& F3 ` t) v( }. a0 i, w! d5 h! p) U" }. x) H- N. p& u
〖课程介绍〗
2 E* {2 q3 b5 _- T; |- i: L; C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。
& J3 z; W$ B% }6 w- X/ r0 M- I6 y0 u. K/ M$ ^) s( J+ Z r; s
〖课程目录〗
' y/ [' W/ m) y2 e第1章 课程介绍& a, J' r; ^/ H& v4 O7 s5 g% E; i
课程介绍" z; F9 a. J1 ?$ i
1-1 PySpark导学 试看% m, F! v' R" t, @6 e* N
1-2 OOTB环境演示% [: e6 F; B! r8 A. I
* x' v2 [4 R; v ]6 }第2章 实战环境搭建/ D- z2 ~3 j& i& |0 F6 J' c
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
5 I* t0 H: J! m4 g* Q2-1 -课程目录
2 b/ G6 p2 w/ Q* o2-2 -Java环境搭建. W# N' w+ k/ g. {9 D" G! U$ {! g
2-3 -Scala环境搭建; L3 I; p6 j$ ?
2-4 -Hadoop环境搭建$ W5 `3 D/ E; @" l/ P5 G; R
2-5 -Maven环境搭建
5 p" U' }6 Z! Z2-6 -Python3环境部署
: K( r" S# {* ^. \- r$ d# {2-7 -Spark源码编译及部署8 O5 h+ H. @5 Q1 i4 k
$ G7 g* F* f+ I" Q
第3章 Spark Core核心RDD: h3 _. ?' t+ ?9 W7 n% o* y/ |
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 u K3 S8 o5 d6 ~ V3-1 -课程目录
; x! ^1 Z% X4 x! Y& j3-2 -RDD是什么3 B4 m' ?( E7 \. N2 \" b2 A. V' D2 U
3-3 -通过电影描述集群的强大之处7 t( U* k$ {: ^6 X% i5 C
3-4 -RDD的五大特性
( m) b" m& S7 b# _3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
% h- v }7 x$ [) H4 |3-6 -图解RDD9 E! _7 k$ k. o. ^" x! U( s
3-7 -SparkContext&SparkConf详解2 o7 c# M3 Q' c
3-8 -pyspark" ]0 w( m! k7 O/ \, _
3-9 -RDD创建方式一2 b+ o5 B- C* z. ]$ @) A' |
3-10 -RDD创建方式二' C* A9 d# C, Z; f7 C9 l
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
) m: X3 ~0 e5 }# G. V3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行( p o/ f+ T' k# [! Y' j; R- J
, `+ c" q" ~8 n* w3 i0 X, w- V第4章 Spark Core RDD编程, C4 h! s2 D( y; M# M1 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3 u8 V0 O; E8 t* t; Z
4-1 -课程目录0 w7 e( X% P& B) Z5 L' D% H
4-2 -RDD常用操作3 Q9 |7 j0 L5 p/ S. \5 H
4-3 -map算子使用详解. u* K8 U+ w1 }, y, z
4-4 -filter算子详解
$ M4 M5 u: f0 V" [- Y0 }' j: N4-5 -flatMap算子详解
5 o! K/ e+ e, ?! \& _& {4-6 -groupByKey算子详解" L, X6 I4 B; _" X9 u6 D: B6 k
4-7 -reduceByKey算子详解) [. w' n- C7 V) N3 |2 B. y# D
4-8 -sortByKey算子详解; @& s1 O1 `2 B8 I- Q
4-9 -union算子使用详解* g5 J& d1 W7 }& G2 Z# P! H
4-10 -distinct算子使用详解" T2 T& `( Z3 |1 s
4-11 -join算子详解; n( N' f& p) i0 o
4-12 -action常用算子详解
4 y' Q3 i' f" a; E& J5 Q4 ?' ], J4-13 -算子综合案例实战一词频统计* X7 [' j+ O4 j: B- w* b0 \/ p9 Y
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构8 q( f6 E( E& ^- A
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计' o* x/ ~6 G4 Y* X9 \
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计" \1 l, p& G' y% F7 n) A( i, a
' m1 @ i' o$ T
第5章 Spark运行模式
}! M$ P; R. e本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
% J3 o- ?1 o6 `" J5-1 -课程目录& X$ S' H, R! T2 O" `) k
5-2 -local模式运行
9 P4 d$ V) X) Q* _9 Q5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
: n" C$ J a) y' N# n+ ?- W% V5-4 -standalone模式spark-submit运行% a9 X9 D: x" K! N0 x
5-5 -yarn运行模式详解
% f+ ?3 g0 S8 K, o5 x$ K$ Y/ ^% v- f
第6章 Spark Core进阶
( n& X: y& O* K' A/ I4 r+ X' 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
