- B" o& V! n/ Y0 T& r' }" }4 E; ~ j0 E9 | r8 H
〖课程介绍〗+ X0 `3 @* F4 l8 V3 Y5 ^4 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。7 Q* G9 }+ G: ~5 k a
6 F9 \. S4 B/ L- ^" ]〖课程目录〗
" b$ O5 s5 n, H0 g$ b第1章 课程介绍" _. C$ E; [( y) e& f) D3 ` p- Y
课程介绍- p- A' X" [1 z! Q% X0 K6 x
1-1 PySpark导学 试看4 }8 e- o( N, n& k& n
1-2 OOTB环境演示8 z+ Q. K* V: B. H- a4 x
$ Q7 q" K; z$ x# G! P# X
第2章 实战环境搭建
: o8 x/ p$ d; w/ N) K7 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
L( `, |" M# O. ]2 {; b9 j$ x2-1 -课程目录8 x* W9 K7 W: a
2-2 -Java环境搭建
8 l# i6 K. M! J3 ~2-3 -Scala环境搭建
) {( {, {* I, d& ~1 ?2-4 -Hadoop环境搭建
5 e5 ~. b* k* J2-5 -Maven环境搭建
( M7 m0 a! n& r2-6 -Python3环境部署. M- \9 E) M' s1 h6 G, c0 E
2-7 -Spark源码编译及部署
, k& }$ q! X2 \& j- |4 D. N" m
. k) \3 I! P$ g. u7 H2 x第3章 Spark Core核心RDD6 X- M0 v) X; e
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 x! B" {: d1 V8 ^0 J! A7 ?, M
3-1 -课程目录+ ]2 B4 l8 A& O. h# |8 I
3-2 -RDD是什么
$ I5 S( |! P F) h! e6 M3-3 -通过电影描述集群的强大之处
" `* D( W, }" ^: w3-4 -RDD的五大特性
& K" U2 c' J$ ?6 ~7 [( [' K3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
; r8 {# q' s9 B. e: e3-6 -图解RDD
0 p# f4 \4 _) S: x3 N ?, V3-7 -SparkContext&SparkConf详解7 Z( U6 j% u. P- Q J
3-8 -pyspark
! ~, Z4 C# S' Y) ^# L" p* l1 J8 j3-9 -RDD创建方式一! {% y& e- G2 X5 Y+ n
3-10 -RDD创建方式二( `/ W9 o o% a, g& r3 l
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序( x! j6 L4 H b& T0 m1 E7 u
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
2 V; S: Z, P* f" S
: D) \4 \2 c$ ?第4章 Spark Core RDD编程
9 L9 d% o+ d8 [: S2 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
' F$ ^( \! [( Y$ r, Z9 S2 o4-1 -课程目录
( C4 N1 @9 h5 F! N# l4-2 -RDD常用操作
5 W# K' p$ }' Z" p. _# B. T4-3 -map算子使用详解
) w L! K4 o" E1 ~ I5 x+ ?7 F4-4 -filter算子详解3 u" I0 b5 [3 B3 B
4-5 -flatMap算子详解) S2 V) \& T! y% m j6 Y/ L
4-6 -groupByKey算子详解
( m- a( B2 u5 }' h! M4-7 -reduceByKey算子详解' y4 q9 L `" e8 v1 ~% b+ z5 k
4-8 -sortByKey算子详解
: ?5 w7 C( i3 X4-9 -union算子使用详解' H, L* d. d2 j, f9 S
4-10 -distinct算子使用详解
) d: O0 g: z6 G/ L$ y$ N4-11 -join算子详解- S z6 W! }5 \! A9 l
4-12 -action常用算子详解
: {1 R7 z+ K( `4-13 -算子综合案例实战一词频统计, L; y: ` D( p/ B( T
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构$ U0 R" a& G, @
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
, l+ N9 t c& A3 B) n4-16 -算子综合案例实战之平均数统计: T! d& i. W& e0 x
3 |/ Q5 j" P0 C( W* f8 [第5章 Spark运行模式
" c( j9 W; R! M3 A. S本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式( y. d" u3 X5 z* X3 W1 i
5-1 -课程目录. p' ?. D# O' U
5-2 -local模式运行
" G8 d1 u6 ^, @) W5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
# K; l7 a! r& p$ o h! R! @/ i, b5-4 -standalone模式spark-submit运行
" x2 m/ n1 ?# F8 a! s: P5-5 -yarn运行模式详解6 T& X4 X" A. m4 K7 s2 E
( L5 F0 O3 b$ |
第6章 Spark Core进阶. I/ {7 K: G( R" ~5 W) C
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
' k6 f6 g+ F2 u. c; c0 v: v6-1 -课程目录2 o% r o3 Q& [; m3 a7 y
6-2 -Spark核心概念详解
/ u. B+ ^$ P: C4 F3 H/ Y4 F6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
