. \9 J$ M( ~: x, w8 Z# u
2 q2 S: r+ m2 ^8 u7 q$ p9 u1 Z〖课程介绍〗
; y" s6 C8 Z' ]0 m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。0 s! o- ]4 z3 }/ S9 u; ?: v
6 m* i0 a! a: a2 m; l1 L
〖课程目录〗
$ L4 _3 q# T) [第1章 课程介绍( G3 R' }+ ?& k7 y
课程介绍
( u! e$ A0 V7 l4 H) U) s1-1 PySpark导学 试看1 b* ?0 O3 V; H) Z2 M
1-2 OOTB环境演示
7 v# k/ A: q( W/ v
, J0 ?9 f: \: M1 `- T6 c$ d第2章 实战环境搭建9 G; y. a" c. q, E3 j1 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/ R8 l/ k+ j
2-1 -课程目录. ~* P# P a: J" L1 O, C
2-2 -Java环境搭建
U; E: v# _4 l- U0 S4 o M2-3 -Scala环境搭建
" ~5 r: y* A/ q& \3 Q2-4 -Hadoop环境搭建( z8 A7 e3 q% w* b* |6 n. U
2-5 -Maven环境搭建
9 K6 ^6 `8 M0 X1 b8 _2-6 -Python3环境部署
( `& I6 `3 J+ f: w v2-7 -Spark源码编译及部署
- U: E! W8 P, x8 u7 O4 x& ^( z' `% a9 v; D" Z$ G3 H' }
第3章 Spark Core核心RDD
4 W0 F E/ c( }. C9 r9 g. B# @0 f5 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
. ^" F9 J( X8 V' }3-1 -课程目录
w( ?2 s/ d' {% L4 ?* \3-2 -RDD是什么
/ B3 o) F6 Y0 h8 S$ ^" c, P3-3 -通过电影描述集群的强大之处% _* p u9 k' V& t
3-4 -RDD的五大特性. p r. }5 d7 r- F5 S i9 {) g) u
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看* h! H- V2 c: b
3-6 -图解RDD2 Q& C# [+ w3 R: x' v
3-7 -SparkContext&SparkConf详解# C, h# ?- t% Z" j7 \% A( c- s
3-8 -pyspark; I1 Q% {5 f/ q
3-9 -RDD创建方式一3 V: E& a$ N7 y
3-10 -RDD创建方式二0 A2 j* V$ ^- C) F
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
9 C3 B) b$ u2 o, n8 k! M5 p& i: E3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行: R9 @, \6 ^5 m4 m1 g* M( D
/ N4 @. o3 l6 D! V8 s+ ~第4章 Spark Core RDD编程
$ E; ^& B3 a: I' E8 K5 L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. I, G/ ]8 P) k B/ P6 o/ O' l
4-1 -课程目录 R- c; k5 C3 x4 d- l5 O
4-2 -RDD常用操作
+ ^5 {) l/ [5 F7 R3 C6 P; w4-3 -map算子使用详解
) J- K a6 z$ `2 P3 I4-4 -filter算子详解, R! @; ]0 F+ q( ?% t
4-5 -flatMap算子详解
|7 F3 G x I* ^4-6 -groupByKey算子详解5 U6 Q- |7 Z3 U/ f; F
4-7 -reduceByKey算子详解# w$ T; u& P" i* F
4-8 -sortByKey算子详解
. v+ F" r2 ]0 o2 G" i4-9 -union算子使用详解
% X$ J: O) t; B# x- M4 G4-10 -distinct算子使用详解) x3 A( A U8 j9 @* c
4-11 -join算子详解7 M s* l# e' x4 l3 T0 ~2 |
4-12 -action常用算子详解) y& }0 {% K' H: }4 Y
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
; R0 I) G: ~$ i0 H- K: v4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
2 e3 b: ?* f; p. q! h% G4-15 -算子综合案例实战之TopN统计, d! A+ v/ y5 X
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
1 ?1 {8 e# y* N; e
5 ]# m& B: A1 F6 t. N' {第5章 Spark运行模式
$ N1 w8 ^/ T/ Q# X$ @; w: ]本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
* `# e+ C- d% I7 ?& w5-1 -课程目录
* B, n! i4 G2 i v5-2 -local模式运行
+ H2 E* B2 n- v6 @* \7 T5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行9 \ E) n$ X4 |/ I$ i8 D
5-4 -standalone模式spark-submit运行
1 n' _- d: E" p; b5-5 -yarn运行模式详解1 d" }# {- R. j. v" W% c' N9 f% k
6 P r% r9 `2 [第6章 Spark Core进阶- [2 a( K9 _: p) ]& k+ t4 a! v6 O
