F* X$ v4 F/ Y! e6 _, S
+ D- X) n3 p! l3 ?" S' Q& G* H/ X
〖课程介绍〗
' U7 ]9 l9 _# z. Z! W4 z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。
% s; C# Z2 L$ \0 j4 [7 |7 }" [( @- \
〖课程目录〗
+ ^( V+ p- f" a/ o C' d2 I! O第1章 课程介绍
: }2 j: D! A5 |( }3 U4 p课程介绍
: M0 K8 T* G6 P, |1-1 PySpark导学 试看/ K" ^7 I: P5 n, ~
1-2 OOTB环境演示* r, Z: h& Q! U" W+ s
3 P5 s& B7 U# j# ^! j
第2章 实战环境搭建1 R( M6 Z( c) h! j% z. G
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0 V6 j' o& T0 V( {" r4 s" S: O" n
2-1 -课程目录
, S% O" R" W7 S" P3 c! Y2-2 -Java环境搭建
+ H" a! J6 X5 U; D2-3 -Scala环境搭建
7 L: Y# C8 V7 |) \5 _- Z2-4 -Hadoop环境搭建
3 a/ G- \! @) a9 Y. d( m, |8 G2-5 -Maven环境搭建( t8 |5 ^) z# c
2-6 -Python3环境部署
( j4 `7 C9 y, J. Z4 w3 L4 Q. u: G3 V2-7 -Spark源码编译及部署% [' A: [. D" ~
" b) `3 R. G6 b+ _' l# J; T1 _第3章 Spark Core核心RDD8 ?/ ?$ m% Y x7 Z/ Z; q7 ], 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 x8 J+ D* V: ]. F) `/ s
3-1 -课程目录
. Y4 |4 V$ M8 }: G4 w4 z3-2 -RDD是什么: U1 y0 t. U% W6 x! G) K
3-3 -通过电影描述集群的强大之处% \7 |* ]9 n" V8 T. Q! f& H% J
3-4 -RDD的五大特性
3 H* V g* m) w- L3 q" M- [3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看) h% _! f' s% m3 J$ Z V+ W: _% V
3-6 -图解RDD
* W% q! u( I( ^& y& Z3-7 -SparkContext&SparkConf详解1 F2 U. W) [, m5 t1 X" A
3-8 -pyspark2 `6 T- W3 x+ y5 d. ^9 t8 Q
3-9 -RDD创建方式一. i0 ~8 P# N( e$ u( O) k
3-10 -RDD创建方式二
: b6 X2 d: g& w: L3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
8 b8 Y8 j5 k1 a2 _; A7 L. O3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
; ~& [' Y i" e! l7 v; N1 u# P
: T$ }$ E* o) k第4章 Spark Core RDD编程3 d$ W* _2 q0 w R0 J' b; o. {
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
5 ]/ |. N2 ]0 x4-1 -课程目录7 ]: g' M( {' t7 \' o" p) j
4-2 -RDD常用操作
2 Y# C; V) @+ P8 ~ E- I" L8 L- L; ]' v4-3 -map算子使用详解7 X1 A7 Z; I* S c2 C7 H( B6 g
4-4 -filter算子详解. x( S& j" P9 o$ V
4-5 -flatMap算子详解
0 E' C: \- P7 d8 m3 z& c1 F4-6 -groupByKey算子详解
; H1 \# H, o8 G5 P* b2 a8 ~! {" A4-7 -reduceByKey算子详解& Q8 s# i u/ ]/ f1 a$ I
4-8 -sortByKey算子详解: F# D- x0 y! a/ S# g7 `5 k
4-9 -union算子使用详解
4 ]5 w3 {8 M1 s& t, v4-10 -distinct算子使用详解9 P& n! n# \& o4 ^3 M$ u
4-11 -join算子详解
7 z5 x/ Z$ A/ `& o% u* Z: p2 V* J4-12 -action常用算子详解" H+ \ S) Y$ n& Y
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
, x1 a/ q3 t9 l* f& O. }4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
/ I* r7 N0 W0 w" ?( Y9 l, {8 V- k* l4-15 -算子综合案例实战之TopN统计+ x: z5 e/ Q- ^8 y6 D# O+ s1 O+ E
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
& i9 g4 a& e9 l6 V8 A! G8 \( X
! J: O, l5 t. C, H% S! L$ a第5章 Spark运行模式+ h! {! Z4 @: L% o* {' O8 d
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
3 ? m* v. B# R/ Q6 u- o5-1 -课程目录
& M, y4 \2 q7 S: G1 k {: P5-2 -local模式运行- n, [* T) x4 m% P
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行2 i4 Z* |5 Z4 v! P0 W# _
5-4 -standalone模式spark-submit运行- R4 c; h4 k; Z) T8 x; }: _* g9 @
5-5 -yarn运行模式详解
% R+ n* W8 I: E3 x. q% @ Z1 q- P" @+ z