1 l- `: k' P! H- A* n {6-1 -课程目录5 m& U Z/ O# b& b0 s% M* [
6-2 -Spark核心概念详解1 _+ c$ Y: l9 \( L
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
9 A4 D& u% U( Q' } ~6-4 -Spark运行架构及注意事项5 a2 T! x$ @. j/ H
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分6 }& i4 Q3 T1 e( H9 |/ w8 \8 Y( X
6-6 -Spark缓存的作用, O& E/ {- c1 Z7 i) u
6-7 -Spark缓存概述
0 a2 U; p% @" ?. Q8 l6-8 -Spark缓存策略详解
" Q- x, A* w& g7 f/ |6-9 -Spark缓存策略选择依据
5 q [* m+ M2 T- r" R6-10 -Spark Lineage机制* e) U) c4 |& X7 Q& j' E4 `
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖# T( \ b9 j) ^
6-12 -Spark Shuffle概述' N& I. N5 X& P
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系* J0 }9 [( a$ _
7 t% e- D; D( {6 g1 i9 O
第7章 Spark Core调优
, u( a, F( ]9 {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. G. I' s$ @# n% G& z8 q: F
7-1 -课程目录! F/ F2 X4 U3 l( D3 W! i8 J
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用2 k/ O" a8 C7 {: _4 f c9 V
7-3 -优化之序列化: D, M+ O& q7 s6 [5 `7 n
7-4 -优化之内存管理0 u' s" K' C( t+ M+ r
7-5 -优化之广播变量+ E/ a& y& f: U. ?
7-6 -优化之数据本地性* g) j8 M( r4 Q. V+ c' v
1 h+ k0 r3 g& h! m5 C第8章 Spark SQL
! F& v, ?9 m" M7 ~# k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/ a9 j, r: U$ N4 `4 _ O5 B
8-1 -课程目录# G0 l. o# F" c X
8-2 -Spark SQL前世今生/ s! m, \+ G. B& }
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正3 {# f2 k; {: \
8-4 -Spark SQL架构
+ Y+ X q0 i0 h+ U8-5 -DataFrame&Dataset详解( U2 X7 E& }4 E$ h- v V
8-6 -DataFrame API编程) g! z0 W! q! Q& e# o: z! ?
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一4 j; ^, Z0 }$ H" I
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二$ `$ T. V- z$ J
8-9 -Spark SQL其他
. F6 z2 S1 R" E6 n: n$ }: Z# x. a3 ]% J- `
第9章 Spark Streaming
0 g' g3 O: M) u4 m* P9 [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- Q, ^6 T& v3 g! M, o5 u N
9-1 -课程目录! |7 E/ w% m- j3 ^2 r
9-2 -Spark Streaming概述
2 J! ` x" y4 V- k9-3 -实时流处理框架对比. H, ~9 U. H) z5 I6 t
9-4 -Spark Streaming执行原理
* d* p# @$ z$ t+ i; f w& a9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
! l( T/ L, P- H5 {) s9-6 -核心概念之StreamingContext5 [+ o9 `( `- H1 f$ ]
9-7 -核心概念之DStream及常用操作+ A& z# k: I6 A6 m
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
% u# D/ |4 z2 k9 t
# r7 r4 U, b: ^$ b$ y' [$ p* v第10章 Azkaban基础篇( f b0 D& D. l. h4 ]4 U' m
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
( {' K( c) o6 ]% \10-1 Azkaban基础篇课程目录
$ Z! }' Y9 Y4 ~0 z10-2 -工作流概述
% }2 {, n7 r# U8 ^10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
' H' x3 q! g. l- q/ F" `10-4 -常用调度框架介绍5 w4 @4 v3 j1 i6 V
10-5 -Azkaban概述及特性/ h5 Q: ~ I L4 P; Y Z
10-6 -Azkaban架构: s. y* x+ `( z
10-7 -Azkaban运行模式详解9 u3 @0 u' C; S. J
10-8 -Azkaban源码编译( t) A2 e+ t9 Z
10-9 -Azkaban solo server环境部署, e% M( R" N' h+ ]/ i
10-10 -Azkaban快速入门案例3 S; s# {3 a1 n$ g1 G5 I8 y
" y+ a2 Y" d5 X- N
第11章 Azkaban实战篇6 _' A: l* o+ P) 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
