) S' Z I6 _, R6 K H9 @- P, C% X l" p0 t6 b8 b/ C
〖课程介绍〗! [; U6 y0 {$ t2 ] O4 _ k
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。/ S5 n- j/ ?5 u" _5 Z
( c3 K2 }# i A+ g+ M
〖课程目录〗
1 N( h9 H; f `5 h第1章 课程介绍
/ H: G+ u: A! \! ?8 L0 k: V; Z课程介绍
2 k1 D' P8 ~: f6 T( Q F3 y7 s. U S1-1 PySpark导学 试看
2 g4 _& P1 J% J$ `1-2 OOTB环境演示
7 p" ?* \0 V) }3 ^+ A# m+ [) v
) e; F8 W3 a9 L* q; s% E4 d& s8 m: g0 a第2章 实战环境搭建
; V4 J( X$ s7 m% \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4 u7 R6 E) H& o* h# U, I2 p
2-1 -课程目录- N$ c! p: l K0 B
2-2 -Java环境搭建
) Q% g" M' M4 W v2 e0 @2-3 -Scala环境搭建
' j+ ^+ C0 q3 j; T4 Y; z2-4 -Hadoop环境搭建
2 K& v4 a) [/ g- O/ {, p2-5 -Maven环境搭建
2 [- V3 D+ N. C, s `2-6 -Python3环境部署
/ c9 g/ ~7 ?3 i$ i. A! g u2-7 -Spark源码编译及部署
, g" s8 o7 @" i J# u6 l7 y# o% J# Z+ D! J9 V4 I5 P! q
第3章 Spark Core核心RDD' q. y* d& u8 P7 W( R+ t
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* t" r4 m4 F8 J, h9 _
3-1 -课程目录; Y+ Z2 x' U2 I/ i2 u0 l F
3-2 -RDD是什么
+ u8 X$ S) T0 S3 U' u3-3 -通过电影描述集群的强大之处7 Z$ M) y- s- \" y
3-4 -RDD的五大特性1 C P6 M3 C. ?! ~, |3 c5 t# c
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
, s9 o7 j" x q3 W9 [& ^7 M3-6 -图解RDD3 r, z1 _0 i! }+ v1 Q
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
8 w. j0 @% F2 {* m9 Z, C. i3-8 -pyspark# _6 r# K w5 b9 f
3-9 -RDD创建方式一; z. p2 L. Y% K
3-10 -RDD创建方式二' w; ^: P$ [( e
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序) ~. r! R5 M' K/ K7 i
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
+ R0 z/ h. z* D# L$ C9 I
# _: U" `; H. _1 J* m: H8 [: s第4章 Spark Core RDD编程7 f" _/ c. m4 o/ p+ }
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
' g. v1 f/ X# N2 N- g1 d2 d4-1 -课程目录8 L0 w6 A) _% Q0 M1 \+ }
4-2 -RDD常用操作
+ Z7 s$ \9 c0 q' V8 f/ U3 h* J4-3 -map算子使用详解0 ^* L: P' R' D6 a& V. S
4-4 -filter算子详解" c1 M/ w# U' D I9 X
4-5 -flatMap算子详解
4 i* w% z8 F; X4 g$ ]# ~4-6 -groupByKey算子详解
6 I+ v! ~# q/ ^4-7 -reduceByKey算子详解+ D6 @& M! i6 l) o& w' b
4-8 -sortByKey算子详解
5 L+ S/ V6 P+ G! m7 z- k$ C9 E4-9 -union算子使用详解
3 ~7 m+ f/ p8 S0 @0 ]3 n6 Z4-10 -distinct算子使用详解! X2 @5 F0 I# Z5 j
4-11 -join算子详解9 U6 z+ ?, }5 @% ^) D" m* M+ `6 v( O
4-12 -action常用算子详解
: H; z5 Y1 Z- y& A& n4-13 -算子综合案例实战一词频统计# S4 V. w9 H. H1 ~/ _
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构" K' E7 q. O* J" U
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计* L+ u% R2 v% V3 y' v
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计0 s+ B, o1 z& ]/ \: C% ?
