8 f4 f* Z1 I1 M0 ?% _4 X! F0 T" P% M* h5 d R& v9 f
〖课程介绍〗
' ?9 _) B/ `- [3 a# s+ S' ^; [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。
7 k2 ?2 b% J1 T% ^: a, L% q5 R/ z4 P% ?* B
〖课程目录〗) D+ P$ I* ~: C5 I
第1章 课程介绍: Q2 J; p& K4 Q4 ?( G% t' `! r+ @
课程介绍1 S6 O5 `/ F; ^' z# B( |& ^! u* W: P
1-1 PySpark导学 试看* Q% `5 r: D" y3 R1 a. n
1-2 OOTB环境演示
9 j+ L4 v4 d) B/ |6 p
% p6 o. H0 g# O第2章 实战环境搭建+ n* v8 Z/ w \# ^ 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, b+ t9 m# R. E; f1 O* A( N6 B
2-1 -课程目录8 _0 `2 j) b& x4 d; F3 O
2-2 -Java环境搭建
" b; X$ [) L! P: h; x2-3 -Scala环境搭建; k7 B% b1 M6 T5 z" A! [
2-4 -Hadoop环境搭建0 |) c. e* R! m
2-5 -Maven环境搭建1 [1 z; G$ S# g) A. s
2-6 -Python3环境部署
0 K' o5 _3 _& D9 ?0 q S* w9 A2-7 -Spark源码编译及部署
! q9 z. R; s& k! j- P8 j" O/ h- K5 o; [1 D% s
第3章 Spark Core核心RDD
- z* U3 z) s3 a( 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
5 ?& ]6 l/ U' i# L* h0 Z3-1 -课程目录9 v; N4 o* B) z1 J+ ~
3-2 -RDD是什么
/ @8 [/ y. h- y9 I, R, a; O/ m3-3 -通过电影描述集群的强大之处' j' }! P) U) `* E) B0 q
3-4 -RDD的五大特性7 h$ J7 s# ]& i5 r
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
. S' C3 S% a$ n1 Q" L3-6 -图解RDD' A! H6 m. K% i C* u
3-7 -SparkContext&SparkConf详解# Q* P0 C$ l3 P9 y
3-8 -pyspark
_& m/ K% M0 ^ o& v- i9 G3-9 -RDD创建方式一 U/ U$ h& f' m, o' H- l* w
3-10 -RDD创建方式二5 a7 E1 G6 j4 @: I X5 p
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序3 J8 c _+ M. O0 C( U$ `
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
' {6 X' Q8 Q$ \- n% L, g: E- \7 R
第4章 Spark Core RDD编程
+ f* B7 Z+ W& \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0 i5 T8 G( y) F. M5 H2 j
4-1 -课程目录
& E/ ?/ K; J9 |5 U3 D K/ u4-2 -RDD常用操作
" x6 H* o4 Z2 [9 Z9 O- F4-3 -map算子使用详解" y! I9 W8 `: e
4-4 -filter算子详解
: P% I" D, b" @; _( W7 I P3 y4-5 -flatMap算子详解
J x# Q5 @9 l+ e4-6 -groupByKey算子详解
% K+ `% F! n# K8 n9 p4-7 -reduceByKey算子详解
! W! A5 ^ o5 [1 D- n9 |. }6 q4-8 -sortByKey算子详解# P( a: a2 Y" g$ J
4-9 -union算子使用详解8 d1 ^! _3 O/ {+ P- C u
4-10 -distinct算子使用详解: v- i+ G* @( ~1 `. v
4-11 -join算子详解
+ [3 ^. l; P: ]) K# ]4-12 -action常用算子详解7 Z8 q; [3 A9 x$ c
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
9 A* q4 y* i4 \4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
+ j: m: Y& S% S" K4-15 -算子综合案例实战之TopN统计8 ]' @( i s4 j" J
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
- z# g5 B) g( L+ h& E3 S
2 A- f& l! j, r) z( B第5章 Spark运行模式
6 U8 s( `1 `/ R+ O+ G! x* n本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
! e. G7 c4 h8 O9 J4 y5-1 -课程目录3 b1 U' c% x" \5 I
5-2 -local模式运行
1 @- r5 Y& h# x5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行0 t/ v6 V3 n& _# U! Q/ ?2 i
5-4 -standalone模式spark-submit运行1 u1 C! c- Q% v
5-5 -yarn运行模式详解
! |; M1 o% l% C' k* N# G9 U$ o7 C$ M/ x# n6 S5 u- D" w' F
第6章 Spark Core进阶6 y# M. y$ ? x& \