. N, X3 c1 a9 J( f. B第6章 Spark Core进阶+ c4 U- i# i7 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: D& h1 Y1 j% c m6 H
6-1 -课程目录. j' N# ]5 d: j Y
6-2 -Spark核心概念详解8 U3 k; k! W l, V& x
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看$ \% K7 K4 E& s' S
6-4 -Spark运行架构及注意事项
" k' l( K$ W% |/ s: T7 ]: O6 }8 ?6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
4 f; j4 p6 F2 L$ B' H5 h6-6 -Spark缓存的作用3 t8 p9 ^6 {1 |% B, `' e% o
6-7 -Spark缓存概述5 U& L7 b/ v! U8 y4 y% ]
6-8 -Spark缓存策略详解
5 ?2 U5 g: C+ u( h4 Y6-9 -Spark缓存策略选择依据
/ T3 w \5 X: @; D6-10 -Spark Lineage机制
7 e; i. N) p0 ]4 v/ x6-11 -Spark窄依赖和宽依赖- a% d: V2 F4 j/ M. |9 G+ Y
6-12 -Spark Shuffle概述
7 r: A% x2 a2 o+ n- A6 l, ~( ?6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
: R0 B' W' y4 K/ x
8 Q) M% A" |' Q/ f! B) y第7章 Spark Core调优3 P x1 q# @$ b. s5 Z
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; C# z6 j, l1 P
7-1 -课程目录
* j' E% R" | v+ @2 m7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
' c' n8 F1 j7 s7 ~! Y. _% Z7-3 -优化之序列化
1 \5 c; @1 ?( ^5 V' A# L. Y( l7-4 -优化之内存管理
$ S" W6 {; E! V* J9 T% L7-5 -优化之广播变量7 _- L6 l* _* p# j( c1 l. f0 {; r
7-6 -优化之数据本地性
8 _# N/ A5 _# b8 j r# C( J8 J/ h$ U$ T% w/ ]
第8章 Spark SQL
; ? q$ v' p, \$ z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% V0 S% K! F$ s; x4 N6 m
8-1 -课程目录 c2 P/ n$ f5 [' U z' D5 [
8-2 -Spark SQL前世今生
! d) N1 X4 u& X8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
* d k0 |; S, G! l# }8-4 -Spark SQL架构
% m/ p1 Q3 g/ _2 |7 O- l6 w8-5 -DataFrame&Dataset详解
* F/ O2 \2 ^6 P! t0 o, e! ^% B8-6 -DataFrame API编程6 j7 G8 e% H* V4 E% [( j
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一& I4 ^* j! _. J7 d2 t4 X
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
- x- [; O0 q. ~( w5 v; A& u8-9 -Spark SQL其他) K6 x0 K) F+ N/ \1 Q
; F$ b5 w; w: u, w第9章 Spark Streaming
6 H! j- G; u7 @) E; c' R9 k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: u% [4 s7 W1 P u& E: n' P
9-1 -课程目录# B4 M G+ z" ~5 z: T
9-2 -Spark Streaming概述
+ f0 _' T0 E* m1 D+ ~& w( ^9-3 -实时流处理框架对比
8 a7 c+ U. I2 j3 r' ^ Y9-4 -Spark Streaming执行原理" `* [5 O) G* h0 {6 j
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming0 B* d: B4 I a* A8 A7 r
9-6 -核心概念之StreamingContext
+ Z, s9 L1 v3 g: @1 [- r9 m9-7 -核心概念之DStream及常用操作. i4 F" H7 P1 n- X# w
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战+ c0 `; U' f d7 @# h& J; ~
& d1 b+ ]2 m! ]# D8 `
第10章 Azkaban基础篇' R$ c( c( Q7 n3 j. U+ ^
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
" g" _' @( i$ l4 I6 ^: U10-1 Azkaban基础篇课程目录! c7 ]. l, I% J. K- Q0 v
10-2 -工作流概述9 S6 N: R$ y# e
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性9 Z/ D" d, q; B( m6 G
10-4 -常用调度框架介绍
8 T& N, J0 U# U3 X9 S10-5 -Azkaban概述及特性
5 k8 l3 j9 h- m f0 j10-6 -Azkaban架构
/ B4 M7 w. f: a8 b" C10-7 -Azkaban运行模式详解; W) Y9 x' M/ T7 T0 N
10-8 -Azkaban源码编译. ?/ ^6 t: l4 {$ d$ a9 P4 X9 g4 Q! I2 B
10-9 -Azkaban solo server环境部署- d& d. V' S# e3 c
10-10 -Azkaban快速入门案例
+ c- Z1 a* ]2 D! J! [7 v0 [