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Shuffle5 l2 u+ w! H1 ]7 R5 z4 V O, A0 j
6-1 -课程目录. ~+ E0 f- j; W' U6 s( C
6-2 -Spark核心概念详解
# Q% u8 J. w0 S3 R6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
0 T! { t6 K% T6-4 -Spark运行架构及注意事项
! r& i6 |+ K. W6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
; q6 J+ ~5 R! Q3 d6-6 -Spark缓存的作用. u, }1 x: A3 r3 {& G
6-7 -Spark缓存概述1 i, O) k& w; ^3 s
6-8 -Spark缓存策略详解; k& P0 F2 e9 P4 U* H m q
6-9 -Spark缓存策略选择依据1 ^* W5 M: ?; Y8 q* n
6-10 -Spark Lineage机制
* u% @' x* N6 ~6 O4 z3 F6-11 -Spark窄依赖和宽依赖4 v! o: A' l ~# \. [ o( w
6-12 -Spark Shuffle概述; j7 v3 U+ h3 G. R }
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系6 Y# {- }! {) E
9 F, ^7 U6 S; c9 M; B, e
第7章 Spark Core调优
7 Y, b& A% {2 O8 e2 @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 q7 K+ f; k3 `5 ~9 L7-1 -课程目录& @ l# \$ U% T, `" M+ {
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用0 n5 T4 e2 n6 X9 C7 U
7-3 -优化之序列化
& |; T0 U! v4 I* `" J7-4 -优化之内存管理
( r7 T t$ x8 i7-5 -优化之广播变量
$ ^, f! J* r# D f9 q" Q5 E0 s# B7-6 -优化之数据本地性
6 l* k5 P, F: m! [" a+ |" _4 _( g" U' [0 d7 V
第8章 Spark SQL { s. v8 O3 h- H( E
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
% f Q# X4 u' q- K5 O- B: N8-1 -课程目录
" G# D$ y5 g% L$ f, D8-2 -Spark SQL前世今生
H# j3 r& p- a9 [ {, k) t8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
2 I( I' q% `' G: i+ d8-4 -Spark SQL架构
& z5 @$ {2 t! i8-5 -DataFrame&Dataset详解! |6 ?) S+ [$ Z& M/ X" r" x
8-6 -DataFrame API编程
" j' T/ n- c1 }5 ]2 i. T7 O! G8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一$ Z* H4 J+ y- k2 |9 U
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二2 ` ^1 B; [- ^ t6 I3 c6 f
8-9 -Spark SQL其他3 @2 m- ^9 n* i5 ?2 O9 j! U- @
: R7 A7 Q( [" T3 o9 x0 Q第9章 Spark Streaming3 c0 z2 ]" [' r* {8 U4 P2 n; {7 g; ?9 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
1 w5 C x( [( e. R* w1 T/ O9-1 -课程目录! O( _- @4 _9 }' k) _* U8 q
9-2 -Spark Streaming概述. q, v% F& r# g+ ] T
9-3 -实时流处理框架对比7 ~: b8 V0 a: A' y
9-4 -Spark Streaming执行原理9 u/ M" |6 S \" k# b; @. ~- t
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
4 ]% } a) L. w$ A: b' Y. I: s) f9-6 -核心概念之StreamingContext
8 D, Y+ H7 T7 R- _0 Q0 B" Q9-7 -核心概念之DStream及常用操作
* s6 C( D5 s, I% k, z" q9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战) D1 Z, U8 h' y+ h
, F0 R! W7 y# n. D. v第10章 Azkaban基础篇0 h: H" r$ a6 _1 q# [7 h
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5 I, D, o% Q% U! B* X
10-1 Azkaban基础篇课程目录$ E( _- a2 |; g5 v, `" j3 m
10-2 -工作流概述
/ r& [$ \" G/ x5 t9 T: k. r6 ? B10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
9 r o$ E! p3 J* q1 X) @10-4 -常用调度框架介绍( K5 C1 | D+ g, @% a1 U0 y9 c
10-5 -Azkaban概述及特性
$ f# I$ T' E' Z8 G10-6 -Azkaban架构
; g! Y% g/ ] ~, N0 u10-7 -Azkaban运行模式详解# c7 `- I4 k, p& |- Q' a, G6 A$ L
10-8 -Azkaban源码编译! w! ]& P, W9 m7 ^7 t6 ]% m; [, H
10-9 -Azkaban solo server环境部署! G) o+ I. t1 W" A
