- i. s5 }3 {, n* t% S* y/ d4 d$ o
( _" e4 o$ m0 E* G" O
〖课程介绍〗
: m* ~7 }) `( q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。
+ X% }/ j( ]% I5 N% j9 r _% [. M6 H* J4 M0 k, O+ f
〖课程目录〗0 ~6 Y0 N! e3 Z
第1章 课程介绍# ]4 Q! F2 U+ M. l4 |+ S& e
课程介绍6 F3 h" G9 O" U3 }$ o t
1-1 PySpark导学 试看, V) o+ y' [' l
1-2 OOTB环境演示- }; U( w2 j- {% d V. i* W! E$ a8 \: r
. [" D1 }/ w% S; ^% A% ^) B第2章 实战环境搭建
6 d7 \: M7 ]0 m$ ?( f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
& t6 s. V# f& H3 R* U4 o2-1 -课程目录! I& w& g" R/ K" z b
2-2 -Java环境搭建0 x7 i& H9 M5 _
2-3 -Scala环境搭建 N5 T/ f, ]! L
2-4 -Hadoop环境搭建
0 `) F9 w# y3 {" _3 [8 {6 g2-5 -Maven环境搭建
; u! R/ P7 z8 c* j0 ~( r2-6 -Python3环境部署% B8 L( H9 q3 F. P7 u& a5 \* p
2-7 -Spark源码编译及部署% k& n0 x5 C3 j! D6 q
' {! \4 R8 ]: I% w1 ]+ W6 ^
第3章 Spark Core核心RDD
~" w* H" B7 a0 w4 O% |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
+ U# I3 K5 o3 a; O) w" X' y' n3-1 -课程目录: ?1 a3 m u& Q% W1 C
3-2 -RDD是什么0 F6 c5 _0 c" F, e( X% i8 q! K
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
8 P* X- S: A- B; D3-4 -RDD的五大特性 n9 k! s. s/ {2 X' F# g0 m! g
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看+ f( U! p/ `' `+ G: e. K( Z. R$ {# Q7 E/ G
3-6 -图解RDD
; E4 e2 e+ R7 ? L Z3-7 -SparkContext&SparkConf详解
9 k& X$ L9 e) w! X( H0 ]3-8 -pyspark
$ X3 M, K7 n; A2 ~5 h3-9 -RDD创建方式一
9 `: a) R/ p7 M3-10 -RDD创建方式二2 S( x1 V/ A9 b8 S7 P
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
% A6 ]+ e' p* h3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
7 S& q' g+ T+ h8 I
2 P6 M$ ?1 I# m- j7 L5 U5 i8 j$ I9 C' w第4章 Spark Core RDD编程0 R( l3 X7 b* 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 Z' q# u0 E# [9 l, _7 p8 ?
4-1 -课程目录
' a, Z. o' U6 u4 T, G4-2 -RDD常用操作
( V3 _. R. E+ ?2 p4-3 -map算子使用详解. r7 I5 B- t: x1 U1 `7 _9 C: p
4-4 -filter算子详解
0 O6 a0 o$ ^1 j' i) n4-5 -flatMap算子详解
/ M( C% h, q6 e2 r9 f% c( Z6 b4-6 -groupByKey算子详解
( |7 y( e9 }8 S6 m" u0 e4-7 -reduceByKey算子详解
; p3 a6 D% `4 O8 C3 P& x# b4-8 -sortByKey算子详解
; C6 d3 L5 l) T1 Z4-9 -union算子使用详解3 J# M8 U5 W9 G0 L1 A8 Q( r9 z
4-10 -distinct算子使用详解
- I' T* A) R# K! r4-11 -join算子详解3 d9 o3 u; m! ]
4-12 -action常用算子详解. f, e4 i! T6 }+ K/ o* S2 r
4-13 -算子综合案例实战一词频统计; ]: _, L* D4 G+ W$ g
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
j' A! t3 B, V3 G" k6 T4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
- }0 ?' @- }4 l4 Y) v, P4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
; i( g; j: Y# w* {2 w' i; A) q4 ^) y( y. r) V' S+ B6 e
第5章 Spark运行模式. i1 S+ N6 X2 ^- q+ p% v& W
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式* x1 P! D/ h# i# i/ X) b9 J
5-1 -课程目录
y4 j, i, G' u& A( R' X# m5-2 -local模式运行% d# o# `$ f* [& r- S8 z
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行8 ~* P! m* y* C% Z3 i$ T; L7 l
5-4 -standalone模式spark-submit运行5 r0 K0 x* ?" r y4 |+ z& Z. s
5-5 -yarn运行模式详解. G( s5 r! p# l( u- R
4 t) u* f/ A0 S第6章 Spark Core进阶
5 G7 b/ L7 ?3 O7 Q& z( q* b, m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
+ T O5 a- D3 t, G- Q1 M/ r6-1 -课程目录
- p5 n( B. ^ c w% b/ a6-2 -Spark核心概念详解$ D- V. w* j. @7 C
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看1 L6 h. m: J0 m) c# U; W- d. i
6-4 -Spark运行架构及注意事项2 ?( Y. u# A) G
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
