# M0 g/ B: ^2 D w& ?
13-19 -课程总结及展望(重点关注)8 I S1 z+ l/ Z- v t9 B z
! z$ I. B0 F. `. N5 n〖下载地址〗
$ I ]" ^( D! }/ v% F- U6 y0 o7 K- P& @
( t+ g b& M3 E& H----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
: @. j/ Y6 x; _! N7 ?( J% p: ?5 o' W, m+ [+ D: N5 l" K' `
〖下载地址失效反馈〗1 [+ G! E7 M4 d# m( x* ^; M% A
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
l. t3 J5 k- Q- C- c( n2 M i+ g$ o6 B
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1 h% [2 a" J' Z2 b* N" C, o
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