# t9 J% v% B: @: a* j* H8 q% T9 N11-1 -Azkaban实战篇课程目录
$ k2 [3 ^2 `4 x! }2 n0 s- ?11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用& U$ o6 ?( B( I
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
: v9 z% U: y( y P1 G; _11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用# [3 M2 v7 Y/ M% e3 ]+ M* w
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
, _ ~" C1 Z9 w$ R5 [9 w, _" n11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用5 `! Q6 `6 l( D% d
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用. C. K. ]- v9 |8 k3 N
% e: K8 `& T4 \$ u! J, L
第12章 Azkaban进阶篇
7 D/ w5 y# M0 J7 r; e, M4 N0 L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- e9 n4 o: S. U
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录. z4 H) L7 _0 ?5 J: o! |
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
* V" z8 O& S8 ?5 c12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
" p. J, f2 n: g' p$ T2 V$ y12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建; X! m/ \' J- G0 E8 t6 b
12-5 -Two Server Mode之使用实战& j1 O% y& g, `" R7 |5 v
12-6 -Azkaban权限管理2 {$ u4 U4 Y3 [0 J" }4 a
12-7 -Azkaban中AJAX API使用+ K0 G9 X! R3 L6 E1 Z( n
12-8 -Azkaban Plugin的使用
+ I% s' g# i( \" j0 m& @- _2 j12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
e0 m9 k" Q) J12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路, X3 }5 l, J- j S8 @7 e+ |' _
{& I- p4 e' X+ [
第13章 项目实战
* J! q5 g" ]% v3 L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
% x. x8 ?" u% Y3 t& H13-1 -课程目录
2 n7 ^' D2 d5 Y0 b/ F6 X3 K4 v13-2 -大数据项目开发流程; J1 _2 y9 C. f) R9 p2 Z4 |+ W
13-3 -大数据企业级应用& f: X2 X# c! E/ F+ g8 F
13-4 -企业级大数据分析平台
" e! ]$ z' ?5 Q8 x13-5 -集群数据量预估
9 J# Z/ ~- E; z' k6 F! P% l13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
% B: E. t" B: Z13-7 -项目需求
; S! k8 W% c) u/ S/ U13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列! W" W: ?! Q6 ?* X4 l
13-9 -SparkSQL UDF函数开发( c& ]. q3 N9 y. B
13-10 -每年Grade出现的次数统计
0 }. ]+ x2 D' ~7 i4 @7 I13-11 -Grade在每年中的占比统计$ c$ ]! N0 Z2 c
13-12 -ES部署及使用8 B, M; ~/ j# x* r7 [
13-13 -Kibana部署及使用, f/ M( U: X: K! `3 K8 |- w
13-14 -将作业运行到YARN上
( w" A4 S1 H6 H- Y13-15 -统计分析结果写入ES测试, K& Q, H4 y- V' t/ s
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
m. T( B" t0 P$ p" E' i; X13-17 -作业, m$ ?% _, h' ]$ o+ b
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
5 R( @: X0 |: ?* P) ?0 ]" f13-19 -课程总结及展望(重点关注)/ x5 A- b! N8 X
9 L8 N# c# ? n8 S. Z1 W- t# M〖下载地址〗) n. y9 Q P- S: E9 c: L& h7 m
* X5 M0 {4 S" U$ I* `
0 a+ N' l/ r5 ~3 r
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------# K9 b4 D7 P8 S% ?; V4 K ^( M
* K' J& ?# j* {+ z$ M& O
〖下载地址失效反馈〗
/ {. a& J* f2 E8 j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：22303040704 o1 g5 n, ?9 L: Y* S5 U- w5 o! a
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) K6 |# Z% {3 t
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