( r, `" }# M5 H: U$ @2 N第11章 Azkaban实战篇
+ a" H3 P( Z) r: R) w; J( B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2 E0 w! x; W4 h* O s
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
' g1 `0 w& i+ z4 D y/ F* j( D3 f11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用! j, z# j% u1 N3 z: C( C% n( w
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
: l+ |# m, y% K1 J0 m. p11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
8 {& `2 p" a5 I& q! {) t: {! q11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
8 u: p- U1 w! K11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
) d* a8 H1 L$ |11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
: B6 K7 z3 T1 i' b( K
7 u4 p8 E( m$ S) o第12章 Azkaban进阶篇2 b( i+ }$ r8 _$ v8 t D7 ~
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
/ x; i% P2 v) H0 B" U12-1 -Azkaban进阶篇课程目录 c5 I+ y8 O7 r8 o& w' k* y
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
& O) j4 n/ z$ H) b7 i12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
0 U7 S4 w6 E4 g2 N: S- T: F5 t12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
! F% X9 D; ~, q12-5 -Two Server Mode之使用实战% u$ b) E% ?4 r5 }& E
12-6 -Azkaban权限管理5 M8 v& X7 {# B0 |+ i
12-7 -Azkaban中AJAX API使用3 O* m8 l" k: s7 h
12-8 -Azkaban Plugin的使用
+ e& m( E) X4 @# X* r X3 B12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
$ f5 x6 T e4 X; f, l8 T12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路9 _" C1 g0 z. S- z9 o; S. F
3 [/ B8 U% q. q o) ^' d第13章 项目实战* i0 {. `6 K7 S$ D2 d2 @" g
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
1 j9 w$ j+ o' ~. B0 r f! T13-1 -课程目录4 p, Z5 s* m+ ^# |3 w
13-2 -大数据项目开发流程$ d7 R% }; {. r2 t
13-3 -大数据企业级应用
q: |* w3 e4 e2 n13-4 -企业级大数据分析平台) H! Q6 K9 N' y/ ^9 W; e* u0 I
13-5 -集群数据量预估1 N5 E; C4 t* p+ ?1 d2 a
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划- `5 @3 S$ O* V! f
13-7 -项目需求$ W% t' Z0 e+ S: X4 L
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列+ v7 V. N& y. s4 T2 ^: g- F
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
' @( X: ] V' w6 v13-10 -每年Grade出现的次数统计
0 C# [" h' ]3 q& z13-11 -Grade在每年中的占比统计
- U$ H9 X* c: J L13-12 -ES部署及使用0 L- @. F: ~' J! T! @( l! L
13-13 -Kibana部署及使用
$ |$ ~1 B% j# b( J. _" c13-14 -将作业运行到YARN上
0 Y' Z; g! h+ l0 ]* I3 f13-15 -统计分析结果写入ES测试
v* e. h2 z; P. k3 d! e U13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示, e: c2 L$ Y" m! e
13-17 -作业
1 s: L" [5 }8 t: s- n9 j) p, `13-18 -通过Azkaban调度整个流程% m) b, U% s# A, ?* P: I0 W' R
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
& W8 d8 H/ y. ^# i1 Z1 I( _; n
1 I+ u# f. Q' C# G# u" o# q' Y7 M〖下载地址〗
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3 J. X! I0 \; R5 j0 Z% m) U----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------, K% e6 ?5 c% i) Y# s' J
3 U* N+ l. y" Y0 L+ ^8 C* G( q# w〖下载地址失效反馈〗
! H x4 L4 L7 t. 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
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