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: e2 f3 w5 |) x/ F1 ^8 X6 E" S
6-1 -课程目录
1 Q- ^( _1 c" {, c. [6-2 -Spark核心概念详解
! Y. P% ]' T W1 T( _6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
+ Q5 a! w% M2 y6-4 -Spark运行架构及注意事项
- h+ W; B5 O8 z0 @ U6 F: A# P# ]6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
' L( ?% p4 O3 a) Z% d! b6 h6-6 -Spark缓存的作用" y; g0 o; [; q( f1 A1 m7 r' R& E* E
6-7 -Spark缓存概述
* f' U0 @! i( E* }5 D* C7 m6-8 -Spark缓存策略详解0 N+ ^: C- o" M9 V
6-9 -Spark缓存策略选择依据( Y% M6 E2 q, S6 v. h7 F
6-10 -Spark Lineage机制$ c# K0 x: i/ Z; A9 b
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖6 X' C4 h( P) E7 c
6-12 -Spark Shuffle概述
# O2 z3 ^& i2 N) ^6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
, {9 n; v% g5 D/ O6 V
: f2 r5 F1 p0 c7 j; W第7章 Spark Core调优" v/ A$ \: E- 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
" E* @2 r- `5 i+ u7-1 -课程目录# D" W6 P: }% _; K- J
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用4 h, j: w* r" N$ y" U, G
7-3 -优化之序列化
& E2 J- k$ [. j- S: Q: y7-4 -优化之内存管理
5 J7 {7 Q3 {7 L( E2 c7-5 -优化之广播变量: Y B- \ _ r7 ^7 {
7-6 -优化之数据本地性) \6 e- H) V7 i2 Z0 v7 [" i
: [% [7 r5 b A" O/ `+ @
第8章 Spark SQL; e* s2 r8 V+ u' o; x% g0 W
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3 W C" m# i% @7 t, Q
8-1 -课程目录& J) Q& C; z% `7 }0 L% h2 d
8-2 -Spark SQL前世今生
/ @& Z& }; `1 v% r3 y8 E% V) o8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正: ^( }+ ^3 ^/ Z0 s9 R
8-4 -Spark SQL架构) ~6 w; p) o4 \ Y
8-5 -DataFrame&Dataset详解
8 c; N, U- j7 T0 ]8 x3 [8-6 -DataFrame API编程
, k/ |5 H: c- Y. U$ V- y8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一6 e" H: B9 z# [. T' S& F
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
+ l. d& \7 F; j$ p- \! U8-9 -Spark SQL其他
3 O' t7 \1 u6 `) Q4 B! j2 A9 Q7 ?$ K6 l8 T
第9章 Spark Streaming' R4 j. O3 M* Z* 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$ F% S: Z" z7 ^
9-1 -课程目录
) a: l" F u: Y! M1 B: R9-2 -Spark Streaming概述: ^8 O5 k; V( r$ L* e
9-3 -实时流处理框架对比" W$ k* ] }# U: f# U: H) t" P
9-4 -Spark Streaming执行原理
) C( w( U6 ]- U" z' R9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming& z3 D% B e, r d, q! I, r
9-6 -核心概念之StreamingContext# m% ?3 E7 {% N$ c ~, l8 u
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
, [ {2 g, y6 p) \: l1 E9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战" q) f) k7 |- K% z( M1 X) S: _
* d$ v& ~) x+ B- ?8 f0 R$ F/ G0 G第10章 Azkaban基础篇1 Z5 l2 W/ B5 [/ f2 N
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
* r2 s+ c- X: J2 g! H10-1 Azkaban基础篇课程目录
" K0 I! S1 q1 x) z; m1 q% x$ C10-2 -工作流概述
/ C7 [' M3 S& ], Q/ j2 v10-3 -工作流在大数据处理中的重要性, j) l/ ]1 [4 Q1 a* h1 K
10-4 -常用调度框架介绍
! ~9 y8 O) O5 h7 O$ y' o7 h! O10-5 -Azkaban概述及特性7 u8 G: T9 a$ i+ W# ?0 b
10-6 -Azkaban架构$ y! o+ C# H& w% Q5 i2 s" S B
10-7 -Azkaban运行模式详解