6 Y' t9 ?$ ]& A X6-4 -Spark运行架构及注意事项
2 e6 M! j! z$ B& {+ S6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分! p6 p& j1 Q" A# v& E
6-6 -Spark缓存的作用7 z; e( k; T; H6 m
6-7 -Spark缓存概述. n4 v' d( c% U' l" J" {
6-8 -Spark缓存策略详解+ i, C( D, U1 ]* N
6-9 -Spark缓存策略选择依据
* k9 {, W4 |9 @' U7 w& `+ m9 N6-10 -Spark Lineage机制
( V5 k* Y0 b( S. B" {- L. Q' {4 e6-11 -Spark窄依赖和宽依赖' J( G* p$ ?/ l" K* |9 a7 h, E
6-12 -Spark Shuffle概述- C: Q7 Q) F: c
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系9 b- |: F) Z) m( R7 _7 }
% k6 M% i% Q; Y# r; K3 R& T6 [
第7章 Spark Core调优
. K0 p- \* z3 z$ ]$ ~2 B" ~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
6 z5 D" Y5 l0 s* g0 L7-1 -课程目录
1 h. A2 w0 C* [3 } f3 F% Q/ i7-2 -优化之HistoryServer配置及使用7 A) z" m4 b3 l, Q9 m C) O
7-3 -优化之序列化5 ~8 U* D( W) v$ C0 y: `
7-4 -优化之内存管理
! @. {8 R2 u9 i3 F6 ]7-5 -优化之广播变量5 V+ O: ~ ^) c8 r x
7-6 -优化之数据本地性
: H8 ]& E" L, \+ [+ g6 ^1 U" Y0 _ f9 ?* Q+ L: F7 f& d y
第8章 Spark SQL
v' M" ^# s) X5 j# T/ P. S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9 a2 g0 m+ E' g9 l9 {) q3 j. j
8-1 -课程目录1 _# ?' u# p: s1 C) ?
8-2 -Spark SQL前世今生# |) f5 V* J; l( i4 p3 n
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
4 O% p0 K5 H5 ]4 ^8-4 -Spark SQL架构
. v# ]+ |1 G, C) T H; p% `( s8-5 -DataFrame&Dataset详解- u- {' p4 V% g1 P
8-6 -DataFrame API编程" i5 `5 {! f) q
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一3 u: J% n/ o8 M
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二" e1 F0 o: [9 t9 V0 r
8-9 -Spark SQL其他+ a& Q H0 L- w `6 {7 N& b( h
" v0 ^9 C7 t+ a" ` X) D* r
第9章 Spark Streaming4 Q: _! r( ]) a* s; b7 y7 a
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3 F1 m% H7 {) t
9-1 -课程目录
, x1 w4 j3 p+ k# J9-2 -Spark Streaming概述
" n* Q% m. {7 Q5 Q% X9-3 -实时流处理框架对比
. |4 g" ^1 w9 k# b4 ]: q1 n9-4 -Spark Streaming执行原理/ v) C6 Q" G1 v3 f5 Z0 ^6 t1 \
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
1 o2 M9 D# k* ~5 a& I Z9-6 -核心概念之StreamingContext x& a" ^ i) W4 g, j
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
# {$ |5 ~6 N: _4 f9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战0 A0 W+ k& V0 G5 T9 `) u% C
! V8 g" q5 Y2 ]! s1 _- W2 B
第10章 Azkaban基础篇- P" H1 B/ B+ ]
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9 s9 r5 n- F+ H7 R: A
10-1 Azkaban基础篇课程目录
) T. O2 b$ E- D) l/ K+ b' D10-2 -工作流概述9 B' A; Z; ^( ~0 M
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性: V2 A1 U" W5 y
10-4 -常用调度框架介绍
: B" I- l6 N7 D( l8 c10-5 -Azkaban概述及特性+ h6 u7 ?# d- f# h& h6 t
10-6 -Azkaban架构
' Y! z9 R$ l$ o+ K6 o; L10-7 -Azkaban运行模式详解
2 p: v7 @1 j& n! j# @/ u: A( U; ?1 S10-8 -Azkaban源码编译$ I- K R8 U3 \2 @5 p( Z% f
10-9 -Azkaban solo server环境部署
$ }1 x& O: K9 i10-10 -Azkaban快速入门案例
4 |; Y# _" T6 ~( B
, i' E! ^8 x7 q! k8 t* g/ s第11章 Azkaban实战篇1 q: E, B% l: D' Z
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3 p. ` U/ t7 S2 ]# z' [ W8 o
11-1 -Azkaban实战篇课程目录; q1 T8 t4 s/ U4 [0 y- K& [
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用+ K/ q2 d: E j/ S9 ?