# u/ ~ ^4 A b e' S
第5章 Spark运行模式
% ?+ G- ]) ^6 `2 K N A7 S本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式; ]1 r+ H/ E7 j/ P0 Q
5-1 -课程目录
' K3 P! d) j4 b: G9 v: ~5-2 -local模式运行
8 e1 e# D) _: K4 d* G4 [+ |5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行) p* _* z, L" z( O
5-4 -standalone模式spark-submit运行
2 V' n+ D& z% J0 q. S5-5 -yarn运行模式详解! z$ a/ s/ W3 U& l) z K3 T
1 i4 _# o9 r W/ T
第6章 Spark Core进阶( o/ z% ^# {% y' @6 S( P: V
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
& j$ C/ U/ M5 w- A2 ^$ T' q6-1 -课程目录; R" n; B6 M8 N b G+ f6 p0 A7 C) K
6-2 -Spark核心概念详解6 j, R1 e/ O: q9 s/ O9 \
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看$ }, L- L6 w; n5 R
6-4 -Spark运行架构及注意事项) K5 f7 a! ^5 ], c
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分* q# o; h/ F3 s6 P+ R% P; |
6-6 -Spark缓存的作用
7 b- { o* N$ K5 n% G- L6-7 -Spark缓存概述/ c/ [ W$ ]1 [' l
6-8 -Spark缓存策略详解
% i- z c, c0 ?1 q& p+ m" h6-9 -Spark缓存策略选择依据, p& i b- B* _; M g* C
6-10 -Spark Lineage机制7 N, N0 q9 h6 U, u
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
w: h5 \/ D! A7 L- B6-12 -Spark Shuffle概述: g) l/ d# O1 r9 @4 X. V
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
- F8 P: ]; Z( k0 m# `+ ? Q8 t: y i
第7章 Spark Core调优
9 i- Q& i/ j0 I5 f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
; m3 P, q V: `& \9 M% p8 ]: q1 y0 z7-1 -课程目录. n3 K% c. a7 k' s b
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用$ m* C& V8 d. h1 [1 q- O M! \7 O
7-3 -优化之序列化7 m1 `" |: p h" j# D5 s4 ^ v/ k
7-4 -优化之内存管理
1 {( S/ C# D$ @9 g7 {7-5 -优化之广播变量1 y6 s( Q$ z* z9 H' e9 e- s- S
7-6 -优化之数据本地性
9 J+ A' s* t& X! W5 J9 B9 k
$ }' Q" X! k8 x' `8 z$ d( k, \' x第8章 Spark SQL. u- C; m: j# s6 b! y% z6 p
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
% D+ W. \' `9 |/ ` `8-1 -课程目录& {' p& Q1 w! s5 @
8-2 -Spark SQL前世今生" g9 z$ T: I; n$ i% {, @
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
$ F; Y+ C( ^& i/ z! B s2 |2 w& }7 H8-4 -Spark SQL架构, a2 ?; S- ?7 i: o( T0 k
8-5 -DataFrame&Dataset详解6 B: r! e) f p8 U5 @
8-6 -DataFrame API编程
: ~; p- h$ {8 O& P2 J8 t" s. \8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一& R: P' b% Y" N8 M5 O) o1 K
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
7 f" @: v8 ?) `; g% y8-9 -Spark SQL其他
6 `1 K2 \% W5 L h6 j
& L( h7 w/ y/ y3 k第9章 Spark Streaming6 ~7 g0 k1 @0 C3 u
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6 l- E5 b( A, V; ^, {1 O
9-1 -课程目录0 W' Y( v' D6 F1 L0 Y
9-2 -Spark Streaming概述$ L9 ^4 g$ @) V0 ^) A
9-3 -实时流处理框架对比- M: v t: T$ S
9-4 -Spark Streaming执行原理
5 @# I; B& [+ e; c! k9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
& e+ P1 p, C! |& c. R9-6 -核心概念之StreamingContext
7 h3 ?0 B4 P7 r! h+ D, F9-7 -核心概念之DStream及常用操作
+ q1 G% n8 E5 R4 _, p9 K9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
/ U2 N2 `4 M1 Y' ^; c) ]: T
7 J; x+ `3 W! Z, C5 |第10章 Azkaban基础篇9 \: B9 J3 |' F/ v
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
/ r0 `' P5 W8 { O9 a# G3 e7 P0 L10-1 Azkaban基础篇课程目录& C: S4 ~* c4 _
10-2 -工作流概述, F& l! w% ] O( e
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