: l& x, c1 a/ X0 [6-6 -Spark缓存的作用) x% p r' l4 k5 }1 M: z9 J) V
6-7 -Spark缓存概述- c* k0 |- B! I' Y6 f! _
6-8 -Spark缓存策略详解) O/ M, V/ D8 @8 T T6 k- D: r: h- ]
6-9 -Spark缓存策略选择依据
7 o- z. a$ r+ y' |: R6-10 -Spark Lineage机制
Z% ^- o5 Q# N6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
4 Y; K4 E$ }" Q: T6-12 -Spark Shuffle概述
' x' Y1 H/ F) d. p9 V1 S3 l6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
& \8 d# x+ l# }! p3 k/ S X9 s+ ]5 T8 F. I
第7章 Spark Core调优
4 A/ A3 j! J; j. [: [1 `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
+ ]2 l+ X- X0 ]5 `/ }7-1 -课程目录
& J. X$ } }) v. X5 z( ^/ _; e7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
" }/ D" o2 e' u9 G. }7-3 -优化之序列化* ~) J2 @8 S* s* N) W! o b- G. k% Z
7-4 -优化之内存管理
9 _ W& w2 I+ u6 Z" x& }7-5 -优化之广播变量
]3 B8 b- F$ r- h7-6 -优化之数据本地性7 z, g7 ?+ E/ y% }# i1 a3 t
0 Q# I+ O( A2 E$ L( O3 r. |/ @
第8章 Spark SQL. i$ ?$ L4 h6 g! i$ X
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
* Q4 ^) }$ J4 ?; y6 x6 l8-1 -课程目录& Q, G3 a/ g5 F+ g9 q
8-2 -Spark SQL前世今生" S/ w2 V3 f8 n- k& S
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正! R% J6 l5 d0 |1 \5 c
8-4 -Spark SQL架构
, l, Y* h; K! m8 ^2 J ]8-5 -DataFrame&Dataset详解4 ]7 S5 s. L8 }) b
8-6 -DataFrame API编程
8 l) K8 n L9 w( x7 S8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一5 S: @, s! l8 H' j
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二5 Z" ]4 X+ X2 y8 |9 X
8-9 -Spark SQL其他+ y$ r$ ?/ w9 y% i
8 A" z" \4 D' u9 S' }. l第9章 Spark Streaming
6 p; Q) a ]2 W' t6 q" n Q$ X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/ @( T, Q, A9 S7 e
9-1 -课程目录8 \" e# a5 g0 Q9 p, n* |. A
9-2 -Spark Streaming概述
+ T9 |* B; X$ P( ?9-3 -实时流处理框架对比1 k8 a Y, T: @1 f; ~) g+ r
9-4 -Spark Streaming执行原理, e8 q( W; @. |
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming. n8 K2 ^' l }0 N3 S; f3 L
9-6 -核心概念之StreamingContext
) b, ~1 Y: B4 D8 } ?0 ?" }$ M- t' P9-7 -核心概念之DStream及常用操作
# a- e2 w; Q7 X$ Z. x6 P9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
% r( S( n4 v# `" W5 F- J. U5 }2 J+ p! N; W5 ~0 g
第10章 Azkaban基础篇+ L: f z$ @6 k L" [, j
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 Y/ a3 b$ D9 i! D5 q
10-1 Azkaban基础篇课程目录
" f+ v! P* u# J10-2 -工作流概述
p+ Y0 c2 e: z: G2 @" X10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
7 K, p6 s) I4 t5 ^+ R5 g10-4 -常用调度框架介绍! n- k5 E6 r- G
10-5 -Azkaban概述及特性
% L) F8 |0 Q) z5 i4 E6 L10-6 -Azkaban架构
/ N" ]0 g6 o9 \% \% U: p* m10-7 -Azkaban运行模式详解
% E! p; `3 h9 Y2 B10-8 -Azkaban源码编译
" M" D# G( u1 @3 D: B+ F" ?. _5 y10-9 -Azkaban solo server环境部署
* N, Z$ e6 f# b# M) T10-10 -Azkaban快速入门案例
1 }4 m( e- t$ b2 S3 W% I
$ l( ?: H M- x; c第11章 Azkaban实战篇' ~8 w" u. ^ S' j: O: Z2 Q+ e
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
. y( u, s' M1 f0 g* s11-1 -Azkaban实战篇课程目录" l+ Z) |1 a$ ~# G2 F9 J* i
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
5 C1 n* l( C8 i- d! l1 p, o11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用# k" V% u0 M' ^4 l# T; R
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
/ o. |' n' o- o9 E, ?11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
, Z7 o3 h- E1 `9 p4 R; w) z R11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
: W% u+ ~3 W7 c+ g11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
) k/ ]6 \" U9 K6 ?