10-10 -Azkaban快速入门案例
; Q" i* v7 Y; @! K
2 k I& i4 j- x- a, E8 A1 d4 x第11章 Azkaban实战篇
$ m' X% X9 x9 K) x4 \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& d% ~- |# ^. D& A
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
! }( v: \: W6 ?' W11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
3 {+ p" F7 C& ?: B8 Z11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
9 }1 G' F8 f0 x7 A$ Z& R11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
) `! p4 v& j- t; E, \, t' F11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用; ?1 y8 e0 q i
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
$ o; X' o( K( R11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
1 J- }/ o( [, x8 y
$ X# B; ^+ n8 L. ]# a* T* e第12章 Azkaban进阶篇
[ |0 l6 x; O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
. t* d5 ^8 a3 O4 x! g! G12-1 -Azkaban进阶篇课程目录9 s# g) l g$ ]3 O7 r) |
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作0 s7 f; h* n5 u4 ]$ `- g
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
! x* `/ E9 a* _0 m# l12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
! u9 V& r2 @6 T$ `# z) I12-5 -Two Server Mode之使用实战' J" L* X/ `! q& u7 S2 E8 Z E6 i
12-6 -Azkaban权限管理( Z1 s2 O8 T; [; v% |" C- u
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
) C8 X; G1 w y$ b1 ]4 U6 u12-8 -Azkaban Plugin的使用
3 N W5 |- u L, {12-9 -Azkaban中短信告警改造思路1 X& Q0 ^" ~4 k3 t" ?1 Q2 W
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
! e; d& p: O1 r4 U0 ^: k
6 f, O% i8 R2 w% }第13章 项目实战
, l }/ n5 K O3 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
% U! P) `1 W$ |; S' l8 f13-1 -课程目录% s Y2 e7 q7 E
13-2 -大数据项目开发流程
) z! o/ O: O4 H/ I3 P& i( T! R13-3 -大数据企业级应用& |9 v: y# c% t# l9 ]
13-4 -企业级大数据分析平台5 }5 z' f" W4 R8 }% ]. M* S
13-5 -集群数据量预估
/ l3 [* i% g7 I4 M0 c9 `13-6 -集群机器规模&资源&作业规划2 I& f" p( o. c$ n) T
13-7 -项目需求( b' M# B% F, d$ a" G0 F5 f
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
6 z O, h- o8 \! a3 _! L: M13-9 -SparkSQL UDF函数开发2 ]9 _/ L3 G+ ?+ h2 i
13-10 -每年Grade出现的次数统计0 Y8 c/ a5 J7 n5 ^# ]
13-11 -Grade在每年中的占比统计
# a; ^8 x: A) x# c; r13-12 -ES部署及使用4 z, V4 d4 ]* d4 n% ]( e5 |
13-13 -Kibana部署及使用3 L0 X% m, g8 O* B3 h+ l
13-14 -将作业运行到YARN上; j/ V7 c8 g8 s6 s8 s3 Q9 @
13-15 -统计分析结果写入ES测试# V" Q* A: ^$ g0 d
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示: a; N4 ^/ b; ~2 v4 N4 V* W
13-17 -作业4 z/ p+ \4 D8 c/ v" R- X( [
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
5 h: Q4 w+ t# m, d- u) E9 `13-19 -课程总结及展望(重点关注)1 O1 i; @! J; m1 i
) W$ t( [2 g$ d: \1 }+ A/ ]
〖下载地址〗
. O w! o% n8 f ^. E; _8 ^- `! s ^( [' q
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% @1 c8 z& s( o' }; C〖下载地址失效反馈〗
& l4 g6 E" [ v W; W0 Y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# q/ l# N. U* q4 m, H% w. y3 K0 `& k
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