" p! g6 E& a R* y7 M' a l. w10-4 -常用调度框架介绍, k5 r# A6 \5 y6 y, w9 N
10-5 -Azkaban概述及特性% n: F( q# D3 H3 H" m
10-6 -Azkaban架构
/ O, G5 ^' d6 }- s& p10-7 -Azkaban运行模式详解2 R( Y) j+ n( J/ m/ x1 s
10-8 -Azkaban源码编译5 |4 d; r, y! Z: c Y$ ~
10-9 -Azkaban solo server环境部署
" h. X; M( w, V+ K! w3 w/ s10-10 -Azkaban快速入门案例
' {5 \4 P& k0 Y+ v0 X: D8 r4 p& Z* Z
6 C' M+ P9 E' A: j+ L& \第11章 Azkaban实战篇
6 H1 \3 f/ R0 i2 h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
: t7 N3 ~+ h4 ]11-1 -Azkaban实战篇课程目录
. `3 T7 E* s$ {' X; B/ ?8 W11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
8 H! B! ~! B% c5 l; o11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用/ k! R6 {3 q* S/ `
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用8 y6 G! L7 }4 E
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用; D- ?6 J3 }+ O" F
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用( H5 t# O% E3 f9 Y) }; t1 D* m
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用' V3 u" T1 M+ C5 b5 h
& b6 r' I# K8 [7 m5 V) N6 \! _
第12章 Azkaban进阶篇" S, _- U2 X; J3 A0 {
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
8 A! L! \7 h# v$ b6 c; B- ~12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
0 P7 |0 \, X- n12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作; p d* B4 H/ V' V% x
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
/ z& \3 ?; e, p" S8 L# q12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建/ f3 u+ a: O& S9 K
12-5 -Two Server Mode之使用实战' L6 l8 j/ T% W! T
12-6 -Azkaban权限管理
0 W+ R( R b4 [' c12-7 -Azkaban中AJAX API使用
' ]" f" r0 C" O e12-8 -Azkaban Plugin的使用
: o6 F. o. l5 a12-9 -Azkaban中短信告警改造思路; T% Z- @7 J+ j: }( j/ Q
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
! ?, |6 I5 k) A, y( h- s i7 `) ^5 f L+ P
第13章 项目实战6 c: Q) x' f2 t2 i' L' g/ N7 \
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) R2 c, y2 J
13-1 -课程目录6 K$ u- r# f7 t4 [) U" e c+ e
13-2 -大数据项目开发流程, v9 ?8 D( E e s/ t6 D
13-3 -大数据企业级应用8 ]8 Z1 I% |! [ n& F# i
13-4 -企业级大数据分析平台2 T$ D4 O7 D) \
13-5 -集群数据量预估
" o' h8 {4 L% z+ s" a9 I: H: v13-6 -集群机器规模&资源&作业规划 B( B7 C3 G* J Y/ d4 r6 D
13-7 -项目需求
( K5 L# E/ c0 b13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列. X$ ^7 @+ S1 C9 I4 P
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
r9 [, \- h& k: |- @13-10 -每年Grade出现的次数统计3 s3 Y! \$ `8 z7 g. {4 t4 s
13-11 -Grade在每年中的占比统计
) g5 g* ^( Z- H2 P/ h& v8 L( Y5 N+ x13-12 -ES部署及使用
) C2 R) i6 g2 o* F13-13 -Kibana部署及使用
" Y0 c& f9 T- w8 w0 M" l1 d* ^. H6 V7 I13-14 -将作业运行到YARN上
5 T' {& w2 J8 e8 }5 X/ M* e, ~9 |+ D13-15 -统计分析结果写入ES测试8 o. t$ e: o" ?2 y# f6 B+ W
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示6 ]* H; Z% `/ a( x
13-17 -作业
3 f% j. n7 [9 g |6 v2 ]+ D13-18 -通过Azkaban调度整个流程2 L; n/ A7 o6 f: _" | e
13-19 -课程总结及展望(重点关注). e, Q, f5 s; b" e6 G
, I6 j+ v# B1 ^* q, g〖下载地址〗8 u6 e( q# g1 s
) j' ?1 D3 F, H5 ]3 _1 e
$ Z' F( [$ p8 F- ~7 Z. z
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------& {( S' V! _/ G( T
9 \8 f9 ^ ?6 F1 d* J2 C5 p〖下载地址失效反馈〗
" w' \ T- X5 g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# W# F5 b0 z( `' X: P+ h
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