1 ^- S0 p" [. Y% ?* v第12章 Azkaban进阶篇' P% J6 c6 D% B* ^ M2 w2 ~
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6 \7 p8 T/ r, d; W: a0 E
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
2 l+ {# L1 z C% s4 d12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作& _2 D$ H$ Z0 r0 Q
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
! h- }! \1 q' u% B" @* u% P12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建; u# X+ u: p4 N% x P5 h7 e2 s
12-5 -Two Server Mode之使用实战
5 }# ?2 L) f. O8 z12-6 -Azkaban权限管理
: I p, \4 V% U J12-7 -Azkaban中AJAX API使用, ?5 `3 z+ ^2 c# [/ I
12-8 -Azkaban Plugin的使用0 E- c( I! R4 P9 ]5 g6 x1 j7 U4 G( q
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路0 q$ a: {, Y8 W8 g' P/ N7 o
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路5 K: W/ m& u& J; Q
/ a! m8 k Q) D& p
第13章 项目实战( r; _2 H2 Y3 m- I; F) b- 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6 k" `2 [, b3 G
13-1 -课程目录
% \5 ~& ^2 \* J' T* t" Y# ~- N13-2 -大数据项目开发流程
8 ?' i. ~) s: @13-3 -大数据企业级应用/ T; x3 Y7 P O. O: z0 P5 x; R
13-4 -企业级大数据分析平台
/ ~+ }( i) x6 ~13-5 -集群数据量预估* C6 a. A: o" F: _6 E; g0 C
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
" Z9 `3 `- b9 _3 e13-7 -项目需求
2 L" e% y8 l$ O& N. l. ?$ A. e" U13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
+ E; x8 A' y- g9 x a13-9 -SparkSQL UDF函数开发
2 ^6 F1 ?& m5 Z0 j4 J5 B13-10 -每年Grade出现的次数统计2 l4 H: ]8 A- p0 j7 Q# N) ~& R! A
13-11 -Grade在每年中的占比统计
, w( C+ t9 U. E13-12 -ES部署及使用. m' l5 _( I X5 s5 a6 W8 g
13-13 -Kibana部署及使用: I) U; J+ w6 s. s
13-14 -将作业运行到YARN上% A, n4 C6 u( F( J
13-15 -统计分析结果写入ES测试4 P. `; y: a- y
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
8 e; n# ?4 L/ c5 K3 u+ s13-17 -作业; @8 h, P; h/ I+ \) L3 q
13-18 -通过Azkaban调度整个流程- G, A" H2 n$ N0 i- S: m
13-19 -课程总结及展望(重点关注)5 g) [1 s8 Q, @" Y+ _! S
8 a" @/ c+ ~( Y9 Y! C, w# K. D〖下载地址〗
( p3 k8 w8 X4 p8 P5 g; n* b4 Q& t/ h" D
5 w5 a( k! y! s0 B8 j: N----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
7 z6 @2 @) x* B4 M, A! e- z t0 x6 P' ^
〖下载地址失效反馈〗" T7 e# `: r2 |% }0 F+ F, ^8 h4 d
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
3 L# `7 |& N* T8 q
' [) _6 k( s- z' ]0 l$ N〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗# {, w9 ^2 ^' N/ P* ~
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
6 q+ _! m- I9 G( ~' G& @5 Q1 l* q$ T6 F9 t9 Z/ r6 q$ I
〖客服24小时咨询〗
: S h; j; Q2 H1 q! x0 |+ l1 q) C% o有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