' y( U' ~2 q! z4 R. H$ K' A# n10-8 -Azkaban源码编译
+ \9 G% |5 \; J: M/ s' q10-9 -Azkaban solo server环境部署1 f1 Q. R5 g V
10-10 -Azkaban快速入门案例
, h- U/ R6 R( S- H: R# V* k# B7 z
! {( e- }- {% h' y第11章 Azkaban实战篇" A; R3 R& P% i, t1 U+ G- O' J0 Y
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
" f( b, ?7 Y9 m11-1 -Azkaban实战篇课程目录
* n) w; H Z, T* ~/ A% P' o11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
% j1 i/ w6 n3 }" C8 K2 q11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用% t3 y; Z8 K3 v6 v# x8 N$ t
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用) u, I+ U/ O/ t2 X
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用9 B9 D/ q4 K. M4 i0 Y+ K# Z6 `+ ?
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
$ D+ H2 y3 P8 P0 D11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
5 ?, O. E8 D5 ^# G+ r# Q
2 O- ]8 [+ @% F& H8 s. \! L0 V" H第12章 Azkaban进阶篇! ~( k. ?# L" r* q
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
! L6 c0 [' _5 V1 a% }! x- |12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
9 g$ H8 k3 G) ? w; V/ ~12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
1 B) @' } K; R: N# m: Y0 x- b12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
?( F1 ?9 ^8 f* P; s12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建4 L4 s. B+ H* V2 X6 r R
12-5 -Two Server Mode之使用实战
7 w' n) L X; N/ O0 a: }; C12-6 -Azkaban权限管理
5 `' m# S3 \' r/ Z1 j12-7 -Azkaban中AJAX API使用
0 `& R8 g& m; w4 `: G: s- C7 Q12-8 -Azkaban Plugin的使用0 I0 i* V$ {" p& @3 r1 F" d8 j
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路! O Q9 m+ c; C, Y9 N5 J! y! L
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
. p9 T4 I1 i8 n/ f, W" O% H s( j9 w3 X3 p% n
第13章 项目实战3 d) } b, w0 d8 F( ]6 m
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
$ {, @- |3 U2 Z$ K" s# g% M13-1 -课程目录6 i% Q2 z+ h! y9 e* ~( l* i
13-2 -大数据项目开发流程
" X8 l6 \2 s9 E$ k1 E+ N13-3 -大数据企业级应用1 z- l. i6 H% s6 n
13-4 -企业级大数据分析平台" F1 V m, z" r8 @4 k3 d% t
13-5 -集群数据量预估
, b3 v. h/ u# L7 [13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
% f# v* v4 U! \% m- C13-7 -项目需求
1 S) @5 o* w' P# k. p2 V/ ?% k6 ], ^13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列/ n' D3 @. Q' S o
13-9 -SparkSQL UDF函数开发1 {) c5 H* ~% x
13-10 -每年Grade出现的次数统计4 _" H+ C* f9 o# j+ N
13-11 -Grade在每年中的占比统计8 T& e0 p% g/ B
13-12 -ES部署及使用
# G3 k* t, v7 `# W13-13 -Kibana部署及使用
, p3 H) y0 }$ T# j13-14 -将作业运行到YARN上
7 y* t" H/ A: n% p13-15 -统计分析结果写入ES测试
3 G! `9 Z% d, {0 b- e: N( T+ A1 N13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
% M* s; k3 Z! Z/ d% x1 Q# r# e13-17 -作业4 O; H' p% G4 u, P+ {; f
13-18 -通过Azkaban调度整个流程+ d2 ~4 a6 ~# }; K
13-19 -课程总结及展望(重点关注)* l2 ?6 I, |# w7 g# X; T6 _8 W( X
3 J- m0 e' ]' { X9 Y z〖下载地址〗
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