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用: ^9 W+ a. w$ r- P+ |
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用) l1 D5 _' p" N! E( R, T. i% p
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用' p1 W/ r/ J4 r4 S, Y
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用. k3 o4 n* |% i+ Q, V8 s. G
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用2 F$ l e1 }* p/ x
" d3 N+ b U- I% p第12章 Azkaban进阶篇8 |2 ?' b5 p; p/ h" @ D
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
+ v, [; s+ D, \# E3 p12-1 -Azkaban进阶篇课程目录" s5 t: A d& k1 i
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
# E! q# i3 A' @. H: {* A6 e9 r12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
* h" ]! b! h9 ]- O: r w7 l# x12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
/ B7 `( l |, k3 o5 u# Q12-5 -Two Server Mode之使用实战
5 [* R6 Y: |. l12-6 -Azkaban权限管理# i* W# c. n6 G% D: T/ h. x
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
4 [8 [" D0 v& }7 O* l4 Q12-8 -Azkaban Plugin的使用/ E7 M7 O$ `8 R% X( x
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路, R# Z. [5 Q9 o7 v9 y, A
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路4 f @% A: W, f, F: }
( t6 _( J9 k3 }$ ~. I. R第13章 项目实战, C: [ l: k4 q, u/ ~' C5 o% I
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 S3 Y* Y7 `: c& X13-1 -课程目录
1 W, W, d& R& M* F- R9 c3 H13-2 -大数据项目开发流程' ^: l5 Z9 B# }4 G4 @+ N
13-3 -大数据企业级应用9 f% l7 j9 N, f7 k
13-4 -企业级大数据分析平台
2 Z/ T5 x7 u0 j. i8 C13-5 -集群数据量预估
% Z) c7 [3 y' O13-6 -集群机器规模&资源&作业规划+ \9 L7 |6 L& l" }
13-7 -项目需求
2 A& v- M! n- r( a N13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
1 F6 _0 e! d3 T! i- |% u7 k13-9 -SparkSQL UDF函数开发; G. b& S. V$ L
13-10 -每年Grade出现的次数统计
) W0 f/ K0 [" _! e8 W' N8 M& t( [13-11 -Grade在每年中的占比统计
8 h* B7 ^0 O, W13-12 -ES部署及使用& e, z0 x' J/ W% K( q. v' W
13-13 -Kibana部署及使用
# ~/ r& {, H) e0 D, H' p l8 [13-14 -将作业运行到YARN上: E9 q4 h- i2 K& Q( F7 \4 n# m5 V3 }
13-15 -统计分析结果写入ES测试. `% D3 E7 O( B9 x& K0 Y {5 v' P" p
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示0 ?% i! W& G/ P; y7 r+ h
13-17 -作业
( D7 j7 Y& J. O& b4 f }13-18 -通过Azkaban调度整个流程
j) d8 I+ \6 E1 U7 |. R6 [13-19 -课程总结及展望(重点关注)' e4 ?9 P$ m8 g' A$ v' q! h, R3 P
5 m5 b9 |9 Q h/ N1 R2 W〖下载地址〗
+ \6 p2 b5 J; u" q# v, o& f( J9 C/ O" n8 f8 @: v7 G# s+ k
5 C- G9 h1 }( [6 J
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------* z) h3 P6 [9 P8 K2 W/ P; m$ T, o% _
( Y2 y6 h4 W- V7 S6 J4 w
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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
- X g8 C* q. g5 G7 b( f& A* _
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